ARQUITECTURA BASADA EN AGENTES INTELIGENTES Y SERVICIOS WEB PARA LA ADAPTACIÓN DE CONTENIDOS EDUCATIVOS EN PLATAFORMAS DE E-LEARNING

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1 ARQUITECTURA BASADA EN AGENTES INTELIGENTES Y SERVICIOS WEB PARA LA ADAPTACIÓN DE CONTENIDOS EDUCATIVOS EN PLATAFORMAS DE E-LEARNING David Huerva, Ramón Fabregat, Carolina Mejía, Sergio Gómez Insitute of Informatics and Aplications (IIiA), Universitat de Girona Edifici P-IV, Campus Montilivi, Girona, España {dhuervad;ramon;carolina;sergiog}@eia.udg.edu RESUMEN En este paper proponemos una arquitectura genérica basada en agentes inteligentes y servicios web para la publicación de servicios, que puedan ser usados en plataformas de e- learning para lograr un proceso de adaptación en la entrega de contenidos educativos a los usuarios. En la arquitectura propuesta cada servicio de adaptación es implementado con agentes inteligentes que se registran con un agente al que llamamos páginas amarillas. Cuando una plataforma de e-learning requiere adaptar los contenidos que entrega a uno de sus usuarios, envía una petición, usando servicios web, a un agente comunicador con los datos necesarios para realizar el proceso de adaptación. Este agente luego se comunica con el agente páginas amarillas que le indica que agentes están encargados de llevar a cabo la adaptación solicitada. Finalmente el agente comunicador entrega los datos enviados por la plataforma e-learning al agente adaptador apropiado el cual le retornará el resultado generado. Esta arquitectura se ha implementado en el marco del proyecto ADAPTAPlan (TIN C06-00). Palabras Clave: Modelado de usuario, adaptación de contenidos, e-learning, aprendizaje automático, agentes inteligentes, servicios web. ABSTRACT In this paper we propose a generic architecture based in intelligent agents and web services to publish a set of services which can then be used in e-learning platforms to adapt the educative contents they deliver. In the architecture proposed each adaptation service is implemented with intelligent agents, which register themselves with a yellow pages agent. When an e-learning platform needs to carry out the adaptation of the contents it delivers to its users, it sends a request, using web services, to an agent known as communicator, attaching the data needed to carry out the adaptation. This agent then communicates with a yellow pages agent which informs it about which agents are in charge of carrying out the requested adaptation. Finally, the communicator agent delivers the data sent by the e-learning platform to the appropriate agent which then will send a reply with the result of the adaptation. This architecture has been implemented in the frame of the ADAPTAPlan project (TIN C06-00). KeyWords: User modelling, content adaptation, e-learning, machine learning, intelligent agents, webservices. 1. INTRODUCCIÓN

2 El uso de plataformas e-learning como una herramienta para apoyar el proceso de aprendizaje se ha convertido en una tendencia internacional para llevar a cabo el proceso de enseñanza y aprendizaje, especialmente con el fin de motivar a la consecución de las competencias deseadas de los estudiantes quienes son los actores principales en el proceso educativo. En este contexto, la personalización de los procesos de aprendizaje según las características del los usuarios ha sido un punto crítico, en particular, para entregar actividades o recursos de aprendizaje adaptados al usuario debido a la diversidad de rasgos y aspectos que se deben tener en cuenta [1]. En trabajos previos se han propuesto diferentes procesos de adaptación que permiten abarcar las preferencias de aprendizaje [2], el nivel cognitivo, los niveles de competencias [3], las capacidades de trabajo en actividades colaborativas [4], las características de acceso a la plataforma [5], entre otros. La motivación de este trabajo se basa en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y tecnologías de desarrollo basados en servicios, que permiten agilizar los procesos de adaptación en las plataformas de aprendizaje para lograr un resultado flexible, accesible, interoperable y escalable. Mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial se propone una arquitectura basada en agentes inteligentes compuesto por