TÉcnicas de la inteligencia artificial aplicadas a la educación coordinado por: Eduardo M. Sánchez Vila y Manuel Lama Penín

TÉCNICAS DE LA INTELIGENCIA

ARTIFICIAL APLICADAS A LA EDUCACIÓN

Coordinado por: Eduardo M. Sánchez Vila y Manuel Lama Penín

1. Introducción

2. Ejemplos de Aplicaciones Educativas basadas en IA

2.1. Sistemas Tutores Inteligentes

2.2. Sistemas de Evaluación Automática

2.3. Aprendizaje Colaborativo Soportado por Computador

2.4. Aprendizaje Basado en Juegos

3. Técnicas de IA en Educación

1. 
   Las técnicas de personalización, que son la base de los sistemas tutores inteligentes, están basadas en modelos del estudiante. En general, estos modelos consisten en la elaboración de una representación cualitativa que considere el comportamiento del alumno en función tanto del conocimiento existente sobre un determinado ámbito como del aprendizaje de otros estudiantes en este dominio [19]. Estas representaciones pueden utilizarse posteriormente en sistemas tutores inteligentes, en entornos de aprendizaje inteligente o en generar agentes inteligentes que representen estudiantes que colaboren con los estudiantes humanos. La utilización de técnicas de aprendizaje automático permite actualizar y extender los modelos de estudiantes iniciales para adaptarlos tanto a la evolución de los mismos como a una posible actualización e contenidos y actividades educativas [20]. Las dos técnicas más populares para modelar estudiantes son [21]: los modelos basados en superposición o overlay y las redes bayesianas.
   
   1. 
      Elprimer método consiste en considerar el modelo del estudiante como un subconjunto del conocimiento del experto en el ámbito donde se realiza el aprendizaje. De este modo, el aprendizaje se mide en función de la comparación con los conocimientos del modelo del experto.
      
   2. 
      El segundo método consiste en representar el proceso de aprendizaje como una red de estados de conocimiento, y posteriormente, inferir de forma probabilística el estado del estudiante a partir de la interacción de éste con el tutor.
      
2. 
   Los agentes software son considerados entidades software, como por ejemplo programas software o robots, que presentan en grado diferente, tres características principales: autonomía, cooperación y aprendizaje [22]. La autonomía se refiere a la capacidad del agente de actuar y decidir por sí mismo gracias a su representación y comprensión el mundo que le rodea. La cooperación significa a la habilidad para interactuar con otros agentes a través de algún tipo de lenguaje de comunicación. Finalmente, el aprendizaje es esencial para adaptar el comportamiento al entorno exterior y optimizar el desarrollo de las tareas. La capacidad de aprender, junto con otras capacidades como el razonamiento o la planificación, dotan a los agentes software de cierta inteligencia lo que permite la realización de tareas más complejas. Los equipos de agentes inteligentes componen Sistemas MultiAgente orientados a desarrollar tareas que un único agente no puede realizar. En estos sistemas el control y el conocimiento está distribuido y la computación que se realiza es asíncrona [23]. Existen múltiples tareas en el ámbito de la educación y del aprendizaje, como por ejemplo la monitorización de las entradas, las salidas y las actividades de los estudiantes, la consulta en el buzón de ejercicios para comprobar que los trabajos se envían en fecha, la respuesta de los mensajes con las preguntas de los alumnos, la corrección de test y exámenes, que un sistema dotado con agentes inteligentes puede realizar [24,25].
   
3. 
   Las ontologías buscan capturar y representar el conocimiento de forma consensuada, para que puede ser reutilizado y compartido tanto por plicaciones software como por grupos de personas [26]. Una ontología consiste en clases y sus atributos, las relaciones entre las clases, las propiedades de las relaciones y los axiomas que permiten restringir las interpretaciones de definiciones de acuerdo al significado pretendido de los conceptos. En el ámbito educativo se han propuesto varias ontologías para describir: el contenido de documentos utilizados como recursos educativos [27], la interacción entre alumnos durante tareas de aprendizaje colaborativo [28], la semántica relacionada con los objetos del aprendizaje, y finalmente, la semántica implícita en lenguajes orientados al diseño del aprendizaje [29].
   

Articulos de la monografía