Comparación de redes neuronales frente a técnicas clásicas de trabajo : estudio de la calidad de software implementado en las distintas técnicas.

Este trabajo se ha desarrollado en el Facultad de Informática de la Universidad Pontificia de Salamanca por un equipo de tres profesores y es utilizado en las clases de prácticas de Inteligencia Artificial e Informática Industrial, calidad del software. Permite a profesores y alumnos acceder en un único trabajo a una gran variedad de técnicas de simulación de redes neuronales ya que la bibliografía necesaria para obtener un conocimiento global y específico de la materia tratada es demasiado amplia y dispersa para poder ser consultada por el alumno y su tratamiento demasiado complejo. Facilita al alumno el tener una visión global de la materia tratada en un único estudio. Indudablemente el trabajo resultante de este proyecto es de gran utilidad en la tarea docente de los profesores tanto en primer como segundo ciclo, así como una introducción al tercer ciclo, por tratarse de un enfoque moderno pero comprensible del problema y estar complementada por un amplio material de simulación. Además los profesores podrán disponer de ejemplos reales en los que se aplican redes neuronales y técnicas estadísticas y compararlas. Se considera importante como material de apoyo a las clases impartidas por los profesores. Este trabajo facilitará la asimilación de las ideas teóricas por parte del alumno y le ayudará a iniciarse en el mundo de la ciencia moderna utilizando la simulación como herramienta de trabajo. Además aprenderá a realizar un análisis de la fiabilidad del software que le permita comparar las simulaciones software utilizadas en cada caso, permitiéndolo comprobar en que medida que teorías son más adecuadas para su implementación software. Los resultados que se han recopilado y elaborado con las distintas y últimas técnicas existentes se han implementado en un CD, en el que se recogen las simulaciones utilizadas en el desarrollo del estudio de redes neuronales y permite realizar un estudio de la calidad del software implementado, además se acompaña de un manual en el que se recogen diversos ejemplos que permiten adentrarse en la materia sin un conocimiento previo. Este material de simulación se esta utilzando en el aula por los alumnos, en la realización de las prácticas correspondientes.

Modelado basado en agentes. Simulación de sistemas complejos en las Ciencias Sociales.

El proyecto se ha realizado en el Departamento de Organización y Gestión de Empresas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Técnica Industrial de la Universidad de Valladolid. Los cinco profesores implicados en el trabajo forman el denominado 'Grupo de Ingeniería de los Sistemas Sociales' (INSISOC). El objetivo principal es crear un documento docente que recoja los fundamentos de las aplicaciones de Inteligencia Artificial Distribuida (sistemas multiagente), a la Economía y las Ciencias Sociales en general. Se ha elaborado un tutorial básico del lenguaje de programación SDML y se han incluido dos ejemplos de su utilización. Como consecuencia del trabajo el grupo INSISOC ha consolidado una biblioteca de fundamentos y aplicaciones de los sistemas multiagente. Este trabajo ha sido presentado en otras universidades, en congresos y workshops. El grupo INSISOC consolida su papel de 'transfer' de la investigación más avanzada a la docencia universitaria, tanto en estudios de segundo ciclo o grado superior como en tercer ciclo. La evaluación obtenida de otros colegas universitarios es muy positiva, pues no existen materiales publicados con los contenidos desarrollados. El volumen es susceptible de publicación y comercialización (viable económicamente). La elaboración del proyecto ha supuesto el uso de las instalaciones del laboratorio de Organización Industrial y Producción de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Valladolid. Se ha utilizado el lenguaje de programación SDML, además de software de edición.

Comparación de redes neuronales frente a técnicas clásicas de trabajo : estudio de la calidad del software implementado en las distintas técnicas.

