Cooperative intelligent agents on the web to support learning: An example of an educational simulator for mathematics

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1 Cooperative intelligent agents on the web to support learning: An example of an educational simulator for mathematics Agentes Inteligentes cooperativos en la Web para apoyar el aprendizaje: Un ejemplo de un simulador educativo para matemáticas ABSTRACT This paper highlights the main aspects in design and development of an educational software tool that belongs to the simulators category, proposed as an example of an educational tool based on intelligent agents for the mathematics field. This educational simulator was designed using a multiagent system with an ontology in order to improve the application performance and the feedback to students in web learning environments. Simulator was completely developed in Java programming language under J2EE specification with the Java Server Faces framework using open source tools. In addition the pedagogical design was based on the constructivism pedagogical model and the problem based learning model in order to develop an innovative tool focused on a modern approach in education and proposing, an example of design and development of educational software in mathematics for the Web 2.0 supported by a multiagent system and semantic web. RESUMEN Este documento destaca los aspectos principales de diseño e implementación de una herramienta de software educativo perteneciente a la clasificación de simuladores, propuesta como un ejemplo de una herramienta educativa basada en agentes inteligentes para el campo de las matemáticas. El simulador educativo fue diseñado utilizando un sistema multiagente y una ontología, e implementado completamente en Java bajo la especificación J2EE con el framework Java Server Faces JSF. Adicionalmente el diseño pedagógico está basado en el modelo constructivista y el modelo didáctico de aprendizaje basado en la resolución de problemas para obtener una herramienta innovadora centrada en un enfoque moderno en educación y como un ejemplo de diseño y desarrollo de software educativo en matemáticas para la Web 2.0 soportado por un sistema multiagente y web semántica. Categories and Subject Descriptors I.2.11 [Artificial Intelligence]: Distributed Artificial Intelligence intelligent agents, multiagent systems. General Terms Algorithms, Performance, Design. Keywords Cooperative Multiagent System, ontology, semantic web, e- learning. Palabras Clave Sistema multiagente cooperativo, ontología, web semántica, e- learning. 1. INTRODUCCIÓN El desarrollo de herramientas de carácter educativo para apoyar los procesos de enseñanza y aprendizaje para diversas áreas del conocimiento demanda el uso de tecnologías eficientes e innovadoras que permitan optimizar los recursos disponibles en los contextos educativos y se adapten a las necesidades de los estudiantes y profesores. En este sentido la evolución y rápido crecimiento de tecnologías como la Web semántica y los agentes inteligentes brindan una opción para la implementación de herramientas de software educativo versátiles, adaptativas y que se alejan de la concepción de software educativo tradicional y marcan una tendencia hacia el software educativo para la Web 2.0. Adicionalmente el desarrollo creciente de plataformas para agentes inteligentes como el Java Agent Development Framework JADE o la plataforma Zeus, junto con herramientas para la manipulación de agentes en aplicaciones J2EE como Jade4Spring [11] y Bluejade, brindan elementos importantes para el desarrollo de aplicaciones de carácter educativo en Colombia, para

