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Inteligencia Computacional: Modelo del Estudiante

por Oscar Javier Romero López

Inteligencia Computacional: Modelo del Estudiante


El modelo de perturbación del estudiante extiende el conocimiento del experto por medio de la inclusión de una librería de errores que representa los malentendidos del alumno. Como punto central de la investigación,  se propone modelar el estilo cognitivo de cada alumno, de tal manera que la individualización sea aún más adaptativa.


4.1 Estilos Cognitivos y de Aprendizaje


Un Estilo de Aprendizaje es el compuesto de los factores cognoscitivos, afectivos, y fisiológicos característicos que sirven como indicadores de cómo un alumno percibe, obra recíprocamente, y responde al ambiente de aprendizaje.




Figura 2. Representación espacial de los estilos cognitivos


Recopilando las investigaciones de Witkin[12] y Kolb[8] se pueden representar los 8 estilos cognitivos para el procesamiento aritmético en un espacio de 3 dimensiones, como se describe en la Figura 2.


Kolb [8]  propone una teoría de aprendizaje por experiencia que involucra 4 etapas principales: Experiencias Concretas (EC), Observación Reflexiva (OR), Conceptualización Abstracta (CA) y Experimentación Activa (EA), y postula 4 tipos de alumnos: (Divergente, Asimilador, Convergente y Adaptador) dependiendo de su posición en el espacio de dos dimensiones. Witkin  propone  por su  lado  2  tipos  de alumnos: el Analítico y el Holístico [4].


· Alumno Adaptador AA: este individuo necesita conocer que se puede hacer con las cosas, tiende a resolver problemas en forma intuitiva y su interés primario radica en adaptar el aprendizaje a situaciones de su propia vida.


· Alumno Convergente AC: su mayor recurso reside en la aplicación práctica de las ideas, necesita conocer como funcionan las cosas y aprende comprobando teorías a través de medios que le parecen sensibles. Prefiere el material visual.


· Alumno Divergente AD: percibe la información a través de una experiencia concreta y la expresa reflexivamente, tiende a ser imaginativo y emotivo, y aprende oyendo y compartiendo ideas. Prefiere el material auditivo.


· Alumno Asimilador AAS: necesita conocer lo que piensan los expertos, percibe información abstractamente y la procesa en forma reflexiva y se interesa por conceptos abstractos.


· Alumno Analítico AAN: son estudiantes objetivos, muy reflexivos, tienden a desarrollar estrategias correctas de solución de problemas. Emplean heurísticas para el desarrollo de problemas y no requieren mucha intervención del profesor ya que prefieren el aprendizaje por descubrimiento.


· Alumno Holístico AH: son estudiantes impulsivos que poseen un buen desempeño de la memoria de corto plazo, trabajan mejor en grupo y poseen dificultad para resolver problemas con información sobrante.


4.2 Identificación del estilo cognitivo a través de un Sistema Clasificador


Teniendo en cuenta los aportes generados por Witkin y Kolb a la sicología cognitiva, se tomaron 13 variables que ayudan a determinar el estilo cognitivo de un individuo, sin embargo los rangos estimativos de estas variables para cada tipo de alumno están representados por valores lingüísticos, por ejemplo: el alumno convergente posee un  “nivel alto de concetpualización” . Aquí la palabra “alto” no está representando ningún valor numérico o mesurable.


Se propuso por lo tanto, emplear un Sistema Clasificador de autoaprendizaje (SC) que identificara, clasificara y jerarquizara dichos valores ambiguos de cada una de las variables cognitivas, sin necesidad de generar el conocimiento de antemano, como sí lo requeriría un sistema experto o un sistema de lógica difusa. Finalmente el SC categorizará las variables cognitivas dentro de rangos estimativos cuantificables, es decir, para cada tipo de alumno deberá generar un conjunto de valores específicos (p,ej: el alumno adaptador posee un nivel de conceptualización entre el 60 y el 80% de los contenidos).


4.2.1 Sistemas Clasificadores de aprendizaje (SC)


Los sistemas clasificadores fueron propuestos por Holland[7] como un modelo de aprendizaje maquinal por refuerzo basado en Algoritmos Genéticos que representa modelos mentales de un ambiente determinado


. Un SC posee una arquitectura básica de 3 subsistemas[6] como se observa en la figura 3: 


1. Sistema de Reglas y Mensajes

2. Sistema de Distribución de Créditos

3. Algoritmo Genético

La sintaxis del sistema de producción de reglas es:


<clasificador> :: = <condición> : <mensaje>


basada en el  alfabeto ternario <1, 0, #>. La información fluye del ambiente a través de los detectores  (los ojos y oídos del sistema clasificador) donde es decodificado uno o más mensajes de longitud finita.


Estos mensajes del ambiente son enviados a una lista donde deben activar reglas del tipo String llamadas clasificadores. Cuando es activado un clasificador, envía un mensaje a la lista de mensajes.


