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ALEKS es un sistema de evaluación y aprendizaje artificialmente inteligente, que utiliza macrodatos y aprendizaje automático. ALEKS aplica la teoría combinatoria y de procesos estocásticos al modelado y descripción empírica de dominios particulares del conocimiento (Álgebra 1, por ejemplo). ALEKS emplea Knowledge Space Theory (Teoría de los espacios de conocimiento) para determinar con precisión lo que cada estudiante sabe y lo que el estudiante está listo para aprender.
La teoría de los espacios de conocimiento es la culminación de una investigación teórica innovadora en ciencia matemática cognitiva realizada por el Dr. Jean-Claude Falmagne, fundador de ALEKS, en la Universidad de Nueva York y la Universidad de California, Irvine (UCI), y el Dr. Jean-Paul. Doignon, en la Universidad Libre de Bruselas. Desde entonces, se han publicado artículos científicos y libros sobre la teoría de los espacios de conocimiento. Cord Hockemeyer en la Universidad de Graz en Austria mantiene una base de datos bibliográfica. Esta es una breve lista de publicaciones recientes de científicos investigadores de ALEKS: publicaciones de ALEKS.
El Dr. Falmagne, que lidera un equipo de científicos cognitivos, matemáticos e ingenieros de software en la UCI, desarrolló la primera versión de ALEKS con una importante financiación de la National Science Foundation (Fundación Nacional para la Ciencia).
ALEKS se basa en los espacios de aprendizaje, un tipo de espacio de conocimiento, lo cual es una representación de un dominio de conocimiento (como Álgebra 1) como una estructura combinatoria que delinea las combinaciones de elementos de conocimiento (tipos de problemas en Álgebra, por ejemplo) que incluyen todos los niveles factibles de conocimiento de los individuos. El nivel de conocimiento del estudiante es el conjunto completo de problemas que el estudiante individual es capaz de resolver en cierto dominio de conocimiento. Por ejemplo, Álgebra 1 se considera un dominio de aproximadamente 400 a 500 tipos de problemas fundamentales, lo que da lugar a un espacio de conocimiento de unos cuantos billones de niveles de conocimiento empíricamente factibles. Es decir, cada estudiante de Álgebra 1 podría estar en cualquiera de unos cuantos billones de niveles de conocimiento factibles.
En ALEKS, la teoría matemáticamente rigurosa facilita el desarrollo de algoritmos computacionales para crear diagramas de espacios de conocimiento, los cuales permiten que el programa de aprendizaje investigue de manera exhaustiva billones de niveles de conocimiento potenciales para determinar el conocimiento preciso de cada estudiante sobre el tema y lo que ese estudiante individual ya está listo para aprender. Aun teniendo una gran cantidad de niveles de conocimiento en el espacio de conocimiento, la evaluación adaptativa en ALEKS es capaz de evaluar rápida y eficientemente el conocimiento del estudiante en particular después de que el estudiante haya únicamente respondido de 20 a 25 preguntas.
El resultado de una evaluación en ALEKS consiste en (i) la descripción precisa y completa de la competencia del estudiante individual en una materia en particular en la forma de un nivel de conocimiento que describe los tipos de problemas que ya domina, y (ii) los tipos de problemas que el estudiante individual ya está listo para aprender.