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capítulo vtll los entornos virtuales de aprendizaje basados en sistemas de emulación socio-cognitiva por caries monereo y margarida romero 1 antecedentes e impacto educativo y social de la emulación informática 1.1 en ar simular modelar el pensamiento humano dios es al hombre como el hombre es al ordenador más allá de su grandi locuencia la frase integra dos ideas fundamentales que justifican la presencia de este capitulo en este libro la primera reconoce el interés inmemorial de la humanidad por crear entes artificiales capaces de reproducir algunas de sus fun ciones psicológicas y ayudarle en sus tareas el golern del que nos habla la mito logía judía y tambíén la biblia un ser creado a partir de materia inanimada repre sentaría el primer robot que como suele ocurrir en la épica narrativa finalmente se revela contra su creador de manera similar a como adán en el génesis se revela contra yavé su creador en el siglo xxi ordenadores y programas en es peciallas aplicaciones realizadas desde el ámbito de la inteligencia artificial la constituyen un golem renovado capaz de amplificar complementar o sustituir algunas de las funciones que consideramos más humanas las funciones cogniti vas y metacognitivas la segunda idea subraya un aspecto en parte ya tratado en los primeros ca pítulos de esta obra toda tecnología supone una cierta metáfora de las concep ciones epistemológicas del ser humano en cada perrada histórico en estos momentos la más clara expresión de cómo pensamos que son los ordenadores conectados en redes que pueden procesar en paralelo todo tipo de códigos y que permiten la comunicación a un nivel planetario la red telemática se convierte de este modo en la metáfora metacognitiva hegemónica en la actualidad y el auge de conceptos y dispositivos como los de carga y distribución cognitiva memorias externas e internas redes semánticas e hipertextos conexionismo y procesa miento en paralelo sociedad-red etc etc debe interpretarse desde esa con cepción dominante © ediciones morata s l

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los entornos virtales de aprendizaje basados en sistemas de emulación 195 a partir de este supuesto surgen en las tres últimas décadas múltiples desa rrollos teóricos investigaciones y aplicaciones que tratan de emular simular y/o modelar alguno de los componentes del sistema cognitivo su sistema de repre sentación mapas mentales su sistema de reconocimiento perceptivo vista/oído artificiales su cableado· neurológico conexionismo sus funciones de decisión algorítmicos y heurísticos en fonna de cadenas if-therf su evolución bioquími ca algoritmos genéticos etc esta evolución sin embargo parece haberse estancado en los últimos años y las promesas de la la más allá de la modeliza ción de procesos cognitivos simples en dominios muy específicos mediante sis temas expertos o a través de robots capaces de desplazarse en espacios peque ños no se han visto satisfechas ni siquiera un hecho tan publicitado por los medios de comunicación como fue la victoria en 1996 del ordenador deepblue sobre el entonces campeón del mundo de ajedrez garry kasparov cambió esa tendencia de hecho se produjo una reacción opuesta el ajedrez ya no era ese juego privativo de mentes privilegiadas sino un mero sistema de reglas algorít micas que una memoria artificial podía computar alorich 2004 es especialmente cáustico cuando compara muchas de las aplicaciones pseudointeligentes existentes con los populares restaurantes tast tood no se preocupan de la salud de sus clientes léase de su aprendizaje pro fundo y significativo ofrecen la misma comida en cualquier ciudad o país léase falta de sensibilidad contextual la decoración vestuario ambiente e incluso las expresiones son las mismas en cualquier lugar en que te encuentres falta de per sonalización los menús son fáciles de consumir y no necesitan cubiertos el aprendíz como receptor pasivo reducen constantemente el tiempo de espera de los usuarios facilidad en lugar de exigencia automatizan al máximo los procesos de producción de comida cantidad frente a calidad de lo que se enseña y refuer zan el consumo individual aprendizaje solipsista frente al trabajo en equipo sin embargo y a pesar de este oscuro panorama existen indicios de que algo está cambiando en el terreno de los sistemas de emulación y simulación socio-cognitiva con la aparición de los primeros trabajos sobre colaboración mediada por ordenador y el acelerado desarrollo de programas que favorecen el trabajo en equipo las concepciones que