El sistema de distribución de créditos es fácilmente visto como una economía digital donde el derecho de comerciar información es comprado y vendido por los clasificadores. Los clasificadores forman una cadena de intermediarios desde el manufacturero de la información (el ambiente) hasta el consumidor de información (los efectores).


Este servicio de economía contiene dos componentes principales: una subasta y una agencia de compensación. Cuando los clasificadores son emparejados ellos no envían directamente sus mensajes, en cambio, cualifican para participar en la activación de la subasta.





Figura 3. Arquitectura básica de un SC


Finalmente, el Algoritmo Genético es el encargado de inyectar nuevos y mejores clasificadores al sistema por medio de los operadores genéticos básicos: Selección, Cruce y Mutación, donde la función de aptitud depende directamente del buen desempeño de los clasificadores, es decir, su ganancia. Los Algoritmos Genéticos son algoritmos estocásticos evolutivos ya que explotan eficientemente la información histórica, permitiendo especular sobre nuevos puntos de búsqueda dentro del espacio de soluciones, esperando un mejor comportamiento a través de su evolución.


4.2.2 Aplicación del SC en el STI


Si el STI determina el estilo cognitivo de cada estudiante, puede ser capaz de diseñar una estrategia pedagógica para cada individuo y podrá además generarle al profesor un reporte del diagnóstico del alumno con respecto a una tarea. Inicialmente, el SC captura algunas características cognitivas del alumno a través de una evaluación diagnóstica usando los detectores. Esta evaluación mide los siguientes aspectos:


4.2.2.1 Variables e indicadores (detectores del SC)


d1


Nivel de Ejercitación:  Mide el porcentaje de ejercicios realizados por el estudiante en cada sesión.


d2


Situaciones Reales: recoge los resultados obtenidos por el estudiante cuando resuelve problemas dentro de un contexto de la vida diaria.


d3


Empleo de ayuda: Mide el porcentaje de ayudas que emplea el alumno de las disponibles en el STI.


d4


Solución de procedimientos: Indica si el alumno ha desarrollado correctamente el procedimiento o estrategia para resolver algún tipo de problema aritmético.


d5


Nivel de interés de visita a los nodos hipermedia: Indica el porcentaje de nodos hipertexto adicionales que el alumno visita en la interacción con el STI.


d6


Empleo de herramientas del micromundo: Indica el número de herramientas disponibles en el STI que emplea el alumno.


d7


Nivel de conceptualización: indica el porcentaje de preguntas conceptuales que el alumno acierta.


d8


Navegación secuencial vs. Personalizada: indica por un lado la preferencia del estudiante por seguir una instrucción supervisada o una navegación libre del contenido.


d9


Desempeño de la MCP: captura ciertos aspectos de la memoria de corto plazo del estudiante, principalmente el grado de volatilidad. Esto se realiza con base en estudios hechos sobre la teoría de procesamiento de la información[3].


d10


Representación Perceptual EFT: Se realiza el Embedded Figure Test para detectar si el alumno identifica formas evitando los distractores preceptúales.


d11


Manejo de Información incoherente: indica si el estudiante es capaz de detectar información incoherente, insuficiente o sobrante en el enunciado de un problema.


d12


Errores de conteo o mecánicos:  determina la cantidad de errores de memorización en que incurre el alumno, como por ejemplo en las tablas de multiplicar.


d13


Reflexividad vs Impulsividad: Indica el tiempo que emplea el estudiante en responder tanto a esquemas incorrectos ( 7 + 8 = 16: Falso) como a esquemas correctos ( 8 * 3 = 24: Verdadero).


Estas 13 características del estilo cognitivo representan 13 detectores en la parte condición del clasificador. La longitud de cada detector varía según el aspecto que mida así:



Tabla 1. Esquema de codificación de la parte condición de un clasificador


Detector


Bits


Descripción


d1


4


Requiere 4 bits ya que es un porcentaje en una escala de 0 a 10, es decir 0000 a 1010 en binario.


d2


4


Un porcentaje


d3


4


Un porcentaje


d4


4


Requiere 4 bits ya que el alumno máximo puede cometer 10 errores por problema. 10 = 1010.


d5


4


Un porcentaje


d6


4


Requiere 4 bits ya que el alumno puede acceder máximo a 15 herramientas por sesión. 15 = 1111


d7


4


Un porcentaje


d8


1


Requiere 1 bit ya que es un valor bolean


d9


1


Requiere 1 bit


d10


1


Requiere 1 bit


d11


4


porcentaje


d12


4


porcentaje


d13


2


Requiere 2 bits



En total, se requiere un arreglo de 41 posiciones para la parte condición de cada clasificador, correspondiente a la suma de las longitudes de los 13 detectores.


