Sistema de selección de feedback adaptativo y configurable para sistemas interactivos inteligentes de ayuda al aprendizaje

• Autores: Maite López Garate
• Directores de la Tesis: Luis Matey (dir. tes.), Alberto Lozano Rodero (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Navarra ( España ) en 2011
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jordi Vinolas Prat (presid.), Angel Maria Suescun Cruces (secret.), Ignacio María Mansa Othaitz (voc.), Alejandro García Alonso Montoya (voc.), María Begoña Ferrero Martín (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
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• Resumen

  • Los Sistemas Interactivos basados en Realidad Virtual llevan años utilizándose con fines formativos. El proyecto de tesis presentado en esta memoria tiene como objetivo investigar en la selección de feedback en Sistemas Interactivos Inteligentes de Ayuda al Aprendizaje (SIIAA) de tareas procedimentales para asistir a los alumnos automáticamente durante las sesiones de entrenamiento. Como resultado de la investigación se ha propuesto HERMES, un sistema de feedback independiente del dominio de aprendizaje, de comportamiento personalizable, que se adapta al alumno y al contexto de la tarea, y además aprovecha las capacidades intrínsecas de comunicación multimodal de los Sistemas Interactivos.

    HERMES selecciona mensajes de feedback en tiempo real como respuesta a las acciones del alumno utilizando para ello los resultados de diagnóstico proporcionados desde el marco de desarrollo ULISES. El proceso de selección de mensajes que se ha diseñado determina la acción más relevante sobre la que hay que transmitir feedback de entre todas las acciones que el alumno lleva a cabo simultáneamente en cada momento. Además determina cuál es el mensaje más adecuado de entre los que tiene disponibles teniendo en cuenta las características del alumno al que va dirigido. Para diseñar este proceso se han estudiado tanto factores educativos como aquellos que influyen en la asimilación de los mensajes y carga cognitiva y se ha propuesto un algoritmo de selección basado en la teoría de la utilidad que tiene en cuenta simultáneamente todos ellos. Dicho algoritmo es configurable mediante la ponderación de una serie de parámetros con lo que se consigue adaptar el comportamiento de HERMES a las características del dominio de aprendizaje y a las preferencias del instructor.

    HERMES se ha validado en dos fases. En la primera se ha llevado a cabo una batería de simulaciones para verificar que ponderando los parámetros con los que el instructor tiene que personalizar el funcionamiento de HERMES se consiguen los comportamientos deseados. En una segunda fase se ha validado la genericidad del sistema integrándolo con dos Sistemas Interactivos diferentes: uno formación de conductores profesionales y otro aprendizaje de tareas de jardinería.