Designing Pedagogic Conversational Agents through Data Analysis

• Pérez-Marín, Diana ^[1] ; Tamayo-Moreno, Silvia ^[2]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
  2. [2] Stratio, España
• Localización: TecnoLógicas, ISSN-e 2256-5337, ISSN 0123-7799, Vol. 23, Nº. 47, 2020, págs. 243-256
• Idioma: inglés
• DOI: 10.22430/22565337.1455
• Títulos paralelos:
  • Diseño de Agentes Conversacionales Pedagógicos usando análisis de datos
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• Resumen
  • español

    Los Agentes Conversacionales Pedagógicos son sistemas informáticos que facilitan la enseñanza a los estudiantes y un recurso de apoyo para los profesores haciendo el proceso de enseñanza más agradable. El objetivo es mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Actualmente, hay muchos agentes que se implementan en múltiples dominios de conocimiento. En nuestro trabajo previo se publicó una metodología para diseñar agentes. Con esta metodología se diseñó el agente Dr. Roland, el primer agente conversacional para Educación Infantil. En este artículo, se propone el uso de técnicas de análisis de datos para mejorar el diseño de Dr. Roland. Se implementan dos técnicas nuevas: KDDIAE, aplicación de KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos) a los Datos de Interacción entre Agentes y Estudiantes, y BIDAE (uso de Análitica de Datos para obtener información de la interacción entre Agentes y Estudiantes). El uso de KDDIAE y BIDAE prueba la existencia de la fructífera relación que puede darse entre analítica de aprendizaje y diseño de aprendizaje. Los niños que inicialmente no saben cómo resolver un ejercicio, después de recibir ayuda son capaces de comprender el ejercicio y solucionarlo à (Diseño de Aprendizaje) Un agente para niños pequeños debería poder proporcionar ayuda. Además, la ayuda debería ser entretenida y adaptada a las características de los niños; o (Análitica de Aprendizaje) Los niños pequeños usan más la interacción por voz à (Diseño de Aprendizaje) Una interfaz de agente para niños pequeños debe incorporar la posibilidad de interactuar por voz. En este artículo se proporciona una lista completa que relaciona análitica y diseño de aprendizaje para cualquier investigador que pueda estar interesado en APC. 72 niños pudieron usar el agente mejorado Dr. Roland al implementar las reglas.  Reportaron un 100 % de satisfacción, ya que todos disfrutaron de la interacción con el agente.

  • English

    Pedagogical Conversational Agents are systems or programs that represent a resource and a means of learning for students, making the teaching and learning process more enjoyable. The aim is to improve the teaching-learning process. Currently, there are many agents being implemented in multiple knowledge domains. In our previous work, a methodology for designing agents was published, the result of which was Agent Dr. Roland, the first conversational agent for Early Childhood Education. In this paper, we propose the use of Data Analytics techniques to improve the design of the agent. Two new techniques are applied: KDDIAE, application of (Knowledge Discovery in Databases) to the Data of the Interaction between Agents and Students – Estudiantes in Spanish, and BIDAE (use of Data Analytics to obtain information of agents and students). The use of KDDIAE and BIDAE proves the existence of a fruitful relationship between learning analytics and learning design. Some samples of rules related to learning analytics and design are the following: (Learning Analytics) Children who initially do not know how to solve the exercise, after receiving help, are able to understand  and solve it à (Learning Design) An agent for small children should be able to provide help. In addition, help should be entertaining and tailored to their characteristics because it is a resource that children actually use; or (Learning Analytics) Younger children use more voice interaction à (Learning Design) An agent interface for young children must incorporate voice commands. A complete list of rules related to learning analytics and design is provided for any researcher interested in PCA design. 72 children were able to use the new Dr. Roland after applying the learning analytics-design rules. They reported a 100 % satisfaction as they all enjoyed interacting with the agent.

