ia en la educacion

Universidad Nacional de Colombia

UUNIVERSIDAD NIVERSIDAD NNACIONAL DE ACIONAL DE CCOLOMBIAOLOMBIASEDE MEDELLÍNSEDE MEDELLÍN

Sistemas Inteligentes:Sistemas Inteligentes:

Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial en Educaciónen Educación

JOVANI ALBERTO JIMÉNEZ BUILESJOVANI ALBERTO JIMÉNEZ BUILES PhD. PhD. [email protected]

F A C U L T A D D E M I N A SF A C U L T A D D E M I N A SEscuela de SistemasEscuela de Sistemas


Contenido

Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Asistida por Computador.

AI en Educación: CSCL & MAS Pedagógicos.

AI en Educación: Planificación Instruccional & CBR


Introducción

8Día a día, la incursión de los computadores dentro del contexto educativo comienza a tomar importancia

8Dificultad de suministrar una enseñanza individualizada, adaptada a las necesidades y características específicas del aprendiz.

8El problema crece con la explosión de la Internet.


Introducción

8La AI en la Educación es un área interdisciplinar en la que se mezclan investigadores con diversa formación y objetivos (pedagogía, psicología, ingeniería e informática, entre otros)

8Propósito de aplicar las técnicas de la AI al desarrollo de sistemas de enseñanza inteligentes “más inteligentes”

8El término “inteligente” utilizado en estos sistemas queda determinado fundamentalmente por su capacidad de adaptación a las necesidades de conocimiento de cada aprendiz.


Aplicaciones que Apoyan la Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Asistida por Instrucción Asistida por

ComputadorComputador

República de ColombiaRepública de ColombiaUniversidad Nacional de ColombiaUniversidad Nacional de Colombia

Jovani Alberto Jiménez Builes PhDJovani Alberto Jiménez Builes PhD


Modelos de Enseñanza para el AprendizajeModelos de Enseñanza para el Aprendizaje1.1 Modelos Pedagógicos. 1.2 Teorías de Aprendizaje.

Aplicaciones TradicionalesAplicaciones Tradicionales2.1 Sistema Tutoriales Tradicionales. 2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica.2.3 Juegos Educativos.2.4 Simuladores. 2.5 Sistemas de Gerenciamiento del Aprendizaje2.6 Micromundos.

Aplicaciones Avanzadas (AI en Educación)Aplicaciones Avanzadas (AI en Educación)3.1 Sistema Expertos Educativos. 3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes.

3.3 Ambientes Colaborativo de Aprendizaje.

Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Asistida por ComputadorAsistida por Computador

ContenidosContenidosContenidos


MModelos odelos PPedagógicosedagógicos


1.1 Modelos Pedagógicos1.1 Modelos Pedagógicos1.1 Modelos Pedagógicos

¿QQué son las ciencias de la educación?Conjunto plural de ciencias que estudian el hecho educativo.Sociología de la educación. Psicología educativa.Filosofía de la educación. Administración educativa.Antropología pedagógica. Didáctica.

(González 2006)

ContextualizaciónContextualizaciónContextualización



¿QQué es la pedagogía?Es un campo del conocimiento al interior de las ciencias sociales cuyo objeto de estudio es la formación de los hombres y de las mujeres que integran una sociedad.




¿QQué es la Currículo?Es todo cuanto la institución educativa provee en forma consistente y sistémica, en beneficio de la formación de los estudiantes.




¿QQué es la Didáctica?Es la mediación (a partir de los procesos comunicativos) para la divulgación de los conocimientos.




Modelo Pedagógico TradicionalModelo Pedagógico ConductistaModelo Pedagógico DesarrollistaModelo Pedagógico Social

Pedagogías del ConocimientoPedagogías del ConocimientoPedagogías del Conocimiento


1.2 Teorías de Aprendizaje1.2 Teorías de Aprendizaje1.2 Teorías de Aprendizaje

ConductismoCognitivismoHistórico-SocialCognición DistribuidaAprendizaje Basado en Problemas

Pedagogías del ConocimientoPedagogías del ConocimientoPedagogías del Conocimiento


Aspectos del Diseño CurricularAspectos del Diseño CurricularAspectos del Diseño Curricular

¿Qué enseñar?

¿Qué, cómo y cuándo evaluar?

