Tutoretza-sistema adimentsu

Tutoretza-sistema adimenduna (ingelesez: inteligent tutoring system^[1]edo ITS), ikasleei berehalako irakaskuntza edo feedback bat ematea helburu duen sistema informatiko bat da, normalean, giza irakasle baten esku-hartzerik behar izan gabe. TSAk helburu komuna du ikaskuntza modu esanguratsu eta eraginkorrean ahalbidetzeko hainbat informatika-teknologia erabiliz. Adibide asko daude hezkuntza formalean eta arlo profesionaletan erabiltzeko, non beren gaitasunak eta mugak frogatu dituzten. Harreman estua dago tutoretza adimentsuaren, ikasketa-teoria kognitiboen eta diseinuaren artean, eta ikerketa ugari daude haren eraginkortasuna hobetzeko. Hauen xedea frogatutako banakako tutoretzen onurak segitzen dituen irakaskuntza sistema bat non ez duen pertsona edo irakasle fisiko baten premiarik.

Historia

Sistema mekanikoen hastapenak

Makina adimendunen posibilitatea mendeetan zehar eztabaidatu da. Blaise Pascalek, XVII. mendean, funtzio matematikoak egiteko gai zen lehen kalkulagailua sortu zuen, Pascalen kalkulatzailea izenekoa. Garai honetan Gottfried Wilhelm Leibniz matematikari eta filosofoak logikaren arauak arrazoitzeko eta aplikatzeko gai ziren makinak sortu zituen eztabaidak ebazteko (Buchanan, 2006). Hasierako lan hauek ordenagailuaren eta etorkizuneko aplikazioen garapenean lagundu zuten.

Erabilera hezitzailerako makina adimendunen kontzeptua 1924an hasi zen, Ohio Estatuko Unibertsitateko Sidney Presseyk giza irakaslerik gabeko ikasleei irakasteko makina mekaniko bat sortu zuenean. Pressey Machinek erabiltzailea sartzen utzi zuen eta berehalako "feedback" ematen zuen puntuazioa bat ezarriz kontagailu batean.

Pressey, Edward L. Thorndike psikologo eta teorialariaren eragin handia izan zuen Columbiako Unibertsitateko Teacher Collegen, XIX. eta XX. mendeen hasieran. Thorndikek legeak ezarri zituen ikaskuntza hobetzeko. Thorndikeren legeak ondorio-legea, erabilera-legea eta bizkortasun-legea barne hartzen zituen. Geroagoko estandarrei jarraituz, Presseyren irakaskuntza eta probatzeko makina ez zen inteligentetzat hartuko mekanikoki kudeatzen baitzen eta galdera eta erantzun ereduan oinarritzen zelako, baina etorkizuneko proiektuetarako aurrekaria izan zen. 1950eko eta 1960ko hamarkadetarako, ikasteko ikuspegi berriak sortzen ari ziren. Burrhus Frederic B.F. Skinner Harvardeko Unibertsitatean ez zegoen ados Thorndikeren eskolatze-teoriarekin, ez eta Presseyren irakaskuntza-makinarekin ere. Hobeto esanda, Skinner-ek uste zuen ikaskideek erantzunak eraiki behar zituztela eta ez zen azterketaz fidatzen.

Sistema elektronikoen hastapenak

Bigarren Mundu Gerraren ondorengo garaian, sistema bitar mekanikoek, sistema bitar elektronikoetan oinarritutako makinen sorkuntza bermatu zuten. Makina horiek adimentsutzat kontsideratzen ziren mekanikoekin alderatuta, erabaki logikoak hartzeko gaitasuna baitzuten. Hala ere, makina-adimen bat definitu eta ezagutzeko ikerketak haurtzaroan jarraitzen zuen.