Este trabajo se ha desarrollado en la Facultad de Informática de la Universidad Pontificia de Salamanca por un equipo de tres profesores y es utilizado en las clases prácticas de Inteligencia Artificial e Informática Industrial, calidad del software. Permite a profesores y alumnos acceder, en un único trabajo, a una gran variedad de técnicas de simulación de redes neuronales ya que la bibliografía necesaria para obtener un conocimiento global y específico de la materia tratada es demasido amplia y dispersa para poder ser consultada por el alumno, y su tratamiento demasiado complejo; facilitando así al alumno tener una visión global de la materia tratada en un único estudio. Indudablemente el trabajo resultante de este proyecto es de gran utilidad en la tarea docente de los profesores tanto en primer como segundo ciclo, así como un introducción al tercer ciclo; por tratarse de un enfoque moderno pero comprensible del problema y estar complementada por un amplio material de simulación. Además los profesores podrán disponer de ejemplos reales en los que se aplican redes neuronales y técnicas estadísticas y compararlas. Se considera importante como material de apoyo a las clases impartidas por los profesores. Este trabajo facilitará la asimilación de las ideas teóricas por parte del alumno y le ayudará a iniciarse en el mundo de la ciencia moderna utilizando la simulación como herramienta de trabajo. Además aprenderá a realizar un análisis de la fiabilidad del software que le permita comparar las simulaciones software utilizadas en cada caso, permitiéndolo comprobar en qué medida qué teorías son más adecuadas para su implementación software. Los resultados que se han recopilado y elaborado con las distintas y últimas técnicas existentes se han implementado en un cd, en el que se recogen las simulaciones utilizadas en el desarrollo del estudio de redes neuronales y permite realizar un estudio de la calidad del software implementado, además se acompaña de un manual en el que se recogen diversos ejemplos que permiten adentrarse en la materia sin un conocimiento previo. El material de simulación se está utilizando en el aula por los alumnos en la realización de las prácticas correspondientes.

Sistemas hipermedias adaptativos : Sistemas inteligentes en educación : una utopía realizada.

Analizar la evolución de los sistemas hipermedias adaptativos y su influencia en la aplicación a la educación. Literatura publicada sobre el tema. Revisión bibliográfica. Revisión bibliográfica sobre la temática. Análisis de contenido, análisis comparativo. La investigación analiza los sistemas adaptativos, acercando el estudio de los sistemas expertos a partir de las aportaciones de la Inteligencia artificial al mundo de la educación. En primer lugar se realiza una descripción de los antecedentes de las tecnologías de la información en la educación. Se segundo lugar se aborda la influencia de las teorías del aprendizaje en el diseño de sistemas instruccionales, analizando la incorporación de las tecnologías de la información y la comunicación de forma crítica, contextualizada y reflexiva. En tercer lugar se analizan las características del software educativo, como punto de partida para acercarse al estudio de los sistemas hipermedias adaptativos. Seguidamente se estudian los sistemas multimedia aplicados a la educación, indicando los requisitos a tener en cuenta para el diseño de multimedias para la enseñanza. Finalmente, se aborda el estudio de los sistemas multimedia adaptativos y su aplicación en el desarrollo de sistemas tutores inteligentes y redes bayesianas en educación. Una de las preocupaciones fundamentales en educación actualmente es la personalización de los procesos de enseñanza, se trata de ofrecer al alumnado contenidos y estrategias de aprendizaje acordes con sus estilo de aprendizaje y capacidades. La utilización del ordenador como recurso de apoyo para los procesos de enseñanza ofrece la ventaja de permitir una interacción personal entre el aprendiz y el sistema tutor de enseñanza; la flexibilidad y adaptación de los sistemas tutoriales está en función de la capacidad del sistema de reconocer las capacidades del aprendiz. Debido a los diferentes estilos de aprendizaje, existen dificultades para elaborar modelos exactos que se identifiquen claramente con un estilo en concreto. Mediante el reconocimiento de algunas de las características del alumnado, y su interacción con el sistema se pretenden obtener criterios que permitan diseñar sistemas inteligentes. El conjunto de actividades que se pueden realizar con estos sistemas es objeto de estudio tanto por investigadores del área de Inteligencia Artificial como por las áreas de la Pedagogía y la Didáctica. Es necesario profundizar en la investigación iniciada, para desarrollar de forma efectiva sistemas inteligentes en la educación on-line.

