El n\u00famero de personas que utilizan el aprendizaje electr\u00f3nico (e-learning en ingl\u00e9s) est\u00e1 en constante crecimiento. El t\u00e9rmino e-learning se refiere al aprendizaje mediado por el uso de tecnolog\u00eda en contextos donde los educadores y los aprendices est\u00e1n distantes en espacio y\/o tiempo. El objetivo final del e-learning es mejorar la experiencia y pr\u00e1ctica de aprendizaje de los estudiantes.<\/p>\r\n
Hoy en d\u00eda, con el avance de la tecnolog\u00eda, es m\u00e1s apropiado referirse a sistemas y plataformas para la 'entrega' de e-learning en lugar de a herramientas de un solo prop\u00f3sito. Tales sistemas son el resultado de integrar diferentes herramientas de software capaces de construir un ecosistema donde se pueden explotar caminos de aprendizaje flexibles y adaptables. Un sistema de e-learning permite la gesti\u00f3n de procesos de aprendizaje y la gesti\u00f3n de cursos. Habilita evaluaciones de aprendizaje de estudiantes, construcci\u00f3n de informes como creaci\u00f3n y organizaci\u00f3n de contenido. Facilita la comunicaci\u00f3n entre profesores\/tutores y estudiantes. Entre los sistemas de e-learning m\u00e1s utilizados, est\u00e1n los Sistemas de Gesti\u00f3n de Aprendizaje (Learning Management System [LMS]) (por ejemplo, Moodle<\/a>, Edmodo<\/a>).<\/p>\r\n El acr\u00f3nimo LMS se refiere a una aplicaci\u00f3n basada en la web dise\u00f1ada para gestionar el proceso de aprendizaje de los aprendices1<\/sup> en diferentes niveles, de diferentes maneras y dominios. Por lo tanto, un LMS podr\u00eda definirse como un entorno de aprendizaje dentro del cual se implementan y gestionan actividades y herramientas de aprendizaje, contenido y evaluaci\u00f3n. Las interacciones estudiante-estudiante y\/o estudiante-educador tambi\u00e9n se implementan y gestionan dentro de este entorno. Adem\u00e1s, la definici\u00f3n de LMS incluye que son plataformas que generalmente pueden incluir sistemas completos de gesti\u00f3n de cursos, sistemas de gesti\u00f3n de contenido y portales2<\/sup>.<\/p>\r\n\r\n Con la llegada de la IA, la educaci\u00f3n, en general, y los LMS, en particular, se convierten en campos de aplicaci\u00f3n posibles y prometedores de esta fuerza revolucionaria3<\/sup>. Espec\u00edficamente, los LMS, gracias a las funcionalidades soportadas por la IA, representan una herramienta de aprendizaje renovada capaz de satisfacer dos de los rasgos fundamentales de la educaci\u00f3n del futuro: personalizaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n4<\/sup>. Es de esta combinaci\u00f3n de LMS e IA que surge el LMS Inteligente (SLMS) o LMS Inteligente.<\/p>\r\n Un SLMS eficiente presenta algoritmos que pueden proporcionar y recuperar informaci\u00f3n de tres grupos fundamentales de conocimiento: a) el estudiante b) la pedagog\u00eda y c) el dominio. Al adquirir informaci\u00f3n sobre las preferencias de los aprendices, sus estados emocionales, cognitivos, sus logros y objetivos, un SLMS puede implementar aquellas estrategias de ense\u00f1anza (b) que sean m\u00e1s efectivas (tipos espec\u00edficos de evaluaci\u00f3n, aprendizaje colaborativo, etc.) para que el aprendizaje sea m\u00e1s fruct\u00edfero dentro del dominio espec\u00edfico de conocimiento que se estudia (c): por ejemplo, teoremas de geometr\u00eda, operaciones matem\u00e1ticas, leyes de f\u00edsica, procedimientos de an\u00e1lisis de texto4<\/sup>.