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Category Archives: Inteligencia artificial
Applying Neuroevolution to Estimate the Difficulty of Learning Activities
Applying Neuroevolution to Estimate the Difficulty of Learning Activities
Francisco J. Gallego-Durán , Carlos J. Villagrá-Arnedo, Rafael Molina-Carmona, Faraón Llorens-Largo
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
16th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence (CAEPIA 2015)
November 9–12, 2015, Albacete, Spain
http://simd.albacete.org/caepia15
Acceso a las Actas
Abstract
Learning practical abilities through exercises is a key aspect of any educational environment. To optimize learning, exercise difficulty should match abilities of the learner so that the exercises are neither so easy to bore learners nor so difficult to discourage them. The process of assigning a level of difficulty to an exercise is traditionally manual, so it is subject to teachers’ bias. Our hypothesis is about the possibility of establishing a relation between human and machine learning. In other words, we wonder if exercises that are difficult to be solved by a person are also difficult to be solved by the computer, and vice versa.
To try to bring some light to this problem we have used a game for learning Computational Logic, to build neuroevolutionary algorithms to estimate exercise difficulty at the moment of exercise creation, without previous user data. The method is based on measuring the computational cost that neuroevolutionary algorithms take to find a solution and establishing similarities with previously gathered information from learners.
Results show that there is a high degree of similarity between learner difficulty to solve different exercises and neuroevolutionary algorithms performance, suggesting that the approach is valid.
Detección precoz de dificultades en el aprendizaje. Herramienta para la predicción del rendimiento de los estudiantes
Detección precoz de dificultades en el aprendizaje. Herramienta para la predicción del rendimiento de los estudiantes
Carlos J. Villagrá-Arnedo, Francisco J. Gallego-Durán, Faraón Llorens-Largo, Patricia Compañ-Rosique, Rosana Satorre-Cuerda, Rafael Molina-Carmona
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
III Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad (CINAIC 2015)
Madrid, 14-16 de Octubre de 2015
http://www.cinaic.com
Acceso a las Actas
Resumen
Inspirados por las estrategias de detección precoz aplicadas en medicina, proponemos el diseño y construcción de un sistema de predicción que permita detectar los problemas de aprendizaje de los estudiantes de forma temprana. Partimos de un sistema gamificado para el aprendizaje de Lógica Computacional, del que se recolectan masivamente datos de uso y, sobre todo, resultados de aprendizaje de los estudiantes en la resolución de problemas. Todos estos datos se analizan utilizando técnicas de Machine Learning que ofrecen, como resultado, una predicción del rendimiento de cada alumno. La información se presenta semanalmente en forma de un gráfico de progresión, de fácil interpretación pero con información muy valiosa. El sistema resultante tiene un alto grado de automatización, es progresivo, ofrece resultados desde el principio del curso con predicciones cada vez más precisas, utiliza resultados de aprendizaje y no solo datos de uso, permite evaluar y hacer predicciones sobre las competencias y habilidades adquiridas y contribuye a una evaluación realmente formativa. En definitiva, permite a los profesores guiar a los estudiantes en una mejora de su rendimiento desde etapas muy tempranas, pudiendo reconducir a tiempo los posibles fracasos y motivando a los estudiantes.
Presentación
A Multi-Agent Strategic Planning System based on Blackboard
A Multi-Agent Strategic Planning System based on Blackboard
Juan Luis Dalmau-Espert, Faraón Llorens-Largo and Rafael Molina-Carmona
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
9th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC’2015)
7th-9th October 2015, Guimarães, Portugal
http://islab.di.uminho.pt/idc2015
Acceso a las Actas
Abstract
In the last years, the organizations have faced deep changes in their envi- ronments that have led them to a new complex and uncertain world. More participatory, flexible and distributed structures are needed to address and reduce this uncertainty and complexity. This new form of governance in- volves changes in the Strategic Planning process to meet the new situation. A new agile, collaborative, integrated, and automated architecture of a Multi-Agent Strategic Planning System is presented. It is based on a black- board and an ontology, and it lets the participating experts (human or not) cooperate and interact to ensure better decisions.
Enseñando a programar: un camino directo para desarrollar el pensamiento computacional
Enseñando a programar: un camino directo para desarrollar el pensamiento computacional
Patricia Compañ-Rosique, Rosana Satorre-Cuerda, Faraón Llorens-Largo y Rafael Molina-Carmona
Universidad de Alicante
RED (Revista de Educación a Distancia).
