AMBIENTE INTELIGENTE DISTRIBUIDO DE APRENDIZAJE: INTEGRACIÓN DE ITS Y CSCL POR MEDIO DE AGENTES PEDAGÓGICOS
En este artículo se describe inicialmente el marco teórico de referencia enmarcado en los Ambientes Inteligentes Distribuidos de Aprendizaje (DILE), Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS), Ambientes Colaborativos de Aprendizaje Apoyados en Computador (CSCL) y Sistemas Multiagente (MAS) Pedagógicos;...
- Autores:
-
Ovalle, Demetrio Arturo
Jiménez, Jovani Alberto
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/4662
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4662
https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/162
- Palabra clave:
- ambientes inteligentes distribuidos de aprendizaje
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inteligencia artificial en educación. Keywords
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En este artículo se describe inicialmente el marco teórico de referencia enmarcado en los Ambientes Inteligentes Distribuidos de Aprendizaje (DILE), Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS), Ambientes Colaborativos de Aprendizaje Apoyados en Computador (CSCL) y Sistemas Multiagente (MAS) Pedagógicos; para luego presentar el Ambiente Multiagente de Enseñanza/Aprendizaje ALLEGRO. Además de integrar las anteriores áreas de investigación de la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI), ALLEGRO fundamenta su paradigma instruccional en tres modelos pedagógicos: el conductismo, el cognitivismo (cognición distribuida y aprendizaje basado en problemas) y la teoría histórico-social. La validación fue realizada con diversos casos de estudio en el dominio de gráfica digital para cursos de postgrado en arquitectura.Abstract: In this article we start describing the theory inside the Distributed Intelligent Learning Environment (DILE), Intelligent Tutorial Systems (ITS), Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL), and MultiAgent Pedagogical Systems (MAS); therefore, we can present the Multi-Agent Teaching/Learning systemcalled ALLEGRO. Besides of putting all the areas mentioned and those regarding the research of Distributed Artificial Intelligence (DAI) together, ALLEGRO fundaments its instructional paradigm in three pedagogical models: conductive, cognitive (distributed cognition and problem-based learning) and the social-historical theory. The validation was made through studying different cases handling digital graphics for graduate courses on Architecture majoring. |
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Además de integrar las anteriores áreas de investigación de la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI), ALLEGRO fundamenta su paradigma instruccional en tres modelos pedagógicos: el conductismo, el cognitivismo (cognición distribuida y aprendizaje basado en problemas) y la teoría histórico-social. La validación fue realizada con diversos casos de estudio en el dominio de gráfica digital para cursos de postgrado en arquitectura.Abstract: In this article we start describing the theory inside the Distributed Intelligent Learning Environment (DILE), Intelligent Tutorial Systems (ITS), Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL), and MultiAgent Pedagogical Systems (MAS); therefore, we can present the Multi-Agent Teaching/Learning systemcalled ALLEGRO. Besides of putting all the areas mentioned and those regarding the research of Distributed Artificial Intelligence (DAI) together, ALLEGRO fundaments its instructional paradigm in three pedagogical models: conductive, cognitive (distributed cognition and problem-based learning) and the social-historical theory. The validation was made through studying different cases handling digital graphics for graduate courses on Architecture majoring.En este artículo se describe inicialmente el marco teórico de referencia enmarcado en los Ambientes Inteligentes Distribuidos de Aprendizaje (DILE), Sistemas Tutoriales Inteligentes (ITS), Ambientes Colaborativos de Aprendizaje Apoyados en Computador (CSCL) y Sistemas Multiagente (MAS) Pedagógicos; para luego presentar el Ambiente Multiagente de Enseñanza/Aprendizaje ALLEGRO. Además de integrar las anteriores áreas de investigación de la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI), ALLEGRO fundamenta su paradigma instruccional en tres modelos pedagógicos: el conductismo, el cognitivismo (cognición distribuida y aprendizaje basado en problemas) y la teoría histórico-social. La validación fue realizada con diversos casos de estudio en el dominio de gráfica digital para cursos de postgrado en arquitectura.Abstract: In this article we start describing the theory inside the Distributed Intelligent Learning Environment (DILE), Intelligent Tutorial Systems (ITS), Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL), and MultiAgent Pedagogical Systems (MAS); therefore, we can present the Multi-Agent Teaching/Learning systemcalled ALLEGRO. Besides of putting all the areas mentioned and those regarding the research of Distributed Artificial Intelligence (DAI) together, ALLEGRO fundaments its instructional paradigm in three pedagogical models: conductive, cognitive (distributed cognition and problem-based learning) and the social-historical theory. The validation was made through studying different cases handling digital graphics for graduate courses on Architecture majoring.application/pdfengFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2013https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/162ambientes inteligentes distribuidos de aprendizajesistemas tutoriales inteligentesambientes colaborativos de aprendizaje apoyados en computadorsistemas multiagentes pedagógicosinteligencia artificial en educación. 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