CARRERA: ING. EN SISTEMAS COMPUTACIONALES CATEDRATICO: : ING. ELFEGO E. QUINTANA DE LA CRUZ GRADO: 7º.. TETRAMESTRE TURNO: : DOMINGO

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1 CARRERA: ING. EN SISTEMAS COMPUTACIONALES MATERIA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL CATEDRATICO: : ING. ELFEGO E. QUINTANA DE LA CRUZ TEMA: SISTEMAS TUTORIALES INTELIGENTES ALUMNOS: SALVADOR PRADO MERIDA GRADO: 7º.. TETRAMESTRE TURNO: : DOMINGO TAPACHULA A 10 DE JULIO DE 2011

2 SISTEMAS TUTORIALES INTELIGENTES INTRODUCCION Y PERSPECTIVA HISTORICA Los sistemas tutoriales inteligentes (STI) son una nueva forma de programas para adelantar Instrucción Apoyada por Computador (IAC) con herramientas de Inteligencia Artificial (IA). Su finalidad es tratar de simular un maestro experto, no solamente en su dominio de un área de conocimiento sino también en su pedagogía y comunicación con el alumno. Su desarrollo implica manejo completo e inteligente del conocimiento de la materia, de pedagogía y de modelaje del alumno. En este artículo se presenta una revisión conceptual de los antecedentes, características y exigencias de un STI y se sintetiza lo que se pretende lograr con un prototipo de STI en la Universidad Industrial de Santander, para enseñar Anatomía. BASES DEL DISEÑO INTRUCCIONAL Un Sistema Tutor Inteligente para entrenamiento en la operación y mantenimiento de mecanismos consiste básicamente en tres modelos que se comunican e interactúan entre sí Kearsley, Estos modelos representan al dominio de conocimiento (el mecanismo en la metodología que se propone), al estudiante y al tutor (o modelo de la instrucción). El modelo del mecanismo (o dominio) emplea distintos esquemas de representación del conocimiento para simbolizar tanto los aspectos operativos como no-operativos del mecanismo que se pretende modelar. En un aspecto más general, el mecanismo a operar o reparar representa el dominio de la instrucción. Los modelos del estudiante y del tutor difieren del modelo del mecanismo en lo que éstos intentan modelar. El modelo del estudiante representa lo que el estudiante sabe. Por lo tanto, este conocimiento del estudiante podrá representarse empleando las mismas estrategias que se utilizan en la simbolización del dominio. Sin embargo, se está interesado en modelar no sólo lo que el estudiante sabe acerca del mecanismo, sino lo que el estudiante sabe acerca de resolución de problemas. Son precisamente las acciones del estudiante sobre el mecanismo que el dominio de conocimiento modela, las que pueden describirse mediante una serie de reglas que permiten evaluar la estructura cognitiva del educando. Así como el modelo del estudiante captura acciones sobre el mecanismo, el modelo del tutor examina los cambios en el modelo del estudiante y observa si el estudiante, después de una serie de acciones, se aproxima o no a los objetivos de aprendizaje propuestos en el software educativo. Además, el modelo del tutor proporciona al estudiante asistencia para que pueda operar y reparar el mecanismo objeto de la instrucción. A efectos de lograr un adecuado funcionamiento del sistema tutorial inteligente en reparación de mecanismos, los modelos del mecanismo, del estudiante y del tutor

