Mapas conceptuales hipermediales como herramienta para la representación de conocimiento en agentes inteligentes pedagógicos

Iris P. Señas.

2000.

216 págs. : ilustraciones ; 30,5 cm. .

Tesis--Universidad Nacional del Sur, 2000.

Resumen: Esta tesis se centra en el uso de los Mapas Conceptuales Hipermediales (MCH) como esquemas de representación de conocimiento en agentes inteligentes. Los MCH se basan en los Mapas Conceptuales de Novak (MC) e incorporan la flexibilidad y riqueza que permite la tecnología hipermedial. En el área educativa, ambos esquemas han sido probados con éxito como potentes estructuras capaces de contribuir con la construcción de aprendizaje significativos. Por otra parte, en el área de Ciencias de la Computación, los sistemas dedicados al aprendizaje han ganado en los últimos años una gran relevancia con la aparición y desarrollo de los denominados Agentes de Software o Agentes Inteligentes. En particular, se destacan de manera especial los Agentes que forman parte de sistemas destinados a tareas educativas. Estos Agentes, llamados Agentes Pedagógicos, integran normalmente Sistemas Mixtos, esto es, sistemas integrados por agentes humanos y agentes artificiales. Estos sistemas requieren para su diseño de un marco conceptual que excede lo puramente computacional y necesita ser ampliado con recursos propios de Ciencias de la Educación. Esta tesis se concentra en el uso de los MC como parte de la representación de conocimiento de un agente inteligente genérico. Se presenta primero un análisis sobre las motivaciones, definiciones, importancia y uso de los MC y de los MCH. Se hace a continuación un relevamiento de los trabajos realizados en el área de Inteligencia Artificial Distribuida y de Representación de Conocimiento en Inteligencia Artificial desde el punto de vista de un agente pedagógico genérico. Se estudian las posibilidades de los MCH como estructura de representación de conocimiento en sistemas mixtos que incluyen Agentes Pedagógicos. Los mencionados análisis se realizan con el fin de encontrar una propuesta válida para el desarrollo de sistemas educativos mixtos. En ellos la representación de conocimiento debe satisfacer un doble propósito, permitir hacer razonamiento automatizado y ser un recurso pedagógico eficaz para la construcción del conocimiento en los seres humanos. Con el fin de alcanzar los objetivos anteriormente mencionados, se realiza una síntesis de los temas del área de Representación de Conocimiento que son relevantes para las metas de esta investigación. Se concluye con la presentación de un esquema de representación de conocimiento lo suficientemente flexible para el manejo de los alumnos y lo suficientemente riguroso como para que los agentes de software puedan razonar. Para ello se intenta usar a los MCH como esquema de representación, y aunque ellos han sido exitosamente probados en el trabajo con agentes humanos, se detectan falencias al querer extender el modelo a los agentes de software. Por esa razón, se realiza una extensión de los MC incorporando elementos de los Grafos Conceptuales de Sowa. Se definen entonces, los MCs y una arquitectura para la representación de la base de conocimiento de un Agente Inteligente apuntando al aprendizaje, es decir, a la generación y modificación de los MCs que representan el conocimiento del mencionado agente. Los resultados de este trabajo son alentadores, se advierte cómo desde el área de Ciencias de la Computación puede hacerse un aporte significativo al área de Educación, que va más allá de lo meramente operacional. Queda un camino abierto para el estudio de la representación de conocimiento en agentes pedagógicos que integran ambientes de aprendizaje mixtos y adecuados para hacer posible el trabajo de autoría. CALIFICACION DEPARTAMENTO DE GRADUADOS Calificación de la defensa oral: Sobresaliente - 10 (diez) Fecha: 9/3/00

Incluye referencias bibliográficas.