vendimia 2012 presentacion
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“Educación para todos con calidad global”
FI-GQ-GCMU-004-015 V. 000-27-08-2011
Vendimia 2012
Sistemas de soporte para ambientes virtuales de aprendizaje, basados en
agentes inteligentes
Villa de Leyva – Noviembre 7 de 2012
Ing. Pilar Alexandra MorenoMagister en Ingeniería de Software
Magister en E-Learning
Simposio No. 12 “Experiencias significativas y desafíos en educación virtual y a distancia, redes de aprendizaje y gestión del conocimiento”
“Educación para todos con calidad global”
FI-GQ-GCMU-004-015 V. 000-27-08-2011
Vendimia 2012
“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).
“Educación para todos con calidad global”
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?
“Educación para todos con calidad global”
Algunos referentes
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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
“Educación para todos con calidad global”
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
“Educación para todos con calidad global”
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
“Educación para todos con calidad global”
Metodología
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“Educación para todos con calidad global”
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
“Educación para todos con calidad global”
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
“Educación para todos con calidad global”
Avances de la investigación
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]
“Educación para todos con calidad global”
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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
“Educación para todos con calidad global”
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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
Avances de la investigación
“Educación para todos con calidad global”
[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
Avances de la investigación
“Educación para todos con calidad global”
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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
“Educación para todos con calidad global”
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
“Educación para todos con calidad global”
Posibilidades para desarrollar el agente
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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.
“Educación para todos con calidad global”
Posibilidades para desarrollar el agente
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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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Vendimia 2012
“Educación para todos con calidad global”
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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
UNAD [email protected]
Carlos Alberto Rojas LópezUniversidad Nacional Abierta y a Distancia
UNAD [email protected]
Vendimia 2012