Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado

Autores
Cataldi, Zulma; Salgueiro, Fernando A.; Lage, Fernando Javier; García Martínez, Ramón
Año de publicación
2005
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo de investigación se presentan los pasos realizados en el Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales conjuntamente con el Laboratorio de Sistemas Inteligentes y el Centro de Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, a fin de identificar las bases metodológicas para desarrollar un sistema tutor inteligente. El propósito es que el sistema de tutorizado exhiba un comportamiento similar al de un tutor humano, es decir, que se adapte al comportamiento del estudiante en lugar de ser un modelo rígido, además de contar con características tales como módulos reutilizables. El sistema debe poder proporcionar un trazado de la construcción de los pasos de la solución del problema como lo hace el tutor humano para que el alumno pueda continuar elaborando “su” solución, pero sin revelar cómo serán los siguientes pasos. La intención de la investigación es desarrollar un tutor que pueda adaptarse a diferentes estilos de estudiantes, con un fuerte base en psicología cognitiva. Para ello, se ha iniciado la elaboración de prototipos basado en redes bayesianas y de tipo SOM [Self Organizing Maps, también conocidas como mapas de Kohonen] entrenadas con datos provenientes de las planillas de Felder [2002]. De este modo se pretende obtener agrupamientos o en “familias” de individuos con estilos similares del conjunto original
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
estudiante
modelado del estudiante
modelado del tutor
sistemas tutores inteligentes
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21144
Acceder
id SEDICI_f8d1e143a8a07f59dd7fc25217eeca9a
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21144
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizadoCataldi, ZulmaSalgueiro, Fernando A.Lage, Fernando JavierGarcía Martínez, RamónCiencias InformáticasARTIFICIAL INTELLIGENCEestudiantemodelado del estudiantemodelado del tutorsistemas tutores inteligentesEn este trabajo de investigación se presentan los pasos realizados en el Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales conjuntamente con el Laboratorio de Sistemas Inteligentes y el Centro de Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, a fin de identificar las bases metodológicas para desarrollar un sistema tutor inteligente. El propósito es que el sistema de tutorizado exhiba un comportamiento similar al de un tutor humano, es decir, que se adapte al comportamiento del estudiante en lugar de ser un modelo rígido, además de contar con características tales como módulos reutilizables. El sistema debe poder proporcionar un trazado de la construcción de los pasos de la solución del problema como lo hace el tutor humano para que el alumno pueda continuar elaborando “su” solución, pero sin revelar cómo serán los siguientes pasos. La intención de la investigación es desarrollar un tutor que pueda adaptarse a diferentes estilos de estudiantes, con un fuerte base en psicología cognitiva. Para ello, se ha iniciado la elaboración de prototipos basado en redes bayesianas y de tipo SOM [Self Organizing Maps, también conocidas como mapas de Kohonen] entrenadas con datos provenientes de las planillas de Felder [2002]. De este modo se pretende obtener agrupamientos o en “familias” de individuos con estilos similares del conjunto originalEje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2005-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf66-70http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21144spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-665-337-2info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-10T11:57:57Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21144Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-10 11:57:57.399SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
title Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
spellingShingle Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
Cataldi, Zulma
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
estudiante
modelado del estudiante
modelado del tutor
sistemas tutores inteligentes
title_short Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
title_full Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
title_fullStr Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
title_full_unstemmed Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
title_sort Sistemas tutores inteligentes: los estilos del estudiante para selección del tutorizado
dc.creator.none.fl_str_mv Cataldi, Zulma
Salgueiro, Fernando A.
Lage, Fernando Javier
García Martínez, Ramón
author Cataldi, Zulma
author_facet Cataldi, Zulma
Salgueiro, Fernando A.
Lage, Fernando Javier
García Martínez, Ramón
author_role author
author2 Salgueiro, Fernando A.
Lage, Fernando Javier
García Martínez, Ramón
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
estudiante
modelado del estudiante
modelado del tutor
sistemas tutores inteligentes
topic Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
estudiante
modelado del estudiante
modelado del tutor
sistemas tutores inteligentes
dc.description.none.fl_txt_mv En este trabajo de investigación se presentan los pasos realizados en el Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales conjuntamente con el Laboratorio de Sistemas Inteligentes y el Centro de Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, a fin de identificar las bases metodológicas para desarrollar un sistema tutor inteligente. El propósito es que el sistema de tutorizado exhiba un comportamiento similar al de un tutor humano, es decir, que se adapte al comportamiento del estudiante en lugar de ser un modelo rígido, además de contar con características tales como módulos reutilizables. El sistema debe poder proporcionar un trazado de la construcción de los pasos de la solución del problema como lo hace el tutor humano para que el alumno pueda continuar elaborando “su” solución, pero sin revelar cómo serán los siguientes pasos. La intención de la investigación es desarrollar un tutor que pueda adaptarse a diferentes estilos de estudiantes, con un fuerte base en psicología cognitiva. Para ello, se ha iniciado la elaboración de prototipos basado en redes bayesianas y de tipo SOM [Self Organizing Maps, también conocidas como mapas de Kohonen] entrenadas con datos provenientes de las planillas de Felder [2002]. De este modo se pretende obtener agrupamientos o en “familias” de individuos con estilos similares del conjunto original
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description En este trabajo de investigación se presentan los pasos realizados en el Laboratorio de Informática Educativa y Medios Audiovisuales conjuntamente con el Laboratorio de Sistemas Inteligentes y el Centro de Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, a fin de identificar las bases metodológicas para desarrollar un sistema tutor inteligente. El propósito es que el sistema de tutorizado exhiba un comportamiento similar al de un tutor humano, es decir, que se adapte al comportamiento del estudiante en lugar de ser un modelo rígido, además de contar con características tales como módulos reutilizables. El sistema debe poder proporcionar un trazado de la construcción de los pasos de la solución del problema como lo hace el tutor humano para que el alumno pueda continuar elaborando “su” solución, pero sin revelar cómo serán los siguientes pasos. La intención de la investigación es desarrollar un tutor que pueda adaptarse a diferentes estilos de estudiantes, con un fuerte base en psicología cognitiva. Para ello, se ha iniciado la elaboración de prototipos basado en redes bayesianas y de tipo SOM [Self Organizing Maps, también conocidas como mapas de Kohonen] entrenadas con datos provenientes de las planillas de Felder [2002]. De este modo se pretende obtener agrupamientos o en “familias” de individuos con estilos similares del conjunto original
publishDate 2005
dc.date.none.fl_str_mv 2005-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21144
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21144
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-665-337-2
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
66-70
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842903764520927232
score 12.993085

Publicaciones similares