Transcript presentancion 2.ppt

Sistemas Tutores Inteligentes
Presentado por
Carmen C. Rovira
Jorge Lau
Contenido
 Introducción
 Ambientes de aprendizajes
 Software CAI
 Sistemas Tutores Inteligentes
 Características
 Historia
 Arquitectura básica
 Consideraciones finales
 Referencias bibliográficas
Software Educacionales
 Ambientes de aprendizaje interactivos
– LOGO
– Juegos educacionales (WEST y WUSOR)
 Software CAI (Instrucción asistida por computadora)
 STI (Sistemas Tutores Inteligentes)
Ambientes de Aprendizaje
Idea general: Promover el aprendizaje
mientras el alumno se divierte
Filosofía Piagetana
Aprendizaje no son autocontenidos
LOGO
 Seymour Papert, MIT
Programa de “Tartaruga”
Uso de Micromundos
Estudio de geometría
Juegos Educacionales
Herramienta eficaz de enseñanza
Motiva a los alumnos
 Facilita la comunicación
 Exige diversos tipos de conocimiento
WEST
 Laboratorios de Bolt Beranek & Newman
– John Seely y Richard Burton
 Filosofía aprendizaje por descubrimiento
orientados
 Habilidades aritméticas
 Estrategias de diagnóstico
Técnicas de IA
WUSOR
Carr y Goldstein, MIT
 Influencias de LOGO y WEST
Mundo de Wumpus
Habilidades lógicas y probabilísticas
CAI
Instrucción Asistida por Computadora
 Filosofía del comportamiento (behaviourista)
 “Libros eletrónicos”
 Conocimento de especialistas
 Estrategias pedagógicas
 Simplicidad para representar conocimentos
pedagógicos
CAI
Instrucción Asistida por Computadora
Representación estática
 Toma de Decisiones antes de
implementar
 Estructura rígida
 Modelo registrado actualmente
Tipos de CAI
 Software de ejercicios y prácticas
–
estudiante adquiere habilidades específicas
– criticados por especialistas
– desenvolvimiento memorístico
– permiten estudiar a su propio rítmo
 Software tutoriales
– disponen de caminos alternativos
– poseen niveles de complejidades
– utilizan una revisión de un tópico
Software basados en simulación
– ofrecen mayor interactividad
– auxilian al profesor
– estudiantes construyen su propio conocimiento
STI Sistemas Tutores Inteligentes
 Proporcionan enseñanza individualizada
 Permiten interacción activa
 Utilizan técnicas de IA
 Abordan cooperativa
Diferencias entre CAI x STI
CAI
Origen
Fundamentación teórica
Estructuración de las
funciones
Estructuración del
conocimiento
Modelamiento del alumno
Modalidades encontradas
STI
Educativo
Computacional
Behaviourista
Psicología Cognitivista
Única estructura algorítmica Estructura dividida en
pre-definida, donde el
módulos, cuya secuencia es
alumno no influye en la
determinada por las
secuencia de presentación del respuestas del alumno
contenido
Algorítmica
Heurística
Evalúa la última respuesta
del alumno, se considera las
dudas
Tutorial, ejercício y práctica,
simulación de juegos
interactivos
Tiende a evaluar toda la
interacción con el alumno
Socrático, ambiente,
interactivo, diálogo
bidireccional y guia
Características de los
STI
 Ser flexible en todos los niveles
 Favorecer exploraciones de los diversos
dominios
 Poseer un sin número de formas de enseñanza
 Dominar los métodos de enseñanza
 Solucionar situaciones no previstas
 Tener capacidades de reconstruir situaciones
pasados
1ª Geración de STI
 Años 70 a mediados del 80
Objetivo - Explorar técnicas de IA
 Enfoque - Representación del conocimento
y granularidades
 Características - Sistemas ilustrativos del
funcionamento de técnicas de IA
Ejemplos - SCHOLAR, WHY, GUIDON
2ª Geración de STI
 Final de los años 80 a inicio de los 90
Objetivo - Aplicaciones y test de los STI
 Enfoque - Aspectos pedagógicos
 Características - Mayor cantidad de dominios
 Ejemplos - Geometry tutor y Lisp tutor
3ª Generación de STI
 Inicio de los años 90 hasta hoy
 Objetivo - Representación, comunicación del
conocimiento del alumno
 Enfoque - Tecnologias hipermedias
 Características - Equipos multidisciplinarios
 Ejemplos - STEAMER, Smithtown economics tutor
SCHOLAR
 Considerado pionero
 Contenido: Geografía de sur-americana
 ‘Diálogo mixto’
 Interface en lenguage natural
 Dominio representado por Redes Semánticas
 Método Socrático
 No fue muy utilizado
Ejemplo de diálogo
SCHOLAR: Approx what is the area of Brazil?
