Sistemas de soporte para ambientes virtuales de aprendizaje, basados en

agentes inteligentes

Pilar Alexandra Moreno1 Universidad Nacional Abierta y a Distancia

UNAD Colombia pilar.moreno@unad.edu.co

Erika María Sandoval Valero2 Universidad Nacional Abierta y a Distancia

UNAD Colombia erika.sandoval@unad.edu.co

Carlos Alberto Rojas López3

Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD Colombia

carlosa.rojas@unad.edu.co

RESUMEN

Los lectores encontrarán avances de la propuesta y parte del desarrollo del proyecto de

investigación denominado “Agente inteligente como sistema de soporte para ambientes

virtuales de aprendizaje”, el cual pretende ofrecer a la comunidad académica de la

Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), el proceso para crear un modelo de

agente inteligente como apoyo a estudiantes en ambientes virtuales de aprendizaje, sirviendo

como soporte y orientación en el campus virtual de la institución. El artículo está estructurado

en los siguientes ítems: introducción, metodología, avances del desarrollo, conclusiones y

bibliografía.

1 Ingeniera de Sistemas. Especialista en Aprendizaje Autónomo. Magister en E-learning. Docente universitario-investigador.

Experiencia en análisis, diseño y desarrollo de sistemas informáticos en áreas empresariales, administrativas y académicas.

Ponente en eventos nacionales e internacionales, relacionados con temas de Ingeniería de Software, AVA y TIC aplicadas a

la educación.

2 Ingeniera de Sistemas. Especialista en Gerencia de Sistemas informáticos. Especialista en entornos virtuales de

aprendizaje. Tesista de maestría en software libre y estudios de maestría en entornos virtuales de aprendizaje. Docente

investigador universitario en las áreas de Ingeniería de software y TIC aplicadas a la educación.

El tipo de investigación que se está desarrollando es aplicada, basada en la utilización de

conceptos y avances en los campos de la inteligencia artificial, los ambientes virtuales de

aprendizaje y sistemas de soporte, para desarrollar una innovación tecnológica, tipo sistema

inteligente como alternativa de solución a las necesidades de soporte que presentan los

estudiantes de la UNAD en el campus virtual.

Palabras claves - Agentes inteligentes, inteligencia artificial, ambientes virtuales de

aprendizaje (AVA), sistemas de soporte y orientación, consejería virtual, tecnologías de la

información y la comunicación (TIC)

ABSTRACT

Readers will find excerpts of the proposal and development of the research project entitled

"Intelligent Agent as a support system for virtual learning environments", which aims to provide

the academic community of the National Open and Distance University (UNAD), the process to

create a model of intelligent agent to support students in virtual learning environments, serving

as support and guidance in the virtual campus of the institution. The paper is structured in the

following items: introduction, methodology, development progress, conclusions and

bibliography.

Keywords. Intelligent agents, artificial intelligence, virtual learning environments (VLE),

support and guidance systems, virtual counseling, information technology and communication

(ICT)

3 Especialista en Gerencia de Sistemas Informáticos, Ingeniero de Sistemas. Experiencia como programador e ingeniero de

software así como en investigación. Docente catedrático en ingeniería y tecnología de sistemas. Ponente en eventos

nacionales e internacionales, relacionados con temas de Ingeniería de Software

I. INTRODUCCIÓN

La educación virtual ha roto el paradigma que calificaba la educación como una actividad que

se debía realizar única y exclusivamente a través de la interacción presencial, de sus actores,

convirtiéndose en una formación, completamente flexible, llenando un espacio vacío existente

en el entorno educativo tradicional y en el entorno social; el mayor de ellos es sobrepasar el

espacio y el tiempo.

