Detective un entorno genérico e integrable para diagnostico de actividades de aprendizaje. Fundamentos, diseño y evaluación

Resumen

Esta tesis profundiza en la problemática inherente al proceso de diagnóstico en los sistemas educativos, proponiendo un modelo de diagnóstico genérico aplicable a distintos dominios de aprendizaje, Este modelo combina varias técnicas para favorecer el proceso de adquisición de conocimiento, y ofrece un diagnóstico adecuado y fiable a partir de la revisión de las respuestas de los estudiantes para los ejercicios que se les plantean. Las técnicas aplicadas son las siguientes: Reconocimiento de Planes, Equiparación de Patrones, Verificación de Precondiciones, Detección de Excesos/Omisiones, Detección de Bloques y Revisor de Desviaciones. La independencia del dominio se consigue mediante una estructuración conceptual del conocimiento del dominio, tanto correcto como erróneo, según un Modelo de Tareas. En él se establecen los requisitos para definir distintos tipos de ejercicios (test, ejercicios de emparejamiento, ordenación y prácticos) con varias respuestas posibles y soluciones no triviales. En general, un ejercicio se define mediante los datos de presentación al estudiante, los patrones de solución correctos y erróneos, y los errores y desviaciones típicos. La visión computacional del Modelo de Tareas identifica tres niveles de abstracción: el Plano Abstracto contiene la meta-ontología para definir el dominio, y los Planos Concreto y de Resolución contienen los elementos específicos que describen el dominio funcional necesario para el diagnóstico. El sistema DETECTive implementa el diseño propuesto según una estructura modular, lo cual le permite integrarse con otras aplicaciones. Su instanciación permite construir sistemas de diagnóstico concretos para diferentes tipos de dominios; en concreto la aplicación al dominio de la máquina-herramienta ha dado lugar al sistema FROGA-LAN.