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Tutor cognitivo

Un tutor cognitivo es un tipo particular de sistema de tutoría inteligente que utiliza un modelo cognitivo para proporcionar retroalimentación a los estudiantes mientras resuelv...

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Un tutor cognitivo es un tipo particular de sistema de tutoría inteligente que utiliza un modelo cognitivo para proporcionar retroalimentación a los estudiantes mientras resuelven problemas. Esta retroalimentación les informa de inmediato si sus acciones en la interfaz del tutor son correctas o incorrectas; además, los tutores cognitivos también pueden ofrecer sugerencias e instrucciones contextuales para guiar a los estudiantes hacia los siguientes pasos adecuados.

Introducción

Actualmente, el término " Tutor Cognitivo" suele referirse a un tipo específico de sistema de tutoría inteligente desarrollado por Carnegie Learning para matemáticas de bachillerato, basado en la teoría ACT-R de la cognición humana de John Anderson. Sin embargo, los tutores cognitivos se desarrollaron originalmente para poner a prueba la teoría ACT-R con fines de investigación desde principios de la década de 1980, y también se han desarrollado para otras áreas y materias como la programación informática y las ciencias. [ 1 ] Los tutores cognitivos pueden implementarse en las aulas como parte del aprendizaje combinado , que integra actividades con libros de texto y software.

Los programas de tutoría cognitiva utilizan un modelo cognitivo y se basan en el seguimiento de modelos y el seguimiento del conocimiento. El seguimiento de modelos implica que el tutor cognitivo verifica cada acción realizada por los estudiantes, como ingresar un valor o hacer clic en un botón, mientras que el seguimiento del conocimiento se utiliza para calcular las habilidades requeridas que los estudiantes aprendieron, midiéndolas en un gráfico de barras llamado Skillometer. [ 2 ] El seguimiento de modelos y el seguimiento del conocimiento se utilizan esencialmente para monitorear el progreso de aprendizaje de los estudiantes, guiarlos por el camino correcto para la resolución de problemas y brindar retroalimentación.

El Instituto de Ciencias de la Educación publicó varios informes sobre la efectividad de Carnegie Cognitive Tutor. Un informe de 2013 concluyó que Carnegie Learning Curricula y Cognitive Tutor tuvieron efectos mixtos en el rendimiento matemático de los estudiantes de secundaria. [ 3 ] El informe identificó 27 estudios que investigan la efectividad de Cognitive Tutor, y la conclusión se basa en 6 estudios que cumplen con los estándares de What Works Clearinghouse. Entre los 6 estudios incluidos, 5 muestran un efecto positivo intermedio a significativo, mientras que 1 estudio muestra un efecto negativo estadísticamente significativo. Otro informe publicado por el Instituto de Ciencias de la Educación en 2009 encontró que Cognitive Tutor Álgebra I tiene efectos potencialmente positivos en el rendimiento matemático basándose en solo 1 estudio de 14 estudios que cumplen con los estándares de What Works Clearinghouse. Debe entenderse que los estándares de What Works Clearinghouse requieren un número relativamente grande de participantes, asignaciones aleatorias verdaderas a los grupos y un grupo de control que no reciba tratamiento o reciba un tratamiento diferente. Tales condiciones experimentales son difíciles de cumplir en las escuelas, y por lo tanto, solo un pequeño porcentaje de estudios en educación cumplen con los estándares de este centro de intercambio de información, aunque aún puedan ser valiosos. [ 4 ]

Fundamentos teóricos

Arquitectura de cuatro componentes

Los sistemas de tutoría inteligente (ITS) tienen una arquitectura de cuatro componentes: un modelo de dominio , un modelo de estudiante, un modelo de tutoría [ 5 ] y un componente de interfaz.

El modelo de dominio contiene las reglas, los conceptos y el conocimiento relacionados con el área de estudio. Ayuda a evaluar el desempeño de los estudiantes y a detectar sus errores al establecer un estándar de dominio.

Se espera que el modelo del estudiante, componente central de un ITS, contenga información sobre los estudiantes: sus estados cognitivos y afectivos, y su progreso en el aprendizaje. La función del modelo del estudiante es triple: recopilar datos del estudiante y sobre él, representar su conocimiento y proceso de aprendizaje, y realizar diagnósticos de su conocimiento y seleccionar estrategias pedagógicas óptimas. [ 6 ]

El modelo de tutoría utiliza los datos obtenidos del modelo de dominio y del modelo del estudiante para tomar decisiones sobre estrategias de tutoría, como si intervenir o no, o cuándo y cómo intervenir. Las funciones del modelo de tutoría incluyen la impartición de la instrucción y la planificación del contenido. [ 7 ]

