Inteligencia Artificial en Educación

Presentación del tema: "Inteligencia Artificial en Educación"— Transcripción de la presentación:

1 Inteligencia Artificial en Educación
Universidad Complutense de Madrid Inteligencia Artificial en Educación Máster de formación del profesorado La profesión de la informática en la sociedad actual Rubén Saá Álvarez

2 Retos de la IA en Educación
Enseñanza individualizada y adaptada a las necesidades y características específicas del estudiante Creación de ejercicios adaptados al nivel de conocimiento de los alumnos Corrección y evaluación automática de actividades Analizar el proceso de razonamiento de los alumnos para adaptar la formación La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

3 Agentes inteligentes Son entidades autónomas que perciben el entorno y reaccionan a los estímulos detectados Capacidad de comunicación Capacidad de actuación Autonomía Tareas que pueden realizar en el dominio de la educación Monitorizar actividades de los alumnos Consultar buzones de ejercicios verificando que son enviados a tiempo Corregir de pruebas y exámenes Decidir la respuesta adecuada en base a las preguntas de los alumnos Capacidad de comunicación: con el alumno, con otros agentes y/o programas Capacidad de actuación: Autonomía: su conducta, además de estar definida por una base de conocimientos integrados, depende también de su propia experiencia La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

4 Ontologías Permiten representar el conocimiento para su fácil reutilización Basadas en clases, atributos y relaciones entre clases Conocimiento que pueden representar en el dominio de la educación El contenido de los documentos que se usan como recursos educativos La semántica relacionada con el aprendizaje La interacción entre los alumnos en tareas de aprendizaje en grupo La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

5 Redes neuronales Personalización adaptativa de aprendizaje
Los alumnos definen su perfil a través de la interacción con el sistema Conocimiento acerca de los temas y sus preferencias Acciones que realiza con el sistema, frecuencia y orden Aspectos software y hardware Ejercicios que realizan con y sin ayuda Pasos que dan para resolver los problemas Pasos seguidos no recogidos en la base de conocimiento Cantidad de veces que abandonan un problema sin resolver Errores cometidos en temas que ya se consideraban aprendidos … Selección de contenidos de acuerdo al perfil del alumno La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

6 Sistemas multiagente Conjunto de agentes que interactúan entre sí, comunicándose y colaborando para desempeñar tareas de forma conjunta Capacidad de aprender unos de otros y del entorno En educación  Aprendizaje colaborativo Permiten formar grupos con mayor facilidad para alcanzar los objetivos marcados Permiten establecer automáticamente un conjunto de preguntas y respuestas para ser usadas por los profesores Preguntas de los estudiantes analizadas y clasificadas en función de su calidad, si es apropiada o no, etc. Aprender unos de otros: supongamos que el agente A tiene la responsabilidad de dar soporte a los estudiantes sobre cómo usar un contenido C1. Para ello, el agente A obtiene de su base de datos los conocimientos para explicar las características del material. Si ahora, hay otro estudiante que desea aprender sobre el contenido C2, puede que el agente A no disponga de tal información; y para solucionarlo puede investigar el contenido por sí mismo, o puede comunicarse con otros agentes del sistema para verificar si alguno de ellos dispone de ese conocimiento ya almacenado en su base de datos. En este caso, compartirían tal información. Agente estudiante Agente profesor Colabora con el alumno proporcionando servicios inteligentes Controlan las actividades de la clase y analizan el comportamiento de los estudiantes para ayudar a los profesores a responder mejor las preguntas de los alumnos y asesorarles correctamente para aumentar su nivel de compresión e interés La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

7 Sistemas multiagente Agente estudiante Aprendizaje Colaboración
Seguimiento Agente estudiante Muestran la información y los mensajes recibidos del agente profesor a los estudiantes. Hacen llegar las respuestas desde los estudiantes al agente profesor (Por ejemplo, si un estudiante no toca el teclado o no mueve el ratón a lo largo de un tiempo en una clase, el agente estudiante podría emitir un sonido para alertar al estudiante de que tiene que estar concentrado en clase. O por ejemplo, si el estudiante se pierde una clase, este mecanismo permitiría al agente estudiante ponerse en contacto con el agente profesor para obtener los materiales de esa clase (según las marcas de tiempo que indican cuando ha faltado el alumno, o de acuerdo al plan de estudios que tenga el profesor) y recordar al estudiante los trabajos que le restan por hacer) Colaboración: Cuando el alumno plantea una cuestión, el agente estudiante la envía al agente profesor, y también al resto de agentes estudiante que están identificados como pertenecientes al mismo grupo. Así, otros estudiantes del grupo pueden contestar a preguntas que el profesor no responde en clase. Seguimiento dentro del grupo: los agentes gestionan de forma autónoma el grado de colaboración en el grupo de su respectivo estudiante, de tal forma que si no aporta respuestas o comentarios útiles, será borrado de ese grupo. Por el contrario, un estudiante que ayude más, tendrá un mejor ranking, y será consultado más frecuentemente en caso de alguna duda o cuestión. La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