Alan Turingek, matematikari, logikari eta informatikako zientzialariak, informatika-sistemak pentsamenduari lotu zizkion. Bere "paper"rik ezagunenetako batek froga hipotetiko bat definitzen zuen Turing test bezala ezagutzen zen makina baten adimena egiaztatzeko. Funtsean, probak pertsona bat beste bi agenterekin komunikatzea nahi du, gizaki bat eta ordenagailu bat bi agenteei galderak egiten. Ordenagailuak proba gainditzen du, galderak jartzen dituen gizakiak beste gizaki eta ordenagailuaren artean ezberdintzeko moduan erantzuten badu. Turing testa, funtsean, bi hamarkada baino gehiagoz erabili izan da egungo garapenerako eredu gisa. Bere sistemetarako ideala da modu eraginkorrean komunikatzea. 1950eko hamarkadaren hasieran, programak ezaugarri adimendunak erakusten ari ziren. Turingen lanak eta beranduago Allen Newell, Clifford Shaw eta Herb Simonek egindako ikerketek froga eta teorema logikoak sortzeko moduko programak erakutsi zituzten. Haien programa, "The Logic Theorist" izenekoa, informazio berriaren manipulazio eta sortze konplexua erakutsi zuen, giza kontrolik gabe. Batzuek lehen adimen artifizialeko programatzat hartzen dute. John McCarthyk 1956an Dartmoutheko Konferentzian ofizialki izendatu zuen adimen artifiziala izenarekin. Konferentzia hau zientzialariei eta adimen artifizial eremuko ikerketei eskaini zitzaien lehena izan zen.

1960ko eta 1970eko hamarkadetako azken zatiak KGI (Konputazioz Gidatutako Instrukzio) proiektu berri asko ikusi zituen (irakaskuntza komputagailua), informatika zientzietan aurrerapenak eraiki zituztenak. 1958an, ALGOL programazio-lengoaia sortzeak hainbat eskola eta unibertsitatek Konputazio Asistitutako Instrukzio Zentroa garatzen hastea ahalbidetu zuen. IBM, HP eta National Science Foundationek proiektu hauen garapena finantzatu zuten. Heziketan, ikaskuntza programatuan zentratu ziren. Askok irakaskuntza modu hau mantendu zuten arren, bere eraginkortasuna bermatzen zuten ebidentzia mugatuak zeuden. LOGO programazio lengoaia 1967an sortu zuten Wally Feurzeig, Cynthia Solomon eta Seymour Papert idazleek. PLATO, erakusketa, animazio eta ukimen-kontrolak egiten zituen hezitzaile terminal bat, material ugari biltegiratu eta bidaltzeko, Donald Bitzerrek garatu zuen Illinoiseko Unibertsitatean 1970eko hamarkadaren hasieran. Horiekin batera, beste KGI proiektu asko ere abiarazi ziren herrialde askotan.

KGIk interesa bereganatzen zuen aldi berean, Jaime Carbonellek proposatu zuen ordenagailuek irakasle gisa joka zezaketela (Carbonell, 1970) baino gehiago. Skinnerren teorietan oinarritutako ikaskuntzan (Dede & Swigger, 1988) KGIk perspektiba praktiko bat erabiltzen zuen, psikologia kognitiboan, informatikan eta batez ere adimen artifizialean oinarrituriko lanetik eratorria. AA ikerketan aldaketa bat gertatu zen, aurreko hamarkadako logikaren fokutik abiatuz sistema oinarrituetara — sistemak erabaki adimentsuak har zitzaketenak (Buchanan 3, Palmert programa). Beste lan batzuk arrazoiketa analogikoa eta hizkuntza erakusten hasi ziren.

Mikroordenagailuak eta sistema adimentsuak

Iraultza mikroinformatikoak, 1970eko hamarkadaren amaieran eta 1980ko hamarkadaren hasieran, KGIren garapena suspertzen lagundu zuen, baita sistema malgutzen ere. Apple 2, Commodore Pet eta TRS-80 bezalako ordenagailu pertsonalek ordenagailuen jabeei eskatzen zaizkien baliabideak murriztu zituzten eta 1981an, gure eskolen % 50ek ordenagailuak erabiltzen zituzten (Chambers & Sprecher, 1983). KGIk ugarik Apple 2 erabili zuten institutu eta unibertsitateetan KGI programak emateko sistema gisa, British Columbia Project eta Kaliforniako Unibertsitatearen artean 1981ean.

