Ia en la educacion

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
SEDE MEDELLÍN
FACULTAD DE MINAS
Escuela de Sistemas

Sistemas Inteligentes:
Inteligencia Artificial
en Educación

JOVANI ALBERTO JIMÉNEZ BUILES PhD.
Universidad Nacional de Colombia jajimen1@unalmed.edu.co

Universidad Nacional de Colombia

Contenido
Aplicaciones que Apoyan la
Instrucción Asistida por Computador.

AI en Educación: CSCL & MAS
Pedagógicos.

AI en Educación: Planificación
Instruccional & CBR


Introducción
8Día a día, la incursión de los computadores
dentro del contexto educativo comienza a tomar
importancia

8Dificultad de suministrar una enseñanza
individualizada, adaptada a las necesidades y
características específicas del aprendiz.

8El problema crece con la explosión de la
Internet.


Introducción
8La AI en la Educación es un área interdisciplinar en la
que se mezclan investigadores con diversa formación y
objetivos (pedagogía, psicología, ingeniería e informática,
entre otros)

8Propósito de aplicar las técnicas de la AI al desarrollo
de sistemas de enseñanza inteligentes “más inteligentes”

8El término “inteligente” utilizado en estos sistemas
queda determinado fundamentalmente por su capacidad
de adaptación a las necesidades de conocimiento de cada
aprendiz.


República de Colombia

Aplicaciones que Apoyan la
Instrucción Asistida por
Computador

Jovani Alberto Jiménez Builes PhD

Aplicaciones que Apoyan la Instrucción
Asistida por Computador
Contenidos
Modelos de Enseñanza para el Aprendizaje
1.1 Modelos Pedagógicos.
1.2 Teorías de Aprendizaje.

Aplicaciones Tradicionales
2.1 Sistema Tutoriales Tradicionales.
2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica.
2.3 Juegos Educativos.
2.4 Simuladores.
2.5 Sistemas de Gerenciamiento del Aprendizaje
2.6 Micromundos.

Aplicaciones Avanzadas (AI en Educación)
3.1 Sistema Expertos Educativos.
3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes.
3.3 Ambientes Colaborativo de Aprendizaje.

Modelos Pedagógicos


1.1 Modelos Pedagógicos

Contextualización

¿Qué son las ciencias de la educación?
Conjunto plural de ciencias que estudian el
hecho educativo.
Sociología de la educación.
Psicología educativa.
Filosofía de la educación.
Administración educativa.
Antropología pedagógica.
Didáctica.
(González 2006)


Contextualización

¿Qué es la pedagogía?
Es un campo del conocimiento al
interior de las ciencias sociales cuyo
objeto de estudio es la formación
de los hombres y de las mujeres
que integran una sociedad.


Contextualización

¿Qué es la Currículo?
Es todo cuanto la institución
educativa provee en forma
consistente y sistémica, en
beneficio de la formación de los
estudiantes.


Contextualización

¿Qué es la Didáctica?
Es la mediación (a partir de los
procesos comunicativos) para la
divulgación de los conocimientos.



Pedagogías del Conocimiento

Modelo Pedagógico Tradicional
Modelo Pedagógico Conductista
Modelo Pedagógico Desarrollista
Modelo Pedagógico Social


1.2 Teorías de Aprendizaje
1.2 Teorías de Aprendizaje

Pedagogías del Conocimiento

Conductismo
Cognitivismo
Histórico-Social
Cognición Distribuida
Aprendizaje Basado en Problemas


Aspectos del Diseño Curricular
Aspectos del Diseño Curricular
¿Qué enseñar?

Objetivos Contenidos
Selección

¿Cómo enseñar? Secuenciación ¿Cuándo enseñar?

Actividades de enseñanza/aprendizaje

Metodología

¿Qué, cómo y cuándo evaluar?

Aplicaciones Tradicionales


2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales

Función

Son programas de computador que
permiten brindar enseñanza en un
tema específico (Rueda 1992).
Se dividen en:
CBT (Computer Based Training)
WBT (Web-Based Training)

2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica

Función

Utilizados para afianzar los
conocimientos que el estudiante adquirió
por otros medios. Antes de interactuar
con éste, el aprendiz debe adquirir los
conceptos y destrezas que desea
practicar.
Poseen gran cantidad y variedad de
ejercicios.


