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2010-10-15 (upm) eMadrid arcarrio uc3m algoritmos aprendizaje patrones
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2010-10-15 …

2010-10-15
(upm)
eMadrid
Alicia Rodríguez Carrión
Universidad Carlos III de Madrid
Aprendiendo de la experiencia: Algoritmos para el aprendizaje de patrones y posibles aplicaciones en entornos de e-learning

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  • Para rellenar se puede explicar cómo se construye el árbol.
  • Transcript

    • 1. Aprendiendo de la experiencia Algoritmos para el aprendizaje de patrones y posibles aplicaciones en entornos de e-learning Alicia Rodríguez Carrión (arcarrio@it.uc3m.es) Grupo de Aplicaciones y Servicios Telemáticos Universidad Carlos III de Madrid Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 2. ¿Por qué aprendemos patrones…
      • … en escenarios de movilidad?
        • Las personas tienden a seguir las mismas rutas periódicamente  si sabes por dónde va ahora puedes suponer hacia dónde se está dirigiendo
        • Queremos predecir las localizaciones futuras
          • Porque la localización es un tema que está ganando mucha fuerza
          • Porque nos permite tomar decisiones relacionadas con la posición del usuario con antelación: mostrar publicidad, gestión de recursos, …
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 3. ¿Por qué querríamos aprender patrones…
      • … en el escenarios de e-learning ?
        • Cada persona tiene una forma de aprender predefinida  aprendiendo cuál es su perfil cognitivo se puede facilitar el aprendizaje del usuario
        • Queremos ofrecer un aprendizaje personalizado
          • Adaptándonos a la forma de aprender de cada alumno (con teoría, con ejemplos resueltos, con ejercicios a resolver…)
          • Adelantándonos a sus necesidades (mostrando ayuda ante dificultades, ofreciendo medios para formular preguntas, …)
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 4. Índice
      • Movilidad
        • Fuentes de datos
        • Algoritmos de predicción
        • Resultados
        • Aplicación móvil
      • e-Learning
        • Fuentes de datos
        • Algoritmos de predicción
        • Propuestas de aplicación a escenarios de e-learning
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 5. Fuentes de datos
      • Objetivo:
      Traductor Información de localización Símbolos de entrada de los algoritmos Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad" (Long1, Lat1) a (Long2, Lat2) b (Long3, Lat3) c (Long4, Lat4) d … … Cell ID: 1 a Cell ID: 2 b Cell ID: 3 c Cell ID: 4 d … …
    • 6. Fuentes de datos
      • Dispositivo móvil detecta cada cambio de celda y va formando el historial de movimientos (L)
      • Ejemplo: L = a b c f e …
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad" Cell ID: 1 a Cell ID: 2 b Cell ID: 3 c Cell ID: 4 d Cell ID: 5 e Cell ID: 6 f
    • 7. Algoritmos de predicción
      • Principio básico de funcionamiento
        • Los algoritmos extraen y almacenan:
          • Patrones de movimiento
          • Evento(s) posterior(es) a cada patrón
        • Cuando el algoritmo reconoce un patrón ya visto:
          • Analiza los eventos que le han seguido anteriormente
          • Elige el que ha ocurrido más veces
      • Ejemplo: L = … a b c a b a c a b a d a b ?
        • Patrón ab  seguido de c (1 vez), a (2 veces)
        • Predicción siguiente símbolo: a
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 8. Algoritmos de predicción
      • Familia algoritmos LZ
        • 3 algoritmos analizados: LZ78, LeZi Update (LZU) y Active LeZi (ALZ)
        • Sencillos
        • Rápidos
        • Adaptativos  no precisan entrenamiento previo, sino que aprenden y se adaptan a medida que se mueve el usuario
        • Consumen pocos recursos  posibilita la ejecución en dispositivos móviles
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 9. Algoritmos de predicción Actualizar árbol de patrones Calcular probabilidades c … cab d Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad" Algoritmo de predicción d 0.8 b 0.1 a 0.1
    • 10. Resultados
      • Tasa de acierto
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 11. Resultados
      • Memoria ocupada
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 12. Aplicación móvil
      • Aplicación hecha en Android
        • Probada en HTC Hero
        • Android 2.1 Platform
        • Ventajas que aporta Android:
          • Muestra la información de la celda actual y las vecinas
          • Acceso a GPS, acelerómetro, brújula  nos permiten determinar si el usuario está parado o en movimiento
          • Facilita el uso de APIs de Google  usamos Google Maps y un API que nos permite traducir identificadores de celda en coordenadas
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 13. Aplicación móvil Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 14. Índice
      • Movilidad
        • Fuentes de datos
        • Algoritmos de predicción
        • Resultados
        • Aplicación móvil
      • e-Learning
        • Fuentes de datos
        • Algoritmos de predicción
        • Propuestas de aplicación a escenarios de e-learning
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 15. Fuentes de datos
      • Objetivo:
        • Resultados de evaluación
        • Características de la actividad:
          • Nivel de dificultad
          • Conocimientos, habilidades o competencias que se quieran ejercitar o evaluar
          • Ayuda (pistas, wikis, foros, búsquedas en Internet) que ha necesitado el alumno
      Traductor Información de aprendizaje del alumno Símbolos de entrada de los algoritmos Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 16. Algoritmos de predicción
      • Primera aproximación: analizar patrones de alumnos de forma individual
        • A partir de las características de aprendizaje de un alumno, construir su árbol y adaptarse a su forma de aprender
      • Segunda aproximación: analizar patrones de un grupo de alumnos
        • Construir el árbol con los patrones seguidos por cada uno de los alumnos del grupo y hacer recomendaciones conforme a las observaciones colectivas
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 17. Propuestas de aplicaciones a entornos de e-learning
      • A. Itinerarios de aprendizaje
        • Árbol de patrones puede ser
          • Construido con las acciones del usuario
          • Construido “a mano” con los patrones que queremos que siga el usuario
        • Podemos diseñar nuestro árbol “ideal”
          • contiene los itinerarios de aprendizaje que queremos que siga el alumno
          • Al completar cada actividad  evaluar los resultados y recomendar la siguiente actividad que parece mejor en cada caso
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 18. Propuestas de aplicaciones a entornos de e-learning
      • B. Recomendaciones basadas en los patrones seguidos por otros usuarios
        • Árbol de patrones puede ser:
          • Individual (construido por los patrones de un usuario)
          • Colectivo (construido por los patrones de varios usuarios)
        • Cada usuario tiene su forma de aprender, pero pueden existir patrones de aprendizaje similares  podemos usar los patrones que hemos observado de otros usuarios para recomendar a alumnos futuros
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 19. Propuestas de aplicaciones a entornos de e-learning
      • C. Educación usando mundos virtuales
        • Los mundos virtuales simulan el mundo real  también podemos dividirlo en regiones “geográficas” y aprender patrones de comportamiento en el mundo virtual
        • Analizando por dónde se mueve el usuario podemos adelantarnos a sus movimientos y cargar nuevos personajes, objetos, ayudas… antes de que el usuario llegue a su destino
      Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"
    • 20. Seminario eMadrid sobre "Juegos, aprendizaje y movilidad"

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