Estándares educativos para la gestión del conocimiento en e-learning.

Presentar una propuesta para ayudar a los docentes a obtener información de calidad y estructurarla adecuadamente a partir de la información existente en Internet, que permita desarrollar cursos on-line. La propuesta sugiere utilizar los objetos de aprendizaje (fragmentos de información) provenientes de fuentes externas aplicando una serie de criterios que permitan valorar la calidad de la información obtenida de la red, para incorporar estos objetos a un repositorio de datos a disposición de las organizaciones educativas para el desarrollo de cursos on-line. Literatura publicada sobre el tema en formato impreso o digital. Revisión bibliográfica sobre el tema. Recursos bibliográficos y buscadores en internet. Análisis de contenido y análisis comparativo. La investigación está estructurada en cuatro apartados. En el primero se aborda el tema del e-learning, indicando las características de este sistema de formación, los factores a considerar para disponer de un sistema eficiente de e-learning. Se exponen las ventajas de este sistema frente a la enseñanza presencial. La segunda parte está dedicada a la gestión del conocimiento en e-learning, se profundiza sobre el concepto de gestión del conocimiento en las organizaciones y las posibilidades que ofrece la informática en los procesos de gestión de conocimiento actualmente. La tercera parte aborda la utilización de estándares educativos en la gestión del conocimiento, realiza un recorrido histórico sobre los diferentes estándares de estructuración de la información y las potencialidades que suponen respecto a la incorporación e intercambio de información en las diferentes plataformas de teleformación que se utilizan actualmente. La última parte analiza las estrategias para gestionar información de calidad en un sistema de e-learning, basado en a utilización de objetos de aprendizaje. La propuesta que realiza la autora tiene como objetivo incorporar en un sistema de e-learning la información de utilidad disponible en la web, organizando la misma de acuerdo a su almacenamiento en sistemas de gestión de bases de datos, utilizados por las actuales plataformas de teleformación en líneas generales, sin especificar el sistema adoptado por alguna de las plataformas actualmente disponibles en el mercado. Expone los criterios de calidad que deben de reunir los objetos de aprendizaje para sugerir finalmente algunas pautas respecto a cómo se deberían estructurar estos objetos en unidades de aprendizaje que denomina unidades didácticas. La aplicación de lenguajes de marcado y de estándares de organización de la información no persigue otra finalidad que dar a conocer las posibilidades que ofrece la investigación tecnológica en la gestión de la información y el conocimiento, y como tal su aplicación el sistemas de e-learning. Las líneas futuras de investigación se orientarán a desarrollar en la realidad los planteamientos teóricos expuestos en esta investigación con el objeto de desarrollar un prototipo orientado a promover la gestión del conocimiento de calidad dentro de un sistema de e-learning, que pueda ser útil a las organizaciones educativas en la educación no presencial.

Breve balance de la primera década del net.art.

Resumen tomado de la revista

Dos décadas de inteligencias múltiples : implicaciones para la psicología de la educación.

Resumen tomado de la publicación

Tutor inteligente de aplicación a la didáctica general.

Se construye un sistema inteligente de tutoría. Se analiza la situación de la ciencia cognitiva elaborando modelos operativos de ella. Se construye una arquitectura flexible y robusta mediante dos sistemas expertos cooperantes: el primero asume la tarea de analizar constantemente la situación del estudiante y la información que genera durante las distintas sesiones de aprendizaje con la máquina; el segundo aconseja y actua para optimizar el proceso de aprendizaje desde el punto de vista de la didáctica general, sin considerar en concreto las distintas materias. El tutor inteligente (ETI) opera en un entorno conectado o relacionado con diferentes cursos de enseñanza tutorizada por ordenador. Se analizan las funciones tutoriales y su instrumentalización; ETI ha asumido directamente algunas estrategias de aprendizaje y otras han pasado a los cursos. ETI también tiene por misión diagnosticar y solucionar diferentes problemas incluyendo algunos de motivación del estudiante. Tras construirse el primer prototipo se realizaron diversas pruebas con la ayuda de un simulador que permite la introducción de datos similares a los que el estudiante genera automáticamente durante sus sesiones de aprendizaje.

