Entorno de aprendizaje virtual adaptativo soportado por un modelo de usuario integral

El objetivo de esta tesis es mejorar la efectividad y eficiencia de los entornos de aprendizaje virtual. Para lograr este propósito se define un Modelo de Usuario que considera las características del usuario, el contexto y la Interacción. Estas tres dimensiones son integradas en un Modelo de Usuario Integral (MUI) para proveer adaptación de contenido, formato y actividades en entornos educativos con heterogeneidad de usuarios, tecnologías e interacciones. Esta heterogeneidad genera la entrega de contenidos, formatos y actividades inadecuadas para los estudiantes. La particularización del MUI en un entorno educativo es definida Modelo de Estudiante Integral (MEI). Las principales aportaciones de esta tesis son la definición y validación de un MUI, la utilización de un MEI abierto para propiciar la reflexión de los estudiantes sobre sus procesos de aprendizaje, la integración tecnológica con independencia de plataforma y la validación del MEI con estudiantes en escenarios reales.

Modelo para aprender a autorregular conocimientos matemáticos durante la formación inicial de maestros

El proceso de Boloña pretende dotar a Europa de un sistema universitario de mayor calidad en el que los estudiantes pasan a ser el centro del sistema, y son ellos quienes construyen y autorregulan de forma activa su conocimiento, relacionando nuevos significados con otros ya interiorizados, mientras que el profesor es una ayuda en este proceso de autorregulación. Desde hace ya algunos años diversos autores han mostrado un creciente interés por la comprensión del aprendizaje autorregulado, que constituye un proceso donde el que aprende dirige activamente la conexión recíproca entre actividades de aprendizaje, metas específicas y requerimientos personales con vistas a saberes o motivos propios; así como el uso planificado y adaptativo de estrategias cognitivas, metacognitivas y motivacionales (Díaz, Neal y Amaya-Willians,1990). El presente trabajo se refiere a una experiencia realizada en el marco de la formación inicial de maestros. El problema objeto de estudio se centra en el desarrollo de estrategias orientadas a favorecer que los estudiantes aprendan a regular y autorregular su conocimiento de forma conjunta. Con esta finalidad, se utiliza el aprendizaje reflexivo como modelo de formación activa en una asignatura de Didáctica de las Matemáticas. Los argumentos que nos impulsan a llevar a cabo este reto son básicamente dos. El primero surge de la coyuntura educativa, económica y política dada por la Declaración de Boloña, que ha comportado que las autoridades políticas en materia de educación de nuestro territorio hayan implantado el aprendizaje reflexivo como modelo de formación permanente de los maestros en activo (Departament d’Educació, 2005). Parece coherente que si los maestros en activo de nuestro país van a recibir en los próximos años formación en educación matemática a través del aprendizaje reflexivo, los estudiantes universitarios que aprenden a ser maestros de matemáticas en nuestras Facultades de Educación se formen también a partir de un modelo de estas características. El segundo argumento surge de la investigación en el campo de la educación matemática. Kilpatrick (1988, p. 204) apunta que "parece que alguna cosa no funciona teniendo a un grupo diciendo qué hacer y otro haciéndolo", aludiendo de forma explícita a los profesores por un lado y a los estudiantes por otro, argumento que ha sido apoyado por otros reconocidos investigadores del ámbito de la educación matemática como por ejemplo Freudenthal (1991)

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.