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Articulo de referencia

Vicente Aleven

Vincent Aleven es profesor de interacción humano-computadora y director del programa de pregrado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora de la Universidad Carnegie Mel...

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Vincent Aleven es profesor de interacción humano-computadora y director del programa de pregrado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora de la Universidad Carnegie Mellon . [ 1 ] [ 2 ]

En 1998, cofundó Carnegie Learning , Inc., una empresa con sede en Pittsburgh que comercializa cursos de matemáticas Cognitive Tutor que incluyen software de tutoría inteligente. [ 3 ] Aleven también es cofundador de Mathtutor, [ 4 ] un sitio web gratuito para sistemas de tutoría inteligente de matemáticas para la escuela secundaria.

En la Universidad Carnegie Mellon, la investigación de Aleven se centra en sistemas de tutoría inteligentes y juegos educativos . Su grupo desarrolló Cognitive Tutor Authoring Tools (CTAT [ 5 ] ) que permite a los educadores crear sistemas de tutoría inteligentes sin programación. El grupo de Aleven también ha recibido varios premios al mejor artículo, incluido un premio al mejor artículo en EDM2013, [ 6 ] un premio al mejor artículo estudiantil en AIED2009, [ 7 ] y el premio de cognición y aprendizaje estudiantil en la conferencia de Ciencias Cognitivas 2008. [ 8 ] Aleven ha sido mentor de muchos prestigiosos estudiantes de posdoctorado y doctorado, incluidos Amy Ogan , Ryan S. Baker , Matthew Easterday , Martina Rau e Ido Roll .

Aleven fue nombrado uno de los mejores autores en Educación Informática por Microsoft . [ 9 ]

Educación

Vincent Aleven estudió en la Universidad Tecnológica de Delft (TU Delft) entre 1980 y 1988, donde se graduó en 1988 con una maestría en ciencias de la computación . Posteriormente, estudió en la Universidad de Pittsburgh entre 1989 y 1997, donde obtuvo un doctorado en Sistemas Inteligentes. En 1997, se incorporó a la Universidad Carnegie Mellon como investigador postdoctoral. Desde entonces, se ha dedicado a la investigación, especializándose en inteligencia artificial , sistemas educativos inteligentes, modelado cognitivo, aprendizaje y habilidades metacognitivas, y razonamiento basado en casos . Actualmente, es profesor y director del programa de pregrado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora de la Universidad Carnegie Mellon .

Investigación

Tutor cognitivo

Aleven, junto con su colega Kenneth Koedinger, colaboró ​​en la creación de Cognitive Tutor, un software de tutoría inteligente que ofrece tutoría guiada para cursos de matemáticas. Su investigación analizó si la autoexplicación mediante Cognitive Tutor podía mejorar el rendimiento académico de los estudiantes más que los métodos convencionales. Aleven y sus compañeros investigadores descubrieron que los estudiantes que explicaban sus problemas en ejercicios prácticos con Cognitive Tutor obtenían resultados significativamente mejores que quienes no utilizaban el software. Estos resultados resaltan los beneficios de la autoexplicación y del software de aprendizaje que puede adaptarse a su uso en el aula para ayudar a todos los estudiantes. [ 10 ]

Mejorando los MOOC con ITS

Aleven, junto con sus colegas Jonathan Sewall, Ryan Baker, Yuan Wang y Octav Popescu, introdujeron sistemas de tutoría inteligente (ITS) en cursos online masivos y abiertos (MOOC) para mejorar el aprendizaje práctico y el rendimiento general de los estudiantes. Los ITS apoyan el aprendizaje práctico guiando a los estudiantes a través de problemas de práctica complejos y pidiéndoles que expliquen su trabajo. Los investigadores también integraron sus Herramientas de Autoría de Tutores Cognitivos (CTAT), un conjunto de herramientas para crear tutores informáticos inteligentes, en los MOOC. Su investigación demostró la viabilidad técnica de integrar CTAT o ITS similares en los MOOC. Este trabajo también muestra la eficacia del aprendizaje práctico mediante tutorías individuales en cursos online combinadas con ITS. [ 11 ]

Redes de adaptabilidad y tecnología de aprendizaje

En 2016, Aleven, junto con sus colegas McLaughlin, Glenn y Koedinger, examinaron cómo se puede aumentar la eficacia de los tutores digitales adaptándolos a las diferencias únicas entre los estudiantes, así como a las similitudes entre ellos, como los obstáculos comunes para resolver un problema. En este artículo, Aleven y sus colegas presentan una herramienta llamada Adaptivity Grid, que organiza los resultados de la investigación sobre adaptabilidad, facilitando a los desarrolladores la decisión sobre qué formas de adaptabilidad serían las más adecuadas para incorporar en sus sistemas de tutoría. [ 12 ] [ 13 ]