Diseño de una base de conocimientos dinámica y su aplicación en un entorno educativo.

Proponer un modelo de utilización del ordenador en la enseñanza que no esté basado en el empleo del ordenador como tutor, sino en la utilización de bases de conocimiento dinámicas, capaces de adquirir y operar con el conocimiento representado en el lenguaje natural. Parte de la idea de que un sistema informático de representación del conocimiento para el lenguaje natural debe estar basado en un modelo de la memoria humana. Propone un sistema basado en una base de conocimientos dinámica y en la implementación de un prototipo de la misma. Detalla los procesos que, en el prototipo, crean y mantienen la estructura global y las estructuras elementales que forman la base de conocimientos. Las estructuras elementales forman una red de abstracciones que definen la semántica del sistema. Este sistema propuesto tiene capacidad para tratar información compleja, permite indexar la información compleja en memoria y que el sistema obtenga de forma dinámica unos esquemas semánticos que le permitan interpretar la información que recibe que vaya más allá de los meros casos particulares. Expone, por fin, las posibilidades de una base de conocimientos como la descrita. La principal aportación consiste en el diseño de un sistema basado en una base de conocimientos dinámica y en la implantación de un prototipo de la misma, con una red de estructuras de dependencia conceptual o CD's, lo cual permite procesar el contenido en esa información compleja. Revisa los principales objetivos y logros de la informática educativa. Analiza las posibilidades que ofrecen las técnicas de la ingeniería del software tradicional y las de la inteligencia artificial para la creación de software educativo, y pone de manifiesto las profundas conexiones que existen entre estas técnicas informáticas y la concepción de la enseñanza según los paradigmas conductista y cognitivo.

Aprendizaje colaborativo en enseñanza a distancia : entorno genérico para configurar, realizar y analizar actividades en grupo.

Profundizar en el estudio y desarrollo de modelos de soporte para el aprendizaje colaborativo a distancia, que permite proponer una arquitectura fundamentada en los principios del paradigma CSCL (Computer Supported Collaborative Learning). La arquitectura propuesta aborda un tipo de problema concreto que requiere el uso de técnicas derivadas del trabajo colaborativo, la inteligencia artificial, interfaces de usuario así como ideas tomadas de la Pedagogía y la Psicología. Se diseña una solución completa, abierta y genérica. La arquitectura aprovecha las nuevas tecnologías para lograr un sistema efectivo de apoyo a la educación a distancia. Se organiza en cuatro niveles: el de Configuración, el de Experiencia, el de Organización y el de Análisis. A partir de ella se implementa un sistema llamado Degree. En Degree, cada uno de los niveles de la arquitectura da lugar a un subsistema independiente pero relacionado con los otros. La aplicación saca partido del uso de espacios de trabajo estructurados. El subsistema Configurador de Experiencias permite definir los elementos de un espacio de trabajo y una experiencia y adaptarlos a cada tipo de usuario. El subsistema Manejador de Experiencias recoge las contribuciones de los usuarios para construir una solución conjunta de un problema. Las intervenciones de los alumnos se estructuran basándose en un grafo conversacional genérico. Además, se registran todas las acciones de los usuarios para representar explícitamente el proceso completo que lleva a la solución. Estos datos también se almacenan en una memoria común que constituye el subsistema llamado Memoria Organizativa de Experiencias. El subsistema Analizador estudia las intervenciones de los usuarios. Este análisis permite inferir conclusiones sobre la forma en que trabajan los grupos y sus actitudes frente a la colaboración, teniendo en cuenta además el conocimiento subjetivo del observador. El proceso de desarrollo en paralelo de la arquitectura y el sistema sigue un ciclo de refinamiento en cinco fases con sucesivas etapas de prototipado y evaluación formativa. Cada fase de este proceso se realiza con usuarios reales y se consideran las opiniones de los usuarios para mejorar las funcionalidades de la arquitectura así como la interfaz del sistema. Esta aproximación permite, además, comprobar la utilidad práctica y la validez de las propuestas que sustentan este trabajo.

