Source: https://www.scribd.com/doc/147059566/Ejemplos-de-Redes-Bayesianas
Timestamp: 2016-09-27 00:14:54+00:00

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Sistemas de Tutorización Inteligente Basados en Redes Bayesianas Jorge López Puga y Juan García García1 Universidad de Almería
RESUMEN La enseñanza programada ha sufrido grandes avances con el desarrollo de las ciencias de la computación. Cada vez son más los programas informáticos que nos permiten aprender cualquier materia o destreza. En este contexto surgieron los Sistemas de Tutorización Inteligente asociados a redes bayesianas. Las redes bayesianas son herramientas estadísticas surgidas en el contexto de la Inteligencia Artificial orientadas a la inferencia probabilística y en el ámbito de la tutorización electrónica se utilizan para modelar la incertidumbre asociada al estudiante y su nivel de conocimiento. En este trabajo presentamos la metodología de las redes bayesianas en relación a los Sistemas de Tutorización Inteligente, revisamos algunos ejemplos importantes de estos sistemas y proponemos ciertos aspectos que podrían mejorar el desarrollo de los sistemas de tutorización. Palabras clave: Sistemas de Tutorización Inteligente, toma de decisiones, psicología del aprendizaje, enseñanza, redes bayesianas.
ABSTRACT Programmed teaching has suffered major advances because of the computer science development. There are more and more software designed to learn any matter or skill. Intelligent Tutoring Systems arose in that context associated with bayesian networks. Bayesian nets are statistical tools developed in the field of Artificial Intelligence to manage probabilistic inference. In educational context, bayesian nets are used to model the uncertainty about student knowledge. We present the Bayes nets methodology related with Intelligent Tutoring Systems, we review several examples of bayesian tutoring systems and we propose how tutoring systems could be optimized. Keywords: Intelligent Tutoring Systems, making decisions, psychology of learning, education, Bayes nets.
Dirección de contacto: Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación, Departamento de Ciencias Humanas y Sociales, Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento, Universidad de Almería, Ctra. Sacramento S/N, La Cañada de San Urbano, C.P. 04120, Almería, España. E-mails: jpuga@ual.es y jgarciag@ual.es.
.Introducción El desarrollo de las ciencias de la computación está generando un abaratamiento en la maquinaria y los programas informáticos. Según Xiang (2002). Durante la década de 1970 se pusieron en marcha numerosas investigaciones encaminadas al desarrollo de programas informáticos orientados a la enseñanza bajo el emblema lo que podríamos denominar como Instrucción Facilitada por Computadora (IFC. en primer lugar. 13 nº 1. En concreto. En otras palabras. Así pues. aunque plataformas como WebCT permiten que el personal docente pueda poner información y materiales a disposición de sus estudiantes. Como señala Wu (1993). SCHOLAR podría considerarse como el primer STI que. el inicio del desarrollo de los primeros STI estuvo marcado por el intento de simular el proceso físico de interacción que se establece entre la persona que tutoriza y la que aprende. El área de la Inteligencia Artificial en el ámbito de los sistemas expertos ha desarrollado la idea de lo que se conoce como Sistemas de Tutorización Inteligente (STI). La plataforma WebCT. del inglés Computer Aided Instruction o CAI). definiciones. material gráfico o auditivo). A continuación. se pretendía simular el proceso comunicativo que se produce en el tutor y el aprendiz en entornos naturales. Hoy en día existen diferentes sistemas que permiten la tutorización y el aprendizaje casi de cualquier materia académica. Este avance ha afectado al ámbito educativo produciendo una autentica revolución en los procedimientos clásicos de enseñaza-aprendizaje (Urretavizcaya. 13-25