SINYEC'97

2.3 Juegos Educativos

Función

Son utilizados para desarrollar
conceptos, destrezas o habilidades que
van ligadas al juego mismo. Proveen
situaciones excitantes y entretenidas
que muchas veces simulan la realidad.


2.4 Simuladores
2.4 Simuladores

Función

Son utilizados para practicar las
destrezas y obtener información de
retorno. Apoyan el aprendizaje
asemejando situaciones reales.


2.4 Simuladores
2.4 Simuladores


2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje

Función

Son plataformas que soportan la
educación a distancia mediada por
computadores o también conocida como
“educación virtual”.


2.6 Micromundos
2.6 Micromundos

Definición

Estos sistemas tienen una representación
del conocimiento debidamente diseñada,
restringida y apoyada por un menú de
procesos que facilitan la exploración en un
ambiente rico en información.
El sistema más representativo de los
Micromundos es Logo.


2.6 Micromundos
2.6 Micromundos


Aplicaciones Avanzadas


Fundamentos de AI
Fundamentos de AI

Introducción

El campo de las ciencias de la
computación están evolucionando
gracias al uso de modelos extraídos de
las facultades mentales (Charniak & McDermott,
1985).

Capacidad de la máquina para realizar
funciones que si son realizadas por el
ser humano serían inteligentes (McCarthy,
1956) Universidad Nacional de Colombia

Fundamentos de AI
Fundamentos de AI

Introducción

Comparar aplicativos genéricos vs
sofisticados (Rueda, 1992).
Aplicar técnicas de la AI para construir
sistemas “más inteligentes” El término
“inteligente” queda determinado por la
capacidad de adaptación continua a las
características del aprendizaje y del
conocimiento de los diferentes usuarios
(Wenger, 1987) Universidad Nacional de Colombia

Tecnologías de Adaptación
Tecnologías de Adaptación

Secuencia del
Currículo

Análisis Inteligente Presentación
de las Soluciones Adaptativa

Técnicas de
Soporte Interactivo a Adaptación
la Solución Problemas

Solución de Problemas Soporte Adaptativo
basado en Ejemplos de Navegación

Soporte Colaborativo
Adaptativo


3.1 Sistemas Expertos Educativos

Función

Son utilizados para además de brindar
conocimiento del experto, poder conocer
la explicación.
Son capaces de representar y hacer
inferencias (razonar) acerca del dominio
del conocimiento que se este tratando
con el propósito de resolver problemas y
dar consejos a quienes no son expertos


Arquitectura

Medios para Medios para
Interfaz
Actualizar Explicaciones
Conocimientos

Motor de Base de
Inferencias Conocimientos

Amplio conocimiento específico
Aplicación de técnicas de búsqueda
Soporte para análisis heurístico
Habilidad para definir nuevos
conocimientos a partir de
conocimientos ya existentes
Procesamiento de símbolos
Capacidad para explicar su propio
razonamiento

3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes

Definición

Son utilizados cuando además de lograr en
el estudiante un nivel de destreza en el
dominio de enseñanza, el sistema asuma
adaptativamente, las funciones de
orientación y apoyo al aprendiz, tal como lo
haría un tutor humano.



Definición

Estos sistemas hacen un análisis del
estudiante para luego plasmarlo en un
modelo que viene incluido en su
arquitectura, el propósito de este modelo
es para observar el comportamiento de
cada aprendiz para poderle brindar la
estrategia pedagógica adecuada.



Definición

En síntesis, tratan de simular un buen
maestro humano en su labor de impartir
educación, son más flexibles, adaptados a
los intereses del estudiante y con métodos
que facilitan el proceso de aprendizaje.



Arquitectura

I
M n
Módulo Módulo
ó t
Tutor Dominio
d e
u r
l Módulo f
o Estudiante a
z


Diferencias entre los ITS y los CAI

Al iniciar una etapa o sesión de aprendizaje, los ITS
elaboran un plan de aprendizaje para un determinado
alumno, el cual es constantemente replanificado de
acuerdo a los hallazgos que se hayan encontrado,
clasificándolo en un amplio intervalo de niveles de
aprendizaje.