2 Colombia y para el mundo optimizando los recursos educativos y de infraestructura con que cuenta el país y creando nuevos espacios para la implementación de software con estas tecnologías. El simulador educativo de graficas cónicas se ha implementado usando la tecnología de agentes inteligentes y Web semántica buscando optimizar algunos procesos desarrollados por el sistema de simulación de la herramienta educativa y proponiendo por otro lado un paso hacia la implementación de software para ambiente Web usando tales tecnologías e impulsando el desarrollo de estas tecnologías en Colombia. 2. PERSPECTIVA GENERAL En el área de las matemáticas los simuladores educativos son herramientas útiles para la enseñanza de temas que son difíciles de presentar en un salón de clase común debido a que a veces no se cuenta con los medios apropiados para ello o cuando las temáticas tienen un alto contenido grafico tal como lo es el caso de representar secciones cónicas tales como la parábola, la elipse, la hipérbola o la circunferencia en coordenadas rectangulares usando papel y lápiz con la precisión apropiada y cuando se requiere que el estudiante identifique y relacione las características de la ecuación con la gráfica generada y no se cuenta con medios apropiados como una pizarra digital o una calculadora graficadora. En este sentido un simulador educativo para el área de las matemáticas diseñado con una combinación equilibrada y clara entre tecnología eficiente y optima junto con un enfoque pedagógico y didáctico moderno se convierte en una herramienta que brinda la posibilidad tanto al estudiante como al profesor de vivir diversas experiencias en los contextos de enseñanza aprendizaje de la matemática apoyando y fortaleciendo el trabajo en el aula de clase y fuera de ella, para fortalecer el aprendizaje por descubrimiento, la investigación, la validación de hipótesis, desarrollando múltiples destrezas en la dimensión lógicomatemática y habilidades en la resolución de problemas. El simulador educativo propuesto tiene en cuenta los anteriores elementos, y el objetivo es contar con una herramienta que permita dibujar graficas cónicas en coordenadas rectangulares de forma eficiente, interactiva y clara, para apoyar los procesos de aprendizaje de los estudiantes en esta temática. Así como permitirle al profesor identificar fortalezas y debilidades de los estudiantes que hacen uso del simulador. De forma similar se busca la optimización de recursos informáticos, de red y logísticos siendo accesible desde cualquier equipo conectado a Internet y con un consumo muy bajo de recursos del lado del cliente. A nivel tecnológico la herramienta educativa fue diseñada con un sistema multiagente cooperativo implementado en la plataforma JADE, con una ontología diseñada en lenguaje OWL Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the first page. To copy otherwise, or republish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specific permission and/or a fee. Conference 10, Month 1 2, 2010, City, State, Country. Copyright 2010 ACM /00/0010 $ (Ontology Web Language) y se encuentra en funcionamiento desde un servidor de aplicaciones de tal manera que el sistema de agentes inteligentes funcione y atienda cualquier usuario de la herramienta educativa conectado por medio de Internet, este sistema multiagente se encarga de asistir al usuario durante el proceso de graficación de una sección cónica como puede ser una parábola, una hipérbola, una circunferencia o una elipse en un sistema de coordenadas rectangulares para el área de las matemáticas. 3. EL SIMULADOR EDUCATIVO 3.1 Componente Modular El simulador Web educativo ha sido diseñado por componentes dentro de los cuales se destacan el componente pedagógico y didáctico, el componente tecnológico y el componente estructural. En el componente tecnológico se detalla la aplicación del sistema de agentes inteligentes en el funcionamiento del simulador educativo, y se especifican las características principales del sistema de simulación. El simulador está conformado por los siguientes subsistemas: Sistema de registro, sistema didáctico, sistema de seguimiento, sistema de simulación, sistema teórico y sistema de ayuda; cada uno de los cuales cumple funciones específica y se integran para dar forma a la herramienta educativa. En la figura 1 se presenta un esquema de los distintos subsistemas del simulador Web educativo. Figura 1. Componentes del simulador educativo. La función de cada uno de los sistemas se describe a continuación: Sistema de Registro: Este sistema se encarga de gestionar el acceso por parte de