La cuadrícula de adaptabilidad muestra tres columnas que representan tres maneras en que los sistemas de tutoría digital pueden adaptarse a los estudiantes: en el ciclo de diseño, el ciclo de tareas y el ciclo de pasos. En el ciclo de diseño, los diseñadores del sistema utilizan datos sobre los estudiantes objetivo en el dominio de tareas dado para crear una nueva versión del sistema que se adapte mejor a estos estudiantes. En el ciclo de tareas, el tutor digital selecciona problemas para el estudiante. En el ciclo de pasos, el tutor digital proporciona asistencia durante los pasos del problema. Las filas horizontales de la cuadrícula de adaptabilidad muestran a qué puede adaptarse un tutor digital, en relación con los rasgos, estados o acciones del estudiante. [ 14 ]

Referencias

  1. ↑ Aleven, Vincent. "sitio web" . Consultado el 30 de mayo de 2020 .
  2. ↑ "Página web de HCII" . Consultado el 2 de noviembre de 2012 .
  3. ↑ "Sitio web de Carnegie Learning" . Consultado el 2 de noviembre de 2012 .
  4. ↑ "Mathtutor" . Consultado el 2 de noviembre de 2012 .
  5. ↑ "Sitio web de CTAT" . Consultado el 2 de noviembre de 2012 .
  6. ↑ Rau, MA, Scheines, R., Aleven, V., & Rummel, N. (2013). ¿La comprensión representacional mejora la fluidez o viceversa? Búsqueda de modelos de mediación. En SK D'Mello, RA Calvo & A. Olney (Eds.), Actas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Minería de Datos Educativos (EDM 2013) (pp. 161-169): Sociedad Internacional de Minería de Datos Educativos.
  7. ↑ Rau, MA, Aleven, V., & Rummel, N. (2009) Sistemas de tutoría inteligentes con múltiples representaciones y sugerencias de autoexplicación apoyan el aprendizaje de fracciones. En V. Dimitrova, R. Mizoguchi & B. du Boulay (Eds.) Actas de la conferencia de 2009 sobre Inteligencia Artificial en la Educación: Construyendo Sistemas de Aprendizaje que se Preocupan: De la Representación del Conocimiento al Modelado Afectivo (pp. 441-448). Ámsterdam, Países Bajos: IOS Press.
  8. ↑ Salden, R., Aleven, V., Renkl, A., & Schwonke, R. (2008). Ejemplos resueltos y resolución de problemas con tutoría: ¿formas de apoyo redundantes o sinérgicas? Ponencia presentada en la 30.ª Reunión Anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas, CogSci 2008, Nueva York, NY.
  9. ↑ "Microsoft academic search" . Archivado del original el 10/07/2015 . Consultado el 02/11/2012 .
  10. ↑ Aleven, Vincent AWMM; Koedinger, Kenneth R. (marzo de 2002). "Una estrategia metacognitiva eficaz: aprender haciendo y explicando con un tutor cognitivo basado en computadora" . Cognitive Science . 26 (2): 147– 179. doi : 10.1207/s15516709cog2602_1 .
  11. ↑ Aleven, Vincent; Baker, Ryan; Wang, Yuan; Sewall, Jonathan; Popescu, Octav (2016). «Bringing Non-programmer Authoring of Intelligent Tutors to MOOCs» (PDF) . Actas de la Tercera Conferencia ACM sobre Aprendizaje a Escala (2016) - L@S '16 . págs. 313–316 . doi : 10.1145/2876034.2893442 . ISBN  9781450337267. S2CID 124986 . 
  12. ↑ "Vincent Aleven" . www.cs.cmu.edu . Consultado el 7 de febrero de 2018 .
  13. ↑ Universidad Carnegie Mellon. "Adaptación del tutor digital: la iniciativa Simon - Universidad Carnegie Mellon" . www.cmu.edu . Consultado el 7 de febrero de 2018 .
  14. ↑ Universidad Carnegie Mellon. "Adaptación del tutor digital: la iniciativa Simon - Universidad Carnegie Mellon" . www.cmu.edu . Consultado el 7 de febrero de 2018 .
  • Página personal de Aleven en Carnegie Mellon
  • Sitio web oficial de la facultad de Aleven en Carnegie Mellon
  • Perfil de Aleven en la búsqueda académica de Microsoft. Archivado el 10/07/2015 en Wayback Machine.
  • Herramienta de autoría para sistemas de tutoría inteligentes
  • Tutor de matemáticas

Véase también