Autor: Yaneidis Hernández Orozco / yaneidis.hernandez@scu.jovenclub.cu
Resumen:
Un sistema tutor inteligente (STI) actúa como un tutor particular del estudiante, por lo que debe poseer libertad para actuar de acuerdo a las necesidades del estudiante. A través de estos se puede lograr una enseñanza personalizada mejorando la calidad de la enseñanza y el acceso a la educación. Tienen como objetivo reforzar los procesos de enseñanza, así pueden utilizarse de forma más eficiente los recursos humanos limitados disponibles. Permite al tutor humano hacerse cargo de forma personalizada sólo de un cierto número de tareas que el sistema no puede realizar, o que sean muy difíciles de implementar. Esta perspectiva de la enseñanza tiene al estudiante como el centro del proceso educativo, siendo éste quien regula su aprendizaje.
Palabras claves: Sistemas tutores inteligentes, enseñanza educativa, tecnologías, Intelligent tutoring systems, educational teaching, technology.
Abstract:
An intelligent tutoring system (ITS) acts as a private tutor of the student, so that must have freedom to act according to the needs of the student. Through these you can achieve personalized learning improving the quality of education and access to education. They aim to strengthen the teaching, so they can be used more efficiently limited human resources available. Allows the human tutor personalized take over only a certain number of tasks that the system can not perform, or are very difficult to implement. This perspective of teaching is the student as the center of the educational process, and this is who regulates their learning.
Introducción:
El impacto de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) toca muy de cerca a los sectores educacionales, propiciando modificaciones en las formas tradicionales de enseñar y aprender. El avance incesante de la tecnología no parece tener freno; el reto radica en prepararse como institución y lograr que sus educandos se adapten a los cambios de manera rápida y efectiva, con un mínimo gasto de recursos humanos y materiales. Entre las claves fundamentales para el éxito está lograr que el aprendizaje se convierta en un proceso natural y permanente para estudiantes y docentes.
Con las trasformaciones constantes en las TIC y la búsqueda de mejoras en los procesos docentes, han surgido nuevas estrategias en el proceso docente educativo, entre los que se encuentran los STI. Estos tienen como objetivo imitar a los tutores humanos en su habilidad para determinar en cada caso: qué enseñar, cuándo enseñar y cómo enseñar, en lo posible, de un modo autónomo. Estos sistemas se originaron en el momento que la Inteligencia Artificial (IA) estaba trabajando en el trascendente objetivo de imitar la inteligencia natural mediante la creación de máquinas que “pensaran” como los humanos. La emulación de la cognición humana con computadoras no alcanzaba el éxito deseado porque partía de un principio equivocado: asumir que las personas piensan como una computadora. La crisis resultante provocó la revisión de los objetivos de la IA, y como consecuencia, el progreso del área en temas como los Sistemas Expertos. Estos sistemas fueron productivos porque se concentraron en sistemas que fueran útiles en vez de crear «máquinas pensantes».
El nombre Sistema Experto deriva del término «sistema experto basado en conocimiento». Un Sistema Experto (SE) es un sistema que emplea conocimiento humano capturado en una computadora para resolver problemas que normalmente requieran de expertos humanos. Los sistemas bien diseñados imitan el proceso de razonamiento que los expertos utilizan para resolver problemas específicos. Dichos sistemas pueden ser utilizados por no-expertos para mejorar sus habilidades en la resolución de problemas. Los SE también pueden ser utilizados como asistentes por expertos.
Actualmente, la investigación sobre los STI busca diseñar sistemas de aprendizaje fundamentados en principios propios y en nuevas teorías de aprendizaje así como su implementación con herramientas actuales. La evolución del área ha ido desde diseños generales hacia aplicaciones específicas con nuevas tecnologías (especialmente agentes) y nuevos estilos de sistemas (ambientes y sistemas colaborativos). Esta área de investigación se reconoce como Inteligencia Artificial en Educación (IAED).
Desarrollo:
Los STI surgieron como una evolución de los Sistemas de Instrucción Asistida por Computador (CAI), primeramente se les llamó ICAI (Enseñanza Inteligente Asistida por Computadora) nombre que aún se utiliza. Comenzaron a desarrollarse con la idea de poder impartir el conocimiento usando alguna forma de inteligencia para poder asistir y guiar al estudiante en el proceso de aprendizaje. Se buscó emular el comportamiento de un tutor humano, es decir, a través de un sistema que pudiera adaptarse al comportamiento del estudiante, identificando la forma en que el mismo resuelve un problema a fin de poder brindarle ayudas cognitivas cuando lo requiera.