los usuarios y habilita un perfil para el estudiante, el docente y el administrador. Sistema Didáctico: Esta diseñado con base en el modelo pedagógico constructivista y en el modelo didáctico de aprendizaje basado en la resolución de problemas le permite al estudiante plantear problemas para ser solucionados en el sistema de simulación y al docente le permite crear test para identificar fortalezas y debilidades de los estudiantes. Sistema de Simulación: Este sistema le permite al estudiante visualizar una sección cónica determinada a partir de los valores que defina para los coeficientes de la ecuación. Este sistema es apoyado por agentes inteligentes que tienen como base de

3 conocimiento una ontología especificada en el lenguaje OWL- DL. Sistema de Seguimiento: Este sistema le permite al docente tener un reporte en tiempo real de las actividades de simulación desarrolladas por los estudiantes y puede comentar dichas actividades para dar asesoría al estudiante en su proceso de aprendizaje. Sistema Teórico: Este sistema le brinda al estudiante acceso a información relacionada con la temática de gráficas cónicas, esta información puede ser consultada por el estudiante en cualquier momento. Sistema de Ayuda: Este sistema le brinda ayuda al estudiante sobre las distintas funciones del simulador y la forma de utilizarlas. 3.2 Componente Tecnológico y el sistema multiagente El proyecto se constituye como un aplicativo Web desarrollado bajo la especificación Java 2 Enterprise Edition (J2EE) versión 1.4 [13], junto con el framework Java Server Faces JSF en su versión 1.1. El servidor de aplicaciones utilizado para el despliegue de la aplicación es Jboss con el servidor web Apache Tomcat 5.5. Adicionalmente, el proyecto utiliza agentes inteligentes [5] para lograr una mayor eficiencia en el proceso de simulación, reducir el consumo de recursos por parte de los clientes de la aplicación, fortalecer el proceso de retroalimentación temática hacia el estudiante y asistir al estudiante durante el proceso de simulación. El sistema de simulación está integrado por 2 agentes inteligentes, que son el agente de simulación y el agente monitor. El agente monitor tiene como tarea principal validar los valores seleccionados para los coeficientes de la ecuación que describe una sección cónica, y de acuerdo al cambio de los coeficientes indicarle al estudiante el tipo de sección cónica que se está generando. De esta manera se logra un proceso de retroalimentación directa de información para el estudiante, que es hecha directamente por el agente inteligente cuando reacciona a los estímulos generados por el estudiante cuando cambia los valores de la ecuación que desea simular. Este agente ha sido construido bajo una arquitectura reactiva. El segundo agente inteligente, el agente de simulación, se encarga del proceso de simulación, su función es determinar exactamente cuál es la grafica correspondiente a la ecuación que ha definido el estudiante y para ello consulta una ontología [4] que ha sido desarrollada sobre la temática de gráficas cónicas. La ontología se convierte en la base de conocimientos del agente inteligente, ésta ontología es consultada por los agentes usando el motor genérico de inferencia de JENA [8] en modo de encadenamiento hibrido y mediante el lenguaje SPARQL [12] se hacen consultas a la ontología, de tal manera que el agente pueda inferir que tipo de grafica genera la ecuación. Este agente inteligente ha sido definido bajo una arquitectura de agentes tipo hibrida. Por otro lado algunas reglas de inferencia que usa el motor de Jena han sido diseñadas para trabajar en modo de encadenamiento hacia adelante y otras funcionan en modo de encadenamiento hacia atrás. El funcionamiento del sistema multiagente cooperativo se aprecia en la figura 2 el cual está basado en la propuesta de AgentOWL [10]. Student Interface (Simulation Process) XML-RPC calls Simulation s Agent RDF/OWL, SPARQL XML-RPC calls ACL Language JENA Monitor Agent RDF/OWL, SPARQL JADE Agent Platform Ontology (Conic Sections) Figura 2. Funcionamiento del sistema multiagente cooperativo en la plataforma JADE.