Realidad virtual : usos y limitaciones en la educación superior.

Parte de la relación del hombre con la tecnología, según la han estudiado Aldous Huxley, Isaac Asimov, Ray Bradbury y Alvin Toffler. Seguidamente, se adentra en la relación entre Tecnología y Educación, donde examina la interacción usuario-computadora. También aborda la Realidad Virtual y el Espacio Cibernético. Realiza un estudio de Internet: su historia, sus elementos y conceptos más importantes, los usos de la Realidad Virtual y el camino hacia la Universidad Virtual, con las experiencias mexicanas en este campo. La segunda parte está dedicada a comparar dos instituciones mexicanas de Educación Superior en el área de la Comunicación y Periodismo en el uso, reflexión y conocimiento de las nuevas tecnologías: El Proyecto Universidad Virtual del sistema del Instituto Superior y de Educación Superior de Monterrey (ITESM) y la Escuela de Periodismo 'Carlos Septién García'.

Desarrollo de sistemas de ayuda inteligente mediante integración de tecnologías y reutilización de información.

Demostrar que es posible proporcionar ayuda efectiva a los usuarios de aplicaciones informáticas complejas a un coste razonable. Se propone un modelo de sistema de ayuda inteligente, que es aplicado al diseño de dos sistemas. Este modelo se caracteriza por la intervención del usuario en la activación del asistente; el acceso a documentación dentro del proceso de ayuda; la adaptación al usuario; y la utilización de una interfaz multimodal. Además, el modelo se basa en la integración de tecnologías ampliamente probadas y en la reutilización de información de distintos tipos. El primer sistema de ayuda desarrollado integra técnicas de recuperación de información, de modelado de usuario y de hipertexto. Por su parte, el otro sistema introduce una representación explícita del conocimiento con el fin de mejorar la efectividad de la ayuda. Se confirma la viabilidad del modelo de sistema de ayuda propuesto, que se adapta a los usuarios y tiene un bajo coste de desarrollo. La asistencia inteligente debe proporcionar al usuario la información necesaria para que realice la tarea en la que tiene dificultades y, además, tiene que facilitar la comprensión de la estructura del sistema. Para ello, los sistemas de ayuda inteligente deben adaptarse al contexto en que se aplican y a las características del usuario. Estos sistemas son útiles en los procesos de enseñanza que se apoyan en el uso del ordenador.

Definición de un agente inteligente para la intercomunicabilidad automática de sistemas de aprendizaje basados en internet.

La sociedad moderna se enfrenta diariamente a una avalancha de información de crecimiento exponencial, debida a la generación constante de nuevas fuentes de información que la producen de forma muchas veces automática y, por tanto, a un ritmo capaz de desbordar a cualquier individuo. Este crecimiento de la información generada hace necesario un aumento de la capacidad de filtrado y asimilación para afrontar la avalancha, seleccionar y aprovechar de ella lo necesario. Los objetivos de este trabajo son estudiar las arquitecturas existentes con vistas a crear un agente inteligente capaz de integrarse en ellas de forma eficaz; facilitar la intercomunicabilidad de sistemas aunque utilicen distintos códigos de representación de los objetos docentes que intercambian; ofrecer una capa de abstracción superior con funcionalidades comunes disponibles para todos los sistemas que cubran las necesidades de comunicación; basar la propuesta en estándares reconocidos y sólidos; estudiar un modelo de nomenclatura para la especificación de las acciones a realizar por el agente en las diversas situaciones que se presenten y para nombrar e identificar las diferentes entidades participativas en todo el proceso, así como sus relaciones. Para conseguir estos objetivos se realiza un repaso al estado del arte en dos áreas principales, los sistemas de teleformación y los agentes inteligentes.. El método de trabajo tiene los siguientes pasos: desarrollo detallado y concreto del objetivo del que se obtendrán las necesidades a cubrir a partir de los elementos actuales para alcanzar dicho objetivo; análisis Particularizado y Profundo de los componentes tecnológicos implicados, adaptados al objetivo, y las necesidades a cubrir con estos componentes; LMS y arquitecturas que deben ser interconectadas. Este estudio será vital para establecer las necesidades y posibilidades. 99 estándares de intercomunicación de LMS, sobre los que se realizará la abstracción a un nivel. Agentes, encargados de la intercomunicación y soporte de la arquitectura que habilitará a los LMS para la interconexión. Enunciado y justificación de la propuesta. En su forma definitiva tras el desarrollo y aplicación de los componentes. Estudio de Viabilidad de la propuesta que llevará a decidir si es factible su implantación y, de no serlo, que habría de cambiar en los sistemas para que lo fuera..