A medida que han ido apareciendo nuevas herramientas y tecnologías, la educación virtual ha

dejado de ser una enseñanza que con la ayuda de la tecnología, las computadoras, cámaras

Web y herramientas de multimedia, es impartida a través de Internet. La educación virtual es

el espacio perfecto para promover la interacción con otras culturas, desarrollar habilidades

investigativas, crear ambientes de colaboración, diseñar estrategias de aprendizaje y

compartir experiencias y conocimientos.

Surgen una serie de dificultades, como lo es el crecimiento de las diversas aplicaciones de

información, comunicación y estructuración de contenidos, pero con una integración

relativamente pobre, lo cual conlleva al desarrollo de herramientas que suplan este problema.

Una pregunta importante es ¿estas herramientas son adecuadas?, y si son adecuadas se

debe profundizar en otras áreas, como la Inteligencia artificial, con el fin de crear sistemas

mas dinámicos, interactivo y que propicien un aprendizaje colaborativo.

La inteligencia artificial es un campo de estudio donde convergen muchas áreas como la

computación, física, matemáticas, psicología, sociología, lingüística, biología, las cuales en un

ambiente tradicional no tendrían puntos en común, ni enfoques teóricos en discusión.

Actualmente la inteligencia artificial no es un área exclusiva para la computación o la

electrónica, o está enfocada en la robótica, ya se habla de sistemas expertos, autómatas

celulares, computación cuántica, agentes autónomos y una infinidad de conceptos aplicados a

producir soluciones de hardware y de software, teniendo este último una ventaja considerable

ya que ha permitido crear una gran cantidad de seres, aplicaciones y entornos que simulan a

los reales.

Analizando, ahora, en la UNAD, su campus virtual cuenta con una población de más de

15.000 estudiantes, los cuales desarrollan sus procesos formativos, ofreciéndose

aproximadamente 450 cursos a través de esta mediación; para atender las necesidades de

estos actores, la Consejería Virtual de la UNAD ha creado un “Sistema de Soporte” que brinda

apoyo y orientación tanto pedagógica como técnica, la cual es dada exclusivamente a través

de espacios asincrónicos, denominados Foros de Atención, sin que exista en la actualidad

ningún sistema estandarizado de ayudas que agilicen las respuestas a consultas de temas

reiterativos que hacen los estudiantes. La Consejería se encuentra frente a un servicio cuyas

necesidades han rebasado enormemente su capacidad de respuesta tal y como se demuestra

en el Informe del Sistema de Soporte y Consejería Virtual (UNAD, 2009), según el cual para

agosto de 2009, el personal de la Consejería había atendido 19.967 usuarios de campus

virtual, con un total de 367.381 registros en los Foros de Atención mencionados

anteriormente. En este mismo informe se evidencia la gran cantidad de temas o discusiones

abiertas por los usuarios, las cuales, por la naturaleza de la herramienta tecnológica utilizada

para atender las consultas, es decir el Foro, deben ser respondidas por escrito e

individualmente por los operarios de la Consejería.

Por otro lado, en el mencionado informe (UNAD, 2009) se recogieron otros datos que

evidencian aún más las debilidades del sistema para dar respuesta a los estudiantes de

Campus Virtual, entre dichos datos resaltan los siguientes: (1) el tiempo establecido como

límite máximo para recibir atención es 48 horas y las respuestas están demorando hasta 124

horas, (2) la misma situación puede ser consultada y atendida varias veces en diferentes

espacios, (3) los estudiantes obtienen respuestas diferentes de acuerdo a la persona

encargada de brindar el soporte.

