E-Learning inteligenteun instrumento para la formación permanente

Zusammenfassung

Tras analizar el momento histórico actual caracterizado por los epígrafes de ¿sociedad de la información¿ y ¿sociedad del conocimiento¿ y la necesidad existente de una formación permanente, se contemplan las posibilidades actuales de esa educación continua y su valoración a cargo de directores empresariales de línea y directores de recursos humanos, apareciendo ¿e-larning¿ como la técnica de formación más estimada. Seguidamente se detallan las características de esa técnica así como sus ventajas y sus inconvenientes y se incluyen consideraciones sobre las posibilidades de mejora con integración de métodos de inteligencia artificial para convertirlo en ¿e-learning inteligente¿ y proponer una nueva generación de sistemas e-learning intreligentes basados en la integración de un soporte informático potente, de los resultados de una profundización en el proceso de aprendizaje, en el dominio del conocimiento a adquirir y en la consideración de nuevas funciones tutoriales. Para llevar a cabo esa propuesta se ha desarrollado NEOCAMPUS, una ¿factoría¿ de ¿agentes inteligentes¿ guiados por metas, autónomos, que aprenden de su propia experiencia, con capacidad de comprensión del lenguaje natural, dotados de autocontrol y con posibilidades de planificación abstracta. Los agentes, además, pueden acceder a Internet, filtrar información y resumirla de acuerdo con el perfil de interés de uno o muchos usuarios con objeto de actualizar de forma automática diversas bases de conocimiento. A partir de esa factoría se han construido diversos prototipos concretos como MEDIC, para la simulación de la toma de decisiones empresariales en un Centro Médico; ESTRUCT, para el aprendizaje del diseño de estructuras triangulares en ingeniería civil; ENT, para la aceleración de la migración de aprendices a expertos; FINANCE, para el aprendizaje de la contabilidad financiera y análisis básico de empresas; AFFECTION, para la introducción y valoración de modelos afectivos que puedan influir en el aprendizaje del alumno y ONTOS, para la construcción automática de ontologías que permitan una elaboración automática, aunque sea parcial, del dominio de aprendizaje. En todos esos prototipos se ha descompuesto la habilidad o problema a resolver en componentes cognitivos partiendo del modelo conceptual del experto humano al que se accede gracias a BCTA, una herramienta diseñada para ese objeto, que permite llegar a obtener los modelos mentales del experto humano. Igualmente se ha hecho un análisis superficial y profundo de los posibles errores del alumno, y se han incorporado modelos de computación afectiva y lógica borrosa para mejorar el modelo del estudiante que incorporan los prototipos. Con todo ello se ha abordado el interesante problema de la aceleración de la migración de aprendices a expertos humanos y el de la evaluación de alumnos con técnicas borrosas. Se ha diseñado toda una metodología de evaluación de la calidad de estos sistemas e-learning inteligentes, teniendo en cuenta su complejidad tanto interna como de los resultados que aportan. Esa metodología se ha utilizado para realizar pruebas parciales de todo los prototipos. También ha sido utilizada para llevar a cabo una evaluación exhaustiva y global de MEDIC y FINANCE. Los resultados obtenidos son muy positivos y avalan tanto la metodología seguida como la utilización de estos sistemas frente a cualquier otro instrumento conocido de formación permanente.