Modelo de evaluación adaptativa para la medición del desempeño y el diagnóstico de fallas en procesos de enseñanza-aprendizaje

Abstract

Las actividades de evaluación un papel muy importante en el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes, a partir de este se validan los conocimientos adquiridos por los estudiantes y se generan mecanismos de retroalimentación. En procesos y entornos virtuales de aprendizaje este concepto no pierde importancia y ha sido objeto de estudio por numerosos trabajos. Dichos trabajos han explorado diversas maneras de integración con entornos virtuales, generación de calificaciones automáticas, tipologías de preguntas, seguimientos, retroalimentación, etc. Sin embargo, el proceso de evaluación no responde a las necesidades actuales y por lo general solo utilizan un modelo genérico de evaluación para todos los estudiantes. A los entornos actuales de aprendizaje virtual se han incorporado numerosos mecanismos de adaptación tales como: presentación y recuperación de recursos, recomendación de recursos adaptados, adaptación a características contextuales del usuario, adaptación de formatos y colores en los recursos, entro otros elementos. Lo anterior contrasta enormemente con el proceso de evaluación, debido a que actualmente se están adaptando los recursos educativos para la enseñanza, pero en el momento de evaluar no se están considerando las limitaciones, necesidades, preferencias y otros elementos de vital importancia para el estudiante (Chrysafiadi, Troussas, and Virvou 2020; Gusev et al. 2014; Hajjej, Hlaoui, and Ayed 2015). Adicionalmente, una de las características más representativas de este tipo de entornos es el gran número de usuarios con el que cuentan, esto dificulta enormemente el proceso de detección manual de fallas y la retroalimentación por parte de los profesores (Duque-Méndez, Tabares-Morales, and Ovalle 2020). Con base en lo anterior, esta tesis de doctorado tiene como objetivo proponer un modelo de evaluación adaptativa para la medición del desempeño y el diagnóstico de fallas en procesos de enseñanza-aprendizaje. Es decir, busca mejorar los mecanismos de evaluación actuales a partir de la representación de un modelo formal que integre los conceptos ligados al dominio de evaluación adaptativa. A partir de este modelo, se busca desarrollar un módulo de diseño instruccional que permita crear evaluaciones bien estructuradas que consideren los elementos tradicionales (cursos, preguntas, respuestas, etc.) pero que a la vez se enfoquen en todos los objetivos educacionales de curso. A partir de la definición de esta estructura se busca detectar falencias durante el proceso con el fin de proveer información de utilidad para generar estrategias individuales y/o grupales. Es importante resaltar también, que el modelo se centra en un proceso de evaluación adaptativo que busca validar los conocimientos de los estudiantes de manera individual, centrándose plenamente en las características y niveles cognitivos de cada uno de los estudiantes. Para lograr lo anteriormente expuesto, la tesis se apoya en técnicas de Inteligencia Artificial, sistemas de recomendación, mecanismos de representación del conocimiento y técnicas de la computación. (Tomado de la fuente)

The assessment activities play a very important role in the teaching-learning process of the students, from this the knowledge acquired by the students is validated and feedback mechanisms are generated. In virtual learning environments this concept does not lose importance and has been studied in several works. These works have explored various ways of integration with virtual environments, generation of automatic grades, types of questions, follow-ups, feedback, etc. However, the assessment process does not respond to current needs and generally only use a generic assessment model for all students. Several adaptation mechanisms have been incorporated into current virtual learning environments such as: presentation and retrieval of resources, recommendation of adapted resources, adaptation to contextual features of the user, adaptation of formats and colors in resources, among other elements. The foregoing contrasts with the assessment process, because currently educational resources are being adapted for teaching, but at the time of assessment, limitations, needs, preferences and other elements of vital importance for the student are not being considered (Chrysafiadi, Troussas, and Virvou 2020; Gusev et al. 2014; Hajjej, Hlaoui, and Ayed 2015). Additionally, one of the most representative characteristics of this type of environment is the large number of users they have, this greatly hinders the process of manual fault detection and feedback from teachers (Duque-Méndez, Tabares-Morales, and Ovalle 2020). Based on the above, this doctoral thesis aims to propose an adaptive assessment model for performance measurement and fault diagnosis in teaching-learning processes. That is, it seeks to improve current evaluation mechanisms from the representation of a formal model Modelo de evaluación adaptativa para la medición del desempeño y el diagnóstico de fallas en procesos de aprendizaje Página 11 de 147 that integrates the concepts linked to the adaptive assessment domain. Based on this model, the aim is to develop an instructional design module that allows the creation of wellstructured evaluations that consider traditional elements (courses, questions, answers, etc.) but that at the same time focus on all the educational objectives of the course. From the definition of this structure, it is sought to detect shortcomings during the process to provide useful information to generate individual and / or group strategies. It is also important to highlight that the model focuses on an adaptive assessment process that seeks to validate the knowledge of the students individually, fully focusing on the characteristics and cognitive levels of each of the students. To achieve the above, the thesis is based on Artificial Intelligence techniques, recommendation systems, knowledge representation mechanisms and computing techniques. (Tomado de la fuente)