TUTOR INTELIGENTE PARA EL APRENDIZAJE DE LA PROGRAMACIÓN EN UN ESPACIO VIRTUAL.

Los Sistemas de Gestión de los Aprendizajes(LMS), han permitido la difusión al denominado aprendizaje flexible, sin embargo esto no garantiza la calidad educativa ni los altos rendimientos, ni la retención de estudiantes en los cursos universitarios de programación. La dificultad reside en la naturaleza formal de los lenguajes de programación, que los distancia de los lenguajes naturales y su enseñanza es analizada mediante la teoría de Los Modelos Mentales. Se adopta como hipótesis que el bajo rendimiento académico de los estudiantes en el aprendizaje de la programación de computadoras, que es habitual en los primeros cursos a un nivel internacional, se puede mejorar mediante el uso de Sistemas Tutores Inteligentes (Chat-bot) que detecten modelos mentales erróneos y que vía retroalimentación en un lenguaje natural guíen al estudiante en la construcción de modelos conceptuales correctos. El objetivo general es mejorar el rendimiento académico en cursos de programación de computadores, utilizando herramientas de la Inteligencia Computacional y los objetivos específicos son desarrollar un conjunto de Redes Conceptuales para la enseñanza del lenguaje Python, y a partir de dichas Redes Conceptuales desarrollar un Tutor Inteligente implementado en AIML en la plataforma Moodle de la UBP y evaluar el impacto en el rendimiento académico de los estudiantes de Programación Declarativa y formar recursos humanos para facilitar la incorporación de STI en otros cursos. Systems of Learning Management (LMS), have allowed the so-called diffusion flexible learning, however this does not guarantee educational quality or high yields , or retenciónde students in university programming courses. The difficulty lies in the formal nature of programming languages​​, the distance of natural languages ​​and teaching is parsed by the theory of Mental Models. It adopts the hypothesis that the low academic performance of students in learning computer programming, which is common in the first years at the international level can be improved by using Intelligent Tutoring ( Chat-bot) systems that detect erroneous mental models and feedback via natural language guide students in building conceptual models are correctos. Overall objective is to improve academic performance in computer programming courses using tools of Computational Intelligence and specific objectives are to develop a Conceptual Networks set for teaching Python, and from these develop an Intelligent Network Conceptual Tutor implemented in AIML in Moodle platform UBP and evaluate the impact on the academic performance of students form Declarative Programming and Human Resources facilitate the incorporation of STI in other courses