Sistemas Expertos y Creación de Tutores, Ensayo Inojosa 4
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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DE LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL. UNEFACENTRO DE INVESTIGACIONES DE POSTGRADO
UNIDAD CURRICULAR: CREATIVIDAD E INNOVACIÓNEDUCATIVA
Sistemas Expertos y Creación de Tutores
Doctora. Hilda Inojosa
Participante: Leopoldo Quijada
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Caracas 02 de Diciembre de 2007
Sistemas Expertos (SE) y Creación de Tutores (CT)
Historia de los Sistemas Expertos
Los Sistemas Expertos inicialmente surgen a finales de la década de los años 50.
Específicamente en 1957, un programa denominado GPS ("General Problem Solver" o
Solucionador General de Problemas) fue llevado a cabo por los investigadores Alan Newell
y Herbert Simon. Este programa podía trabajar con criptografía utilizando matemáticas,
también con las torres de Hanoi y otros problemas similares a éste. Era un buen sistema
pero no podía resolver problemas del mundo real.
Fue un buen comienzo. Con este intento otros investigadores se dieron cuenta que para poder tener más éxito construyendo este tipo de Sistemas debían restringir el dominio de
estudio a uno más pequeño. De esta manera se les haría más fácil simular parte del
pensamiento humano para la resolución de problemas. De estas ideas nacen los Sistemas
Expertos.
Más tarde, hacia 1965, Edward Feigenbaum junto a un grupo de investigadores comenzó a
desarrollar Sistemas Expertos utilizando bases de conocimientos. Ya en 1967, construyeron
lo que se conoce como el primero de ellos: DENDRAL. El nombre del mismo viene del
griego y significa "árbol". Éste era utilizado para identificar estructuras químicas
moleculares a partir de su análisis espectrográfico. En los 70, concretamente en 1972, se
comenzó el desarrollo del sistema MYCIN. Éste era utilizado para hacer consultas y
diagnósticos de infecciones en la sangre.
Basándose en análisis de sangre, cultivos de bacterias y otros datos, el sistema podía
determinar o, por lo menos, sugerir qué organismo o microbio estaba causando la infección.
El mismo llegaba a una conclusión y sugería un tratamiento el cual era basado en las
características de la persona y el peso corporal del individuo. Para esta misma épocatambién se desarrollaron otros Sistemas como HERSAY (que fue creado para
reconocimiento de palabras habladas) y PROSPECTOR (que fue utilizado para hallar
yacimientos de minerales).
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En los 80 los Sistemas Expertos (S.E.) obtuvieron un gran auge. Al igual que todo lo que se
pone de moda, los S.E. no fueron la excepción y numerosas empresas comenzaron a
dedicar tiempo, dinero y esfuerzo para el desarrollo de S.E. En este punto se llegó a la
conclusión de que el éxito de los Sistemas Expertos depende de la base de conocimientosque se esté utilizando. Entre todas las empresas gastaron aproximadamente unos mil
millones de dólares en investigación y desarrollo de estos Sistemas. Uno de estos Sistemas
fue DELTA, "Diesel Electric Locomotive Troubleshooting Aid". Éste fue un sistema
producido por General Electric para la reparación de locomotoras. Además de Sistemas
Expertos, también se desarrollaron herramientas para trabajar con los mismos. Estas
herramientas son programas que contienen los componentes básicos de un Sistema
Experto, como lo son: el Subsistema de Adquisición de Conocimientos, la Base de
Conocimientos, el Mecanismo de Inferencia, el Subsistema de Explicación y el
Interfaces de Usuario.
Además de éstas también se han desarrollado otras herramientas como por ejemplo CLIPS,
"C Language Integrated Production System". Este programa fue creado en 1985 por la
NASA para satisfacer sus necesidades dentro del campo de la inteligencia artificial.
Definiciones de Sistemas Expertos
Son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de
razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano encualquier rama de la ciencia.
Los Sistemas Expertos (también conocidos por Sistemas basados en el conocimiento o
Sistemas Expertos basados en el conocimiento) son una rama de la Inteligencia Artificial
(IA) que hace un uso del conocimiento especializado para resolver problemas como un
especialista humano.
Éste es una persona que tiene experiencia desarrollada en cierta área, es decir, el
especialista tiene conocimientos o habilidades especiales que la mayoría no conoce o de las
que no dispone (el llamado dominio de conocimiento); puede resolver problemas que lamayoría no podría resolver, o los resuelve con mucha mayor eficiencia (y a menor coste).
