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Usos Educativos de los Sistemas Multiagente
 

Usos Educativos de los Sistemas Multiagente

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Usos Educativos de los Sistemas Multiagente Usos Educativos de los Sistemas Multiagente Presentation Transcript

  • Usos Educativos de los SMA Grupo Sil Eva Goncalves, Gerardo Blanco y Josune Córdoba
  • Vamos hablar de...
  • Introducción El uso de la informática en la enseñanza se remonta a los años 50, aunque realmente es en los últimos años cuando más relevancia a tomado, pasando de ser una modalidad de “segunda fila” a ser muy valorada  por todos  los sistemas y niveles educativos. Esto provoca que cada día aparezcan mas sistemas software que pretenden ayudar a mejorar el proceso educativo y la administración de organizaciones educaciones.
  • Introducción e-Learning “La enseñanza a distancia caracterizada por una separación espacio/temporal entre profesorado y alumnado, entre los que predomina una comunicación de doble vía asíncrona, donde se usa preferentemente Internet como medio de comunicación y de distribución del conocimiento, de tal manera que el alumno es el centro de una formación independiente y flexible, al tener que gestionar su propio aprendizaje, generalmente con ayuda de tutores externos”. (Wikipedia)
  • Introducción LMS El entorno de hardware y software diseñado para automatizar y gestionar el desarrollo de actividades formativas. Funciones Principales • Registrar usuarios • Organizar catálogos de cursos • Almacenar datos de los usuarios • Proveer de informes para la gestión
  • Introducción Herramientas Herramientas de Comerciales Software Libre • Luvit • Claroline  • Learning space  • Moodle • WebCT (Blackboard)  • Ilias • Docent/SumTotal • Spagghetti learning
  • Introducción Principal Problema • Dependencia del docente frente al sistema. Solución • Inteligencia Artificial. • Sistemas Multiagente.
  • MAS-PLANG Sistema orientado a la selección personalizada de los materiales didácticos, las herramientas de navegación y las estrategias de navegación del entorno educativo de acuerdo al estilo de aprendizaje del estudiante, usando métodos de inteligencia artificial. Uso de Agentes • Examinar oportunidades de mejora de la enseñanza. • Motivar al estudiante a aprender según sus preferencias en un entorno amigable y lo mas cercano a su estilo de aprendizaje.
  • MAS-PLANG Modela al estudiante para poder ofrecer los contenidos didácticos, las herramientas de navegación y las estrategias de aprendizaje del estudiante. Usa los agentes del entorno Habitat pro, una herramienta diseñada para la personalización de contenidos y prospección de mercados usando técnicas de Razonamiento Basado en Casos y Reglas de lógica difusa.  El sistema debe percibe las acciones del estudiante en el entorno de aprendizaje e interactúa con el sistema para refinar el modelo del estudiante, al mismo tiempo que filtra los contenidos de acuerdo con dicho alumno.
  • MAS-PLANG Uso de Agentes • Asistente Personal para el Alumno. Formado por una serie de agentes asistentes cuya función es adaptar los contenidos y la forma de presentarlos al estudiante. • Agentes de Información. Actúan como intermediarios entre los agentes del nivel superior y las bases de datos del modelo del dominio y del modelo de usuario para recomendar las unidades docentes adaptadas.
  • MAS-PLANG
  • MAS-PLANG Desarrollo • El sistema MAS-PLANG se ha construido sobre un entorno multiagente compatible con los estándares de FIPA utilizando los lenguajes Java, JavaScript, Flash y XML. Tipos de Agentes • Agentes de Nivel Superior (Agentes Asistentes) • Agentes de Nivel Inferior (Agentes de Información).
  • MAS-PLANG Agentes de Nivel Superior (Agentes Asistentes) • El Agente SONIA trata de automatizar algunas tareas de soporte al aprendizaje, permitiendo al estudiante programar sus actividades mediante ejemplos o imitando su comportamiento y adaptándose a él. • El Agente Sintético SMIT (Synthetic Multimedia Interactive Tutor)  se introduce para presentar los mensajes que provienen de otros agentes y que están dirigidos al estudiante.
  • MAS-PLANG Agentes de Nivel Superior (Agentes Asistentes) • Los Agentes Monitores supervisan las actividades del estudiante en el entorno de aprendizaje para generar información e interactuar directamente con los agentes recomendadores del HabitatPro. • El Agente de Navegación organiza mediante su interacción con el agente de usuario y el agente didacta, los caminos de navegación a seguir por el estudiante sobre los contenidos didácticos adaptados a su estilo de aprendizaje.
  • MAS-PLANG Agentes de Nivel Inferior (Agentes de Información). • El Agente Didacta que selecciona las estrategias de aprendizaje apropiadas al estudiante de acuerdo a su estilo de aprendizaje. • El Agente de Usuario construye y mantiene el modelo del estudiante mediante su interacción con los agentes monitores de los cuales recibe información para la actualización de su base de conocimiento.