¿Cómo enseñar? ¿Cuándo enseñar?Secuenciación

Selección

ContenidosObjetivos

Actividades de enseñanza/aprendizaje

Metodología


AAplicaciones plicaciones TTradicionalesradicionales


2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales

SSon programas de computador que permiten brindar enseñanza en un tema específico (Rueda 1992). Se dividen en:

CBT (Computer Based Training)WBT (Web-Based Training)

FunciónFunciónFunción


2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales2.1 Sistemas Tutoriales Tradicionales


2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica

UUtilizados para afianzar los conocimientos que el estudiante adquirió por otros medios. Antes de interactuar con éste, el aprendiz debe adquirir los conceptos y destrezas que desea practicar.

PPoseen gran cantidad y variedad de ejercicios.



2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica2.2 Sistemas de Ejecución y Práctica

SINYEC'97


2.3 Juegos Educativos2.3 Juegos Educativos2.3 Juegos Educativos

SSon utilizados para desarrollar conceptos, destrezas o habilidades que van ligadas al juego mismo. Proveen situaciones excitantes y entretenidas que muchas veces simulan la realidad.



2.3 Juegos Educativos2.3 Juegos Educativos2.3 Juegos Educativos


2.4 Simuladores2.4 Simuladores2.4 Simuladores

SSon utilizados para practicar las destrezas y obtener información de retorno. Apoyan el aprendizaje asemejando situaciones reales.



2.4 Simuladores2.4 Simuladores2.4 Simuladores


2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje

SSon plataformas que soportan la educación a distancia mediada por computadores o también conocida como “educación virtual”.



2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje2.5 S. de Gerencia/ del Aprendizaje


2.6 Micromundos2.6 Micromundos2.6 Micromundos

EEstos sistemas tienen una representación del conocimiento debidamente diseñada, restringida y apoyada por un menú de procesos que facilitan la exploración en un ambiente rico en información.El sistema más representativo de los Micromundos es Logo.

DefiniciónDefiniciónDefinición


2.6 Micromundos2.6 Micromundos2.6 Micromundos


AAplicaciones plicaciones AAvanzadasvanzadas


Fundamentos de AIFundamentos de AIFundamentos de AI

EEl campo de las ciencias de la computación están evolucionando gracias al uso de modelos extraídos de las facultades mentales (Charniak & McDermott,

1985).

CCapacidad de la máquina para realizar funciones que si son realizadas por el ser humano serían inteligentes (McCarthy, 1956)

IntroducciónIntroducciónIntroducción


Fundamentos de AIFundamentos de AIFundamentos de AI

CComparar aplicativos genéricos vssofisticados (Rueda, 1992).

AAplicar técnicas de la AI para construir sistemas “más inteligentes” El término “inteligente” queda determinado por la capacidad de adaptación continua a las características del aprendizaje y del conocimiento de los diferentes usuarios(Wenger, 1987)

IntroducciónIntroducciónIntroducción


Tecnologías de AdaptaciónTecnologías de AdaptaciónTecnologías de Adaptación

Secuencia del Currículo

Análisis Inteligentede las Soluciones

Soporte Interactivo ala Solución Problemas

Solución de Problemasbasado en Ejemplos

Soporte ColaborativoAdaptativo

Presentación Adaptativa

Soporte Adaptativo de Navegación

Técnicas de Adaptación


3.1 Sistemas Expertos Educativos3.1 Sistemas Expertos Educativos3.1 Sistemas Expertos Educativos

SSon utilizados para además de brindar conocimiento del experto, poder conocer la explicación.

SSon capaces de representar y hacer inferencias (razonar) acerca del dominio del conocimiento que se este tratando con el propósito de resolver problemas y dar consejos a quienes no son expertos




ArquitecturaArquitecturaArquitectura

InterfazInterfazInterfazMedios paraMedios paraActualizarActualizar

ConocimientosConocimientos

Base deBase deConocimientosConocimientos

Motor deMotor deInferenciasInferencias

Medios paraMedios paraExplicacionesExplicaciones



AAmplio conocimiento específico

AAplicación de técnicas de búsqueda

SSoporte para análisis heurístico

HHabilidad para definir nuevos conocimientos a partir de conocimientos ya existentes

PProcesamiento de símbolos

CCapacidad para explicar su propio razonamiento


3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes3.2 Sistemas Tutoriales Inteligentes

SSon utilizados cuando además de lograr en el estudiante un nivel de destreza en el dominio de enseñanza, el sistema asuma adaptativamente, las funciones de orientación y apoyo al aprendiz, tal como lo haría un tutor humano.