Estos sistemas son programas que portan conocimientos sobre cierta materia y cuyo propósito es trasmitir estos conocimientos a los alumnos mediante un proceso interactivo individualizado, intentando simular la forma en que un tutor o profesor guiaría al alumno en el proceso de enseñanza-aprendizaje. El término inteligente se refiere a la habilidad del sistema para decidir qué enseñar, cuándo enseñar y cómo enseñar, simulando la actividad de un profesor real. Para lograrlo, un STI debe encontrar la información relevante sobre el proceso de aprendizaje del estudiante y aplicar el mejor medio de instrucción según sus necesidades individuales.
Un tutor inteligente, es un sistema de software que utiliza técnicas de IA para representar el conocimiento e interactúa con los estudiantes para enseñárselo adaptandose de esta forma a las características cognitivas de cada estudiante.
Los STI han demostrado su efectividad en diversas aplicaciones de los procesos de enseñanza-aprendizaje. Sin embargo; su construcción implica un complejo e intenso trabajo de ingeniería del conocimiento, que impide un uso más general y aprovechamiento óptimo. La arquitectura de un STI, descrito en la figura 1, comprende un módulo del dominio, un módulo del estudiante y un módulo pedagógico, que operan de forma interactiva y se comunican a través de un módulo central que suele denominarse módulo entorno.
Módulo del Estudiante
El módulo del estudiante está presente en todos los trabajos en los que se describe la arquitectura básica de un STI. Puede afirmarse que el modelo del estudiante es un problema de investigación que debe enfocarse desde todas sus aristas con el fin de obtener una representación de las características del estudiante completa y precisa. Algunos autores como se referencia a continuación toman en consideración características tales como: el estilo de aprendizaje, el nivel de conocimiento, la información personal o la combinación de algunas de ellas:
- Estilos de aprendizaje: conjunto de características psicológicas, rasgos cognitivos, afectivos y fisiológicos que suelen expresarse conjuntamente cuando una persona debe enfrentar una situación de aprendizaje. Los rasgos cognitivos tienen que ver con la forma en que los estudiantes estructuran los contenidos, forman y utilizan conceptos, interpretan la información, resuelven los problemas, etc. Los rasgos afectivos se vinculan con las motivaciones y expectativas que influyen en el aprendizaje, mientras que los rasgos fisiológicos están relacionados con el biotipo y el biorritmo del estudiante.
- Nivel de conocimiento: características propias de cada estudiante referente al grado de conocimiento que posee acerca de conceptos, temas y asignaturas.
- Información personal: datos como la edad, género, idioma, y otras informaciones que pueda ser de interés.
Módulo del Dominio
El módulo del dominio, denominado también como módulo experto, proporciona los conocimientos del dominio. Satisface dos propósitos diferentes. En primer lugar, presentar la materia de la forma adecuada para que el alumno adquiera las habilidades y conceptos, lo que incluye la capacidad de generar preguntas, explicaciones, respuestas y tareas para el alumno. En segundo lugar, el módulo del dominio debe ser capaz de resolver los problemas generados, corregir las soluciones presentadas y aceptar aquellas soluciones válidas que han sido obtenidas por medios distintos.
En este módulo, el conocimiento a ser enseñado por el STI debe organizarse pedagógicamente para facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Módulo Pedagógico
Decide qué, cómo y cuándo enseñar los contenidos del tutor, adaptando sus decisiones pedagógicas a las necesidades del estudiante. Algunos autores le denominan módulo tutor, ya que es el encargado de comparar las características de los estudiantes con el contenido a enseñar y elegir la mejor forma de tomar las decisiones pedagógicas oportunas, adaptándose en cada momento al estudiante.
Módulo Entorno
El módulo entorno gestiona la interacción de las otras componentes del sistema y controla la interfaz persona-computadora.
Especifica y da soporte a las actividades del estudiante y a los métodos que se usan para realizar dichas actividades. Los entornos deben ser fáciles de utilizar y atractivos, de forma que el alumno pierda el mínimo tiempo posible en aprender a utilizar el entorno y pueda centrar toda su atención en el proceso de enseñanza-aprendizaje del contenido.
