Tutor cognitivo

Un tutor cognitivo es un tipo particular de sistema de tutoría inteligente que utiliza un modelo cognitivo para proporcionar retroalimentación a los estudiantes mientras resuelven problemas. Esta retroalimentación informará inmediatamente a los estudiantes sobre la corrección o incorrección de sus acciones en la interfaz del tutor; sin embargo, los tutores cognitivos también tienen la capacidad de proporcionar sugerencias e instrucciones sensibles al contexto para guiar a los estudiantes hacia los próximos pasos razonables.

Introducción

El nombre de Cognitive Tutor® ahora generalmente se refiere a un tipo particular de sistema de tutoría inteligente producido por Carnegie Learning para matemáticas de secundaria basado en la teoría de la cognición humana ACT-R de John Anderson.. Sin embargo, los tutores cognitivos se desarrollaron originalmente para probar la teoría ACT-R con fines de investigación desde principios de la década de 1980 y también se desarrollan para otras áreas y materias como la programación informática y las ciencias. Los tutores cognitivos se pueden implementar en las aulas como parte del aprendizaje combinado que combina actividades de libros de texto y software.

Los programas Cognitive Tutor utilizan modelos cognitivos y se basan en el rastreo de modelos y el rastreo de conocimientos. El rastreo de modelos significa que el tutor cognitivo verifica cada acción realizada por los estudiantes, como ingresar un valor o hacer clic en un botón, mientras que el rastreo de conocimientos se utiliza para calcular las habilidades requeridas que los estudiantes aprendieron midiéndolas en un gráfico de barras llamado Skillometer. El rastreo de modelos y el rastreo de conocimientos se utilizan esencialmente para monitorear la experiencia de los estudiantes. progreso del aprendizaje, guiar a los estudiantes por el camino correcto hacia la resolución de problemas y brindar retroalimentación.

El Instituto de Ciencias de la Educación publicó varios informes sobre la eficacia de Carnegie Cognitive Tutor®. Un informe de 2013 concluyó que Carnegie Learning Curricula y Cognitive Tutor® tenían efectos mixtos en el rendimiento en matemáticas de los estudiantes de secundaria. El informe identificó 27 estudios que investigan la eficacia de Cognitive Tutor ® y la conclusión se basa en 6 estudios que cumplen con los estándares de What Works Clearinghouse. Entre los 6 estudios incluidos, 5 de ellos muestran un efecto positivo intermedio a significativo, mientras que 1 estudio muestra un efecto negativo estadísticamente significativo. Otro informe publicado por el Instituto de Ciencias de la Educación en 2009 encontró que Cognitive Tutor® Algebra I tiene efectos potencialmente positivos en el rendimiento en matemáticas según solo 1 estudio de 14 estudios que cumple con los estándares de What Works Clearinghouse. Debe entenderse que los estándares de What Works Clearinghouse requieren un número relativamente grande de participantes, verdaderas asignaciones aleatorias a los grupos y un grupo de control que no reciba tratamiento o reciba un tratamiento diferente. Estas condiciones experimentales son difíciles de cumplir en las escuelas y, por lo tanto, sólo un pequeño porcentaje de los estudios en educación cumplen con los estándares de este centro de intercambio de información, aunque todavía puedan ser valiosos.

Fundamentos teóricos

Arquitectura de cuatro componentes

Los sistemas de tutoría inteligentes (ITS) tienen una arquitectura de cuatro componentes: un modelo de dominio, un modelo de estudiante, un modelo de tutoría y un componente de interfaz.

El modelo de dominio contiene las reglas, conceptos y conocimientos relacionados con el dominio que se va a aprender. Ayuda a evaluar las habilidades de los estudiantes. rendimiento y detectar los estudiantes' errores estableciendo un estándar de experiencia en el dominio.

Se espera que el modelo de estudiante, el componente central de un ITS, contenga conocimiento sobre los estudiantes: sus estados cognitivos y afectivos, y su progreso a medida que aprenden. La función del modelo de estudiante es triple: recopilar datos del estudiante y sobre él, representar el conocimiento y el proceso de aprendizaje del estudiante, y realizar diagnósticos del conocimiento del estudiante y seleccionar estrategias pedagógicas óptimas.

El modelo de tutoría utiliza los datos obtenidos del modelo de dominio y del modelo de estudiante para tomar decisiones sobre estrategias de tutoría, como si intervenir o no, o cuándo y cómo intervenir. Las funciones del modelo de tutoría incluyen la impartición de instrucción y la planificación de contenidos.