El componente de interfaz refleja las decisiones tomadas por el modelo de tutoría en diferentes formas, como diálogos socráticos, retroalimentación y sugerencias. Los estudiantes interactúan con el tutor a través de la interfaz de aprendizaje, también conocida como comunicación. La interfaz proporciona elementos de conocimiento del dominio. [ 7 ]

Modelo cognitivo

Un modelo cognitivo reproduce el conocimiento y las habilidades del dominio de forma comparable a la de un experto humano o un estudiante avanzado en dicho dominio. Un modelo cognitivo permite que los sistemas de tutoría inteligentes respondan a situaciones de resolución de problemas de manera similar a un tutor humano. [ 8 ] Un sistema de tutoría que adopta un modelo cognitivo se denomina tutor cognitivo.

Un modelo cognitivo es un sistema experto que genera múltiples soluciones a los problemas que se presentan a los estudiantes. El modelo cognitivo se utiliza para rastrear la solución de cada estudiante a través de complejas rutas alternativas, lo que permite al tutor brindar retroalimentación y asesoramiento paso a paso, y mantener un modelo específico del conocimiento del estudiante basado en su desempeño. [ 9 ]

Tutores cognitivos

Los tutores cognitivos proporcionan orientación paso a paso a medida que el estudiante desarrolla una habilidad compleja de resolución de problemas mediante la práctica. [ 10 ] Por lo general, los tutores cognitivos proporcionan tales formas de apoyo como: (a) un entorno de resolución de problemas diseñado para ser rico y "pensar visible"; (b) retroalimentación paso a paso sobre el desempeño del estudiante; (c) mensajes de retroalimentación específicos para los errores; (d) sugerencias de pasos siguientes específicas del contexto a solicitud del estudiante, y (e) selección individualizada de problemas. [ 11 ]

Los tutores cognitivos realizan dos de las tareas principales características de la tutoría humana: (1) supervisan el desempeño del estudiante y brindan instrucción individual específica del contexto, y (2) supervisan el aprendizaje del estudiante y seleccionan actividades apropiadas para la resolución de problemas. [ 12 ]

Tanto el modelo cognitivo como dos algoritmos subyacentes, el seguimiento del modelo y el seguimiento del conocimiento, se utilizan para supervisar el aprendizaje del estudiante. En el seguimiento del modelo, el tutor cognitivo utiliza el modelo cognitivo en problemas complejos para seguir la trayectoria individual del estudiante y proporcionar retroalimentación inmediata sobre la precisión y consejos específicos del contexto. En el seguimiento del conocimiento, el tutor cognitivo utiliza un método bayesiano de seguimiento del conocimiento para evaluar el conocimiento del estudiante y utiliza este modelo del estudiante para seleccionar problemas apropiados para cada estudiante. [ 12 ]

Arquitectura cognitiva

El desarrollo de un tutor cognitivo se rige por la arquitectura cognitiva ACT-R , que especifica el marco subyacente para el desarrollo del modelo cognitivo o el componente experto de dicho tutor.

ACT-R , perteneciente a la familia ACT , es la arquitectura cognitiva más reciente, dedicada principalmente a modelar el comportamiento humano. ACT-R incluye una memoria declarativa de conocimiento fáctico y una memoria procedimental de reglas de producción. La arquitectura funciona asociando producciones a percepciones y hechos, mediadas por los niveles de activación de valor real de los objetos, y ejecutándolas para afectar el entorno o alterar la memoria declarativa. ACT-R se ha utilizado para modelar aspectos psicológicos como la memoria, la atención, el razonamiento, la resolución de problemas y el procesamiento del lenguaje. [ 13 ]

Aplicación y utilización

Las primeras aplicaciones reales de los tutores cognitivos se dieron en la década de 1980 e incluyeron un tutor de demostración geométrica utilizado por estudiantes de secundaria y un tutor de programación LISP utilizado por estudiantes universitarios en un minicurso de programación introductoria en la Universidad Carnegie Mellon . [ 1 ]

Desde entonces, los tutores cognitivos se han utilizado en diversos escenarios, y algunas organizaciones han desarrollado sus propios programas de tutoría cognitiva. Estos programas se han utilizado con estudiantes desde la escuela primaria hasta la universidad, aunque principalmente en las áreas de programación informática, matemáticas y ciencias. [ 14 ]

Una de las primeras organizaciones en desarrollar un sistema para su uso dentro del sistema escolar fue el Centro PACT de la Universidad Carnegie Mellon. Su objetivo era "...desarrollar sistemas que proporcionaran asistencia individualizada a los estudiantes mientras trabajaban en problemas desafiantes del mundo real en dominios complejos como la programación informática, el álgebra y la geometría". [ 14 ] El producto más exitoso de PACT fue el curso de Álgebra del Tutor Cognitivo . Creado originalmente a principios de la década de 1990, este curso se utilizaba en 75 escuelas de los Estados Unidos en 1999, y su empresa derivada, Carnegie Learning , ahora ofrece tutores a miles de escuelas en los Estados Unidos. [ 14 ]