1. pp. estuvo basado una aplicación conocida como ELIZA diseñada para el estudio de la comunicación entre persona-máquina basándose en la Terapia Rogeriana. Los STI comenzaron a desarrollarse en los años setenta y experimentaron su máximo apogeo a mediados de los años ochenta coincidiendo con el auge de los sistemas expertos. el sistema no hace nada automáticamente para determinar qué información o materiales serían más apropiados para cada persona en función del nivel de conocimientos que cada uno tiene. donde se puede gestionar todo un curso a través de Internet. un STI es un tipo de agente inteligente caracterizado por su habilidad para tomar decisiones y la ejecución de acciones sin la intervención de ninguna persona que monitoriza el funcionamiento del sistema. SCHOLAR se diseñó para enseñar geografía del Continente Americano y supuso un salto cualitativamente sustancial entre los sistemas clásicos Orientados a Marcos Apriorísticos (ad hoc-frame-oriented systems o AFO). En este sentido. Aprendizaje Asistido por Computadora (AAC. Así pues. del inglés Computer Assisted Learning o CAL) o Entrenamiento Basado en Ordenador (EBC. ha de presentar información acorde a ese nivel (por ejemplo. el sistema tiene que generar una representación del conocimiento que tiene el usuario y guiarlo a través de un proceso de enseñanza que consiga que adquiera algún conocimiento o competencia. evaluar el conocimiento que el aprendiz tiene sobre la materia. a su vez. aunque se popularizaron durante la década de 1990. Sin embargo. del inglés Computer Based Training o CBT). un STI tendría que. 2001). es un claro ejemplo de ello. El problema es que estos sistemas son una mera plataforma comunicativa que establece un proceso interactivo entre el profesorado y el alumnado.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. Vol. donde el proceso
. Podríamos ubicar el origen de los sistemas informáticos inteligentes orientados a la enseñanza en el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT). Y posteriormente ha de evaluar si la persona ha asimilado el conocimiento nuevo que se pretendía que el usuario hubiese adquirido. este tipo de sistemas tienen algunas limitaciones si los comparamos con lo que haría una persona en una tutoría.
1997). En el área educativa. El usuario tenía que leer las cuestiones mientras mantenía ocultas las respuestas. desafiaba al educando con preguntas que minaban creencias erróneas reconduciéndolo a la construcción del conocimiento por medio de ejemplos contrafactuales y preguntando por causas generales e intermedias.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. las ciencias de la computación estaban en una etapa primigenia de su desarrollo por lo que el intento de implementar la idea de la enseñanza programada en un dispositivo automático pasó desapercibida. evaluar el grado de conocimiento que tiene sobre la materia y llevar a cabo un proceso de toma de decisiones sin intervención humana acerca del suministro de ayuda que habría que proporcionar para que la asimilación del contenido fuese óptima. El sistema se concibió para hacer reflexionar a los usuarios del sistema en términos socráticos. El Sistema WHY es otro ejemplo de la evolución del los tutores inteligentes al auspicio del MIT (Stevens y Collins. 1977). esto es. 1961). Durante la época de máximo esplendor del conductismo. a un segundo plano como objeto de investigación científica (Hothersall. el sistema experto tendría que recoger información sobre el usuario. Dixon (1964) diseñó un libro tras varios años de investigaciones orientado a enseñar los principios de la probabilidad en cursos universitarios de ingeniería. Vol. Los investigadores educativos de la época trataron de implementar estas ideas en un contexto aplicado y se desarrollaron lo que se denominó libros de texto programados.
