Application of computational intelligence techniques in the development of intelligent systems for supporting learning

• Autores: Manuel Romero Cantal
• Directores de la Tesis: Juan Luis Castro Peña (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2014
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: María Amparo Vila Miranda (presid.) , José Manuel Zurita López (secret.) , José Jesús Castro Sánchez (voc.) , Alejandro Moreo Fernández (voc.) , María Isabel Navarro Jiménez (voc.)
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  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • Desde la última década del siglo XX, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han sufrido un desarrollo excepcional. La naturaleza de este progreso ha desencadenado la evolución de los pilares que sustentan nuestra sociedad (sin ir más lejos, vivimos en la ¿sociedad de la información¿).

    Precisamente, la base de nuestro comportamiento social se basa en la transmisión de información de unos individuos a otros mediante el aprendizaje. Durante siglos, la transferencia de conocimiento se realizaba de forma generacional, sustentada en mayor medida por escuelas y universidades. Ahora, la información está siempre disponible de forma global gracias al crecimiento de Internet, lo cual ha provocado un gran impacto en los paradigmas clásicos de la transmisión de conocimiento, esto es, de la educación. El modelo clásico de instrucción presencial comparte protagonismo con la preparación online.

    Este nuevo modelo de enseñanza sostenido por medio de las TIC se conoce comúnmente como elearning (electronic learning, en inglés), y tiene como principales objetivos facilitar un aprendizaje interactivo, flexible (en tiempo y lugar) y centrado en los estudiantes, mediante entornos virtuales. La ausencia de restricciones para adquirir información modifica el rol del estudiante, que pasa a ser el actor principal del proceso educativo. En consecuencia, el papel del profesor también se ve modificado, que debe ahora estimular al estudiante para que tome control de su aprendizaje de forma activa. El paradigma clásico de enseñanza dirigido exclusivamente por el profesor claudica en favor del paradigma centrado en el alumno.

    En el contexto de la economía actual, el mercado laboral impone una competencia voraz entre los trabajadores, que necesitan de una preparación extraordinaria que les permita estar siempre un paso por delante del resto. Así, con la idea de proporcionar la máxima preparación posible para sus alumnos, las organizaciones docentes (inclusive el propio entrenamiento corporativo) han impulsado en gran medida el desarrollo de metodologías e¿learning, mediante sistemas de instrucción basados en web para impartir sus cursos a través de Internet. El sector de la educación se ha desarrollado como uno de los mercados más importantes para inversiones de empresas y privadas. Sin ir más lejos, la Comisión Europea ha trabajado durante los últimos 10 años en desarrollar, mejorar e implementar el concepto de e¿learning [Bru01]. Así mismo, el Espacio Europeo de Enseñanza originado por el Proyecto de Bolonia persigue la implantación del paradigma centrado en el alumno, entre otras medidas, con el propósito de obtener un mayor grado de independencia e implicación de los estudiantes [fHE09, Hei05, Lou01].

    La cada vez mayor transcendencia económica y social del e¿learning se refleja en la aparición de nuevas líneas de investigación, que aúnan tecnología y educación con el objetivo de obtener plataformas de apoyo al aprendizaje cada vez más funcionales. Desafortunadamente, la tendencia de uso actual de las plataformas e¿learning en entornos reales se basa en la gestión convencional de cursos y contenido digitalizado [DK12]. Los sistemas clásicos de este tipo presentan ciertas deficiencias asociadas a la sobrecarga de información. En entornos donde el contenido es extenso, complejo y mal estructurado se pueden dar situaciones de sobrecarga cognitiva y problemas de desorientación por parte de los estudiantes. Esto provoca dificultad adicional para captar y aprender el dominio de conocimiento [BC94]. Por este motivo, surge el interés de contar con herramientas cognitivas que ayuden solventar las limitaciones comentadas [KL97]. De esta forma, sería interesante contar con herramientas capaces de organizar, visualizar y/o navegar a través de los recursos educativos de forma (semi)automática e inteligente. Ésto facilitaría en gran medida la labor del profesor, o administrador del sistema.

    Concluyendo, el desarrollo de herramientas de explotación del conocimiento aplicadas al contenido didáctico podría potenciar en gran medida la aptitud de los sistemas e¿learning.

    Esta Tesis doctoral tiene por finalidad aportar avances científico¿tecnológicos al estado del arte en forma de soluciones inteligentes a los problemas derivados de la extracción y organización del conocimiento, recuperación y representación visual del dominio, y adaptación del entorno en sistemas e¿learning. Nuestra metodología consiste en estudiar tales problemas de forma independiente, para así desarrollar estrategias aplicables a cada ámbito individual. Para ello, nos valdremos de técnicas de Inteligencia Computacional (IC). Nuestros objetivos, por tanto, son dos: (i) dar solución a los problemas abordados, mediante un proceso tecnológico de carácter científico, y (ii) componer, como valor añadido, un sistema final que albergue cada solución individual y facilite una validación global.

