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Artificial
Integrantes:
Barboza Naida
Catay Maribel
Corrales Alejandra
Farfan Enedina
Papuico Cristina
Macalupú Yasmín
INTRODUCCIÓN
 La forma de aprender ha
cambiado gracias a la
tecnología informática y
la red de internet, por
ello actualmente la
informática es una
herramienta de apoyo en
la educación donde el
estudiante tiene que ser
un participante activo de
su autoformación.
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Tiene la finalidad de
aplicar sus técnicas al
desarrollo de sistemas
de enseñanza-
aprendizaje para
construir sistemas más
inteligentes esto se
refiere a la adaptación
y flexibilidad para
utilizar diferentes
métodos de enseñanza
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
Aprendizaje desde tres
perspectivas
Esta teoría se
enfatiza más en
las condiciones
externas que
favorece el
aprendizaje y su
objetividad
experimental
1. CONDUCTISMO
2. COGNITIVISMO
Estudio de aquello
que no era
observable y que
la mente humana
logra conceptos
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El computador
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una replica del
aprendizaje
humano pero en
la actualidad es
un instrumento
de ayuda.
El desarrollo de la
tecnología fue un pilar
de ayuda a la teoría
cognitiva.
se centra solo en
aquello que es
observable y
sujeto a medición.
La persona piensa
y elabora
información por sí
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PARADIGMAS INSTRUCCIONALES
3. HISTÓRICO-SOCIAL
La teoría explica que los seres
humanos dependemos de
otros para nuestra desarrollo
físico y mental.
El conocimiento
y el aprendizaje
ocurren a través
de encuentros
sociales.
contexto
socio-
cultural
La cognición
humana debe ser
estudiada
La herramienta
que utiliza para
resolver
situaciones
problemáticas
AMBIENTE MULTI-AGENTE DE
ENSEÑANZA/APRENDIZAJE ALLEGRO
ALLEGRO ITS
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ACORDE
ARMONÍA
VIVEZA
El
alumno
• Nuevos
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• Colaboración
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• Definir un punto
• Ámbito
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FUNDAMENTO PEDAGÓGICO
Modelo
• Constructivista
• Cognitivista
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alumno
• Experto
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• Detectar vacíos
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CSCLITS
TÉCNICAS DE AI EN
EDUCACIÓN
Planificación Instruccional
Por su complejidad ha sido
abordada desde la década de
los 60s.
Es una de las tareas más
importantes en los sistemas
educativos.
Encargado en determinar la
secuencia de las acciones
Razonamiento basado
en casos
Tres elementos:
Descripción del problema
La solución que se aplicó
El resultado de la solución.
Cuatro procesos:
Recuperación
Adaptación
Revisión
Almacenamiento
HUMANOS
ALUMNOS
Deseo de
aprender del
docente.
ASISTENTE
DEL
DOCENTE
Gestiona
una sesión
de
aprendizaje
DOCENTE
Acompaña
al alumno e
interviene en
una sesión
de
aprendizaje
ARQUITECTURA DE ALLEGRO
SOFTWARE AUTOR
Guía el proceso de
aprendizaje
MODELO DEL
ALUMNO
Comprende el estilo
de aprendizaje
INTERFAZ Es puente
EXPERTO Administra
conocimiento
DIAGNOSTICO
Encargado de
seleccionar y
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COLABORATIVO
Busca al alumno que
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PLANIFICADOR
INSTRUCIONAL
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Agente
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Agente
diagnostico
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Agente tutor y
modelo aprendiz
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Enseñanza/Aprendizaje se implemento un curso de
introducción a la ingeniería.
DISCUSIÓN
 2 grupos de enseñanza/aprendizaje
 ALLEGRO  Enseñanza
tradicional
Igual número de unidades básicas de aprendizaje
RESULTADOS
RESULTADO: Los alumnos que utilizaron el método
ALLEGRO tuvieron un mejor resultado.
Se concluye que es una enseñanza/aprendizaje con mayor
eficiencia, con capacidad de dar una enseñanza
personalizada y colaborativa a la vez.
Igual N° de ParticipantesIgual duración
 Los logros de esta área en la
educación han sido favorables ya
que permite dar una enseñanza
individualizada por otra parte
también el estudiante cuando
desee puede hacer uso de un
ambiente colaborativo.
 Es necesario innovar los métodos
de tradicionales de enseñanza-
aprendizaje y esto se logrará
capacitando a los docentes en el
campo de la informática.
CONCLUSIÓN
REFERENCIAS
• Builes, J. A. J., & Carranza, D. A. O. (2008). Uso de técnicas de
Inteligencia Artificial en ambientes distribuidos de
enseñanza/aprendizaje. Revista Educación en Ingeniería, 3(5),
98-106.