3 deben lograr una adecuada interacción. Existirá, por lo tanto, un conjunto de reglas [García-Martínez y Britos, 2004] que definan cuando y cómo estos modelos son utilizados. Estas reglas constituyen un meta-modelo en el sentido de que controlan los modelos básicos y sus reglas asociadas. El meta-modelo tiene la funcionalidad requerida para activar y desactivar a los modelos básicos. A modo de ejemplo, las reglas que puede esperarse estén contenidas en el meta-modelo tendrán la siguiente forma: SI El estudiante ha completado un ítem determinado y el tutor tiene poca confianza en su propia evaluación sobre el conocimiento del estudiante en el ítem determinado. Entonces el tutor interrogará exhaustivamente al estudiante sobre ítem determinado Esta regla constituye una meta-regla, pues controla la operación del tutor en su relación con otros modelos. La misma puede hacer que el módulo tutorial obtenga una lista de ítems a partir del modelo de dominio y luego use el modelo del tutor para formular preguntas acerca del tópico que se esté tratando. Las respuestas a estas preguntas serán analizadas por el modelo del estudiante, el cual a su vez puede provocar la activación de otras meta-reglas. BASES DEL DESARROLLO INSTITUCIONAL Un modelo puede entenderse como una entidad que copia las características de un objeto, proceso o concepto del mundo real. En definitiva, un modelo es una representación abstracta de algún tipo de mecanismo. Es abstracta en el sentido de que no existe realmente, es algo que se crea en la frontera de un programa computacional. Para poder construir un modelo de un mecanismo, debe ser posible descomponer al mecanismo en sus partes constitutivas. Es decir, el mecanismo a ser modelado debe tener partes identificables en las cuales pueda ser descompuesto. De este modo, el comportamiento del mecanismo puede ser descripto a través del comportamiento de sus partes, que incluye desde la forma de funcionamiento intrínseca de cada componente hasta la manera en que un componente dado interactúa con los demás. En este trabajo se emplearán modelos cualitativos más que cuantitativos, es decir que las relaciones entre partes son descriptas más en términos de las cualidades de las entidades constitutivas que de expresiones matemáticas que sean representativas del modo de operación de dichas entidades. Esta concepción está más a tono con la manera en que los seres humanos parecen abordar los problemas en sus encuentros cotidianos con el mundo de todos los días. De esta manera, una persona puede saber cuándo es seguro cruzar una calle sin necesidad de construir mentalmente un modelo matemático para calcular la trayectoria de los vehículos que se le acercan.

4 La metodología propuesta para modelar el dominio de conocimiento cuando el mismo está referido a un mecanismo consiste en los siguientes pasos: Paso 1. Identificar los componentes del mecanismo Paso 2. Identificar las relaciones entre los componentes del modelo Paso 3. Especificar las reglas de operación del modelo Paso 4. Evaluar el modelo Un modelo puede entenderse como una entidad que copia las características de un objeto, proceso o concepto del mundo real. En definitiva, un modelo es una representación abstracta de algún tipo de mecanismo. Es abstracta en el sentido de que no existe realmente, es algo que se crea en la frontera de un programa computacional. Para poder construir un modelo de un mecanismo, debe ser posible descomponer al mecanismo en sus partes constitutivas. Es decir, el mecanismo a ser modelado debe tener partes identificables en las cuales pueda ser descompuesto. De este modo, el comportamiento del mecanismo puede ser descripto a través del comportamiento de sus partes, que incluye desde la forma de funcionamiento intrínseca de cada componente hasta la manera en que un componente dado interactúa con los demás. En este trabajo se emplearán modelos cualitativos más que cuantitativos, es decir que las relaciones entre partes son descriptas más en términos de las cualidades de las entidades constitutivas que de expresiones matemáticas que sean representativas del modo de operación de dichas entidades. Esta concepción está más a tono con la manera en que los seres humanos parecen abordar los problemas en sus encuentros cotidianos con el mundo de todos los días. De esta manera, una persona puede saber cuando es seguro cruzar una calle sin necesidad de construir mentalmente un modelo matemático para calcular la trayectoria de los vehículos que se le acercan. La metodología propuesta para modelar el dominio de conocimiento cuando el mismo está referido a un mecanismo consiste en los siguientes pasos: Paso 1. Identificar los componentes del mecanismo Paso 2. Identificar las relaciones entre los componentes del modelo Paso 3. Especificar las reglas de operación del modelo Paso 4. Evaluar el modelo INTRUCCCION INTELIGENTE La instrucción asistida por computadora (IAC) es una aplicación de la computadora en el modo de tutor donde la instrucción se dirige individualmente en forma interactiva (Steinberg, 1991, p. 2). Actualmente casi todas las escuelas de los Estados Unidos de Norteamérica utilizan alguna forma de IAC, pero desafortunadamente ella consiste en la mayoría de los casos "...escasamente en algo más que un libro presentado por computadora o en el uso de las computadoras para objetivos instruccionales que podrían lograrse de una forma