. y lo que se denominó como sistemas Orientados a Estructuras de Información (information – structure-oriented systems o ISO). pp. Cada respuesta remitía a otra página y sección donde daba retroalimentación al usuario sobre la idoneidad de su respuesta. 13 nº 1. Esta idea mecanizada de enseñanza fue introducida alrededor de 1958 por el psicólogo conductista Burrhus Frederic Skinner en el concepto de enseñanza programada. Por ejemplo. 1970). En una de sus secciones se presentaban preguntas (problemas) en formato de elección múltiple con cuatro alternativas de respuesta. Lo que vino a denominarse como la revolución cognitiva en Psicología relegó a la filosofía conductista. Gutiérrez y Hadi. WHY se diseñó para enseñar a interpretar los fenómenos lluviosos en términos causales. Otro formato usado en los libros programados era dividir cada página en dos secciones. Hoy día. una (generalmente la de la derecha) para plantear conceptos o preguntas y la otra para mostrar las respuestas (Maning y Rosenstock. 1997). A continuación. 13-25
de enseñanza se basaba en series de preguntas y respuestas pre-diseñadas que hacían el sistema demasiado rígido y que constreñían la creatividad de la persona que aprende. La idea subyacente a la enseñanza programada estuvo condicionada por la filosofía conductistaasociacionista y su objetivo era dirigir el aprendizaje humano bajo condiciones controladas. Un STI es un sistema experto. junto a la idea de la formación programada. donde el formato de representación de la información permitía al sistema anticipar las respuestas de la persona que aprende y adaptarse a sus necesidades (Carbonell. tenía que comparar sus respuestas con las que daba el libro. un mecanismo informático que simula lo que haría un experto humano en un área particular de especialización (Castillo. esto es. las computadoras son extremadamente más potentes que entonces lo que podría abrir paso a una nueva revolución en el campo de la enseñanza programada. Un libro programado presenta una materia tan estructurada que permite que el usuario vaya asimilando conceptos secuencial y autorreguladamente.
No obstante. redes causales.. 1998).
. describiremos el funcionamiento de algunos STI basados en redes bayesianas. la utilización de redes bayesianas en el diseño de STI se ha mostrado fructífera y supone un gran avance en el campo de la enseñanza programada. gracias al teorema de Bayes. esta incertidumbre es susceptible de ser modificada con base en observaciones (o evidencias) sobre el modelo. Martínez y Rodríguez. Nadkarni y Shenoy. 2003). et al. Garbolino y Taroni.. el desarrollo de sistemas expertos orientados a la enseñanza no ha gozado de una gran atención frente a otros campos como los negocios.. Hovel y Horvitz (2001) diríamos que una red bayesiana es un conjunto de variables. 1999. por otro lado. A continuación.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. una estructura gráfica conectando estas variables y un conjunto de distribuciones de probabilidad condicional. En concreto. propondremos algunos aspectos que consideramos importantes ante el desarrollo de STI con base en los avances recientes en el campo de la psicología del aprendizaje y de la medición psicológica. los sistemas expertos más utilizados en el desarrollo de este tipo de herramientas han sido los sistemas basados en reglas clásicos. en primer lugar. Siguiendo a Kadie. Aunque se podría establecer una distinción más específica de los elementos que componen una red bayesiana (Edwards. 2004. Gracias a su habilidad para representar los estados de un sistema de incertidumbres relacionadas. la medicina. Cowell. 2001. 13 nº 1. Vol. las aplicaciones militares o la investigación espacial (Castillo et al. se tratará su habilidad para representar gráficamente la estructura cualitativa de la realidad entendida como un conjunto de dependencias condicionales. e. Las redes bayesianas son una generalización de los sistemas expertos clásicos que permiten modelar la realidad tanto cuantitativamente como cualitativamente. Con lo expuesto anteriormente el objetivo de este artículo es.