EEstos sistemas hacen un análisis del estudiante para luego plasmarlo en un modelo que viene incluido en su arquitectura, el propósito de este modelo es para observar el comportamiento de cada aprendiz para poderle brindar la estrategia pedagógica adecuada.




EEn síntesis, tratan de simular un buen maestro humano en su labor de impartir educación, son más flexibles, adaptados a los intereses del estudiante y con métodos que facilitan el proceso de aprendizaje.






MóduloMóduloTutor Tutor

MóduloMóduloEstudianteEstudiante

Módulo Módulo DominioDominio

IInntteerrffaazz

MMóódduulloo


Al iniciar una etapa o sesión de aprendizaje, los ITS elaboran un plan de aprendizajeplan de aprendizaje para un determinado alumno, el cual es constantemente replanificado de acuerdo a los hallazgos que se hayan encontrado, clasificándolo en un amplio intervalo de niveles de aprendizaje.

Los CAI poseen una capacidad rústica, reducida y limitada de reaccionar de acuerdo con las características específicas del estudiante. ”No pueden hacer cortes claros con criterios del comportamiento del alumno; además, su metodología es muy radical” (Velásquez 1993).

Diferencias entre los ITS y los CAIDiferencias entre los ITS y los CAIDiferencias entre los ITS y los CAI



Los ITS utilizan las virtudes que ofrecen los recursos de la multimedia, las interfaces inteligentes y las interfaces gráficas para establecer un dialogo "más más humanohumano" con el estudiante, tratando de utilizar métodos naturales de comunicación.

Los CAI la comunicación que se mantiene con el estudiante es rudimentaria y por lo general las interfaces se limitan a una serie de botones donde cada uno es una opción a seleccionar.




El controlcontrol en los ITS se refleja en la iniciativa compartida entre el estudiante y el sistema el cual interviene en los momentos oportunos.

Los CAI por lo general lo tiene el sistema, tendiendo a ser monótono y limitando la creatividad del aprendiz.




·El conocimientoconocimiento de los ITS puede ser modificado debido a que es un módulo independiente pero no desvinculado de los demás.

En los CAI no existe casi posibilidad de modificar el conocimiento de acuerdo a las necesidades ni tampoco de independizarlo del material mismo, por lo general viene en una caja empotrada. El conocimiento por lo general está contenido en las instrucciones del programa lo cual determina que es casi imposible transferirlo a otro sistema.




Los ITS realizan la evaluaciónevaluación considerando diferencias y sin utilizar modelos fijos; poseen la capacidad de detectar errores que comenten los alumnos en las sesiones de aprendizaje, basados en ese diagnóstico, brindan recomendaciones con el propósito de que los alumnos no reincidan en dichos errores.

En los CAI, la evaluación del desempeño del estudiante se realiza con modelos fijos sin tener en cuenta las diferencias individuales de éstos.




·Los ITS poseen un modelo explícito de estudiantemodelo explícito de estudiante y de las estrategias pedagógicas a utilizar.

Los CAI trabajan con métodos implícitosmétodos implícitos.




·Los ITS fueron desarrollados por científicosdesarrollados por científicos de la computación para verificar sus teorías sobre el aprendizaje y el conocimiento.

Los CAI fueron construidos por pedagogosconstruidos por pedagogos para que sirvieran como instrumentos de aprendizaje.




Los ITS son Sistemas Basados en ConocimientosSistemas Basados en Conocimientos(SBC) o receptáculos de conocimientos, decisiones e inferencias. Buscan que los conocimientos estén almacenados explícitamente y que no estén codificados en los programas permitiendo transferir más fácilmente el conocimiento de un sistema a otros, por lo general tienen a ser más compactos, pueden usarse para tomar decisiones y hacer inferencias sobre ellos mismos.

Los CAI son receptáculos de procedimientosreceptáculos de procedimientos.




Los ITS ITS constituye un valioso intento por solucionar intento por solucionar las dificultades de los CAIlas dificultades de los CAI. Por la complejidad de los problemas a resolver es muy difícil que un sistema los resuelva todos en un dominio específico.

Los ITSITS pueden considerarse como evoluciones evoluciones naturalesnaturales de los CAICAI, aunque sean mucho más pretenciosos y más difíciles de construir.




3.3 Ambientes Colaborativos3.3 Ambientes Colaborativos3.3 Ambientes Colaborativos

HHacen referencia a un grupo de personas aprendiendo en conjunto suministrando entre ellos mismos la colaboración y cooperación necesaria para realizar tareas o resolver problemas.



