Tesis doctorales: TESEO

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Ministerio de Universidades - Gobierno de España

Título: ARQUITECTURA DE REFERENCIA PARA ENTORNOS INTELIGENTES DE APRENDIZAJE SOPORTADOS EN LA CONSCIENCIA CONTEXTUAL
Autor: GÓMEZ GOMEZ, JORGE ELIÉCER
Universidad: Universidad de Granada
Departamento: Ciencias de la computación e inteligencia artificial
Fecha de Lectura: 05/12/2018
Programa de doctorado: Programa Oficial de Doctorado en Tecnologías de la Información y la Comunicación
Dirección:
- HUETE GUADIX, JUAN FRANCISCO (Director)
Tribunal:
- VERDEGAY GALDEANO, JOSÉ LUIS (presidente)
- FERNÁNDEZ LUNA, JUAN MANUEL (secretario)
- CACHEDA SEIJO, FIDEL (vocal)
- GARRIDO CARRERA, M. CARMEN (vocal)
- Soto Hidalgo, Jose Manuel (vocal)
Descriptores:
- INFORMATICA
Fichero de tesis:
ISBN: 9788413060422

http://digibug.ugr.es/bitstream/handle/10481/54416/80781.pdf?sequence=4&isAllowed=yhttp://

Marcador: https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1731939Añadir a favoritos.
Resumen:
El desafío para un mundo con abundancia de información no es sólo hacer que esté disponible para las personas en cualquier momento y lugar, sino que esté presente en el momento justo y de la forma apropiada. El problema está planteado en cómo generar la información adecuada en el lugar y en el momento indicado. Los nuevos esquemas de aprendizaje obligan a proponer nuevas alternativas que permitan a los estudiantes aprender de mejor forma. En contravía del aprendizaje tradicional que radica en la replicación del conocimiento a los estudiantes, el aprendizaje apoyado en tecnologías los convierte en agentes activos dentro de su proceso de formación. La computación ubicua se orienta a la adquisición e interacción de la información en cualquier momento y en cualquier lugar. Por tanto, es necesario crear mecanismos que permitan la depuración de la misma y volver el entorno inteligente capaz de sugerir al usuario frente a situaciones que se presenten en el contexto donde se esté realizando la actividad. En la actualidad, los entornos de aprendizaje carecen de arquitecturas capaces de ofrecer opciones de forma coherente de acuerdo con los escenarios y actividades de aprendizaje que el estudiante esté desarrollando. La intención de esta tesis doctoral es definir un sistema con capacidad de suministrar recursos de aprendizaje a los estudiantes haciendo uso de las técnicas de consciencia contextual, con el objeto de contribuir a mejorar los entornos de aprendizaje. Para alcanzar los objetivos propuestos en este trabajo, en primera instancia se realizó una revisión de la literatura acerca de las aplicaciones de la consciencia contextual en la educación. Se describe un modelo ontológico para representar la interacción del estudiante con el entorno de aprendizaje. Se planteó una arquitectura para entornos inteligentes de aprendizaje basada en el modelo ontológico propuesto. Se presenta la validación del sistema que demuestra la hipótesis planteada para esta tesis: “la arquitectura propuesta facilita la entrega de contenidos de aprendizaje y mejora la interacción del estudiante con el contexto, reflejándose en su aprendizaje en relación con los que usan métodos de enseñanza tradicional”. Al final se presentan las conclusiones y trabajos futuros. En el desarrollo del primer objetivo (capítulo 2) se realizó una revisión del estado del arte sobre aprendizaje soportado en consciencia contextual, presentando los conceptos y definiciones de diversos autores y una categorización de entornos de aprendizaje de acuerdo con su nivel de integración y movilidad en el contexto del mundo real. Se definió el contexto y una caracterización del procesamiento del contexto a través de diferentes técnicas de modelado. Se mencionan propuestas existentes sobre metodologías orientadas al diseño e implementación de ontologías, se describen los pasos generales para su construcción. Como primera contribución de esta tesis (capítulo 3) se presenta un modelo ontológico que permite responder a las necesidades de interacción del estudiante con el contexto de aprendizaje. El propósito del desarrollo de éste modelo es generar un modelo semántico que represente todos los elementos que hacen parte de un entorno inteligente de aprendizaje. Estos elementos en esencia son las personas, la ubicación, los objetos de aprendizaje, las actividades, los cursos, los programas académicos, el tiempo y los eventos que se generan por los cambios del contexto. A partir de la definición de clases y relaciones se establece un conjunto de reglas interpretadas por un razonador, que responden a las situaciones que se presentan en un espacio de aprendizaje. En la segunda contribución (capítulo 4) se presenta una arquitectura que permite responder a las diferentes situaciones o comportamientos que surgen en un entorno inteligente de aprendizaje. Estas situaciones varían de acuerdo con la información detectada en el contexto, por ejemplo, la ubicación de una persona y el rol que ésta desempeña, la planificación de una actividad, la proximidad con objetos y/o espacios físicos inherentes a una actividad en particular, entre otras. La arquitectura propuesta permite gestionar la información del contexto para adaptarla a las necesidades del usuario. Para este propósito es necesario definir los mecanismos de adquisición del contexto, modelamiento, almacenamiento, procesamiento, notificación y presentación de la información. Estos mecanismos son abordados en cada una de las capas de la arquitectura. En el desarrollo del cuarto objetivo (capítulo 5), se realiza la validación de la arquitectura propuesta mediante el desarrollo de experiencias de aprendizaje, que permitieron demostrar la hipótesis planteada en el presente trabajo. Para validar esta hipótesis, se desarrollaron cuatro experiencias en diferentes programas académicos universitarios. Finalmente en las conclusiones y trabajos futuros (capítulo 6) los resultados obtenidos en la experimentación permiten afirmar que la arquitectura propuesta contribuye a mejorar los espacios de aprendizaje y el rendimiento académico. Se evidencia también que el sistema proporciona adecuadamente los contenidos de aprendizaje sin importar el programa académico que lo utilice. En trabajos futuros se plantea evaluar la arquitectura propuesta en términos de tiempo de respuesta de acceso, interacción y entrega de recursos de aprendizajes. También se propone implementar un motor de recomendación basado en filtrado colaborativo y de contenido para lograr una mejor precisión en la entrega de contenidos de aprendizaje.

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