PARTE I. ARQUITECTURA DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA EL APOYO A LA MATERIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE UNA INSTITUCIÓN DE EDUCACIÓN SUPERIOR

 

Aldo González Vázquez, Dr.       Roberto Ruiz Castro, Dr.       Arturo Martín Morales Rayón, Dr.      Luis Alfredo Hernández Vásquez, Dr.


Instituto Tecnológico Superior de Zongolica

Cuerpo Académico INGETEC


Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. ,      Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. ,      Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.       Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

Citar

 

Resumen

El presente artículo describe el esquema de la arquitectura de un sistema inteligente para el apoyo a la materia de Inteligencia Artificial en una Institución de Educación Superior ubicada en la zona centro de Veracruz. La arquitectura del sistema inteligente, está considerada para su funcionamiento en un ecosistema de recursos limitados en computadoras convencionales donde los estudiantes tengan a la mano sin hacer un gran gasto personal. Los principales componentes de la arquitectura incluyen: interfaz de usuario, módulo de procesamiento de lenguaje natural, módulo de inferencia y razonamiento, un controlador y un agente evaluador. El sistema inteligente permitirá a los estudiantes reforzar los conceptos clave, promover el autoaprendizaje con preguntas y respuestas; así como también generar un aprendizaje más profundo de los temas de una manera interactiva y dinámica.

 

Abstract

This article describes the architecture scheme of an intelligent system to support the Artificial Intelligence subject in a Higher Education Institution located in the central zone of Veracruz. The architecture of the intelligent system is considered for its operation in an ecosystem of limited resources in conventional computers where students have at hand without making a great personal expense. The main components of the architecture include: user interface, natural language processing module, inference and reasoning module, a controller and an evaluator agent. The intelligent system will allow students to reinforce key concepts, promote self-learning with questions and answers, as well as generate deeper learning of topics in an interactive and dynamic way.

 

Introducción

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) han avanzado fundamentalmente derivado por el desarrollo científico y tecnológico el cual se experimentó en la segunda mitad del siglo XX. Con el avance de la Computación y de manera específica en la rama de la Inteligencia Artificial, la cual es soportada por complejos algoritmos, se ha logrado de proporcionar inteligencia a diversos programas computacionales y sistemas software, surgiendo así los sistemas inteligentes(Melgar et al., 2016).

Un sistema inteligente es un programa computacional el cual se basa en cálculos matemáticos con el objetivo de tomar decisiones propias sin la necesidad de preguntar al usuario (akerkar et al., 2009).

Los sistemas inteligentes en la enseñanza superior pueden mejorar las experiencias de aprendizaje y la eficiencia institucional. Los sistemas adaptativos pueden apoyar la educación personalizada detectando estilos de aprendizaje y ofreciendo contenidos a medida (González et al., 2012). Las arquitecturas de los sistemas inteligentes suelen emplear enfoques multiagente, con funcionalidad distribuida entre servidores e interfaces de cliente (Suthers y Jones, 1997). Los sistemas de memoria organizativa en instituciones de educación superior pueden facilitar la gestión del conocimiento y la búsqueda semántica de documentos, utilizando modelos como CESM y metodologías como CommonKADS (Melgar & Quilca, 2016). La implementación de sistemas educativos inteligentes puede apoyar la formación de clústeres educativos, fomentando las asociaciones entre universidades e industrias (Batagan et al., 2011). Estos sistemas pretenden mejorar la rentabilidad, la reutilización y la interoperabilidad del software educativo, al tiempo que proporcionan una funcionalidad avanzada (Suthers y Jones, 1997). En general, el desarrollo e implementación de los sistemas inteligentes ofrecen soluciones prometedoras para mejorar la calidad y el rendimiento de la enseñanza superior. Este trabajo propone una micro arquitectura para desarrollar sistemas inteligentes en el aula de manera local.

A continuación se presentan los conceptos principales de la arquitectura:

Arquitectura de software: para sistema inteligente que se define como un sistema inteligente que debe estar diseñado para soportar características como procesamiento avanzado de datos, capacidad de aprendizaje, adaptabilidad y autonomía (Suthers et al., 1997).

Interfaz de usuario (UI): es el medio de comunicación que debe ser intuitivo, accesible y capaz de manejar interacciones complejas entre el usuario atendiendo las capacidades avanzadas del sistema (Batagan et al., 2011).

Procesamiento de lenguaje natural: es una área en particular de la Inteligencia Artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje de una manera que sea útil y natural para los seres humanos (Akerkar et al., 2009).

Inferencia y razonamiento lógico: son componentes clave en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), permite a las máquinas procesar, entender y deducir conclusiones a partir de la información disponible y tomar decisiones lógicas (Akerkar at el., 2009).

Controlador de componentes: encargado de sincronizar la comunicación con los componentes entre el usuario, la interfaz gráfica, el modelo de procesamiento natural, el motor de inferencia y razonamiento lógico, como también ejecutar el agente evaluador y mostrar la conversación con los usuarios (Suthers et al., 1997).

Agente evaluador: subprograma que genera preguntas de la base de conocimiento y evalúa las respuestas de los usuarios, asignando una ponderación deseada por el administrador-profesor (Akerkar et al., 2009).

