Lineamientos para el diseño de sistemas tutores inteligentes para aprendizaje en el dominio de salud

Abstract

Los Sistemas Tutores Inteligentes constituyen un grupo de aplicaciones de enseñanza que promueven un aprendizaje individual y flexible basado en el conocimiento y comportamiento del usuario. Hasta ahora estos sistemas han demostrado su efectividad en diversos dominios. Sin embargo su construcción implica un complejo e intenso trabajo de ingeniería del conocimiento, lo que impide un uso más general y aprovechado. La característica clave de un sistema tutor inteligente es la capacidad de adaptarse al alumno, en este sentido la componente clave de dicho sistema es el denominado modelo del alumno, donde se almacena la información relativa al estudiante. Dicha información se genera a partir del comportamiento que el alumno muestra durante la interacción con el sistema, es decir, debe ser inferida por el propio sistema a partir de la información que tenga disponible: datos previos sobre el alumno, respuestas a preguntas que se le vayan planteando, patrón de comportamiento durante el proceso de aprendizaje, etc. El proceso que consiste en inferir a partir de los datos observables el estado cognitivo del alumno se denomina diagnóstico, y es sin duda el proceso más complicado dentro de un sistema tutor inteligente, dado que además de la dificultad que supone conlleva tratamiento de información que en muchos casos es incierta o imprecisa. El objetivo del presente trabajo ha sido la definición de un marco de referencia que permita el desarrollo de Sistemas de Tutoría Inteligentes que puedan ser utilizados en diferentes dominios. Para ello se profundizó en el estudio de diversas técnicas de Inteligencia Artificial que tuviesen un fundamento teórico consistente, con el objeto de mejorar la precisión del modelo del alumno, pero poniendo especial énfasis en simplificar su uso de modo que no suponga una carga excesiva de trabajo adicional a la tarea ya de por si considerable de desarrollar un Sistema Tutor Inteligente.