1980ko hamarkadaren hasieran, Irakaskuntza Komite Iraunkorra (IKI) ere ikusiko zuten, eta bere helburuak aldentzen ziren KGIn. KGI interes-eremu jakin baterako sortutako edukiekiko elkarrekintza sakonagoetan gero eta kontzentratuago bihurtu zen heinean, bere zeregina ezagutzean eta ezagutza hori espezifikoki ez diren moduetan orokortzeko gaitasunean zentratu zen sistemak sortu nahi izan zituen (Larkin & Chabay, 1992). Horretarako ezarritako helburu giltzarriak eginkizun bat irakasteko gai izan ziren, baita bere egoerara dinamikoki egokituz ere. KGI sistematik IKI sistemetara igarotzerakoan, ordenagailuak, erantzun zuzen eta zuzengabearen artean ezezik, erantzun oker mota ere bereizi beharko luke, irakaskuntza mota egokitzeko. Adimen Artifizialeko eta Psikologia Kognitiboko ikerketek haren printzipio berriak argitu zituzten. Psikologoek pentsatu zuten ordenagailu batek arazoak konpon zitzakeela eta jarduera "adimentsuak" egin. Bere programak ezagutza irudikatu, gorde eta berreskuratu beharko luke, baita bere datu-basea bilatu ere, bere ezagutza berria lortzeko, ikaslegoaren galderei erantzuteko. Funtsean, bere edo (IKI) detekzio goiztiarrek eskatzen diote "akatsak diagnostikatzeko eta hutsegitea josteko, diagnostikoan oinarrituta" (Shute & Psotka, 1994). Diagnostikoaren eta konpontzearen ideia gaur egun ere erabiltzen da hura programatzen denean.

Ikerketan aurrerapen giltzarri bat "The Lisp Tutor" (Lisp Tutorea) sortzea izan zen, bere oinarriak modu praktikoan landu zituen programa bat, eta efektu prospektiboak ikaslearen errendimendua areagotuz. "Lisp Tutor" (Corbett & Anderson, 1992) garatua eta ikertzailea izan zen 1983an, ikasleei Lisp programazio-lengoaia irakasteko sistema bezala. Ikaslearen testak hobetzen zituen bitartean ariketak burutzeko behar zen denbora gutxitzeko sistema sortu zuten (Corbett & Anderson, 1992). Beste sistema batzuk garatzen hasiak ziren garai honen inguruan "Logica"k 1984an sortutako TUTOR barne hartzen zuten, eta Carnegie Mellon Unibertsitatean 1989an sortutako Parnassus, hizkuntza-irakaskuntzarako tresna orokor gisa.

Gaur Egungo TSAk

Ekimena abian jarri ondoren, ikertzaile gehiagok hainbat TSA sortu zituzten. XX. mendearen amaieran, Tutoretza Tresna Adimenduna (TTA) proiektua Byzantium proiektuaren bidez garatu zen, sei unibertsitate hartzen zituena. TTAk helburu orokorreko tutoretza tresna adimendunak ziren eta erakunde askok erabiltzen zituzten. Irakasle ezberdinek TAAk (Tutoretza Adimendun Appleta) sortu zituzten eta ezagutza inbentario handi bat egin zuten, beste batzuek Interneten bidez eskuragarri zutena. Sortu eta gero, irakasleek kopiatu eta aldatu ahal izango zuten. Sistema hau eraginkorra eta malgua zen. Hala ere, Kinshuk eta Patelek uste zuten hura ez zela hezkuntza ikuspuntutik diseinatu eta ez zela garatu ikasle eta irakasleen benetako beharrizanetan oinarrituta (Kinshuk eta Patel, 1997).

Hiru proiektu izan ziren elkarrizketetan oinarrituta: AutoTutor, Atlas (Freedman, 1999), Why2. Proiektu horien atzean zegoen ideia, ikasleek ezagutza beraiek eraikitzen ikasten zutenez, programak galdera nagusiekin hasiko zirela ikasleentzat, eta erantzunak emango zituztela azken baliabide gisa. AutoTutoreko ikasleak teknologia informatikoari buruzko galderei erantzuten zentratu ziren, Atlasen ikasleak arazo kuantitatiboak konpontzen zentratu ziren, eta Why2ren ikasleak sistema fisikoak kualitatiboki azaltzen zentratu ziren.. Ikerketa Atlas eta Andeetako ikasle talde txiki batekin amaitu zen. Emaitzek erakusten zutenez, Atlasak erabiltzen zituzten ikasleek hobekuntza nabarmenak egin zituzten Andes erabiltzen zuten ikasleekin alderatuta.

