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Resumen de Planificación de la instrucción en sistemas tutores inteligentes evolutivos desde un enfoque de razonamiento basado en casos

Jon Ander Elorriaga Arandia Árbol académico

  • El campo de la Inteligencia Artificial en la Educación (IA-Ed) trata de aplicar técnicas de la Inteligencia Artificial al desarrollo de sistemas de enseñanza asistida por ordenador con el propósito de construir sistemas de enseñanza inteligentes, El término inteligente utilizado sobre tales sistemas queda determinado fundamentalmente por su capacidad de adaptación a las características de aprendizaje y comportamiento de los alumnos. La capacidad de adaptación de los sistemas automáticos de enseñanza se basa en dos pilares fundamentales: el modelado del alumno y la planificación de la instrucción. La investigación de esta tesis doctoral se ha centrado en el segundo aspecto. Los trabajos realizados hasta el momento se han centrado principalmente en el aspecto dinámico de la planificación de la instrucción, habiéndose prestado poca atención a la posibilidad de dotar la capacidad de aprendizaje a los planificadores instruccionales.

    La motivación de este proyecto se resume en estudiar la viabilidad de un planificador de la instrucción que disponga de la capacidad de recopilar los resultados de sus experiencias didácticas y así planificar considerando esta información. Así mismo, se ha considerado en el proyecto, por su gran interés, que el planificador tenga en cuenta las opiniones de los alumnos y los profesores en el proceso de decisión instruccional.

    Con estas premisas, las aportaciones más relevantes incluyen:

    . La implementación de un módulo genérico de planificación instruccional que se fundamenta en el Razonamiento Basado en Casos.

    . El desarrollo de un modelo de planificación híbrida que combina planificadores basados en casos con otros mecanismos de planificación más tradicionales.

    . El diseño de una herramienta que permite la participación del profesorado en la decisión pedagógica de los Sistemas Tutores Inteligentes.

    . El sistema híbrido propuesto en esta tesis mejora la


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