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

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APLICACIÓN DE LOS PRINCIPIOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL AUTOAPRENDIZAJE, AUTOCORRECCIÓN Y AUTOEVALUACIÓN DE PRÁCTICAS GRÁFICAS

Marín García, David (Universidad de Sevilla)
Moyano Campos, Juan José (Universidad de Sevilla)
Rico Delgado, Fernando (Universidad de Sevilla)
Barrera Vera, José Antonio (Universidad de Sevilla)
comunicacion@uni.edu

1. Resumen: Siendoconscientes 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), con el fin de diagnosticar las posiblesdeficiencias 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.
2. Palabras clave: sistemas expertos, diagnostico de habilidades, prácticas gráficas,inteligencia artificial, probabilística bayesiana, autoaprendizaje, autocorrección.
3. Abstract: 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 canfollow the rules for self-learning and self-corrected.
4. Keywords: expert systems, diagnostic skills, graphic exercises, artificial intelligence, Bayesian probability, self- learning, self-correction.

5. Desarrollo: entre 6.000 y 10.000 palabras

a) Objetivos:
Se trata de desarrollar un sistema experto basado en las teorías probabilísticas más utilizadas en sistemas deinteligencia artificial (teorema de Bayes) para su aplicación al autoaprendizaje, calificación y autoevaluación de prácticas gráficas, con el fin de diagnosticar las posibles deficiencias en cuanto a desarrollo de las habilidades necesarias para adquirir las debidas competencias en este campo.

b) Descripción del trabajo:
La cuestión principal de la presente investigación reside endesarrollar un asistente en línea (vía web) que al igual que en el campo de la medicina nos proporcione un diagnóstico de las capacidades gráficas del alumnos para incidir en el desarrollo de actividades que le ayuden a mejorar dichas capacidades. Esto se realizará mediante el análisis las prácticas gráficas realizadas por el alumno. Para ello nos centraremos en las prácticas de croquización al tenerparámetros más reducidos, pudiendo, no obstante, adaptarse la aplicación a cualquier otro tipo de prácticas. Para la materialización de la aplicación hemos elegido un lenguaje de programación de servidor web bastante habitual, el PHP. En esta aplicación es necesario realizar una serie de pasos de entrada para facilitar la información, y a continuación, otros pasos indispensables para revisar elresultado.
La aplicación pedirá al usuario (profesor o estudiante en cada caso) que le proporcione información crítica para calcular la correspondiente probabilidad posteriormente. El usuario (profesor o estudiante) puede examinar la distribución posterior de dicha probabilidad para determinar qué capacidades se encuentran más o menos desarrolladas en función de los resultados de la probabilidad basadaen:
1. La información de la prueba diferencial.
2. Los datos de la muestra utilizada para estimar las distribuciones antes y la probabilidad
Paso 1
Este primer paso implica especificar el número de alternativas (habilidades gráficas o más bien su carencia) que se examinarán junto con el número de los síntomas (defectos gráficos) detectados en la practica gráfica realizada por el...
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