Se ha demostrado que el Tutor Cognitivo de Carnegie Mellon mejora las calificaciones de los estudiantes en las pruebas de matemáticas en las aulas de secundaria y preparatoria, [ 15 ] y su curso de Álgebra fue designado como uno de los cinco currículos ejemplares para matemáticas de K-12 impartidos por el Departamento de Educación de los Estados Unidos. [ 14 ] El Centro PACT llevó a cabo varios proyectos de investigación para utilizar el Tutor Cognitivo en cursos de Excel y para desarrollar un sistema de tutoría inteligente para la escritura de expresiones algebraicas, llamado Ms. Lindquist . [ 16 ] Además, en 2005, Carnegie Learning lanzó Bridge to Algebra , un producto destinado a escuelas intermedias que se probó en más de 100 escuelas. [ 17 ]

El software de tutoría cognitiva sigue utilizándose. Según un artículo de Business Insider Report , Ken Koedinger, profesor de interacción persona-ordenador y psicología en la Universidad Carnegie Mellon, describe cómo los docentes pueden integrar este software en el aula. [ 18 ] Sugiere que los profesores lo utilicen en un laboratorio de informática o durante las clases. Los tutores cognitivos pueden comprender las diversas maneras en que un estudiante podría resolver un problema y, a continuación, ayudarle justo cuando lo necesita. Además, el tutor cognitivo puede personalizar los ejercicios según las necesidades específicas del estudiante. [ 18 ]

Limitaciones

Actualmente, no está claro si Cognitive Tutor es eficaz para mejorar el rendimiento estudiantil. [ 3 ] Cognitive Tutor ha tenido cierto éxito comercial; sin embargo, puede presentar limitaciones inherentes a su diseño y a la naturaleza de los sistemas de tutoría inteligente. La siguiente sección analiza las limitaciones de Cognitive Tutor, que también podrían aplicarse a otros sistemas de tutoría inteligente.

Plan de estudios

Actualmente, crear un tutor cognitivo para todas las áreas temáticas no es práctico ni económico. El tutor cognitivo se ha utilizado con éxito, pero aún se limita a la tutoría de álgebra, programación informática y geometría, ya que estas áreas temáticas presentan un equilibrio óptimo entre reglas de producción, complejidad y máximo beneficio para el estudiante. [ 1 ] [ 19 ]

El desarrollo de Cognitive Tutor se ha centrado en el diseño del software para enseñar reglas de producción específicas y no en el desarrollo de contenido curricular. A pesar de muchos años de pruebas, mejoras y un potencial para avanzar en los objetivos de aprendizaje, los creadores siguen dependiendo principalmente de fuentes externas para la orientación curricular. [ 1 ]

Diseño

La complejidad del software Cognitive Tutor exige que los diseñadores dediquen cientos de horas por hora de instrucción para crear el programa. A pesar del tiempo invertido, los desafíos asociados con satisfacer las necesidades del alumno dentro de las limitaciones del diseño a menudo resultan en compromisos en la flexibilidad y la fidelidad cognitiva. [ 11 ]

La practicidad exige que los diseñadores elijan entre un conjunto específico de métodos para enseñar y apoyar a los estudiantes. Si bien la disponibilidad limitada de métodos, indicaciones y sugerencias puede ser eficaz para algunos estudiantes, podría entrar en conflicto con los métodos que otros ya utilizan. [ 19 ] Además, es posible que los estudiantes utilicen el sistema de indicaciones y sugerencias para acceder a las respuestas prematuramente, avanzando así en los ejercicios y, por consiguiente, sin alcanzar los objetivos de aprendizaje.