Número 46, 15 de Septiembre de 2015, Número monográfico sobre “Pensamiento computacional”.
Está ampliamente aceptado que es fundamental desarrollar la habilidad de resolver problemas. El pensamiento computacional se basa en resolver problemas haciendo uso de conceptos fundamentales de la informática. Nada mejor para desarrollar la habilidad de resolver problemas usando conceptos informáticos que una asignatura de introducción a la programación. Este trabajo presenta nuestras reflexiones acerca de cómo iniciar a un estudiante en el campo de la programación de computadores. El trabajo no detalla los contenidos a impartir, sino que se centra en aspectos metodológicos, con la inclusión de experiencias y ejemplos concretos, a la vez que generales, extensibles a cualquier enseñanza de programación. En general, aunque se van desarrollado lenguajes cada vez más cercanos al lenguaje humano, la programación de ordenadores utilizando lenguajes formales no es una materia intuitiva y de fácil comprensión por parte de los estudiantes. A la persona que ya sabe programar le parece una tarea sencilla, pero al neófito no. Es más, dominar el arte de la programación es complejo. Por esta razón es indispensable utilizar todas las técnicas y herramientas posibles que faciliten dicha labor.
Boosting the Learning Process with Progressive Performance Prediction
Boosting the Learning Process with Progressive Performance Prediction
Carlos Villagrá-Arnedo, Francisco J. Gallego-Durán, Rafael Molina-Carmona and Faraón Llorens-Largo
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
10th European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2015)
Toledo, Spain, September 15-18, 2015
http://www.ec-tel.eu
Actas:
Design for Teaching and Learning in a Networked World
Lecture Notes in Computer Science 9307 (LNCS 9307)
http://www.springer.com/gp/book/9783319242576
Abstract.
A prediction system to early detect learning problems is presented. The starting point is a gamified learning system from which a massive set of usage and learning data is collected. They are analyzed using Machine Learning techniques and a prediction of each student’s performance is obtained. The information is weekly presented as a progression chart, with valuable information about students’ progression. The system has a high degree of automation, is progressive, uses learning outcomes as well as usage data, allows the evaluation and prediction of the acquired skills, and contributes to a truly formative assessment.
Keywords:
Performance prediction · Machine learning · Gamified systems · Automatic assessment · Learning process
Póster:
Inteligencia Artificial para Juegos de Estrategia
Inteligencia Artificial para Juegos de Estrategia
Jorge Hernández Párraga
Tutores: Faraón Llorens Largo y Francisco J. Gallego Durán
Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Multimedia
Escuela Politécnica Superior
Universidad de Alicante
Junio de 2015
Resumen:
El trabajo desarrollado en este proyecto se basa en el diseño e implementación de una inteligencia artificial diseñada para juegos de género MOBA, juegos de estrategia en tiempo real, que se encuentran en auge en la actualidad.
Estudio y análisis de la toma de decisiones de una IA desarrollada para este género, basado en un análisis estadístico del entorno, utilizando la información obtenida mediante sensores y rangos, y utilizándola de forma no lineal.
Análisis de como podrá variar la inteligencia artificial en distintas partidas, aun dándose las mismas situaciones, con la posibilidad de modificar el estado interno en tiempo real para controlar el comportamiento, así como la toma de decisiones de nuestra inteligencia artificial.
Desarrollo de una interfaz donde será posible visualizar los cambios realizados, así como ajustarlos en función del usuario.
En último lugar, implementación de la IA, junto a su estudio realizado anteriormente, dentro de un minijuego. El minijuego fue realizado para el debug de la inteligencia artificial y observar su funcionamiento, con un panel de control para poder visualizar y analizar el estado de la IA además de realizar modificaciones para ajustar el funcionamiento de la misma a los fines requeridos.
Relatos desde los dos lados del cerebro
Relatos desde los dos lados del cerebro.
Una vida dedicada a la neurociencia
Michael S. Gazzaniga
Paidos
Planeta de Libros
http://www.planetadelibros.com/relatos-desde-los-dos-lados-del-cerebro-libro-197920.html
Enlaces de interés:
Página web personal
Edición original: Tales from Both Sides of the Brain (HarperCollinsPublishers)
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 146)
“Creo que, en la vida, las cosas simplemente suceden, y bastante después de que hayan ocurrido nos inventamos una historia para que todo parezca racional. A todos nos gustan las historias sencillas que dan a entender que los acontecimientos de la vida siguen una cadena causal. Sin embargo, la aleatoriedad está siempre presente.”