<\/p>\r\n Por lo tanto, un SLMS puede definirse como un sistema de aprendizaje capaz de adaptar<\/strong> los contenidos propuestos al estudiante calibr\u00e1ndolos al conocimiento y habilidades que este ha mostrado en tareas previas. De hecho, al adoptar un enfoque centrado en el estudiante, puede identificar, seguir y monitorear los caminos de estudiantes registrando sus patrones y estilos de aprendizaje. Refiri\u00e9ndose a la descripci\u00f3n dada por Fardinpour et al.5<\/sup>, un LMS inteligente proporciona al estudiante el camino de aprendizaje m\u00e1s efectivo y el contenido de aprendizaje m\u00e1s apropiado, a trav\u00e9s de automatizaci\u00f3n<\/strong>, la adaptaci\u00f3n<\/strong> de diferentes estrategias de ense\u00f1anza (andamiaje), y la generaci\u00f3n de informes<\/strong> y conocimiento<\/strong>. Tambi\u00e9n proporciona a los estudiantes la posibilidad de hacer seguimiento y monitorear su aprendizaje y objetivos de aprendizaje<\/strong>. Adem\u00e1s, aunque estas caracter\u00edsticas y herramientas permiten que el LMS opere de manera m\u00e1s inteligente, un SLMS debe proporcionar a los estudiantes la posibilidad de desactivar la IA que gestiona su camino, para tener acceso completo a todos los materiales de aprendizaje en el entorno de aprendizaje.<\/p>\r\n\r\n Cuando un SLMS funciona correctamente, varias herramientas soportadas por IA hacen posible realizar un sistema con las caracter\u00edsticas descritas anteriormente. Tales herramientas soportadas por IA se mueven transversalmente a lo largo de los tres grupos de conocimiento mencionados anteriormente, a los cuales los algoritmos de SLMS se refieren constantemente (estudiante, pedagog\u00eda, dominio).<\/p>\r\n\r\n Un chatbot es un software que simula y procesa conversaciones humanas (escritas o habladas). En el contexto de un SLMS, puede funcionar como un tutor virtual, capaz de responder a las preguntas de un estudiante sobre, por ejemplo, cursos de aprendizaje. El chatbot tambi\u00e9n es capaz de proporcionar sugerencias al estudiante, basadas en el an\u00e1lisis que el sistema hace de las actuaciones y interacciones previas6<\/sup>.<\/p>\r\n\r\n Estas y otras herramientas soportadas por IA4<\/sup> contribuyen a hacer de un SLMS una poderosa herramienta de aprendizaje y ense\u00f1anza que, en lugar de ser percibida como un sustituto del trabajo del profesor, se muestra como una herramienta capaz de \"aumentar\" los aspectos humanos de la ense\u00f1anza8<\/sup> y traer una serie de beneficios fundamentales a los procesos de aprendizaje y a los procesos de ense\u00f1anza.<\/p>\r\n Dado que un SLMS calibra los contenidos a las habilidades y nivel del estudiante, evita que este, en las diferentes fases de su camino, enfrente tareas que le aburran porque son demasiado simples, o que le frustren porque son demasiado complejas. Esto asegura que la motivaci\u00f3n y atenci\u00f3n del estudiante siempre est\u00e9n a un nivel alto y apropiado al nivel de dificultad de la tarea a abordar. Esta situaci\u00f3n tiene la consecuencia directa de reducir significativamente la tasa de abandono, ya que permite a los profesores detectar cualquier problema a tiempo e intervenir de manera oportuna, tan pronto como el estudiante muestre los primeros signos de dificultad.<\/p>\r\n Tal situaci\u00f3n, as\u00ed como situaciones de aprendizaje lineales (sin dificultades), pueden ser abordadas proponiendo a los estudiantes, a trav\u00e9s de las herramientas de SLMS, diferentes contenidos de conocimiento que ya est\u00e1n almacenados en las bases de datos del curso o son de proveedores de terceros. Esto resulta en un beneficio directo para el profesor, quien no tiene que crear nuevos materiales de ense\u00f1anza de vez en cuando, y puede usar el tiempo ahorrado en otras ocupaciones esenciales como refinar sus m\u00e9todos de ense\u00f1anza y\/o interactuar directamente con los estudiantes.