El presente trabajo se centra en la propuesta de construcción de una matriz de indicadores de competencias y habilidades en tiempo real a partir de la implementación de dos sistemas expertos vinculados en cascada, con una matriz inicial de indicadores de base teórica para luego del aprendizaje del segundo sistema experto construir una matriz de indicadores de base empírica de prácticas de educación digital y robótica educativa.Eje: Innovación en Educación en Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Acosta, Nelson

Schelske, Solange

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Sistema Experto con actualización de reglas en 
cascada para la construcción de indicadores en 
Prácticas de Educación Digital y Robótica 
Educativa. 
 
Ing. Solange Schelske 
Universidad Nacional de Misiones 
Posadas, Argentina 
solange.schelske@gmail.com 
 
Dr. Nelson Acosta 
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires 
Universidad Nacional de Tres de Febrero 
Buenos Aires, Argentina 
el.nelson.acosta@gmail.com 
 
 
RESUMEN.  
El presente trabajo se centra en la propuesta 
de construcción de una matriz de indicadores 
de competencias y habilidades en tiempo real 
a partir de la implementación de dos sistemas 
expertos vinculados en cascada, con una 
matriz inicial de indicadores de base teórica 
para luego del aprendizaje del segundo 
sistema experto construir una matriz de 
indicadores de base empírica de prácticas de 
educación digital y robótica educativa. 
  
Palabras clave: Robótica educativa, Sistemas 
Expertos, Inteligencia Artificial.  
 
CONTEXTO. 
La tecnología es una materia multidisciplinar, 
en la que los alumnos no sólo adquieren 
conocimientos en tecnología y ciencia, sino 
que también desarrollan habilidades creativas 
y sociales [1]. 
La tecnología educativa es un aprendizaje 
basado en la resolución de problemas 
aplicado a proyectos reales en los que 
alumnos y alumnas realizan los pasos 
necesarios para crear una herramienta o a 
resolver un problema. La robótica educativa 
es un sistema de enseñanza interdisciplinaria 
que potencia el desarrollo de habilidades y 
competencias en los alumnos. 
 
En este sentido, es fundamental integrar el 
aprendizaje de contenidos con la creatividad, 
innovación y el aprendizaje basado en 
proyectos ya que cumplen un rol significativo 
en las tendencias de incorporación de 
conocimientos tanto en la programación como 
en la robótica [2].  
 
El surgimiento de la inteligencia artificial 
como una  disciplina científica, y el desarrollo 
tecnológico que se ha impulsado en el campo 
de los sistemas expertos, ha abierto una nueva 
gama de posibilidades a docentes y alumnos 
en el marco de un modelo educativo centrado 
en el aprendizaje y no en la enseñanza [3]. 
 
La importancia de la construcción de 
indicadores reales de competencias y 
habilidades digitales según las edades de los 
estudiantes durante el proceso de aprendizaje, 
los conceptos fundamentales de los sistemas 
expertos y la actualización de reglas en 
cascada, los beneficios y limitaciones que 
ofrecen en el campo educativo y aplicaciones 
en el área de la robótica educativa constituyen 
temas de estudio en el presente trabajo. 
 
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1. INTRODUCCIÓN. 
La Inteligencia Artificial (IA) tiene como 
propósito reproducir las acciones y el 
razonamiento de los seres vivos inteligentes 
en dispositivos artificiales, con el objetivo de 
conseguir una teoría comprensiva de la 
inteligencia, tal como aparece en animales y 
máquinas. El ejemplo más paradigmático de 
máquinas inteligentes, son los Sistemas 
Basados en Conocimientos (SSBBCC), y los 
Sistemas Expertos (SSEE), como puede verse 
en [Britos, 2001; Rossi, 2001; Rizzi, 2001; 
Bermejo, 2002; Ierache, 2001; Cao, 2003; 
Diez, 2003; Gómez, 2003; Hossian, 2003]. A 
la actividad de construir estos sistemas se la 
denomina Ingeniería del Conocimiento 
[Hayes-Roth et al, 1983]. Un sistema experto 
se refiere a un software que permite imitar el 
comportamiento de un experto humano en la 
solución de un problema en particular [Hu, 
87]. 
Durante años el aprendizaje se basa en un 
modelo de enseñanza secuencial, donde 
primero se trabaja la teoría para luego aplicar 
en la práctica (y no en todas las asignaturas). 
Cuando incluimos herramientas digitales o 
TIC en los procesos de enseñanza, el modelo 
se invierte, aprender la práctica para luego 
entender la teoría. 
Las asignaturas de ciencias son más 
propensas a no quedarse en la teoría, si bien 
es verdad que en la actualidad el mundo 
atraviesa una crisis respecto a cuáles son los 
modelos de aprendizaje con mayor impacto 
para el contexto en el que nos encontramos, 
se necesitan más herramientas para llevar 
adelante este tipo de actividades.  
Cuando se trabaja con programación o 
robótica se fortalecen los enlaces en cuanto al 
trabajo en equipo y la colaboración entre 
pares; es por ello que se proponen 
metodologías ágiles de proyectos. De este 
modo se busca provocar en los estudiantes, 
entusiasmo por desarrollar habilidades y 
competencias que les permitan la 
construcción de saberes. 
Los avances de la inteligencia artificial en el 
campo de los sistemas expertos, están 
otorgando a profesores y estudiantes nuevas 
oportunidades, donde el proceso educativo, 
respetando la diversidad, permite la 
adquisición de competencias que han sido 
difíciles de alcanzar en la educación 
tradicional, tales como: aprendizaje auto 
dirigido, gestión del propio conocimiento, 
automotivación y autodirección [3]. 
 
