Teoría de modelado del e-learning y aplicación a un sistema de pistas adaptativo en tutoría inteligente utilizando técnicas de web semántica

El e-learning es un factor clave en la actual sociedad de la información. El poder habilitar las mejores prácticas de enseñanza a través de las tecnologías de la información para posibilitar un aprendizaje más efectivo para los alumnos, así como proporcionar un sencillo y flexible acceso a todas las potencialidades para los profesores, al mismo tiempo que se maximiza la eficiencia y adecuación de su implementación usando las tecnologías de la información, supone un reto en el que hay que tener en cuenta multitud de variables y factores. Ello engloba las teorías tradicionales de aprendizaje en aula, pero también muchos nuevos aspectos que surgen o se enfatizan por el uso de las tecnologías de la información. Numerosas investigaciones se han llevado a cabo para el avance en esta materia. Tales investigaciones se centran por lo general en aspectos específicos, pero no obstante creemos también necesaria una teoría de modelado del e-learning integradora de diferentes variables y aspectos involucrados para poder comprender mejor esta materia tan compleja, así como cubrir ciertas carencias específicas de modelado para la conformación de dicha teoría. En esta tesis se proporciona una teoría de modelado del e-learning, que incluye una visión global sobre qué modelar y cómo hacerlo, las interrelaciones entre diferentes conceptos y elementos, una visión ideal sobre el e-learning, una propuesta de proceso de desarrollo en ciclo de vida, y un plan general de evaluación de los diferentes aspectos involucrados (llevándolo a la práctica con la valoración de diferentes funcionalidades de sistemas de gestión del aprendizaje). Además, como parte de esta teoría, se han analizado las relaciones entre las funcionalidades de sistemas de gestión del aprendizaje y los est´andares de e-learning actuales, se ha definido un nuevo modelo que extiende UML y otro basado en la especificación IMS-CP (Content Packaging) para el modelado de cursos completos en sistemas de gestión del aprendizaje, se ha contribuido en varias herramientas de autor que pueden verse como modelados en lenguaje natural de diferentes aspectos del e-learning de forma que sean sencillos de utilizar por profesores sin grandes conocimientos tecnológicos, y se ha creado una nueva teoría de reglas de adaptación personalizadas que son atómicas, reusables, intercambiables, e interoperables. Finalmente, en la parte de arquitecturas, se ha definido una nueva arquitectura que permite combinar sistemas de tutoría inteligente existentes con técnicas de Web semántica, explicando sus elementos, relaciones, retos, y los diferentes criterios de diseño, ofreciendo algunas guías para la toma de decisiones cuando diferentes soluciones de implementación son posibles. Esta arquitectura definida, permite incorporar las ventajas de la Web semántica dentro de los sistemas de tutoría inteligente. Adicionalmente, esta teoría se ha aplicado en profundidad a un caso concreto, que es la provisión de pistas en el aprendizaje basado en problemas a través de ordenador. La idea general de la provisión de pistas consiste en ofrecer una ayuda al estudiante para la resolución de ciertas tareas. Este es un aspecto muy relevante que ha sido abordado en diversos estudios desde diferentes puntos de vista. No obstante, debido a su complejidad y número de variables involucradas, quedan diversos aspectos por estudiar. Esta tesis contribuye en algunos de esos aspectos sobre las pistas a través de ordenador. En primer lugar, se ha definido una nueva especificación de pistas para el aprendizaje basado en problemas, que recopila funcionalidades de otros sistemas del estado del arte, pero también incluye nuevas funcionalidades basadas en nuestras propias ideas, dando una justificación pedagógica de cada aspecto. En relación con esta especificación de pistas, se ha establecido un mapeo a XML, y otra representación a UML. Así mismo, se ha diseñado una herramienta de autor que permite a profesores sin grandes conocimientos tecnológicos crear los ejercicios con pistas de acuerdo con la especificación. Para poner en práctica este modelo de pistas, se ha implementado un módulo reproductor de pistas programado en python como una extesión al tutor inteligente XTutor. Este reproductor permite desplegar ejercicios con pistas que cubren los casos de la nueva especificación definida y que quedan disponibles vía Web para su uso por parte de los alumnos. También se ha diseñado una herramienta de competición innovadora para aprovechar la motivación junto con el aprendizaje basado en problemas. Para la evaluación del modelo de pistas definido, se han realizado diferentes experiencias en un total de tres asignaturas, en una de ellas durante cuatro ediciones. Se han tomado datos cuantitativos y cualitativos globales de la herramienta y las interacciones de los alumnos, se ha comparado el incremento de aprendizaje con respecto a un sistema de evaluación sin pistas, y con respecto a tutores humanos generando pistas. Los resultados sobre estos aspectos concluyen un efecto positivo del modelo de pistas y del sistema reproductor de pistas implementado. Además, hemos analizado qué estrategias de provisión pistas producen mayores incrementos de aprendizaje, cómo diferentes técnicas de provisión de pistas producen diferentes comportamientos de los alumnos, y la opini´on de los alumnos con respecto a diferentes estrategias de pistas del modelo. Estas contribuciones, las cuales son explicadas en la tesis, permiten concluir sobre qué técnicas de pistas pueden ser mejor y sobre las necesidades de adaptación de los sistemas. Finalmente, en relación con la evaluación, proponemos un modelo inicial para utilizar el sistema de pistas como una herramienta para ayudar en la evaluación de contenidos y alumnos. A pesar de que existen algunas soluciones que aplican técnicas de Web semántica para lograr la adaptación de algunos aspectos en e-learning debido a las ventajas que presenta, sin embargo el dominio de la provisión de pistas adaptativas usando técnicas de Web semántica no había sido explorado. En esta tesis se contribuye con una nueva solución para la generación de pistas adaptativas personalizadas usando técnicas deWeb semántica. Para ello, se ha implementado una instancia de la arquitectura general propuesta en la teoría de modelado del e-learning, que en este caso concreto combina el tutor inteligente XTutor con la extensión del módulo de pistas implementado, y el razonador deWeb semántica CWM. Las reglas adaptativas y personalizadas de pistas se han articulado en base a la teoría global de reglas adaptativas, y en base a las mejores prácticas. Además, como parte de las contribuciones, hemos definido nuevas ontologías en este marco sobre usuarios, problemas, pistas, conceptos, etc. de forma que definan un marco de datos sobre el que se pueda realizar inferencias mediante