<\/p>\r\n\r\n\r\n 1<\/sup> Kasim, N. N. M., & Khalid, F.<\/strong> (2016). Choosing the right learning management system (LMS) for the higher education institution context: A systematic review. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 11<\/em>(6), 55\u201360. https:\/\/doi.org\/10.3991\/ijet.v11i06.5646<\/a><\/p>\r\n 2<\/sup> Coates, H., James, R., & Baldwin, G.<\/strong> (2005). A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning. Tertiary Education and Management, 11<\/em>(1), 19\u201336. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11233-004-3567-8<\/p>\r\n 3<\/sup> Beck, J., Stern, M., & Haugsjaa, E.<\/strong> (1996). Applications of AI in education. Crossroads, 3<\/em>(1), 11\u201315. https:\/\/doi.org\/10.1145\/332148.332153<\/a><\/p>\r\n 4<\/sup> Rerhaye, L., Altun, D., Krauss, C., & M\u00fcller, C.<\/strong> (2021, July). Evaluation methods for an AI-supported learning management system: Quantifying and qualifying added values for teaching and learning. En C. Stephanidis & M. Antona (Eds.), Human-Computer Interaction. Theory and Practice<\/em> (pp. 394\u2013411). Springer, Cham. https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-78224-5_30<\/a><\/p>\r\n 5<\/sup> Fardinpour, A., Pedram, M. M., & B\u00fcrkle, M.<\/strong> (2014). Intelligent learning management systems: Definition, features and measurement of intelligence. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 12<\/em>(4), 19\u201331. https:\/\/doi.org\/10.4018\/ijdet.2014100102<\/a><\/p>\r\n 6<\/sup> HR Technologist.<\/strong> (2019). Emerging trends for AI in learning management systems<\/em>. https:\/\/www.hrtechnologist.com\/articles\/learning-development\/ai-in-learning-management-systems\/<\/p>\r\n 7<\/sup> Krauss, C., Salzmann, A., & Merceron, A.<\/strong> (2018, September). Branched learning paths for the recommendation of personalized sequences of course items. En DeLFI Workshops 2018<\/em> (pp. 43\u201350). https:\/\/ceur-ws.org\/Vol-2215\/paper5.pdf<\/a><\/p>\r\n 8<\/sup> Mavrikis, M., & Holmes, W.<\/strong> (2019). Intelligent learning environments: Design, usage and analytics for future schools. En C. Lewin & Y. Luckin (Eds.), Shaping future schools with digital technology<\/em> (pp. 57\u201373). Routledge. https:\/\/doi.org\/10.4324\/9781351117619-5<\/a><\/p>","rendered":" El n\u00famero de personas que utilizan el aprendizaje electr\u00f3nico (e-learning en ingl\u00e9s) est\u00e1 en constante crecimiento. El t\u00e9rmino e-learning se refiere al aprendizaje mediado por el uso de tecnolog\u00eda en contextos donde los educadores y los aprendices est\u00e1n distantes en espacio y\/o tiempo. El objetivo final del e-learning es mejorar la experiencia y pr\u00e1ctica de aprendizaje de los estudiantes.<\/p>\n Hoy en d\u00eda, con el avance de la tecnolog\u00eda, es m\u00e1s apropiado referirse a sistemas y plataformas para la ‘entrega’ de e-learning en lugar de a herramientas de un solo prop\u00f3sito. Tales sistemas son el resultado de integrar diferentes herramientas de software capaces de construir un ecosistema donde se pueden explotar caminos de aprendizaje flexibles y adaptables. Un sistema de e-learning permite la gesti\u00f3n de procesos de aprendizaje y la gesti\u00f3n de cursos. Habilita evaluaciones de aprendizaje de estudiantes, construcci\u00f3n de informes como creaci\u00f3n y organizaci\u00f3n de contenido. Facilita la comunicaci\u00f3n entre profesores\/tutores y estudiantes. Entre los sistemas de e-learning m\u00e1s utilizados, est\u00e1n los Sistemas de Gesti\u00f3n de Aprendizaje (Learning Management System [LMS]) (por ejemplo, Moodle<\/a>, Edmodo<\/a>).