El documento describe cómo la inteligencia artificial puede aplicarse a sistemas de enseñanza-aprendizaje para hacerlos más inteligentes y adaptativos. Explica el marco ALLEGRO, un ambiente multiagente de aprendizaje que utiliza técnicas como razonamiento basado en casos y planificación instructiva. Los resultados de una prueba mostraron que los estudiantes que usaron ALLEGRO tuvieron mejor desempeño que aquellos en enseñanza tradicional.

1. Inteligencia
Artificial
Integrantes:
Ayde amachi

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.

12. PLANIFICADOR
INSTRUCIONAL
(Agente –Tutor)
EJECUTOR
Agente
experto
colaborativo
e interfaz
EVALUADOR
Agente
diagnostico
RECUPERADOR
Agente tutor y
modelo aprendiz
MECANISMO DE IP USANDO CBR

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