entidades que desarrollan diferentes procesos de adaptación y que logran establecer una comunicación transparente e independiente de la plataforma. El uso de agentes inteligentes permite en este trabajo optimizar los resultados de los procesos de adaptación mediante comportamientos ejecutados de forma autónoma. Estos comportamientos permiten aplicar procesos de clasificación y clusterización en el marco del aprendizaje automático para entregar contenidos de acuerdo al perfil de aprendizaje de los estudiantes como a los niveles de competencias específicas y colaborativos. Así mismo, ejecutan procesos de forma automática para adaptar contenidos educativos de acuerdo a las características de acceso como el dispositivo de entrada a la plataforma o las propiedades de la red. El proceso de comunicación entre agentes se implementó utilizando la tecnología de servicios web para generar procesos independientes de la plataforma, que fueran interoperables, intercambiables y escalables. El principal beneficio en el uso de los servicios web es el ofrecimiento de protocolos que permiten que los procesos de adaptación puedan ser logrados en cualquier plataforma que utilice estándares de e-learning para lograr la interoperabilidad mediante el intercambio de datos. La segunda parte del paper presenta agentes inteligentes implementados en trabajos previos los cuales se encargarán del proceso de adaptación en diferentes niveles. En la tercera parte se explica la arquitectura propuesta que integra los agentes de adaptación mediante la aplicación de servicios web para entregar los resultados de adaptación. Finalmente es presentado el caso de uso de la arquitectura implementada en la plataforma de aprendizaje dotlrn [6] bajo el marco del proyecto ADAPTAPlan [7]. 2. AGENTES INTELIGENTES EN EL PROCESO DE ADAPTACIÓN Como se mencionó anteriormente en este trabajo se contempla el desarrollo previo de cuatro trabajos, que son la base de la arquitectura propuesta. En primer lugar se considera la adaptación de recursos educativos de acuerdo con el estilo de aprendizaje del usuario. También son consideraros dos tipos de competencias que tienen dos diferentes procesos de adaptación: las competencias específicas y las competencias de colaboración. De esta forma se presentan recursos de aprendizaje adaptados a las competencias específicas y se generan recomendaciones de acuerdo con las competencias de colaboración. Finalmente, es considerada la adaptación de los recursos de aprendizaje de acuerdo con el dispositivo de acceso. 2.1 Adaptación basada en el estilo de aprendizaje En [2] se describe el proceso de adaptación de contenidos educativos de acuerdo con el estilo de aprendizaje de los estudiantes. A partir de un modelo de usuario basado en los estilos de aprendizaje propuestos por Felder y Silverman en [8], se desarrolla un modelo de adaptatividad basado en la experiencia de expertos temáticos en cuanto a las preferencia de aprendizaje de los estudiantes por ciertos

3 tipos de recursos de aprendizaje, particularmente los definidos en LOM [9]. Además, con el fin de refinar estos resultados, se tienen en cuenta también, las opiniones de algunos grupos de estudiantes. El modelo del proceso de adaptación está basado en el uso de técnicas de aprendizaje automático existentes, en especificaciones de etiquetado de los recursos de acuerdo con la especificación LOM y en la construcción de agentes inteligentes que permiten resolver el orden de presentación de los tipos de recursos. En la figura 1 se muestra el modelo implementado. El adaptador de estilos de aprendizaje esta representado por un sistema multiagente compuesto por dos agentes inteligentes: el clasificador y el solicitador. El primero tiene el comportamiento de clasificación. Es el que se encarga de implementar los algoritmos generados en WEKA [10] para el procesamiento de los datos. WEKA es un software de libre distribución, multiplataforma, fácil de utilizar y de código libre que permite aplicar diferentes técnicas de aprendizaje automático y minería de datos. El segundo presenta dos comportamiento, uno para recibir la solicitud de adaptación y otro para responder con el orden generado de los recursos educativos. En la figura 2 se presenta este esquema. Figura 1. Adaptador de estilo de aprendizaje.