2. sistemas expertos bayesianos. redes de creencia. trataremos el modo en que representan la incertidumbre asociada al modelo por medio de funciones probabilísticas. sistemas expertos probabilísticas o diagramas de influencia) son herramientas estadísticas que representan un conjunto de incertidumbres asociadas sobre la base de las relaciones de independencia condicional que se establecen entre ellas (Edwards. 1997). 1999).Redes Bayesianas Las redes bayesianas (también conocidas como redes causales probabilísticas. Sin embargo. 1998). y Spiegelhalter. La investigación en Inteligencia Artificial ha desarrollado un nuevo tipo de herramientas que resuelven algunos de los problemas detectados en los sistemas expertos tradicionales. los sistemas clásicos basados en reglas han sido criticados porque no tienen en cuenta eficientemente la naturaleza incierta de la realidad y porque tienden a generar conclusiones falaces (Cowel. 2002. Por último. se suele decir que una red bayesiana tiene dos dimensiones: una cualitativa y otra cuantitativa (p. presentar algunas nociones básicas sobre las redes bayesianas. la industria. Lauritzen. Codifica incertidumbre asociada a cada variable por medio de probabilidades y. Dawid. Por otra parte.
En primer lugar. diríamos que los conjuntos X e Y son (condicionalmente) independientes dado el conjunto Z si y solamente si
P ( x | z ) = P ( x | yz ) . cuando sabemos algo sobre A podemos modificar nuestra creencia sobre el estado de B y esta
La consecuencia fundamental de este principio es que la probabilidad de X es la misma condicionándola a Z o condicionándola a Z e Y. una representación gráfica de un problema. dos variables X e Y. 13-25
2. En este caso se está representando que B depende de A o que A es la causa de B y B el efecto de A. En nuestro ejemplo. Por su parte. Aunque la definición de grafo. nodos o variables y E es un subconjunto del producto cartesiano V × V de pares ordenados de nodos llamados enlaces o aristas. 1969. las conexiones seriales o cadenas causales representan un conjunto de variables asociadas linealmente que denota dependencia entre las variables (Figura 1). si (A..
O dicho de otro modo. El principio de independencia condicional en una representación gráfica. Cualquier red bayesiana podría descomponerse en tres tipos de conexiones básicas. 2000. Este principio quedaría enunciado del siguiente modo: sean tres conjuntos X. Dada esta habilidad para codificar causalidad. esto es. B) ∈ E pero (B. Spirtes. García y De la Fuente. E).Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. 1988. la ausencia de arcos entre nodos aporta una valiosa información ya que el grafo codifica independencia condicional. A) ∉ E. Aunque la presencia de arcos entre nodos codifica información esencial sobre el modelo representado en la red. 1984).1. Vol. diremos que hay un enlace dirigido o arco entre los nodos y lo representaremos como A → B. donde V es un conjunto finito de vértices. También se dice que A es padre (o la variable madre) de B y que B es el hijo (o la variable hija) de A. una red bayesiana es un tipo concreto de grafo que se denomina grafo dirigido acíclico (GDA). es acíclico porque no pueden existir ciclos o bucles en el grafo. Glymour y Scheines. las redes bayesianas han sido utilizadas para el modelado o la búsqueda automática de estructuras causales en bases de datos (López. Por ejemplo. esto es. Ronald. Es dirigido porque los enlaces entre los vértices de la estructura están orientados. cada una con propiedades diferentes en el proceso de propagación de probabilidades. 13 nº 1. podemos definir grafo como un par G = (V. Una conexión tipo A → B indica dependencia o relevancia directa entre las variables. son independientes en términos probabilísticas de una tercera Z si y solamente si
P ( xy | z ) = P ( x | z ) × P ( y | z ) .Dimensión cualitativa Una red bayesiana es un grafo. Y y Z de variables. Por otro lado. la variable B depende de A y la variable C depende del valor de B. 2006). y la terminología que la acompaña varía en función de los autores (Harary. Así. pp. Tutte. Podríamos decir que las redes bayesianas son una representación gráfica del principio de independencia condicional en términos probabilísticos. que si empezamos a recorrer un camino dirigido desde un nodo nunca podríamos regresar al punto de partida.
1999. tenemos una evidencia sobre la variable hija. Conexión divergente (a) y conexión convergente (b). Neapolitan y Morris. En este tipo de conexiones las variables madre son independientes entre si. también conocidas como clasificadores ingenuos de Bayes. las variables madre se tornarán dependientes. 13 nº 1. 2.
