Reference model for adaptive and intelligent educational systems supported by learning objects

Abstract: Computer Aided Learning, known more widely with the generic name of e-learning, has become a powerful tool with lots of potentialities within educational field. Even though, one of the main critics that it receives is that in most cases the implemented courses follows a “one size fits all” approach, which means that all students receive the same content in the same way being unaware of their particular needs. This problem is not due only to the absence of direct interaction between student and tutor, but also because of the lack of an appropriate instructional design. There are several approaches which deal with this issue and look for adapt the teaching process to students. One could say that in the top of those approaches the Adaptive and Intelligent Educational Systems are situated, which merges the functionalities of two approaches: the Adaptive Educational Hypermedia Systems and the Intelligent Tutoring Systems. Nevertheless, after an extensive literature review, a major inconvenience is still found for this kind of systems and particularly for their reference models: or they are too simple, including just a few functionalities; or they are too complex, which difficult their design and implementation. Considering this panorama, the main objective of this dissertation thesis was the definition of a reference model trying to reach such an elusive equilibrium, in such a way that allows the design of courses which adapt themselves in an intelligent and effective way to the progress and characteristics of each student but without being too complex. Another important feature is that this model integrates Learning Objects, promoting this way flexibility and reusability. In order to achieve this general objective, three sub-models were considered: a domain model, a student model and a tutor model. The first one serves to structure the knowledge domain and was defined using the notion of learning goal and a flexible multilevel schema with optional prerequisite operations. The second one aids to characterize students and considered personal, knowledge and psycho-cognitive information. The third one may be considered as the hearth of the system and defines the adopted adaptive functionalities: sequencing and navigation, content presentation, assessment, and collaborative support. With the aim of clarify the three sub-models, as well as all their components and relationships, an instantiation example was also presented. Such an instantiation was called Doctus, an authoring tool for adaptive courses. Doctus was not only helpful to exemplify the setup of the referece model as a whole, but also to refine sub-models and several procedures envolved. As final part of the dissertation, the implementation and preliminary validation of Doctus was performed. This was done with 51 subjects, teachers from different formation levels. The obtained results in this stage were outstanding, all the adaptive functionalities were well evaluated and all of those polled felt enthusiastic about counting with a tool for helping them in their teaching practices considering students as particular individuals.Doctorad

Una aproximación multi-agente para el soporte al proceso de extracción- transformación-carga en bodegas de datos

In order to provide an adequate solution in terms of robustness and automation in the process of Extract-Transform-Load (ETL) in data warehouses, in this article a multi-agent model that gathers the strengths of other approaches like wrappers and ad-hoc solutions is presented. Such a model considers the heterogeneity and availability of the data sources as well as their distributed nature. For its validation an experiment was performed using simulated and real data, which demonstrated not only its technical feasibility but also its effectiveness in terms of the percentage of processed data and the time to accomplish it.Para brindar una solución adecuada en términos de robustez y auto-matización en el proceso de Extracción-Transformación-Carga (ETL por sus siglas en inglés) en bodegas de datos, en este artículo se presenta un modelo de sistema multi-agente que recopila las fortalezas de otros enfo-ques como son los wrappers y soluciones ad-hoc. Tal modelo considera la heterogeneidad y disponibilidad de las fuentes de datos, así como el carác-ter distribuido de los mismos. Para su validación se llevó a cabo una experimentación con datos tanto simulados como reales, la cual demostró no sólo su viabilidad técnica si no también su efectividad en cuanto a porcentaje de datos procesados y a tiempo para hacerlo

Modelo autoregresivo multivariado basado en regímenes para la generación de series hidrológicas

El objetivo de este artículo es presentar la utilización de un modelo autoregresivo multivariado para la generación de series hidrológicas sintéticas. Dicho modelo emplea como datos de entrada las series históricas de caudales pero además considera el uso de una variable exógena para la determinación de regímenes. Tal variable es la SST la cual está relacionada, no sólo estadística si no físicamente, con los caudales. A manera de ejemplo se muestra el desarrollo del modelo para tres ríos específicos del sistema hídrico Colombiano para un horizonte de largo plazo, empleando el pronóstico de mediano plazo de la NOAA para la SST

A Support model for electricity trade using fuzzy logic and machine learning.

