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PROGRAMA DE ASIGNATURA DE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Contenido
1. INFORMACIÓN GENERAL ................................................................................................................ 2
2. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................... 3
3. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA................................................................................... 4
4. OBJETIVOS, TEMAS Y SUBTEMAS. ................................................................................................... 5
5. PLAN TEMÁTICO .............................................................................................................................. 8
6. ORIENTACIONES METODOLÓGICAS ................................................................................................ 9
7. SISTEMA DE EVALUACIÓN ............................................................................................................... 9
8. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................................ 10
9. RELACION DE AUTORES ................................................................................................................. 10
10. APROBADO .................................................................................................................................. 10
1
1. INFORMACIÓN GENERAL
FACULTAD:
PLAN DE ESTUDIOS:
CARRERA:
TIEMPO DE ESTUDIOS:
MENCIÓN U ORIENTACIÓN:
NOMBRE DE ASIGNATURA:
AÑO ACADÉMICO:
SEMESTRE:
FRECUENCIA SEMANAL:
DIURNO:
NOCTURNO:
PROFESIONALIZACION
TOTAL DE HORAS:
CREDITOS:
REQUISITOS:
CORREQUISITOS:
CÓDIGO:
Ciencias de la Educación y Humanidades
1999
Informática Educativa
3 años para Profesor de Educación Media, 5
años para Licenciado
Licenciatura en Informática Educativa
Inteligencia Artificial
4
2
4 Horas
4 Horas
4 Horas
3 Horas Presenciales, 1 Hora trabajo
independiente
60 Horas
4
Ninguno
Ninguno
2
2. INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA), es un campo de estudio en Informática que da muchos aportes a la
Educación. Por tal razón esta asignatura estudiará el significado de la I.A. y los temas más
relacionados con sus aplicaciones en el campo educativo, las ventajas y desventajas de cada uno
de ellos.
La Inteligencia Artificial (IA) tiene más de seis lustros de existencia. En el área de Informática
Educativa, se han propuesto y desarrollado aplicaciones desde hace ya bastantes años utilizando
los principios básicos de esta disciplina, pero aún subsisten algunas dudas sobre sus verdaderas
posibilidades. En este programa se presentan algunas temáticas sobre la contribución que puede
hacer la IA en el área de Informática Educativa. Para ello iniciamos planteando situaciones que, a
lo largo de la historia, la humanidad ha tratado de resolver acerca de la inteligencia; luego se
revisarán algunas nociones generales de inteligencia artificial, donde se establece la necesidad de
una fundamentación cognitiva para esta aplicación, después se mostrarán algunos de los factores
que hacen pensar que los aportes de la IA pueden ser valiosos. Se estudiará sobre algunas de las
limitaciones de la IA, los riesgos y las dificultades que entraña el uso de la IA. Se estudiarán formas
de representación del conocimiento y búsquedas de información en el desarrollo de sistemas
expertos con fin educativo. Se analizan algunos modelos para caracterizar el aprendizaje en las
máquinas y, sobre esta base, se discute la conveniencia de integración funcional de tutores
inteligentes con aprendizaje de máquina, como base para potenciar mejor la IA en educación. Se
culminará con la programación virtual de robot con el fin de desarrollar habilidades en la
programación con lenguaje natural y estructurado.
3
3. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA
Académicos
1. Conocer la importancia del uso de la inteligencia artificial y su aplicación en el proceso
enseñanza - aprendizaje.
2. Analizar la contribución que puede hacer la IA en el área de Informática Educativa a través
del desarrollo de sistemas expertos.
3. Discutir los aportes de la Inteligencia Artificial (IA) en el desarrollo de Sistemas de Tutoría
Inteligente (STI).
4. Analizar el desarrollo de (STI) tanto en la creación como evaluación de este tipo de
software.
5. Conocer la estructura de la programación virtual de robot para su debida aplicación en la
robótica educativa.
Psicosociales
1. Manifestar sus valores morales, cívicos y éticos en la selección de software apropiado a la
realidad nicaragüense.