Inteligencia Artificial en Inteligencia Artificial en Educación: CSCL & MAS Educación: CSCL & MAS

PedagógicosPedagógicos


Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.


AAmbientes mbientes CColaborativos deolaborativos deAAprendizaje prendizaje AApoyados en poyados en

CComputador omputador -- CSCLCSCL


1.1 CSCL: Definición1.1 CSCL: Definición1.1 CSCL: Definición

LLos métodos instruccionales que buscan promover el aprendizaje a través del esfuerzo colaborativo entre aprendices en una determinada tarea de aprendizaje, suministrando un ambiente que aviva y enriquece el proceso, donde el alumno interactúa con otros colaboradores para solucionar un problema (Kumar 1998)




NNational Science Foundation en 1989.NNational Research Council en 1993.

(Dorneich 2002)

CSCWCSCW: Computer SupportedCooperative Work. Grupo de personas trabajando conjuntamente en un mismo ambiente con ayuda de los computadores.

(Grudin 1994)

AntecedentesAntecedentesAntecedentes



CSCL busca que los aprendices logren obtener un conocimiento en grupo.

DiferenciasDiferenciasDiferencias

CSCW busca la eficiencia en el trabajo.

(Okamoto et al, 2001)



IIgual participación.

RResponsabilidad individual.

IInterdependencia positiva.(Johnson & Johnson, 1978)

ElementosElementosElementos


1.2 CSCL: Arquitectura1.2 CSCL: Arquitectura1.2 CSCL: Arquitectura

Sincrónico Asincrónico

Soporte Colaborativo

Estrategias Pedagógicas

Caracterización de la Experiencia

Dominio del Conocimiento

Aprendizaje Basado en Problemas Aprendizaje Colaborativo

Módulo Experiencia Taxonomía

Jerarquía de Abstracción Navegación Conocimiento

Dorneich (2002)


1.2 CSCL: Matriz Espacio/Temporal1.2 CSCL: Matriz Espacio/Temporal1.2 CSCL: Matriz Espacio/Temporal

(Ellis et al, 1991)

MismoLugar

TIEMPO

ESPACIODiferente

Lugar

MismoTiempo

DiferenteTiempo

InteracciónCara a Cara

InteracciónSincrónicaDistribuida

InteracciónAsíncrona

Distribuida

InteracciónAsíncrona

Centralizada


1.1 CSCL: Aplicaciones1.1 CSCL: Aplicaciones1.1 CSCL: Aplicaciones

IInteracción Cara a Cara.

IInteracción Asíncrona Centralizada.

IInteracción Sincrónica Distribuida.

IInteracción Asíncrona Distribuida.

Ellis et al, 1991; Kosoresow & Kaiser, 1998)

HerramientasHerramientasHerramientas


1.1 CSCL: Awareness1.1 CSCL: 1.1 CSCL: AwarenessAwareness

LLa gente necesita tener actualizaciones constantes en la información que ellos manejan y que los demás participantes necesitan para llevar a cabo un actividad (Carroll et al., 2005; Mohammed & Dumville 2001).

DDe esta forma, los individuos se dan cuenta de los cambios que están siendo realizados en el entorno de trabajo por parte de los demás participantes.




PPermite planear las acciones a realizar y adquirir nueva información (Neisser, 1976)

IIncrementa las oportunidades de una mutua comunicación facilitando la colaboración

(Dourish & Bellotti, 1992)

VentajasVentajasVentajas



Arq. BlackboardArq. Arq. BlackboardBlackboardMemoria Global

(Estructura de Conocimientos)

Aprendiz 1 Aprendiz 2 Aprendiz 3 Aprendiz n

Asistente de Docencia 1

Asistente de Docencia 2

Asistente de Docencia n

Agenda de Trabajo 1

Agenda de Trabajo 2

Agenda de Trabajo n

Docente

Control

Fuentes de Conocimientos

Tablero

(Jiménez, 2006)


SSistemas istemas MMultiulti--AAgentegentePPedagógicos edagógicos -- MASMAS


2.1 MACES 2.1 MACES 2.1 MACES

MMultiagent Architecture for an Collaborative Educational System.SSistema educativo colaborativo para la educación a distancia.AAgentes de software: DDiagnóstico (ZPD), MMediador, CColaborativo, SSocial y SSemiótico.