4 Figura 2. Sistema multiagente del adaptador de estilo de aprendizaje. 2.2 Adaptación basada en las competencias específicas En la figura 3 se presenta la adaptación de las competencias específicas, las cuales son desarrolladas por un usuario individualmente y se consideran según el nivel específico de competencias. Las competencias de nivel específico se encuentran almacenadas en un servidor que sigue las especificaciones del estándar IMS-LIP [11], las cuales permiten recopilar la información personal de un usuario. En [3] se describe el agente adaptador como un sistema multiagente conformado por tres agentes: una agente proveedor, un agente solicitador y una agente actualizador. Cuando un estudiante inicia una sesión en una plataforma de aprendizaje e ingresa a un curso, el agente solicitador recupera la información del nivel de competencias específico de ese estudiante, luego el agente proveedor de información utiliza esta información para obtener los recursos educativos adecuados del repositorio donde se encuentran almacenados. La recuperación consiste en el análisis de los metadatos de los recursos, particularmente en la etiqueta que corresponde al nivel de dificultad que contrasta con el nivel de competencia específico del estudiante. El agente adaptador genera un listado con los recursos que podrán ser visualizados. Cuando el estudiante finaliza la sesión en la plataforma ó presenta una prueba ó realiza algún evento durante su aprendizaje en el curso, el agente actualizador modifica el nivel de competencia sobre la base de datos donde se almacena la información de interacción del usuario y también actualiza la información en el IMS-LIP del estudiante. 2.3 Adaptación basada en las competencias de colaboración En [4] se propone un modelo del nivel de competencias de colaboración alcanzado por los estudiantes en una plataforma de aprendizaje. La figura 4 ilustra este modelo. También se propone un modelo de usuario basado en la definición de competencias y en la interacción del estudiante, que permite generar recomendaciones de acuerdo al nivel de colaboración del estudiante. Este nivel de colaboración se obtiene con base en la interacción con las diferentes herramientas de colaboración (chat, , foro, etc.) ofrecidas por las diferentes plataformas de aprendizaje. En el modelo de colaboración propuesto se contemplan: la participación del usuario basada en las interacciones con las herramientas de colaboración y la frecuencia de interacción del usuario en un curso específico. InforEdu

5 Figura 3. Adaptador de competencias específicas. Figura 4. Adaptador de competencias colaborativas. Se utilizan técnicas de aprendizaje automático de clusterización con el fin de generar el modelo propuesto. El sistema multiagente representado por el InforEdu

6 agente adaptador de competencias de colaboración, se compone de agentes con comportamientos de recepción y actualización del nivel de competencias de colaboración almacenado en un servidor de IMS-LIP teniendo en cuenta la información generada por las bases de datos de las herramientas de colaboración y los logs de seguimiento del estudiante. Esta información es procesada por medio de agentes que implementan los comportamientos de un algoritmo de clusterización utilizando las facilidades del software WEKA. Finalmente, cuando se obtiene el nivel de competencias de colaboración, el agente adaptador se encarga de generar unas recomendaciones (previamente definidas por un experto temático) de acuerdo a este nivel. 2.4 Adaptación basada en el contexto En [5] se modela la adaptación según el contexto, el cual contempla una especificación de almacenamiento de las características tecnológicas utilizadas por los estudiantes para acceder a las plataformas de aprendizaje. En este trabajo, estas características son almacenadas en un repositorio de perfiles de dispositivos y capturadas y procesadas por un conjunto de agentes inteligentes. Se definen agentes del lado del usuario que identifican el dispositivo del cual se accede y las características de conexión, y también agentes del lado del servidor que contrastan la información recolectada por los agentes del usuario contra el repositorio de perfiles del dispositivo, permitiendo de esta manera que el adaptador del contexto genere las propiedades de adaptación propuestas. En la figura 5 se presenta el modelo de este proceso de adaptación. Figura 5. Adaptador del contexto. La propuesta en este paper consiste en el proceso de comunicación e interacción entre los sistemas multiagente para ofrecer los servicios de adaptación requeridos. Los agentes descritos anteriormente finalizan el proceso entregando a un agente comunicador las respuestas de adaptación. El agente comunicador se encarga de enviar la información generada por los adaptadores al componente de la plataforma de aprendizaje encargado para definir la creación de un curso final de acuerdo al estándar IMS-LD [12]. 