Estruktura

Sistema adimentsu hauek lau moduluz osatuak daude eta hauei esker zuzen komunika daitezke erabiltzailearekin, orokorrean, ikaslea edota lanpostu berri batetarako prestatzen ari den langilea. Banaketa edo konposizio hau oso zabaldua dago ikertzaile ugariren artikulu artean ( adibidez Hyacinth S. Nwana-ren 1990eko artikuluan ^[2])

Elkarrizketa modulua

Funtsezko modulu honen egitekoa garrantzitsua da, honi esker ikaslearen zalantzak edo galderak input gisa erabiliz datu erabilgarri eran interpretatzen ditu honela sistemak prozesa dezan. Behin sistemak erantzuna lortzean modulu honek ere lengoaia normalera itzultzen du erabiltzailean uler dezan. Azken finean sistemaren eta erabiltzailearen bitartekaria da, beste modu batean esanda erabiltzaile-interfazea edo UI-a (User interface^[3]).

Modulu pedagogikoa

Modulu pedagogikoa edo tutore moduluak domeinu moduluaren eta ikasle moduluaren datuak jasotzen ditu, hauen baitan irakas estrategia desberdinak segitzeko aukeraketa egiten du. Honela oso irakaste modu eraginkorrak eta norbanakoaren baitan, bai aldartearen edo ikas mailaren arabera, irakaskuntza pertsonalizatu bat lor daiteke. Honetaz gain, modulu honek jakintza edo formula baten erabilera zuzena egiten duenean erabiltzaileak, honen konstantzia gordetzen du eta jakintza horren barneratze probabilitate bat kalkulatzen du honen baitan ikaslea ebaluatuz are eta ikasketa zehatzago bat lortzeko.

Domeinu-modulua

Modulu kognitiboa ere deitzen zaio baina azken finean tutoretzaren gaia edo domeinuaren jakituria duen modulua da, hau da, modulu honetan dago tutoretzako galdera guztiak erantzuteko beharrezkoa den jakituria. Alorreko erregela, kontzeptu eta estrategia guztien jakintza du eta honela gai horretan aditua den tutoretza eman daiteke.

Ikasle-modulua

Azkenik ikaslearen moduluan irakasle batek egin dezakeen jarraipena egiten du, honen barneratzearen ehunekoa kalkulatuz. Baita honen egoera emozionala hartu dezake kontuan honekin ikas-estrategia desberdinak erabiltzeko. Modulu honek tutoretza oso pertsonalak ahalbidetzen ditu ikasketen barneratze mailak izugarri igoz.

Erabilerak

Irakasleari ordenagailuak begirale izan gabe irakasteko aukera ematen dio, eta honek, bere aldetik, ikasle bati irakasten dio. Bestela esanda, ordenagailu bat irakasten ari da giza irakasle baten bidez.

Metodo honetan, giza irakasleak ordenagailuari erakusten dio arazo zehatzak nola konpondu. Ordenagailuak arazoari okerreko irtenbidea ematen badio, giza irakasleak zuzendu egiten du.

Tutoretza-sistema informatikoek psikologia kognitiboaren eta adimen artifizialaren ikerketatik eboluzionatu zuten bitartean, orain aplikazio asko aurkitu dira hezkuntzan eta erakundeetan. Tutoretza-sistema adimendunak online inguruneetan edo ikasgelako informatika-laborategi tradizional batean aurki daitezke, eta K-12 ikasgeletan nahiz unibertsitateetan erabiltzen dira. Hainbat programa daude matematikaren helburua dena, baina aplikazioak osasun zientzietan, hizkuntza eskuratzean eta ikasketa formalizatuaren beste arlo batzuetan aurki daitezke.