<\/p>\n El acr\u00f3nimo LMS se refiere a una aplicaci\u00f3n basada en la web dise\u00f1ada para gestionar el proceso de aprendizaje de los aprendices1<\/sup> en diferentes niveles, de diferentes maneras y dominios. Por lo tanto, un LMS podr\u00eda definirse como un entorno de aprendizaje dentro del cual se implementan y gestionan actividades y herramientas de aprendizaje, contenido y evaluaci\u00f3n. Las interacciones estudiante-estudiante y\/o estudiante-educador tambi\u00e9n se implementan y gestionan dentro de este entorno. Adem\u00e1s, la definici\u00f3n de LMS incluye que son plataformas que generalmente pueden incluir sistemas completos de gesti\u00f3n de cursos, sistemas de gesti\u00f3n de contenido y portales2<\/sup>.<\/p>\n Con la llegada de la IA, la educaci\u00f3n, en general, y los LMS, en particular, se convierten en campos de aplicaci\u00f3n posibles y prometedores de esta fuerza revolucionaria3<\/sup>. Espec\u00edficamente, los LMS, gracias a las funcionalidades soportadas por la IA, representan una herramienta de aprendizaje renovada capaz de satisfacer dos de los rasgos fundamentales de la educaci\u00f3n del futuro: personalizaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n4<\/sup>. Es de esta combinaci\u00f3n de LMS e IA que surge el LMS Inteligente (SLMS) o LMS Inteligente.<\/p>\n Un SLMS eficiente presenta algoritmos que pueden proporcionar y recuperar informaci\u00f3n de tres grupos fundamentales de conocimiento: a) el estudiante b) la pedagog\u00eda y c) el dominio. Al adquirir informaci\u00f3n sobre las preferencias de los aprendices, sus estados emocionales, cognitivos, sus logros y objetivos, un SLMS puede implementar aquellas estrategias de ense\u00f1anza (b) que sean m\u00e1s efectivas (tipos espec\u00edficos de evaluaci\u00f3n, aprendizaje colaborativo, etc.) para que el aprendizaje sea m\u00e1s fruct\u00edfero dentro del dominio espec\u00edfico de conocimiento que se estudia (c): por ejemplo, teoremas de geometr\u00eda, operaciones matem\u00e1ticas, leyes de f\u00edsica, procedimientos de an\u00e1lisis de texto4<\/sup>.<\/p>\n Por lo tanto, un SLMS puede definirse como un sistema de aprendizaje capaz de adaptar<\/strong> los contenidos propuestos al estudiante calibr\u00e1ndolos al conocimiento y habilidades que este ha mostrado en tareas previas. De hecho, al adoptar un enfoque centrado en el estudiante, puede identificar, seguir y monitorear los caminos de estudiantes registrando sus patrones y estilos de aprendizaje. Refiri\u00e9ndose a la descripci\u00f3n dada por Fardinpour et al.5<\/sup>, un LMS inteligente proporciona al estudiante el camino de aprendizaje m\u00e1s efectivo y el contenido de aprendizaje m\u00e1s apropiado, a trav\u00e9s de automatizaci\u00f3n<\/strong>, la adaptaci\u00f3n<\/strong> de diferentes estrategias de ense\u00f1anza (andamiaje), y la generaci\u00f3n de informes<\/strong> y conocimiento<\/strong>. Tambi\u00e9n proporciona a los estudiantes la posibilidad de hacer seguimiento y monitorear su aprendizaje y objetivos de aprendizaje<\/strong>. Adem\u00e1s, aunque estas caracter\u00edsticas y herramientas permiten que el LMS opere de manera m\u00e1s inteligente, un SLMS debe proporcionar a los estudiantes la posibilidad de desactivar la IA que gestiona su camino, para tener acceso completo a todos los materiales de aprendizaje en el entorno de aprendizaje.