Todo lo anterior llevó a la realización de una investigación completa al sistema de consejería

virtual en 2010. Dicho estudio se denominó “Temática de las Consultas de Consejería Virtual,

UNAD Colombia. Tipología y Jerarquización” (Moreno y Rotundo, 2010). Los resultados

obtenidos evidenciaron que el sistema de soporte de la consejería virtual de la UNAD

presenta en la actualidad debilidades que le dificultan atender de manera eficiente las

necesidades de la comunidad virtual de aprendizaje a la que sirve, especialmente las de los

estudiantes, quienes son los usuarios principales del servicio. Además, dicho estudio

establece como recomendaciones:

a) Implementar el menú de ayudas para uniformar y normalizar las respuestas dadas al

estudiante y atender de forma automática las consultas recurrentes, es decir aquellas que se

repiten varias veces. Sólo implementando un sistema de ayuda inteligente, el sistema de

consejería virtual daría respuesta de manera estandarizada y automatizada a

aproximadamente 10.000 consultas.

b) Crear un espacio en el campus virtual de acceso público que contenga opciones

estandarizadas en el menú de ayuda.

c) Utilizar la tipología obtenida para desarrollar una herramienta de declaración de errores.

d) Sistematizar el proceso de declaración de errores y sustituir el foro de atención por una

herramienta automática donde el estudiante no tenga que escribir problemas sino

seleccionarlos de un menú o sistema inteligente.

Según la literatura consultada, la incapacidad de los sistemas de soporte de responder a las

necesidades de los estudiantes en línea genera en ellos altos niveles de frustración e incide

negativamente en su desempeño, llegando algunas veces a ocasionar el abandono de los

cursos. (Davidson-Shivers y Rasmussen 2006, Borges 2005, Simonson, Smaldino, Albright y

Zvacek 2006).

Al terminar este proyecto, se pretende obtener una propuesta de agente inteligente para el

campus virtual donde los estudiantes tendrían un apoyo dirigido con mayor precisión a los

problemas de mayor frecuencia que afectan su proceso de aprendizaje, el cual, a su vez,

permita aplicar los principios del aprendizaje auto dirigido y la búsqueda de soluciones de

manera independiente, tan importante para la educación a distancia.

El estudio de esta problemática es factible debido a que existen registros de los datos

obtenidos de la tipología y jerarquización de consultas en los espacios asíncronos de la

Consejería Virtual y se cuenta con acceso irrestricto a esta información. Por otro lado, se ha

realizado como primer paso un estado del arte que permitirá determinar cuál es el modelo de

agente inteligente más apropiado para el campus virtual, asegurando que el alcance de la

investigación es también factible de manejar en el tiempo y los recursos propuestos para la

investigación.

Por todo lo anterior se ha establecido como formulación del problema a solucionar: ¿Cómo

diseñar un modelo de agente inteligente que permita el apoyo y orientación de estudiantes en

ambientes virtuales de aprendizaje y que sirva como sistema de soporte y orientación del

campus virtual Unad?

II. METODOLOGÍA DEL PROYECTO

Para poder llevar a cabo el objetivo propuesto en el proyecto de investigación: “Desarrollar un

modelo de agente inteligente para el apoyo a estudiantes en ambientes virtuales de

aprendizaje, que sirva como sistema de soporte y orientación en el campus virtual UNAD.”, se

presenta la siguiente metodología de trabajo.

El estudio corresponde a una investigación aplicada, en tanto se basa en la utilización de los

conceptos y desarrollos teóricos dados en los campos de la inteligencia artificial, los

ambientes virtuales de aprendizaje y en sistemas de soporte, para desarrollar un sistema tipo

inteligente como alternativa de solución a las necesidades de soporte que presentan los

estudiantes de la UNAD en el campus virtual, tomándose así como investigación aplicada

para el desarrollo de una innovación tecnológica.

La realización del proyecto se fundamenta en el análisis e investigación independiente de los

tipos más comunes de agentes inteligentes y técnicas de inteligencia artificial y su relación

con los sistemas de soporte para ambientes virtuales de aprendizaje, a través de un cuadro

comparativo donde se tengan en cuenta aspectos tales como: aplicabilidad, efectividad,

compatibilidad, rendimiento, versatilidad, y facilidad de programación.

