Designing Pedagogic Conversational Agents through Data Analysis (2020)
Los Agentes Conversacionales Pedagógicos son sistemas informáticos que facilitan la enseñanza a los estudiantes y un recurso de apoyo para los profesores haciendo el proceso de enseñanza más agradable. El objetivo es mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Actualmente, hay muchos agentes que se implementan en múltiples dominios de conocimiento. En nuestro trabajo previo se publicó una metodología para diseñar agentes. Con esta metodología se diseñó el agente Dr. Roland, el primer agente conversacional para Educación Infantil. En este artículo, se propone el uso de técnicas de análisis de datos para mejorar el diseño de Dr. Roland. Se implementan dos técnicas nuevas: KDDIAE, aplicación de KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos) a los Datos de Interacción entre Agentes y Estudiantes, y BIDAE (uso de Análitica de Datos para obtener información de la interacción entre Agentes y Estudiantes). El uso de KDDIAE y BIDAE prueba la existencia de la fructífera relación que puede darse entre analítica de aprendizaje y diseño de aprendizaje. Los niños que inicialmente no saben cómo resolver un ejercicio, después de recibir ayuda son capaces de comprender el ejercicio y solucionarlo à (Diseño de Aprendizaje) Un agente para niños pequeños debería poder proporcionar ayuda. Además, la ayuda debería ser entretenida y adaptada a las características de los niños; o (Análitica de Aprendizaje) Los niños pequeños usan más la interacción por voz à (Diseño de Aprendizaje) Una interfaz de agente para niños pequeños debe incorporar la posibilidad de interactuar por voz. En este artículo se proporciona una lista completa que relaciona análitica y diseño de aprendizaje para cualquier investigador que pueda estar interesado en APC. 72 niños pudieron usar el agente mejorado Dr. Roland al implementar las reglas.  Reportaron un 100 % de satisfacción, ya que todos disfrutaron de la interacción con el agente.