Sistemas de tutora inteligente y su aplicacin en la educacin

 

Intelligent tutoring systems and their application in education

 

Sistemas de tutoria inteligentes e sua aplicao na educao

 

Marco Adrin Criollo Armijos I
macriollo@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-9200-2203

,Karla Yaritza Belduma Cabrera II
kbeldumacabrera@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3289-5836
Lidia Elizabeth Guzmn Heras III
lguzman@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7852-8372

,Jorge Luis Gonzlez Snchez IV
jgonzalez@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2345-9036
 

 

 

 

 

 

 

 

 


Correspondencia: macriollo@utmachala.edu.ec

 

Ciencias de la Educacin

Artculo de Investigacin

 

* Recibido: 30 de enero de 2024 *Aceptado: 22 de febrero de 2024 * Publicado: 11 de marzo de 2024

 

       I.          Universidad Tcnica de Machala, Ecuador.

     II.          Universidad Tcnica de Machala, Ecuador.

   III.          Universidad Tcnica de Machala, Ecuador.

  IV.          Universidad Tcnica de Machala, Ecuador.

 


Resumen

Hoy en da las nuevas tecnologas de la comunicacin e informacin han revoluciona la forma en que se solventan las necesidades sociales, en especial la educacin con el surgimiento de las inteligencias artificiales (IA) ante la necesidad de gestionar grandes volmenes de datos, estudiantes e informacin acorde a las exigencias del mbito tanto social como laboral; en este marco se dan los sistemas de tutora inteligente (STI) con la capacidad de emular un asistente didctico capaz de direccionar el aprendizaje, registrar datos e identificar las necesidades individuales del estudiante para proponer soluciones aprobadas por el docente. Este artculo emplea una revisin literaria sobre el uso de los STI en la educacin en relacin al contexto latinoamericano partiendo desde la historia de los STI hasta sus implicaciones, funciones, potencialidades y limitaciones en torno a la labor del docente y mejora pedaggica para el estudiante. Entre los principales hallazgos se destacan que las redes neurales permiten personalizar al asistente, detectar compromiso emocional, errores del estudiante y proponer medidas de mejora/refuerzo modificando los contenidos en tiempo real; no obstante, an estn lejos de reemplazar al docente quien con su gua y experiencia coordina el proceso de enseanza-aprendizaje desde una perspectiva holstica ms all de la lgica o posturas tericas de las IA.

Palabras Clave: Sistemas de tutora inteligente; didctica; educacin; docente; estudiante.

 

Abstract

Today, new communication and information technologies have revolutionized the way in which social needs are solved, especially education with the emergence of artificial intelligence (AI) due to the need to manage large volumes of data, students and information. according to the demands of both the social and labor spheres; In this framework, intelligent tutoring systems (STI) exist with the ability to emulate a teaching assistant capable of directing learning, recording data and identifying the individual needs of the student to propose solutions approved by the teacher. This article uses a literary review on the use of ITS in education in relation to the Latin American context, starting from the history of ITS to its implications, functions, potential and limitations regarding the work of the teacher and pedagogical improvement for the student. Among the main findings are that neural networks allow the assistant to be personalized, detect emotional commitment, student errors and propose improvement/reinforcement measures by modifying the content in real time; However, they are still far from replacing the teacher who, with her guidance and experience, coordinates the teaching-learning process from a holistic perspective beyond the logic or theoretical positions of AI.

Keywords: Intelligent tutoring systems; didactics; education; teacher; student.

 

Resumo

Hoje, as novas tecnologias de comunicao e informao revolucionaram a forma como as necessidades sociais so resolvidas, especialmente a educao com o surgimento da inteligncia artificial (IA) devido necessidade de gerenciar grandes volumes de dados, alunos e informaes de acordo com as demandas de ambos. as esferas social e trabalhista; Neste quadro, existem sistemas de tutoria inteligentes (STI) com a capacidade de emular um auxiliar de ensino capaz de direcionar a aprendizagem, registrar dados e identificar as necessidades individuais do aluno para propor solues aprovadas pelo professor. Este artigo utiliza uma reviso literria sobre o uso dos STI na educao em relao ao contexto latino-americano, partindo da histria dos STI at suas implicaes, funes, potencialidades e limitaes no que diz respeito ao trabalho do professor e ao aprimoramento pedaggico do aluno. Entre as principais descobertas esto que as redes neurais permitem personalizar o assistente, detectar comprometimento emocional, erros dos alunos e propor medidas de melhoria/reforo modificando o contedo em tempo real; No entanto, ainda esto longe de substituir o professor que, com a sua orientao e experincia, coordena o processo de ensino-aprendizagem numa perspectiva holstica para alm da lgica ou das posies tericas da IA.