Los CAI poseen una capacidad rústica, reducida y
limitada de reaccionar de acuerdo con las características
específicas del estudiante. ”No pueden hacer cortes
claros con criterios del comportamiento del alumno;
además, su metodología es muy radical” (Velásquez 1993).



Los ITS utilizan las virtudes que ofrecen los recursos
de la multimedia, las interfaces inteligentes y las
interfaces gráficas para establecer un dialogo "más
humano" con el estudiante, tratando de utilizar métodos
humano
naturales de comunicación.

Los CAI la comunicación que se mantiene con el
estudiante es rudimentaria y por lo general las interfaces
se limitan a una serie de botones donde cada uno es una
opción a seleccionar.




El control en los ITS se refleja en la iniciativa
compartida entre el estudiante y el sistema el cual
interviene en los momentos oportunos.

Los CAI por lo general lo tiene el sistema, tendiendo a
ser monótono y limitando la creatividad del aprendiz.



·El conocimiento de los ITS puede ser modificado
debido a que es un módulo independiente pero no
desvinculado de los demás.

En los CAI no existe casi posibilidad de modificar el
conocimiento de acuerdo a las necesidades ni tampoco
de independizarlo del material mismo, por lo general
viene en una caja empotrada. El conocimiento por lo
general está contenido en las instrucciones del programa
lo cual determina que es casi imposible transferirlo a
otro sistema.



Los ITS realizan la evaluación considerando
diferencias y sin utilizar modelos fijos; poseen la
capacidad de detectar errores que comenten los alumnos
en las sesiones de aprendizaje, basados en ese
diagnóstico, brindan recomendaciones con el propósito
de que los alumnos no reincidan en dichos errores.

En los CAI, la evaluación del desempeño del estudiante
se realiza con modelos fijos sin tener en cuenta las
diferencias individuales de éstos.




·Los ITS poseen un modelo explícito de estudiante y
de las estrategias pedagógicas a utilizar.

Los CAI trabajan con métodos implícitos.
implícitos




·Los ITS fueron desarrollados por científicos de la
computación para verificar sus teorías sobre el
aprendizaje y el conocimiento.

Los CAI fueron construidos por pedagogos para que
sirvieran como instrumentos de aprendizaje.




Los ITS son Sistemas Basados en Conocimientos
(SBC) o receptáculos de conocimientos, decisiones e
inferencias. Buscan que los conocimientos estén
almacenados explícitamente y que no estén codificados
en los programas permitiendo transferir más fácilmente
el conocimiento de un sistema a otros, por lo general
tienen a ser más compactos, pueden usarse para tomar
decisiones y hacer inferencias sobre ellos mismos.

Los CAI son receptáculos de procedimientos.
procedimientos




Los ITS constituye un valioso intento por solucionar
las dificultades de los CAI. Por la complejidad de los
CAI
problemas a resolver es muy difícil que un sistema los
resuelva todos en un dominio específico.

Los ITS pueden considerarse como evoluciones
naturales de los CAI, aunque sean mucho más
CAI
pretenciosos y más difíciles de construir.


3.3 Ambientes Colaborativos
3.3 Ambientes Colaborativos

Definición

Hacen referencia a un grupo de personas
aprendiendo en conjunto suministrando
entre ellos mismos la colaboración y
cooperación necesaria para realizar tareas
o resolver problemas.



Inteligencia Artificial en
Educación: CSCL & MAS
Pedagógicos

Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.

