Fundamentos para el submódulo evaluador en sistemas tutores inteligentes: Diagnóstico, predicción y autoevaluación

• Autores: Cataldi, Zulma; Salgueiro, Fernando A.; Lage, Fernando Javier
• Año de publicación: 2007
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Educación; Learning; Neural nets; Intelligent agents; Modeling and prediction; sistemas tutores inteligentes; redes neuronales; intelligent tutoring systems; neural networks; evaluation methodologies
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Se presentan las funciones básicas del submódulo evaluador y se describe cómo se llevará cabo el diagnóstico y la evaluación. Con base en los errores cometidos en sus evaluaciones y a partir del análisis de los mismos se busca efectuar un diagnóstico. En función de los datos de las primeras evaluaciones se podrán predecir los errores futuros para sugerirle ejercitación correctiva a fin de mejorar el rendimiento. Para efectuar la predicción de los errores siguientes se usa una red neuronal y sobre esta base se le sugiere al estudiante una secuencia de ejercicios y problemas a fin de mejorar su producción y por lo tanto sus calificaciones. En cuanto a la función de evaluación a fin de ayudar en el proceso de reconceptualización de los errores, se ha realizado una aplicación para que los estudiantes puedan efectuar su autoevaluación. Se han elaborado diferentes series de preguntas con base en los errores que se corresponden a cada Unidad Didáctica trabajada. Con esta instrumentación se busca que el alumno pueda darse cuenta de sus debilidades y pueda reforzarlas antes de su evaluación parcial o final.
In this paper, we present the basic functions of the evaluator submodule and how it will carry out diagnosis and evaluation. Taking into consideration the mistakes committed in the evaluations and its analysis, a diagnosis is carried out. Based on data of the first evaluations, the prediction of future mistakes is useful to give suggestions, bearing in mind improving performance by making a corrective exercitation. In order to carry out this prediction of future errors, a neuronal network is used and based on this; a sequence of exercises and problems is suggested to the student in order to improve his production and therefore his grades. Regarding the function of the evaluation, in order to help in the process of new conceptualization of errors, an application has been made so that students can carry out their own auto evaluation. Different series of questions based upon the errors were elaborated; each of them corresponds with a Didactic Unit already studied. This instrumentation intends to make the student realize his weaknesses and therefore, would be able to reinforce them before his partial or final evaluation.
VI Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)