1. Sistemas Tutores Inteligentes Presentado porCarmen C. RoviraJorge Lau

2. Contenido • Introducción • Ambientes de aprendizajes • Software CAI • Sistemas Tutores Inteligentes • Características • Historia • Arquitectura básica • Consideraciones finales • Referencias bibliográficas

3. Software Educacionales • Ambientes de aprendizaje interactivos • LOGO • Juegos educacionales (WEST y WUSOR) • Software CAI (Instrucción asistida por computadora) • STI (Sistemas Tutores Inteligentes)

4. Ambientes de Aprendizaje • Idea general: Promover el aprendizaje mientras el alumno se divierte • Filosofía Piagetana • Aprendizaje no son autocontenidos

5. LOGO • Seymour Papert, MIT • Programa de “Tartaruga” • Uso de Micromundos • Estudio de geometría

6. Juegos Educacionales • Herramienta eficaz de enseñanza • Motiva a los alumnos • Facilita la comunicación • Exige diversos tipos de conocimiento

7. WEST • Laboratorios de Bolt Beranek & Newman • John Seely y Richard Burton • Filosofía aprendizaje por descubrimiento orientados • Habilidades aritméticas • Estrategias de diagnóstico • Técnicas de IA

8. WUSOR • Carr y Goldstein, MIT • Influencias de LOGO y WEST • Mundo de Wumpus • Habilidades lógicas y probabilísticas

9. CAI Instrucción Asistida por Computadora • Filosofía del comportamiento (behaviourista) • “Libros eletrónicos” • Conocimento de especialistas • Estrategias pedagógicas • Simplicidad para representar conocimentos pedagógicos

10. CAIInstrucción Asistida por Computadora • Representación estática • Toma de Decisiones antes de implementar • Estructura rígida • Modelo registrado actualmente

11. 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

12. STI Sistemas Tutores Inteligentes • Proporcionan enseñanza individualizada • Permiten interacción activa • Utilizan técnicas de IA • Abordan cooperativa

13. Diferencias entreCAI x STI

14. 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

15. 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

16. 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

17. 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

18. 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

19. 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! ...

20. 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

21. Arquitetura Básica Modelo de estudiante Modelo de domínio Modelo de tutor Modelo de interface

22. 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

23. 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

24. Relación entre los modelos del estudiante y los del dominio • Modelamiento por sobreposición • Modelamiento diferencial • Modelamiento por perturbación

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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

31. 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

32. 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

33. 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

34. Gracias Por su Atención…