Ambientes Colaborativos de
Aprendizaje Apoyados en
Computador - CSCL


1.1 CSCL: Definición

Definición

Los métodos instruccionales que buscan
promover el aprendizaje a través del
esfuerzo colaborativo entre aprendices en
una determinada tarea de aprendizaje,
suministrando un ambiente que aviva y
enriquece el proceso, donde el alumno
interactúa con otros colaboradores para
solucionar un problema (Kumar 1998)



Antecedentes

National Science Foundation en 1989.
National Research Council en 1993.
(Dorneich 2002)

CSCW: Computer Supported
Cooperative Work. Grupo de personas
trabajando conjuntamente en un mismo
ambiente con ayuda de los
computadores.
(Grudin 1994)



Diferencias

CSCL busca CSCW busca la
que los eficiencia en el
trabajo.
aprendices
logren obtener
un
conocimiento
en grupo.
(Okamoto et al, 2001)


Elementos

Igual participación.

Responsabilidad individual.

Interdependencia positiva.
(Johnson & Johnson, 1978)


1.2 CSCL: Arquitectura
1.2 CSCL: Arquitectura
Dominio del Conocimiento

Jerarquía de Abstracción Navegación Conocimiento

Caracterización de la Experiencia

Módulo Experiencia Taxonomía

Estrategias Pedagógicas

Aprendizaje Basado en Problemas Aprendizaje Colaborativo

Soporte Colaborativo
Sincrónico Asincrónico

Dorneich (2002)

1.2 CSCL: Matriz Espacio/Temporal
1.2 CSCL: Matriz Espacio/Temporal

TIEMPO

Mismo Diferente
Tiempo Tiempo

Interacción
Mismo Interacción
Asíncrona
Lugar Cara a Cara
Centralizada
ESPACIO
Interacción Interacción
Diferente Sincrónica Asíncrona
Lugar Distribuida Distribuida
(Ellis et al, 1991)

1.1 CSCL: Aplicaciones
1.1 CSCL: Aplicaciones

Herramientas

Interacción Cara a Cara.

Interacción Asíncrona Centralizada.

Interacción Sincrónica Distribuida.

Interacción Asíncrona Distribuida.
Ellis et al, 1991; Kosoresow & Kaiser, 1998)


1.1 CSCL: Awareness
1.1 CSCL: Awareness

Definición

La gente necesita tener actualizaciones
constantes en la información que ellos
manejan y que los demás participantes
necesitan para llevar a cabo un actividad
(Carroll et al., 2005; Mohammed & Dumville 2001).

De esta forma, los individuos se dan
cuenta de los cambios que están siendo
realizados en el entorno de trabajo por
parte de los demás participantes.


1.1 CSCL: Awareness
1.1 CSCL: Awareness

Ventajas

Permite planear las acciones a
realizar y adquirir nueva
información (Neisser, 1976)

Incrementa las oportunidades
de una mutua comunicación
facilitando la colaboración
(Dourish & Bellotti, 1992)


1.1 CSCL: Awareness
1.1 CSCL: Awareness

Arq. Blackboard
Memoria Global
(Estructura de Conocimientos)

Tablero
Agenda de
Trabajo 1

Asistente de Docencia 1 Agenda de
Trabajo 2

Agenda de
Trabajo n
Asistente de Docencia 2

Docente

Asistente de Docencia n

Control

Aprendiz 1 Aprendiz 2 Aprendiz 3 Aprendiz n
Fuentes de
Conocimientos

(Jiménez, 2006)

Sistemas Multi-Agente
Pedagógicos - MAS


2.1 MACES
2.1 MACES

Definición

Multiagent Architecture for an
Collaborative Educational System.
Sistema educativo colaborativo para
la educación a distancia.
Agentes de software: Diagnóstico
(ZPD), Mediador, Colaborativo,
Social y Semiótico.
(Bocca et al, 2003)


2.1 MACES
2.1 MACES

Arquitectura

(Bocca et al, 2003)


2.2 AMPLIA
2.2 AMPLIA

Definición

Ambiente Multiagente ProbabiLístico
Inteligente de Aprendizagem) (Flores 2005)

Recurso adicional para la formación de los
estudiantes de medicina.
Apoya el desarrollo del raciocinio
diagnostico y el modelaje de las hipótesis
diagnosticas en el área medica (Vicari et al, 2003)


2.2 AMPLIA
2.2 AMPLIA

Configuración

AMPLIA está concebido para
integrar PMA3.
PMA3
Tiene los siguientes agentes
de software: Aprendiz,
Dominio, Mediador,
(Flores 2004)


