Generación automática de diseños de aprendizaje: diferentes enfoques de planificación

• Autores: Lluvia Carolina Morales Reynaga
• Directores de la Tesis: Luis Castillo Vidal (dir. tes.) , Juan Fernández Olivares (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2011
• Idioma: español
• ISBN: 9788469435564
• Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Herrera Viedma (presid.) , José Manuel Benítez Sánchez (secret.) , Jesús González Boticario (voc.) , Susana Fernández Arregui (voc.) , María Dolores Rodríguez Moreno (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • Las primeras propuestas del uso de técnicas de planificación inteligente para generar diseños (secuencias adaptadas de actividades) de aprendizaje utilizaban la información de un curso a distancia y del perfil de los estudiantes del mismo representada en cualquier formato.

    Esta información era procesada por uno o varios expertos en planificación para su representación en el Lenguaje de Definición de Dominios de Planificación (PDDL) de manera que un solo planificador, que soportara un único paradigma de planificación (basado en estados o jerárquico), lo convirtiera en un plan o secuencia de actividades de aprendizaje del curso para cada estudiante, con su consiguiente coste en tiempo, esfuerzo y dinero, además de su naturaleza "estática" para cada curso y estudiante.

    Esta tesis propone e implementa diversos algoritmos para la generación de la información necesaria para la planificación inteligente y automatizada de secuencias de aprendizaje adaptadas a los diversos perfiles de todos los estudiantes de un curso, sin necesidad de la intervención manual de un experto en planificación.

    Algoritmos de ingeniería de conocimiento que se basan en los estándares de e-learning sobre los cuales se ha definido un conjunto mínimo de datos que son necesarios para generar automáticamente un estado inicial, metas y dominio de planificación y scheduling básico.

    Por otro lado, y dadas las características dinámicas y de incertidumbre de los cursos que implican tanto la evolución de los conocimientos y características de un estudiante, como las decisiones que un profesor vaya tomando para modificar la información del curso en progreso, se han utilizado técnicas de planificación en entornos dinámicos, en particular la planificación condicional, planificación continua y re-planificación.

    Todas estas técnicas son utilizadas por medio de un cliente de planificación completamente integrado en un Sistema Gestor de Aprendizaje que, por medio de servicios web, se comunica con un servidor de planificación. Dicho servidor se encarga de decidir que técnica será utilizada en cada situación.

    La viabilidad y usabilidad de las propuestas de esta memoria se han comprobado gracias a la experimentación con estas técnicas automatizadas en entornos de cursos en línea reales, obteniendo resultados bastante buenos que se ha publicado en diversos congresos y revistas nacionales e internacionales.