3. ARQUITECTURA BASADA EN UN SISTEMA DE AGENTES INTELIGENTES En éste apartado se describe con detalle la arquitectura del sistema multiagente encargado de publicar los servicios de adaptación de modo que puedan ser solicitados mediante servicios web. Tal como se introdujo anteriormente, cada uno de los servicios de adaptación ha sido implementado con agentes inteligentes. A pesar de que no existe una definición aceptada universalmente de lo que es un agente, la mayoría de definiciones giran alrededor de un concepto: autonomía, entendiéndose como tal el hecho de que los agentes puedan actuar sin la intervención de un humano o de otros sistemas. Según Michael Wooldridge en [13], un agente es un sistema informático que: Se halla situado en un entorno. Es capaz de llevar a cabo acciones de forma

7 autónoma en este entorno con el objetivo de cumplir los objetivos para los cuales ha sido diseñado. 3.1 El Framework de desarrollo de agentes JADE En el sistema presentado los agentes se han implementado usando un conjunto de librerías Java para el desarrollo de agentes conocido como JADE (Java Agent DEvelopment Framework) [14]. El objetivo de JADE es simplificar la implementación de sistemas multiagente a través de un middleware que cumple con las especificaciones de la FIPA (Fundación para agentes físicos inteligentes), la cual tiene como objetivo la definición de estándares para la interacción de agentes o sistemas basados en agentes heterogéneos. El Framwework de JADE incluye: Un entorno de ejecución (conjunto de clases que permiten la ejecución y interacción de los agentes) en la cual los agentes pueden "vivir" (ejecutarse, comunicarse, etc.) formando lo que se conoce como una plataforma de agentes. Un agente JADE solo podrá iniciarse dentro una plataforma de agentes que se encuentre en ejecución. Una librería de clases y APIs para el desarrollo de agentes. Un conjunto de librerías gráficas que facilitan la administración y monitoreo de la actividad de los agentes así como la detección de errores. Una de las funcionalidades más atractivas de JADE es que permite el desarrollo de plataformas de agentes que pueden estar distribuidas en varias máquinas heterogéneas, el único requisito es que estas dispongan de una máquina virtual Java. De este modo, una vez se ha establecido una plataforma, el hecho de que los agentes que se ejecutan en ella se hallen repartidos en distintos nodos de red es transparente para el desarrollador. Además la configuración de una plataforma puede ser modificada en tiempo de ejecución, ofreciendo la posibilidad de mover los agentes de un nodo a otro si ello fuera necesario. Los agentes JADE llevan a cabo sus tareas a través de lo que se conoce como comportamientos donde cada comportamiento encapsula un conjunto de acciones. Cuando un agente inicia su ejecución en una plataforma de agentes JADE, consulta su cola de comportamientos y ejecuta el primero, llevando a cabo todas las acciones que éste incluya, entre las cuales pueda haber, por ejemplo, el establecimiento de una comunicación con otros agentes, la modificación de los atributos que almacenan su estado o alguna otra tarea. Una vez ha finalizado la ejecución de un comportamiento, dependiendo de cuales sean sus objetivos, el agente puede terminar su ejecución o volver a ejecutar el mismo comportamiento o ejecutar un nuevo comportamiento. 3.2 Arquitectura de los servicios de adaptación La tarea de los servicios de adaptación es la de procesar las peticiones de adaptación que se reciben para generar una respuesta. La propuesta de arquitectura de servicios de adaptación como se presenta en la figura 6 esta compuesta por un agente principal o gestor y por uno o más agentes auxiliares que asisten al primero a llevar a cabo sus objetivos. El agente gestor tiene dos tareas principales: Registrar el servicio de adaptación con un agente conocido como páginas amarillas. Procesar las peticiones que le llegan solicitando el servicio que ofrece. El agente páginas amarillas mantiene un directorio de tuplas, cada una de las cuales asocia un servicio con un agente. Su tarea es la atender las peticiones de otros agentes que deseen registrar el servicio que ofrecen en el directorio o bien deseen obtener el listado de los agentes que les pueden ofrecen el servicio que requieren. Cuando el agente gestor se inicia, ejecuta un comportamiento para registrar el servicio de adaptación, que se encarga de enviar un mensaje al agente páginas amarillas, notificándole el servicio que desea registrar. Una vez el agente páginas amarillas lo recibe, añade una nueva tupla al directorio, asociando el servicio con el identificador del agente gestor que haya solicitado el registro.