2.2 AMPLIA
2.2 AMPLIA

Arquitectura


2.3 BAGHERA
2.3 BAGHERA

Definición

Comunidad educativa de agentes de
software que interactúan entre si de
acuerdo a sus competencias y puntos
de vista, cooperando y realizando
colectivamente tareas educativas.
Utiliza el enfoque AIEO (Agents,
Interactions, Environment, Organisation).
(Webber 2003)


2.3 BAGHERA
2.3 BAGHERA

Definición

Agentes para el aprendiz: Compañero
de Aprendizaje, Mediador, Tutor.
Agentes que asisten al profesor:
Compañero de Enseñanza, Asistente.
Laboratorio Leibniz: Did@TIC
(Didáctica de las matemáticas) Magma
(MAS) y ATINF de la Université Joseph
Fourier en Francia.
(Webber 2003)

2.3 BAGHERA
2.3 BAGHERA

Arquitectura


2.4 MAS-PLANG
2.4 MAS-PLANG

Definición

Ofrece características de
adaptabilidad con base en estilos de
aprendizaje y a la plataforma
educativa USD (Unitats de Suport a
la Docència).
Agentes de Nivel Superior o
Asistente y Agentes de Nivel Inferior
o de Información. (Fabregat et al, 2000)

2.4 MAS-PLANG
2.4 MAS-PLANG

Arquitectura


2.5 JADE
2.5 JADE

Definición
Java Agent framework for Distance learning
Environments - JADE.
JADE
Ofrece un conjunto de recursos para facilitar el
desarrollo e implementación de ambientes
computacionales para ser utilizados como
instrumentos de la educación a distancia (EAD).
Los agentes no poseen movilidad: Gerenciador de
Contenidos, Ejercicios, Ejemplos, Interacciones,
Modelo del Alumno y Comunicación.
(Silveira 2001)


2.5 JADE
2.5 JADE

Arquitectura


2.6 ALLEGRO
2.6 ALLEGRO

Definición

Ambiente Multi-Agente de
Enseñanza/Aprendizaje.
Posee los siguientes agentes: Tutor,
Modelo del Aprendiz, Experto,
Colaborativo, Interfaz y Diagnóstico.
(Jiménez 2006)


2.6 ALLEGRO
2.6 ALLEGRO

Arquitectura
Agente Diagnóstico Agente Modelo Aprendiz
Búsqueda Búsqueda - Inscripción
Perfiles
Evaluación
Evaluación Recuperación Registro
Seleccionada Solicitud Perfil -
Inscripción Búsqueda - Inscripción Recuperación
Envío Evaluación - Solicitud
Calificación Evaluación -
Evaluaciones Calificación Envío de
Registro Memoria Casos

Agente Experto Agente Colaborativo
Solicitud de Conocimientos Solicitud de Colaboración
UBAs y OIs Datos Aportes Aprendiz
Búsqueda Agente Solicitud de
Solicitud Selección Otros
Conocimientos
Tutor Colaboración Colaboración
Seleccionada Usuarios
Búsqueda Envío Búsqueda …
Aportes
Estrategias Evaluación - …
Recomendación
Recuperación Envío Envío de Servicios de Comunicación
Respuestas Colaboración
Datos Sincrónica Asincrónica

Conocimientos Envío de Búsqueda - Aportes
Conocimientos Recuperación

Agente Interfaz
Memoria Global
Envío Conocimientos -
Envío Respuestas, Solicitudes Evaluación - Colaboración

Aprendiz


2.7 Metodología
2.7 Metodología

MAS-CommondKads
MAS-CommondKads

Metodología de ingeniería del software
“proceso para la producción organizada de
software empleando una colección de
técnicas predefinidas en las notaciones. Una
metodología se presenta normalmente como
una serie de pasos, con técnicas y notaciones
asociadas a cada paso. Los pasos de la
producción del software se organizan
normalmente en un ciclo de vida consistente
en varias fases de desarrollo”.
(Rumbaugh 1996)

2.7 Metodología
2.7 Metodología

MAS-CommondKads
MAS-CommondKads

Actividades:
1- La definición y descripción del problema
que se desea resolver.
2- El diseño y descripción de una solución
que se ajuste a las necesidades del usuario.
3- La construcción de la solución.
4- La prueba de la solución implementada.