(Bocca et al, 2003)



2.1 MACES 2.1 MACES 2.1 MACES


(Bocca et al, 2003)


2.2 AMPLIA2.2 AMPLIA2.2 AMPLIA

AAmbiente MMultiagente PProbabiLísticoIInteligente de AAprendizagem) (Flores 2005)

RRecurso adicional para la formación de los estudiantes de medicina.AApoya el desarrollo del raciocinio diagnostico y el modelaje de las hipótesis diagnosticas en el área medica (Vicari et al, 2003)




AMPLIAAMPLIA está concebido para integrar PMA3PMA3.TTiene los siguientes agentes de software: Aprendiz, Dominio, Mediador,

(Flores 2004)

ConfiguraciónConfiguraciónConfiguración


2.3 BAGHERA2.3 BAGHERA2.3 BAGHERA

CComunidad educativa de agentes de software que interactúan entre si de acuerdo a sus competencias y puntos de vista, cooperando y realizando colectivamente tareas educativas. UUtiliza el enfoque AIEOAIEO (AAgents, IInteractions, EEnvironment, OOrganisation).

(Webber 2003)




AAgentes para el aprendiz: Compañero de Aprendizaje, Mediador, Tutor. AAgentes que asisten al profesor: Compañero de Enseñanza, Asistente. LLaboratorio Leibniz: Did@TIC(Didáctica de las matemáticas) Magma (MAS) y ATINF de la Université Joseph Fourier en Francia.

(Webber 2003)



2.4 MAS-PLANG2.4 MAS2.4 MAS--PLANGPLANG

OOfrece características de adaptabilidad con base en estilos de aprendizaje y a la plataforma educativa USDUSD (UUnitats de SSuport a la DDocència). AAgentes de Nivel Superior o Asistente y Agentes de Nivel Inferior o de Información. (Fabregat et al, 2000)



2.4 MAS-PLANG2.4 MAS2.4 MAS--PLANGPLANG



2.5 JADE2.5 JADE2.5 JADE

JJava AAgent framework for DDistance learningEEnvironments - JADEJADE.OOfrece un conjunto de recursos para facilitar el desarrollo e implementación de ambientes computacionales para ser utilizados como instrumentos de la educación a distancia (EAD). LLos agentes no poseen movilidad: Gerenciador de Contenidos, Ejercicios, Ejemplos, Interacciones, Modelo del Alumno y Comunicación.

(Silveira 2001)



2.5 JADE2.5 JADE2.5 JADE



2.6 ALLEGRO2.6 ALLEGRO2.6 ALLEGRO

AAmbiente MMulti-AAgente de EEnseñanza/AAprendizaje.PPosee los siguientes agentes: Tutor, Modelo del Aprendiz, Experto, Colaborativo, Interfaz y Diagnóstico.

(Jiménez 2006)



2.6 ALLEGRO2.6 ALLEGRO2.6 ALLEGRO


Agente ExpertoAgente Experto

AgenteAgenteTutorTutor

Agente InterfazAgente Interfaz

Aprendiz

Agente DiagnósticoAgente Diagnóstico

Servicios de Comunicación

Sincrónica Asincrónica

Evaluaciones

Perfiles

Estrategias

Conocimientos

Memoria Global

Solicitud de Conocimientos

Búsqueda

Recuperación

Solicitud de Colaboración

Búsqueda - Inscripción

Recuperación Registro

BúsquedaAportes

Selección

……

OtrosUsuarios

EvaluaciónSeleccionada

Búsqueda

ColaboraciónSeleccionada

Envío deColaboración

Búsqueda - Aportes

Evaluación

Envío Conocimientos -Evaluación - Colaboración

SolicitudEvaluación -Calificación

Envío Evaluación -Calificación

Envío Respuestas, Solicitudes

Envío de Registro

Solicitud Perfil -Inscripción

Envío Respuestas

Datos

Solicitud Conocimientos

Búsqueda

Envío Evaluación -Recomendación

Solicitud deColaboración

Envío deConocimientos

UBAs y OIs Datos Aportes Aprendiz

Recuperación

Agente Modelo AprendizAgente Modelo Aprendiz

Agente Agente ColaborativoColaborativo

Búsqueda - Inscripción Recuperación

Memoria Casos


2.7 Metodología2.7 Metodología2.7 Metodología

MMetodología de ingeniería del software “proceso para la producción organizada de software empleando una colección de técnicas predefinidas en las notaciones. Una metodología se presenta normalmente como una serie de pasos, con técnicas y notaciones asociadas a cada paso. Los pasos de la producción del software se organizan normalmente en un ciclo de vida consistente en varias fases de desarrollo”.