Palavras-chave: Sistemas de tutoria inteligentes; didtica; Educao; professor; estudante.

 

Introduccin

Los avances tecnolgicos han transformado radicalmente la forma en que accedemos y adquirimos conocimientos, donde la educacin no es una excepcin. En este contexto, los Sistemas de Tutora Inteligente (STI) han emergido como una herramienta revolucionaria que fusiona la tecnologa con la pedagoga, buscando mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.

Los STI comenzaron a desarrollarse en los aos 80 y fueron diseados con la idea de impartir conocimiento con base en alguna forma de inteligencia para guiar al estudiante en el proceso de aprendizaje (Urretavizcaya, 2001). Su propsito es exhibir un comportamiento similar al de un tutor humano, que se adapte al comportamiento del estudiante, identificando la forma en que l mismo resuelve un problema para brindarle ayuda cuando cometa errores. Un tutor inteligente, por lo tanto, es un sistema de software que utiliza tcnicas de inteligencia artificial (IA) para representar el conocimiento e interacta con los estudiantes para ensenrselo (VanLehn, 1988, p. 55).

Un Sistema de Tutora Inteligente es una aplicacin informtica diseada para proporcionar orientacin y apoyo a los estudiantes de manera personalizada, adaptativa e interactiva. A travs del uso de algoritmos avanzados, inteligencia artificial y anlisis de datos, estos sistemas pueden evaluar las habilidades, necesidades individuales de los estudiantes y realimentar los contenidos en tiempo real mejorando la experiencia en el proceso de enseanza-aprendizaje.

Mediante un anlisis descriptivo se espera conocer que los ITS disminuyen las debilidades y necesidades de aprendizaje individuales, se sustenta en la idea de que mientras ms conocimiento se posea mejor explicado ser el contenido y las actividades, lo que se traducir en mayor conocimiento para el alumno.

Desde esta perspectiva, un ITS es un tipo de ambiente interactivo que est diseado para el aprendizaje individual y se distingue de los otros tipos por su capacidad para modelar el estado cognitivo del usuario, permitiendo brindar consejos sensibles al contexto y retroalimentar en todos los pasos de un proceso de aprendizaje (Graesser et al., 2005). Su objetivo principal, adems de dominar un rea de conocimiento en especfico, es desarrollar una metodologa que se adapte al alumno e interacte dinmicamente con l (Hernndez y Rengifo, 2015).

 

DESARROLLO

El sistema SQL-tutor consiste en una interfaz de interaccin con el estudiante, una base de conocimiento para el experto y un modelo de estudiante que determina el contenido de las acciones pedaggicas (Mitrovic y Ohlsson, 1999).

Wolf (1984) define los ITS como sistemas que modelan la enseanza, el aprendizaje, la comunicacin y el dominio del conocimiento del especialista y el entendimiento del estudiante sobre ese dominio. As mismo (Giraffa, Viccari y Nunes, 1997) en su investigacin los delimitan los ITS como sistemas que incorpora tcnicas de IA (inteligencia artificial) a fin de crear un ambiente que considere los diversos estilos cognitivos de los alumnos que utilizan el programa. Entre los ITS desarrollados siguiendo las ideas de (Carbonell, 1970) y con base en paradigmas de programacin convencional (no a travs del paradigma de agentes inteligentes) se pueden destacar los siguientes: Scholar (Carbonell, 1970), Why (Stevens y Collins, 1977) Sophie (Brown et al., 1989), Guidon (Clancey et al., 1991), West (Burton et al., 1981), Buggy (Brown y Burton, 1978), Debuggy (Brown et al., 1989), Steamer (Stevens y Collins, 1977), Meno (Wolf, 1984), Proust (Johnson, 1986) y Sierra (VanLehn, 1988).

