Sistemas tutores inteligentes orientados a la enseñanza para la comprensión.

Resumen tomado de la publicación. Incluye gráficos y tablas de datos

Modelización de performance de aprendizaje en sistemas tutores inteligentes (Software Agents)

Fil: Palacios, Analía Mirta. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

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.

Estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial

Este informe trata de reunir en un documento la revisión bibliográfica realizada como base necesaria para el desarrollo de una tesis doctoral sobre las interacciones entre profesores y alumnos en las sesiones tradicionales de aprendizaje. Nuestra investigación se enmarca en los trabajos del grupo GALAN de la Facultad de Informática de San Sebastián de la UPV-EHU, que se dedica desde sus comienzos al desarrollo de herramientas educativas flexibles dotadas de comportamiento inteligente. En este informe presentamos un estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial. En particular se centra en los siguientes aspectos: tutores inteligentes, sistemas educativos para la web y herramientas de ayuda al profesor. Además se incluye una revisión del modelado de usuario y un estudio de técnicas para el análisis de datos.

Sistemas tutoriales multiagentes con modelado del estudiante y del autor.

Resumen tomado de la publicación. Contiene dos esquemas explicativos: STI según Carbonell y Arquitectura básica

Agentes inteligentes en educación.

Resumen tomado del autor

Nuevos retos para el diseño de sistemas de aprendizaje.

Resumen tomado de la publicación

Modelo de enseñanza basada en casos : de los tutores inteligentes a los videojuegos

Los juegos crean un entorno seguro en el que practicar y aprender habilidades necesarias en la vida. Los videojuegos pueden servir como primer paso hacia la alfabetización digital. Los primeros juegos de arcade mejoran la coordinación ojo-mano, además de aumentar la agilidad mental o la creatividad.. Las mejoras del hardware incrementan la complejidad de los videojuegos, circunstancia que despierta el interés de educadores deseosos de aprovechar esta capacidad de motivación de los videojuegos para enseñar dominios más específicos, aprovechando el enriquecimiento del lenguaje que logrado por el medio. En la enseñanza de estos dominios más complejos, el modelo de aprendizaje por descubrimiento existente en los videojuegos muestra sus debilidades. Es necesario un apoyo por parte del propio sistema para guiar al estudiante. El área de la enseñanza asistida por ordenador facilita varias soluciones a este problema, aunque tienden a requerir un gran esfuerzo de autoría, de contenido o de conocimiento. En esta investigación se propone el uso del razonamiento basado en casos intensivos en conocimiento. Los casos, contenido, hacen referencia a ontologías, representaciones explícitas de conocimiento, lo que proporciona las ventajas de ambos. Los casos permiten enfrentarse con cualquier dominio de conocimiento, y la representación de éste posibilita reaprovechar una parte del esfuerzo de autoría e incluso generar fragmentos de las soluciones de forma automática.. Se demuestra que este modelo encaja perfectamente en el ciclo habitual de interacción de los videojuegos, por lo que es posible integrarlo en software de entretenimiento para aprovechar la motivación que produce en los usuarios..

Modelo de enseñanza basada en casos : de los tutores inteligentes a los videojuegos.

Los juegos permiten practicar y aprender habilidades necesarias a lo largo de la vida. Los videojuegos pueden, de la misma forma, servir a la alfabetización digital. Los juegos de arcade mejoran la coordinación entre la visión y la mano y favorecen la agilidad mental o la creatividad.. Las mejoras experimentadas por hardware permiten videojuegos más complejos que despiertan el interés de educadores para aprovecharlos como instrumentos para motivar la enseñanza de dominios de conocimiento más específicos, gracias el enriquecimiento del lenguaje experimentado en este medio. Sin embargo, el modelo de aprendizaje por descubrimiento de los videojuegos también muestra debilidades en la enseñanza de dominios más complejos y hace necesario apoyo por parte del sistema para guiar al estudiante. La enseñanza asistida por ordenador proporciona soluciones a este problema, aunque éstas suelen requerir un gran esfuerzo de autoría, bien de contenido, bien de conocimiento. En esta investigación se propone una alternativa mixta: el uso del razonamiento intensivo en conocimiento basado en casos (contenidos). Los casos hacen referencia a las ontologías que son representaciones del conocimiento. Los casos pueden ser empleados en cualquier dominio del saber, y las ontologías permiten reaprovechar parte del esfuerzo de autoría, e incluso generar de forma automática fragmentos de las soluciones.. En esta tesis se demuestra que modelo analizado encaja perfectamente en el ciclo de interacción de los videojuegos, por lo que resulta plausible integrarlo en software de entretenimiento para aprovechar la motivación que éste produce en los usuarios con fines formativos..

