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2 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 1 Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial’2003 San Sebastián – España

3 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 2 Estado del Arte de los Sistemas de Enseñanza Inteligentes Ana Lilia Laureano Cruces e-mail : [email protected] http://delfosis.uam.mx/~ana/AnaLilia.html Universidad Autónoma Metropolitana – Azcapotzalco - MEXICO

4 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 3 Temas Historia Módulo del Domino Modelo de Estudiante Módulo Tutorial Interfaz Agentes en los SEI Agentes Pedagógicos Conclusiones

5 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 4 SEI Psicolgía Cognitiva Técnicas de Aprendizaje y Diagnóstico de errores Inteligencia Artificial e Ingeniería de Software Figura 1 - Domino de los SEIs

6 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 5 Historia Se Fundamenta y Cristaliza la tecnología de los SEI (1972 – 1982) 1.Modulo del Dominio 2.Modelo de Estudiante 3.Modulo Tutorial 4.Interfaz

7 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 6 Historia Innovaciones en los diferentes elementos 1.Sistemas de ayuda y consejo 2.Modelado de estrategias para enseñanza específica en diferntes dominios 3.Aprendizaje Automático 4.Modelado del estudiante

8 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 7 Módulo del Domino o Experto Es el módulo que contiene el concimiento específico y detallado que se pretende enseñar. 1.Cómo codificar el conociemnto 2.Cómo representar la experticia

9 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 8 Técnicas de Diseño 1.Caja Negra 2.Caja de Cristal 3.Modelos Cognitivos

10 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 9 Experto Caja Negra El conocimiento se encuentra compilado Sistemas Expertos La respuesta del sistema se basa en entradas y salidas SOPHIE Entronos de aprendizaje reactivos No se pueden detallar las explicaciones

11 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 10 Experto Caja de Cristal Ingeniero del conocimiento Experto en el domino Conocimiento articulado Contrucción se divide en dos etapas –Adquisición del conocimiento –Automatizar ese conocimiento

12 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 11 Experto Caja de Cristal Debido al conocimiento articulado la enseñanza resulta más factible. Se llega a niveles de más detalle profundos durante el proceso de enseñanza.

13 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 12 Modelos Cognitivos El objetivo es desarrollar una efectiva simulación de la solución de un problema. En esta técnica el conocimiento se divide en componentes que guardan una realción directa con la forma en que el humano los clasifica y los utiliza.

14 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 13 Modelos Cognitivos La taxonomía del módulo experto permite una comunicación sistema-experto más profunda. Los modelos llevan gran cantidad de tiempo en el desarrollo. Las ciencias cognitivas: análisis cognitivo de tareas, análisis de tareas, análisis de razonamiento cualitativo.

15 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 14 Modelos Cognitivos Consideraciones –Qué componentes procedentes del análisis cognitivo son importantes para el proceso tutorial –Con qué nivel deben ser presentados estos componentes –Cómo deben ser tartados los diferentes tipos de conocimiento.

16 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 15 Tipos de Conocimiento Para el módulo experto es importante conocer el tipo de conocimiento: –Procedimental: conocimiento que subyace a una tarea. –Declarativo: hechos que no guardan relación con su uso. –Cualitativo: habilidad del humano para simular y razonar con respecto a procesos dinámicos de forma mental.

17 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 16 Representación del Conocimiento Es un formalismo que esta íntimamente ligado: –Con la técnica de detección de errores –Intervención durante el proceso tutorial

18 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 17 Representación del Conocimiento Formalismos para representar el conocimiento: –Reglas de producción –Experto compilado –Redes semánticas –Marcos –Lógica de predicados

19 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 18 El modelo de estudiante Contiene todos los datos del estudiante en un instante dado. Esta información sirve para: –Diagnosticar los efectos del proceso tutorial –Elegir el siguente tipo de tema de enseñanza –Tipo de táctica a utilizar (enseñanza, o remedial)

20 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 19 El modelo de estudiante Consta de dos componentes: –Base de datos: representa el comportameinto del estudiante durante el proceso tutorial –El proceso de diagnóstico que manipula a la base de datos

