1 Sistemas Tutores Inteligentes Presentado por Presentado por Carmen C. Rovira Jorge Lau

2 Contenido Introducción Ambientes de aprendizajes Software CAI Sistemas Tutores Inteligentes Características Historia Arquitectura básica Consideraciones finales Referencias bibliográficas

3 Software Educacionales Ambientes de aprendizaje interactivos –LOGO –Juegos educacionales (WEST y WUSOR) Software CAI ( Instrucción asistida por computadora) STI (Sistemas Tutores Inteligentes)

4 Ambientes de Aprendizaje Idea general: Promover el aprendizaje mientras el alumno se divierte Filosofía Piagetana Aprendizaje no son autocontenidos

5 LOGO Seymour Papert, MIT Programa de “Tartaruga” Uso de Micromundos Estudio de geometría

6 Juegos Educacionales Herramienta eficaz de enseñanza Motiva a los alumnos Facilita la comunicación Exige diversos tipos de conocimiento

7 WEST Laboratorios de Bolt Beranek & Newman – John Seely y Richard Burton Filosofía aprendizaje por descubrimiento orientados Habilidades aritméticas Estrategias de diagnóstico Técnicas de IA

8 WUSOR Carr y Goldstein, MIT Influencias de LOGO y WEST Mundo de Wumpus Habilidades lógicas y probabilísticas

9 CAI Instrucción Asistida por Computadora Filosofía del comportamiento (behaviourista) “Libros eletrónicos” Conocimento de especialistas Estrategias pedagógicas Simplicidad para representar conocimentos pedagógicos

10 Representación estática Toma de Decisiones antes de implementar Estructura rígida Modelo registrado actualmente CAI Instrucción Asistida por Computadora

11 Tipos de CAI Software de ejercicios y prácticas – estudiante adquiere habilidades específicas – criticados por especialistas – desenvolvimiento memorístico – permiten estudiar a su propio rítmo Software tutoriales – disponen de caminos alternativos – poseen niveles de complejidades – utilizan una revisión de un tópico Software basados en simulación – ofrecen mayor interactividad – auxilian al profesor – estudiantes construyen su propio conocimiento

12 STI Sistemas Tutores Inteligentes Proporcionan enseñanza individualizada Permiten interacción activa Utilizan técnicas de IA Abordan cooperativa

13 Diferencias entre CAI x STI

14 Características de los STI Ser flexible en todos los niveles Favorecer exploraciones de los diversos dominios Poseer un sin número de formas de enseñanza Dominar los métodos de enseñanza Solucionar situaciones no previstas Tener capacidades de reconstruir situaciones pasados

15 1ª Geración de STI Años 70 a mediados del 80 Objetivo - Explorar técnicas de IA Enfoque - Representación del conocimento y granularidades Características - Sistemas ilustrativos del funcionamento de técnicas de IA Ejemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON

16 2ª Geración de STI Final de los años 80 a inicio de los 90 Objetivo - Aplicaciones y test de los STI Enfoque - Aspectos pedagógicos Características - Mayor cantidad de dominios Ejemplos - Geometry tutor y Lisp tutor

17 3ª Generación de STI Inicio de los años 90 hasta hoy Objetivo - Representación, comunicación del conocimiento del alumno Enfoque - Tecnologias hipermedias Características - Equipos multidisciplinarios Ejemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor

18 SCHOLAR Considerado pionero Contenido: Geografía de sur-americana ‘Diálogo mixto’ Interface en lenguage natural Dominio representado por Redes Semánticas Método Socrático No fue muy utilizado

19 Ejemplo de diálogo SCHOLAR: Approx what is the area of Brazil? Student: 2,500,000 square miles. SCHOLAR: Wrong. Please indicate if the following statement is correct: the area of Paraguai is approx 47,432 square miles. Student: What is the area of Brazil? SCHOLAR: 3,600,000 square miles. Now answer the question you didn’t answer before. Student: False. SCHOLAR: Rephase your statement. I can’t understand it. Student: Incorrect. SCHOLAR: Very good!...

20 WHY Sucesor de SCHOLAR Contenido: Conjunto de procesos que ocasionan las lluvias de ideas Tutor trabaja con jerarquias de scripts No trata los errores de los alumnos

21 Arquitetura Básica Modelo de estudiante Modelo de domínio Modelo de interface Modelo de tutor

22 Modelo de dominio Manipula el contenido que va a ser enseñado Provee mecanismos de generación de ejemplos Conocimiento que son compatibles con el razonamiento del estudiante Dominio y modelado según una taxonomía Usa formalismos de IA para modelar el conocimiento Ej. redes semánticas, frames, scripts, reglas de producción

23 Modelo del estudiante Representa aspectos del comportamiento del conocimiento del alumno Debe ser capaz de detectar errores cometidos por los estudiantes Verifica las respuestas del estudante Genera procesos de diagnóstico

24 Relación entre los modelos del estudiante y los del dominio Modelamiento por sobreposición Modelamiento diferencial Modelamiento por perturbación

25 Modelamiento por sobreposición Técnica bastante simple Conocimiento del estudiante y el subconjunto de los modelos del dominio No se trata informaciones falsas de los modelos del dominio Conocimiento del dominio Modelo del estudiante

26 Modelamiento diferencial Refinamiento del anterior Divide el conocimiento en 2 categorías – El que el estudiante deberia saber – El que no se puede esperar que el conozca Modelo del estudiante muy restringido Conocimiento del domínio Conocimiento esperado del estudiante Modelo del estudiante

27 Modelamiento por perturbación Avances en relación a los otros Conocimiento del estudiante van a ser del modelo del dominio Incluye posibles errores o falsas concepciones del alumno (biblioteca de errores) Conocimiento del dominio Modelo del estudiante

28 Modelo del tutor Conocimiento pedagógico del sistema Poseer un conjunto de reglas Selecciona contenido a ser presentado Monitorea y critica el desempeño del alumno Ofrece asistencia cuando es solicitada

29 Estrategias de enseñanza Entrenamiento – simulación del dominio, muchas veces en forma de juegos Socrático – tutor cuestiona al alumno Orientador – alumno requiere explicitamente auxílio Cooperativo – estudiante y sistema son agentes que se integran en la búsqueda del conocimiento

30 Estrategias de diálogo Motiva al alumno Fortalece sugerencias, a través de preguntas o con ejemplos Comenta las respuestas del estudiante Cambio en la forma de abordar el tema

31 Modelo de Interface Único componente que integra directamente con el estudiante Papel crucial en los sistemas interactivos Tiempo de respuesta razonable Visual interesante Representación clara Fácil de usar

32 Consideraciones finales STI es una poderosa herramienta para el proceso de enseñanza-aprendizaje Existen dificultades de difusión de los STI Interdisciplinaridades Inexistencias de una teoría general Sistemas caros y complejos

33 Referencias Bibliográficas Wenger, E Artificial Intelligence and Tutoring Systems, Morgan Kaufmann Publishers,inc. 1987 Tedesco, P.C.A.R SEI - Sistema de Ensino Inteligente, Tese de Mestrado, DI - UFPE, junho/1997 Nunes, M.G.V Takehara, R.S Mendes,M.D.C A Network-Based Model for Intelligent Tutoring Systems, X SBIA, Porto Alegre, 1993 Viccari, R.M Giraffa, L.M.M Sistemas Tutores Inteligentes: abordagem tradicional x abordagem de agentes, Tutorial apresentado no XIII SBIA, Curitiba, 1996

34 Gracias Por su Atención…