2. Asumir una actitud crítica, autocrítica y reflexiva que se refleje en la valoración de
software que resuelvan necesidades educativas.
3. Desarrollar una conciencia crítica en el manejo de la tecnología novedosa a la educación.
4. Mostrar sensibilidad en la necesidad del uso de la informática educativa.
4
4. OBJETIVOS, TEMAS Y SUBTEMAS.
Tema I: Conceptos Generales de Inteligencia Artificial.
Objetivos
1. Definir Inteligencia Artificial en el contexto de las nuevas tecnologías de la Información y la
Comunicación.
2. Explicar el desarrollo histórico de la Inteligencia Artificial
3. Analizar sus áreas de estudio y aplicaciones las ciencias y la educación.
Subtemas
1. La Cibernética y el nacimiento de la IA.
2. Inteligencia Artificial: áreas de estudio y aplicaciones
a. La percepción (visión y habla)
b. Comprensión del lenguaje natural
c. El aprendizaje automático.
d. Aplicación de la IA en las ciencias y la educación
3. La crisis de la IA.
4. Nuevo enfoque de la inteligencia artificial
Tema II: Los Sistemas Expertos
Objetivos
1.
2.
3.
4.
5.
Reconocer los componentes y características de los SE.
Reconocer técnicas de representación de conocimiento.
Interpretar información a través hechos y reglas
Identificar estrategias de búsqueda según las características de la información
Desarrollar SE basados en reglas con aplicación a la educación.
Subtemas
1. Introducción a los sistemas Expertos
a. Componentes de un Sistema Experto
b. Características de un SE
2. Representación del conocimiento
a. Espacios de Estado
b. Lógica de predicados
c. Redes Semánticas
d. Marcos (Frames)
e. Representación mediante objetos
3. Sistemas de producción
a. Lógica proposicional
b. Hechos
5
c. Reglas de Producción
4. Estrategia de búsqueda
a. Definiciones (Finitud, Definibilidad, Determinismo, Problemas lógicos Espacio de
estado, Estado, Operador, Heurística Búsqueda exhaustiva, Estrategias de control
sistemático)
b. Encadenamiento hacia delante y encadenamiento hacia atrás
c. Búsqueda primero en profundidad vs primero a lo ancho
d. Régimen de control: irrevocable o por tentativa
5. Estrategias de control heurísticas
6. Razonamiento con incertidumbre
Tema III: Programación Lógica
Objetivos
1. Identificar reglas de programación declarativa.
2. Aplicar la programación lógica en el desarrollo de sistemas expertos.
Subtemas
1. Introducción
2. Programación declarativa
3. El lenguaje PROLOG (Características)
a. Declaración de hechos y reglas
b. Estructuras de Datos y unificación de términos
c. Mecanismo de control (Retroceso)
d. Recursividad
e. Procesamientos de listas
f. Búsqueda de soluciones
g. Estructuras y árboles
h. Espacios de estado
Tema IV: Los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI)
Objetivos
1.
2.
3.
4.
5.
Conocer estrategias de enseñanza en sistemas educativos virtuales.
Conocer la funciones de un STI
Identificar los componentes fundamentales y tipos STI
Analizar los módulos de un STI para su aplicación en el desarrollo de un STI
Conocer técnicas para el desarrollo de STI On-line
Subtemas
6
1.
2.
3.
4.
5.