8 Figura 6. Arquitectura basada en agentes inteligentes y servicios web Una vez el agente gestor ha registrado el servicio de adaptación su siguiente tarea es atender las peticiones. Para ello ejecuta un comportamiento cíclico (se repite indefinidamente) que comprueba si ha llegado algún mensaje en el que se le solicite llevar a cabo el proceso de adaptación. 3.3 Integración del sistema multiagente y los servicios web Los agentes gestores que implementan un servicio de adaptación reciben peticiones de otro agente conocido como comunicador el cual, junto con un servlet de Java que describiremos más adelante, ejercen como enlace entre la plataforma de agentes y las peticiones de los servicios de adaptación que se hagan mediante servicios web (ver Figura 6). La tarea del agente comunicador es la de hacer llegar a los agentes apropiados las peticiones que las plataformas de e-learning hagan para requerir un servicio de adaptación. Cuando el agente comunicador recibe una petición procedente de una llamada de servicios web, su primer tarea es la de determinar el agente encargado de procesar dicha petición. Para ello envía un mensaje al agente de páginas amarillas con el objetivo que este le responda con el identificador del agente al que debe reenviar la petición. Una vez ha enviada la petición al agente encargado de procesarla, el agente comunicador espera a la respuesta que éste genere y la envía como respuesta a la petición de servicios web. Tal como hemos mencionado anteriormente, el agente comunicador ejerce su función junto con un servlet de Java. La tarea de este servlet, que ejecutamos en un servidor Apache Tomcat [15] es la de recibir las peticiones de servicios web que le envíen las distintas plataformas educativas que requieran llevar a cabo un proceso de adaptación y entregarlas al agente comunicador. Del mismo modo, para cada respuesta que le entregue el agente comunicador genera una respuesta de servicio web, que envía de vuelta a la plataforma que haya hecho la petición. Apache Tomcat es un servidor contenedor de aplicaciones web (también conocido como contenedor de servlets) las cuales pueden estar constituidas por servlets Java y contenidos web estáticos. Un contenedor de aplicaciones web incrementa las funcionalidades que ofrece un servidor web tradicional de tal modo que a la distribución de contenidos web estáticos le añade la capacidad de ejecutar código en el lado del servidor (implementado en los servlets y en las clases y librerías que estos usen).

9 Un servlet es como se conocen las clases de Java que implementan la interfaz javax.servlet (o una de las interfaces que heredan de esta) y que tienen la capacidad de ser cargadas dinámicamente y ejecutadas por un contenedor de aplicaciones web como Tomcat en respuesta a una petición HTTP lanzada sobre el servidor de aplicaciones. El servlet que se ha implementado en el sistema tiene como única tarea actuar de enlace entre las plataformas de e-learning que requieren la adaptación via servicios web y los agentes que llevan a cabo esta adaptación. El enlace entre el servlet Java y el agente comunicador se lleva a cabo gracias a las librerías que incluye JADE para la administración de una plataforma de agentes desde una clase de Java externa a la plataforma. 3.4 Protocolo de servicios web XML-RPC El protocolo de servicios web que actualmente se está usando en el sistema es conocido como XML-RPC (XML-Remote Procedure Call o Llamada a Procedimiento Remoto-XML) [16]. Se trata de una especificación y de un conjunto de implementaciones que permiten que aplicaciones heterogéneas (distinto lenguaje de programación, sistema operativo, etc.) puedan hacer llamadas a procedimientos remotos a través de Internet usando una especificación común. Para llevar a cabo las llamadas usa HTTP como mecanismo de transporte y XML para codificarlas. Ha sido diseñado con el objetivo de ser lo más simple posible, permitiendo el envío, procesado y retorno de estructuras complejas de datos. El protocolo XML-RPC define un conjunto de tipos de datos y estructuras que cada cliente o servidor que lo implementa mapea a los tipos de datos que utilice. En el sistema que se ha planteado, las plataformas de e-learning adjuntan un vector de parámetros a las llamadas XML-RPC, siendo uno de estos parámetros el nombre del servicio solicitado. Este vector se mapea al tipo de datos array de XML-RPC. Cuando el servlet recibe la llamada XML-RPC mapea el tipo array a un tipo List de Java y hace llegar la petición junto con el List de parámetros al agente comunicador, que a su vez lo hace llegar al agente encargado de procesar la petición. La respuesta generada por éste agente también se codifica como un tipo List que se envía siguiendo el camino inverso, mapeándose como un array en la respuesta XML-RPC y como un vector a su llegada a la plataforma de e-learning. 