De otro lado, el estudio también corresponde a un desarrollo tecnológico porque a lo largo de

la investigación se desarrollará un sistema tipo agente inteligente, en donde se evidencie la

aplicación de los modelos estudiados en el modelo resultante. En el momento el proyecto se

encuentra en el la segunda fase de desarrollo de todo el proceso, en la Figura 1 se muestran

las diferentes etapas que se han trazado para cumplir los objetivos planeados.

Figura 1. Esquema de trabajo por etapas

A manera de detalle cada etapa comprende:

Primera etapa. Realizar el estado del arte sobre agentes inteligentes y servicios de apoyo al

estudiante en ambientes virtuales de aprendizaje, el cual permitirá el cumplimiento del primer

objetivo relacionado con la determinación del tipo de agente inteligente apropiado para

desarrollar un sistema de apoyo a estudiantes de ambientes virtuales de aprendizaje. Además

se presenta y justifica el tipo de agente inteligente a utilizar en el diseño del sistema de

apoyo. En esta primera etapa se obtendrá como resultado el estado del arte como tal, el cual

se considera un producto conceptual.

Segunda etapa. De acuerdo al análisis y comparación cualitativa entre los agentes

inteligentes estudiados y su relación con los tipos de servicio de apoyo a estudiantes en

ambientes virtuales de aprendizaje y una vez seleccionado el tipo de agente inteligente a

implementar, se realiza el diseño del modelo de agente inteligente para el sistema de apoyo y

orientación a estudiantes en ambientes virtuales de aprendizaje. De tal forma que el producto

de esta etapa es el modelo es en sí mismo y corresponde a un producto de carácter

conceptual.

Tercera etapa. En esta etapa se determinan los componentes hardware, software y demás

requisitos que deben contemplarse en el desarrollo del sistema inteligente, acuerdo al modelo

de agente inteligente seleccionado y a las necesidades de consulta de los estudiantes en

campus virtual. Aquí se realiza un proceso de análisis de datos e información referente a las

necesidades de consulta de los estudiantes del campus virtual Unad, de acuerdo a la

jerarquía y tipificación de las temáticas de consulta obtenidas en el estudio “Temática de las

Consultas de Consejería Virtual, UNAD Colombia. Tipología y Jerarquización” (Moreno 2010),

el cual antecede a este proyecto y se convierte en la fuente de información principal en cuanto

a las necesidades y principales temáticas de consulta de los estudiantes del campus virtual

Unad. En esta etapa se genera el diseño como tal del sistema inteligente. Este producto es

conceptual.

Cuarta etapa. Se realiza la construcción del prototipo funcional del sistema inteligente que se

propone para el campus virtual de la UNAD, de acuerdo con el diseño establecido. El producto

como tal es el prototipo de sistema de agente inteligente, considerado como un producto

tecnológico. De acuerdo a las normas para construcción de prototipos de llevarán a cabo las

pruebas requeridas para el afinamiento del mismo, aclarando que se harán de forma

independiente, sin llegar a implementarlo y probarlo en el campus virtual de la UNAD.

Quinta etapa. Esta es la última fase del proceso, en donde de forma contundente se dará

respuesta a la formulación del problema ¿Cómo diseñar un modelo de agente inteligente que

permita el apoyo y orientación de estudiantes en ambientes virtuales de aprendizaje y que

sirva como sistema de soporte y orientación del campus virtual Unad?. En esta etapa se

realizará la sistematización completa del proceso de ingeniería del software llevado a cabo en

el diseño del modelo de agente inteligente para el sistema de apoyo y orientación a

estudiantes en ambientes virtuales de aprendizaje. Esta sistematización será un producto de

carácter conceptual y pedagógico. Aquí se confirmará la pertinencia del proyecto en cuanto a

los aportes a la Ingeniería del software, a nivel de modelado y diseño del sistema inteligente.

