Aplicación de los principios de inteligencia artificial para el autoaprendizaje, autocorrección y autoevaluación de prácticas gráficas

Abstract

Con el objeto de impulsar nuevos métodos que mejoren la calidad docente, hemos realizado esta investigación para ofrecer nuevos procedimientos de evaluación utilizando principios que hasta ahora sólo se habían desarrollado para tareas de diagnóstico, evaluación y resolución de problemas. Los estudiantes y profesores dispondrán de un instrumento que, de manera objetiva, permita una auto-corrección continua mediante bases de datos, inferencias y cálculos de certidumbre propias de los principios de la inteligencia artificial. Esta innovación experimental pondrá en práctica una nueva técnica de enseñanza coherente con los objetivos de participación activa del alumnado en su propio aprendizaje. Siendo conscientes del alto grado de relación entre el fracaso académico y las deficiencias en cuanto a habilidades gráficas que poseen los alumnos de carreras técnicas, se ha intentado con la presente investigación desarrollar un sistema experto basado en las teorías probabilísticas más utilizadas para sistemas de inteligencia artificial (teorema de Bayes) al uso, con el fin de diagnosticar las posibles deficiencias en cuanto al desarrollo de dichas habilidades y con ello poder recomendar la intensificación en la realización de los ejercicios más adecuados para corregir dichas deficiencias, al tiempo que el propio alumno puede, vía web, experimentar con la aplicación para aprender de forma autodidacta y autocorregirse.

To promote new methods to improve teacher quality, this research offers new evaluation procedures using principles of diagnosis, evaluation and troubleshooting. Students and teachers have a tool to self-correction through databases, inferences and calculations of certainty, peculiar to the principles of artificial intelligence. This innovation aims to develop a new teaching technique with active participation of students in their own learning. We know that there is a relationship between school failure and lack of graphic skills of students. With this research we have tried to develop a probabilistic expert system (Bayes theorem) to diagnose weaknesses and recommend the implementation of the exercises. With this web tool, students can follow the rules for self-learning and self-corrected