sitúan los mecanismos sociales de inter jdción como los principales elementos explicativos del aprendi~8jª humano están empezando a generar un creciente debate sobre la inutilidad de simular conductas humanas individuales y estereotipadas a través de sistemas que no contemplan la interactividad como un elemento sustancial del aprendizaje huma no explicativo en buena medidad de las diferencias individuales esta contestación de manera lenta pero pujante que pensamos es irreversi ble está afectando al corazón mismo de los clásicos desarrollos de la la donde tiene su feudo y sienta sus bases la psicología cognitivo-conductual a continua ción revisaremos algunos de los principales hitos de esta evolución 1.2 antecedentes de los heurísticos a la cognición situada existe unanimidad en considerar a alan neweu y herbert simon 1972 como precursores de los sistemas de emulación cognitiva en general y de los sistemas expertos en particular ambos desarrollaron un programa el general problem © ediciones morata s lo

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196 psicología de la educación virtual solver que constaba de algunas reglas heurísticas generales que podían apli carse con éxito a la resolución de problemas del tipo torres de hanoi básica mente el sistema reconocía todas las posiciones posibles del juego previamente programadas y mediante cadenas lógicas del tipo if-then si-entonces daba la respuesta adecuada a cada nueva posición de hecho esta propuesta pionera ya contaba con los tres elementos bási cos de un sistema experto una base de conocimientos las posibles posiciones del juego un sistema de reglas que producen respuestas que acortan el espa cio del problema y aproximan a su solución final motor de inferencia y una base de datos en la que se va almacenando cada decisión tomada y el estado actual en el que se halla el problema base de hechos las reglas del programa de newell y simon 1972 eran sin embargo poco transferibles a problemas más complejos con un mayor número de alternativas a considerar como podría ser realizar un diagnóstico clínico o pilotar un avión algunos investigadores como edward feigenbaum feigenbaum y feldman 1963 deciden adoptar otro enfoque y en lugar de tratar de modelizar el razonamiento general de los seres humanos se centran en recopilar y organizar los conoci mientos que tienen los expertos en un dominio específico de su competencia esta nueva perspectiva supone el nacimiento de los sistemas expertos que en su forma más simple constan de una base de conocimientos y un programa que los controla y gestiona motor de inferencia la base de conocimientos suele estar formada por un conjunto de reglas heurísticas que tienen asociadas un determi nado número de factores de certeza probabilidad de ocurrencia por ejemplo en un programa experto de diagnóstico de averías en automóviles tendríamos reglas del tipo si el motor de arranque suena y el coche no arranca entonces fal ta gasolina certeza 0,8 sobre 1 si huele mucho a gasolina entonces hay una fuga de gasolina certeza 0,9 sobre 1 el motor de inferencia por su parte deter minaría el resultado de aplicar distintas reglas a un determinado hecho de este modo ante el input el coche no arranca el sistema preguntaría ¿suena el motor de arranque si la respuesta fuese afirmativa la siguiente pregunta sería ¿hue le mucho a gasolina si de nuevo la respuesta fuese afirmativa el sistema exper to realizaría el diagnóstico hay una fuga de gasolina a partir de 1980 se produce un momento álgido en la creación de sistemas expertos para todo tipo de problemáticas se considera que la eficacia de un sis tema experto se debe exclusivamente a la calidad de los heurísticos incluidos en su base de conocimientos y se incrementan los estudios sobre las operaciones cognitivas que realizan los expertos para modelizarlos en el ordenador si bien en un primer momento los sistemas expertos se utilizan básicamente para resolver problemas específicos que requieren predicción por ejemplo evo lución de la bolsa diagnóstico por ejemplo detección de fallos en circuitos elec trónicos diseño por ejemplo de edificios planificación por ejemplo de inver siones supervisión por ejemplo de centrales nucleares control por ejemplo de tráfico aéreo paulatinamente se comprueba su gran potencial didáctico para formar personas con pocos conocimientos previos sobre algún dominio o área temática la posibilidad de introducir en el sistema algunos elementos de carác ter instruccionaj haciendo explícitas las reglas de la base de conocimientos y proponiendo al estudiante situaciones problema para su entrenamiento se con vierte rápidamente en una realidad © ediciones morala s l i 1 1