21 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 20 Dimensiones del espacio en el modelo del estudiante 1.El ancho de banda 2.Tipo de conocimiento a ser enseñado 3.Diferencias entre el estudiante y el experto

22 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 21 El ancho de banda Se refiere a la entrada de diferentes tipos de información. Se proponen tres diferentes niveles de información autocontenidos en orden decreciente –Nivel 1 estados mentales –Nivel 2 estados intermedios –Nivel 3 estados finales

23 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 22 Tipo de conocimiento a ser enseñado Diferentes técnicas de tratamiento durante el proceso tutorial de acuerdo al tipo de conocimiento a ser enseñado: –Procedimental –Declarativo –Cualitativo

24 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 23 Diferencias entre el estudiante y el experto Estan representadas por el modelo del experto más: –Una lista de los elementos que el estudiante no tiene y el experto si (missing conception) –Una lista de los elementos que el estudiante tiene y el experto no (misconceptions)

25 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 24 Diferencias entre el estudiante y el experto Existen diferentes técnicas de implementación: –Overlay –Archivos de errores –Librería de errores hechas en partes

26 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 25 Técnicas de diagnóstico Existen diferentes técnicas de diagnóstico de acuerdo al tipo de conocimiento. VanLhen (1988) propone 9 técnicas que se concentran en la tabla siguiente, donde además se hace una recomendación de uso de acuerdo: –Al ancho de banda –Tipo de conocimiento

27 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 26 Tabla 1 - Técnicas de Diagnóstico propuesta por VanLehn (1988) Tipo de Conocimiento Procedimental no-ordenado Procedimental ordenado Declarativo Ancho de Banda Estados Mentales Seguimiento de una Ruta (1) Estados Intermedios Seguimiento de Asuntos (5) Reconocimiento de un Plan (4) Sistema Experto (6) Estados FinalesEncontrando la Ruta (2) Condición por Inducción (3) Arbol de Decisiones (7) Generación y Prueba (8) Diagnóstico Interactivo (9) Generación y Prueba (8) Tabla 1. Técnicas de diagnóstico propuestas por VanLehn (1988)

28 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 27 Modulo tutorial Este módulo esta realcionado con: –El diseño del curriculum –Forma de enseñar ese curriculum Las intervenciones tutoriales –Control sobre el curriculum y su secuencia –Ser capaz de responder a preguntas hechas por el usuario –Darse cuenta de que el usuario necesita ayuda

29 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 28 Aspectos centrales en el diseño del módulo tutorial Control sobre la selección y secuenciación Estilo de aprendizaje Estilo de la enseñanza Tipo del dominiom de la TC Estos aspectos estan intimamente ligados durante el diseño del módulo

30 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 29 Formas de control y secuenciación en los SEIs Básicamente existen 3 tipos de control de sistemas: –Basados en reglas –Basados en autómatas de estados pedagógicos –Basados en planificación

31 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 30 Sistemas basados en reglas Son aquellos que han sido construidos en base a un sistema experto. Existen básicamente dos paquetes de reglas: –Las que componen la base del conocimiento del sistema experto –Las encargadas del proceso tutorial Reglas para acumilar certeza (premisa) Reglas para seleccionar un procedimiento de discurso (acción)

32 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 31 Sistemas basados en autómatas de estados pedagógicos En este tipo de control el componente encargado del proceso tutorial esta formado por un conjunto de unidades de decisión organizadas en tres niveles (pueden ser mas) de planificación que refinan sucesivamente las acciones del tutor.

33 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 32 Niveles de decisión del componente encargado del proceso tutorial En el nivel superior (Pedagógico) –Se decide la frecuencia de interrupción al estudiante y la frecuencia con que se verificará su conocimiento En el segundo nivel (Estratégico) –Se refina la decisioón pedagógica en estratégia especificando el método que se va a usar En el tercer Nivel (Táctico) –Se selecciona una táctica para implementar la estrategia

34 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 33 Componente encargado del proceso tutorial La implementación de este componente es similar a una red de transición que se atraviesa de estado a estado mediante una rutina iterativa a través de un espacio de caminos.