Ikaslearen ulermen, konpromiso, jarrera, motibazio eta emaitza akademikoen hobekuntza-txostenek lagundu egin dute, guztiek, testuinguru sistemetako inbertsioan eta ikerkuntzan interesa izan dezaten. Tutoretza-sistema adimendunen izaera pertsonalizatuak programa indibidualizatuak sortzeko aukera eskaintzen die hezitzaileei. Hezkuntzaren barruan tutoretza-sistema adimendunen plethora bat dago, zerrenda agortzailea ez da existitzen, baina eragin handiagoko programak behean daude.

Hezkuntza arloan ondorengo tresnak garatu dira: Algebra Tutor, SQL-Tutor, EER-Tutor, COLLECT-UML, Stoich Tutor, etab.

Prestakuntza Korporatibo arloan: GIFT, SHERLOCK, Cardiac Tutor, CODES, etab.

Eraginkortasuna

Orain dela gutxi egindako artikulu baten arabera, baldintza-multzo zabal baten gainean, tutoretza-sistema adimentsuetatik ikastea emaitza-puntuazio altuagoekin lotuta zegoen.

Emaitzek erakusten duten bitartean tutoretza-sistema adimentsuek promesa handia dutela, ikertzaileen zentzuzko praktikak aztertzen ditu sistema hezigarriak ebaluatzeko, horretarako sortu ziren baldintza partikularretan.

Tutoretza-sistema adimentsu baten garapenak, askotan, ikasleriaren beharren eta eginkizun hezitzaileen analisi sakonagoa egiten duela irakaskuntza tipikoa baino. Praktika tipiko tipikoak ordezkatzen zituztela suposatuz, konparazio-taldeek jasotako irakaskuntzak ez du hain onura handirik ekarriko halako praktika sistematikoetatik.

Mugak

Tutoretza-sistema adimendunak garestiak dira garatzeko eta aplikatzeko. Ikerketa-faseak sistema bideragarriak garatzeko bidea urratzen du. Hala ere, ikerketa fasea garestia izaten da askotan; gai adituen lankidetza eta laguntza behar du, eta norbanakoen lankidetza erakunde eta erakunde mailan. Garapen fasean dagoen beste muga bat softwarearen kontzeptualizazioa eta garapena da, aurrekontu eta denbora mugetan. Badira, halaber, tutore adimendunak mundu errealean txertatzea mugatzen duten faktoreak, garapenerako behar den denbora luzea eta sistemaren osagaiak sortzeko kostu handia barne. Kostu horren zati handi bat edukiontzien eraikuntzaren emaitza da. Adibidez, azterketek agerian utzi zuten online irakaskuntzaren ordu bateko garapenak 300 orduko garapen-denbora behar izan zuela edukiak tutoretzeko. Tutor Kognitiboa eraikiz, garapen denbora proportzio bat hartu zuen gutxienez 200:1 orduko irakaskuntza-denboran. garapenaren kostu altuak, askotan, mundu errealean eragiten du.

Gaur egun erabiltzen den Tutoring Systems adimendunaren kritika, sistema adimentsu bihurtzeko eraiki diren berehalako feedback eta iradokizun sekuentzien pedagogia da. Pedagogia hau kritikatzen da ikasleengan ikaskuntza sakona ez garatzeagatik. Ikasleei iradokizunak jasotzeko gaitasunaren kontrola ematen zaienean, sortutako ikaskuntza-erantzuna negatiboa da. Ikasle batzuk berehala bihurtzen dira iradokizunetara arazoa konpontzen saiatu aurretik edo lana burutu aurretik. Ahal denean, ikasle batzuek iradokizunak ezabatzen dituzte, ahalik eta adierazle gehien jasoz, lana azkarrago burutzeko. Ikasleek ez badute tutoretza-sistemaren feedback edo iradokizunei buruzko gogoetarik egiten, eta, feedback positiboa lortu arte, asmamena areagotu ordez, ikasleak okerreko arrazoiengatik zuzen jokatzen ikasten du. Gaur egun tutoretza-sistema gehienak ez dira gai azaleko ikaskuntza antzemateko, ezta emankortasunik gabeko versus borroka produktiboaren artean bereizteko ere. Arrazoi hauengatik eta beste askorengatik (adibidez, erabiltzaile-populazio partikularrei azpi-ereduak gaineratzea), sistema horien eraginkortasuna nabarmen ezberdina izan daiteke erabiltzaileengan.

