Presentacin de PowerPoint

1Culiacn Sinaloa, Febrero del 2015.Integrantes:LSI. Francisco Gnzalez HrnandezISC. Ral Oramas Bustillos

Asesor:Dr. Ramn Zatarain Cabada.Ambiente Afectivo de Aprendizaje para Java.Instituto Tecnolgico de Culiacn

Maestra en Ciencias de la Computacin 2013-2015.

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Contenido2IntroduccinArquitectura JavaSenseiModelo del expertoModelo del estudianteFormulas de Medicin de Avance del EstudianteSistema de RecomendacinTecnologas UsadasVideo de la versin BetaReferencias

Maestra en Ciencias de la Computacin.

Introduccin3En esta exposicin presentaremos el avance del proyecto ILE (Intelligent Learning Environment) JavaSensei, un ambiente afectivo de aprendizaje para Java basado en Web.

Maestra en Ciencias de la Computacin.

JavaSensei

Arquitectura JavaSensei4

Maestra en Ciencias de la Computacin.Ambiente Inteligente de AprendizajeModelo AfectivoModelo del UsuarioAgente PedaggicoModelo de AdaptabilidadMotor STIModelo ExpertoModelo Pedaggico

Modelo del experto5

Maestra en Ciencias de la Computacin.Modelo del experto: contiene el conocimiento del experto y lo que el estudiante debe aprender.El sistema representa el conocimiento con archivos JSON utilizando la Teora de Espacio del Conocimiento[20].

Introduccin a JavaVariables y clculosInstrucciones de seleccinInstrucciones de repeticinMtodosArreglos

Dominio

Modelo del experto6

Maestra en Ciencias de la Computacin.

LeccionesHabilidadesEjercicioRepresentacin JSON

Recursos

Modelo del experto7

Maestra en Ciencias de la Computacin.

Representacin JSON

LeccionesHabilidadesEjercicioRecursos

Modelo del experto8

Maestra en Ciencias de la Computacin.

Representacin JSON

LeccionesHabilidadesEjercicioRecursos

Modelo del experto9

Maestra en Ciencias de la Computacin.

Representacin JSON

LeccionesHabilidadesEjercicioRecursos

Modelo del experto10

Maestra en Ciencias de la Computacin.

Modelo del expertoTotalLecciones6Habilidades27Ejercicios60Recursos 40

Arquitectura JavaSensei11

Maestra en Ciencias de la Computacin.Modelo Estudiante: representa el estado cognitivo e emocional del estudiante [10].

Arquitectura JavaSensei12

Maestra en Ciencias de la Computacin.Avance Estudiante

Formulas de Medicin de Avance del Estudiante13

Maestra en Ciencias de la Computacin.Habilidad Global : Es el avance que tiene el estudiante sobre el dominio (conocimiento del curso).

Entre mas cercano sea el valor de HG a 1 mas conocimiento del dominio posee el estudiante.

Esto se representaen el sistema lgicodifuso con la siguientefigura.

Formulas de Medicin de Avance del Estudiante14

Maestra en Ciencias de la Computacin.Habilidad de la LeccionEjercicio 1Ejercicio 2Ejercicio 3Ejercicio 4Ejercicio 5Ejercicio 6Ejercicio 7Ejercicio 8Ejercicio 9Ejercicio 10Leccion 10.5Ejercicio 11Ejercicio 12Ejercicio 13Ejercicio 14Ejercicio 15Ejercicio 16Ejercicio 17Ejercicio 18Ejercicio 19Ejercicio 20Leccion 20.4Ejercicio 21Ejercicio 22Ejercicio 23Ejercicio 24Ejercicio 25Ejercicio 26Ejercicio 27Ejercicio 28Ejercicio 29Ejercicio 30Leccion 30.6Habilidad Global0.5

Formulas de Medicin de Avance del Estudiante15

Maestra en Ciencias de la Computacin.Calidad de la Respuesta : Es la calidad con la que el estudiante a contestado el ultimo ejercicio, representa la capacidad del estudiante de cometer fallas del conocimiento. CR es calidad de respuesta, PEC es paso errneo cometido y TPE es total de pasos errneos.

Entre mas cercano el valor a 1 mas mala es la calidad de la respuesta.

Esto se representaen el sistema lgicodifuso con la siguientefigura.

Formulas de Medicin de Avance del Estudiante16

Maestra en Ciencias de la Computacin.PIPEPEPFOPOEl estudiante solo paso por un paso errneo de los dos que se encuentran en el ejercicio.