4. INTEGRACIÓN EN EL PROYECTO ADAPTAPLAN En este apartado describimos el proyecto ADAPTAPlan y cómo se integra en éste la plataforma de agentes presentada en el apartado anterior. Los objetivos del proyecto ADAPTAPlan hacen referencia a lo siguiente: Por un lado, analizar la capacidad de resolver automáticamente tareas que incluyan la planificación, el aprendizaje e interacción con distintos agentes (humanos y de software) para adaptarse, de forma ubicua y dinámica a las necesidades cambiantes del contexto. Para llevarlo a cabo, plantea un conjunto de objetivos científicos relacionados con las áreas de modelado de usuarios, aprendizaje automático, planificación de tareas, sistemas multiagente y computación ubicua. Por otro lado, pretende aprovechar la experiencia doble de los miembros del proyecto, como usuarios y desarrolladores, en un campo de aplicación, la educación en el campo universitario, en el que se necesitan las herramientas que integren los aspectos científicos mencionados. El objetivo aplicado consiste en diseñar y desarrollar una arquitectura que brinde servicios a los estudiantes y profesores en las nuevas tareas de educación que se plantean en el Espacio Europeo de Educación Superior. El proyecto ADAPTAPlan se basa en el uso pervasivo de las especificaciones educativas (familia IMS) y estándares (IEEE-LOM) incluyendo preferencias de usuario y cuestiones de accesibilidad (PNP. Personal Needs and Preferences o Necesidades Personales y Preferencias) y Descripción de Recursos Digitales (DRD. Digital Resource Description). En tiempo de diseño el sistema solicita al autor que añada semántica a los elementos que el autor tradicionalmente se encarga de definir (materiales, estudiantes, competencias, objetivos, etc.) y le ahorra tener que describir rutas de aprendizaje alternativas para distintos estudiantes teniendo en cuenta sus características. A su vez, un motor de planificación toma como entrada la información proporcionada por el autor para generar una Unidad de Aprendizaje personalizada (UOL. Unit of Learning) descrita usando la especificación IMS-LD (IMS Learning Design specification o Especificación para el Diseño del Aprendizaje ) [12].

10 dotlrn ha sido escogido por ADAPTAPlan como la plataforma de e-learning utilizada en el proyecto para reproducir las Unidades de Aprendizage generadas por el proyecto ADAP- TAPlan. Entre los componentes principales que forman la arquitectura del sistema desarrollado se encuentran los siguientes elementos: Un repositorio de contenidos que aloja los recursos a partir de los cuales se constituyen las Unidades de Aprendizaje generadas por el sistema. Estos recursos son creados por docentes, que los caracterizan siguiendo las especificaciones establecidas por el proyecto. El repositorio ha sido implementado utilizando Fedora-commons [17], un repositorio de recursos digitales que, entre las funcionalidades que ofrece se encuentra el hecho de que permite asociar metadatos de distintas especificaciones a los recursos que almacena, estableciendo relaciones entre recursos o definiendo múltiples vistas o versiones de un contenido, conocidos como datastreams. Un conjunto de agentes adaptadores que asisten al motor de planificación a la hora de determinar la estructura de actividades que deben contener las Unidades de Aprendizaje que genere para un determinado usuario. Entre la información que tienen en cuenta para llevar a cabo esta tarea se incluye el modelo de usuario IMS-LIP, distintos datos sobre la interacción del usuario con el sistema, información sobre resultados de cuestionarios IMS-QTI [18] llevados a cabo por el usuario para la evaluación del grado de desempeño de unas competencias específicas, etc. Un motor de planificación cuya tarea es la de generar Unidades de Aprendizaje siguiendo la especificación IMS-LD a partir de los recursos del repositorio y los modelos de adaptación generados por los agentes adaptadores. Cada una de las Unidades de Aprendizaje que genere estarán adaptadas para un usuario en particular. Un sistema recomendador que, en base a la información sobre el usuario ofrecida por diferentes modelos ofrecerá distintas recomendaciones al usuario con el objetivo de mejorar el aprovechamiento que haga del sistema. 