Contribuciones al diseño de sistemas tutores inteligentes usando razonamiento basado en casos

Zusammenfassung

En los últimos años el proceso de enseñanza asistido por computadora ha venido evolucionando mediante la incorporación de nuevas tecnologías y nuevos métodos que resulten efectivos para el proceso de enseñanza/aprendizaje. Los Sistemas Tutores Inteligentes (Intelligent Tutoring Systems) son programas que buscan mejorar el proceso de enseñanza, mediante la personalización de los contenidos según la capacidad de aprendizaje del alumno y el conocimiento que tienen en todo momento sobre la temática a aprender. Hasta el momento los sistemas Tutores Inteligentes han tenido numerosos avances, pero aún presentan problemas de adaptación, además que su desarrollo e implementación son complejos. Los Sistemas de Tutores Inteligentes se caracterizan por aplicar técnicas de Inteligencia Artificial donde el término "inteligente" se asocia a la capacidad de adptarse dinámicamente al desarrollo del aprendizaje del estudiante. La metodología de Razonamiento Basado en Casos (Case Based Reasoning) a pesar de ser una técnica de Inteligencia Artificial que provee un modelo cognitivo de la organización de la memoria, el razonamiento y el aprendizaje humano, no ha sido adecuadamente utilizada en el desarrollo de Sistemas de Tutoría Inteligente. En esta tesis se propone un modelo para el diseño de Sistemas Tutores Inteligentes que sean capaces de personalizar el proceso de aprendizaje en diferentes dominios. Se propone el uso de Razonamiento Basado en Casos como método de solución de problemas a partir de experiencias previas y se integra un grupo de agentes que automatizan las fases fundamentales del ciclo de Razonamiento Basado en Casos como son la Recuperación, Adaptación, Revisión y Aprendizaje. La aproximación propuesta, usa una función de similaridad (Lazy Induction Descriptions) para calcular los casos más similares al nuevo problema y técnicas de adaptación composicional para adaptar las soluciones de los casos recuperados (Compositional Adaptation). Se integra además, un lenguaje estructurado para la representación de casos (Case Mark-up Language) y un estándar de comunicación (Health Level Seven) para intercambio de información entre Sistemas Tutores Inteligentes y Sistemas de Salud. Finalmente, con el objetivo de mejorar el proceso de inicialización y actualización del modelo de estudiante, se propone el uso de sistemas par a par (Peer-to-Peer Systems) para crear un comité de agentes pares que cooperan para encontrar la solución a un problema.