8 Sistemas multiagente Agente profesor
Repositorio de perfiles y materiales Evaluación Auto-aprendizaje mediante preguntas y respuestas que siguen heurísticas con pesos Palabras clave Preguntas largas Calidad y oportunismo de la pregunta Perfil del alumno … Agente profesor Monitorizan y almacenan en su repositorio el perfil de los estudiantes, obtenido a partir de ejercicios, preguntas y respuestas, dudas planteadas, etc. Estos perfiles permiten a los agentes profesor establecer patrones y ayudar a los agentes estudiante a crear los grupos. Mecanismos de evaluación basados en reglas para ver la calidad de las preguntas y las respuestas de los alumnos. Auto-aprendizaje: son capaces de aprender qué heurísticas y palabras clave son más útiles para mejorar la calidad de las preguntas que plantean los estudiantes. Palabras clave: el profesor proporciona al agente un conjunto de palabras clave importantes para las clases. Cada palabra tiene un peso. Los pesos y las palabras clave se irán modificando según el feedback del agente con el profesor. Perfil de los estudiantes: se establece un conjunto inicial de reglas con pesos basadas en la motivación y aptitud y se almacenan en el agente profesor. Por ejemplo: una heurística se basa en la observación de que los estudiantes con una alta aptitud y motivación, normalmente hacen mejores preguntas durante las clases. Preguntas: las preguntas largas son mejores que las cortas, o las que se hacen al terminar una clase contra las que se hacen pasado un tiempo. La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

9 Sistemas tutores inteligentes (ITS)
Simulan un profesor humano Más flexibilidad Facilitan el proceso de aprendizaje Toman decisiones y ejecutan acciones sin necesidad de monitorización Evalúan el conocimiento que poseen los estudiantes Presentan información acorde con el nivel de cada uno Re-evalúan el conocimiento nuevo para medir su grado de asimilación Actúan como entrenadores Ofrecen sugerencias para dudas surgidas ante un problema Guían el aprendizaje (antes, durante y después) La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

10 Sistemas tutores inteligentes (ITS)
Componentes Módulo tutorial Estrategias de enseñanza Módulo del dominio Conocimiento del profesor Basado en sistemas expertos (hechos, reglas, inferencias) Módulo del estudiante Conocimiento del profesor acerca del conocimiento del alumno Ejemplos Sistema Andes Guía a los estudiantes en la resolución de ejercicios Aporta pistas para encontrar la solución Indica posibles fallos en la resolución Generalización a partir de la capacidad de los alumnos para aplicar lo aprendido Auto tutor Modulo tutorial: contiene las estrategias para enseñar los contenidos de una lección. Además, proporciona las didácticas necesarias para enseñar cada objetivo de acuerdo con el currículo. Modulo del dominio: es el conocimiento del profesor. Contiene información de diferentes mecanismos de ayuda para el estudiante, como por ejemplo la solución correcta, explicaciones acerca de los errores, y un generador de contraejemplos que induce a la solución correcta. Para ello, se basa en los principios de los sistemas expertos (hechos, reglas, inferencias) Módulo del estudiante: es el conocimiento del profesor acerca del conocimiento del alumno (habilidades, destrezas, preferencias, …). La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

11 Sistemas de evaluación automática
Corrigen automáticamente tests Técnicas OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) Evalúan puntos fuertes y debilidades de los alumnos Adquieren conocimiento sobre el nivel de cada estudiante La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

12 Algunas noticias nto/dentro/anos/IBM/elpeputec/ elpeputec_6/Tes La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

13 Algunas noticias o/elpportec/ elpepunet_2/Tes La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

14 Algunas noticias quo_terminator_rsquo_ La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

15 ¿La IA es buena para la educación?
El futuro de la educación El dilema de la educación La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

16 Puestos a divagar… Sistemas de monitorización inteligente
Analizar el grado de atención Estudiar factores que afectan al nivel de productividad Predecir la capacidad de mejora Predecir la capacidad de asimilación de determinados conceptos Aprendizaje digital mediante interfaces cerebrales Transmisión digital de conocimientos Sin leer ni escuchar, de forma digital Transformación del conocimiento digital en conocimiento aplicable en distintos dominios y problemas Razonamiento digital La profesión de la informática en la sociedad actual - IA en Educación

17 Inteligencia Artificial en Educación
Universidad Complutense de Madrid Inteligencia Artificial en Educación Máster de formación del profesorado La profesión de la informática en la sociedad actual Rubén Saá Álvarez