Sistema para la generación de tutores inteligentes autorregulados basados en modelos

Domingo García, Paloma (1998). Sistema para la generación de tutores inteligentes autorregulados basados en modelos. Tesis (Doctoral), Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Sistema para la generación de tutores inteligentes autorregulados basados en modelos
Autor/es:
  • Domingo García, Paloma
Director/es:
  • Martínez Orga, Vicente
  • García Crespo, Ángel
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 1998
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Ha habido, en estos últimos años, un auge de las formas de enseñanza que contemplan la formación, permanente y recurrente, apareciendo conceptos novedosos como son los de la planificación y personalización de la formación y el auto-aprendizaje. Entre las soluciones a los distintos problemas de la enseñanza actual, la implantación de las nuevas tecnologías en el ámbito educativo puede solventar gran parte los problemas planteados, ya que permite que los sistemas de enseñanza lleguen en forma y contenidos a todos los individuos. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial está contribuyendo a abrir nuevas perspectivas en temas de enseñanza y de aprendizaje. La ventaja de la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial en educación es la capacidad de poder representar explícitamente algunas de las habilidades de razonamiento y conocimientos de los expertos, y explotar dicha experiencia para la formación. Del estudio del estado de la cuestión efectuado en esta tesis se concluye que una de las tecnologías más adecuadas para abordar este nuevo enfoque de la enseñanza son los Tutores Inteligentes. Existen muchos problemas en el desarrollo de Tutores Inteligentes, entre los cuales, cabría destacar: no existen herramientas que permitan desarrollar sistemas Tutores Inteligentes a personal no informático para cualquier parcela de conocimiento y que permitan incluir diversas estrategias pedagógicas. En la presente tesis, se ha desarrollado una herramienta para la generación de tutores inteligentes autorregulados basada en modelos. Esta representación permite descomponer, organizar y representar los conocimientos para construir fácilmente tutores inteligentes funcionales por computadora. Se separaran los conocimientos acerca del dominio, de los mecanismos de inferencia y de los conocimientos pedagógicos, siendo éste último independiente de una estrategia en particular. Además permite realizar un diagnóstico continuo de los conocimientos adquiridos por el alumno para alcanzar la autorregulación de los contenidos.---ABSTRACT---In recent years there has been an upsurge in forms of instruction that envisage a permanent and ongoing involvement in education of novel concepts such as planned and personalised instruction and autonomous learning. A large number of problems that arise in education today may be solved by introducing new technologies into the educational environment, as they allow the form and contení of tutoring systems to be tailored to each individual. The application of Artificial Intelligence techniques is helping open up new prospects in the field of teaching and learning. Using Artificial Intelligence techniques in education has the advantage of making it possible to represent expert reasoning and knowledge skills, and to take advantage of this experience in education. From the state of the Art accomplished within this thesis, it could be inferred that one of the most promised technologies in education are Intelligent Tutoring Systems. There are many related problems when developing ITS, among then, it could be mentioned: there are not tools that allow ITS generation for every educational domain, for people with no computer knowledge and permits that several pedagogical strategies could be included. In this thesis, an Intelligent Tutoring Systems generation tool has been developed. This study has involved developing a model-based system to tackle the problem of representation by breaking down, organising and representing information, and creating functional intelligent computerised tutoring systems. Information about the subject in question, about inference mechanisms, and of a pedagogical nature (independent of any one strategy) is all separated. Information about the subject is later broken down into the categories of system tasks and error detection. Objects were developed to model the curricular contents to be transmitted to the student, and further objects can both model the capacity of the student on the basis of ontological characteristics and progressively monitor his or her interaction with the system. Finally, objects were generated to make it possible to embrace a multiplicity of teaching strategies. Continuous assessment of interaction with the user enables the system to be steadily adapted to the student by progressively modifying these múltiple teaching strategies in Une with the student's response to the system.

Más información

ID de Registro: 46771
Identificador DC: http://oa.upm.es/46771/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46771
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 14 Jun 2017 07:53
Ultima Modificación: 14 Jun 2017 08:01
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