35 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 34 Sistemas basados en planificación Es un mecanismo de control para tutores de cursos largos. Existen dos tipos de planificación: –Estática –Dinámica

36 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 35 Sistemas basados en planificación El proceso de planificación consiste en decidir el curso de una acción antes de que se realice, y un plan es la representación del curso de dicha acción

37 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 36 Sistemas basados en planificación Un planificador es un programa que parte de un estado inicial e intenta alcanzar el estado final deseado mediante la aplicación de un conjunto de operadores sobre los objetos que componen el mundo en el que opera

38 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 37 Sistemas basados en planificación Un planificador incorpora una base de conocimiento formada por: –Operdores de cambio de estado –Base de datos en la que se caracteriza el estado final y los objetivos –Un mecanismo de inferencia

39 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 38 Sistemas basados en la reactividad Estos sistemas implementan su comportamiento en una arquitectura de agentes (multagente) Los agentes tienen características reactivas Se distribuye el control entre los agentes

40 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 39 Sistemas basados en la reactividad Las caracteristicas de estos sistemas son: –No existe un modelo exhaustivo del entorno sobre el que el sistema pueda razonar –El modelo sobre el que toma decisiones es el mundo real El control de un sistema reactivo depende: –De los objetivos de cada agente –Interacción con el mundo real

41 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 40 El estilo de aprendizaje Se refiere a la mejor forma de enseñar un determinado dominio Existen cuatro estilos de aprendizaje que tienen una correspondencia con las experiencias que se tienen durante el proceso de aprendizaje: –Activo vs. Vivir la experiencia –Reflexivo vs. Reflexión –Teórico vs. Generalización y elaboración de hipótesis –Pragmático vs. aplicación

42 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 41 El estilo de enseñanza Representa la contraparte del aprendizaje y debe ser diseñado de forma tal que saque ventaja del estilo de aprendizaje. El proceso tutorial debe abordarse como un proceso de comunicación más que como un proceso de comunicación convencional

43 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 42 El tipo del dominio Se refiere a la diferencia que existe entre el tipo de tutor: expositores y procedimentales

44 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 43 El tipo del dominio Tutor expositor El énfasis se encuentra en el conocimiento factual y a partir de este conocimiento se infieren las habilidades que pertenecen al conocimiento declarativo

45 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 44 El tipo del dominio Tutor procedimental Se encargan de enseñar habilidades y procedimientos, funcionan más como entrenadores; mostrando el uso de habilidades a través del desarrollo de problemas. Dentro de su contenido se encuentran problemas orientados a pruebas y practicas especiales.

46 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 45 Curriculum El diseño del curriculum se aborda desde dos perspectivas: –El sistema esta centrado en el aprendizaje o en la enseñanza –Encontrar una adecuada representación para el material a enseñar (relacionado con la enseñanza y el módulo experto) –Seleccionar y secuenciar ese material (relacionado con el tipo de control)

47 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 46 Preguntas sobre el proceso enseñanza-aprendizaje Los estudiantes relamente aprenden Grado aplicabilidad del conocimiento adquirido Son suficientes los conocimientos para continuar estudios Cuando queda obsoleto lo aprendido

48 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 47 Modelo Innovador Enriquecer el diseño didáctico con las ciencias cognitivas Estrategias cognitivas. Nuevos Modelos: –Diferentes fuentes teoricas –Un enfoque integral de: conocimientos, habilidades, actitudes y valores. –Estrategias cognitivas que activen procesos mentales que propicien el aprendizaje.

49 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 48 Diseño Didáctico: –Defincición del curriculo en términos de proyecto global. –La comprensión, el mejoramiento y la aplicación de métodos de enseñanza. –Combinación óptima de métodos de enseñanza. –Contextos donde se espera que dichos métodos produzcan mejores resultados.

50 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 49 Teorías de Competencia (Esquemas Mentales) –Qué tiene que ser calculado –Cuándo y –Porqué –Se desarrolla un algoritmo que represente lo anterior

51 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 50 Esquemas Mentales –Son abstracciones funcionales. –Un marco deductivo. –Encontrar relaciones entre los modelos cualitativos y las explicaciones causales.