• Referencias bibliográficas
  • J. Salinas, “Innovación docente y uso de las TIC en la enseñanza universitaria,” RUSC. Univ. Knowl. Soc. J., vol. 1, no. 1, pp. 1–16, Nov....
  • . B. Garza González and A. G. Solís Hernández, “Uso Pedagógico de las TIC en el Aula / Pedagogical use of ICT in the classroom,” RECI Rev....
  • W. L. Johnson, J. W. Rickel, and James C. Lester, “Animated Pedagogical Agents: Face-to-Face Interaction in Interactive Learning Environments,”...
  • N. K. Person and A. C. Graesser, “Designing AutoTutor to be an Effective Conversational Partner,” in Fourth International Conference of the...
  • K. Theodoridou, T. Yerasimou, “Learning Spanish with ‘Laura’: The Role of an Intelligent Agent in a Spanish Language Course,” in Proceedings...
  • K. D. Theodoridou, “Learning with Laura: Investigating the Effects of a Pedagogical Agent on Spanish Lexical Acquisition,” (Tesis Doctoral),...
  • D. Pérez Marín, Uso de agentes conversacionales pedagógicos en sistemas de aprendizaje híbrido (b-learning), Actas del IV Semin. Investig....
  • . I. Pascual Nieto, “Una metodología para gestión de la interacción entre los estudiantes, los profesores y el contenido en aplicaciones en...
  • K. Leelawong and G. Biswas, “Designing Learning by Teaching Agents: The Betty's Brain System,” Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 18,...
  • C. Kirkegaard, A. Gulz, and A. Silvervarg, “Introducing a Challenging Teachable Agent,” in Learning and Collaboration Technologies. Designing...
  • N. Matsuda, W. W. Cohen, K. R. Koedinger, G. Stylianides, V. Keiser, and R. Raizada, “Tuning Cognitive Tutors into a Platform for Learning-by-Teaching...
  • N. Matsuda et al., “Cognitive anatomy of tutor learning: Lessons learned with SimStudent.,” J. Educ. Psychol., vol. 105, no. 4, pp. 1152–1163,...
  • N. Matsuda, W. W. Cohen, and K. R. Koedinger, “Teaching the Teacher: Tutoring SimStudent Leads to More Effective Cognitive Tutor Authoring,”...
  • L. Pareto, “A Teachable Agent Game Engaging Primary School Children to Learn Arithmetic Concepts and Reasoning,” Int. J. Artif. Intell. Educ.,...
  • Z.-H. Chen, C. C. Y. Liao, T.-C. Chien, and T.-W. Chan, “Nurturing My-Pet: Promoting Effort-Making Learning Behavior by Animal Companions,”...
  • E. Reategui, E. Polonia, and L. Roland, “The role of animated pedagogical agents in scenario-based language e-learning: a case-study,” in...
  • E. Aimeur and C. Frasson, “Analyzing a new learning strategy according to different knowledge levels,” Comput. Educ., vol. 27, no. 2, pp....
  • S. Tamayo- Moreno, “Propuesta de Metodología para el Diseño e Integración en el Aula de un Agente Conversacional Pedagógico desde Educación...
  • A. Kuz, M. Falco, L. Nahuel, and R. Giandini, “Agent SocialMetric: herramienta de asistencia al docente para determinar el clima social y...
  • G. Veletsianos, C. Miller, and A. Doering, “Enali: A Research and Design Framework for Virtual Characters and Pedagogical Agents,” J. Educ....
  • S. van Vuuren, “Technologies that power pedagogical agents and visions for the future,” Educ. Technol., vol. 47, no. 1, pp. 4–10, 2007. Available:...
  • M. Beyer and D. Laney, “Gartner Research,” The Importance of “Big Data”: A Definition. 2012, ID: G00235055, Available: https://www.gartner.com/en/documents/2057415/the-importance-of-big-data-a-definition
  • Y. Vasquez, “Educación basada en competencias,” Educ. Rev. Educ. nueva epoca, no. 16, p. 1, Mar. 2001. Available: https://es.calameo.com/read/000818448b65a6f1aa291
  • J. F. Strayer, “How learning in an inverted classroom influences cooperation, innovation and task orientation,” Learn. Environ. Res., vol....
  • M. Area Moreira and C. S. González González, “De la enseñanza con libros de texto al aprendizaje en espacios online gamificados,” Educ. Siglo...
  • A. P. Dempster, N. M. Laird, and B. Rubin, “Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm,” J. R. Stat. Soc. Ser. B, vol. 39,...