Intelligent agents to improve adaptivity in a web-based learning environment

En esta tesis se propone el uso de agentes inteligentes en entornos de aprendizaje en linea con el fin de mejorar la asistencia y motivacion del estudiante a traves de contenidos personalizados que tienen en cuenta el estilo de aprendizaje del estudiante y su nivel de conocimiento. Los agentes propuestos se desempenan como asistentes personales que ayudan al estudiante a llevar a cabo las actividades de aprendizaje midiendo su progreso y motivacion. El entorno de agentes se construye a traves de una arquitectura multiagente llamada MASPLANG disenada para dar soporte adaptativo (presentacion y navegacion adaptativa) a un sistema hipermedia educativo desarrollado en la Universitat de Girona para impartir educacion virtual a traves del web. Un aspecto importante de esta propuesta es la habilidad de construir un modelo de estudiante hibrido que comienza con un modelo estereotipico del estudiante basado en estilos de aprendizaje y se modifica gradualmente a medida que el estudiante interactua con el sistema (gustos subjetivos). Dentro del contexto de esta tesis, el aprendizaje se define como el proceso interno que, bajo factores de cambio resulta en la adquisicion de la representacion interna de un conocimiento o de una actitud. Este proceso interno no se puede medir directamente sino a traves de demostraciones observables externas que constituyen el comportamiento relacionado con el objeto de conocimiento. Finalmente, este cambio es el resultado de la experiencia o entrenamiento y tiene una durabilidad que depende de factores como la motivacion y el compromiso. El MASPLANG esta compuesto por dos niveles de agentes: los intermediarios llamados IA (agentes de informacion) que estan en el nivel inferior y los de Interfaz llamados PDA (agentes asistentes) que estan en el nivel superior. Los agentes asistentes atienden a los estudiantes cuando trabajan con el material didactico de un curso o una leccion de aprendizaje. Esta asistencia consiste en la recoleccion y analisis de las acciones de los estudiantes para ofrecer contenidos personalizados y en la motivacion del estudiante durante el aprendizaje mediante el ofrecimiento de contenidos de retroalimentacion, ejercicios adaptados al nivel de conocimiento y mensajes, a traves de interfaces de usuario animadas y atractivas. Los agentes de informacion se encargan del mantenimiento de los modelos pedagogico y del dominio y son los que estan en completa interaccion con las bases de datos del sistema (compendio de actividades del estudiante y modelo del dominio). El escenario de funcionamiento del MASPLANG esta definido por el tipo de usuarios y el tipo de contenidos que ofrece. Como su entorno es un sistema hipermedia educativo, los usuarios se clasifican en profesores quienes definen y preparan los contenidos para el aprendizaje adaptativo, y los estudiantes quienes llevan a cabo las actividades de aprendizaje de forma personalizada. El perfil de aprendizaje inicial del estudiante se captura a traves de la evaluacion del cuestionario ILS (herramienta de diagnostico del modelo FSLSM de estilos de aprendizaje adoptado para este estudio) que se asigna al estudiante en su primera interaccion con el sistema. Este cuestionario consiste en un conjunto de preguntas de naturaleza sicologica cuyo objetivo es determinar los deseos, habitos y reacciones del estudiante que orientaran la personalizacion de los contenidos y del entorno de aprendizaje. El modelo del estudiante se construye entonces teniendo en cuenta este perfil de aprendizaje y el nivel de conocimiento obtenido mediante el analisis de las acciones del estudiante en el entorno.