  • Sistema de Tutores Inteligentes • Herramienta cuyo objetivo básico es guiar y asistir al estudiante durante su proceso de aprendizaje. • Busca emular el comportamiento de un tutor humano adaptándose al estudiante e identificando la forma en que el mismo resuelve un problema a fin de poder brindarle ayudas cognitivas cuando lo requiera.
  • Sistema de Tutores Inteligentes “Es un sistema de software que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) para representar el conocimiento e interactúa con los estudiantes para enseñárselo” (VanLehn, 1988).    “Sistemas que modelan la enseñanza, el aprendizaje, la comunicación y el dominio del conocimiento del especialista y el entendimiento del estudiante sobre ese dominio”. (Wolf, 1984)  “Un sistema que incorpora técnicas de IA (Inteligencia Artificial) a fin de crear un ambiente que considere los diversos estilos cognitivos de los alumnos que utilizan el programa” (Giraffa, 1997).
  • Sistema de Tutores Inteligentes • La habilidad principal de estos sistemas es la capacidad de adaptación al alumno.  • El sistema debe planificar inicialmente el aprendizaje de un alumno para un curso y adaptar las evaluaciones y replanificar dinámicamente las actividades según los logros alcanzados por el alumno. • Otro aspecto importante es la selección de forma personalizada de los materiales didácticos de acuerdo a las necesidades del alumno.
  • Sistema de Tutores Inteligentes Justificación de Uso de Agentes Observamos de forma clara muchas de las características deseables de los SMA que justifican el uso de la tecnología de agentes en este campo • Inteligencia • Adaptación • Aprendizaje • Personalización • Cooperación
  • Sistema de Tutores Inteligentes • Un ejemplo de este tipo de plataformas de aprendizaje es el sistema CIA, desarrollado por la Universidad de Colombia mediante el uso del paradigma Multi-Agente. • Se encuentra estructurado en cursos, que se dividen en temas y cada uno tiene asociado varios objetivos que se pueden alcanzar mediante una o varias actividades. • Las dos funcionalidades básicas son la planificación de actividades y la evaluación adaptativa.
  • Sistema de Tutores Inteligentes • Cuando un estudiante solicita estudiar un tema específico, el Agente Planificador debe generar un programa de actividades con las cuales el alumno logre los objetivos del curso. • Una vez realizadas las actividades, el sistema debe generar un conjunto de preguntas que permitirán evaluarlas. Tras la validación de los resultados por el Agente Evaluador, se presentan las respuestas al estudiante y en caso de no cumplir los objetivos se debe realizar una replanificación de las actividades.
  • Sistema de Tutores Inteligentes Arquitectura El sistema CIA esta implementado utilizando la plataforma JADE. Hace uso de los agentes AMS, DF y RMA además de los agentes específicos del sistema como los agentes: • Planificador • Evaluador • Estudiante • Profesor
  • EVA: Aula Virtual Multiagente • Un aula virtual es un entorno, plataforma o software a través del cual el ordenador simula una clase real permitiendo el desarrollo de las actividades de enseñanza y aprendizaje habituales. • El proyecto de investigación EVA, tiene como su meta el desarrollo de un espacio virtual de aprendizaje, usando para ello tecnología de agentes.
  • EVA: Aula Virtual Multiagente Uso de Agentes En EVA, agentes se utilizan: • Como tutores virtuales. • Para buscar y filtrar información de acuerdo a los intereses del alumno. • Para organizar los grupos y actividades de grupo. • Dar soporte a la creación de Ambientes Virtuales Distribuidos en VRML/JAVA.
  • EVA: Aula Virtual Multiagente Justificación de Uso de Agentes • El uso de agentes es importante, pues al tratarse de entornos de educación-cooperativa es necesario que cuando un usuario entre al sistema tenga la posibilidad de resolver problemas cooperativamente con otros usuarios (alumnos o profesores).
  • EVA: Aula Virtual Multiagente Tipos de Agentes • Agente de búsqueda y filtrado de información en Internet. • Agente de colaboración. • Agente asesor personal. • Agente evaluador. • Agente de monitor de grupo.
  • EVA: Aula Virtual Multiagente Herramientas • Para el desarrollo de agentes se utilizan las herramientas: Visual Studio, JAVA, LALO, JATLite para plataformas Windows y UNIX. Protocolos de Comunicación • Arquitectura de comunicación multinivel, haciendo uso de KQML y el modelo DCOM de Microsoft.
  • Sistema Multiagente sobre Sakai Objetivo Mejorar el entorno de aprendizaje de código abierto Sakai. Se consigue que la herramienta de aprendizaje sea: • Dinámica • Autónoma • Proporcione ayuda en la toma de decisiones Para ello se crea un sistema tutor inteligente, flexible y abierto.
  • Sistema Multiagente sobre Sakai Uso de Agentes Los agentes se utilizan para las siguientes tareas: • Como asistentes del alumno: Para mejorar la agenda personal que proporciona Sakai.  • Como asistentes del profesor: Para realizar un seguimiento (tanto individual como colectivo) del progreso de los alumnos matriculados en un curso. • Realizar un enlace con el SMA y Sakai.