Figura 2. En nuestro ejemplo diremos que A y C son independientes dado B. En este caso decimos que A y C son condicionalmente independientes dado B. tenemos las teorías objetivistas dentro de las cuales se encuadra la concepción frecuentista de la probabilidad. Vol. 1997) y como veremos más adelante son útiles para estimar el conocimiento asociado a conceptos en función del comportamiento del usuario. García y De la Fuente. cuatro formas de entender la probabilidad: desde un punto de vista clásico. si encontramos una evidencia sobre B. y por otro tenemos las epistemológicas dentro de las cuales la subjetiva es la más famosa (p. De la Fuente. 2002.. Conexión serial
En las conexiones divergentes. como mínimo. desde una perspectiva empírica. Tendríamos.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. 13-25
información se propagará hasta C. 2004). Sin embargo. Alonso y Tubau. axiomáticamente y la concepción bayesiana o subjetiva.2. Cuando no conocemos el estado de la variable madre existe dependencia entre las variables hijas. 2002. pp. Este tipo de conexión es el más apropiado para representar procesos de diagnóstico médico (Herskovits y Dagher. las evidencias sobre las variables hijas no se propagarán entre ellas. e.Dimensión cuantitativa Existen tres elementos esenciales que caracterizan la dimensión cuantitativa de una red bayesiana: el concepto de probabilidad como un grado de creencia subjetiva relativa a la ocurrencia de un evento. Cox. cuando el estado de esta variable se conoce.
Figura 1. Cowell et al. 1964.
Por último. Sin embargo. en las conexiones convergentes (llamadas también cabeza a cabeza) varias variables apuntan con sus arcos hacia una variable de convergencia (Figura 2b). la probabilidad es una manera de cuantificar la incertidumbre asociada a la ocurrencia
. tenemos un nodo padre (o clase) que proyecta sus arcos sobre varios hijos (Figura 2a).. Por un lado. añadir evidencias sobre C no alterará nuestro conocimiento sobre A y viceversa. Sin embargo. De una manera u otra. un conjunto de funciones de probabilidad condicionada que definen a cada variable en el modelo y el teorema de Bayes como herramienta básica para actualizar probabilidades con base en experiencia. En nuestro ejemplo diríamos que A y C son condicionalmente dependientes dado B.
de eventos y las redes bayesianas se basan en una idea subjetiva de la probabilidad. En primer lugar hay que compilar la red para que se cree una representación interna de las probabilidades del modelo. Constaba de una interfaz gráfica dividida en cuatro secciones: una barra de tareas para seleccionar categorías de problemas. OLAE (acrónimo de la expresión anglosajona Off-Line Assessment of Expertise) fue un sistema que evaluaba diferentes aspectos clave en la resolución de problemas de física. entonces la densidad global conjunta se deriva de
P ( x ) = ∏ P ( xv | x pa ( v ) ) . para cada variable v ∈ V.. se han desarrollado algunos sistemas que han mostrado ser eficientes en la modelización del alumnado que ha trabajado con ellos. No obstante. tenemos que especificar las distribuciones condicionales de Xv dados sus padres Xpa(v). pp. Así pues. La ventaja de utilizar un GDA para construir un modelo probabilístico es que siempre tenemos la posibilidad de conocer la verosimilitud del modelo factorizándolo. De esta manera se estima lo que se conoce como distribución previa (o distribución a priori) del modelo.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008..
3. siendo el teorema de Bayes el motor de actualización de probabilidades. 1995).