El componente de interfaz refleja las decisiones tomadas por el modelo de tutoría en diferentes formas, como diálogos socráticos, comentarios y sugerencias. Los estudiantes interactúan con el tutor a través de la interfaz de aprendizaje, también conocida como comunicación. La interfaz proporciona elementos de conocimiento del dominio.

Modelo cognitivo

Un modelo cognitivo intenta modelar el dominio del conocimiento de la misma manera que el conocimiento se representa en la mente humana. El modelo cognitivo permite que los sistemas de tutoría inteligentes respondan a situaciones de resolución de problemas como lo haría el alumno. Un sistema de tutoría que adopta un modelo cognitivo se denomina tutor cognitivo.

El modelo cognitivo es un sistema experto que alberga multitud de soluciones a los problemas presentados a los estudiantes. El modelo cognitivo se utiliza para rastrear la solución de cada estudiante a través de problemas complejos, lo que permite al tutor brindar comentarios y consejos paso a paso, y mantener un modelo específico del conocimiento del estudiante basado en el desempeño del estudiante..

Tutores cognitivos

Los tutores cognitivos brindan orientación paso a paso a medida que el alumno desarrolla una habilidad compleja de resolución de problemas a través de la práctica. Normalmente, los tutores cognitivos brindan formas de apoyo tales como: (a) un entorno de resolución de problemas diseñado de manera rica y con un "pensamiento visible"; (b) retroalimentación paso a paso sobre el desempeño de los estudiantes; (c) mensajes de retroalimentación específicos de errores; (d) sugerencias del siguiente paso específicas del contexto a petición del estudiante, y (e) selección individualizada de problemas.

Los tutores cognitivos realizan dos de las principales tareas características de la tutoría humana: (1) monitorean el desempeño del estudiante y brindan instrucción individual específica del contexto, y (2) monitorean el aprendizaje del estudiante y seleccionan actividades de resolución de problemas.

Para monitorear el aprendizaje del estudiante se utilizan tanto el modelo cognitivo como dos algoritmos subyacentes, el rastreo de modelos y el rastreo de conocimientos. En el rastreo de modelos, el tutor cognitivo utiliza el modelo cognitivo en problemas complejos para seguir el camino individual del estudiante y proporcionar comentarios rápidos y precisos y consejos específicos del contexto. En el seguimiento del conocimiento, el tutor cognitivo utiliza un método bayesiano simple para evaluar el conocimiento del estudiante y utiliza este modelo de estudiante para seleccionar problemas apropiados para cada estudiante.

Arquitectura cognitiva

El desarrollo del tutor cognitivo está guiado por la arquitectura cognitiva ACT-R, que especifica el marco subyacente que desarrolla el modelo cognitivo o componente experto de un tutor cognitivo.

ACT-R, miembro de la familia ACT, es la arquitectura cognitiva más reciente, dedicada principalmente a modelar el comportamiento humano. ACT-R incluye una memoria declarativa de conocimiento fáctico y una memoria procedimental de reglas de producción. La arquitectura funciona haciendo coincidir producciones sobre percepciones y hechos, mediadas por los niveles de activación de valores reales de los objetos, y ejecutándolas para afectar el entorno o alterar la memoria declarativa. ACT-R se ha utilizado para modelar aspectos psicológicos como la memoria, la atención, el razonamiento, la resolución de problemas y el procesamiento del lenguaje.

Aplicación y utilización

Las primeras aplicaciones de tutores cognitivos en el mundo real fueron un tutor de prueba de geometría utilizado por estudiantes de secundaria y un minicurso de Ciencias de la Computación en la Universidad Carnegie Mellon utilizando el tutor LISP con estudiantes universitarios.

Desde entonces, los tutores cognitivos se han utilizado en una variedad de escenarios, y algunas organizaciones han desarrollado sus propios programas de tutores cognitivos. Estos programas se han utilizado con estudiantes desde la escuela primaria hasta el nivel universitario, aunque principalmente en las áreas temáticas de programación informática, matemáticas y ciencias.

Una de las primeras organizaciones en desarrollar un sistema para su uso dentro del sistema escolar fue el Centro PACT de la Universidad Carnegie Mellon. Su objetivo era "... desarrollar sistemas que brinden asistencia individualizada a los estudiantes mientras trabajan en problemas desafiantes del mundo real en dominios complejos como programación de computadoras, álgebra y geometría". El producto de mayor éxito de PACT fue el curso Álgebra Tutor Cognitiva. Creado originalmente a principios de la década de 1990, este curso se utilizaba en 75 escuelas de los EE. UU. en 1999, y luego su empresa derivada, Carnegie Learning, ahora ofrece tutores a más de 1400 escuelas en los EE. UU.

