Sistema para la generación de tutores inteligentes autorregulados basados en modelos

Resumen

Ha habido, en estos últimos tiempos un auge de las formas de enseñanza que contemplan la formación, permanente y recurrente, apareciendo conceptos novedosos como son los de la planificación y personalización de la formación y el auto-aprendizaje, Entre las soluciones a los distintos problemas de la enseñanza actual, la implantación de las nuevas tecnologías en el ámbito educativo puede solventar gran parte de los problemas planteados, ya que permiten que los sistemas de enseñanza lleguen en forma y contenidos a todos los individuos. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial está contribuyendo a abrir nuevas perspectivas en temas de enseñanza y de aprendizaje. La ventaja de la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial en educación es la capacidad de poder expresar explícitamente algunas de las habilidades de razonamiento y conocimiento de los expertos, y explotar dicha experiencia para la formación. Del estudio del estado de la cuestión efectuado en esta tesis se concluye que una de las tecnologías más adecuadas para abordar este nuevo enfoque de la enseñanza son los Tutores Inteligentes, entre los cuales, cabría destacar: no existen herramientas que permitan desarrollar sistemas Tutores Inteligentes a personal no informático para cualquier parcela de conocimiento y que permitan incluir diversas estrategias pedagógicas. En la presente tesis, se ha desarrollado una herramienta para la generación de tutores inteligentes autorregulados basada en modelos. Esta representación permite descomponer y organizar y representar los conocimientos para construir fácilmente tutores inteligentes funcionales por computadora. Se reparan los conocimientos acerca del dominio, de los métodos de inferencia y de los conocimientos pedagógicos, siendo este último independiente de una estrategia en particular. Además permite realizar un diagnóstico continuo de los conocimientos adquiridos por el al