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Artículo: Modelo computacional para el desarrollo de sistemas de aprendizaje a partir de web
semántica.
El artículo explica las nuevas experiencias de desarrollo web para sistemas de e-learning en
combinación con la aplicación de inteligencia artificial, entendiendo este concepto desde la
personalización implícita y explicita de contenidos educacionales.
Por dar algo de terminología, es importante tener en cuenta los siguientes conceptos:
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AIED: Artificial Intelligence in Education.
LMS: Learning Management Systems o e-Learning Systems
SWBES: Semantic Web-Based Educational Systems
AWBES: Adaptive web-Based Educational Systems
SW: Semantic Web
Interoperality:
Extensibility
SWS: Semantic Web Services
Ontology
Framework
Authoring
User interface
Static and Dinamic Information
Layer
La práctica totalidad de estos conceptos son de uso común en el desarrollo de sistemas de
información.
La forma en que estos sistemas se desarrollan actualmente, ha variado mucho desde los inicios
de la informática, obteniendo en estos momentos mejores ratios de explotación debido
fundamentalmente a la separación de información y objetos de negocio.
De hecho, la aplicación de la inteligencia artificial a sistemas de aprendizaje o e-learning no
tiene nada especial en su aplicación, es decir, podríamos haber aplicado la misma metodología
de desarrollo y los mismos objetos conceptuales a cualquier otro sistema que proponga
interacción entre un usuario y la capa de negocio, entre la parte de presentación (user
interface) y el frameworks de servicios. La capa de Inteligencia artificial no es más que una
serie de agentes programados que se encargan de dos acciones básicas del usuario:
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Control de la información estática del usuario: estos son los datos fijos, que no varian
en el tiempo. Por ejemplo, en el caso de un alumno, serían su nombre, la especialidad
de estudio, su edad y sexo, así como cualquier otra variable que pudieras ser de
interés para su acción de aprendizaje.
Control de la información dinámica del usuario: estos son los datos de navegación, es
decir, las interacciones que el estudiante realiza con el sistema. Por ejemplo, las
secciones que son más recurrentes en las acciones de estudio, servicios más
demandados, zonas más visitas, etc…
Los aagentes
Los agentes de IA se encargan de analizar ambos juegos de datos, proporcionando
consiguientemente la información que el sistema considera más relevante en función de
ciertos algoritmos, entre los que por ejemplo, estaría la recomendación de contenidos que
otros usuarios, con los mismos gustos o afinidades pudieran haber visitado en cierto momento
y que quizá, pudieran ayudar al estudiante a desarrollar un proceso de aprendizaje
personalizado.
En esto evidentemente influye el frontal de presentación, lo que se denomina User Interface y
que puede ser personalizado en función de otros muchos parámetros como la edad, el sexo, el
ámbito de estudio, etc…
El resultado de la combinación de todos estos factores resulta en un sistema de e-learning
totalmente personalizado o autónomo, capaz de dar respuesta a cualquier necesidad.
A esto podríamos unirle el concepto de Web semántica, algo complejo y relacionado con los
propios datos, con la información, pero imbricado también en el mismo concepto de
inteligencia artificial desde el punto de vista de la personalización.
El artículo describe técnicamente cuáles son las partes de un sistema de información basado
en este concepto pero creo que no es el objeto de lo que tenemos que estudiar y necesitaría
algo más de tiempo para explicaros la arquitectura tecnológica, no a través de un documento.
Como ejemplo de aplicación supone un sistema de e-learning orientado a jurisprudencia y
derecho: resolución de dudas en base a la jurisprudencia que el sistema tiene almacenada y
propuesta de resolución de casos.
El artículo es muy interesante.