El conocimiento de los Sistemas Expertos puede obtenerse por experiencia o consulta de
los conocimientos que suelen estar disponibles en libros, revistas y con personas
capacitadas.
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En su dominio de conocimiento el sistema experto razona o hace inferencias de la misma
forma que un especialista humano inferiría la solución de un problema (dados unos hechos
se infiere una conclusión).
Beneficios de un SE-Resuelven problemas que requieren un “conocimiento formal especializado”.
-Obtienen conclusiones de forma más rápida que los expertos humanos.
-Razonan pero en base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad.
-Tienen al menos, la misma competencia que un especialista humano.
-Recomendados cuando expertos humanos son escasos, cuando es muy elevado el volumen
de datos que ha de considerarse para obtener una conclusión.
Desarrollo de un SE
Para desarrollar el software primero conocemos el equipo de gente necesario, después los
métodos que utiliza ese equipo de gente y por último como prueban y construyen prototipos
de software para terminar en el sistema final.
1. Equipos de desarrollo
1.1.- Expertos; 1.2.- El ingeniero del conocimiento; y 1.3.- El usuario.
2. Métodos auxiliares en el desarrollo:
La eficiencia en la creación de sistemas expertos puede aumentarse en gran medida con la
aplicación de shells.Un shell es un sistema experto que contiene una base de conocimientos vacía. Existe el
mecanismo de inferencia, el componente explicativo y a veces también la interfaz del
usuario.
3. Construcción de prototipos
La implantación de un prototipo de sistema experto que le permite llevar a cabo las
funciones más importantes de éste, aunque con esfuerzo de desarrollo considerablemente
inferior al de una implementación convencional. Este proceder se define bajo el nombre de
“rapid prototyping”.Sistemas Tutores Inteligentes (STI) en Educación
La educación tradicional en el aula ha traído consigo una gran equivocación en la
personalización de la enseñanza: para un promedio de 35 alumnos por curso, existe sólo un
profesor cuya retroalimentación de los temas e identificación de las deficiencias
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individuales, resulta ser insuficiente. Ante esta necesidad, los Sistemas Tutores Inteligentes
(STI) surgen como una alternativa que permite, mediante técnicas de inteligencia artificial,
simular el comportamiento de un profesor que detecta los problemas específicos de cada
estudiante. A continuación se describe en forma de síntesis, el diseño de un Sistema Tutor inteligente que incluye un Modelo del Estudiante evolutivo, capaz de identificar
adaptativamente el estilo cognitivo de cada usuario del Tutor.
Sistemas Tutores Inteligentes
Los sistemas tutores inteligentes (STI) son el resultado de un enfoque multidisciplinar entre
la Investigación Educativa, la Inteligencia Artificial y la Sicología Cognitiva. Los
componentes principales de un STI son tres:
•Módulo Tutorial: este módulo contiene las estrategias fundamentales para enseñar los
contenidos de una lección. Adicionalmente, provee las didácticas necesarias para enseñar
cada objetivo instruccional de acuerdo con el currículo.
•Módulo Experto: representa el dominio del conocimiento del profesor. Este módulo
provee información de diferentes mecanismos de ayuda para el estudiante, como por
ejemplo la solución correcta, explicaciones acerca de los errores, y un generador de contra
ejemplos que induce a la solución correcta.
•Módulo del Estudiante: representa el conocimiento del profesor acerca del estado del
conocimiento del alumno y su método personal de trabajar (habilidades, destrezas, preferencias, etc). Esta información provee los fundamentos para las decisiones que el
módulo tutorial tiene que hacer durante el proceso de enseñanza y aprendizaje.
1. Módulo Tutorial : en este módulo se consideraron algunos aspectos sicológicos y
pedagógicos para motivar al estudiante y lograr un aprendizaje significativo. Un aspecto
fundamental del mismo es la implementación de un micromundo explorativo cuyo objetivo
es incentivar en el estudiante, el aprendizaje por descubrimiento. Este micromundo se
apoya en ambientes hipermedia (entornos enriquecidos con imágenes, sonido, videos e
hipertexto), y principios sicológicos sobre la percepción. La idea principal es promover elreto, la fantasía y la curiosidad en el alumno, factores determinantes en el aprendizaje según
Piaget.