En cuanto a los instrumentos a aplicar, en esta investigación no se hace necesario ningún

instrumento de recolección de datos, ni guión de encuesta ni cuestionario con escala Likert, ya

que los datos ya existen: la información fue recogida durante los dos últimos años en los

Foros de la Consejería Virtual de la UNAD Colombia, donde los estudiantes habían publicado

sus consultas durante todo este tiempo. Esta información ya existente se denomina datos

secundarios y se constituye como base para el análisis en esta investigación: “Los datos

secundarios son datos que ya han sido recopilados por otras personas con sus propios

instrumentos o para propósitos diferentes (Thames Valley University, 2009) al de un

investigador”. Los datos secundarios que se constituyen la muestra de la investigación, por

otro lado, son válidos ya que, de acuerdo a la clasificación de Krysik (2005) son del nivel

“micro”, es decir que provienen de una fuente oficial, en este caso de la Vicerrectoría de

Medios y Mediaciones Pedagógicas de la UNAD como unidad en donde se realizó la

investigación que recopiló.

Por último, como fuentes secundarias, el tema se fundamenta en resultados de

investigaciones preliminares, desarrollos de software anteriores, consultas en revistas

científicas, académicas, ponencias, materiales escritos como libros, tutoriales y guías, así

como en páginas Web relacionadas con el tema.

III. AVANCES DE LA INVESTIGACIÓN

La primera parte de la investigación consiste en consolidar un estado de arte que permita el

diseño de un modelo de agente inteligente para el servicio de apoyo a estudiantes en

ambientes virtuales de aprendizaje, haciendo el estudio de teorías, casos de éxito e

investigaciones que se han publicado para resolver problemas similares a los determinados

en esta investigación.

Existen diferentes conceptos de la inteligencia artificial, cada una de ellas nos conducen a

definir dos aspectos básicos de la Inteligencia Artificial: entender y modelar sistemas

inteligentes y construir máquinas inteligentes. El primero de ellos da una visión científica de

la IA y el segundo ingenieril. Para José Cuena, [Cuena, 1997] la IA puede verse desde dos

perspectivas, como Ciencia, entendiendo la naturaleza de la inteligencia, y como Ingeniería,

construyendo artefactos que presentan una conducta inteligente. Juan Pazos [Pazos et

alt., 1997] afirma que la IA como Ciencia trata del estudio del comportamiento inteligente,

siendo su fin conseguir una teoría de la inteligencia que explique la conducta que observa

en seres de naturaleza inteligente y que guíe la creación de entes artificiales capaces

de alcanzar dicho proceder inteligente. Por otra parte, como Ingeniería la IA se ocupa de

los conceptos, la teoría y la práctica para la construcción de máquinas inteligentes. En

[Nilsson, 1971] se integra el concepto de Ciencia e Ingeniería, considerando que la IA tiene

como objeto el estudio del comportamiento inteligente en las máquinas. A su vez, el

comportamiento inteligente supone percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar

en entornos complejos. El concepto de IA se considera tan amplio que usualmente se

divide en dos clases, que [Kremer, 2001] explica con definiciones simples y concretas:

- IA débil. Maquinas que pueden actuar como si fueran inteligentes.

- IA fuerte. Máquinas que actúan inteligentemente con mentes reales y

conscientes.

Pensar que la IA pueda igualar o superar la inteligencia humana es difícil, hay

capacidades como el arte y las emociones que no se pueden imaginar en máquinas (IA

fuerte). Tal vez IA no debería ser comparada a la mente humana. El objetivo, sin

embargo, es conseguir una IA tan provechosa como sea posible y no simplemente

copiar el cerebro humano (AI Débil). [Rich y Knight, 1991] utiliza la definición de IA débil y

su uso en computadoras para determinar que el objetivo de la IA es estudiar cómo hacer

posible que los computadores realicen tareas que, por el momento, hacen mejor los

humanos. Este concepto guía el propósito de esta tesis, ya que se quiere construir un

sistema inteligente que, cooperando con los humanos y basándose en sus conocimiento,

optimice los resultados de una tarea crítica que actualmente realizan usando solo su

inteligencia.