Por otro lado, el SC tendrá que enviar como respuesta al ambiente a través de los efectores, el tipo de alumno según su estilo cognitivo que es el individuo a quien se le está practicando el mecanismo de diagnóstico. Los efectores serían entonces los siguientes:


Tabla 2. Esquema de codificación para la parte acción del clasificador


Estilo Cognitivo


Código Binario


Alumno Convergente Analítico


000


Alumno Convergente Holístico


001


Alumno Divergente Analítico


010


Alumno Divergente Holístico


011


Alumno Adaptador Analítico


100


Alumno Adaptador Holístico


101


Alumno Asimilador Analítico


110


Alumno Asimilador Holístico


111


Como se observa, solo se requiere de un arreglo de 3 posiciones para la parte acción del clasificador.


4.2.2.4 Desempeño del SC en la identificación del estilo cognitivo

Para medir el rendimiento del SC dentro del módulo de diagnóstico del STI, se tomó un grupo piloto de 20 estudiantes con quienes se realizaron las pruebas, y cuyos resultados se presentan a continuación.



Figura 4. Curva de desempeño del SC


Interpretando la gráfica anterior, se puede observar que se requiere de 20 períodos de aprendizaje (equivalente al número de veces que se realizó el experimento hasta clasificar el estilo cognitivo) para identificar el tipo de alumno que es el individuo de acuerdo a las características cognitivas identificadas por la evaluación diagnóstica.


Después de 13 semanas de experimentación tanto con el grupo piloto (alumnos que emplearon el STI ) como con el grupo de control (alumnos que no utilizaron el STI), se obtuvieron los siguientes resultados:



     Figura 5. Histograma de frecuencias para la prueba final en el grupo piloto.


Como se observa en la figura 7 más del 70% de los resultados de los estudiantes del grupo piloto poseen un desempeño mayor o igual al 70%, y la mayor concentración de los resultados se encuentra en el intervalo de notas [76 – 80].  Se puede decir entonces que la instrucción fue eficiente y eficaz. A continuación se presenta el histograma para el grupo de control:


  


Figura 6. Histograma de frecuencias para la prueba final en el grupo de control.


En el anterior gráfico se observa que el desempeño del grupo de control es bastante deficiente en comparación con el grupo piloto. Los estudiantes del grupo de control tienden a tener promedios en el intervalo [56 - 60] el cual es muy bajo. Se observa también que sólo el 15% de los estudiantes del grupo de control superan un desempeño aceptable de 70 puntos en su rendimiento y un 85% se encuentra bajo los 70 puntos, en comparación del 95% de los estudiantes del grupo piloto que sí alcanzan un desempeño de 70 puntos o superior en la prueba final.


CONCLUSIONES

La integración de las teorías sicológicas y las técnicas de Inteligencia Artificial puede generar sistemas adaptativos para la enseñanza, y el propósito del presente trabajo investigativo fue aplicar la simulación genética y los sistemas expertos en la personalización de la enseñanza, haciéndola más adaptativa y robusta. De esta forma, el modelo del estudiante se ajustará más a la realidad ya que éste no solo modelará los modelos mentales del estudiante sino que representará su perfil sicológico a través del estilo cognitivo. La ventaja de usar un SC es que éste no requiere la guía de un profesor que sepa de antemano la solución óptima (aprendizaje supervisado) y las estrategias pedagógicas, evitando crear extensivas y exhaustivas bases de conocimientos. Por el contrario, el SC es un modelo evolutivo que emplea eficientemente el aprendizaje por refuerzo, y se comporta como un agente autónomo capaz de experimentar y tomar decisiones en un ambiente arbitrario (la cognición humana).


REFERENCIAS


[1] Anderson J.R., Skill Acquisition: compilation of weak method problem solutions (Carnegie-Mellon University 1985).

[3] Clancey W.J., Situated action: A neuropsychological interpretation response to Vera and Simon, (NJ: Cognitive Science, 1993).

[4] Dunn R. & Dunn K., The Complete Guide to the Learning Strategies Inservice System. (Boston: Allyn & Bacon, 1999).


[6] Goldberg David E., Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, (Michigan: Addison-Wesley, 1953).

[7] Holland J.H., Induction: Processes of Inference, Learning and Discovery. (Cambridge, MA: MIT Press, 1986).

[8] Kolb D.A., Experiential Learning. (Englewood Cliffs, NJ: PH, 1984).

[10] Self Jhon, Computers in Education (New York: PH, 1987).

[11] Wenger Etienne, Artificial Intelligence and Tutoring Systems.(New York: Morgan Kaufmann Publishers, 1990).

 [12] Witkin H.A., & Goodenough D.R., Cognitive Styles: Essence and Origins. (New York: International Universities Press, 1981









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http://www.psicopedagogia.com/modelo-estudiante

Autor: Oscar Javier Romero López
Certificado de Publicación


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