Se ha demostrado que el Tutor Cognitivo Carnegie Mellon aumenta el nivel de motivación de los estudiantes. puntajes de exámenes de matemáticas en las aulas de la escuela secundaria y la escuela intermedia, y su curso de Álgebra fue designado uno de los cinco planes de estudio ejemplares para matemáticas K-12 impartidos por el Departamento de Educación de EE. UU. El Centro PACT llevó a cabo varios proyectos de investigación para utilizar el tutor cognitivo para cursos de Excel y desarrollar un sistema de tutoría inteligente para la escritura de expresiones de álgebra, llamado Ms. Lindquist. Además, en 2005, Carnegie Learning lanzó Bridge to Algebra, un producto destinado a escuelas intermedias que se puso a prueba en más de 100 escuelas.

Se sigue utilizando software de tutoría cognitiva. Según un artículo de Business Insider Report, Ken Koedinger, profesor de psicología y interacción persona-computadora en la Universidad Carnegie Mellon, describe cómo los profesores pueden integrar software de tutoría cognitiva en el aula. Sugiere que los profesores lo utilicen en un entorno de laboratorio de informática o durante las clases. Los tutores cognitivos pueden comprender las muchas formas en que un estudiante podría responder a un problema y luego ayudarlo en el momento exacto en que la ayuda es necesaria. Además, el tutor cognitivo puede personalizar ejercicios específicos según las necesidades del estudiante.

Limitaciones

En este momento no está claro si Cognitive Tutor® es eficaz para mejorar el rendimiento de los estudiantes. Cognitive Tutor® ha tenido cierto éxito comercial; sin embargo, puede haber limitaciones inherentes a su diseño y la naturaleza de los sistemas de tutoría inteligentes. La siguiente sección analiza las limitaciones de Cognitive Tutor® que también pueden aplicarse a otros sistemas de tutoría inteligentes.

Plan de estudios

En este momento, crear un Cognitive Tutor® para todas las áreas temáticas no es práctico ni económico. Cognitive Tutor® se ha utilizado con éxito, pero aún se limita a la enseñanza de álgebra, programación de computadoras y geometría porque estas áreas temáticas tienen un equilibrio óptimo entre reglas de producción, complejidad y máximo beneficio para el alumno.

El enfoque del desarrollo de Cognitive Tutor® ha sido el diseño del software para enseñar reglas de producción específicas y no el desarrollo de contenido curricular. A pesar de muchos años de pruebas, mejoras y el potencial para avanzar en los objetivos de aprendizaje, los creadores continúan dependiendo principalmente de fuentes externas para la dirección curricular.

Diseño

La complejidad del software Cognitive Tutor® requiere que los diseñadores dediquen cientos de horas por hora de instrucción para crear el programa. A pesar del tiempo invertido, los desafíos asociados con la satisfacción de las necesidades del alumno dentro de las limitaciones del diseño a menudo resultan en compromisos en la flexibilidad y la fidelidad cognitiva.

La practicidad dicta que los diseñadores deben elegir entre un conjunto discreto de métodos para enseñar y apoyar a los alumnos. Las opciones limitadas de métodos, indicaciones y sugerencias pueden ser eficaces para ayudar a algunos alumnos, pero pueden entrar en conflicto con los métodos que ya utilizan otros. Además, es posible que los alumnos utilicen el sistema de indicaciones y sugerencias para acceder a las respuestas prematuramente, avanzando así en los ejercicios, lo que puede provocar que no cumplan los objetivos de aprendizaje.

Modelo

El modelo cognitivo que inspiró Cognitive Tutor® se basa en suposiciones sobre cómo se produce el aprendizaje, lo que dicta los métodos de instrucción elegidos, como sugerencias, instrucciones y tiempos de las indicaciones de la tutoría. Dadas estas suposiciones y los métodos limitados de presentación, Cognitive Tutor® puede no tener en cuenta las formas flexibles, complejas y diversas en que los humanos crean conocimiento. Los tutores humanos superan a Cognitive Tutor® al proporcionar un mayor nivel de capacidad de respuesta a los errores de los estudiantes. Son capaces de proporcionar retroalimentación y apoyo más efectivos a los alumnos que Cognitive Tutor®, lo que indica que el modelo cognitivo aún puede estar incompleto.