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Inteligencia computacional

por Oscar Javier Romero López

INTELIGENCIA COMPUTACIONAL BIOINSPIRADA APLICADA EN EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE TUTORÍA INTELIGENTES


Oscar Javier Romero López

Ingeniero de Sistemas

ojrlopez@hotmail.com



INTRODUCCIÓN

La educación tradicional en el aula ha traído consigo un gran problema: la ausencia en la personalización de la enseñanza, ya que para un promedio de 35 alumnos por curso existe sólo un profesor cuya retroalimentación de los temas e identificación de las deficiencias individuales, resulta ser insuficiente. Ante esta necesidad los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) surgen como una alternativa que permite, mediante técnicas de inteligencia artificial, simular el comportamiento de un profesor que detecta los problemas específicos de cada estudiante. A continuación se describe en forma de síntesis, el diseño de un Sistema Tutor inteligente que incluye un Modelo del Estudiante evolutivo el cual identifica adaptativamente el estilo cognitivo de cada usuario del Tutor. Para desarrollar esta investigación se tomó como referencia un grupo piloto de estudiantes de 4° de primaria entre los 9 y 11 años de edad.

1. SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES (STI)


Son el resultado de un enfoque multidisciplinar entre la Investigación Educativa, la Inteligencia Artificial y la Sicología Cognitiva. Los componentes principales de un STI son[2]:


· Módulo Tutorial: este módulo contiene las estrategias fundamentales para enseñar los contenidos de una lección. Adicionalmente, provee las didácticas necesarias para enseñar cada objetivo instruccional de acuerdo al currículo.


· Módulo Experto: representa el dominio del conocimiento del profesor. Este módulo provee información de diferentes mecanismos de ayuda para el estudiante, como por ejemplo la solución correcta, explicaciones acerca de los errores, y un generador de contraejemplos que induce a la solución correcta.


· Modelo del Estudiante: Aquí es representado el conocimiento del profesor acerca del estado del conocimiento del alumno y su método personal de trabajar (habilidades, destrezas, preferencias, etc). Esta información provee los fundamentos para las decisiones que el módulo tutorial tiene que hacer durante el proceso de enseñanza-aprendizaje.


2. MÓDULO TUTORIAL


En este módulo se consideraron algunos aspectos sicológicos y pedagógicos para lograr motivar al estudiante y efectuar un aprendizaje significativo. Un aspecto fundamental del módulo tutorial desarrollado es la implementación de un micromundo explorativo. El micromundo desarrollado se apoya en ambientes hipermedia y principios sicológicos sobre la percepción, para incentivar el aprendizaje por descubrimiento en el estudiante. La idea principal con este micromundo es promover el reto, la fantasía y la curiosidad en el alumno, factores determinantes en el aprendizaje según  Piaget [11].


3.MÓDULO EXPERTO


Un gran número de técnicas han sido probadas en la IA con diversos niveles de éxito. Uno de estos métodos, llamado Sistema Experto (SE), soporta ampliamente el modelamiento del comportamiento humano [10]. Un SE, emplea un método particular de organizar el conocimiento dentro de bloques epistémicos regidos por tres aspectos:


· Hechos: conocimiento declarativo acerca de un caso en particular (por ejemplo, “un ave tiene alas”).


· Reglas: Conocimiento procedimental sobre cómo razonar en un dominio específico (SI tiene alas ENTONCES es un ave)


· Inferencia: Conocimiento de control que indica cómo realizar el razonamiento de un conjunto dado de reglas y hechos para llegar a una conclusión.


Si el estudiante escribe una respuesta errónea, el Sistema Experto intentará simular el comportamiento del estudiante y averiguar cómo llegó a obtener la respuesta errónea para poder ofrecerle un refuerzo específico.


4. MODELO DEL ESTUDIANTE


Este modelo contiene un elemento adicional llamado Módulo de Diagnóstico, encargado de inferir el modelo del estudiante. Se empleó un nivel de diagnóstico epistémico para representar el estado del conocimiento del alumno desde dos perspectivas: conocimiento sobre el dominio y estrategias y procedimientos de inferencia empleados. El Modelo de Perturbación que se presenta en la figura 1, representa el conocimiento poseído por el estudiante que no está presente en el dominio del conocimiento del experto[1], generando así un modelo más consistente que el propiciado por el modelo de capas[11].




Figura 1. Modelo de perturbación del Estudiante








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Autor: Oscar Javier Romero López
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