Para llevar a cabo el objetivo global de la IA, esta se ha dividido en una serie de áreas de

investigación, cada una con unos propósitos específicos que permiten aportar

conocimientos y métodos particulares que ayudan al cumplimento de la meta general.

Entre estas están las redes neuronales artificiales, el procesamiento del lenguaje natural, la

visión artificial, el reconocimiento de formas, la robótica inteligente y los sistemas basados

en el conocimiento. Uno de los ejemplos más claros de IA débil serían los sistemas

basados en el conocimiento, entre los que se encuentran los sistemas expertos y los

sistemas de tutorización inteligentes.

Los Sistemas Basados en el Conocimiento centran su arquitectura y funcionamiento en

la visión cognoscitiva, es decir, de estructuración del conocimiento. Dentro de esta

estructura se puede distinguir la visión constructivista de los Sistemas de Tutorización

Inteligentes que pretenden que el utilizador, en general estudiante o aprendiz, guíe su

propio proceso de aprendizaje, mientras que los Sistemas Expertos tienen una visión

conductista dando una respuesta razonada a estímulos o factores externos.

Para el desarrollo del agente de esta investigación, el tipo de sistema concreto es el que

encierra a los Sistemas Basados en el Conocimiento, los cuales tratan problemas complejos

en un dominio determinado y necesitan un elevado conocimiento sobre el mismo. Sus

principios fundamentales son: Emulación de la capacidad de resolución del ser humano,

Utilización de las mismas fuentes del conocimiento que utiliza el experto humano y la

Aplicación a un dominio específico.

[Guida y Tasso, 1994] clasifica los Sistemas Basados en el Conocimiento según el papel

que realiza en el entorno en términos de responsabilidades y tareas. Esta

clasificación es la siguiente:

-

- Sistema soporte: Sistema que ayuda al usuario en su toma de decisiones pero no lo

remplaza. La responsabilidad última es del usuario, el sistema actúa como asesor o

consultor ofreciendo conocimientos y competencias.

- Sistema prescriptivo: Sistemas que dirigen al usuario en la ejecución de una tarea o

en la toma de decisiones. Necesita la participación del usuario, aunque el sistema puede

dirigir y controlar. La responsabilidad, en consecuencia, es compartida. Mejoran la

calidad del trabajo y reducen el tiempo de ejecución.

- Sistema autónomo: Sistemas que no interactúan con el usuario, sino que lo

remplazan, son autónomos en sus decisiones, por tanto la responsabilidad final es del

sistema.

[Waterman, 1986], por su parte, incide en el grado de evolución del sistema, es decir, en el

estado en que se encuentra respecto a su posible uso o aplicación. Su clasificación es la

siguiente:

- Prototipo de demostración: Sistema reducido que se utiliza para presentaciones y

demostraciones y hace referencia a un sistema más completo que está sin

desarrollar, aunque si especificado. Muestra que el futuro sistema será viable

solucionando una porción del problema.

- Prototipo de investigación: Sistema mediano que funciona de manera aceptable pero que

debe ser revisado y probado. Es una versión inicial del futuro sistema.

- Prototipo de campo: Sistema mediano o grande que está siendo probado en un entorno

real y responde a las expectativas.

- Modelo de producción: Sistema de gran tamaño ya probado en un entorno real de

usuario y que ha conseguido buenos resultados y responde a las necesidades de

eficiencia y calidad requeridas.

- Sistema comercial: Sistemas con las mismas características del modelo de

producción y que están siendo utilizados regularmente.