4 Los dos agentes principales han sido implementados en lenguaje Java y coexisten en un contenedor proporcionado por la plataforma JADE (Java Agent Development Framework) [1] que cumple con el estándar FIPA [6]. Los agentes se comunican entre sí para intercambiar información usando el lenguaje ACL (Agent communication language) con mensajes de tipo Inform y request. La platforma JADE que contiene el sistema multiagente y El administrador de la herramienta educativa cuenta con un modulo especial mediante el cual puede monitorear el estado de la plataforma de agentes y tiene opciones para iniciar o detener el contenedor de agentes inteligentes sobre el servidor de aplicaciones J2EE JBoss. De forma similar el administrador tiene privilegios para crear los agentes inteligentes y monitorear su estado, puesto que estos agentes son el elemento primordial en el proceso de simulación de la herramienta educativa. Todas estas tareas de administración de la plataforma pueden ser realizadas remotamente desde cualquier equipo conectado a Internet. La plataforma JADE se despliega sobre el servidor de aplicaciones JBoss, haciendo uso de Jade4Spring [11], de tal manera que se puedan manipular los agentes inteligentes usados en el proyecto desde un ambiente Web J2EE. Debido a que los agentes y la plataforma de agentes residen en el servidor el consumo de recursos es muy bajo para el cliente, ya que solo requiere tener el navegador de Internet activo para poder usar la aplicación. Todas las operaciones y gestión de recursos del sistema de agentes y de la plataforma de agentes se realizan en el servidor de aplicaciones. Paralelamente el sistema ha sido diseñado para soportar una alta concurrencia de usuarios, y se ha probado el desempeño del sistema de agentes para trabajar con múltiples usuarios concurrentemente. Todos los usuarios de la aplicación pueden acceder a ésta desde cualquier computador con conexión a Internet y usan el sistema de agentes residente en el servidor de aplicaciones. Adicionalmente la comunicación entre el sistema multiagente y cada uno de los usuarios de la aplicación es permitida por AgentOWL [10]. La ontología que representa el conocimiento en la temática de gráficas cónicas en coordenadas rectangulares se implementó usando el editor de ontologías Protégé [14]. En la ontología se definieron los conceptos básicos de la temática como lo son sección cónica y como subclases de ésta, se tienen las clases parábola, hipérbola, circunferencia y elipse, adicionalmente se tuvieron en cuenta los conceptos de ecuación, gráfica y mintermino de ecuación. La ontología esta especificada en el lenguaje OWL-DL La ontología del sistema y las reglas de inferencia El sistema multiagente cooperativo utiliza una ontología en la cual se ha modelado el conocimiento del área de secciones cónicas, esta ontología se diseño en lenguaje OWL-D, y por medio del motor genérico de inferencia de Jena [7] se puede consultar la ontología, para ello el sistema cuenta con un conjunto de reglas de inferencia que son usadas junto con el motor de inferencia para que por medio de encadenamiento hacia delante y hacia atrás se pueda determinar el tipo de sección cónica que el estudiante desea consultar. En la ontología, una conica, una ecuación y la gráfica, son conceptos de la realidad que han sido modelados con el fin de que los agentes tengan conciencia sobre dichos conceptos. Por otro lado la ecuación de una sección cónica sigue la forma matemática Ax 2 + By 2 + Cx + Dy + E = 0 y el tiempo de procesamiento para su calculo numérico ses de aproximadamente 120 milisegundos, sin embargo mediante el uso de la ontología el sistema multiagente puede determinar el tipo de sección cónica en menos de 40 milisegundos lo cual supone una reducción del 33% en el tiempo de procesamiento, por lo tanto el uso de sistemas multiagente cooperativos y ontologías puede optimizar procesos en sistemas computacionales. 3.3 Simulando una Sección cónica en la herramienta educativa El proceso de simulación de una sección cónica comienza cuando el estudiante, selecciona la opción de simulación desde la interfaz principal del simulador una vez se ha autenticado ante el sistema. El primer paso del proceso de simulación para el estudiante es seleccionar un problema que desee resolver usando la simulación. Luego de realizar esta tarea, el estudiante es redirigido al escenario de simulación, una vez un usuario ingresa al escenario de simulación los agentes inteligentes del sistema se preparan para atender las solicitudes del usuario, en este escenario de simulación el estudiante debe definir los valores correspondientes a