Calidad de Respuesta: 0.5

Sistema de Recomendacin17Se realizo un sistema de recomendacin de tems basado en rating. Otorgando con esto una mayor personalizacin. Esto de acuerdo a las preferencias del usuario.

La escala utilizada fue la de Likert, la cual expresa el acuerdo o desacuerdo (o desagrado) hacia un objeto. En la escala 1 es de total desagrado y 5 de total agrado.

Representacin de la escala ante el usuario:Cuando el usuario recin se registra al sistema, se generan los item con un valor de 2 (neutral). Tratando de solventar el arranque en frio.

Sistema de Recomendacin18

Recomendaciones de RecursosRecomendaciones de Ejercicios

Tecnologas Utilizadas19

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Video de versin Beta20

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Articulo Cientfico21Del presente proyecto se creo el Articulo An Affective Learning Environment for Java el cual fue enviado al International Conference on Advanced Learning Technologies - ICALT2015 el cual se encuentra ya en revision.

Referencias22[1] Matthasdttir, . How to teach programming languages to novice students? Lecturing or not. in International Conference on Computer Systems and Technologies-CompSysTech. 2006.[2] Jenkins, T. On the difficulty of learning to program. in Proceedings of the 3rd Annual Conference of the LTSN Centre for Information and Computer Sciences. 2002.[3] Gomes, A. and A.J. Mendes. Learning to program-difficulties and solutions. in International Conference on Engineering EducationICEE. 2007.[4] Bernard, M. and E. Bachu, Enhancing the Metacognitive Skill of Novice Programmers Through Collaborative Learning, in Metacognition: Fundaments, Applications, and Trends. 2015, Springer. p. 277-298.[5] SIGCSE. 2015 [cited 2015]; Available from: http://www.sigcse.org/.[6] Woolf, B.P., Building Intelligent Interactive Tutors. 2009, Amherst, Massachusetts, Estados Unidos: Morgan Kaufmann Publishers.[7] Picard, R.W., Affective computing. 2000: MIT press.

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Referencias23[8] Brusilovsky, P. and E. Milln. User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. in The adaptive web. 2007. Springer-Verlag.[9] D'Mello, S., R.W. Picard, and A. Graesser, Toward an affect-sensitive AutoTutor. IEEE Intelligent Systems, 2007(4): p. 53-61.[10] DMello, S., et al. AutoTutor detects and responds to learners affective and cognitive states. in Workshop on Emotional and Cognitive Issues at the International Conference on Intelligent Tutoring Systems. 2008.[11] Cingolani, P. and J. Alcal-Fdez, jFuzzyLogic: a java library to design fuzzy logic controllers according to the standard for fuzzy control programming. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2013. 6(sup1): p. 61-75.[12] Hall, M., et al., The WEKA data mining software: an update. ACM SIGKDD explorations newsletter, 2009. 11(1): p. 10-18.[13] Ekman, P., Facial Expressions. 1999.

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Referencias24[14] Inversions, S., FaceGen modeller (Version 3.3)[computer software]. Toronto, ON: Singular Inversions, 2008.[15] Likert, R., A method of constructing an attitude scale. Scaling: a sourcebook for behavioral scientists. Chicago: Aldine, 1974: p. 233-243.[16] Owen, S., et al., Mahout in action. 2011: Manning .[17] Aleven, V., et al., A new paradigm for intelligent tutoring systems: Example-tracing tutors. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2009. 19(2): p. 105-154.[18] Aleven, V., et al. The cognitive tutor authoring tools (CTAT): preliminary evaluation of efficiency gains. in Intelligent Tutoring Systems. 2006. Springer.[19] Kumar, R., et al. Comparison of Algorithms for Automatically Building Example-Tracing Tutor Models. in Educational Data Mining 2014. 2014.

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Referencias25[20] Doignon, J. P., & Falmagne, J. C. Knowledge spaces. 1999. Springer.[21] ASK-ELLE (Haskell Tutor): Gerdes, A. (2012). Ask-Elle: a Haskell Tutor. PhD thesis, Universiteit Utrecht.[22] JavaTutor: Wallis, M. (2011). JavaTutor-A Remotely Collaborative, Real-Time Distributed Intelligent TutoringSystem for Introductory Java Computer Programming-A Qualitative Analysis.[23] SQLT-Web: Mitrovic, A. (2003). An intelligent SQL tutor on the web. International Journal of ArtificialIntelligence in Education, 13(2), 173-197.[24] ELM-ART: Brusilovsky, P., Schwarz, E., & Weber, G. (1996, January). ELM-ART: An intelligent tutoring systemon World Wide Web. In Intelligent tutoring systems (pp. 261-269). Springer Berlin Heidelberg.

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