Student: 2,500,000 square miles.
SCHOLAR: Wrong. Please indicate if the following statement is
correct: the area of Paraguai is approx 47,432 square miles.
Student: What is the area of Brazil?
SCHOLAR: 3,600,000 square miles. Now answer the question you
didn’t answer before.
Student: False.
SCHOLAR: Rephase your statement. I can’t understand it.
Student: Incorrect.
SCHOLAR: Very good! ...
WHY
Sucesor de SCHOLAR
 Contenido: Conjunto de procesos que
ocasionan las lluvias de ideas
 Tutor trabaja con jerarquias de scripts
 No trata los errores de los alumnos
Arquitetura Básica
Modelo de estudiante
Modelo de domínio
Modelo de tutor
Modelo de interface
Modelo de dominio
 Manipula el contenido que va a ser enseñado
 Provee mecanismos de generación de ejemplos
 Conocimiento que son compatibles con el
razonamiento del estudiante
 Dominio y modelado según una taxonomía
 Usa formalismos de IA para modelar el
conocimiento Ej. redes semánticas, frames, scripts, reglas
de producción
Modelo del estudiante
 Representa aspectos del comportamiento
del conocimiento del alumno
 Debe ser capaz de detectar errores
cometidos por los estudiantes
 Verifica las respuestas del estudante
 Genera procesos de diagnóstico
Relación entre los modelos del
estudiante y los del dominio
 Modelamiento por sobreposición
 Modelamiento diferencial
 Modelamiento por perturbación
Modelamiento por sobreposición
 Técnica bastante simple
 Conocimiento del estudiante y el
subconjunto de los modelos del dominio
 No se trata informaciones falsas de los
modelos del dominio
Conocimiento del dominio
Modelo del estudiante
Modelamiento diferencial
 Refinamiento del anterior
 Divide el conocimiento en 2 categorías
– El que el estudiante deberia saber
– El que no se puede esperar que el conozca
 Modelo del estudiante muy restringido
Conocimiento del domínio
Conocimiento esperado del estudiante
Modelo del estudiante
Modelamiento por perturbación
 Avances en relación a los otros
 Conocimiento del estudiante van a ser del modelo
del dominio
 Incluye posibles errores o falsas concepciones del
alumno (biblioteca de errores)
Conocimiento del dominio
Modelo del estudiante
Modelo del tutor
 Conocimiento pedagógico del sistema
 Poseer un conjunto de reglas
 Selecciona contenido a ser presentado
 Monitorea y critica el desempeño del alumno
 Ofrece asistencia cuando es solicitada
Estrategias de enseñanza
 Entrenamiento
– simulación del dominio, muchas veces en forma de juegos
 Socrático
– tutor cuestiona al alumno
 Orientador
– alumno requiere explicitamente auxílio
 Cooperativo
– estudiante y sistema son agentes que se integran en la búsqueda
del conocimiento
Estrategias de diálogo
 Motiva al alumno
 Fortalece sugerencias, a través de
preguntas o con ejemplos
 Comenta las respuestas del estudiante
 Cambio en la forma de abordar el tema
Modelo de Interface
 Único componente que integra directamente con el
estudiante
 Papel crucial en los sistemas interactivos
 Tiempo de respuesta razonable
 Visual interesante
 Representación clara
 Fácil de usar
Consideraciones finales
STI es una poderosa herramienta para el
proceso de enseñanza-aprendizaje
 Existen dificultades de difusión de los STI
 Interdisciplinaridades
 Inexistencias de una teoría general
 Sistemas caros y complejos
Referencias Bibliográficas
 Wenger, E Artificial Intelligence and Tutoring Systems,
Morgan Kaufmann Publishers,inc. 1987
 Tedesco, P.C.A.R SEI - Sistema de Ensino Inteligente,
Tese de Mestrado, DI - UFPE, junho/1997
 Nunes, M.G.V Takehara, R.S Mendes,M.D.C A
Network-Based Model for Intelligent Tutoring Systems,
X SBIA, Porto Alegre, 1993
 Viccari, R.M Giraffa, L.M.M Sistemas Tutores
Inteligentes: abordagem tradicional x abordagem de
agentes, Tutorial apresentado no XIII SBIA, Curitiba,
1996
Gracias
Por su
Atención…