Estrategias de enseñanza virtual
Componentes fundamentales de un STI
Funciones de un STI
Tipos de STI
Módulos de un STI
a. Módulo del Tutor
b. Módulo del Estudiante
c. Módulo de Dominio
d. Módulo Evaluador
6. Desarrollo de un STI
7. Sistemas de enseñanza inteligentes On-line
Tema V: Robótica
Objetivos
1. Conocer definiciones de robóticas, sus leyes, aplicaciones y tendencias actuales.
2. Identificar la aplicación de la robótica en el campo educativo
3. Desarrolla habilidades en la programación de robot.
Subtemas
1. Definiciones de robótica.
a. Leyes
b. Aplicaciones de la Robótica
c. Tendencias actuales
d. Cooperación o conexión
2. Robótica Educativa
3. Programación virtual de robot
7
5. PLAN TEMÁTICO
CURSO PROFESIONALIZACION
N°
1
2
3
4
5
UNIDAD
Conceptos Generales de Inteligencia Artificial
Los Sistemas Expertos
Programación Lógica
Sistemas Tutoriales Inteligentes
Robótica
Subtotal
Evaluación
Total
CT
3
6
6
3
3
21
S
3
3
CP
TI
6
6
3
3
21
3
45
6
6
3
15
0
15
Total
3
12
18
15
12
56
3
60
8
6. ORIENTACIONES METODOLÓGICAS
La metodología a desarrollar en el curso será:





Los conceptos generales sobre inteligencia artificial deben ser expuestos por el docente
debido a que es la primera vez que se encuentra con los alumnos. Se puede realizar una
clase participativa con lluvia de ideas acerca las aplicaciones de la inteligencia artificial que
los alumnos hayan observado en la vida cotidiana. Relacionar estas experiencias de los
alumnos con el conocimiento científico que se expondrá.
En los sistemas expertos, se recomienda combinar la conferencia guiada con la clase
práctica en cuanto a los sistemas de producción, representación del conocimiento y
estrategias de búsqueda. Para esto se recomienda pensar en un tema socio-educativo
para la realización de un pequeño sistema experto, apoyado con las técnicas de
programación lógica de la siguiente unidad.
Para desarrollar el tema de los Sistemas Tutoriales Inteligentes, se recomienda de
antemano seleccionar un tema a enseñar con esta herramienta. Identificar el tipo más
adecuado y seleccionar los elementos que integrarán cada módulo del sistema. Se
recomienda que los estudiantes a estas alturas, ya dominen un sistema de lenguaje de
autor y herramientas multimediales.
En la unidad de robótica, luego de conocer las diferentes definiciones propuestas, se
recomienda realizar un seminario sobre las áreas de aplicación de la robótica. Luego
explicar acerca del tipo de programación que se usa en los robots y terminar realizando la
programación de un robot.
Los proyectos que pueden escoger los estudiantes será necesariamente a través de áreas
o temas que estén íntimamente relacionados con sus actividades habituales o aquellos
tendientes a mejorar el aprendizaje de áreas poco significativos para los estudiantes.
7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
Se elaborarán dos exámenes parciales (uno a mediados del curso y otro al final) con valor
ponderado de 30% cada uno. Todas aquellas tareas y pequeños proyectos que se realicen se
sumarán y promedio resultante de éstas, equivaldrá al 40% de la nota final. A éste se le llama 3er
parcial.
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8. BIBLIOGRAFÍA
1. BODEN, MARGARET A. (1994). Escape de la habitación china. En: Filosofía de la Inteligencia
Artificial. México, F.C.E.
2. PAPERT, SEYMOUR. (1993). La máquina de los niños. Barcelona, Eds. Paidós.
3. TURING, ALAN M. (1994). La maquinaria de la computación y la inteligencia. En: Filosofía
de la Inteligencia Artificial. (Comp. M. BODEN). México, F.C.E.,.
4. RICH, E y KNIGHT, K. (1996). Inteligencia Artificial. Mc.Graw-Hill/Interamericana de
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reserved. España, S. A.
5. MORALES, EDUARDO y SUCAR L., ENRIQUE. Representación de Conocimiento.
http://www.mor.itesm.mx/~rdec/node1.html
6. RUSSELL, S y NORVING, P. (1995). Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno. Prentia Hall.
México.
7. CANALS N, J. y otros. (1999). Sistema tutores Inteligentes: Una revisión del estado del arte.
Taller de núcleo gráfico, S.A. de C. V. México.
9. RELACION DE AUTORES
Hecho por:
Esp. Inez Valverde (2002)
Actualizado por:
Msc Luis Genet (Junio, 2010)
10. APROBADO
Jefe de Departamento: _______________________
Msc. Maribel del Carmen Avendaño
FECHA ______________.
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