(Pressman, 1996)


2.7 Metodología
2.7 Metodología

Conceptualización

Uno de los mayores problemas en los STT es
la dificultad de brindar enseñanza
continuamente adaptada a las necesidades y
características específicas de cada aprendiz
(Silveira 2001)


2.7 Metodología
2.7 Metodología

Identificación de los Actores

Aprendiz.
Docente.
Asistente de Docencia.
Experto Invitado.

Perfiles, Memoria de Casos (MCasos),
Memoria Global (MGlobal), Conocimientos,
Evaluaciones y Estrategias.


2.7 Metodología
2.7 Metodología

Casos de Uso

Iniciar sesión Modificar
en el ITS herramientas
Aprendiz

Iniciar sesión Borrar
en el CSCL herramientas
Docente
Docente

Visualizar
Usar herramientas herramientas

Invitado Invitado
Experto Experto

Adicionar
Salir
herramientas

Monitor


2.7 Metodología
2.7 Metodología

Casos de Uso para el Aprendiz
Visualizar
Tablero

Modificar
Tablero

Buscar artículo
en el Tablero

Salir

Publicar artículo
en el Tablero
Visualizar BUL

Visualizar Iniciar sesión Iniciar sesión
Visualizar IOs
simulaciones en el ITS en el CSCL Enviar y recibir
Visualizar archivos
valoración Aprendiz
Visualizar
Iniciar evaluación
Conocimientos BUL
Visualizar
recomendaciones Enviar y recibir
Visualizar Usar herramientas
e-mails
Problemas resueltos

Compartir pizarra
Visualizar Visualizar en línea
Visualizar glosario Visualizar recursos Visualizar ayudas
Bibliografía estadísticas

Conversar usando
audio y video

Chatear con
otros usuarios


2.7 Metodología
2.7 Metodología

Análisis

Modelo de Agente.
Modelo de Tareas.
Modelo de Coordinación.
Modelo de Comunicación.
Modelo de la Organización.
Modelo de la Experiencia o de
Conocimientos.
Modelo de Diseño.


2.7 Metodología
2.7 Metodología

MAS-CommondKads
MAS-CommondKads

Ventajas:
Planteamiento del desarrollo de modelos que
reflejan diferentes vistas del proyecto.
Ofrece un marco para la especificación del
conocimiento independiente de la
implementación, combinando un conjunto
de modelos de conocimiento reutilizable para
unas tareas que se realizan frecuentemente.



Inteligencia Artificial en
Educación: Planificación
Instruccional & CBR

Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.

Aplicaciones que Apoyan la Instrucción
Asistida por Computador
Contenidos

Planificación Instruccional (IP)
1.1 Planificación Clásica.
1.2 Planificación en Sistemas de Enseñanza /Aprendizaje Comp.
Razonamiento Basado en Casos (CBR)
2.1 Ciclo de Funcionamiento.
2.2 Aplicación del CBR en Sistemas de Enseñanza / Aprendizaje Comp.
Modelo de IP usando CBR
3.1 Arquitectura del Modelo.
3.2 Mecanismo de CBR.
3.3 Implementación.
Tutoriales
4.1 Taller CSCL.


Planificación Instruccional
- IP


1.1 Planificación Clásica

Antecedentes
Problemas de Planificación:

Robótica (García-Alegre et al., 1993; Torra 1993)
Modelización del razonamiento (Hayes-Roth 1997)
Comprensión del lenguaje natural (Wilensky 1983)

La resolución de estos problemas constituye
una tarea de gran complejidad que ha sido
abordada utilizando técnicas de AI (Fikes & Nilsson
1971)
Se utiliza el paradigma MAS para distribuir el
control entre los agentes (Fikes & Nilsson 1971; Arriaga
1998, 2000; Brooks 1991a, 1991b)



Componentes

La planificación desde la perspectiva de la AI
consiste en (Elorriaga 1998; Woo 1991):
Un estado inicial.
Un conjunto de objetivos.
Un conjunto de acciones posibles.