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los entornos virtajes de aprendizaje basados en sistemas de emulación 197 nacen de este modo los sistemas tutoriales inteligentes ntellígent tutoring 5ystems its una modalidad de sistemas expertos pensados para facilitar la enseñanza en dominios específicos de contenido el hecho de que el sistema de razonamiento el motor de inferencia fuese independiente de la base de conoci mientos parecia una gran ventaja pues esas mismas reglas podían apficarse a nuevos conocimientos que se añadían a la base pronto se sumaron a los jts dispositivos que pennitían que el sistema respondiese al usuario cuestiones del tipo ¿cómo llegaste a esa conclusión ¿qué dato te falta ¿qué ocurriría si cam biásemos el valor de esta variable el razonamiento llevado a cabo por el pro grama se hacía transparente y el usuario podía comparar su forma de resolver un problema con el que presumiblemente seguiría un experto sin embargo los its tendrían que soportar dos importantes insurrecciones una desde dentro de la propia la protagonizada por seymour papert quien jun to a marvin minsky había creado el laboratorio de la del massachusetts institute of technology mit papert 1981 postula un sistema constructor en oposición al sistema tutor de los its se trata de que el aprendiz programe al ordenador y no al revés como occurre con los its en los que es el ordenador el que progra ma al niño mediante el desarrollo de un lenguaje de programación sencillo el lenguaje logo el propio usuario va construyendo sus reglas algoritmos y heu rísticos un micromundo que constituirá la base de conocimientos qua el ordena dor utilizará en futuros proyectos papert denomina a su enfoque construccio nismo se trata de que el alumno aprenda a través de la acción construyendo algo el enfoque lago inicia sin embargo su debacle a finales de la década de 1980 entre las distintas críticas que recibe destacaríamos dos en primer lugar su inadecuada utilización llegando a constituirse en una especie de asignatura singular sin contenidos curriculares que supuestamente contribuiría a ejercitar la mente de los alumnos a través de ejercicios repetitivos a los que no les encuen tran sentido más allá de jugar y dibujar con la tortuga así se denominaba el objeto móvil que podía manipularse en segundo lugar su orientación solipsista centrada únicamente en la actividad constructiva individua considerando la intervención del profesor y de los compañeros como un elemento secundario y poco trascendente mart1 1992 la segunda rebelión proviene del paradigma de la cognición situada cuyo axioma principal afirma que todo aprendizaje se genera en el seno de un con texto o situación social que determina que el conocimiento adquirido sea situa do y no admite por consiguiente que aquello sobre jo que se piensa conoci miento pueda separarse del modo en cómo se piensa razonamiento y de las condiciones en las que se piensa situación como afirma lozares 2000 la actividad los elementos cognitivos de los agentes y artefactos implicados y el contexto son interactuantes y por lo tanto un sistema que pretenda emular lo cognitivo deberá incorporar la interacción social entre esos componentes estas nuevas perspectivas han contribuido al avance de lo que se ha dado en llamar la nueva inteligencia artificial que trataremos más a fondo en los próximos apar tados © ediciones morata s l,

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198 psicología de la educación virtual 2 estado de la cuestión la ilnueva inteligencia artificial las relaciones que actualmente se establecen entre emulación artificial de funciones cognitivas y su uso en situaciones educativas podría representarse como un continuo tal como se muestra en la figura 1 j aprender con ordenadores e-mail chat blog ¡ medio para la comunicación y gestión de información aprender pelos ordenadores sistemas expertos tutoriales sistema para aprender unos contenidos enseÑar ordenadores i agentes inteligentes dispositivo auxiliar personalizado ordenador como aprendiz autÓnomo reconocimiento deformas red de conexiones figura 1 continuo de sistemas de emulación cognitiva este continuo transcurrirfa desde los sistemas que tratan de realizar una emulación muy limitada y parcial de algunas funciones atribuidas a jos humanos hasta aquellos que intentan que el ordenador se comporte efectivamente como un ser humano esforzándose en reproducir incluso la propia función epistémica © ediciones morata s l.