    Comenzamos con un estudio de los métodos de extracción y organización del conocimiento didáctico en sistemas e¿learning. Estudiaremos tres configuraciones atendiendo al nivel de riqueza considerada: (i) términos clave, (i) etiquetas conceptuales y (iii) conceptos y relaciones. La necesidad de contar con herramientas de este tipo aparece ante la posible sobrecarga de información existente en los entornos e¿learning convencionales, lo cual puede provocar desorientación y desánimo de los estudiantes hacia el proceso de aprendizaje. Para solventarlo, nos centramos en la adquisición inteligente del conocimiento presente en el contenido didáctico, y en su organización en tres estructuras diferentes de meta¿datos: taxonomías, folksonomías y ontologías. Cada estructura es capaz de contener información con diferente riqueza semántica, por lo que es necesario abordar su construcción de forma independiente.

    Continuamos con un análisis de los métodos de recuperación de información, y de visualización del dominio didáctico. Analizamos primero los sistemas de recuperación de información basados en consultas de usuarios. Si bien su uso es común en el marco de las tecnologías de acceso a la información, no ocurre así en el campo del e¿learning. En segundo lugar, estudiamos distintas técnicas de visualización de información y conocimiento. Más concretamente, examinamos las técnicas de visualización conocidas como Mapas Conceptuales y Nubes de Etiquetas. El empleo de Mapas Conceptuales es común en el ámbito didáctico dada su capacidad para representar esquemáticamente los conceptos y relaciones más importantes del dominio. Por su parte, las Nubes de Etiquetas cobran especial interés en las comunidades virtuales de Internet, como herramienta de exploración y navegación.

    Seguiremos nuestro estudio abordando los mecanismos inteligentes de adaptación del entorno didáctico. Consideraremos en primer lugar la generación de recursos en base a preferencias explicitas de los usuarios. En concreto, propondremos un método de generación automática de tests de evaluación. El campo relacionado con la generación de tests de evaluación adaptables presenta un creciente interés dentro del ámbito e¿learning, y responde a la necesidad de contar con instrumentos dinámicos que soporten las actividades de evaluación y auto¿evaluación propias y necesarias en el aprendizaje. En segundo lugar, analizaremos la gestión y adaptación inteligente del entorno en base a características extraídas automáticamente por el sistema. En detalle, desarrollaremos un método de adaptación curricular del estudiante, en función de los niveles de conocimiento que presente frente a sus objetivos de aprendizaje actuales. Este sub¿problema se enmarca dentro de los campos de los Sistemas Educativos Adaptativos y los Tutores Inteligentes Virtuales, de gran importancia y difusión en la actualidad.

    Concluiremos de forma complementaria con la anexión de los métodos anteriores en una plataforma de ayuda al aprendizaje completa. Para ello, diseñaremos la arquitectura y funcionalidad de la plataforma, así como una metodología de regulación de su uso como parte de un curso universitario. De esta manera pretendemos dar valor añadido a esta investigación y podremos, al mismo tiempo, establecer una validación formal de este trabajo de forma conjunta. Para ello, analizaremos y evaluaremos su aplicación en un curso universitario de ingeniería durante dos años académicos consecutivos.

    No es objetivo de esta Tesis realizar un análisis exhaustivo de todas las tecnologías y métodos aplicables al campo del e¿learning disponibles desde un punto de vista teórico, sino analizar factores reales e influyentes para así proponer una solución concreta en forma de aplicaciones informáticas que se ajusten a las demandas impuestas por la sociedad de la información en el campo de la educación. Este trabajo es, por tanto, el fruto de un proceso de ingeniería de índole científica. Con esto, pretendemos enfatizar el carácter de aplicabilidad y transferencia tecnológica del estudio. Por otro lado, los desarrollos teóricos y métodos propuestos en este trabajo han sido, en su mayoría, publicados en diferentes revistas científicas y expuestos en congresos.

    Referencias: [Bru01] Brussels C. o. t. E. c. (2001) Communication from the commission to the council and the european parliament. The e¿learning action plan. Designing tomorrow¿s education.

    [fHE09] European Ministers Responsible for Higher Education (2009) The Bologna Process 2020? the European higher education area in the decade.

    [Hei05] Heitmann G. (2005) Challenges of engineering education and curriculum development in the context of the bologna process. European Journal of Engineering Education 30(4): 447¿458.

    [Lou01] Lourtie P. (2001) Furthering the bologna process. Report to the ministers of education of the signatory countries. Prague, May.

    [DK12] Dabbagh N. y Kitsantas A. (2012) Personal learning environments, social media, and selfregulated learning: A natural formula for connecting formal and informal learning. The Internet and higher education 15(1): 3¿8.

    [BC94] Bleakley A. y Carrigan J. (1994) Resource¿based learning activities: Information literacy for high school students. American Library Association.

    [KL97] Kommers P. y Lanzing J. (1997) Students' concept mapping for hypermedia design: Navigation through world wide web (www) space and self¿assessment. Journal of Interactive Learning Research 8: 421¿55.