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“Educación para todos con calidad global”

FI-GQ-GCMU-004-015 V. 000-27-08-2011

VI Encuentro Nacional de Investigación

Sistemas de soporte para ambientes virtuales de aprendizaje, basados en

agentes inteligentes

Bogotá – 19 de Septiembre de 2012

Ing. Pilar Alexandra MorenoMagister en E-Learning


PROBLEMA

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Atender a una población de más de 15.000 estudiantes

450 cursos que se ofrecen por mediación virtual

Las respuestas están demorando hasta 124 horas

Situaciones son consultadas y atendidas varias veces en diferentes

espacios

Los estudiantes obtienen respuestas diferentes de acuerdo a la persona

encargada de brindar el soporteSistema de soporte - Campus Virtual UNAD

Saturación en atención asincrónica: Foros

¿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?


Antecedentes

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Técnicas que apoyen procesos en AVAs

Técnicas de implementación de sistemas de soporte para AVAs

"Matriz de Servicios de Apoyo al Estudiante - Student Support

Services in e-learning" - Noruega

"Factores de evaluación de la calidad de la educación en línea"

– Estados Unidos

“Sincronía y conocimientos previos: efectos sobre el

aprendizaje y la consolidación de grupos” - TECNICE y EVED, UNAD-

Colciencias, 2005

“Sistema para la autorregulación del aprendizaje: Aula Inteligente”

- EVED, GUANE y WIKI WIKI, UNAD, 2007


Objetivos

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Determinar el tipo de agente inteligente

Diseñar el modelo de agente inteligente

Identificar los componentes del sistema

Construir un prototipo de sistema

Sistematizar el proceso

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


Tipo de estudio

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Inteligencia artificial

Ambientes virtuales de aprendizaje

Sistemas de soporte

Investigación Aplicada

Tipo inteligente

Estudiantes campus virtual UNAD

Innovación tecnológica

Desarrollo de sistema

Datos secundarios

Investigaciones preliminares

Desarrollos anteriores

Instrumentos


Metodología

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Resultados

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• Producto conceptualEstado del arte

• Producto conceptualModelo de agente

• Producto conceptualDiseño agente UNAD

• Producto tecnológicoPrototipo agente inteligente

• Producto conceptual pedagógico

Proceso Ingeniería software


Avances de la investigación

Estudio de teorías:

pedagógicas y de ingeniería

Casos de éxito

Investigaciones publicadas para

resolver problemas similares

Estado de arte

Diseño de un modelo de agente inteligente para el

servicio de apoyo a estudiantes en ambientes virtuales de aprendizaje



Inteligencia artificial

Entender y modelar sistemas inteligentes

Visión científica

Naturaleza de la ingeniería

Estudio de comportamiento

inteligente

Construir máquinas inteligentes

Visión ingenieril

Artefactos con conducta inteligente

Conceptos, teoría y práctica para

construcción de máquinas inteligentes

Comportamiento inteligente en las máquinas

[Cuena, 1997]

[Pazos, 1997]

[Nilsson, 1971]


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Inteligencia Artificial [Kremmer, 2001]

IA débil

Máquinas que pueden actuar como si fueran

inteligentes.

IA fuerte

Máquinas que actúan

inteligentemente con mentes reales y

conscientes.

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 sólo su inteligencia.



AVANCES DE LA INVESTIGACIÓN

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IA- Áreas de investigación

Redes neuronales artificiales

Procesamiento de lenguaje

naturalVisión artificial Reconocimiento

de formasRobótica

inteligente

Sistemas basados en el conocimiento

Sistemas expertos

Sistemas de tutorización

Sistemas recomendadores


[Guida y Tasso, 1994] – Según el papel que

realiza en el entorno


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Sistemas Basados en el Conocimiento

Sistema soporteSistema prescriptivoSistema autónomo

[Waterman, 1986] - Según el grado de evolución

del sistema

Prototipo de demostración Prototipo de investigaciónPrototipo de campoModelo de producciónSistema comercial

Responsabilidades y tareas



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Inteligencia Artificial [Kremmer, 2001]

IA débil

Máquinas que pueden actuar como si fueran

inteligentes.

IA fuerte

Máquinas que actúan

inteligentemente con mentes reales y

conscientes.

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 sólo su inteligencia.


Posibilidades para desarrollar el agente

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Tipo de agente

Opción 1•Clústers o jerarquías de consultas•Estereotipos de estudiantes•Matching o emparejamiento

Opción 2•Vía estructuración de información•Mecanismos de navegación•Refinamiento iterativo de preguntas: Recorrido a través de jerarquías de preguntas•Características y perfil del estudiante

Opción 3•Mecanismo de búsqueda en el texto•Esquema tipo recomendador de contenidos•Mapa jerárquico de preguntas – Tipo FAQ estructuradas, con interfaz para navegarlo



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Plantear 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

registre incidencias,

realice sugerencias de

acuerdo a problemas anteriores:

más temas o cosas por aprender.

Sistemas más

inteligentes Framework

y/o herramientas

ya construidas, que por sus

características, se pueda

adaptar para AVA.



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Toma de decisión:

mejor opción de trabajo a

seguir?

Caracterización de alternativas

Parámetros como facilidad,

pertinencia, tiempo de desarrollo,

costos, accesibilidad,

adaptabilidad y otros

Marco de referencia


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GRACIAS POR SU ATENCION

Pilar Alexandra MorenoUniversidad Nacional Abierta y a Distancia

UNAD [email protected]

Erika María Sandoval ValeroUniversidad Nacional Abierta y a Distancia


Carlos Alberto Rojas LópezUniversidad Nacional Abierta y a Distancia



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