Definición
Es el componente de los sistemas adaptativos que estima el conocimiento, los errores habituales y, a veces, la motivación o las emociones de cada estudiante. Se construye a partir de sus respuestas y de su actividad, y se actualiza con cada interacción. Todo lo que el sistema decide por el estudiante sale de aquí.
Desliza el esquema para verlo entero.
Tipos de modelo
A lo largo de la historia del campo se han usado varias formas de representarlo:
- Superposición
- El conocimiento del estudiante como una parte del conocimiento experto: lo que ya domina y lo que le falta.
- Catálogo de errores
- Una lista de errores típicos para reconocer cuál está cometiendo el estudiante.
- Seguimiento probabilístico
- Estimar, pregunta a pregunta, la probabilidad de que domine cada habilidad.
- Modelo abierto
- El modelo se enseña al estudiante, que puede verlo, discutirlo y usarlo para planificar su estudio.
Por qué importa en la universidad
- La ayuda depende de él. Si el modelo se equivoca, se equivoca la ayuda que se ofrece.
- Es una estimación. El sistema no sabe lo que el estudiante sabe: lo infiere, y puede fallar.
- Abrirlo enseña. Ver su propio modelo ayuda al estudiante a saber qué le falta.
Un poco de historia
Cómo se ha llegado hasta aquí
Del conocimiento experto al estudiante que ve su propio modelo.
Años 70
Superposición y errores
Los primeros tutores representan al estudiante como un subconjunto del experto y catalogan sus errores más comunes.
1995
Seguimiento del conocimiento
Corbett y Anderson publican el método probabilístico que usarán durante décadas los tutores cognitivos.
Años 2000
Modelos abiertos
Se extiende la idea de mostrar el modelo al estudiante para fomentar que regule su aprendizaje.
Ejemplos en el aula
Mapa de dominio
Mostrar al estudiante qué conceptos domina y cuáles no.
Contrastar
Pedirle que diga si está de acuerdo con lo que el sistema cree de él.
Planificar el estudio
Usar el mapa para decidir qué repasar antes de la prueba.
Para saber más
Lecturas recomendadas
- Bull, S., y Kay, J. (2016). SMILI☺: A framework for interfaces to learning data in open learner models, learning analytics and related fields. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(1), 293-331.
- Corbett, A. T., y Anderson, J. R. (1995). Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4(4), 253-278.