Sistemas tutoriales inteligentes (algunos antecedentes y una propuesta)

En forma general se puede considerar la Ingeniería de Sistemas como aquella ingeniería encargada de la planeación científica, diseño, construcción y evaluación de sistemas hombre-hombre u hombre-máquina. Subyacente a esta idea y de gran importancia para los ingenieros de sistemas está la información. Ella es el vehículo mediante el cual se establece el sistema. En éste, la información forma un subsistema conocido como sistema de información.

Em direção a agentes pedagógicos com dimensões afetivas

O contexto desta tese é a Inteligência Artificial aplicada à Educação, especificamente a área dos Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Apesar das características multidisciplinares e interdisciplinares, a preocupação maior do trabalho se dá quanto aos aspectos computacionais. A multidisciplinaridade está na relação entre os aspectos educacionais, filosóficos e psicológicos inerentes a toda construção de um software educacional, e a interdisciplinaridade acontece no relacionamento da IA com a Informática na Educação. Esta tese propõe o uso de aspectos afetivos como apoio à decisão de ação por parte de um STI. As nossas hipóteses fundamentais são: um sistema de ensino e aprendizagem computacional deve levar em consideração fatores afetivos tornando mais flexível a interação; e a arquitetura de um sistema computacional de interação em tempo real com agentes humanos deve prever explicitamente, em sua arquitetura básica, as crenças e o raciocínio afetivos. Para demonstrar essas idéias, foi definida uma arquitetura para apoiar um STI de modo a reconhecer alguns fatores afetivos, representativos de estratégias de ação de agentes humanos em interação com sistemas. Esse reconhecimento é realizado através de construções retiradas dos comportamentos observáveis do agente humano em contextos determinados. A arquitetura prevê um Sistema Multiagente para executar a percepção de fatores afetivos e da conduta do aluno em interação e de um agente pedagógico, representando o tutor. O agente tutor é modelado através de estados mentais e é responsável pelo raciocínio de alto nível. O modelo computacional de agentes de Móra [MÓR2000] foi utilizado para implementar o “kernel cognitivo” (termo cunhado por Móra e Giraffa [GIR99] que designa a parte responsável pela deliberação). O “kernel cognitivo” decide que ações tomar para um conjunto de características de uma avaliação pedagógica. A utilização de fatores afetivos e da avaliação cognitiva de situações emocionais permite a flexibilização das estratégias quanto à adaptabilidade a agentes humanos. Particularmente, foi adotado o enfoque cognitivo para análise de situações, baseado em teorias cognitivistas sobre emoções. O uso de tecnologia multiagente, no enfoque mentalístico, especificamente BDI (Belief, Desire, Intention) e da ferramenta X-BDI, permite a formalização e construção de um tutor atuante na avaliação pedagógica. A modelagem do aluno passa a ser constituída de aspectos qualitativos e quantitativos. Estudos de casos são apresentados, em situações que consideram os fatores afetivos e nas mesmas situações sem estas considerações. As decisões do tutor para agir são analisadas e confrontadas. Os resultados mostram um impacto positivo na adaptabilidade e ação pedagógica do tutor, sendo coerente com as teorias modernas [SAL97],[DAM2000] sobre as emoções que as consideram partes fundamentais para agir. A maior contribuição desta tese está na agregação de raciocínio sobre a afetividade envolvida em situações de ensino aprendizagem de agentes humanos e artificiais e avança dentro da perspectiva de pesquisa do grupo de IA da UFRGS, quanto ao desenvolvimento de Ambientes de Ensino e Aprendizagem modelados com tecnologia multiagente, com o uso da metáfora de estados mentais.

