Contribución a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para el diseño efectivo de sistemas adaptativos de aprendizaje competitivo

Zusammenfassung

El objetivo principal de esta tesis consiste en la propuesta y validación de métodos basados en técnicas de Inteligencia Artificial para la estimación del nivel de dificultad de los desafíos propuestos en el Entorno On-line de Aprendizaje Competitivo QUESTOURnament, que permita el posterior establecimiento de concursos o itinerarios de aprendizaje para grupos de alumnos según su nivel de conocimiento. QUESTOURnament es una herramienta telemática que permite el desarrollo de concursos y tiene un fuerte carácter competitivo. Un estudio detallado del estado de arte de los sistemas para el aprendizaje competitivo ha permitido identificar sus ventajas e incovenientes. Algunas de las ventajas encontradas son la mejora de los resultados académicos, el aumento de la motivación o la protección de la propiedad intelectual. Entre las desventajas se encuentra el aumento de estrés y presión o las diferencias en motivación existentes entre los alumnos según su posición en la clasificación. Se ha realizado también un estudio del estado de arte de los sistemas de aprendizaje adaptativo, estudiando sus funcionalidades y soluciones técnicas y analizando su efectividad respecto a los resultados académicos y al aumento del grado de satisfacción de los estudiantes. A partir de los dos estudios anteriores se han podido identificar importantes potencialidades de los sistemas adaptativos para su aplicación al aprendizaje competitivo, como la posibilidad de formar grupos de alumnos con similares capacidades y la posibilidad de presentar preguntas adecuadas al nivel de conocimiento del grupo. Así, se propone el sistema QUESTOURnament adaptativo, que incluye tres estrategias fundamentales: estimar el nivel de dificultad de las preguntas o desafíos presentados en QUESTOURnament, formar grupos de alumnos cuyos resultados de aprendizaje son similares para que compitan entre sí y seleccionar las preguntas adecuadas para cada uno de los grupos de alumnos. El estudio del estado de arte de los sistemas de aprendizaje adaptativo ha permitido conocer las soluciones técnicas empleadas en los sistemas adaptativos, comprobando que no son aplicables directamente al sistema QUESTOURnament. Por tanto, se propone una nueva solución, basada en algoritmos genéticos y lógica difusa que permite estimar el nivel de dificultad de las preguntas en función del comportamiento de los alumnos al responderlas y, así, reclasificar los desafíos propuestos en la herramienta QUESTOURnament. El sistema ha sido validado contra un grupo de expertos y se puede afirmar que el sistema ha estimado el nivel de dificultad de los desafíos, tal y como lo haría un experto humano.