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los enlomos virtales de aprendizaje basados en sistemas de emulación 199 que caracteriza nuestro sistema cognitivo es decir la posibilidad de construir conocimiento de manera autónoma realizando un análisis algo más detallado en primer lugar tendríamos una utilización del ordenador como un soporte que auxilia en la gestión de contenidos a través de herramientas que facilitan su almacenamiento organización comuni cación etc en este caso la emulación cognitiva se refiere básicamente a los soportes e interfaces que empleamos los seres humanos para tramitar y comuni car ideas sin que se pretenda actuar sobre esas ideas respondería a la casuís tica ya expresada en esta obra de aprender con o a través de los ordenadores de manera similar a como podemos conversar con o a través del teléfono telé fono y ordenador no son en todo caso medios neutrales sino que imponen unas posibilidades y restricciones en esa comunicación tanto respecto a 1 que puede comunicarse contenidos como al modo en que puede hacerse procedimientos para escuchar hablar escribir leer etc que indirectamente afectan el modo de actuar y por lo tanto de pensar del aprendiz un segundo escalón del continuo lo constituyen sistemas que tratan de emu lar el comportamiento de un tutor cuando explica pregunta corrige responde al estudiante en base a un contenido específi o en este caso se manipulan los con tenidos al ser seleccionados y presentados de distintas formas y se determinan los formatos de interacción con el alumno en todas sus dimensiones lenguajes empleados secuencias temporales tipos de apoyo para la comprensión acceso a recursos específicos etc la literatura refiere esta opción como un aprender de los ordenadores un tercer nivel que requiere la participación de un emulador más complejo consiste en la acción de agentes artificiales creados para desarrollar una misión específica al servicio del aprendiz algunas de las tareas que pueden efectuar dichos agentes son a buscar información en la red a partir de las preferencias que ha detecta do en las transacciones que realiza diariamente el usuario b guiar la escritura de un texto ofreciendo recomendaciones enlaces temáticos interrogantes que ayuden a la reflexión sobre lo que se escribe c ofrecer ayudas ajustadas a la resolución de un problema gracias a la pre via identificación de nuestra estrategia de resolución cuando se trata de proble mas que tienen un número de estrategias de resolución finito y a la detección de los errores típicos que solemos cometer en ese tipo de problemas d favorecer la fluidez de las interacciones y la adopción de consensos en una actividad colaborativa en red actuando como un participante más el hecho de que se trata de un agente artificial puede ser conocido o no por el resto de los participantes en este caso el ordenador o el robot se forma una representación de noso tros y del contexto de la actividad y es capaz de interactuar aunque siempre sobre parcelas de saber limitadas podríamos denominar a esta aplicación ense ñar al ordenador por cuanto debemos entrenarle previamente para que pueda ajustar sus acciones a un determinado contexto el máximo exponente en la cadena de emulación lo constituirían los sistemas que convierten al ordenador en un aprendiz autónomo este grupo estaría forma © ediciones morala s l.

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200 psicología de la educación vir1ual do por un amplio abanico de propuestas algunas ya clásicas y que de momento han resultado un fiasco como la pretensión de crear chips biológicos autorrepro ducibles otras como las redes neurales tuvieron un origen algo decepcionante como máximo las máquinas llegaban a discriminar figuras geométricas básicas pero se han convertido en la base de nuevas aplicaciones por ejemplo en el cam po de la predicción de resultados a partir de la introducción en el procesador de un número ingente de variables involucradas en la obtención de un determinado producto por ejemplo el nivel de rendimiento en una disciplina y de la definición y ponderación de la relación entre esas variables mediante los datos conocidos de la investigación el sistema puede predecir con gran exactitud el resultado que conseguirán los sujetos involucrados en este caso la calificación que obten drán y proponer fórmulas para optimizarlo existe aún un tercer grupo de iniciativas los denominados softbot acróstico de software y robot o agentes de soporte lógico que son sistemas artificiales capaces de detectar permanentemente datos de la red en la que se insertan y uti lizarlos para realizar la tarea para la que fueron programados estos datos van influyendo en aquello que el sistema detectará y realizará en el futuro abando nando determinados comportamientos y dando prioridad