Una propuesta de sistema de recomendación basado en competencias y modelado del estudiante ontológico
Authors
Yago Corral, HéctorDate
2019Affiliation
Universidad de Alcalá. Departamento de Ciencias de la Computación; Universidad de Alcalá. Programa de Doctorado en Ingeniería de la Información y del ConocimientoKeywords
Metodología
Inteligencia Artificial
Enseñanza con Ayuda de Ordenador
Document type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Los grandes avances en el campo de la Informática e Internet han permitido su aplicación a prácticamente cualquier disciplina. Una de las áreas más beneficiadas es la Educación que ha visto cómo, gracias a los avances tecnológicos, surgían nuevos paradigmas, estrategias, plataformas, métodos de comunicación, etc. En consecuencia, el aprendizaje ha evolucionado desde un punto de vista en el que el profesor era la figura principal hasta otra perspectiva en la que los estudiantes se convierten en los protagonistas del aprendizaje. En este nuevo enfoque constructivista, el modelo basado en competencias es cada vez más utilizado ya que proporciona flexibilidad, facilita el autoaprendizaje y acerca los mundos académico y laboral. Las competencias, junto con los instrumentos de evaluación correspondientes, como por ejemplo rúbricas, facilitan una evaluación más objetiva de los conocimientos y habilidades demostrados por el estudiante en su desempeño.
Los estudios recientes incluyen competencias en meta-dominios no abordados en los modelos más utilizados en el siglo XX, tales como la taxonomía de Bloom. Las competencias, junto con propiedades de los estudiantes (estado de conocimiento, preferencias, perfil, etc.) y su progresión, se han convertido en soporte fundamental para la aplicación de múltiples procesos en entornos educativos tales como la monitorización, el diagnóstico, la recomendación, o la supervisión. A través de estos procesos, que pueden ser aplicados al inicio, durante o al finalizar una determinada actividad, es posible inferir información acerca del progreso del estudiante, predecir con anterioridad una situación anómala, ayudar al profesor en la toma de decisiones de tutoría a realizar con cada estudiante, etc. Para llevar a cabo cualquiera de estas tareas de manera adecuada, es fundamental disponer de un modelado del estudiante apropiado que permita registrar toda la información necesaria sobre el estudiante; su perfil, su estado de conocimientos, su progreso durante el aprendizaje, etc. Sería muy beneficioso que este modelado, además de almacenar dicha información, incorporase mecanismos a partir de los cuales sea posible inferir información adicional sobre el estado de conocimiento del alumno.
En el marco de esta tesis doctoral, se propone la creación de un prototipo de sistema de recomendación basado en competencias. Para ello, se ha decidido utilizar una extensa red de ontologías que almacena un amplio rango de información referente a su aprendizaje. Esta red ha sido elaborada a partir de una versión previa, siguiendo una guía metodológica para el desarrollo de ontologías así como un conjunto de recursos ontológicos y no ontológicos analizados en el estado del arte. El prototipo de sistema de recomendación implementado ha sido evaluado mediante tres casos prácticos en los que los estudiantes llevan a cabo una experiencia de aprendizaje procedimental en tres entornos diferentes.
Como conclusiones de la línea de investigación llevada a cabo, se pueden extraer las siguientes: (1) en el modelado del aprendizaje, la flexibilidad tiene un papel crucial para lograr un equilibrio entre disponer de la mayor información posible acerca del estudiante para ofrecer funcionalidades personalizadas y registrar la menor información personal por motivos de privacidad, seguridad, etc., (2) los modelos de competencias deben poder ser aplicados al mayor número de meta-dominios posible en el campo educativo con el fin de representar más fielmente la realidad de los mundos académico y laboral, (3) la aplicación de instrumentos de evaluación como rúbricas, apropiadamente diseñadas, puede ayudar a una evaluación más objetiva de los conocimientos y habilidades del estudiante, (4) problemas como el arranque en frío o la sobreexplotación deben ser tenidos en cuenta en la especificación de requisitos de un sistema de recomendación y, en concreto, aplicado en el campo educativo, (5) es aconsejable seguir una metodología para el desarrollo de una red de ontologías que haga especial hincapié en la reutilización de recursos, la evaluación y el mantenimiento de la red modular. Adicionalmente, se ha contribuido al estado del arte en el campo de sistemas de recomendación basados en competencias mediante la reingeniería de una red modular de ontologías denominada Ontología del Estudiante, la descripción de una metodología para la adaptación del sistemas de recomendación basado en competencias, el diseño de un conjunto de patrones de reglas de diagnóstico y recomendación y la creación de una aplicación Web para monitorizar información registrada en la ontología tales como acciones, estados de objetivos, actividades o recomendaciones.
A partir de este trabajo surgen nuevas líneas de actuación relacionadas con la red de ontologías y el sistema de recomendación basado en competencias. La red de ontologías puede ser extendida reutilizando otras propuestas de ontologías, modelos o taxonomías vinculados con el aprendizaje. Otras líneas futuras posibles se basan en mejoras del sistema de recomendación como la extensión de los patrones de reglas diseñados para incrementar el tipo y/o número de recomendaciones, o la ampliación de la taxonomía de criterios de recomendación establecida. Asimismo, el análisis de nuevos desafíos en este ámbito ayudaría a crear un sistema cada vez más completo y flexible. En este sentido, la aplicación también podría ser mejorada con el fin de proporcionar mayor funcionalidad y aumentar sus características como las de accesibilidad.
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