Uno de
los aspectos que caracteriza a la gestión de los sistemas de educación a
distancia se vincula con la relación numérica docente-alumnos, en donde si ésta
es alta supone un escaso seguimiento y orientación de los procesos de
aprendizaje y, consecuentemente, un eventual desgranamiento y abandono de los
estudios. La inteligencia artificial avanzó en la búsqueda de soluciones para determinados problemas como es el caso de los sistemas tutores inteligentes
(STI) que comenzaron a desarrollarse en los años 80 con la intención de guiar
al estudiante en el proceso de aprendizaje (Urretavizcaya, 2001; Sancho, 2002).
La pregunta clave es: ¿un tutor inteligente puede reemplazar al tutor humano, puede
imitarlo o puede complementarlo?
Algunos
autores señalan que el propósito de un STI es exhibir un comportamiento similar
al de un tutor humano, que se adapte al comportamiento del estudiante,
identificando la forma en que el mismo resuelve un problema y brindarle ayuda cuando
cometa errores. Un tutor inteligente es
un sistema de software que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA)
para representar el conocimiento e interactúa con los estudiantes para
enseñárselo (Van Lehn, 1988). Por su parte, Wolf (1984) define los STI como
sistemas que modelan la enseñanza, el aprendizaje,
la comunicación y el dominio del conocimiento del especialista y el entendimiento
del estudiante sobre ese dominio.
Giraffa
(1997) los describe como un sistema que
incorpora técnicas de IA (Inteligencia Artificial) a fin de crear un ambiente
que considere los diversos estilos cognitivos de los alumnos que utilizan el
programa.
Uno de
los problemas que vislumbramos es que el STI se convierta en un modelo rígido, abstracto y
descontextualizado que no se adapta a las estrategias y formas de aprendizaje
de los estudiantes ni brinda las ayudas necesarias en los momentos oportunos.
Zulma
Cataldi y Fernando Lage, del Laboratorio de Informática Educativa y Medios
Audiovisuales, Facultad de Ingeniería, UBA, en El problema del modelado del estudiante en Sistemas Tutores
Inteligentes (2007), sostienen que: A través de la interacción entre los módulos
básicos, los STI son capaces de juzgar lo que sabe el estudiante y cómo va en su
progreso, por lo que la enseñanza, puede ser ajustada según las necesidades del
estudiante, sin la presencia de un tutor humano. El problema que da marco a la
investigación se centra entonces en que los STI, en general no proveen de un
modo de aprendizaje adaptable (Waern, 2001) de acuerdo a los conocimientos
previos y a la capacidad de evolución de cada estudiante (Millánet al., 2000) y
a las concepciones epistemológicas que subyacen en las prácticas de enseñanza.
Por otra parte, cada estudiante debería poder elegir las características del
procedimiento aplicado por el tutor de acuerdo a sus preferencias (Khuwaja,
1994), entre los diferentes métodos que éste utilice: instruccional,
orientador, socrático u otros (Shim, 1991; Perkins, 1995; Casas, 1999), y si lo
deseara debería poder cambiarlo de acuerdo a sus propios requerimientos.
Hoy, podemos afirmar que si bien los STI evolucionaron desde una propuesta conductista hacia entornos de descubrimiento y comprensión de conocimientos sustentados por una visión constructivista de los procesos de aprendizaje, aún quedan desafíos clave para que los tutores inteligentes superen los meros elementos predictores y pasen al análisis cualitativo de las estrategias y capacidades del alumno que se ponen en juego en tales recorridos pedagógicos, cómo construyen los conocimientos y en qué momentos son necesarias las intervenciones y mediaciones didácticas y curriculares de apoyo, orientación y retroalimentación.