a otros sin la directa intervención de ningún ser humano las características de estos agentes pueden variar enormemente según sean más o menos autónomos actúen de forma ais lada o en colaboración con otros agentes sean capaces de algún tipo de delibe ración o simplemente reaccionen frente a un determinado estímulo en este apartado dejaremos la primera perspectiva tratada en anteriores capítulos y nos centraremos en las tres últimas a partir de las siguientes entra das sistemas tutc>riales inteligentes sistemas de guía o apoyo inteligente y siste mas de inteligencia artificial distribuida 4 · 4 ¡ · · 2.1 los sistemas tutoriales inteligentes en los sistemas tutoriales inteligentes clásicos lntejligent tutoring systems its subyace una visión sobre la naturaleza del conocimiento el aprendizaje y la enseñanza próxima al objetivismo según el cual los objetos que nos rodean poseen propiedades invariantes que hacen que los seres humanos podamos per cibirlos de un modo directo y similar y por consiguiente poco alterable por la sub jetividad personal siguiendo a tchounikine 2002 todo its debe contemplar de manera más o menos explícita la modelización de cuatro aspectos debe existir una especifica ción clara de lo que debe ser aprendido un contenido considerado científico actualizado e indiscutible en un determinado ámbito disciplinar modelo de domi nio también debe existir una información explícita de los conocimientos del aprendiz y de la supuesta manera en que esos conocimientos están organizados en su mente modelo de aprendiz asimismo debe incluir una planificación sis temática de las distintas fases en que transcurrirá la enseñanza modelo instruc 1 hemos optado por utilizar el calificativo de 1nteflg8nte tal como se emplea en la literatura es pecializada a pesar de que nos parecería m apropiada la denominación emulador cognitivo ediciones morata s l

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ji los enlornos virtales de aprendizaje basados en sistemas de emulaoión 201 cional finalmente también es preciso que esté definida una forma concreta de comunicación con los usuarios modelo de comunicación vamos a describir con mayor detalle esos cuatro modelos que debe incorpo rar todo its a el modelo de dominio por regla general el contenido se organiza a partir de un análisís previo de la estructura semántica mapas de conceptos o de las operaciones a ejecutar diagramas de flujo o mediante guiones que representan posibles decisiones a tomar en problemas que exigen un enfoque más estraté gico con distintos itinerarios de solución b el modelo de aprendiz en base al análisis que acabamos de explicar se determinan los conocimientos previos y los errores típicos que suelen cometer los aprendices en relacián a ese dominio y a las actividades planteadas sean más conceptuales explicar interpretar relacionar definir etc más procedimentales aplicar operar resolver etc o más estratégicas evajuar decidir juzgar etc e el modelo instruccional se ofrecen opciones en función de la tipología de los contenidos y objetivos que se pretendan alcanzar una unidad puede presen tarse en forma de lecciones ejercicios casos y problemas a resolver ejemplos y demostraciones simulaciones a analizar etc d el modelo comunicaciona el modo en que se interactúa con el usuario suele adoptar la forma de diálogo a través de cadenas de preguntas y respuestas por medio de una sintaxis simple y una terminología limitada propia del dominio en cuestión la arquitectura interna de un sistema its podría visualizarse como muestra la figura 2 figura 2 arquitectura básica de un sistema tutoríal inteligente 1 1 i las críticas a este tipo de productos se dirigen principalmente a su rigidez y la depreciación de un supuesto comportamiento experto a los aspectos más lógi co-formales y pre-especificables capaces únicamente de responder a problemas también estandarizados que ocurran en condiciones conocidas y estadles es 1 © ediciones orata s l.

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202 ~p~s¡cclogia de la educación virtual decir a problemas poco frecuentes en la vida real sin embargo para poder enfrentarse a problemas auténticos deberían ser capaces de manejar la incerti dumbre integrando cuestíones como las múltiples contingencias que puede deparar el entorno formas de razonamiento vinculadas al razonamiento cotidia no procesos de comunicación in situ etc cicourel 1994 esta posición crítica ha dado como resultado el desarrollo de sistemas alter nativos que tratan de infundir mayor flexibilidad y adaptabilidad al sistema una de las propvqstas más ambiciosas son los denominados entornos inteligentes de aprendi:zait t ntelllgent learning environtments ile en los que corno pueda inferirse la idea de un tutor que dirija y marque el qué cómo y cuándo del apren dizaje ea ~u~tituida por la disposición de situaciones abiertas y dinámicas en las que el aprendizaje puede suceder en la propuesta de akhras y self 2002 por ejemplo no se pre-especifica el contenido a aprender sino que éste emerge de la interacción entre el aprendiz y el contexto gracias a la disposición de situaciones que lo generen modelo de situación se considera que el aprendizaje tiene lugar cuando el contexto forma también parte fundamental de lo que se aprende tampoco existen como tales modelos de aprendices a los que se dirija el sistema se considera que los proce sos mentales no pueden separarse de las entidades con las que interactúan y comparten en alguna medida conocimiento en realidad son las múltiples posi bilidades de interacción entre los procesos cognitivos y los sociales los que pro mueven el aprendizaje modelo de interacción por último tampoco se incluyen modalidades de enseñanza predefinidas sino que el sistema provee de espacios de interacción aprovechables para el aprendizaje modelo de facilitación de la situación en forma de situaciones auténticas que tienen sentido para los usua rios y por ello pueden promover un aprendizaje significativo el aprendizaje es pues el resultado de experiencias en las que se relaciona por una parte el conocimiento semántico de conceptos y principios relativos a la situación planteada previos y presentados en la propia situación por otra el conocimiento episódico que se construye en base a las experiencias socio-emo cionales que tienen lugar y por último a partir de los conocimientos procedimen tales relativos a las acciones que el aprendiz puede llevar a cabo en todo caso akhras y self 2002 aseguran que el modelo ile no es opuesto al clásico it8 sino que más bien éste último debería formar parte del primero la arquitectura intema de un sistema ile respondería al gráfico que se muestra en la figura 3 jo · f 2.2 los sistemas de guía o apoyo inteligente este segundo grupo de alternativas está formado por programas que son capaces de identificar las necesidades y estrategias del alumno durante la reali zación de una tarea de cierta complejidad escribir leer resolver un problema matemático etc y proveerte de ayudas one ine u off-line programas como el reading pa1 tnero writing partnerson precursores de estos sistemas de guía para que el sistema recomiende o facilite el acceso a un determinado conocimiento el sistema debe partir de un modelo de las distintas opciones en que puede enca rarse y desarrollarse la tarea ya sea porque previamente el usuario a partir de preguntas del sistema lo facilitó ya sea porque las alternativas son finitas y el © ediciones morata s l

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· · · · · · los e ornos virtales de aprendiza,e basados en sistemas de emulación 203 · · · · · i modelo de situaciÓn modelo de interacciÓn · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · modelo de facilitaciÓn figura 3 arquitectura básica de un entorno inteligente de aprendizaje sistema puede identificar el proceso de pensamiento que está siguiendo el usua rio en el primer caso por ejemplo el escritor puede definir previamente cuales serán los personajes escenarios y acciones de la narración que va a escribir de modo que el sistema cuando identifica errores o carencias puede generar pre guntas del tipo el protagonista aún no ha aparecido ¿está seguro de que ése es el protagonista de su historia o recomendaciones del tipo se produce un cam bio de escenario muy abrupto que debería analizar uno de estos prcgramas es el storytelling que auxilia el trabajo colaborativo entre niños en el momento de elaborar y escribir narraciones otro tipo de iniciativas lo constituyen los denominados hipertextos adaptati vos una red de documentos hípermediales soportados por distintos códigos tex to audio vídeo animación gráficos que forman un corpus organizado y relacio nado en base a un mismo tema o materia por el que el alumno puede navegar libremente el programa puede reconocer los intereses de cada usuario y ofre cerle un acceso personalizado al hipertexto invitándole a actualizar y matizar los nodos y enlaces de la red y proponiéndole cambios y nuevas actualizaciones también puede recopilar los cambios y trayectorias que ha seguido el estudiante en su proceso de aprendizaje y si existe algún criterio definido por el propio usua rio valorar esa progresión de esta manera la información se ajusta a las nece sidaces del alumno en lugar que éste se ajuste a la información pÉrez y cols 2001 í para que este tipo de sistemas resulte eficaz deben paliarse los proble mas :ípicos de los sistemas hipertextuales murray y otros 2003 la desorienta ción del usuario referida a no saber en que espacio del hipertexto se encuentra de c mde viene hacia dÓ lde se dirige etc la angustia frente a las diferentes © eclc ones malata s l