Los anteriores apartes han mencionado algunos de los aspectos más representativos en

cuanto a las generalidades y la clasificación de los sistemas inteligentes, enfatizando en los

sistemas basados en el conocimiento, dando como resultado que los autores del proyecto

estudien una de las siguientes posibilidades como solución para desarrollar el agente:

1. Diseño de un modelo de agente en el cual se puedan enlazar los clústers o jerarquías de

consultas que se establecieron como trabajo previo, con perfiles o estereotipos de estudiantes

(consultantes), de tal forma que con base en ello se pueda evaluar una técnica de aprendizaje

automático que permita hacer matching o emparejamiento, y de esta forma obtener la

respuesta adecuada a la pregunta o situación consultada.

2. Contando con la tipología y jerarquización de consultas atendidas en la consejería virtual y

el sistema de soporte de la Unad, es viable una solución vía estructuración de información con

sus respectivos mecanismos de navegación. Es decir, la implementación de una metodología

de refinamiento iterativo de preguntas, recorriendo la jerarquía hasta llegar a la pregunta

específica que se necesita solucionar. Aquí se pueden tener en cuenta las características y

perfiles del estudiante, usuario del sistema de soporte, ya que la respuesta dependería de

quién está preguntando, con esto se apuntaría a generar una respuesta personalizada.

3. Si la información no depende de las características del usuario, es diseñar un mecanismo

de búsqueda en el texto, tipo Google, o usar un esquema tipo recomendador de contenidos.

Para ello se establecería un mapa jerárquico de preguntas, a modo de sistema de Preguntas

Frecuentes - FAQ estructurada y una interfaz para navegarla; aprovechando que las

respuestas están predefinidas para cada pregunta.

Pensando en un sistema más inteligente involucraría, por ejemplo, opciones como:

- Un modelo en donde el usuario pudiera plantear la pregunta en lenguaje natural (español)

y el sistema le presentara las preguntas que cree se acercan a lo que está preguntando.

- Un modelo del usuario, que vaya registrando incidencias y sugiriendo áreas donde el

estudiante tiene o ha tenido problemas, de tal forma que el sistema le presente las

posibles soluciones y sugerencias de más temas o cosas por aprender.

- Optar por framework y/o herramientas ya construidas, que por sus características, se

pueda adaptar a un ambiente de aprendizaje virtual. Básicamente son plataformas

completas basadas en agentes para la colaboración, con aplicación al caso particular de

educación. En este caso, el diseño dependería de las especificaciones y requerimientos

propios de la herramienta seleccionada.

El trabajo que sigue consistirá en realizar un sistema de caracterización de las anteriores

alternativas, estableciendo parámetros tales como facilidad, pertinencia, tiempo de desarrollo,

costos, accesibilidad, adaptabilidad y otros más; para así contar con un marco de referencia

que ayude en la toma de decisiones en cuanto a la mejor opción de trabajo a seguir.

IV. CONCLUSIONES

La propuesta presentada en este artículo representa un gran aporte investigativo de las líneas

mencionadas: Ingeniería de software, Inteligencia artificial y Ambientes virtuales de

aprendizaje, puesto que los proyectos de este tipo son muy pocos.

El proceso investigativo generará productos de diferente índole:

- Cognitivos: estado del arte, modelo de agente inteligente para soporte a estudiantes en

ambientes virtuales de aprendizaje, el cual corresponde a un producto de carácter

conceptual, diseño del agente inteligente,

- Tecnológicos: prototipo de sistema de agente inteligente, sistematización completa del

proceso de ingeniería del software

- Pedagógico: proceso de ingeniería de software para el desarrollo del agente.

El diseño de un modelo de agente inteligente para el servicio de apoyo a estudiantes en

ambientes virtuales de aprendizaje, permitirá obtener el conocimiento experto necesario para

el desarrollo del agente inteligente, el cual se convierte en gran riqueza personal como

investigadores, para el equipo de trabajo y para el programa, también en general, para los

ingenieros de sistemas quienes pueden conocer varios aspectos del proceso que no son

tratados en los currículos universitarios, de esta manera pueden ampliar sus capacidades

profesionales orientándolos así, en los procedimientos utilizados en el desarrollo de sistemas

inteligentes para soporte.

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