Investigadores Desarrollan un Nuevo Sistema de Inteligencia Artificial para Ayudar a Crear Sistemas de Tutoría

Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han demostrado cómo pueden construir sistemas de tutoría inteligentes. Estos sistemas son efectivos para enseñar diversas materias, incluyendo álgebra y gramática.

Los investigadores utilizaron un nuevo método que se basa en inteligencia artificial para permitir que un maestro enseñe a una computadora. La forma de expresarlo puede parecer confusa, pero piénselo como una computadora que aprende a enseñar de un maestro humano. La computadora puede aprender de el maestro mostrándole cómo resolver ciertos problemas, como la suma de varias columnas. Si la computadora se equivoca, el maestro puede corregirla.

Resolviendo Problemas por Sí Mismo

Una de las partes interesantes de este método es que el sistema de computadora no solo puede enseñar y resolver problemas de la manera en que se le enseñó, sino que también puede resolver todos los demás problemas del tema generalizando. Esto significa que la computadora puede resolver un problema de una manera que no se le enseñó.

Daniel Weitekamp III es un estudiante de doctorado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora (HCII) de CMU.

“Un estudiante puede aprender una manera de hacer un problema y eso sería suficiente”, dijo Weitekamp. “Pero un sistema de tutoría necesita aprender todas las maneras de resolver un problema. Necesita aprender a enseñar resolución de problemas, no solo a resolver problemas”.

El desafío que Weitekamp explica es uno de los más grandes en el desarrollo de sistemas de tutoría basados en inteligencia artificial. Los sistemas de tutoría inteligentes recién desarrollados pueden rastrear el progreso de los estudiantes, ayudar a determinar qué hacer a continuación y ayudar a los estudiantes a desarrollar nuevas habilidades seleccionando problemas de práctica efectivos.

El Desarrollo de Sistemas de Tutoría Basados en Inteligencia Artificial

Ken Koedinger es profesor de interacción humano-computadora y psicología. Koedinger fue uno de los primeros desarrolladores de tutores inteligentes, y trabajando con otros, se programaron reglas de producción a mano. Según Koedinger, cada hora de instrucción tutorizada tomó 200 horas de desarrollo. Eventualmente, el grupo desarrolló un método más efectivo, que demostró todas las posibles maneras de resolver un problema. Esto redujo las 200 horas a 40 o 50, pero es extremadamente difícil demostrar todas las posibles soluciones para algunos patrones.

Koedinger ha dicho que el nuevo método podría permitir que un maestro desarrolle una lección de 30 minutos en la misma cantidad de tiempo.

“La única manera de llegar a un tutor inteligente completo hasta ahora ha sido escribir estas reglas de inteligencia artificial”, dijo Koedinger. “Pero ahora el sistema está escribiendo esas reglas”.

En el nuevo método, se utiliza un programa de aprendizaje automático para simular las formas en que los estudiantes aprenden. Weitekamp creó una interfaz de enseñanza, y utiliza un proceso de “mostrar y corregir” para la programación.

Aunque el método se demostró con la suma de varias columnas, el motor de aprendizaje automático que se utiliza se puede aplicar a otras materias, como la resolución de ecuaciones, la adición de fracciones, la química, la gramática inglesa y los entornos de experimentos científicos.

Uno de los objetivos principales es que este método permita a los maestros construir sus propias lecciones computarizadas, sin la necesidad de un programador de inteligencia artificial. Esto permite a los maestros aplicar sus propias opiniones sobre cómo enseñar o qué métodos utilizar.

Weitekamp, Koedinger y el científico del sistema HCII Erik Harpstead fueron los autores del documento que describe el método. Fue aceptado por la Conferencia de Factores Humanos en Sistemas de Computadora (CHI 2020). La conferencia estaba originalmente planeada para este mes, pero la pandemia de COVID-19 la obligó a ser cancelada.El documento ahora se puede encontrar en las actas de la conferencia, ubicadas en la Biblioteca Digital de la Asociación para la Maquinaria de Computación.

El Instituto de Ciencias de la Educación y Google (GOOGL ) ayudaron a apoyar la investigación.