El trabajo que se describe en este artículo explora la posibilidad de emplear un modelo basado en la lógica difusa y en el aprendizaje de máquina para que los agentes comercializadores del mercado eléctrico Colombiano, o de alguno con características similares, maximicen sus utilidades de acuerdo a su perfil de riesgo. El modelo consta de dos partes, la primera es un sistema experto difuso que les brinda a estos agentes una recomendación respecto a la estrategia comercial que deben emplear, y cuya definición depende principalmente de las condiciones del mercado. La segunda es un mecanismo de aprendizaje por refuerzo con el que los agentes “aprenden” a medida que perciben las consecuencias que sus acciones les acarrean, de manera que las modifican esperando obtener una recompensa no solo en el corto sino también en el largo plazo./ Abstract: The work presented in this paper explores the posibility of using a model based on fuzzy logic and machine learning in order to maximize the profits of Colombian energy trade agents according to their risk profile. The model has two parts, the first one is a fuzzy expert system that gives to these agents a recommendation about the trade strategy they should follow, and whose definition depends mainly on market conditions. The second one is a reinforced learning mechanism with which the agents “learn” when they perceive the consequences of their actions, so they modify them looking for a reward not just in short but also in long term

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano

La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta

Implementación de una unidad didáctica sobre hidrostática mediante una herramienta MMOG para estudiantes de educación media

En este trabajo se plantean los pasos a seguir en la elaboración de un grupo de actividades basadas sobre los denominados “Juegos Serios” o Serious Games, como estrategia que buscó indagar el nivel motivacional de los estudiantes al momento de realizar las actividades orientadas hacia el aprendizaje de la mecánica de fluidos y más concretamente a los conceptos básicos de hidrostática. El proyecto se dividió en tres fases esenciales: el diseño y elaboración de un curso sobre una herramienta MMOG [1] (Videojuego de rol multijugador masivo en línea). La segunda fue la implementación de las actividades en ambiente virtual dentro de las estrategias de apoyo de la asignatura de física para los estudiantes de la media académica de la Institución Educativa Adelaida Correa Estrada del municipio de Sabaneta. La última fase fue la de evaluación a nivel motivacional de las actividades programadas y ejecutadas por los estudiantes, por medio de unas pruebas diagnósticas para hallar el factor de Hake y la realización de una encuesta indagando el nivel de satisfacción de los estudiantes frente a la Unidad Didáctica implementada.The project proposed next steps in building activities called serious games, were developed additionally activities web type 2.0. The strategy seeks to investigate motivation of students. When performing these activities, specifically when studying fluid mechanics, particularly basics of hydrostatic. The project is divided into three phases: design and development of a course a tool MMOG (Massively Multiplayer Online Game). The second phase is the realization of some activities in a virtual environment as support strategy of the course of physics, of the students at the institution Adelaida Correa Estrada City of Sabaneta. The last phase is the evaluation of the motivation with the realization of the proposed activities to students a diagnostic evaluation was performed and performing a poll asking the level of satisfaction of students with the realization of the activity

Red neuronal para la clasificación de fallas en líneas de transmisión a partir de registros de osciloperturbografía

El diagnóstico de fallas eléctricas en líneas de transmisión a alto voltaje es una tarea compleja no solo por la cantidad de información involucrada que puede provenir de diversas fuentes como SOE, SCADA y registradores, si no también por la variabilidad misma de las fallas. Dicha complejidad impacta en la oportunidad y certeza del diagnóstico, factores particularmente importantes para el análisis en tiempo real donde rápidamente deben tomarse pautas adecuadas para el restablecimiento del sistema eléctrico de potencia. En este artículo se propone el uso de de una red neuronal con aprendizaje por regularización bayesiana y finalización temprana para la clasificación de fallas a partir de registros de osciloperturbografía provenientes de registradores de falla y se muestra su efectividad para una amplia variedad de casos de entrenamiento y validación, los cuales son obtenidos por medio de un modelo de ATP con el cual se simularon la cantidad de fallas eléctricas requeridas

Fuzzy inference model for the selection of learning objects adapted to student profiles

Para mejorar los procesos de enseñanza / aprendizaje de los estudiantes se han desarrollado sistemas computarizados que permiten adaptar los cursos virtuales según los perfiles de los estudiantes. Existen diversos tipos de adaptación: adaptación de planes instruccional, adaptación de evaluaciones y adaptación de contenidos educativos. En este articulo se propone un modelo de inferencia difusa para la selección de Objetos de Aprendizaje, teniendo en cuenta los estilos de aprendizaje de los estudiantes y el comportamiento de las personas a partir de la identificación de los hemisferios cerebrales. Para la determinación de los estilos de aprendizaje, hemos adoptado el Modelo FSLSM (Felder and Silverman Learning Style Model) y para la identificación del comportamiento de los alumnos se utilizó el Modelo RCMT (Revelador del Cociente Mental Tríadico). Finalmente, se presenta la validación del modelo y los resultados obtenidos.To improve the teaching/learning processes of students, computerized systems have been developed that allow virtual courses to be adapted according to student profiles. There are various types of adaptation: adaptation of instructional plans, adaptation of evaluations and adaptation of educational content. This article proposes a fuzzy inference model for the selection of Learning Objects, taking into account the learning styles of students and the behavior of people from the identification of the cerebral hemispheres. For the determination of learning styles, we have adopted the FSLSM Model (Felder and Silverman Learning Style Model) and for the identification of the behavior of the students the RCMT Model (Revealer of the Triadic Mental Quotient) was used. Finally, the validation of the model and the results obtained are presented