(Rumbaugh 1996)

MAS-CommondKadsMASMAS--CommondKadsCommondKads



AActividades:11-- La definición y descripción del problema que se desea resolver.22-- El diseño y descripción de una solución que se ajuste a las necesidades del usuario.33-- La construcción de la solución.44-- La prueba de la solución implementada.

(Pressman, 1996)




UUno de los mayores problemas en los STT es la dificultad de brindar enseñanza continuamente adaptada a las necesidades y características específicas de cada aprendiz

(Silveira 2001)

ConceptualizaciónConceptualizaciónConceptualización



AAprendiz. DDocente. AAsistente de Docencia. EExperto Invitado.

Perfiles, Memoria de Casos (MCasos), Memoria Global (MGlobal), Conocimientos, Evaluaciones y Estrategias.

Identificación de los ActoresIdentificación de los ActoresIdentificación de los Actores



Casos de UsoCasos de UsoCasos de Uso

Aprendiz

Docente

Monitor

Invitado Experto

Iniciar sesión en el CSCL

Iniciar sesión en el ITS

Salir Adicionarherramientas

Modificarherramientas

Borrarherramientas

VisualizarherramientasUsar herramientas

Docente

InvitadoExperto



Casos de Uso para el AprendizCasos de Uso para el AprendizCasos de Uso para el Aprendiz

Iniciar sesión en el CSCL

Iniciar sesión en el ITS

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Visualizar Conocimientos BULIniciar evaluación

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Visualizar Problemas resueltos

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Visualizar ayudasVisualizar estadísticasVisualizar recursosVisualizar glosarioVisualizar

Bibliografía

Salir

Aprendiz



MModelo de Agente. MModelo de Tareas.MModelo de Coordinación. MModelo de Comunicación.MModelo de la Organización.MModelo de la Experiencia o de Conocimientos.MModelo de Diseño.

AnálisisAnálisisAnálisis



VVentajas: PPlanteamiento del desarrollo de modelos que reflejan diferentes vistas del proyecto.OOfrece un marco para la especificación del conocimiento independiente de la implementación, combinando un conjunto de modelos de conocimiento reutilizable para unas tareas que se realizan frecuentemente.



Inteligencia Artificial en Inteligencia Artificial en Educación: Planificación Educación: Planificación

Instruccional & CBRInstruccional & CBR


Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.Jovani Alberto Jiménez Builes PhD.


Planificación Instruccional (IP)Planificación Instruccional (IP)1.1 Planificación Clásica. 1.2 Planificación en Sistemas de Enseñanza /Aprendizaje Comp.

Razonamiento Basado en Casos (CBR)Razonamiento Basado en Casos (CBR)2.1 Ciclo de Funcionamiento.2.2 Aplicación del CBR en Sistemas de Enseñanza / Aprendizaje Comp.

Modelo de IP usando CBRModelo de IP usando CBR3.1 Arquitectura del Modelo. 3.2 Mecanismo de CBR.3.3 Implementación.

TutorialesTutoriales4.1 Taller CSCL.

Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Aplicaciones que Apoyan la Instrucción Asistida por ComputadorAsistida por Computador

ContenidosContenidosContenidos


PPlanificación lanificación IInstruccional nstruccional -- IPIP


1.1 Planificación Clásica1.1 Planificación Clásica1.1 Planificación Clásica

Problemas de Planificación:

Robótica (García-Alegre et al., 1993; Torra 1993)

Modelización del razonamiento (Hayes-Roth 1997)

Comprensión del lenguaje natural (Wilensky 1983)

La resolución de estos problemas constituye una tarea de gran complejidad que ha sido abordada utilizando técnicas de AI (Fikes & Nilsson1971)

Se utiliza el paradigma MAS para distribuir el control entre los agentes (Fikes & Nilsson 1971; Arriaga1998, 2000; Brooks 1991a, 1991b)




La planificación desde la perspectiva de la AI consiste en (Elorriaga 1998; Woo 1991):Un estado inicial.Un conjunto de objetivos.Un conjunto de acciones posibles.

La solución de un problema de planificación consiste en una serie de acciones que transforman el estado inicial en un estado final que cumple los objetivos (Jiménez 2006)

ComponentesComponentesComponentes



Sistema de Planificación ClásicoSistema de Planificación ClásicoSistema de Planificación Clásico

Planificador

Especificacióndel Estado Inicial

Especificación del Estado Objetivo

Operadores / Acciones

Secuenciadel Plan

Ejecución

(Woo 1991)



Búsqueda heurística - Modificación de planes previos - Sistemas basados en restricciones -Reducción de problemas - Otros (Minton 1993a).