Morales (2007) manifiesta que los maestros y tutores juegan un papel crucial en el proceso de enseanza-aprendizaje, pues proporcionan al estudiante retroalimentacin sobre lo estudiado y orientacin sobre la ruta a seguir, con lo que se logra un cierto grado de personalizacin del proceso educativo a las necesidades y aptitudes especficas de cada estudiante.

Un sistema tutorial inteligente (ITS, por sus siglas en ingls), se define como: sistemas computacionales diseados para impartir instruccin y apoyar inteligentemente los procesos de enseanza aprendizaje mediante la interaccin con el alumno (Arias, Jimnez y Ovalle, 2009).

 

Aplicaciones en la Educacin:

Las principales aplicaciones en el mbito acadmico son:

       Enseanza Personalizada: Los STI permiten la creacin de planes de estudio personalizados, abordando las necesidades especficas de cada estudiante y proporcionando el nivel de desafo adecuado.

       Apoyo en la Resolucin de Problemas: Facilitan la prctica y la resolucin de problemas, ofreciendo orientacin detallada y soluciones paso a paso.

       Mejora de Habilidades Especficas: Ayudan a desarrollar habilidades especficas, ya sea en matemticas, ciencias, idiomas u otras disciplinas, proporcionando ejercicios y actividades adaptadas.

       Evaluacin Formativa: Los STI contribuyen a una evaluacin continua, permitiendo a los educadores y estudiantes realizar ajustes en tiempo real para mejorar el rendimiento acadmico.

1.1.          Caractersticas Principales de los Sistemas de Tutora Inteligente:

De acuerdo con Revista EDU (2022) sus principales cualidades son:

       Personalizacin: Los STI se adaptan a las habilidades y ritmos de aprendizaje de cada estudiante, brindando una experiencia educativa nica para cada individuo.

       Retroalimentacin Inmediata: Proporcionan comentarios instantneos sobre el desempeo del estudiante, permitindoles corregir errores y consolidar conceptos de manera ms eficiente.

       Monitoreo Continuo: Realizan un seguimiento constante del progreso del estudiante, identificando reas de mejora y ajustando la dificultad de los desafos educativos en consecuencia.

       Adaptabilidad: Pueden ajustarse a diferentes estilos de aprendizaje, ofreciendo una variedad de recursos multimedia y mtodos de enseanza.

 

Dentro de este marco Rodriguez (2019) explica que existen diversos sistemas educativos computarizados que utilizan tcnicas de la inteligencia artificial (IA), los cuales segn Ovalle y Jimnez (2006) buscan aplicarlas a un desarrollo de sistemas de enseanza-aprendizaje asistidos por computador con el objetivo de crear sistemas ms inteligentes.

https://www.scielo.org.mx/img/revistas/ride/v11n22/2007-7467-ride-11-22-e015-gf1.pngDe la misma manera Clancey (1991) menciona que la tutora es una forma de atencin educativa donde el profesor apoya a un estudiante o a un grupo de estudiantes de una manera sistemtica por medio de la estructuracin de objetivos, programas, organizacin por reas, tcnicas de enseanza apropiadas e integracin de grupos conforme a ciertos criterios y mecanismos de monitoreo y control, entre otros.

Figura 1: Se presenta grficamente la metodologa que se sigue como desarrollo de un ITS basado en la Web.

Segn Khuwaja (1994) los STI adaptan el contenido educativo segn el nivel de habilidad, estilo de aprendizaje y ritmo individual de cada estudiante. Esta personalizacin permite que cada estudiante avance a su propio ritmo, refuerce sus fortalezas y aborde especficamente sus reas de debilidad mejorando su desempeo, calificaciones e induciendo un estudio ms pragmtico empleando sus propios estilos de aprendizaje. Tambin Cruz (1997) indica que los STI proporcionan retroalimentacin inmediata y especfica sobre el desempeo del estudiante. Esto ayuda a corregir malentendidos de manera inmediata, fortaleciendo la comprensin y permitiendo que los estudiantes avancen con confianza.

Los STI identifican las necesidades de aprendizaje individuales de cada estudiante y ofrecen recursos adicionales o tareas especficas para abordar esas necesidades. Esto asegura que cada estudiante reciba la atencin necesaria en las reas donde enfrenta desafos o dificultades (Hernndez, 2015).