La solución de un problema de planificación
consiste en una serie de acciones que
transforman el estado inicial en un estado final
que cumple los objetivos (Jiménez 2006)



Sistema de Planificación Clásico

Especificación
del Estado Inicial

Secuencia
del Plan
Especificación del Planificador Ejecución
Estado Objetivo

Operadores /
Acciones

(Woo 1991)


Métodos

Búsqueda heurística - Modificación de planes
previos - Sistemas basados en restricciones -
Reducción de problemas - Otros (Minton 1993a).

Macro-operadores - Planes abstractos -
Heurísticos de control - Casos previos (Elorriaga
1998; Ghallab & Milani, 1996; Drabble; 1996; Hammond 1994; Minton
1993b)

El CBR también ha sido utilizado para la
construcción de planes. El primer trabajo fue el
sistema CHEF (Hammond, 1989)


1.2 Planificación en Sistemas de E/A

Definición

Constituye una de las tareas más importantes
en los sistemas educativos para lograr la
adaptación de la instrucción al aprendiz.

Es el componente encargado de determinar la
secuencia de las acciones (Plan) de
tutorización de manera consistente, coherente
y continua (Wasson 1990), maximizando las
actividades de aprendizaje de cada alumno
(Matsuda & VanLehn , 2000; Woo 1991; Macmillan & Sleeman 1987).



Antecedentes

La evolución de las técnicas de IPs ha sido
paralela a los avances de las técnicas de
resolución de problemas en la AI (Garland et al, 2001;
McCalla & Vassileva, 1995; Macmillan & Sleeman, 1987).
Inicialmente (60s) disponían de un IP
condicional prefijado por un profesor.
Este definía el curso mediante una secuencia
de actividades de enseñanza estableciendo
ciertos puntos de decisión en los que,
dependiendo de las necesidades del aprendiz
se podía tomar un camino u otro.
Estos planes eran costosos de crear y difíciles
de modificar.


Definición

El siguiente paso en la evolución fueron los
planificadores algorítmicos, en los que se
implementa la secuencia de actividades de
enseñanza en un algoritmo.
Estos algoritmos se complicaban en gran
medida en dominios complejos y eran difíciles
de alterar.
Para mejorar la flexibilidad de los
planificadores se utilizaron sistemas de
producción combinados con agendas y/o
pizarras con costosa construcción y
mantenimiento (Garland et al, 2001).


Problemática
La IP es una tarea compleja que no tiene teorías de
instrucción bien formadas.
Los aprendices son agentes humanos inteligentes que
pueden colaborar en la tarea de planificación, criticando y
extendiendo los planes instruccionales.
El planificador debe ser capaz de responder
dinámicamente y en un margen de tiempo razonable.
Los ITS han de adaptar dinámicamente los planes
teniendo en cuenta los eventos no previstos que se dan a
lo largo de la sesión de aprendizaje.
Los IPs deberían ser capaces de mejorar su propio
conocimiento para adaptarse a diferentes contextos
instruccionales.
(Macmillan & Sleeman, 1987)



Modelo de IP
BULs. Es la secuencia que representa los elementos en los que
se organiza el conocimiento del dominio.

IOs. Son las habilidades y capacidades cognitivas que el tutor
planea para que el aprendiz consiga a lo largo de una BUL.

Procesos Cognitivos (CPs). Actividades mentales que debe
ocurrir en el aprendiz.

Eventos Instruccionales (IEs). Son las condiciones externas que
se han de dar para que se produzca el aprendizaje.

Acciones Instruccionales. Acciones que el tutor y/o el aprendiz
llevan a cabo en las sesiones de aprendizaje.