Adaptación dinámica al usuario en un sistema de enseñanza mediante aprendizaje por refuerzo

Uno de los mayores problemas de los sistemas de educación a distancia es su dificultad para facilitar una enseñanza personalizada. Los Sistemas de Educación Adaptativos e Inteligentes en Web (SEAIS) aplican técnicas de inteligencia artificial con el objetivo de adaptar su contenido a los estudiantes. Estos sistemas tienen problemas para definir políticas pedagógicas efectivas. La investigación tiene como objetivo definir el problema de soporte adaptativo a la navegación a través del contenido del sistema y de presentación de dicho contenido como un problema de Aprendizaje por Refuerzo. Al aplicar este modelo, el sistema puede aprender la mejor política pedagógica para cada estudiante.. En primer lugar, se revisa el estado de la cuestión. En segundo lugar, se define el problema de Soporte Adaptativo a la Navegación de los SEAIS como un problema de Aprendizaje por Refuerzo. A continuación, se abordan aspectos previos a la experimentación. Posteriormente se analizan los experimentos con estudiantes simulados. Después de demostrarse que la propuesta es aplicable, se valida con alumnos de la Ingeniería Técnica de Informática de Gestión y de la Ingeniería Superior en Informática. Por último, se presentan las conclusiones y aportaciones del trabajo y futuras líneas de investigación.. Se define el problema de Secuenciar y Presentar el contenido del curso en los sistemas formación a distancia como un problema de Aprendizaje por Refuerzo. Se valida la propuesta realizada. La definición aportada permite que el sistema adapte sus tácticas pedagógicas en función del estudiante..

Aprendizaje de conocimiento de control para planificación de tareas.

La investigación se centra en dos disciplinas de la Inteligencia Artificial: la planificación de tareas y el aprendizaje automático. La planificación en Inteligencia Artificial se lleva a cabo con el desarrollo de sistemas de computación capaces de resolver problemas. Estos problemas deben tener solución a través un plan, integrado por un conjunto de acciones que permitan pasar de una situación inicial a otra nueva, en que se alcancen un conjunto de metas.. Normalmente, existen varias acciones que se pueden aplicar en cada situación o estado, unas hacen posible alcanzar un estado final en que se alcanzan las metas del problema y otras no. La planificación conlleva resolver un complejo problema computacional. Se considera un problema por tamaño del espacio de búsqueda que debe explorarse. Habitualmente se define algún tipo de conocimiento o heurística que permite realizar el plan eficientemente. Por otro lado, se dice de un programa de ordenador que aprende a partir de la experiencia E, con respecto a alguna clase de tarea T y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en las tareas T, medido mediante P, mejora con la experiencia.. Este trabajo persigue el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático para extraer el conocimiento de control, o heurísticas, adecuado, con el objetivo de incrementar la eficiencia del ordenador. También se intenta diseñar un análisis una metodología de aprendizaje adaptable a distintos paradigmas de planificación capaz de obtener heurísticas. Como trabajos futuros se propone desarrollar la especificación de un lenguaje común de representación del conocimiento de control.