Se permite la copia, distribución y/o modificación de este documento según los términos de la Licencia de documentación libre GNU, versión 1.3 o cualquier versión posterior publicada por la Free Software Foundation; sin secciones inmutables. A mis compañeros Sergio, Jorge y Alberto con quienes compartí esta etapa y los considero grandes amigos, sin duda el mejor regalo que me llevé de la universidad.
Contexto
Algo a tener en cuenta respecto a este tema es la gran cantidad de información que los centros educativos han recopilado, utilizado e intercambiado en los últimos años. Big Data ha ayudado a evolucionar sustancialmente los métodos de enseñanza e incluso ha facilitado la forma en que se comparte la información entre escuelas, universidades y otras instituciones [Tho16].
Motivación
Una vez estudiadas las características y beneficios de estos sistemas, se decidió desarrollar un ITS propuesto por el departamento de educación de la empresa BQ2 para el proyecto Botbloq3. Para ello se incluirán tecnologías modernas como la Inteligencia Artificial o el Big Data para poder enseñar a los usuarios de forma individualizada.
Estructura del documento
Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para registrar un nuevo curso en la base de datos. Descripción de la Operación: Esta operación se utiliza para eliminar todos los cursos registrados en la base de datos.
Objetivos 5
Objetivos específicos técnicos
Backend: Uso de tecnologías actuales para generar el backend de la aplicación, como Node.js del lenguaje Javascript. Gestor de datos: La gestión de los datos asociados al proyecto (modelos de alumnos, dominio y repositorio de objetos de aprendizaje) se basará en la base de datos noSQL MongoDB.
Objetivos específicos docentes
Descripción de la Operación: Esta operación asigna una sección a un curso registrado en la base de datos. Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para registrar un nuevo LOM en la base de datos.
Antecedentes 7
Principios para el diseño de un ITS
Estos principios iban acompañados de un principio general, que según sus creadores Corbett et al. Un sistema educativo inteligente debe permitir al estudiante trabajar en la resolución de problemas, buscando una conclusión exitosa.
ITS Adaptativos
Knewton Adaptive Learning Platform[Upb11]: Fundada en 2008, la empresa se asoció con Pearson Education en 2011. Desarrolló una plataforma para personalizar contenido educativo, que puede rastrear y registrar las acciones de los usuarios, como si responden las preguntas correctamente o no, el la cantidad de tiempo que necesitan para hacerlo, el estilo de aprendizaje que mejor se adapta a cada usuario para aprender un concepto, o los movimientos del ratón.
Ejemplos de ITS
Metodología de desarrollo
- Scrum
- Kanban
Durante la Revisión del Sprint, el Equipo Scrum y las partes interesadas colaboran en lo que se hizo durante el Sprint. Al final de la Retrospectiva del Sprint, el Scrum Team debería haber identificado mejoras que implementará en el próximo Sprint.
Marco tecnológico
- Arquitectura REST (Representational State Transfer)
- Node.js
- Express.js
- MongoDB
- Librerías auxiliares
Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para eliminar todos los LOM registrados en la base de datos. Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para cambiar la información de un curso específico registrado en la base de datos.
Resultados Obtenidos 23
Arquitectura
- Componentes técnicos
- Componentes funcionales
- Estructura de los principales componentes
Esta sección explicará la arquitectura técnica adoptada para construir la aplicación desde tres perspectivas: lógica, software y hardware. Capa de Durabilidad: Se encarga de gestionar el almacenamiento de la información en una base de datos NoSQL. Capa de Aplicación: Incluye el conjunto de operaciones API REST del sistema, además del algoritmo e inteligencia artificial que compone este sistema de tutoría.
Node.js: biblioteca Javascript para crear operaciones API REST. Establece la conexión entre la página web y las diferentes funciones de cada módulo de la aplicación.
Hoja de ruta
- Costes
La siguiente tabla corresponde al desarrollo de los módulos por versión, donde se describe cada una de las mejoras realizadas en cada módulo durante cada una de las versiones. Cálculo de rendimiento - Insertar y eliminar - Cursos inteligentes y tiempo para escribir listas de LOM personalizables. La mayoría de las herramientas utilizadas son de código abierto, por lo que su uso no tuvo ningún costo.
El sistema de enseñanza inteligente para el autoaprendizaje se ha implementado en 36 semanas, en una jornada laboral promedio de 4 horas diarias, de lunes a viernes, para un total de 720 horas. El coste para el grupo de investigación Smile de contratar al autor del TFG para desarrollar el Sistema Tutor Inteligente fue de 2.305 euros.
Estructura de los cursos
Versión Key
- Contexto
- Temporización
- Modelo de datos
- Funcionalidades incluidas
Descripción de la operación: Esta operación devuelve una lista de todos los estudiantes activos registrados en la base de datos. Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para obtener la información del estudiante correspondiente al ID ingresado como parámetro. Funciones de Operación: La función que realiza la operación se llama 'actualizar'.
Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para eliminar permanentemente a todos los estudiantes registrados en la base de datos. Descripción de la Operación: Esta operación se utiliza para eliminar permanentemente toda la información de un estudiante registrado en la base de datos.
Versión Preliminary
- Temporización
- Modelo de datos
- Funcionalidades incluidas
Descripción de la operación: Esta operación borra lógicamente de la base de datos al estudiante correspondiente al ID recibido por parámetros. Descripción de la operación: Esta operación sirve para obtener las respuestas al cuestionario enviado al alumno al registrarse y poder modificar con ellas las características internas del estilo de aprendizaje. Descripción de la operación: Esta operación registra al estudiante registrado en la base de datos correspondiente al IDSTD (ID de estudiante) recibido en la materia registrada en la base de datos correspondiente al IDC (ID de curso) recibido también por parámetros.
Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'inscribir'. Descripción de la operación: Esta operación devuelve una sección asignada a un curso registrado en la base de datos.
Versión First
- Temporización
- Modelo de datos
- Funcionalidades incluidas
En el modelo del curso se actualiza la información general almacenada en cada nivel de la estructura jerárquica. Descripción de la operación: Esta operación se utiliza para solicitar al sistema que devuelva la siguiente actividad del curso que debe cursar el estudiante. Descripción de la operación: Esta operación finaliza la última actividad que realiza el alumno.
Funciones de la operación: La función que realiza la operación es la llamada 'updateActivity' que se encuentra en el archivo Student.controller.js. Se incluyó un nuevo atributo llamado registro de actividad en el modelo del estudiante para contener información sobre todas las actividades que el estudiante ha realizado, incluido el curso, sección, lección, LOM, estado de la actividad, duración, etc.
Versión Advanced
- Temporización
- Modelo de datos
Para una actividad de aumento: Si la actividad anterior se completa con éxito, se devuelve la siguiente actividad de extensión sin realizarla, y si no hay ninguna, la siguiente actividad base. Si la actividad anterior no se completa correctamente, se devuelve la siguiente actividad de refuerzo más compleja que no se completa y, si no hay ninguna, se devuelve la siguiente actividad básica. Para una actividad de refuerzo: Si la actividad anterior se completa correctamente, se devuelve la siguiente actividad de refuerzo (máximo de dos actividades de refuerzo seguidas) y si no hay ninguna, la siguiente básica.
Para una actividad básica: si la actividad anterior se completó correctamente, se devuelve la siguiente actividad de refuerzo más fácil y, si no hay ninguna, la siguiente básica. Para una actividad de refuerzo: Si la actividad anterior se completa correctamente, se devuelve la siguiente actividad de refuerzo más fácil y si no hay ninguna, la siguiente básica.
Versión Proficiency
- Temporización
- Modelo de datos
- Sistema adaptativo
- Sistema de corrección de actividades
- Sistema adaptativo para cinco tipos
Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'destruir'. Las funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'includePhoto'. Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'get_-sectionObjectives'.
Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'get_-section'. Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'all_sections'.
Conclusiones 67
Trabajo futuro
Funciones de operación: La función que realiza la operación se llama 'getKnowledge'. Funciones de operación: la función que realiza la operación se llama 'getLesson'. Funciones de operación: La función que realiza la operación se llama 'deshabilitar'.
Funciones de la operación: La función que realiza la operación se denomina 'remota'. Funciones de la operación: La función que realiza la operación se denomina 'remota'. Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'getObjectives'.
Funciones de la operación: La función que realiza la operación se llama 'getActivity'.
Módulo del estudiante: Operaciones 71
La KDD cup 2010
La Copa KDD es la competencia anual de descubrimiento de conocimientos y minería de datos organizada por el Grupo de Interés Especial de ACM en Descubrimiento de Conocimientos y Minería de Datos (KDD), la organización profesional líder de expertos en minería de datos. En 2010 presentaron a concurso un problema relacionado con ITS (Sistemas Inteligentes de Tutoría) a partir del cual los datos proporcionados se utilizarán para el desarrollo de la inteligencia artificial de los ITS que el mismo equipo está implementando. A través de este problema queríamos obtener una respuesta a una pregunta: ¿es posible derivar los requisitos de conocimiento de los problemas directamente a partir de los datos de desempeño de los estudiantes, sin un análisis humano de las tareas?
Datos facilitados
Componente de conocimiento: es una pieza de información que se puede utilizar para realizar tareas. Las habilidades identificadas utilizadas en un problema tienen más que ver con lecciones que deben aprenderse antes que los demás. También se incluye si una actividad o lección se completó correctamente o no, al igual que los intentos.
Con respecto a las unidades, problemas y pasos completados, la idea es medir el nivel de dificultad que enfrentó el estudiante; cuantas más unidades, problemas y pasos se completen, más complejo será. El tiempo promedio por problema es más intuitivo y útil porque hace una distinción significativa entre los estudiantes que, en promedio, tardan más en completar un problema y los estudiantes que tardan menos.
