Generating intelligent teachinglearning systems using concept maps and casebased reasoning

• ESPINOSA, MAIKEL L. ^[1] ; MARTÍNEZ S, NATALIA ^[1] ; GARCÍA V., ZENAIDA ^[1]
  1. [1] Universidad Central de Las Villas

     Universidad Central de Las Villas

     Cuba

     
• Localización: Avances en Sistemas e Informática, ISSN 1909-0056, Vol. 4, Nº. 1, 2007, págs. 17-22
• Idioma: inglés
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  • español

    El empleo de métodos pedagógicos junto a las tecnologías de la información y las comunicaciones favorece la tarea de generar, transmitir y compartir el conocimiento. Tal es el caso de la fortaleza pedagógica de los Mapas Conceptuales, que constituyen una herramienta par a la gestión del conocimiento, por la posibilidad que estos ofrecen de personalizar el aprendizaje, compartir conocimiento, y para aprender. Los Mapas Conceptuales facilitan la visualización de la información e organizan el conocimiento. Por otra parte, el Razonamiento Basado en Casos es una técnica de Inteligencia Artificial que cumple un importante rol en el proceso de recuperación de la información. En este trabajo se expone un nuevo enfoque que combina ambas técnicas para elaborar Sistemas de Enseñanza Aprendizaje Inteligentes, utilizando un Sistema Basado en Casos como mar co teórico para la representación del Modelo del Estudiante. El modelo propuesto se ha implementado en un sistema computacional nombrado HESEI, el cual ha sido aplicado exitosamente en la toma de decisiones en tareas de apoyo al proceso de enseñanza aprendizaje, por personas no necesariamente expertas en el campo informático.

  • English

    The  use  of  pedagogical  methods  with  the  technologies  of  the  information  and  communications produce  a  new quality that favors the task of gener ating, tr ansmitting and  sharing  knowledge.  Such  is  the  case  of  the  pedagogical  effect  that  produces the use of the Concept Maps, which  constitute  a  tool for the management of knowledge, an aid to personalize the  learning  process,  to  exchange  knowledge,  and  to  learn  how  to  learn. Concept Mapping provides  a fr amework for making this  internal  knowledge  explicit  in  a  visual form  that  can  easily  be  examined  and  shar ed.  However,  it  does  not  addr ess  how  r elevant  Concept  Maps  can  be  r etrieved  or  adapted  to  new  problems. Case­Based Reasoning is playing an incr easing role in  knowledge r etrieval  and r euse for  corpor ate memories,  and its  capabilities  ar e  appealing  to  augment  the  concept  mapping  process.  In  this  paper  the  authors  pr esent  a  new  approach  to  elabor ate  Intelligent  Teaching­Learning  Systems,  wher e  the  techniques  of  Concept  Maps  and  Artificial  Intelligence  ar e  combined,  using  the  Case­Based  Reasoning  as  theor etical fr amework for the Student Model. The proposed model has been  implemented  in  the  computational  system  HESEI,  which  has  been  successfully  applied  in  the  teaching­learning  process  by  laymen in the Computer Science field.