(Elorriaga 1998)



Sistema de Planeación Dinámico

Planificador

Cambios
en el Plan
Mundo Parcial

Ejecutor

(Woo 1991)

Razonamiento Basado en Casos
- CBR


2.1 Ciclo de Funcionamiento

Definición

Es una técnica de la AI que intenta llegar a la
solución de nuevos problemas de forma similar
como lo hacen los seres humanos (Booch 1999)
utilizando la experiencia acumulada hasta el
momento en acontecimientos similares (Fowler 2000).
Un nuevo problema se compara con los casos
almacenados previamente y se recuperan uno o
varios casos.
Posteriormente se utiliza y evalúa una solución
sugerida (Delgado 2003; Reyes & Sison, 2002; Salcedo 2002; Althoff
2001; Manjares 2001; Riebech 1999; Cuena 1998; Rich 1994).



Aplicaciones

Adquisición de conocimiento.
Razonamiento legal.
Diagnóstico.
Planificación.
Otros.



Actividades

Recuperar los Casos más parecidos

Recuperar el (los) Caso(s) para tratar de
Resolver el Nuevo Problema

Revisar y Adaptar la Solución propuesta

Almacenar la nueva Solución como parte de un Nuevo Caso



Ciclo de Funcionamiento

Recuperación.

Adaptación.

Revisión.

Almacenamiento.
(Elorriaga & Fernández-Castro, 2000a)



Ciclo de Funcionamiento

Ambiente del Sistema
Contexto
Señal de Refuerzo Solución
del
Propuesta
Problema
Caso Recuperado

Caso n
Contexto
Caso 2
Solución Propuesta
Contexto
Caso 1
Solución Propuesta
Contexto
Solución Propuesta (Paulson & Juell, 2004)


2.2 Aplicación del CBR en
2.2 Aplicación del CBR en
Sistemas de E/A
Sistemas de E/A
Definición

Sistemas de Enseñanza/Aprendizaje
Basados en Casos.
CBR en el Módulo Alumno.
CBR en el Proceso de Decisión
Instruccional.
Shell de SEBC.
Herramienta de ayuda para
profesores.

Modelo de IP usando - CBR


3.1 Arquitectura del Modelo

Solución Propuesta
Solució
(Agente Modelo Aprendiz)

Planificador Ejecutor
Ejecutor Evaluador Recuperador
Recuperador
Planeador (Agentes Experto, Evaluador (Agentes Tutor y
(Agente Tutor) (Agentes Experto, (Agente Diagnóstico) (Agentes Tutor y
(Agente Tutor) Colaborativo e Interfaz) (Agente Diagnóstico) Modelo Aprendiz)
Colaborativo e Interfaz) Modelo Aprendiz)

Memoria de Casos

BUL y IOs Perfil Aprendiz
(Agente Experto) (Agente Modelo Aprendiz)

Mecanismo de Razonamiento
Basado en Casos

Comunicación
Aprendiz/Sistema
(Agente Interfaz)

Aprendiz



Módulos

Planificador Instruccional.
Ejecutor.
Evaluador.
Recuperador.



Usuarios

Aprendiz.
Docente.


3.2 Mecanismo de CBR

Componentes
Componentes Básicos Contenido

Identificación Caso Identificación Caso
Identificación Caso

Descripción Problema Contexto
Contexto

Descripción Solución Solución
Solución

Peso Euclidiano
Peso Euclidiano
Conclusión
Resultados
Resultados



Estructura
Contenido Descripción Ejemplo

Número Caso Caso Nro. 47

BUL Nro. 3
BUL Estructura Condicional

IO IO Nro. 2
Conocer los elementos del
Identificación Caso dibujo en arquitectura y las
Nivel Aprendizaje
diversas técnicas existentes
Contexto Nivel Intermedio
ILOs
Solución Diagrama, Ejemplos,
Metodología
Ejercicios, entre otros
Peso Euclidiano Aprendizaje Colaborativo
Tiempo Promedio
Resultado
1:45
Nro Usos del Caso

Nro. Casos Exitosos 15

Nro. Casos No Exitosos 12

3


3.3 Implementación
3.3 Implementación


Tutoriales


Información General
Prof. Jovani Alberto Jiménez Builes, PhD.
GIDIA: Grupo de I&D en Inteligencia
Artificial.
Facultad de Minas, Escuela de Sistemas
Of. M8A-309, Tel: (+574) 4255222
E-mail: jajimen1@unal.edu.co


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