Intelligent agents to improve adaptivity in a web-based learning environment

En esta tesis se propone el uso de agentes inteligentes en entornos de aprendizaje en línea con el fin de mejorar la asistencia y motivación del estudiante a través de contenidos personalizados que tienen en cuenta el estilo de aprendizaje del estudiante y su nivel de conocimiento. Los agentes propuestos se desempeñan como asistentes personales que ayudan al estudiante a llevar a cabo las actividades de aprendizaje midiendo su progreso y motivación. El entorno de agentes se construye a través de una arquitectura multiagente llamada MASPLANG diseñada para dar soporte adaptativo (presentación y navegación adaptativa) a un sistema hipermedia educativo desarrollado en la Universitat de Girona para impartir educación virtual a través del web. Un aspecto importante de esta propuesta es la habilidad de construir un modelo de estudiante híbrido que comienza con un modelo estereotípico del estudiante basado en estilos de aprendizaje y se modifica gradualmente a medida que el estudiante interactúa con el sistema (gustos subjetivos). Dentro del contexto de esta tesis, el aprendizaje se define como el proceso interno que, bajo factores de cambio resulta en la adquisición de la representación interna de un conocimiento o de una actitud. Este proceso interno no se puede medir directamente sino a través de demostraciones observables externas que constituyen el comportamiento relacionado con el objeto de conocimiento. Finalmente, este cambio es el resultado de la experiencia o entrenamiento y tiene una durabilidad que depende de factores como la motivación y el compromiso. El MASPLANG está compuesto por dos niveles de agentes: los intermediarios llamados IA (agentes de información) que están en el nivel inferior y los de Interfaz llamados PDA (agentes asistentes) que están en el nivel superior. Los agentes asistentes atienden a los estudiantes cuando trabajan con el material didáctico de un curso o una lección de aprendizaje. Esta asistencia consiste en la recolección y análisis de las acciones de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y en la motivación del estudiante durante el aprendizaje mediante el ofrecimiento de contenidos de retroalimentación, ejercicios adaptados al nivel de conocimiento y mensajes, a través de interfaces de usuario animadas y atractivas. Los agentes de información se encargan del mantenimiento de los modelos pedagógico y del dominio y son los que están en completa interacción con las bases de datos del sistema (compendio de actividades del estudiante y modelo del dominio). El escenario de funcionamiento del MASPLANG está definido por el tipo de usuarios y el tipo de contenidos que ofrece. Como su entorno es un sistema hipermedia educativo, los usuarios se clasifican en profesores quienes definen y preparan los contenidos para el aprendizaje adaptativo, y los estudiantes quienes llevan a cabo las actividades de aprendizaje de forma personalizada. El perfil de aprendizaje inicial del estudiante se captura a través de la evaluación del cuestionario ILS (herramienta de diagnóstico del modelo FSLSM de estilos de aprendizaje adoptado para este estudio) que se asigna al estudiante en su primera interacción con el sistema. Este cuestionario consiste en un conjunto de preguntas de naturaleza sicológica cuyo objetivo es determinar los deseos, hábitos y reacciones del estudiante que orientarán la personalización de los contenidos y del entorno de aprendizaje. El modelo del estudiante se construye entonces teniendo en cuenta este perfil de aprendizaje y el nivel de conocimiento obtenido mediante el análisis de las acciones del estudiante en el entorno.

Supporting graduate development through work based learning

The genesis of this innovation lies in the commitment of a national Irish business enterprise to the professional development of its staff in general, and to the enhancement of its Information Technologies (IT) staff specifically, in collaboration with a national Higher Education (HE) provider. A postgraduate degree, awarded by the HE provider, seeks to bring coherence and cohesion to the education and training provision for newly recruited IT graduate staff of the business enterprise, simultaneously acting both as an induction process for new staff and as a professional capacity building exercise, thereby enhancing the enterprise’s organisational learning and collective competence in the areas of information technologies, IT security and technical service management. The curriculum was designed by the HE provider in collaboration with the business enterprise to offer it to circa sixteen IT staff per cycle of delivery through a model known generally as the new apprenticeship for professional practice which uses a combination of college-based, block release taught elements, regular day release seminars and substantial work-based learning, supported by the academic staff of the HE provider and work-based support staff/mentors of the business enterprise. Academic quality assurance, pedagogical, assessment and accreditation responsibilities remain with the HE provider. (...)

Using problem-based learning for introducing producer theory and market structure in intermediate microeconomics

This paper shows how instructors can use the problem‐based learning method to introduce producer theory and market structure in intermediate microeconomics courses. The paper proposes a framework where different decision problems are presented to students, who are asked to imagine that they are the managers of a firm who need to solve a problem in a particular business setting. In this setting, the instructors’ role is to provide both guidance to facilitate student learning and content knowledge on a just‐in‐time basis

Efficiency and Equity in Learning Communities and schools

Traditionally, school efficiency has been measured as a function of educational production. In the last two decades, however, studies in the economics of education have indicated that more is required to improve school efficiency: researchers must explore how significant changes in school organization affect the performance of at-risk students. In this paper we introduce Henry Levin’s adoption of the X-efficiency approach to education and we describe the efficient and cost-effective characteristics of one Learning Communities Project School that significantly improved its student outcomes and enrollment numbers and reduced its absenteeism rate to zero. The organizational change that facilitated these improvements defined specific issues to address. Students’ school success became the focus of the school project, which also offered specific incentives, selected teachers, involved parents and community members in decisions, and used the most efficient technologies and methods. This case analysis reveals new two elements—family training and community involvement—that were not explicit parts of Levin’s adaptation. The case of the Antonio Machado Public School should attract the attention of both social scientists and policy makers

Diagnosing Patients Combining Principal Components Analysis and Case Based Reasoning

This paper addresses the application of a PCA analysis on categorical data prior to diagnose a patients data set using a Case-Based Reasoning (CBR) system. The particularity is that the standard PCA techniques are designed to deal with numerical attributes, but our medical data set contains many categorical data and alternative methods as RS-PCA are required. Thus, we propose to hybridize RS-PCA (Regular Simplex PCA) and a simple CBR. Results show how the hybrid system produces similar results when diagnosing a medical data set, that the ones obtained when using the original attributes. These results are quite promising since they allow to diagnose with less computation effort and memory storage

Multivariate Statistical Process Control and Case-Based Reasoning for situation assessment of Sequencing Batch Reactors

ABSRACT This thesis focuses on the monitoring, fault detection and diagnosis of Wastewater Treatment Plants (WWTP), which are important fields of research for a wide range of engineering disciplines. The main objective is to evaluate and apply a novel artificial intelligent methodology based on situation assessment for monitoring and diagnosis of Sequencing Batch Reactor (SBR) operation. To this end, Multivariate Statistical Process Control (MSPC) in combination with Case-Based Reasoning (CBR) methodology was developed, which was evaluated on three different SBR (pilot and lab-scales) plants and validated on BSM1 plant layout.