3. un croquis del problema destinado a que el aprendiz señalase las fuerzas y las ecuaciones
. 13 nº 1. De esta forma. Si entendemos que esta densidad es P(xv | xpa(v)). A continuación se van añadiendo evidencias sobre el estado de las variables del modelo y se van obteniendo sucesivamente lo que se conoce como distribuciones posteriores (o a posteriori). Vol.Ejemplos de tutores bayesianos inteligentes Los sistemas de tutorización basados en redes bayesianas no son muy abundantes aunque la utilización de este tipo de herramientas en este sentido sería de gran utilidad práctica. Las redes bayesianas utilizan el teorema de Bayes como herramienta básica para actualizar probabilidades con base en las evidencias aportadas sobre el modelo. en una red bayesiana cada variable es entendida como una función de probabilidad condicionada o una función de densidad condicionada a los valores que toman las variables de las que depende. un recuadro que presentaba el enunciado del problema junto a una representación gráfica del mismo.1.OLAE y SIETTE Una de las primeras aproximaciones orientadas a evaluar el aprendizaje por medio de redes bayesianas se llevó a cabo con estudiantes de secundaria en la asignatura de física (Martin y VanLehn. A continuación presentaremos algunos de los STI que se han desarrollado usando redes bayesianas y comentaremos sus rasgos más relevantes.
era una herramienta de evaluación y su funcionamiento no era dinámico sino estático ya que realizaba las operaciones después de que el usuario hubiese dado sus respuestas. El sistema SIETTE (Sistema Inteligente de Evaluación mediante Test para la TeleEducación) integrado en el proyecto TREE (TRaining of European Environmental Trainers and Technicians) utiliza la filosofía de los Tests Adaptativos Computerizados (TAC) basados en la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) como herramientas básicas para desarrollar sistemas de tutorización inteligente más eficientes (Conejo. conocimiento estratégico y conocimiento procedimiental. Los problemas se presentan en formato de video donde el piloto describe algunas deficiencias en el funcionamiento de un aparato que está aterrizando o que ya ha aterrizado (por ejemplo. Una de las características más importantes del sistema SIETTE es que funciona a través de Internet. Millán.
3. Pérez-de-la-Cruz y Trella. más bien. 2004).
3. La cuarta capa sirve para recoger los datos de la ejecución del alumno. el sistema no está implementado en un STI per se. La interfaz gráfica permite al estudiante llevar a cabo una tarea de resolución de problemas revisando videos del aparato y actuando sobre ellos. no a enseñarlos.3. SIETTE se dedica a evaluar el conocimiento de forma adaptativa por medio de procedimientos eficientes. Conejo et al. se limitaba a estimar la probabilidad relativa a la utilización de ecuaciones y principios físicos.2.. OLAE supuso un avance en la estimación de habilidades con redes bayesianas y dio paso a sistemas de tutorización dinámicos más sofisticados. Todos los arcos están orientados en sentido decreciente desde las capas superiores a las inferiores. Más bien. 2002). sino que. es un sistema abierto que permite aprender una habilidad o concepto por medio de diferentes procedimientos. 1996). Por otro lado. En la cúspide de la jerarquía aparece la ejecución global del usuario.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. La red bayesiana generada a partir de HYDRIVE consta de 22 nodos organizados jerárquicamente en cuatro capas. una sección donde se tenía que dar la respuesta. El sistema iba creando redes bayesianas a partir de las respuestas del usuario para modelar el nivel de conocimiento del estudiante. 13 nº 1. Sin embargo. y VanLehn. pp.HYDRIVE El sistema HYDRIVE fue desarrollado por los Laboratorios Amstrong de las Fuerzas Aéreas de los Estados Unidos para simular el funcionamiento del avión de combate F-15 (Mislevy y Gitomer. el chequeo rutinario del timón de aterrizaje no responde correctamente). Gertner. 13-25
implicadas en el problema y. No obstante. Otra característica importante de Andes es que puede suministrar ayuda dinámica cuando el/la estudiante se encuentra en un callejón sin salida y no sabe como
.Andes El rasgo que caracteriza a Andes es que no reduce la iniciativa del usuario estableciendo vías estrictas en el aprendizaje (Conati. por último. Vol.. Más bien. En un nivel inferior se reflejan los tres tipos de conocimientos que el sistema evalúa: conocimiento del sistema.. 2001. En la tercera capa están los subcomponentes de cada tipo de conocimiento. OLAE no era un STI.