52 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 51 Objetivos de los Modelos Mentales Estudiante involucrarse con distintas estrategias de aprendizaje: –Explorar. –Solicitar demostraciones: tutoriales, explicaciones, resolución de problemas. Las relaciones permiten manejar distintos razonamientos, que llevan a distintos escenarios con distintos métodos de aprendizaje para los conceptos involucrados.

53 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 52 Diseño Cognitivo Ciencias cognitivas estudian la mente como un sistema que recibe, almacena, recupera, transforma y transmite información. Decada de los 50s: psicólogos cognitivos, investigadores en IA, Linguistas y Filosofos: comprender la mente humana.

54 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 53 La inclusión de las ciencias cognitivas en el desarrollo de modelos didácticos –Concepción del conocimiento como representasión interna que se construye y organiza en estructuras (modelos mentales). –Permiten conocer los distintos estados que hacen posible la madurez de la experticia y la diferencia de comportamiento entre novatos y expertos en la solución de problemas.

55 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 54 El aprendizaje Los malos estudiantes son considerados. Conocer las estrategias mentales (esquemas mentales), se anticipan los errores. Anticipan los errores, y con ello se puede reorientar dentro del modelo didáctico pevisto.

56 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 55 Afirmaciones del aprendizaje Aprendizaje tiene dos tipos de propósito: –Tipo específico (dominio específico) –Carácter general (autorregulación del aprendizaje) (EM) Establece relaciones entre conocimiento previo y nuevo Esquemas mentales: percepción, aprendizaje, comprensión (procesamiento de información) y recuerdo de lo aprendido.

57 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 56 Procedimientos de adquisición del conocimiento Centrado en el profesor (Lección magistral) Centrado en el estudiante –Enseñanza por problemas –Enseñanza por proyectos: El alumno adquiere la dirección completa del proceso de aprendizaje. El profesor pasa a ser un colaborador y consejero.

58 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 57 Modelos Cognitivos del Aprendizaje Han sido utilizados en análisis: –Dominio –Modelar conductas reactivas –Resolución de problemas –Representar la forma en que el novato migra hacia la experticia –Modelo integral que incluye habilidades cognitivas, afectivas, motivacionales y sociales –Diseño del curriculo

59 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 58 Estos Modelos usan... Esquemas mentales Clasificaciones de distintos tipos de conocimiento Elaboración de tablas y grafos que permitán la secuancaición del material

60 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 59 Metodología para desarrollar un modelo mental caulitativo Marco –Entrono con procesos dinámicos Permite ensamblar el AC del proceso de enseñanza del experto guiado por los distintos tipos de razonamiento propuestos por FORBUS

61 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 60 Tipos de razonamiento involucrados en procesos dinámicos Actividad definitoria Predicción Postdicción Análisis escéptico Interpretación cuantitiva Planeación experimental Razonamiento causal

62 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 61 Conclusiones El enfoque centrado en el estudiante tiene sus ventajas. El estudiante asume protagonismo Entrono de aprendizaje que incorpore modelos cognitivos La incorporación de estos modelos permite la adquisición más rápida de los modelos mentales del experto por parte del aprendiz y su transferencia a experto

63 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 62 Curriculum Selección y secuenciación –En los expositores el probelma es mantener la coherencia en la presentación del material para su posterior reflexión –Los procedimentales además tienen el problema de tener que ordenar las subhabilidades integrantes de la habilidad objetivo y de seleccionar correctamente los ejercicios y ejemplos que reflejen ese orden

64 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 63 El proceso tutorial (enseñanza/aprendizaje) Este preoceso cubre la presentación del material, esto es, las formas de contestar preguntas, y las condiciones y contenido de la intervención del proceso tutorial.