2. Módulo Experto: Un gran número de técnicas han sido probadas en la IA con diversos
niveles de éxito. Uno de estos métodos, llamado Sistema Experto (SE), soporta
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ampliamente el modelamiento del comportamiento humano. Un SE, emplea un método
particular para organizar el conocimiento dentro de bloques epistémicos regidos por tres
aspectos:
•Hechos: conocimiento declarativo acerca de un caso en particular (por ejemplo, “un avetiene alas”).
•Reglas: Conocimiento procedimental sobre cómo razonar en un dominio específico (SI
tiene alas, ENTONCES es un ave)
•Inferencia: Conocimiento de control que indica cómo realizar el razonamiento de un
conjunto dado de reglas y hechos para llegar a una conclusión. (Si el estudiante escribe una
respuesta errónea, el Sistema Experto intentará simular el comportamiento del estudiante y
averiguar cómo llegó a obtener la respuesta errónea para poder ofrecerle un refuerzo
específico).
3. Módulo del estudiante
Este módulo contiene un elemento adicional llamado Módulo de Diagnóstico, encargado de
inferir el modelo cognitivo del estudiante. Se empleó un nivel de diagnóstico epistémico
para representar el estado del conocimiento del alumno desde dos perspectivas:
conocimiento sobre el dominio, y estrategias y procedimientos de inferencia empleados.El
modelo de perturbación del estudiante extiende el conocimiento del experto por medio de la
inclusión de una librería de errores que representa los malentendidos del alumno. Como punto central de la investigación, se propone modelar el estilo cognitivo de cada alumno, de
tal manera que la individualización sea aún más adaptativa.
A. Estilos cognitivos y de aprendizaje
Un Estilo de Aprendizaje es el compuesto por los factores cognoscitivos, afectivos, y
fisiológicos característicos que sirven como indicadores de cómo un alumno percibe, obra
recíprocamente, y responde al ambiente de aprendizaje.
Recopilando las investigaciones de Witkin y Kolb, se pueden representar los 8 estilos
cognitivos para el procesamiento aritmético en un espacio de 3 dimensiones.Kolb propone una teoría de aprendizaje por experiencia que involucra 4 etapas principales:
Experiencias Concretas (EC), Observación Reflexiva (OR), Conceptualización Abstracta
(CA) y Experimentación Activa (EA); con base en ello, y según su posición en el espacio
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de dos dimensiones, postula 4 tipos de alumnos: (Divergente, Asimilador, Convergente y
Adaptador). Witkin, por su parte, propone 2 tipos de alumnos: el Analítico y el Holístico.
•Alumno Adaptador AA: este estudiante necesita conocer qué se puede hacer con las cosas,tiende a resolver problemas en forma intuitiva y su interés primario radica en adaptar el
aprendizaje a situaciones de su propia vida.
•Alumno Convergente AC: su mayor recurso reside en la aplicación práctica de las ideas,
necesita conocer cómo funcionan las cosas y aprende comprobando teorías a través de
medios que le parecen sensibles. Prefiere el material visual.
•Alumno Divergente AD: percibe la información a través de una experiencia concreta y la
expresa reflexivamente, tiende a ser imaginativo y emotivo, y aprende oyendo y
compartiendo ideas. Prefiere el material auditivo.
•Alumno Asimilador AAS: necesita conocer lo que piensan los expertos, percibe
información abstractamente y la procesa en forma reflexiva y se interesa por conceptos
abstractos.
•Alumno Analítico AAN: es un estudiante objetivo, muy reflexivo, tiende a desarrollar
estrategias correctas de solución de problemas. Emplea heurísticas para el desarrollo de
problemas y no requiere mucha intervención del profesor ya que prefiere el aprendizaje por
descubrimiento.•Alumno Holístico AH: es un estudiante impulsivo que posee un buen desempeño de la
memoria de corto plazo, trabaja mejor en grupo y posee dificultad para resolver problemas
con información sobrante.