  • Sistema Multiagente sobre Sakai Desarrollo • Sobre la plataforma JADE. • Utiliza estándares FIPA.
  • Sistema Multiagente sobre Sakai Arquitectura
  • Sistema Multiagente sobre Sakai Tipos de Agentes
  • Arquitectura MAS-Virtual Objetivos • Mejorar los PLE basados en software libre y dotarlos de características inteligentes. • Desarrollado sobre Moodle, con cuatro subsistemas multiagente.  • Además de agentes inteligentes, se apoya en algoritmos genéticos y razonamiento basado en casos. Utiliza también materiales SCORM orientados a estilos de aprendizaje.
  • Arquitectura MAS-Virtual
  • Arquitectura MAS-Virtual • La Agencia Modeladora del Estudiante (AME) es un Sistema Multiagente cuyo objetivo es generar y mantener actualizada una representación abstracta del estudiante (Modelo del Estudiante).
  • Arquitectura MAS-Virtual • La Agencia Selectora de Contenido está basada en un conjunto de reglas de enseñanza, considerando el estilo de conocimiento o preferencias de aprendizaje de los estudiantes.
  • Arquitectura MAS-Virtual • La Agencia Organizadora de Grupos impulsa el trabajo en grupo e incrementa el aprendizaje colaborativo.
  • Arquitectura MAS-Virtual • La Agencia de Asistentes Personales está formada por asistentes que prestarán auxilio en la realización de tareas repetitivas y tediosas, tales como recordatorios, avisos, ayuda en el manejo de su agenda personal, etc.
  • Conclusiones • Los sistemas multiagente mejoran las herramientas utilizadas en educación. • Aportan a los LMS características de los SMA: autonomía, dinamismo, reactividad, personalización, ... • Mejorar el proceso de aprendizaje adaptado a cada alumno, proporcionando información más precisa al docente.  • Apropiados para educación; entorno en continuo cambio.
  • Bibliografía • Francisco J. Arias S, Marcela Jiménez S, Demetrio A. Ovalle C. Multi-Agente basado en la Web para Planificación Instruccional y Evaluación Adaptativa en Cursos Virtuales. Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial, Escuela de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia. Congreso Iberoamericano de Informática Educativa 2008, Nuevas Ideas en la Informática Educativa. 2 - 4 de Diciembre de 2008. Santiago de Chile • Leonid Sheremetov, Gustavo Núñez, Adolfo Guzmán. TECNOLOGÍAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DE AGENTES COMPUTACIONALES EN LA EDUCACIÓN: EL PROYECTO EVA. Centro de Investigación en Computación, IPN. [en línea]. [ref. de 8 de Abril de 2010]. Disponible en Web: http://copernico.mty.itesm.mx/bibliotecas/REDII/cic/tmp/CIC2000563.ps • F. Olivares Fernández. Sistema Multiagente como apoyo a la educación a distancia sobre una plataforma Sakai. Universidad Politécnica de Valencia [en línea]. [ref. de 20 de Abril de 2010]. Disponible en Web: http://confluence.sakaiproject.org/download/attachments/ 38273058/Article+Multiagent • L. A. Alfaro Casas, SISTEMA E-LEARNING INTELIGENTE. Equipo de investigación del Proyecto Universidad Virtual de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Perú. Año 2006. [en línea] [ref. de Mayo 2010]. Disponible en Web: http:// revistas.concytec.gob.pe/pdf/mc/v3n1/a03v3n1.pdf
  • Bibliografía • Peña, C.I., Marzo, J. L., De la Rosa, J. Ll., Fabregat, R. Un sistema de tutoría inteligente adaptativo considerando estilos de aprendizaje, IV congreso iberoamericano de informática educativa, IE2002, Vigo (España), Noviembre 20-22, 2002, ISBN 848158-227-1. [en línea]. [ref. de 07 de mayo de 2010] Disponible en Web: http://eia.udg.es/~clarenes/pdfs/ publicaciones/ribie-udg-2002.pdf  • Pablo Lara Navarra y Josep Maria Duart Montoliu. Gestión de contenidos en el e-learning: acceso y uso de objetos de información como recurso estratégico. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento. Vol. 2 - N.º 2 / Noviembre de 2005. ISSN 1698-580X . [en línea]. [ref. de 20 de mayo de 2010] Disponible en Web: http://www.uoc.edu/rusc/2/2/dt/ esp/lara.pdf  • Josep M. Plataformas abiertas  de e-learning para el soporte  de contenidos educativos abiertos. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento.Vol. 4 - N.º 4 / 2007. ISSN 1658-580X . [en línea]. [ref. de 20 de mayo de 2010] Disponible en Web: http:// redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/780/78040109.pdf  • Roberto Barchino, José M. Gutiérrez, Salvador Otón. Panorámica de las Herramientas de Apoyo a la Teleformación. I simposio pluridisciplinar sobre diseño, evaluacion y descripción de contenidos educativos reutilizables,. 20-22 de Octubre de 2004, universidad de Alcalá (Guadalajara). [en línea]. [ref. de 20 de mayo de 2010] Disponible en Web: http://