Un modelo híbrido para el entrenamiento adaptativo basado en ejercicios

Abstract

En el presente trabajo se propone una estrategia de ejercitación basada en un modelo híbrido que integra técnicas de Inteligencia Artificial, Bases de Datos y Programación Orientada a Objetos, donde los conceptos fundamentales son: Ejercicio Prototipo y Nivel de Complejidad. El ejercicio prototipo permite optimizar el código almacenado de una gran variedad de ejercicios del mismo tipo, mientras que el nivel de complejidad garantiza la adaptación del entrenamiento de acuerdo al nivel de preparación del estudiante. Para lograr la funcionalidad del modelo, se han definido diversas estructuras de representación del conocimiento que componen en tiempo de ejecución el enunciado y la solución al problema presentado, lo cual posibilita el diseño de ejercicios genéricos. Se incluye, además, el registro de todo el quehacer del aprendiz, de modo que puede servir de base para dar seguimiento a su proceso de aprendizaje y por consiguiente, para brindarle las recomendaciones necesarias. Con este modelo de entrenamiento se logra ofrecer una gran diversidad de ejercicios que apoyen la etapa de reforzamiento y eviten el uso repetitivo de los mismos ejercicios, adaptar la ejercitación a las necesidades del alumno y brindar una asesoría desde el punto de vista que éste es orientado durante su preparación.