65 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 64 Métodos de presentación Estos métodos dependen: –Procedimiento de adquisición del conocimiento (centrado en el profesor / estudiante) –Tipo del dominio –Objetivos que se desean alcanzar Los expositores: utilizan diferentes formas de diálogo Los procedimentales: utilizan ejemplos y ejercicios con entrenador En la sigueinte tabla se concentra una propuesta de estartégias de diálogo

66 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 65 Tabla 2 - Estrategias de Diálogo de acuerdo a diferentes objetivos instruccionales según Collins (Halff, 1988) Objetivos InstruccionalesEstrategias Enseñar hechos y conceptos Separar hechos o conceptos Explicar hechos o conceptosEnseñar reglas y relaciones Estrategias de selección Trampear Enseñar habilidades por inducción Ejercicios y ejemplos orientados a mostrar las subhabilidades

67 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 66 Intervención Tutorial La intervención tutorial se necesita para mantener el control de la situación durante el desarrollo del proceso tutorial con el objeto de mantener al usuario lejos: –De un aprendizaje inapropiado o incorrecto –De caminos fuera del objetivo de enseñanza Automatizar este proceso implica diseñar reglas para decidir la intervención o la no intervención, además de formular el contenido de la intervención

68 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 67 Intervención Tutorial Existen básicamente dos formas para guiar una intervención tutorial, comentadas como técnicas de diagnóstico. –Seguimiento de una ruta (Model-Tracing) –Seguimiento de asuntos (Issue-Tracing)

69 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 68 Intervención Tutorial Inervención con seguimiento de una ruta –En este tipo de intervención se cuenta con los caminos que podría elegir el usuario en la solución de un problema. –Se revisa el comportamiento de ambos tratando de emparejar el desarrollo del usuario con alguno de los caminos posibles. –Cuando fracasa el emparejamiento interviene el tutor.

70 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 69 Intervención Tutorial Intervención con seguimiento de asuntos –Esta forma de intervención tutorial fue desarrollada por Burton y Brown (1982) e implementada en WEST. –A las habilidades o conocimientos a aprender se les denomina asuntos.

71 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 70 Intervención Tutorial Cada asunto representa una teoría articulada. Caracterizada por dos procedimientos –El primer procedimiento: observador, evidencia. Se le conoce como reconocedor de asuntos –El segundo procedimiento: tiene a su cargo utilizar la información recopilada en el modeo de estudiante. Se le conoce como evaluador de asuntos

72 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 71 Intervención Tutorial En el caso de WEST –Se utilizó un tutor tipo entrenador –Se ejecutaban todos los evaluadores –A la ejecución de una mala jugada le subyace una carencia de habilidad. –La debilidad es comparada con las habilidades necesarias para una buena jugada y encontrar el error.

73 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 72 (salida hacia las reglas de selección tutorial) ( salida hacia el evaluador de asuntos) entorno del juego o entorno de solución del problema estudianteexperto del sistema desarrollo del estudiante desarrollo del experto en el mismo entorno reconocedores de abstracciones de asuntos componente de abstracciones del estudiante componente de abstracciones del experto modelo diferencial Figura 2 - Modelo Tutorial con asuntos y ejemplos de Burton y Brown (1982) Parte 1(a)

74 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 73 lista con asuntos que ejemplifican mejores jugadas o soluciones procesos ( entrada desde el modelo diferencia) ( entrada desde el modelo diferencial) evaluador de asuntos aspectos donde el estudiante esta mal aspectos y ejemplos elegidos de acuerdo a la observación del tutor donde el estudiante anda mal y ejemplifican una mejor jugada o una buena solución desarrollo en curso de la solución o jugada del estudiante soluciones o jugadas del experto del sistema reconocedor de asuntos reglas de selección tutorial consejos estrategias del tutor explicación de las estrategias estructuras de datos o desarrollo observado entrada salida Figura 2 - Modelo Tutorial con asuntos y ejemplos de Burton y Brown (1982) Parte 1(b)

75 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 74 La interfaz Puente de comunicación entre el estudiante y el sistema Unico medio físico para captar el desarrollo del usuario Actividades con enfoque de herramientas didácticas Medio para realizar las intervenciones Potencial de la de la interfaz con efectos de multimedia.

76 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 75 La ayuda Existen dos difernetes tipos de ayuda –Ayuda del sistema: cuando el usuario la solicita o se comenten errores –Asistencia: mecanismos que permiten desarrollar parte de la tarea o la totalidad de esta; de forma tal que permite al estudainte concentrarse en los aspectos que a él le interesan.