Modelo

El modelo cognitivo que inspiró a Cognitive Tutor se basa en supuestos sobre cómo se produce el aprendizaje, lo que determina los métodos de instrucción elegidos, como las pistas, las instrucciones y la sincronización de las indicaciones de tutoría. Debido a estos supuestos, Cognitive Tutor no contempla todas las diversas formas en que los tutores humanos apoyan el aprendizaje de los estudiantes. [ 20 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 4 Anderson, JR; Corbett, AT; Koedinger, KR y Pelletier, R. (1995). "Tutor cognitivo: lección aprendida" (PDF) . The Journal of the Learning Sciences . 4 (2): 167– 207. doi : 10.1207/s15327809jls0402_2 .
  2. ↑ Blessing, Stephen. "The Cognitive Tutor™: Successful Application of Cognitive Science" . Carnegie Learning . Consultado el 17 de julio de 2014 .
  3. 1 2 "Informe de intervención en matemáticas de secundaria: Currículos de Carnegie Learning y Cognitive Tutor" (PDF) . Centro de Información de Recursos Educativos . 2013.
  4. ↑ "What Works Clearinghouse: Cognitive Tutor Algebra I" (PDF) . Instituto de Ciencias de la Educación . 2009. Archivado del original (PDF) el 31 de marzo de 2016. Consultado el 23 de julio de 2016 .
  5. ↑ Self, J. (1990). "Fundamentos teóricos para sistemas de tutoría inteligente". Journal of Artificial Intelligence in Education . 1 (4): 3– 14. CiteSeerX 10.1.1.53.6841 . 
  6. ↑ Wenger, E. (1987). Inteligencia artificial y sistemas de tutoría: enfoques computacionales y cognitivos para la comunicación del conocimiento . Los Altos: Morgan Kaufmann Publishers Inc. ISBN 978-0-934613-26-2.
  7. ^ Roger Nkambou; Jacqueline Bourdeau; Riichiro Mizoguchi, eds. (2010). Avances en sistemas inteligentes de tutoría . Saltador. pag. 308.ISBN​  978-3-642-14362-5.
  8. ^ Corbett, AT; Koedinger, KR; Anderson, JR (1997). "Sistemas de tutoría inteligentes". En Helander, TK; Landauer, P. (eds.). Manual de interacción persona-computadora . Ámsterdam: Elsevier Science.
  9. ↑ Corbett, A.; Kauffman, L.; MacLaren, B.; Wagner, A.; Jones, E. (2010). "Un tutor cognitivo para la resolución de problemas genéticos: ganancias de aprendizaje y modelado del estudiante" (PDF) . Journal of Educational Computing Research . 42 (2): 219– 239. doi : 10.2190/EC.42.2.e . S2CID 62695743 . 
  10. ↑ VanLehn, K. (2006). "El comportamiento de los sistemas de tutoría" (PDF) . Revista Internacional de Inteligencia Artificial en Educación . 16 (3): 227– 265. doi : 10.3233/IRG-2006-16(3)02 .
  11. 1 2 Aleven, V. (2010). "Modelado cognitivo basado en reglas para sistemas de tutoría inteligentes". En R. Nkambou; et al. (eds.). Avances en sistemas de tutoría inteligentes . SCI 308. pp. 33– 62.  
  12. 1 2 Koedinger, KR; Corbett, AT (2006). "Tutores cognitivos: la tecnología que lleva las ciencias del aprendizaje al aula". En Sawyer, RK (ed.). Manual de Cambridge sobre las ciencias del aprendizaje (PDF) . Nueva York: Cambridge University Press.
  13. ↑ P. Langley y JE Laird, "Arquitecturas cognitivas: problemas y desafíos de la investigación". Borrador del 31 de octubre de 2002.
  14. 1 2 3 4 "Página principal del Centro PACT de la Universidad Carnegie Mellon" . Mayo de 2003.
  15. ↑ "Centro PACT de la Universidad Carnegie Mellon, Proyectos de Investigación Actuales" . Mayo de 2003.
  16. ↑ "Centro PACT @ Universidad Carnegie Mellon, Proyectos de investigación finalizados" . Mayo de 2003.
  17. ↑ "Cronología de la historia de los tutores cognitivos. (2003-2013)" . Herramientas de autoría de tutores cognitivos .
  18. 1 2 Griswold, Alison (6 de marzo de 2014). "Este software de tutoría cognitiva ya está teniendo un efecto revolucionario" . Business Insider .
  19. 1 2 Scandura, JM (2012). "El papel de la automatización en la instrucción: los avances recientes en authorIT y TutorIT resuelven problemas fundamentales en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligentes" (PDF) . Tecnología, Instrucción, Cognición y Aprendizaje . 9 : 3–8 .
  20. ↑ VanLehn, K. (2011). "La eficacia relativa de la tutoría humana, los sistemas de tutoría inteligentes y otros sistemas de tutoría" (PDF) . Educational Psychologist . 46 (4): 197– 221. doi : 10.1080/00461520.2011.611369 . S2CID 16188384 . 
  • El Centro de Tutoría Cognitiva Avanzada de Pittsburgh , de la Universidad Carnegie Mellon , que investiga a los tutores cognitivos.
  • Página del producto Cognitive Tutor en Carnegie Learning
  • Evaluación del programa de tutoría cognitiva de álgebra I en las escuelas públicas del condado de Miami-Dade.
  • Resumen de las evaluaciones de Cognitive Tutor
  • Tutores cognitivos: ¿El fin del aburrimiento y la confusión? , Artículo de revisión (2018)
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