B. Identificación del estilo cognitivo a través de un Sistema Clasificador
Teniendo en cuenta los aportes generados por Witkin y Kolb a la sicología cognitiva, se
tomaron 13 variables que ayudan a determinar el estilo cognitivo de un individuo; sin
embargo, los rangos estimativos de estas variables para cada tipo de alumno están
representados por valores lingüísticos: por ejemplo, el alumno convergente posee un “nivelalto de concepualización”. (Aquí la palabra “alto” no está representando ningún valor
numérico o mesurable). Se propuso por lo tanto, emplear un Sistema Clasificador de
autoaprendizaje (SC) que identificara, clasificara y jerarquizara dichos valores ambiguos de
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cada una de las variables cognitivas, sin necesidad de generar el conocimiento de
antemano, como sí lo requeriría un sistema experto.
Finalmente, el sistema clasificador categoriza las variables cognitivas dentro de rangosestimativos cuantificables; es decir, para cada tipo de alumno deberá generar un conjunto
de valores específicos (por ejemplo, el alumno adaptador posee un nivel de
conceptualización de entre el 60 y el 80% de los contenidos).
Sistemas Clasificadores de aprendizaje (SC)
Los sistemas clasificadores fueron propuestos por Holland como un modelo de aprendizaje
maquinal por refuerzo, basado en Algoritmos Genéticos (algoritmos de búsqueda, que
emplean técnicas tomadas de la evolución natural) que representa modelos mentales de un
ambiente determinado
Un SC posee una arquitectura básica de 3 subsistemas.
1. Sistema de Reglas y Mensajes; 2. Sistema de Distribución de Créditos; y 3. Algoritmo
Genético.
La información fluye del ambiente a través de los detectores (los ojos y oídos del sistema
clasificador) donde es decodificado uno o más mensajes de longitud finita. Estos mensajes
del ambiente son enviados a una lista donde deben activar reglas de cadenas de caracteres
llamadas clasificadores. Cuando es activado un clasificador, envía un mensaje a la lista demensajes.
El sistema de distribución de créditos es fácilmente visto como una economía en la cual el
derecho de comerciar información es comprado y vendido por los clasificadores. Este
servicio de economía contiene dos componentes principales: una subasta y una agencia de
compensación (cuando los clasificadores son emparejados, no envían directamente sus
mensajes: en cambio, cualifican para participar en la activación de la subasta).
Finalmente, el Algoritmo Genético es el encargado de inyectar nuevos y mejores
clasificadores al sistema por medio de los operadores genéticos básicos: Selección, Cruce yMutación, donde la función de aptitud (la que evalúa el desempeño de cada clasificador)
depende directamente del buen desempeño de los clasificadores, es decir, su ganancia. Los
Algoritmos Genéticos son algoritmos estocásticos evolutivos, ya que explotan
eficientemente la información histórica, permitiendo especular sobre nuevos puntos de
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búsqueda dentro del espacio de soluciones, esperando un mejor comportamiento a través de
su evolución.
Aplicación del Sistema Clasificador (SC) en el Sistema Tutor Inteligente (STI)
Si el STI determina el estilo cognitivo de cada estudiante, puede ser capaz de diseñar unaestrategia pedagógica para cada individuo y podrá además generarle al profesor un reporte
del diagnóstico del alumno con respecto a una tarea.
Inicialmente, el SC captura algunas características cognitivas del alumno a través de una
evaluación diagnóstica usando los detectores. Esta evaluación mide los siguientes aspectos:
d1 Nivel de ejercitación: Mide el porcentaje de ejercicios realizados en cada sesión.
d2 Situaciones reales: Recoge los resultados obtenidos por el estudiante cuando resuelve
problemas dentro de un contexto de la vida diaria.
d3 Empleo de ayuda: Mide el porcentaje de ayudas que emplea el alumno de las
disponibles en el STI.
d4 Solución de procedimientos: Indica si el alumno ha desarrollado correctamente el
procedimiento o estrategia para resolver algún tipo de problema aritmético.
d5 Nivel de interés de visita a los nodos hipermedia: Indica el porcentaje de nodos
hipertexto adicionales que el alumno visita en la interacción con el STI.
d6 Empleo de herramientas del micromundo: Indica el número de herramientas disponibles
en el STI que se emplean.d7 Nivel de conceptualización: Indica el porcentaje de preguntas conceptuales que el
alumno acierta.
d8 Navegación secuencial vs. Personalizada: Indica la preferencia del estudiante por seguir
una instrucción supervisada o una navegación libre del contenido.
d9 Desempeño de la MCP: Captura ciertos aspectos de la memoria de corto plazo del
estudiante, principalmente el grado de volatilidad. Esto se realiza con base en estudios
hechos sobre la teoría de procesamiento de la información.
d10 Representación perceptual EFT: Se realiza el Embedded Figure Test para detectar si elalumno identifica formas evitando los distractores preceptuales.
d11 Manejo de información incoherente: Indica si el estudiante es capaz de detectar
información incoherente e insuficiente en el enunciado de un problema.