5 igualmente fácil por otros medios" (Saettler, 1990, p. 535). Varios factores podrían explicar la poca utilización de la IAC en los ambientes educativos. El presente trabajo tiene como objetivos: (a) revisar los factores históricos, conceptuales, de diseño instrucccional y prácticos que podrían ser responsables de la falta de un uso más amplio de la IAC en educación y (b) sugerir formas en que el Análisis Conductual puede ser utilizado en la aplicación de esta tecnología educativa. La instrucción personalizada, instrucción que se adapta a las diferencias individuales, se administraba en el pasado por medio de las máquinas de enseñanza y la instrucción programada (Vargas & Vargas, 1991). Sidney Pressey tiene el crédito de haber desarrollado la primera máquina de enseñanza mecánica alrededor de 1926, principalmente para propósitos de evaluación de contenidos. A este primer desarrollo siguieron otras máquinas de enseñanza que incluían la presentación de contenidos, evaluación y feedback (Skinner, 1986; Benjamin, 1988). La instrucción programada (IP) es una técnica desarrollada dentro del enfoque del Análisis Conductual, que está dirigida a optimizar el reforzamiento relacionado con un efectivo control por parte del ambiente que rodea la actividad de enseñar. " Un programa es una combinación de contingencias que moldean la topografía de una respuesta y ponen el comportamiento bajo el control de los estímulos de una forma expedita" (Skinner, 1969, p. 15). Los programas se presentaban a los estudiantes utilizando principalmente materiales impresos o con máquinas de enseñanza mecánicas. La instrucción programada computarizada (I.P.C.) es una forma de instrucción programada que usa a las computadoras como máquinas de enseñanza. Esta forma de instrucción incluye varios aspectos importantes. Primero, el contenido a enseñar es analizado y agrupado en una secuencia bien organizada. Segundo, el material instruccional se divide en segmentos discretos. Tercero, los participantes están activos todo el tiempo durante la sesión de instrucción. Cuarto, la información de retorno (feedback) sigue inmediatamente después a la respuesta del estudiante. Los aprendices construyen cada respuesta y progresan en el programa a su propio ritmo. Como una técnica instruccional la IPC tiene varias ventajas. Los individuos tienen confirmación inmediata de sus respuestas así que pueden corregir sus respuestas cuando sea necesario. Los participantes están activos todo el tiempo al emitir respuestas frecuentes y recibir feedback inmediato. IPC toma en cuenta las diferencias individuales en la velocidad del aprendiz y resulta eficiente en la instrucción de personas en áreas de contenido estructuradas. Por otra parte, desarrollar un buen programa de esta naturaleza consume mucho tiempo (entre 60 y 100 horas por una hora de instrucción); algunas veces el área de contenido es difícil de separar en pequeños segmentos y no todo el contenido es susceptible a ser enseñado con esta estrategia instruccional. La mayoría de los proyectos instruccionales que utilizaban computadoras en las décadas del 60 y 70 eran un reflejo de esta orientación conductual (Saettler, 1990, p. 307). Sus características más resaltantes eran: (a) el

6 énfasis se centraba en el control por parte del autor del programa más que en el aprendiz; (b) las formas de presentación más frecuentes eran los tutoriales y los programas de ejercicio y práctica repetitiva y (c) los vehículos de instrucción más utilizados eran los grandes computadores (mainframes Hoy en día, es posible un nuevo desarrollo de la IPC con el empleo del computador personal "el equipo ideal como máquina de enseñanza" (Skinner, 1986, p. 307). El computador personal permite variaciones técnicas en el proceso instruccional, que no son posibles con los materiales impresos. El acceso y costos reducidos también contribuyen a que los computadores personales sean más atractivos para aplicaciones instruccionales. Los costos de programación en términos de tiempo y recursos son uno de los obstáculos para un mayor desarrollo de la IPC pero los resultados en algunas áreas han resultado beneficiosos (Shimoff & Catania, 1995). La Instrucción Asistida por Computadora también ha evolucionado dentro del enfoque cognitivo en Psicología. La siguiente sección revisará la historia de esta forma de instrucción dentro de una perspectiva cognitiva.