Realizan un seguimiento constante del progreso del estudiante, permitiendo a los educadores y al sistema ajustar las estrategias de enseanza en tiempo real. Esto facilita la identificacin temprana de dificultades y la aplicacin de intervenciones personalizadas.

Los STI ofrecen flexibilidad en el acceso al contenido educativo, permitiendo que los alumnos estudien en su propio horario y ubicacin. Esto es especialmente beneficioso para aquellos con compromisos externos o necesidades de aprendizaje no convencionales fuera de las jornadas acadmicas (VanLehn, Fundamentos de los sistemas de tutora inteligente, 1988).

Figura 2: Arquitectura de sistema tutorial inteligente.

Con el fin de integrar las nuevas tecnologas y producir una herramienta que permita una adaptacin a un entorno dinmico, siendo este ltimo el estado cognitivo del estudiante, se propone desarrollar un STI con caractersticas reactivas (Laureano y De Arriaga, 2000; Laureano, Tern y Rodrguez, 2005) que incluyen el componente interactivo de comunicacin integradora asociada a las nuevas tecnologas dentro de su interfaz (Laureano et al., 2010). A continuacin, de acuerdo con Laureano, Tern y Rodrguez (2005) y Laureano et al. (2009) se detalla cada uno de los componentes.

  • Modelo del estudiante: est constituido por la base de datos que representa el estado cognitivo del estudiante y el entorno que se pretende cambiar.
  • Modulo experto: es el lugar donde se acumula el conocimiento del experto.
  • Modulo tutorial: determina las estrategias pedaggicas e instruccionales del sistema.
  • La interfaz: puede ser considerada como un entorno de simulacin en el sentido de que es el lugar donde tienen representacin las salidas y entradas del sistema.

Su compromiso bsico es la comunicacin entre el sistema y el estudiante, aunque al ser el medio de salida de las acciones del STI, tambin tiene una responsabilidad didctica

Segn Rodrguez (2021) los STI en la educacin superior son empleados para evolucionar los recursos didcticos y ofrecer un diagnostico del estudiane para guiar el aprendizaje mediante soluciones o retroalimentaciones al contenido impartido a cada estudiante; sus principales bondades son identificar errores en base al estado emocional del alumno para idear soluciones favorables para el proceso de enseanza-aprendizaje.

De igual manera Silva, Rodrguez y Polanco (2021) que hoy en da las redes neuronales son el principal medio para los STI donde se programan para realizar diagnosticos, evaluaciones, calificar, registros y nivel de competencia para realimentar los curriculos o destrezas de los contenidos a impartir.

En base a lo anterior, los postulados de Pincay, Pintado y Biset (2019) concuerdan en que los STI sirven para la deteccin del compromiso emocional del alumno en el aula, revisin sistemtica de la literatura a impartir, medir el progreso en las tutuorias y ofrecer registros para mejorar la didctica en relacin a las falencias del estudiante.

En sntesis, los STI sirven como ayuda al docente, siendo un asistente inteligente capaz de procesar datos e informacin pero no tomar decisiones ni guiar automticamente el aprendizaje; puesto que, se requiere la gua experimentada del docente para construir el conocimiento de forma holstica.

 

 

 

CONCLUSIONES

Los Sistemas de Tutora Inteligente representan una evolucin significativa en la forma en que concebimos la educacin. Al proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada, adaptativa y centrada en el estudiante, estos sistemas tienen el potencial de impulsar la eficacia y eficiencia de la educacin, preparando a los estudiantes para los desafos del siglo XXI.

El objetivo de los ITS no es el reemplazo del tutor humano, sino reforzar la enseanza dentro y fuera del aula. En la implementacin de los ITS el tutor humano eficientiza sus actividades hacindose cargo en forma personalizada de las tareas que el ITS no puede realizar. Bajo este panorama de la enseanza se considera al alumno como el centro principal en el proceso educativo, pues es l quien regula sus aprendizajes. De esta forma, se logra crear una visin de enseanza donde es el estudiante el protagonista del modelo y sus necesidades la prioridad.

Los sistemas de tutora inteligente permiten mejorar la calidad de la educacin, brindar una experiencia personalizada e innovadora centrada en el estudiante, con la cualidad de adaptarse a sus necesidades, retroalimentar contenidos e idear recursos pedaggicos acorde a su estilo de aprendizaje, solventar falencias e inducir un trabajo autnomo dirigido donde el docente gua el aprendizaje aprobando las observaciones del ITS e induciendo mejoras que considere adecuadas para el estudiante en particular.