<\/p>\n Cuando un SLMS funciona correctamente, varias herramientas soportadas por IA hacen posible realizar un sistema con las caracter\u00edsticas descritas anteriormente. Tales herramientas soportadas por IA se mueven transversalmente a lo largo de los tres grupos de conocimiento mencionados anteriormente, a los cuales los algoritmos de SLMS se refieren constantemente (estudiante, pedagog\u00eda, dominio).<\/p>\n Un chatbot es un software que simula y procesa conversaciones humanas (escritas o habladas). En el contexto de un SLMS, puede funcionar como un tutor virtual, capaz de responder a las preguntas de un estudiante sobre, por ejemplo, cursos de aprendizaje. El chatbot tambi\u00e9n es capaz de proporcionar sugerencias al estudiante, basadas en el an\u00e1lisis que el sistema hace de las actuaciones y interacciones previas6<\/sup>.<\/p>\n La Anal\u00edtica de Aprendizaje \u2013datos relacionados con los detalles de las interacciones individuales de los aprendices en actividades de aprendizaje en l\u00ednea\u2013 permiten a los profesores monitorear el progreso y rendimiento de los estudiantes en profundidad. Gracias a ellos, el sistema puede implementar la activaci\u00f3n autom\u00e1tica de tareas educativas asistidas por computadora7<\/sup> para complementar las actividades de aquellos estudiantes que han mostrado d\u00e9ficit de rendimiento en tareas espec\u00edficas. Adem\u00e1s, puede proporcionar autom\u00e1ticamente sugerencias a los profesores sobre la dificultad de las tareas propuestas o la necesidad de complementarlas con contenido de aprendizaje adicional.<\/p>\n Estas y otras herramientas soportadas por IA4<\/sup> contribuyen a hacer de un SLMS una poderosa herramienta de aprendizaje y ense\u00f1anza que, en lugar de ser percibida como un sustituto del trabajo del profesor, se muestra como una herramienta capaz de \u00abaumentar\u00bb los aspectos humanos de la ense\u00f1anza8<\/sup> y traer una serie de beneficios fundamentales a los procesos de aprendizaje y a los procesos de ense\u00f1anza.<\/p>\n Dado que un SLMS calibra los contenidos a las habilidades y nivel del estudiante, evita que este, en las diferentes fases de su camino, enfrente tareas que le aburran porque son demasiado simples, o que le frustren porque son demasiado complejas. Esto asegura que la motivaci\u00f3n y atenci\u00f3n del estudiante siempre est\u00e9n a un nivel alto y apropiado al nivel de dificultad de la tarea a abordar. Esta situaci\u00f3n tiene la consecuencia directa de reducir significativamente la tasa de abandono, ya que permite a los profesores detectar cualquier problema a tiempo e intervenir de manera oportuna, tan pronto como el estudiante muestre los primeros signos de dificultad.<\/p>\n Tal situaci\u00f3n, as\u00ed como situaciones de aprendizaje lineales (sin dificultades), pueden ser abordadas proponiendo a los estudiantes, a trav\u00e9s de las herramientas de SLMS, diferentes contenidos de conocimiento que ya est\u00e1n almacenados en las bases de datos del curso o son de proveedores de terceros. Esto resulta en un beneficio directo para el profesor, quien no tiene que crear nuevos materiales de ense\u00f1anza de vez en cuando, y puede usar el tiempo ahorrado en otras ocupaciones esenciales como refinar sus m\u00e9todos de ense\u00f1anza y\/o interactuar directamente con los estudiantes.<\/p>\n 1<\/sup> Kasim, N. N. M., & Khalid, F.<\/strong> (2016). Choosing the right learning management system (LMS) for the higher education institution context: A systematic review. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 11<\/em>(6), 55\u201360. https:\/\/doi.org\/10.3991\/ijet.v11i06.5646<\/a><\/p>\n 2<\/sup> Coates, H., James, R., & Baldwin, G.<\/strong> (2005). A critical examination of the effects of learning management systems on university teaching and learning. Tertiary Education and Management, 11<\/em>(1), 19\u201336. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11233-004-3567-8<\/p>\n 3<\/sup> Beck, J., Stern, M., & Haugsjaa, E.<\/strong> (1996). Applications of AI in education. Crossroads, 3<\/em>(1), 11\u201315. https:\/\/doi.org\/10.1145\/332148.332153<\/a><\/p>\n 4<\/sup> Rerhaye, L., Altun, D., Krauss, C., & M\u00fcller, C.<\/strong> (2021, July). Evaluation methods for an AI-supported learning management system: Quantifying and qualifying added values for teaching and learning. En C. Stephanidis & M. Antona (Eds.), Human-Computer Interaction. Theory and Practice<\/em> (pp. 394\u2013411). Springer, Cham. https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-78224-5_30<\/a><\/p>\n 5<\/sup> Fardinpour, A., Pedram, M. M., & B\u00fcrkle, M.<\/strong> (2014). Intelligent learning management systems: Definition, features and measurement of intelligence. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 12<\/em>(4), 19\u201331. https:\/\/doi.org\/10.4018\/ijdet.2014100102<\/a><\/p>\n 6<\/sup> HR Technologist.<\/strong> (2019). Emerging trends for AI in learning management systems<\/em>. https:\/\/www.hrtechnologist.com\/articles\/learning-development\/ai-in-learning-management-systems\/<\/p>\n 7<\/sup> Krauss, C., Salzmann, A., & Merceron, A.<\/strong> (2018, September). Branched learning paths for the recommendation of personalized sequences of course items. En DeLFI Workshops 2018<\/em> (pp. 43\u201350). https:\/\/ceur-ws.org\/Vol-2215\/paper5.pdf<\/a><\/p>\n 8<\/sup> Mavrikis, M., & Holmes, W.<\/strong> (2019). Intelligent learning environments: Design, usage and analytics for future schools. En C. Lewin & Y. Luckin (Eds.), Shaping future schools with digital technology<\/em> (pp. 57\u201373). 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Algunos ejemplos de funcionalidades soportadas por IA en el contexto de un SLMS<\/h3>\r\n
Chatbots soportados por IA como tutores virtuales<\/h3>\r\n
Anal\u00edtica de Aprendizaje<\/h3>\r\nLa Anal\u00edtica de Aprendizaje \u2013datos relacionados con los detalles de las interacciones individuales de los aprendices en actividades de aprendizaje en l\u00ednea\u2013 permiten a los profesores monitorear el progreso y rendimiento de los estudiantes en profundidad. Gracias a ellos, el sistema puede implementar la activaci\u00f3n autom\u00e1tica de tareas educativas asistidas por computadora7<\/sup> para complementar las actividades de aquellos estudiantes que han mostrado d\u00e9ficit de rendimiento en tareas espec\u00edficas. Adem\u00e1s, puede proporcionar autom\u00e1ticamente sugerencias a los profesores sobre la dificultad de las tareas propuestas o la necesidad de complementarlas con contenido de aprendizaje adicional.\r\n
Beneficios para estudiantes y profesores<\/h3>\r\n
\r\nAprendizaje electr\u00f3nico y Sistemas de Gesti\u00f3n de Aprendizaje (LMS)<\/h3>\n
LMS y IA: el LMS Inteligente<\/h3>\n
Algunos ejemplos de funcionalidades soportadas por IA en el contexto de un SLMS<\/h3>\n
Chatbots soportados por IA como tutores virtuales<\/h3>\n
Anal\u00edtica de Aprendizaje<\/h3>\n
Beneficios para estudiantes y profesores<\/h3>\n
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