Desarrollo de un paquete recomendador para mejorar la colaboración en entornos educativos

Proyecto fin de carrera: Desarrollo de un paquete
recomendador para mejorar la colaboración en entornos
educativos
Departamento de Inteligencia Artificial
Antonio Rodríguez Anaya y Manuel Luque Gallego
Septiembre de 2012
Motivación
La UNED es una Universidad líder en el uso de de herramientas web para facilitar la instrucción de
los alumnos y la gestión de los recursos. El alumnado tiene acceso a recursos que, hasta hace pocos
años, a pesar de la característica de educación a distancia, eran casi imposible o muy difícil de ser
accedidos. Para disminuir ciertos problemas inherentes a la filosofía educativa de la UNED se han
empezado a proponer experiencias de aprendizaje colaborativo, en las cuales los alumnos se
comunican entre ellos para poder realizar un trabajo en común. Éste es un reto al que la educación a
distancia se tiene que enfrentar ya que ha de proveer a la comunidad universitaria con los medios
necesarios para que la comunicación y la colaboración se puedan llevar a cabo. Esto implica que los
alumnos y los tutores tienen que ser conscientes de sus procesos de colaboración y de los del grupo
de trabajo. El proyecto que exponemos aquí es de oferta específica. El proyecto se centrará en la
implementación de un paquete de análisis y recomendación en la plataforma dotLRN para ser
utilizado en experiencias de aprendizaje colaborativo.
Contenido
Se han ofertado en la asignatura de Inteligencia Artificial e Ingeniería basada en Conocimiento (IAIC) experiencias de aprendizaje colaborativo. En estas experiencias equipos de tres miembros
tuvieron que solucionar unas tareas colaborativas para realizar la práctica obligatoria de
planificación, obteniendo, a cambio, un pequeño beneficio en el examen. Sin embargo, para
asegurar que el aprendizaje colaborativo se ha llevado a cabo, es necesario un análisis de los
procesos colaborativos de forma regular y frecuente (Johnson y Johnson, 2004). Por esta razón se
han investigado distintos acercamientos de análisis (Anaya y Boticario, 2011 a-b), y se han utilizado
y presentado a los alumnos durante las experiencias de aprendizaje colaborativo de los cursos
2010/2011 y 2011/2012.
En este proyecto el alumno se encargará de implementar totalmente el paquete de gestión de la
colaboración para dotLRN. Este paquete se compondrá de los siguientes módulos:
•
Módulo de análisis de la colaboración. Con este módulo se extraen los indicadores de
colaboración a partir de las interacciones de los alumnos en la experiencia de aprendizaje
colaborativo, se utilizan métodos de inferencia basados en aprendizaje automático, y se
clasifica a los alumnos según su colaboración. Este módulo se encuentra en una versión
alfa. El alumno se encargará de depurarlo. Los conocimientos informáticos necesarios son:
gestión de base de datos, SQL, Java, conocimientos básicos de aprendizaje automático.
•
Módulo de recomendación. Mediante un diagrama de decisión generado en Openmarkov se
propondrá a un alumno o grupo de alumnos una recomendación o se avisará al tutor para
que él le envíe la recomendación. Con los atributos y la clasificación de colaboración del
alumno un diagrama de influencia decidirá en un momento dado a quién enviar una
recomendación. Este módulo ha sido investigado pero no se ha desarrollado. Los
conocimientos necesarios son: conocimientos básicos de razonamiento bayesiano, Java,
SQL.
•
Módulo de visualización de los resultados y envíos de recomendaciones. El alumno y el
tutor podrán ver y comentar los resultados de los análisis y de las recomendaciones
propuestas durante la experiencia de aprendizaje colaborativo. Este módulo está
incompleto. Los conocimientos necesarios son: gestión de la plataforma web dotLRN, TCL,
SQL.
•
Módulo de administración. Se tendrá que desarrollar una interfaz entre el paquete y los
usuarios administradores, que serán los tutores de la experiencia de aprendizaje
colaborativo. Este módulo se encuentra en las primeras fases de desarrollo. Los
conocimientos necesarios son: gestión de la plataforma web dotLRN, TCL, SQL.
Perfil del alumno/a
El alumno o alumna que se presente como candidato a este proyecto fin de carrera deberá reunir
como principal requisito haber adquirido los conocimientos de las asignaturas obligatorias de la
carrera. No obstante, si maneja con soltura lenguajes como SQL, TCL y Java será algo beneficioso
para él.
Además, sería positivo que el alumno tuviera interés en alguno de los siguientes puntos:
– conocer mejor la interacción entre personas y ordenadores,
– descubrir la utilidad de las nuevas plataformas de aprendizaje,
– adquirir unos conocimientos generales de la aplicación práctica de la minería de datos y el
razonamiento probabilístico.
Además de rellenar la Solicitud de Preinscripción del PFC (anexo B.1 del reglamento), el
alumno interesado en este proyecto deberá ponerse en contacto con cualquiera de los profesores que
lo proponen (véase más abajo).
El alumno/a finalmente seleccionado para realizar este proyecto deberá firmar un documento en que
acepte que su trabajo pueda estar públicamente disponible (con licencia GPL o similar) y pueda
ser modificado por los investigadores o por otros alumnos que trabajen en proyectos relacionados,
dejando constancia de la autoría de quienes hayan participado.
Presentación y evaluación
Para la presentación del proyecto, el alumno/a debe ajustarse a las normas indicadas en el
reglamento.
Durante la realización del proyecto puede resultarle útil seguir las recomendaciones de José A.
Mañas (UPM).
Profesores
•
Antonio Rodríguez Anaya
Teléfono: +34 398 6550
Correo electrónico: [email protected]
•
Manuel Luque Gallego
Teléfono: +34 398 8405
Correo electrónico: [email protected]
Bibliografía
D.W. Johnson, R. Johnson, Cooperation and the use of technology, In D. Jonassen (Ed.), Handbook
of research on educational communications and technology, 785-812, 2004.
A.R. Anaya, J.G. Boticario, Application Of Machine Learning Techniques To Analyze Student
Interactions And Improve The Collaboration Process, Special Issue of Expert Systems with
Applications on Computer Supported Cooperative Work in Design. Vo. 38 No. 2, Feb 2011.
A.R. Anaya, J.G. Boticario, Content-free Collaborative Learning Modeling Using Data Mining,
User Modeling and User-Adapted Interaction (UMUAI): Special Issue on Data Mining for
Personalized Educational Systems, Vol 21 (1-2), 2011, 181-216.
Manual de TCL: http://philip.greenspun.com/tcl/
Manual de SQL: http://philip.greenspun.com/sql/
Material informático
Plataforma dotLRN: http://dotlrn.org/index.html
Openmarkov: http://www.openmarkov.org/