Sistema de Predicción para la Asistencia en el Seguimiento del Aprendizaje
Sistema de Predicción para la Asistencia en el Seguimiento del Aprendizaje
Carlos J. Villagrá-Arnedo, Francisco J. Gallego-Durán, Rafael Molina-Carmona y Faraón Llorens-Largo
Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad de Alicante
XXI Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI 2015)
Andorra La Vella, 8, 9 y 10 de Julio de 2015
La Salle Open University
http://jenui2015.uols.org
Acceso a las Actas
Resumen
El objetivo final de cualquier modelo docente es maximizar los resultados de aprendizaje de cada estudiante. A este objetivo, poco contribuye un proceso de enseñanza-aprendizaje de talla única, basado en una evaluación únicamente informativa, limitada a unos pocos aspectos y que se realiza al final del proceso, cuando ya no hay tiempo de reacción. Frente a esta situación, proponemos un modelo basado en una formación adaptativa, sustentado por un sistema de evaluación formativa, progresiva y predictiva, que permita detectar las carencias a tiempo y atenderlas de inmediato.
Nuestra aportación en este sentido es una herramienta automática y predictiva de apoyo a la evaluación, que permite a los profesores seguir el desarrollo formativo de los estudiantes y, al mismo tiempo, proporciona una autoevaluación que sirve para mejorar la percepción de progresión de los propios estudiantes. La herramienta parte de un sistema instruccional gamificado utilizado desde hace 6 años (PLMan), recolecta un conjunto de datos de uso de este sistema y realiza un análisis de los mismos mediante técnicas de Machine Learning. A partir de los resultados parciales de este análisis, obtenidos durante el período académico, es capaz de realizar una predicción del rendimiento del estudiante y una proyección de su progreso futuro, presentando los resultados a través de unas interfaces muy simples.
El sistema nos permite alcanzar un doble objetivo: por un lado, facilita al profesor una herramienta para realizar un seguimiento muy exhaustivo de la progresión de sus estudiantes sin que esto suponga un incremento importante de su carga de trabajo y, por otro lado, los estudiantes obtienen una retroalimentación inmediata de su progresión, lo que contribuye a su motivación y a la posibilidad de enmendar sus errores.
II Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
II Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego
Barcelona, 24 de junio de 2015
http://gaia.fdi.ucm.es/sites/cosecivi15
## Objetivos
Tras el éxito de la primera edición (CoSECiVi 2014) el II Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego, CoSECiVi 2015, avanza en su objetivo de convertirse en el primer foro científico para el intercambio de ideas y resultados sobre el diseño, la ingeniería y la teoría de la tecnología aplicada al entretenimiento en España. Esto incluye, por una parte, trabajo en inteligencia artificial, informática gráfica, ingeniería del software o interacción persona-computador aplicados a la creación de sistemas de entretenimiento digital, y, por otra, resultados de la aplicación de las tecnologías propias del entretenimiento digital a la enseñanza, la medicina, la comunicación o el arte.
CoSECiVi busca convertirse además en un punto de encuentro entre los grupos de investigación y la comunidad profesional de desarrolladores de videojuegos, y es por ello que este año será también un evento asociado a la feria de videojuegos Gamelab, que se celebra en Barcelona del 24 al 26 de junio, de forma que es posible realizar el registro conjunto a los dos eventos y participar así de estas dos visiones complementarias de la creación de videojuegos: la académica y la industrial.
Se invita a los investigadores y profesionales a enviar sus contribuciones
en el campo del entretenimiento digital, tanto trabajos de
investigación como desarrollos tecnológicos de aplicaciones reales
relacionados con los siguientes temas:
* Aspectos culturales del diseño de videojuegos
* Arte y entretenimiento
* Computación afectiva
* Diseño de sonido interactivo
* Edutainment
* Entretenimiento ubicuo
* Exergaming
* Física para videojuegos
* Generación procedimental de contenido
* Inteligencia Artificial para videojuegos
* Informática gráfica para videojuegos
* Metodologías paradigmas y herramientas para el desarrollo de aplicaciones
de entretenimiento
* Música y sonido
* Narración interactiva
* Videojuegos y salud
* Otras aplicaciones al desarrollo de videojuegos y software de entretenimiento
## Fechas importantes
18 de mayo: envío de artículos
5 de junio: notificaciones de aceptación/rechazo
12 de junio: versión definitiva