77 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 76 La ayuda –Reflexivas: captura decisiones y acciones del usuario que le permita reflexionar sobre ellas posteriormente –Reactivo: son mecanismos que responden inmediatamente a la acción del estudiante (causa- efecto) –Modelado: el sistema desarrolla la tarea mientras el usario observa –Entrenador: se basa en la idea de un entrenador deportivo; donde éste interrumpe al estudainte y le sugiere o muestra el desarrollo correcto

78 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 77 Multimedios y cognición La Interfaz es tan importante que podríamos pensar en ella en función de los sentidos que captan el funcionamiento del sistema al interactuar con él (interfaces hombre- máquina)

79 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 78 Los multimedios como herramienta didáctica 25% de lo que escuchan 45% de lo que escuchan y lo que observan 70% de lo que escuchan, observan y desarrollan Argumentos fuertes para desarrollar interfaces gráficas que incluyan multimedios como medios didácticos

80 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 79 El aprendizaje por asociación (cognición) La memorización por asociación puede ser mecanizada (uso adecuado de multimedia- procedimental) El método de aprendizaje por asociación depende del contexto de aprendizaje –Modelar interfaces con fidelidad de display (principiantes)

81 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 80 El aprendizaje por asociación (cognición) Sin embargo, el hecho de que la asociación juegue un papel importante en la forma de ligar nuestros esquemas, no implica que sea la mejor forma de impartir información y conocimiento. Una evidencia indirecta contra los metodos asocoaitivos es el éxito, durante más de 500 años del libro convencional y el desarrollo de la narrativa por más de 1000 años.

82 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 81 El aprendizaje por asociación (cognición) Las desventajas a la reflexión anterior son: –No existe respuesta inmediata al estudiante –Los estudiantes son entes pasivos –No se generan ejercicios de distintas complejidades de acuerdo a la habilidad de los estudiantes Desventajas que se cnvierten en ventajas al hablar de los SEIs

83 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 82 La interfaz –Pretende que la entrada de la información sea robusta –Permita flexibilidad en la entrada de información sintetizada que se desprende de la observación del desarrollo del usuario –La información de salida debe ser rica = deletreada al máximo (interfaz hombre - máquina)

84 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 83 Collaborative agents Interface agents Reactive agents Hybirid agents Smart agents Topology agents Figure 3 - Software agents classification Heterogeneous agent systems Mobile agents Information agents

85 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 84 Agentes Existen diferentes tipos de agentes: –Colaboradores : Negocian –Interfaz : asistemte personal –Móviles : recorren una red, interactuan con – servidores externos, colectan información –Reactivos : reaccionan al entrono dinámico

86 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 85 Agentes –Información/Internet : manejan, manipualan filtran información que envían por red –Inteligentes : tienen inmerso el aprendizaje y el cambio de sus reglas durante el razonamiento –Híbridos : construido por dos o más filosofías de agentes –Sistema heterogeneo : integrado por dos o más tipos de agentes

87 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 86 Aplicaciones recientes de arquitecturas multiagente Girard, Gauthier y Levesque (1992). Todo en el sistema es considerado como un agente incluido el usuario. La actividad de enseñanza es modelada como uan actividad cargada de oprtunismo. El Alami, de Arriaga y Ugena (1998). Donde se propone un agente cognitivo dependiendo de la complejidad de la acción. Elaborado en diferentes niveles: reactivo, tactico y deliberativo.