Macro-operadores - Planes abstractos -Heurísticos de control - Casos previos (Elorriaga1998; Ghallab & Milani, 1996; Drabble; 1996; Hammond 1994; Minton1993b)

El CBR también ha sido utilizado para la construcción de planes. El primer trabajo fue el sistema CHEF (Hammond, 1989)

MétodosMétodosMétodos


1.2 Planificación en Sistemas de E/A1.2 Planificación en Sistemas de E/A1.2 Planificación en Sistemas de E/A

Constituye una de las tareas más importantes en los sistemas educativos para lograr la adaptación de la instrucción al aprendiz.

Es el componente encargado de determinar la secuencia de las acciones (Plan) de tutorización de manera consistente, coherente y continua (Wasson 1990), maximizando las actividades de aprendizaje de cada alumno (Matsuda & VanLehn , 2000; Woo 1991; Macmillan & Sleeman 1987).




La evolución de las técnicas de IPs ha sido paralela a los avances de las técnicas de resolución de problemas en la AI (Garland et al, 2001; McCalla & Vassileva, 1995; Macmillan & Sleeman, 1987).

Inicialmente (60s) disponían de un IP condicional prefijado por un profesor. Este definía el curso mediante una secuencia de actividades de enseñanza estableciendo ciertos puntos de decisión en los que, dependiendo de las necesidades del aprendiz se podía tomar un camino u otro. Estos planes eran costosos de crear y difíciles de modificar.




El siguiente paso en la evolución fueron los planificadores algorítmicos, en los que se implementa la secuencia de actividades de enseñanza en un algoritmo.Estos algoritmos se complicaban en gran medida en dominios complejos y eran difíciles de alterar.Para mejorar la flexibilidad de los planificadores se utilizaron sistemas de producción combinados con agendas y/o pizarras con costosa construcción y mantenimiento (Garland et al, 2001).




La IP es una tarea compleja que no tiene teorías de instrucción bien formadas.Los aprendices son agentes humanos inteligentes que pueden colaborar en la tarea de planificación, criticando y extendiendo los planes instruccionales.El planificador debe ser capaz de responder dinámicamente y en un margen de tiempo razonable.Los ITS han de adaptar dinámicamente los planes teniendo en cuenta los eventos no previstos que se dan a lo largo de la sesión de aprendizaje.Los IPs deberían ser capaces de mejorar su propio conocimiento para adaptarse a diferentes contextos instruccionales.

(Macmillan & Sleeman, 1987)

ProblemáticaProblemáticaProblemática



BULs. Es la secuencia que representa los elementos en los que se organiza el conocimiento del dominio.

IOs. Son las habilidades y capacidades cognitivas que el tutor planea para que el aprendiz consiga a lo largo de una BUL.

Procesos Cognitivos (CPs). Actividades mentales que debe ocurrir en el aprendiz.

Eventos Instruccionales (IEs). Son las condiciones externas que se han de dar para que se produzca el aprendizaje.

Acciones Instruccionales. Acciones que el tutor y/o el aprendiz llevan a cabo en las sesiones de aprendizaje.

(Elorriaga 1998)

Modelo de IPModelo de IPModelo de IP



Sistema de Planeación DinámicoSistema de Planeación DinámicoSistema de Planeación Dinámico

Planificador

Ejecutor

Plan Parcial

Cambiosen el

Mundo

(Woo 1991)


RRazonamiento azonamiento BBasado en asado en CCasosasos-- CBRCBR


2.1 Ciclo de Funcionamiento2.1 2.1 Ciclo de FuncionamientoCiclo de Funcionamiento

Es una técnica de la AI que intenta llegar a la solución de nuevos problemas de forma similar como lo hacen los seres humanos (Booch 1999)utilizando la experiencia acumulada hasta el momento en acontecimientos similares (Fowler 2000).

Un nuevo problema se compara con los casos almacenados previamente y se recuperan uno o varios casos.

Posteriormente se utiliza y evalúa una solución sugerida (Delgado 2003; Reyes & Sison, 2002; Salcedo 2002; Althoff2001; Manjares 2001; Riebech 1999; Cuena 1998; Rich 1994).