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d12 Errores de conteo o mecánicos: Determina la cantidad de errores de memorización, ej:
tablas de multiplicar.
d13 Reflexividad vs Impulsividad: Indica el tiempo que emplea el estudiante en responder
tanto a esquemas incorrectos (7 + 8 = 16) como a esquemas correctos ( 8 x 3 = 24).Por otro lado, el Sistema clasificador envía como respuesta al ambiente, a través de los
efectores, qué tipo de alumno según su estilo cognitivo, es el individuo a quien se le está
practicando el mecanismo de diagnóstico.
Desempeño del Sistema Clasificador en la identificación del estilo cognitivo
Para medir el rendimiento del SC dentro del módulo de diagnóstico del sistema tutor
inteligente, se tomó un grupo piloto de 20 estudiantes con quienes se realizaron las pruebas.
Se puede observar que se requiere de 20 períodos de aprendizaje (equivalente al número de
veces que se realizó el experimento hasta clasificar el estilo cognitivo) para identificar el
tipo de alumno que es el individuo de acuerdo con las características cognitivas
identificadas por la evaluación diagnóstica.
Más del 70% de los resultados de los estudiantes del grupo piloto posee un desempeño
mayor o igual al 70%, y la mayor concentración de los resultados se encuentra en el
intervalo de notas [76 – 80]. Se puede decir entonces que la instrucción fue eficiente y
eficaz. A continuación se presenta el histograma para el grupo de control:
Se observa que el desempeño del grupo de control es bastante deficiente en comparacióncon el grupo piloto. Los estudiantes del grupo de control tienden a tener promedios en el
intervalo [56 – 60], el cual es muy bajo. Se observa también que sólo el 15% de los
estudiantes del grupo de control superan un desempeño aceptable de 70 puntos en su
rendimiento, y un 85% se encuentra bajo los 70 puntos, en comparación del 95% de los
estudiantes del grupo piloto que sí alcanzan un desempeño de 70 puntos o superior en la
prueba final.
Conclusiones
La integración de las teorías sicológicas y las técnicas de Inteligencia Artificial, puedegenerar sistemas adaptativos para la enseñanza: el propósito del presente trabajo
investigativo fue aplicar la simulación genética y los sistemas expertos en la
personalización de la enseñanza, haciéndola más adaptativa y robusta. Como resultado de
esta tentativa, nuestra visión del estudiante se ajusta más a la realidad, puesto que el
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sistema, no sólo identifica los modelos mentales del estudiante, sino que representa su
perfil sicológico a partir de su estilo cognitivo particular. La ventaja de usar un Sistema
clasificador es que éste no requiere la guía de un profesor que sepa de antemano la solución
óptima (aprendizaje supervisado) y las estrategias pedagógicas, evitando crear extensivas yexhaustivas bases de conocimientos. Por el contrario, el sistema clasificador es un modelo
evolutivo que emplea eficientemente el aprendizaje por refuerzo, y se comporta como un
agente autónomo capaz de experimentar y tomar decisiones en un ambiente arbitrario (la
cognición humana). http://revista.magisterio.com.co - Revista Internacional Magisterio
CASOFT Creado el: 25 November, 2007, 12:40
Referencias Bibliográficas y Electrónicas
Sistemas Expertos para el modelado de Tutores. Disponible en:
http://www.fi.uba.ar/laboratorios/lsi/gcete-2005-1.pdf
http://revista.magisterio.com.co/index.php?
option=com_content&task=view&id=141&Itemid=99
http://en.wikipedia.org/wiki/Actroid
http://pub.ufasta.edu.ar/ohcop/21h-2004-robot_conversante.htm
http://axxon.com.ar/not/129/c-129InfoRobotConsciente.htm
http://ocularis.es/blog/?p=92
http://www.ft.com/cms/s/5ae9b434-8f8e-11db-9ba3-0000779e2340.htmlhttp://es.wikipedia.org/wiki/Isaac_Asimov
http://es.wikipedia.org/wiki/Tres_leyes_de_la_rob%C3%B3tica