22.7: Sistemas Inteligentes de Tutoría

Los sistemas inteligentes de tutoría intentan imitar al “instructor perfecto”. Los requisitos básicos de un sistema de tutoría inteligente incluyen la capacidad de:

• modelar al alumno
• rastrear malentendidos
• generar respuestas apropiadas.

Ninguno de estos requisitos básicos se ha resuelto a la perfección.

Si bien es posible incorporar uno o dos modelos de aprendizaje estudiantil en una aplicación de capacitación basada en computadora, un modelo fijo no representa inteligencia. ¿Cómo se puede modelar a un estudiante “típico” cuando los estudiantes y sus preferencias de aprendizaje son tan diversas? No es suficiente simplemente categorizar a los estudiantes en uno de dos tipos y luego crear dos formas para que los estudiantes aprendan el material. Esta ha sido la premisa en algunos sistemas de tutoría “inteligentes”. Un factor compuesto es que las preferencias del alumno varían según la situación y el material que se enseñe. No es práctico crear una estrategia de enseñanza diferente para cada individuo. Consulte el Capítulo 20, Estrategias de aprendizaje, para obtener más información sobre los estilos de aprendizaje.

Si bien los sistemas inteligentes de tutoría deben ser adaptables, basados en los éxitos y fracasos previos del alumno, es un objetivo desafiante. Es sencillo registrar dónde cometen errores los alumnos, pero un reto saber cuándo hay un malentendido, qué lo causó, y qué hacer al respecto. En cierto sentido, la computadora tendría que ser capaz de leer la mente de cada alumno.

Generar la respuesta adecuada sería difícil aunque se atendieran las dos primeras necesidades. ¿Cómo puede un diseñador determinar todas las posibilidades de respuesta? Toda posibilidad debe basarse en una regla conocida. Los sistemas inteligentes de tutoría pueden y deben tener respuestas a malentendidos esperados pero esto se limita, en el mejor de los casos, a los problemas finitos expresados.

Hay algunos excelentes sistemas inteligentes de tutoría disponibles. Sin embargo, estos tienden a ser intensivos en mano de obra y costosos de desarrollar. Si bien el potencial de los sistemas inteligentes de tutoría es emocionante, la realidad es que aún queda mucha investigación por hacer. En otras palabras, los instructores no necesitan preocuparse por ser reemplazados por un sistema de tutoría inteligente. Dado el estado actual de la tecnología, se puede argumentar que las aplicaciones multimedia instructivas bien diseñadas son esencialmente las mismas desde la perspectiva de un estudiante.