Modelo de adaptação de ensino utilizando agentes pedagógicos

A Inteligência Artificial é uma área da computação onde se está constantemente desenvolvendo pesquisas em software educacionais, principalmente os Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Esses sistemas têm a capacidade de se adaptarem às particularidades de cada aluno, proporcionando assim, ambientes que facilitam a aprendizagem do usuário. Recentemente foi incorporada a tecnologia de agentes na modelagem do STI e nos ambientes educacionais na Internet. Estes agentes são denominados pedagógicos quando estão ligados a um ambiente onde existe uma sociedade de agentes que compõem um sistema de ensino-aprendizagem. Este texto apresenta um modelo de adaptação para ambientes genéricos de ensino, composto por agentes pedagógicos. A proposta é baseada em estudos relacionados com sistemas hipermídia adaptativos, sistemas tutores inteligentes, sistemas multiagentes e agentes pedagógicos. Inicialmente, o texto descreve o modelo. Logo após, é apresentada a implementação dos agentes os quais tem como tarefa prover a adaptação do ensino, sendo responsáveis em fornecer o caminho mais efetivo para a aprendizagem do aluno. Os agentes do modelo são denominados Agente Tutor, Agente Perfil e Agente de Comunicação. A realização da adaptação da instrução às características individuais do aprendiz implica o sistema conhecer: os padrões cognitivos de aprendizagem do aluno, traduzidos como estilos de aprendizagem e as suas implicações pedagógicas; e a modelagem das características do aprendiz: nível de conhecimento, metas, experiência e preferências do aprendiz. Finalmente, o texto descreve um estudo de caso, onde o modelo proposto foi integrado num ambiente de aprendizagem, e validado numa disciplina virtual a fim de avaliação de seus objetivos.

Capturando aspectos da auto-eficácia do aluno através de um agente inteligente

Esta tese está inserida no trabalho desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa de Inteligência Artificial (GIA) da UFRGS, sob a orientação da Professora. Dra. Rosa Maria Vicari e situa-se na área da Inteligência Artificial, com aplicações na Educação a Distância. As principais áreas onde este trabalho de Pesquisa se situa são: Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Multiagente e Psicologia Social Cognitiva. Dentro desse contexto, o objetivo principal desta pesquisa é a modelagem computacional de aspectos da auto-eficácia de alunos realizando cursos on-line, tomando-se por base o trabalho de Bandura, cuja natureza engloba a cognição e afetividade. Este autor define como Auto-Eficácia "a crença do indivíduo sobre as suas capacidades de exercer controle sobre acontecimentos que afetam a sua vida" e “a crença nas suas capacidades para mobilizar motivação, recursos cognitivos e implementar ações que lhe permitam exercer controle sobre tarefas exigidas". Esta tese propõe um agente capaz de perceber e monitorar os aspectos da autoeficácia do aluno, denominado agente Mediador da Auto-Eficácia (MAE), e prover o modelo do aluno com esta nova variável. O senso de auto-eficácia consiste em crenças, que são processos cognitivos do indivíduo sobre suas capacidades. É em função das crenças de auto-eficácia que ocorrerão as escolhas, a direção e a persistência nos comportamentos de aprendizagem por parte do aluno. Nesse contexto, acredita-se que o desenvolvimento do senso de auto-eficácia do aluno poderá lhe conferir a força motivacional para elaborar sua aprendizagem. O agente MAE monitora o comportamento do aluno através de uma máquina de inferência fuzzy das relações entre as variáveis esforço, persistência e desempenho e aciona um sistema de feedback através do agente pedagógico animado (PAT). O feedback realizado pelo agente pedagógico animado apresenta ao aluno comportamentos verbais e físicos afetivos. O agente MAE está inserido no ambiente InteliWeb, que oferece um material instrucional de Biociências e foi implementado com Servlets e páginas JSP. A maior contribuição desta tese está na agregação de aspectos da auto-eficácia no modelo de aluno envolvido em situações de ensino aprendizagem de alunos, avançando dentro da perspectiva de pesquisa do GIA, assim como o desenvolvimento do InteliWeb com a inserção do agente MAE e sua máquina de inferência fuzzy.