Asignatura de Inteligencia Artificial

En la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales la cual es ofrecida en todo el país por el Tecnológico Nacional de México (TecNM, 2016), se imparte la asignatura de Inteligencia Artificial. La asignatura aporta la capacidad de aplicar técnicas de Inteligencia Artificial mediante el desarrollo y programación de modelos matemáticos, estadísticos y de simulación a la solución de problemas complejos de control automático, diagnóstico, toma de decisiones, clasificación, minería de datos. Las competencias a desarrollar por los estudiantes en la materia de Inteligencia Artificial se encuentran en la siguiente tabla:

 

 

Una manera para que los estudiantes puedan estudiar y promover en ellos mismos su aprendizaje en la asignatura de Inteligencia Artificial, es por medio de éste proyecto.

Objetivo general:

Diseñar una arquitectura de un sistema inteligente para apoyo a la materia de inteligencia artificial de una institución de educación superior.

Diseño de arquitectura propuesta

Consideraciones iniciales:

Recursos computacionales limitados: El sistema debe ser eficiente y no requerir hardware de alta gama como GPUs.

Dominio específico: Materia de Inteligencia Artificial.

Interfaz de usuario: Sencilla y amigable con el usuario final.

Estabilidad y mantenibilidad: Facilitar futuras mejoras y actualizaciones del sistema.

En la figura 1, se presenta el diseño de la arquitectura propuesta para el sistema inteligente para el apoyo a la materia de Inteligencia Artificial.

 

 

A continuación se describen los componentes de la arquitectura del sistema inteligente.

Componentes principales

1. Interfaz de usuario (UI).

   Descripción: Interfaz gráfica donde los estudiantes podrán interactuar con el sistema inteligente.

   Funciones:

   1. Ingreso de preguntas y consultas.
   2. Visualización de respuestas, explicaciones y evaluaciones.
2. Módulo de procesamiento de lenguaje natural (NLP).padding

Descripción: Componentes encargados de comprender y generar lenguaje natural.

Funciones:

1. Análisis de las consultas de los estudiantes.
2. Generación de respuestas de acuerdo al contexto.
3. Módulo de inferencia y razonamiento.

Descripción: Componente encargado de seleccionar las respuestas correctas de la base de conocimiento específico.

Funciones:

1. Motor de inferencia y razonamiento lógico.
2. Crear un antecedente de la pregunta realizada.
3. Recordar los gustos e intereses de los estudiantes.
4. Conectar con la base de conocimiento de dominio específico.
4. Controlador.

Descripción: Módulo encargado de conectar con la interfaz de usuario del sistema y los sub-módulos del procesamiento de lenguaje natural y el módulo inferencia - razonamiento.

Funciones:

1. Coordinar la comunicación con los componentes principales de la arquitectura.
2. Supervisor del rendimiento del sistema inteligente.
5. Conversación.

   Descripción: Salida de las respuestas, conversación, explicaciones y evaluaciones al estudiante.

   Funciones:

   1. Mostrar en pantalla la conversación, las respuestas de los estudiantes en la interacción con el sistema inteligente.
6. Agente de evaluación.

   Descripción: Módulo que se encarga de la evaluación de las respuestas de los estudiantes.

   Funciones:

   1. Generar preguntas para que las resuelvan los estudiantes.
   2. Analizar las respuestas de los estudiantes.
   3. Generar una evaluación al final de la sesión realizada.

Conclusiones

El presente artículo ha explorado una propuesta de una arquitectura de sistema inteligente para el apoyo a la enseñanza de la materia de la materia de inteligencia artificial. Las tecnologías de la información y comunicación (TIC), han revolucionado el ámbito educativo sumado a la inteligencia artificial abre un nuevo horizonte para desarrollo de software inteligente.

Esta arquitectura propone los componentes principales; interfaz de usuario (UI), un controlador, módulo de procesamiento de lenguaje natural (NLP), módulo de inferencia y razonamiento, una base de conocimiento especializada cargada de una antología de la materia de inteligencia artificial y un agente evaluador. Todo lo anterior en conjunto, corresponde a una micro arquitectura para funcionar en un entorno de bajos recursos de hardware. Las herramientas, bibliotecas y otras tecnologías computacionales para el sistema inteligente estarán en un artículo posterior.

Referencias

1. González, C., & Infante, C. (2012). Sistemas adaptativos para la educación personalizada: Detectando estilos de aprendizaje y ofreciendo contenidos a medidaRevista de Educación y Tecnología5(2), 123-135.


2. Suthers, D., & Jones, D. (1997). An Architecture for Intelligent Collaborative Educational SystemsEn Proceedings of the 8th World Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 55-62).


3. Melgar, L., & Quilca, D. (2016). Sistemas de Memoria Organizativa en Instituciones de Educación Superior: Modelos CESM y Metodologías CommonKADSRevista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología, 17(1), 45-60.


4. Batagan, L., Bologa, G., & Stoica, A. (2011). Intelligent Educational Systems Supporting the Formation of Educational ClustersJournal of Applied Quantitative Methods, 6(1), 1-9.


5. Suthers, D., & Jones, D. (1997). Flexible User Interface Architecture for Intelligent Educational Systems". International Journal of Artificial Intelligence in Education, 8(4), 401-432.


6. Tecnológico Nacional de México. (2016). Programa de la asignatura: Inteligencia ArtificialSecretaría Académica, de Investigación e Innovación, Dirección de Docencia e Innovación Educativa.


7. Akerkar, R., & Sajja, P. (2009). Knowledge-based systemsJones & Bartlett Publishers.