Adquisición de conocimiento.Razonamiento legal.Diagnóstico.Planificación.Otros.

AplicacionesAplicacionesAplicaciones



ActividadesActividadesActividades

Recuperar los Casos más parecidos

Recuperar el (los) Caso(s) para tratar de Resolver el Nuevo Problema

Revisar y Adaptar la Solución propuesta

Almacenar la nueva Solución como parte de un Nuevo Caso



Recuperación.

Adaptación.

Revisión.

Almacenamiento.

(Elorriaga & Fernández-Castro, 2000a)

Ciclo de FuncionamientoCiclo de FuncionamientoCiclo de Funcionamiento



Ciclo de FuncionamientoCiclo de FuncionamientoCiclo de Funcionamiento

Caso n

Contexto

Solución PropuestaCaso 2

Contexto

Solución Propuesta

Ambiente del Sistema

SoluciónPropuesta

Contextodel

Problema

Caso Recuperado

Caso 1

Contexto

Solución Propuesta

Señal de Refuerzo

(Paulson & Juell, 2004)


2.2 Aplicación del CBR en Sistemas de E/A

2.2 2.2 Aplicación del CBR en Aplicación del CBR en Sistemas de E/ASistemas de E/A

Sistemas de Enseñanza/Aprendizaje Basados en Casos.

CBR en el Módulo Alumno.

CBR en el Proceso de Decisión Instruccional.

Shell de SEBC.

Herramienta de ayuda para profesores.



MModelo de odelo de IPIP usando usando -- CBRCBR


3.1 Arquitectura del Modelo3.1 Arquitectura del Modelo3.1 Arquitectura del Modelo

Mecanismo de Razonamiento Basado en Casos

Planeador(Agente Tutor)

Planificador(Agente Tutor)

Ejecutor(Agentes Experto,

Colaborativo e Interfaz)

Ejecutor(Agentes Experto,

Colaborativo e Interfaz)

Evaluador(Agente Diagnóstico)

Evaluador(Agente Diagnóstico)

Recuperador(Agentes Tutor y

Modelo Aprendiz)

Recuperador(Agentes Tutor y Modelo Aprendiz)

BUL y IOs(Agente Experto)

Perfil Aprendiz(Agente Modelo Aprendiz)

MemoriaMemoria de de CasosCasos

SoluciSolucióónn PropuestaPropuesta(Agente Modelo Aprendiz)

Aprendiz

Aprendiz/Sistema(Agente Interfaz)

Comunicación


3.1 Arquitectura del Modelo3.1 3.1 Arquitectura del ModeloArquitectura del Modelo

Planificador Instruccional.Ejecutor.Evaluador.Recuperador.

MódulosMódulosMódulos


3.1 Arquitectura del Modelo3.1 3.1 Arquitectura del ModeloArquitectura del Modelo

Aprendiz.Docente.

UsuariosUsuariosUsuarios


3.2 Mecanismo de CBR3.2 Mecanismo de CBR3.2 Mecanismo de CBR

ComponentesComponentesComponentesContenido

Identificación Caso

Descripción Problema

Descripción Solución

Conclusión

Componentes Básicos

Identificación CasoIdentificación Caso

ContextoContexto

SoluciónSolución

Peso EuclidianoPeso Euclidiano

ResultadosResultados


3.2 Mecanismo de CBR3.2 Mecanismo de CBR3.2 Mecanismo de CBR

EstructuraEstructuraEstructura

Identificación Caso

Contexto

Solución

Peso Euclidiano

Resultado

Número Caso

BUL

IO

Nivel Aprendizaje

ILOs

Metodología

Tiempo Promedio

Nro Usos del Caso

Nro. Casos Exitosos

Nro. Casos No Exitosos

Descripción

Caso Nro. 47

BUL Nro. 3Estructura Condicional

IO Nro. 2Conocer los elementos del dibujo en arquitectura y lasdiversas técnicas existentes

Nivel Intermedio

Diagrama, Ejemplos, Ejercicios, entre otros

Aprendizaje Colaborativo

1:45

15

12

3

EjemploContenido


3.3 Implementación3.3 Implementación3.3 Implementación


TTutorialesutoriales


Información General

Prof. Jovani Alberto Jiménez Builes, PhD.GIDIA: Grupo de I&D en Inteligencia Artificial.Universidad Nacional de ColombiaFacultad de Minas, Escuela de SistemasOf. M8A-309, Tel: (+574) 4255222E-mail: [email protected]