4.1 Integración de la arquitectura en el proyecto ADAPTAPlan La integración llevada a cabo permite que el motor de planificación, encargado de generar las Unidades de Aprendizaje y dotlrn, la plataforma de e-learning encargada de reproducirlas, puedan hacer uso de los servicios ofrecidos por los agentes adaptadores. Cuando uno de los dos sistemas requiere los servicios de alguno de estos agentes solo debe realizar una petición XML-RPC a la URL del servlet asociado al agente comunicador. El hecho de que se hayan usado el modelo de agentes y servicios para publicar los servicios de adaptación garantiza la modularidad y escalabilidad del sistema. Para añadir un servicio de adaptación basta con que uno de los agentes que lo implementan (el agente gestor) se registre con el agente páginas amarillas y el servicio de adaptación asociado estará disponible para el motor de planificación y la plataforma de e- learning. Del mismo modo, si se añaden nuevos componentes al sistema que requerían los servios ofrecidos por los agentes solo deberán hacer la llamada XML-RPC correspondiente. 5. CONCLUSIONES La arquitectura basada en agentes inteligentes propuesta ha demostrado ser un mecanismo valido para mantener la modularidad y flexibilidad del sistema, facilitando el desarrollo en grupo. Los mecanismos de adaptación facilitan el proceso de entrega de actividades de formación ajustadas al usuario. 6. TRABAJO FUTURO Con la implementación que se dispone actualmente del sistema, el desarrollador de un servicio de adaptación debe generar manualmente la documentación que especifique la estructura de la llamada XML-RPC que permita solicitar el servicio de adaptación. Esta documentación contendrá el nombre de la llamada, que será el mismo que el servicio, la estructura del vector de parámetros que se deberá pasar con la llamada y la estructura del vector de retorno de la llamada. Seria deseable que el sistema pueda generar esta documentación automáticamente a partir de la información contenida en los agentes de los servicios de adaptación. Es necesario analizar más variable que permitan refinar el modelo de usuario que se aplica en los diferentes procesos de adaptación. Sería interesante desarrollar un servicio de s

11 de modelos de usuario para facilitar la movilidad de perfiles de usuario entre las instituciones interesadas. Paso siguiente a este trabajo es la implantación y ejecución de diferentes pruebas de las propuestas realizadas en las universidades del consorcio del proyecto ADAPTAPlan. 7. AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen al Ministerio de Educación y Ciencia la financiación recibida para el proyecto ADAPTAPlan (TIN C06-00). Se expresan también sinceros agradecimientos a las ingenieras Silvia Baldiris y Laura Mancera, estudiantes de la Universidad de Girona, por sus valiosas contribuciones. 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1]. Brusilovky P., Millán E. (2007), User Model for Adaptive Hypermedia and Adaptive Educa-tional Systems, LNCS 4321, pp [2] Mejía, C., Baldiris, S., Gómez, S., and Frabregat, R. (2008), Adaptation proc-ess to deliver content based on user learning styles, International Conference of Education, Research and Innovation, España. [3] Baldiris, S., Santos, O., Boticario, J., Fabregat, R. (2008), "Definición de Competencias basada en IMS RDCEO para apoyar Procesos de Aprendizaje Adaptativos", XXVIII Reunión Na-cional. Cartagena de Indias, Colombia. [4]. Mancera, L., Baldiris, S., Fabregat, R. (2008), "Modelling Collaborative Compe-tence Level using Machine Learning Techniques", International Conference, e-learning Amsterdam. [5]. Huerva, D., Velez, J., Baldiris, S., Fabregat, R. (2008), Adaption of courses and learning environment to the user con-text in dotlrn, International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Con-trol and Automation - ISE08. Viena. [6] Santos, O.C., Boticario, J.G., Raffenne, E., and Pastor, R., Why using dotlrn? UNED use cases, FLOSS International Conference, [7] Baldiris, S., Santos, O. C., Barrera, C., Boticario J. G., Velez, J., Fabregat, R., Integration of educational specifications and standards to support adaptive learning scenarios in AD- APTAPlan, International Journal of Computer Science and Applications (IJCSA), Special Issue on New Trends on AI techniques for Educational Technologies, Vol. 5, No.1, [8] Felder, R.M. Silverman, L.K. (1988), Learning and Teaching Styles in Engi-neering Education, Engr. Education 78(7) [9] IEEE (2002), Draft Standard for Learning Object Metadata, IEEE , 1_Final_Draft.pdf [10] WEKA Waikato Environment for Knowledge Análisis. [11] IMS Global Learning Consortium, Learner Infor-mation Packages Specification. [12] IMS Global Learning Consortium, Learning Design Specification. [13] Wooldridge, M. (2002), An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley and Sons Ltd. [14] Java Agent DEvelopment Framework (JADE): an Open Source platform for peer-to-peer agent based applications. [15] The Apache Software Foundation, [16] Apache XML-RPC version 3. [17] Fedora Commons Open Source Software, [18] IMS Global Learning Consortium, Question & Test Interoperability Specification,

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