13 nº 1. El sistema hace una serie de asunciones acerca del proceso de generalización del aprendizaje. podríamos decir que fue introducida en el contexto de la psicología científica de manos del conductismo. Estos nodos son. creemos que hay ciertos aspectos que deberían de trabajarse con más profundidad de cara al desarrollo de sistemas de tutorización inteligente más eficientes. Esto es un problema crucial en el proceso de enseñanza-aprendizaje ya que uno de los objetivos de la enseñanza es aplicar lo que se ha aprendido en clase a problemas de la vida cotidiana. que representan la probabilidad del uso correcto de una ecuación en el correspondiente contexto aunque no pueda aplicarse en otros contextos. Se desarrolló a partir de OLAE y su objetivo es la enseñanza de física newtoniana a nivel universitario.. como se ha comentado. Para llevar a cabo el proceso de evaluación Andes utiliza redes bayesianas dinámicas (Millán. que representan la probabilidad de uso correcto de una ecuación física. Así. El módulo de resolución de problemas es parecido al de OLAE pero incorporando una ayuda dinámica mas eficiente. Andes tiene dos módulos principales. el desarrollo de la explicación del problema va adaptándose a lo que la persona sabe a lo largo del proceso formativo. el grado en el que los usuarios son capaces de trasladar lo aprendido en un contexto a otro.Perspectivas Como se ha comentado. podríamos hacer apreciaciones a dos niveles: metodológica y teóricamente. y nodos de regla contextuales. Sin embargo. En el módulo de estudio de ejemplos los estudiantes van siguiendo la resolución de los problemas de manera análoga a como lo harían en una clase impartida por un tutor humano. pp. Sin embargo. los responsables de estimar el grado de generalización en el uso de ecuaciones. Más bien. 13-25
continuar en la resolución de un problema. Perez-de-la-Cruz. En la parte de conocimiento específico hay nodos de hechos y nodos de objetivos.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. dado que la informática no estaba tan desarrollada como lo está hoy día y debido a la influencia del paradigma cognitivo. y Suárez. La estructura de las redes generadas por Andes codifican dos tipos de conocimiento: conocimiento de dominio general y conocimiento específico de la tarea. uno para resolución de problemas y otro para el estudio de ejemplos. la idea de la enseñanza automática o programada no es nueva. que representan proposiciones concretas definidas en el problema o que han de alcanzarse con la resolución del mismo. y nodos de estrategia que indican la estrategia más probable seguida por el usuario.
4. Para modelar el proceso de generalización utiliza una estructura de red bayesiana divergente donde el nodo de divergencia representa la probabilidad de uso correcto de una determinada ecuación física y los nodos hijos representan diferentes contextos. En la parte de conocimiento general existen dos tipos de nodos: nodos de regla. Por otro lado. esto es. los modelos de enseñanza automática han estado relegados a un segundo plano. Vol. 2000). En este sentido.
. las redes bayesianas son herramientas estadísticas que permiten representar la incertidumbre asociada a los procesos de aprendizaje y esta representación puede utilizarse en la toma de decisiones orientada a la tutorización automática.
1996). y Ríos. Gutiérrez. en la media en que sepamos cuales son los procesos psicológicos básicos implicados en el aprendizaje. AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction.. Por ello. M. L.. Blackledge.. (2002). 13-25
Desde el punto de vista metodológico. J. D. Millán. Trella. International Journal of Artificial Intelligence in Education. J. 14. C. M.. 50-58. podría ser de utilidad en el desarrollo de sistemas de tutorización inteligente. Guzmán. New York: Springer-Verlag. y Tubau.