Modelado del estudiante en los STI
El modelado del alumno es un problema central en el diseño y desarrollo de los STI. En efecto, si la característica que distingue a los STI de los Sistema de Enseñanza-Aprendizaje es su capacidad de adaptación al alumno; entonces un STI debe ser capaz de determinar con la mayor precisión y rapidez posible cuál es el estado cognitivo y afectivo-motivacional del estudiante; para poder personalizar el proceso de enseñanza-aprendizaje.
El problema del modelado del alumno está en seleccionar la estructura de datos para representar toda la información relativa al alumno y elegir el procedimiento que se utiliza para realizar el diagnóstico. Evidentemente ambos componentes están estrechamente relacionadas, y por tanto se diseñan y desarrollan simultáneamente.
Con el avance de las tecnologías se encuentran muchísimos STI en todo el mundo, unos al alcance de todos, otros con acceso más restringido, pero todos ofreciendo servicios en los diferentes destinos. A continuación enunciamos algunos ejemplos de soluciones existentes de STI.
Herramienta de Autoría (HEDEA)
Es una herramienta de autoría que trabaja con un laboratorio virtual y permite desarrollar un STI a partir de la definición temática de un curso. Dichos STI se basan en modelos probabilísticos partiendo del temario pesado de un curso. La generación del modelo del estudiante se realiza de manera automática y es transparente al usuario. Los STI generados por la herramienta son asociados a un laboratorio virtual existente. El modelo del estudiante toma en cuenta los valores de experimentos previos lo cual permite darle mayor valor al historial o a su último resultado.
HESEI
Es una herramienta de autor que facilita la elaboración de STI a usuarios no expertos en el campo informático; pero sí en dominios donde ejercen su profesión como docentes. Como filosofía de trabajo de este software se definen dos fases bien delimitadas: diseño del STI y trabajo con la herramienta computacional HESEI. Esto facilita al experto en la materia representar a plenitud su saber humano, lo que resulta un trabajo muy engorroso para un ingeniero del conocimiento debido a la disimilitud de materias y a la complejidad de poder asimilar la experiencia humana. Esta herramienta está diseñada para realizar STI utilizando MC (Mapa conceptual), pero no es multiplataforma, además es una aplicación de escritorio.
En la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) se desarrollan producciones de software para la salud y equipos médicos, educación, telecomunicaciones, bioinformática, y otras, vinculadas con diferentes instituciones, contribuyendo al desarrollo de la genética médica en el país. Se han desarrollado Sistemas Expertos para diferentes ramas, siendo la medicina la rama más común y difundida en estos. A continuación se exponen varios ejemplos de sistemas expertos desarrollados en la UCI, la mayoría de estos desarrollados utilizando sistemas basados en reglas.
SEGEDIS (Sistema Experto para el diagnóstico médico de las enfermedades genéticas con Dismorfias): creado con el objetivo de proporcionar a los genetistas cubanos una herramienta en el apoyo a sus decisiones. Además permite a los genetistas del Centro Nacional de Genética Médica (CNGM) que poseen los permisos de administración sobre la misma, agregar nuevas enfermedades, actualizando sistemáticamente la aplicación, y de esta forma brindar una mejor atención a los pacientes.
SEDIM-SV utilizando la metodología Weiss-Kulikowski. Este es un Sistema Experto de Diagnóstico Médico de Sepsis Vaginales (SEDIM-SV), como medio de ayuda, para la consulta de Ginecología de la Universidad de las Ciencias Informáticas.
Conclusiones:
- Los STI han demostrado su efectividad en diversas aplicaciones de los procesos de enseñanza-aprendizaje. Sin embargo; su construcción implica un complejo e intenso trabajo de ingeniería del conocimiento.
- Los STI aun no disponen de un estilo de aprendizaje lo suficientemente adaptable a las necesidades de los usuarios en relación con los conocimientos previos y a la capacidad de evolución de cada estudiante.
- Estos sistemas centran la atención particularmente en el estudiante donde son sus necesidades las que deben prevalecer.
- Promueve alternativas al tutor humano, al utilizar estrategias para guiar a sus estudiantes y para los estudiantes que buscan aprender en forma más autónoma.
Referencias Bibliográficas:
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Desarrollo del sistema SEDIM-SV utilizando la metodología Weiss-Kulikowski. (Junio, 2008). Recuperado el 12 de agosto del 2014, de http://biblioteca.ucm.es/tesis/med/ucm-t29394.pdf
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Sistema Experto para el diagnóstico médico de las enfermedades genéticas con dismorfias (SEGEDIS). (2011). Recuperado el 12 de agosto del 2014, de http://publicaciones.uci.cu/index.php/SC/article/viewFile/477/462
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