dc.contributor.author | Saboya Vargas, Aniceto |
dc.date.accessioned | 2022-07-06T09:31:18Z |
dc.date.available | 2022-07-06T09:31:18Z |
dc.date.issued | 1998-06 |
dc.identifier.citation | Saboya, A. Sistemas tutores inteligentes en la World Wide Web : estado del arte. 1998. |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/369690 |
dc.description.abstract | El aprendizaje humano es un proceso mental que requiere estímulos externos, y para lograr estos se han usado diversas técnicas. Es ya reconocido el potencial de los computadores con fines educativos, pero los intentos de aplicación han evidenciado problemas técnicos, pedagógicos y de integración al contexto institucional. La aparición de nuevos paradigmas en redes de computadores e inteligencia artificial (IA) ofrecen nuevas alternativas de investigación para la solución de estos problemas. La pedagogía es probablemente más compleja que los temas a los que se aplica; de hecho, no existen especificaciones precisas de lo que constituye un experto pedagogo. Se han decantado algunas arquitecturas clásicas que identifican los componentes de un experto pedagogo o sistema tutor inteligente (ITS), en las cuales se incluye un modelo del estudiante, que consiste en una imagen del usuario y sirve al sistema para diagnosticar (conocer con más profundidad) y guiar el aprendizaje del estudiante según su estado de conocimiento particular. Este proceso de diagnóstico intenta dar explicación y predecir los objetivos de aprendizaje del estudiante, labor que involucra incertidumbre. La inteligencia artificial ofrece técnicas de tratamiento de la incertidumbre como las redes bayesianas y otras. Por otro lado, ahora que las redes de computadores son una realidad y ofrecen la posibilidad de distribución de material educativo, se precisa compatibilizar las técnicas de tratamiento de la incertidumbre con su distribución en redes de computadores. Dada la complejidad de estas técnicas y lo inmanejable que se volvería el sistema tutor completo, tenemos que buscar alternativas de implementación. Una alternativa es recurrir a la tecnología de agentes, que nos ofrece la posibilidad de desarrollar componentes especializados, que se pueden comunicar para realizar tareas en forma coordinada. En este documento nos proponemos hacer una revisión del estado del arte del diseño, e implementación en instituciones reales, de sistemas tutores inteligentes en la WWW. Incluimos nuestro análisis y comentarios acerca de como construir cada uno de los componentes en nuestro propio sistema tutor. |
dc.format.extent | 73 p. |
dc.language.iso | spa |
dc.relation.ispartofseries | LSI-98-12-T |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica |
dc.subject.lcsh | Intelligent tutoring systems |
dc.subject.lcsh | Artificial intelligence |
dc.subject.lcsh | Multiagent systems |
dc.subject.lcsh | World Wide Web |
dc.subject.lcsh | Bayesian statistical decision theory |
dc.subject.lcsh | Knowledge representation (Information theory) |
dc.subject.other | Sistemas tutores inteligentes |
dc.subject.other | Inteligencia artificial |
dc.subject.other | Sistemas multiagente |
dc.subject.other | World Wide Web |
dc.subject.other | Internet |
dc.subject.other | Modelo de usuario |
dc.subject.other | Redes bayesianas |
dc.subject.other | Representación del conocimiento |
dc.subject.other | Didáctica |
dc.subject.other | Aprendizaje |
dc.title | Sistemas tutores inteligentes en la World Wide Web : estado del arte |
dc.type | External research report |
dc.subject.lemac | Sistemes tutorials intel·ligents |
dc.subject.lemac | Intel·ligència artificial |
dc.subject.lemac | Sistemes multiagent |
dc.subject.lemac | Web |
dc.subject.lemac | Estadística bayesiana |
dc.subject.lemac | Representació del coneixement (Teoria de la informació) |
dc.rights.access | Open Access |
local.identifier.drac | 33999037 |
dc.description.version | Preprint |
local.citation.author | Saboya, A. |