las reglas definidas ejecutándose en el razonador CWM. Con todo ello, se aporta una solución a la integración de la Web semántica en sistemas de pistas para aprendizaje basado en problemas, logrando todas las ventajas de la Web semántica. _____________________________________________The e-learning is a key factor in the present information society. The fact of being able to enable the best teaching practices using the information technologies in order to make possible a more effective students0 learning, as well as to provide an easy and flexible access to all the potentialities for teachers, at the same time that the efficiency and adjustment of its implementation is maximazed using the information technologies, means a challenge in which a lot of variables and factors must be taken into account. It includes the traditional classroom learning theories, but also a lot of new issues that arise or emphasize because of the use of the information technologies. There have been many researches for the advance of this topic. Such researches usually focus on specific e-learning issues, but nevertheless we think there is a need of a theory of the e-learning modeling which integrates different aspects and variables involved in order to be able to understand better this complex topic, as well as to cover certain specific modeling lacks for formulating such theory. In this thesis, we provide a theory of the e-learning modeling, which includes a global view about what to model and how to do it, the relationships among different concepts and elements, an ideal e-learning view, a proposal of an e-learning process development, and a general plan for the evaluation of the different aspects involved (with a practical example, rating the importance of different learning management system functionalities). In addition to it, as part of this theory, we have analyzed the relationships between different learning management systems functionalities and present e-learning standards, we have defined a new model which extends UML and another one based on the IMS-CP (Content Packaging) specification for the modeling of complete courses within learning management systems, we have made contributions regarding several authoring tools which can be seen as natural language modelings about different e-learning aspects in a way that are easy to use by teachers without high technological expertise, and we have created a new theory of personalized adaptive rules which are atomic, reusable, interchangeable, and interoperable. Finally, regarding the architecture topic, we have defined a new architecture that permits combining existing intelligent tutoring systems with semantic Web techniques, explaining its elements, relationships, challenges, and the different design criterions, offering some guidelines to make decisions when different implementation solutions are possible. This defined architecture permits to introduce the semantic Web advantages within the intelligent tutoring systems. In addition to it, we have applied this theory deeply to a specific case, which is the computer based generation of hints in problem based learning. The general idea under the generation of hints consists of offering some help to the student for solving certain tasks. This is a relevant issue that has been studied by different researches from different points of view. Nevertheless, because of its complexity and high number of variables involved, there are several issues to study. This thesis contributes in some of these computer based hinting issues. First of all, we have defined a new specification of hints for problem based learning, which compiles functionalities from other hinting systems of the state of the art, but it also includes new functionalities based on our new ideas, giving a pedagogical justification for each aspect. Regarding this specification of hints, we have defined an XML binding, and another UML representation. Moreover, we have designed an authoring tool which permits teachers without high technological expertise to create exercises with hints according to the specification. In order to put into practice this hinting model, we have implemented a hinting player module programmed in python as an extension of the XTutor intelligent tutoring system. This hinting software player allows loading and executing exercises with hints covering the different cases of the new defined hinting specification, and these exercises with hints are made available via Web for the students. Furthermore, we have designed an innovative competition tool to take advantage of motivation together with problem based learning. In order to evaluate the defined hinting model, we have performed different experiences in a total of three courses, in one of them during four editions.We have taken quantitative and qualitative global data from the implemented hinting system and the students0 interactions, we have compared the learning gains of the hinting system with respect to an assessments0 system without hinting functionalities, and with respect to human tutors providing hints. The results about these aspects conclude a positive effect of the hinting model and the implemented hinting player system. In addition, we have analyzed which hinting strategies produce better learning gains, how different hinting techniques produce different students’behaviors, and the students0 opinions about different hinting strategies of the model. These contributions, which are explained in the thesis, permit to conclude about which hinting techniques might be better and about the adaptation needs of the systems. Finally, regarding the evaluation, we propose an initial model to use the hinting system as a tool to help in the evaluation of contents and students. Although there exist some solutions to apply semantic Web techniques to achieve adaptation of some e-learning aspects because of its advantages, however the domain of the provision of adaptive hints using semantic Web techniques had not been explored. This thesis contributes with a new solution for the generation of personalized adaptive hints using semantic Web techniques. To do so, we have implemented an instance of the general architecture we proposed in the theory of the e-learning modeling, combining in this specific case the XTutor intelligent tutoring system with its hinting module extension that we implemented, and the CWM semanticWeb reasoner. The adaptive and personalized hinting rules have been created based on the global theory of adaptive rules, and on best practices. In addition, as part of the contributions, we have defined new ontologies in this framework for users, problems, hints, concepts, etc. so that they define a data framework in order to make inferences based on defined rules executing within the CWM reasoner. With all of this, we provide a solution for integrating the semantic Web with hinting systems in problem based learning, achieving all the advantages of the semantic Web