Hobekuntzak

Gaur egungo TSAk oraindik alderdi txar edo ez hain onak ditu irakasle batek egin ditzakeen tutoretzekin. Zehazki elkarrizketak edukitzeko edota feedback onargarri bat edukitzeko alorretan. Nahiz eta egoera emozionala igortzeko saiakerak egin, ez da hain erraza irakasle batentzat izan daitekeenarekin.

Elkarrizketak

Pertsonak elkarrizketan zehar informazioa lortzen dugu eta honi momentuan feedback-a eman diezaiokegu, honela etengabeko erlazio bat sortzen dugu askoz ere azkarragoa dena. Azken urteotan asko landu da hau TSA sistemetan, honelako elkarrizketak simulatzea ez da batere erraza inplementatzeko eta egindakoan nahiko artifiziala gelditzeko arriskua dago. Honetaz gain datu mordoa prozesatu behar da, eta hurrengo puntuan hitz egingo dugunarekin lotuta elkarrizketa bat edukitzeko oso garrantzitsua da bistazko kontaktua eta ahotsaren erregistroen sailkatzea.

Emozioak

Emozioak oso garrantzitsuak dira ikasketetan eta hori tutoretzetan islatzen da. Ikasle bat guztiz frustratuta edo nazkatua badago ez ditu emaitza onak emango. Sistema hauek emozioak antzemateko arazo ugari ditu, ez baita batere erraza adibidez pertsona baten aurpegiak eman ditzakeen aztarnak denbora errealean prozesatzea, ezta bere ahotsaren doinua sailkatzea. Honek denbora errealean lan egiteko zailtasunak ekartzen ditu datu asko baitira kontuan hartzeko eta prozesatzeko. Hala ere honelako sistemak garatuz doaz eta beste sistema baten hastapena ekarri du, Tutoretza-Sistema Afektiboak (TSA).

Elkar-Ulertze islapena (Rapport)

Azkeneko puntuen jarraipen moduan, ikusi dezakegu orokorrean TSAk jakintzaren inguruan sortu direla, hau da, gehien bat jakintza sortzeko edo ezagutarazteko. Hauek, beste ikuspuntu bat eduki lezakete, tutoretzak erlazio sozial baten antzera ikusi ahal baitira, honek erlazioak sendotzen ditu irakaslearekin eta askotan ikasketak hobe ditzake arrazoi ugari direla medio. Hau frogatzeko ikerketa ugari egin dira Sam the CastleMate^[4] adibidez, non ume bat simulatzen duen sistema sortu zuten eta beste ume askorekin batera ipuin interaktiboen sorrera egiteko. Hauek beste ume baten gisa tratatu zuten sistema eta ez zitzaien arrotza egin.

Erreferentziak

↑ (Ingelesez) Intelligent tutoring system. 2020-12-08 (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).
↑ Nwana, Hyacinth S.. (1990). "Intelligent tutoring systems: An overview". .
↑ (Ingelesez) User interface. 2021-02-17 (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).
↑ (Ingelesez) Cassell, Justine. (2004-01-01). «Towards a model of technology and literacy development: Story listening systems» Journal of Applied Developmental Psychology 25 (1): 75–105. doi:10.1016/j.appdev.2003.11.003. ISSN 0193-3973. (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).

Bibliografia

Kanpo estekak

Datuak: Q3055492

[1] (Ingelesez) Intelligent tutoring system. 2020-12-08 (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).

[2] Nwana, Hyacinth S.. (1990). "Intelligent tutoring systems: An overview". .

[3] (Ingelesez) User interface. 2021-02-17 (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).

[4] (Ingelesez) Cassell, Justine. (2004-01-01). «Towards a model of technology and literacy development: Story listening systems» Journal of Applied Developmental Psychology 25 (1): 75–105. doi:10.1016/j.appdev.2003.11.003. ISSN 0193-3973. (Noiz kontsultatua: 2021-03-03).

[1]

[2]

[3]

[4]