88 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 87 Aplicaciones recientes de arquitecturas multiagente Canout, Gouarderes y Sanchis (1999). Se define un agente cognitivo con base en tres caracterisiticas: –Mobilidad : capacidad de viajar por red –Agencia : autonomía (grado de autonomía) –Inteligencia : razonamiento, planificar y aprendizaje (gardo)

89 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 88 Aplicaciones recientes de arquitecturas multiagente Cada agente cuenta con tres niveles de comportamiento : –Reactivo (feedback) –Adaptative (planning) –Cognitive (decision)

90 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 89 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Rickel y Johnson (1997) –Desarrollaron un agente autónomo (llamado Steve) –Propósitos pedagógicos –Dentro de un entorno virtual de entrenamiento –Para entrenamiento de procesos complejos o sofisticados (funcionamiento de un motor)

91 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 90 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Steve consta de dos componentes: –El cognitivo : maneja el proceso cognitivo de alto nivel –El detector del funcionameinto del motor

92 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 91 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos El componente cognitivo interpreta el estado del mundo virtual, lleva a cabo planes y toma decisiones con respecto a las acciones que observa.

93 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 92 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos El componente referente a la detección del motor esta representado por la interfaz de Steve al mundo virtual, permitiendo al componente cognitivo percibir el estado del mundo virtual y ocasionar cambios. Steve es visto como un ITS capaz de decidir cuándo, cómo y qué decir.

94 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 93 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Lester y Stone (1997) desarrollan un marco para agentes representados por distintos comportamientos de animación pedagógica, de acuerdo a si son o no propicios en un momento dado. El derecho de hacerse presentes depende de si son o no apropiados para una determinada situación en curso con el usuario.

95 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 94 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Los distintos comportamientos compiten por el derecho a ser exhibidos. (parámetro de fuerza de exhibición f-d-e) Cuenta con un administrador de comportamientos que incrementa o decrementa el parámetro de f-d- e En cada tic de reloj se le premia o penaliza de acuerdo a si son o no propios para ese momento.

96 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 95 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos El administrador analiza el puntaje entre todos los elegibles. Evaluando parámetros: –historia de la solución del problema desarrollada por el estudiante. – la historia del comportamiento del agente El más fuerte es exhibido.

97 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 96 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Posteriormente es marcado como exihibido (f-d-e = 0) y continúa la competencia Los agentes estan implementados en un entorno de psicología y biología Los comportamientos son representados por un insecto que se llama Hernán

98 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 97 Aplicaciones recientes de agentes pedagógicos Los puntos importantes de esta implementación son: –Capacidad de generar distintos comportamientos ad-hoc con motivos pedagógicos. –Cada episodio esta representado en un contexto tripartita:a) Contexto del entorno, b) Contexto del objetivo, c) Contexto del consejo –El mecanismo de administración de comportamientos (premiarlos o penalizarlos) con base en la comparación del desarrollo del problema con los comportamientos ad-hoc para determinadas situaciones.

99 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 98 Contexto del entorno: aspectos críticos del entorno y que han sido presentados al alumno. –Entorno en curso: estado del entorno (elemntos y sus valores). –Significado del entorno (que se va a ejercitar).

100 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 99 Contexto del Objeto: aspectos críticos del objeto bajo construcción. –Soluciones parciales: las componentes que están involucradas en la construcción de un objeto. –Atención a cada componente: que componente esta trabajando el estudiante. –Evaluación del diseño: cuando se termina el objeto este debe ser evaluado.

101 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 100 Contexto de Consejo: aspectos críticos del diálogo contextualizado. –Frecuencia de comentarios: número de veces que el estudiante ha sido aconsejado acerca de los tópicos. –Lapso ocioso: tiempo que transcurre desde que el aprendiz desarrollo la última acción. –Multimedioutilizado para la comunicación del consejo.

102 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 101 Conclusiones En el desarrollo de cualquier sistema que conlleve técnicas de inteligencia artificial se presentan a nivel general dos problemas: –No se toman en cuentan aspectos emocionales y sociales. –Por lo tanto se trabaja con información incompleta.

103 Universidad Autónoma Metropolitana - MEXICO 102 Conclusiones Evaluación –Sólo se toman aspectos concretos –Las técnicas que permiten la implmentación y la evaluación provienen de campos como: La educación La psicología cognitiva Técnicas de Diseño en Sistemas de Enseñanza Inteligentes Ana Lilia Laureano Cruces y Fernando de Arriaga Gómez http://www.revista.unam.mx/Revista Digital Universitaria 31 de Marzo de 2001 * Vol. 2 No. 1 * ISSN: 1607-6079