5. J.. Blackledge. 190-202. 33. Modelado del alumno: un enfoque bayesiano. Perez-de-la-Cruz. Anuario de Psicología. Es por ello que creemos que la Psicología se encuentra en una situación privilegiada para incorporarse al estudio y uso de las Redes Bayesianas como herramientas de modelado (López.. pp. Gertner. García. 2007a y 2007b). y VanLehn. A. sería interesante profundizar en los modelos de medida. 3. podremos desarrollar sistemas de tutorización más eficientes. A. sería necesario profundizar en los aspectos básicos del aprendizaje en contextos educativos relacionados con las nuevas tecnologías con el fin de mejorar el grado en que son efectivos (López y García. 1-33.R. (2004). (1970). López. la Teoría del Marco Relacional (Hayes. García y de la Fuente. La profundización en las teorías de medida. Conati. E.. creemos que los sistemas de tutorización se optimizarían en la medida en que estuviesen basados en el conocimiento que tenemos de cómo aprendemos. Expert systems and probabilistic network models. 12. Para terminar.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. 2002. J.. K. 421-433. R. IEEE Transactions on Man-Machine Systems. (1997). 13 nº 1. S. E.Referencias Alonso. E. y Hadi. An introduction to relational frame theory: basic and applications. SIETTE: A web-based tool for adaptive testing.. R.. Millán. 11. Perez-de-la-Cruz. Carbonell. E. 371-417. 12. 25-47. Conejo. A. Conejo. E. The Behavior Analyst Today. (2002). 2007). creemos que sería apropiado ir introduciendo paulatinamente la filosofía de los tests adaptativos computerizados en el campo de los sistemas de tutorización inteligente (Olea y Ponsoda. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2005. Castillo. Inferencias bayesianas: una revisión. O dicho de otro modo. M. Barner-Holmes y Roche.
. T. dada su relación con el concepto de aprendizaje programado. Using bayesian networks to manage uncertainty in student modeling. 2003). y Trella. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. Por ello. de la Fuente y de la Fuente. L. A este nivel. J. (2003). Vol. podrían optimizar los sistemas de tutorización inteligente al aportar técnicas más validas y fiables para estimar el nivel de conocimiento de los estudiantes. como la TRI. (2001).
Forensic Science International. (1964). y De la Fuente. y Taroni. R. P. E. frequency and reasonable expectation. y de la Fuente. 53. Herskovits. J. 125. (Trabajo original publicado en 1995) Kadie. J. 416-428. L. G.. García. American Psychologist. I. (2002). (2006). 198-202. WA: Microsoft. Lauritzen. J. España. Actas de las XVII Jornadas de Automática. J. Philippines: Westview Press. Redmon. 4. E. 185200. Applications of bayesian networks to health care (Rep. Edwards. American Journal of Physics. y García. De la Fuente. R. Garbolino. Graph theory. 13 nº 1. Education and Development Conference. Valencia. Proceedings of the International Technology. López. D. y García. López. T. S. S. Estadística bayesiana en la investigación psicológica. Valencia. Hothersall. F. García. 1-13. y Spiegelhalter. Hailfinder. Intelligent tutoring systems with bayesian nets. INTED2007. A postSkinnerian account of human language and cognition. 14. López. J.Revista Electrónica de Metodología Aplicada 2008. (1999). pp. López. P. (1997).. J.. MD: Noetic Systems. J. (2007). Téc.. J. Las redes bayesianas como herramientas de modelado en psicología. Tools for and experiences with bayesian normative modelling. J. (2001). Dixon. New York: Kluwer/Plenum. D. MST-TR-2001-67). (1997). M. L. J. D and Roche.. INTED2007. España.. How does it work? Proceedings of the International Technology. (2002). y Dagher... C. New York: John Wiley & Sons. Education and Development Conference. Historia de la Psicología (3ª ed. A programmed introduction to probability. Hayes. Barnes-Holmes. F. 13-25
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