 
2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO. 
El desarrollo de la propuesta comienza con el 
planteamiento de la situación real en base a 
una matriz de indicadores de competencias y 
habilidades digitales conformando un modelo 
inicial según las edades de los estudiantes. A 
partir de la matriz generada, se presenta la 
construcción del modelo para la 
representación del conocimiento experto en 
robótica educativa (integrando disciplinas 
como programación, psicopedagogía, diseño 
industrial, electrónica), y se diseña y formula 
el sistema experto. Este simula los procesos 
de reflexión propios de los expertos humanos 
en las áreas anteriormente mencionadas. 
Se propone el desarrollo de una plataforma 
web para la interacción con el estudiante con 
la implementación de la técnica de 
gamificación, donde por medio de desafíos se 
realice el registro de las actividades y los 
avances en la incorporación de los 
conocimientos. 
Cada desafío estará vinculado a un conjunto 
de competencias y habilidades, lo que nos 
permitirá obtener los avances. 
 
El registro de cada estudiante será la base de 
hechos del sistema experto, quien realizará las 
comparaciones necesarias para obtener el 
informe de acuerdo a los indicadores alojados 
en la base de conocimiento. 
En el caso de que el resultado sea positivo, y 
los avances en los desafíos correspondan a los 
esperados según los indicadores, el desafío 
será catalogado como buena práctica y 
conformará una base de casos de éxitos. 
En los casos donde los resultados no 
correspondan a ningún caso dentro de la base 
de reglas del sistema experto, será enviado a 
otro sistema experto de casos excepcionales, 
para observar el comportamiento de este tipo 
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de casos e identificar si son cambios en los 
indicadores o bien casos excepcionales. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS. 
Uno de los resultados esperados es que el 
sistema experto oriente al profesor en las 
decisiones metodológicas más eficaces para 
su práctica educativa teniendo en cuenta los 
diagnósticos elaborados sobre las 
características de los estudiantes del entorno 
de enseñanza-aprendizaje y las habilidades y 
destrezas del profesor. 
Una vez implementado y en funcionamiento 
el sistema experto tendrá la capacidad de 
identificar casos excepcionales a las reglas 
ingresadas por los expertos humanos. El 
sistema experto identificará en una base de 
datos temporal estos casos excepcionales para 
determinar cuándo se convierta en un nuevo 
patrón o en una modificación real de los 
indicadores.  
Es por ello que se plantea un segundo sistema 
experto que se actualice a partir de estos casos 
excepcionales, creando nuevos indicadores, 
adaptando así a los procesos de enseñanza 
reales de los estudiantes. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS. 
El presente trabajo representa la línea de 
Trabajo Final de Maestría correspondiente a 
la Maestría en Tecnologías de Información.  
La implementación plantea un impacto en 
estudiantes de los trayectos de Aprendiendo 
con Robótica de 5 a 20 años de la Escuela de 
Robótica de Misiones, realizado en 4 etapas 
según cada trayecto y matriz de indicadores. 
 
5. BIBLIOGRAFÍA. 
 
[1]  «Camp Tecnológico,» 14 Junio 2017. 
[En línea]. Available: 
https://camptecnologico.com/implantacion-
curricular/. 
[2]  J. M. García, «Robótica Educativa. La 
programación como parte de un proceso,» 
RED-Revista de Educación a Distancia, 2015.  
[3]  E. V. Quesada, «sistemas expertos 
para la enseñanza y el aprendizaje de la 
matemática en la educación superior,» 
cuadernos de investigación y formación en 
educación matemática, vol. 2, nº 3, pp. 45-67, 
2007.  
[4]  S. Yazyi, «“Una experiencia práctica 
de Scrum a través del aprendizaje basado en 
proyectos mediado por TIC en un equipo 
distribuido,» Trabajo de Fin de Master en las 
TIC en Educación de la Universidad de 
Salamanca , Salamanca, 2011. 
[5]  L. Vygotsky, «El desarrollo de los 
procesos psicológicos superiores,» 1979.  
[6]  E. Turban, Decision Support and 
Expert Systems: Management Support 
Systems, Prentice Hall, 1995.  
[7]  E. M. Sánchez Vila y M. Lama Penín, 
« Técnicas de la Inteligencia Artificial 
Aplicadas a la Educación,» Inteligencia 
Artificial. Revista Iberoamericana, pp. 7-12, 
2007.  
[8]  H. B. G. S. i. S. a. T. P. -. J. J. K. S. i. 
E. Policy-, «Science, Technology, 
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Education: A Primer.,» 1 Agosto 2012.  
[9]   D. Mar, « Robótica Aplicada a 
la Educación,» 2006. 
 [10]  P. C. Lozano, «El Sistema Tutorial 
AgentGeom y su contribución a la mejora de 
las competencias de los alumnos en la 
resolución de problemas de matemáticas,» 
Universidad de Barcelona. 
[11]  V. Gaitán, «Gamificación: el 
aprendizaje divertido,» 2013. [En línea]. 
Available: https://www.educativa.com/blog-
articulos/gamificacion-el-aprendizaje-
divertido/. 
[12]  C. Barroso, «ENS-AI: Un sistema 
experto para la enseñanza,» de teoría de la 
educación, Universidad de La Laguna, 1994, 
pp. 237-251. 
      
 
 
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Sistema experto con actualización de reglas en cascada para la construcción de indicadores en prácticas de educación digital y robótica educativa

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/67494/Documento_completo.pdf?sequence=1

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