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Inteligencia Artificial

  • 1. Inteligencia Artificial Integrantes: Barboza Naida Catay Maribel Corrales Alejandra Farfan Enedina Papuico Cristina Macalupú Yasmín
  • 2. INTRODUCCIÓN  La forma de aprender ha cambiado gracias a la tecnología informática y la red de internet, por ello actualmente la informática es una herramienta de apoyo en la educación donde el estudiante tiene que ser un participante activo de su autoformación.
  • 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Tiene la finalidad de aplicar sus técnicas al desarrollo de sistemas de enseñanza- aprendizaje para construir sistemas más inteligentes esto se refiere a la adaptación y flexibilidad para utilizar diferentes métodos de enseñanza
  • 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN Aprendizaje desde tres perspectivas Esta teoría se enfatiza más en las condiciones externas que favorece el aprendizaje y su objetividad experimental 1. CONDUCTISMO 2. COGNITIVISMO Estudio de aquello que no era observable y que la mente humana logra conceptos usando métodos El computador fue un modelo de funcionamiento mental que necesitaba ser mejorado y ser una replica del aprendizaje humano pero en la actualidad es un instrumento de ayuda. El desarrollo de la tecnología fue un pilar de ayuda a la teoría cognitiva. se centra solo en aquello que es observable y sujeto a medición. La persona piensa y elabora información por sí mismo. PARADIGMAS INSTRUCCIONALES
  • 5. 3. HISTÓRICO-SOCIAL La teoría explica que los seres humanos dependemos de otros para nuestra desarrollo físico y mental. El conocimiento y el aprendizaje ocurren a través de encuentros sociales. contexto socio- cultural La cognición humana debe ser estudiada La herramienta que utiliza para resolver situaciones problemáticas
  • 6. AMBIENTE MULTI-AGENTE DE ENSEÑANZA/APRENDIZAJE ALLEGRO ALLEGRO ITS CSCL ACORDE ARMONÍA VIVEZA
  • 7. El alumno • Nuevos conocimientos Inicio • Computadoras • Colaboración Objetivo • Definir un punto • Ámbito compartido FUNDAMENTO PEDAGÓGICO Modelo • Constructivista • Cognitivista El alumno • Experto • Activo Propósit o • Detectar vacíos de conocimiento • Estrategias CSCLITS
  • 8. TÉCNICAS DE AI EN EDUCACIÓN Planificación Instruccional Por su complejidad ha sido abordada desde la década de los 60s. Es una de las tareas más importantes en los sistemas educativos. Encargado en determinar la secuencia de las acciones
  • 9. Razonamiento basado en casos Tres elementos: Descripción del problema La solución que se aplicó El resultado de la solución. Cuatro procesos: Recuperación Adaptación Revisión Almacenamiento
  • 10. HUMANOS ALUMNOS Deseo de aprender del docente. ASISTENTE DEL DOCENTE Gestiona una sesión de aprendizaje DOCENTE Acompaña al alumno e interviene en una sesión de aprendizaje ARQUITECTURA DE ALLEGRO
  • 11. SOFTWARE AUTOR Guía el proceso de aprendizaje MODELO DEL ALUMNO Comprende el estilo de aprendizaje INTERFAZ Es puente EXPERTO Administra conocimiento DIAGNOSTICO Encargado de seleccionar y clasificación COLABORATIVO Busca al alumno que necesita ayuda.
  • 13. Para validar el Ambiente Multi-Agente de Enseñanza/Aprendizaje se implemento un curso de introducción a la ingeniería. DISCUSIÓN  2 grupos de enseñanza/aprendizaje  ALLEGRO  Enseñanza tradicional Igual número de unidades básicas de aprendizaje
  • 14. RESULTADOS RESULTADO: Los alumnos que utilizaron el método ALLEGRO tuvieron un mejor resultado. Se concluye que es una enseñanza/aprendizaje con mayor eficiencia, con capacidad de dar una enseñanza personalizada y colaborativa a la vez. Igual N° de ParticipantesIgual duración
  • 15.  Los logros de esta área en la educación han sido favorables ya que permite dar una enseñanza individualizada por otra parte también el estudiante cuando desee puede hacer uso de un ambiente colaborativo.  Es necesario innovar los métodos de tradicionales de enseñanza- aprendizaje y esto se logrará capacitando a los docentes en el campo de la informática. CONCLUSIÓN
  • 16. REFERENCIAS • Builes, J. A. J., & Carranza, D. A. O. (2008). Uso de técnicas de Inteligencia Artificial en ambientes distribuidos de enseñanza/aprendizaje. Revista Educación en Ingeniería, 3(5), 98-106. https://www.educacioneningenieria.org/index.php/edi/article/vie w/156