 

Referencias

Carbonell, J. (1970). An artificial intelligence approach to computer assisted instruction. 11, 190-202.

Carbonell, J. R. (1970). Una inteligencia artificial enfoque de la enseanza asistida por ordenador. SICELO, 190-202.

Clancey, W. (1991). Sistemas tutoriales inteligentes: A tutorial survey, en Applied Artificial Int. A. In McGraw-Hill. 5.

Cruz Feli, J. (1997). Teoras del aprendizaje y teoras de la enseanza. T. EducaV, 33-45.

Giraffa, L., Viccari, R. M., & Nunes, M. A. (1997). Un Entorno de Aprendizaje. SCIELO, 33-37.

Hernndez, J. (2015). Los sistemas tutores inteligentes y su aplicabilidad en la educacin. Horizontes Pedaggicos, 2, 104-115. Retrieved from https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-74672021000100115

Khuwaja, R. (1994). Un modelo de tutora: Facilitar la integracin de conocimientos utilizando mltiples modelos de . Illinois Institute of Technology, 22-29.

Mateo, M. (2007). Una nueva metodologa docente para un autoaprendizaje bajo entornos virtuales. . REDALYC, 22-33.

Morales, R. (2007). Modelado del estudiante para ambientes virtuales de aprendizaje en Web. Revista de Innovacin Educativa, 7, 21-35.

Ohlsson, M. (1999). Evaluacin de un Tutor de un lenguaje de base de datos. Revista Internacional de Inteligencia Artificial en Educacin, 3-4, 238-256. Retrieved from https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-74672021000100115

Ovalle, D., & Jimnez, J. (2006). Ambiente inteligente distribuido de aprendizaje: integracin de ITS y CSCL por medio de agentes pedaggicos. Resvista EIA, 89-104.

Pincay, J., Pintado, P., & Biset, J. (2019). Anlisis De Implementaciones De Sistemas Tutores Inteligentes Y Afectivos. Revisin Sistemtica. REFCalE: Revista Electrnica Formacin Y Calidad Educativa, 7(2), 218-234.

Revista EDU. (2022). Educacin personalizada: adaptarse al ritmo de aprendizaje de cada estudiante. Retrieved from https://revistaedu.co/secciones/tema-central/educacion-personalizada-adaptarse-al-ritmo-de-aprendizaje-de-cada-estudiante/4307/

Rodriguez, M. (2019). Sistema de tutora inteligente aplicado a la enseanza de programacin de computadoras a nivel licenciatura.

Rodrguez, M. (2021). Sistemas de tutora inteligente y su aplicacin en la educacin superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigacin y el Desarrollo Educativo, Vol 11, No 22, e-175.

Rodriguez, R. (2010). Diseo de un ambiente virtual . REDALYC, 494-505.

Silva, S., Rodrguez, M., & Polanco, S. (2021). Implementacin de una red neuronal artificial como mdulo de dominio de un sistema de tutora inteligente. Dilemas contemporneos: educacin, poltica y valores, Vol 9, No 1, 2-14.

Stevens, A., & Collins, A. (1977). La estructura de objetivos de un socrtico tutor. SCIELO, 10-16.

Urretavizcaya. (2001). Sistemas de tutora inteligente y su aplicacin en la educacin superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigacin y el Desarrollo Educativo, 2, 5-12. Retrieved from https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-74672021000100115

VanLehn, K. (1988). Fundamentos de los sistemas de tutora inteligente. Virtual Educa, 55-78.

VanLehn, K. (1990). Fundamentos de Sistemas inteligentes de tutora. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 55-78.

Waern, A. (2001). What is an intelligent interface? Centro de, 22-35. Retrieved 12 23, 2023

Wolf, & B. (1984). Planificacin dependiente del contexto en una mquina. SCIELO, 45-50.

Wolf, B. (1988). Fronteras tericas en la construccin de mquinas tutoras. Educa Virtual, 259-267. Retrieved 12 10, 2023, from https://recursos.educoas.org/sites/default/files/2084.pdf

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2024 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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