cada uno de los 5 coeficientes que componen la ecuación de una sección cónica; cada vez que el estudiante define uno de los coeficientes el agente de simulación verifica en su fuente de conocimiento (ontología) el tipo de gráfica que se generaría a partir de la ecuación, y le informa al estudiante cual es el tipo de gráfica generado. De esta manera se logra un proceso de retroalimentación de los conceptos que debe manejar el estudiante y mediante un proceso exploratorio el estudiante va aprendiendo por descubrimiento de conceptos. Una vez el estudiante ha definido todos los valores y la ecuación esta lista para ser simulada, entonces el agente monitor informa al agente de simulación y el agente de simulación determina finalmente el tipo de gráfica generado y luego presenta al estudiante la gráfica correspondiente a la ecuación definida. En la figura 3 se muestra una gráfica de lo que ve el estudiante cuando se grafica una sección cónica. 4. METODOLOGÍAS DE DESARROLLO El marco metodológico del proyecto esta definido a partir de la combinación entre distintas metodologías, entre las que se encuentran, la metodología para el desarrollo de software educativo de Álvaro Gálvis Panqueva [3], utilizada para el diseño y desarrollo del componente de software educativo. Para el modelamiento de la ontología se uso el Ontology Development Process [2] del Methontology Framework, teniendo en cuenta que se selecciono una de las variadas alternativas que existen para modelar la ontología teniendo en cuenta el dominio del problema. Adicionalmente para el diseño del sistema de agentes se utilizó la metodología Mas- CommonKADS [7], definiendo el modelo del agente, el modelo de tareas, el modelo de organización, el modelo de

5 comunicación, y el modelo de diseño. Estas metodologías componen un marco metodológico completo a partir del cual se diseño y construyó la herramienta educativa. Figura 3. Resultado de la simulación de una sección cónica con diferentes parámetros soportada por el sistema multiagente. 5. CONCLUSIONES El uso de agentes inteligentes en el desarrollo de aplicaciones Web, permite explorar nuevas posibilidades en la solución de problemas complejos de simulación y abre nuevas perspectivas en el desarrollo de software en Colombia. Los agentes inteligentes son elementos versátiles, eficientes y pueden ser usados para resolver diferentes tipos de problemas y es una alternativa para afrontar desafíos de la ingeniería de software en cuanto al desarrollo de aplicaciones. La combinación entre tecnologías de alto rendimiento y un marco pedagógico y didáctico moderno define un modelo diferente sobre el diseño e implementación de software educativo de tal manera que sea más eficiente, óptimo, robusto, accesible y adaptable a las necesidades de los estudiantes y profesores en los contextos educativos. 6. REFERENCES [1] Bellifemine, F. et al., (2007). JADE Programmer s Guide. Java agent development framework. [Online]. DOI: [2] Blázquez, M. et. al. (2007) Building Ontologies at the Knowledge Level using the Ontology Design Environment. [En Linea]. DOI= /KAW/KAW98/blazquez/. [3] Galvis, Álvaro. (1998). Ambientes de enseñanzaaprendizaje enriquecidos con computador. [En Linea]. DOI=http://www.colombiaaprende.edu.co/html/mediateca/ 1607/articles _archivo.pdf. [4] Gruber, Tom. (2007). What is an Ontology?. [En Línea]. DOI= [5] Hermans, Björn. (2002). Intelligent Software Agents on the Internet: An Inventory of Currently Offered Functionality in the Information Society and a Prediction of (Near) Future Developments. [En Línea]. DOI=http://www.firstmonday.org/issues/issue2_3/ch_123/ [6] IEEE Foundation for Intelligent Physical Agents. (2008). FIPA. [En Línea]. DOI= [7] Iglesias, Carlos. (1998). Definición de una metodología para el desarrollo de sistemas multiagente. [En línea]. DOI= [8] JENA A Semantic Web framework for Java. [En Linea]. DOI= /documentation.html [9] Kiley, M. et al.,(2007). Problem Based Learning. [En Linea]. The University of Adelaide. Australia. DOI= resources/leap/leapinto /ProblemBasedLearning.pdf. [10] Michael, Laclavick., Balogh, Zoltan. Babik, Marian: 2006, AgentOWL: Semantic Model and agent Architecture. In Computing and informatics, Vol. 25, Pp [11] Nilsen, Jaran. (2008) Jade4Spring. [En Linea]. DOI= /index.html. [12] Seaborne, Andy. Prud hommeaux, Eric. (2008) SPARQL Query Language for RDF [En Linea]. DOI=

6 [13] Shannon, Bill. (2003). Java 2 Platform Enterprise Edition Specification, v1.4. [En Linea]. DOI= [14] Stanford Center for Biomedical Informatics Research. (2008). Protégé. [En Linea]. DOI=

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