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204 psicologia de la educación virtual posibilidades de navegación del hipertexto y de las herramientas disponibles y los saltos en la navegación que pueden producir interrupciones en el flujo narra tivo y conceptual del material confundiendo al lector 2.3 los sistemas de inteligencia artificial distribuida agentes inteligentes frankun y greasser 1996 definen el agente de soporte lógico o softbol popularmente denominados agentes inteligentes como un sistema anidado e integrado en un entorno informático capaz de detectar de manera permanente determinados datos de ese entorno y de producir una respuesta ajustada a esos datos sin que para ello tenga que intervenir un ser humano estos agentes pue den tener asignadas muy distintas tareas y poseer un grado de autonomía una capacidad de aprendizaje y unas posibilidades de colaboración con otros agen tes muy diversa sin embargo lo que les diferencia de manera más significativa es su naturaleza deliberativa o reactiva en el primer caso se trata de agentes que tienen un programa instalado con un conjunto de reglas que orientan su acción mientras que en el segundo no existe un plan concebido a priori sino que el agen· te actúa cuando el valor de una señal de entrada supera un determinado umbral y no existen órdenes contrarias de inhibición o supresión ambas posiciones reflejan una forma muy dispar de entender el funcionamiento de la mente y el modo en que ésta construye conocimiento mientras que los agentes deliberati vos actúan como mini-sistemas expertos con un modelo de mundo y una forma de procesar y actuar orientada en un determinado sentido por el programador los agentes reactivos parten de la base de que el mejor modelo de mundo es el mis mo mundo en el que están y la cognición puede emerger a partir de la interco nexión entre miles de agentes simples centrándonos en los agentes deliberativos 2,que son los que hasta el momento han tenido un mayor desarrollo un sistema de este tipo puede conte ner un modelo de la clase de tarea que debe llevar a cabo por ejemplo recopi lar nueva información sobre un tema conocimiento de bases de datos asocia das a su tarea y de cómo acceder a ellas conocimiento sobre cómo realizar esa tarea por ejemplo registrar comparar y almacenar o desestimar conocimiento de otros ao tes encargados de temas afines por ejemplo reconocer a un agen te que filtra información de un tipo determinado protocolos para comunicarse con otros agentes por ejemplo para intercambiar información procedimientos para resolver conflictos y fusionar información por ejemplo para determinar si un dato es el mismo que otro ya registrado en qué es distinto y qué variación debe recopilarse y algunos mecanismos de aprendizaje por ejemplo frecuencia en el tipo de consultas regularidad en los términos de búsqueda que emplea el usua rio etc en la ~igura 4 puede observarse un ejemplo del funcionamiento a par tir de agentes de estas características 3 2 mal namados inteligentes por las inabarcables expectativas que despierta esa denominación algunos autores prefteren considerarlos como mucho smarts vivos listos 3 pueden revisarse distintos textos y ejemplos muy dídácticos de sma en http:ltwww-tdi.ucm.es profesorljpavonldoctoradol © ediciones morala s l.

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ji jiiii ii 1.1 ii .1 .1 .1 ,1 ~i · · · · 1 · juan · hola cannen precisamente estaba pensan ,lo llamarte para que preparemos 1j presenta· clón de nuestra coieccloll de invierno · escucha y asiente · está bien podemos quedar enton es la semana que viene preguntemos a nuestras agendas · asistente · asistente de juan o jl id ¡ r o :3 o c/l r fiylts b · bueno días juan de acuerdo con el asistente personal de car men el mejor día p~ra reumrl e el illitll ole 10 de abnl en el despacho de camlen · bueno carmen pue no vemos el próximo mitrcnk · hasta luego c:ncan l · pulsa un par de batane en elteld ono · asistente ¿me organizas el viaje · sí juan · te propongo salir en el a ve de madrid el miércoles 10 de abnl de 2003 a las 8 de la maña na llegada a sevilla 11 jo en cla,e preferente paraque pueda desayuna bien vuelta ~laida el jue e 11 de hril de 2003 a las j 1 de la maña na.li da !l.l drid 1 1,10 ell,la e illnsl¡ lo confmno · ai¡j~l ilenl¡ en d hold puelta de tii~n i ;¡ · 0 ryr.ti ooyjf 9 if lie ~o j loel jl llj o ro q una conversación entre juan residente en madrid y carmen residente en sovilla para decidir una reunión de trabajo j o ro c:r q Ñ · sr perfecto ·sr llluy hien · muchas gnldas usistcnlc iiil hr drlnutrn.lrs al ,ur e lo cllllljnuo · viaje or~ani/adll tren y hol 1 l llllflrmudos de los restaunmtes del ulmuer:w la cena se ocupa la sra cannc n · el agente monitoriza la actividad del usuario 1 lee y escucha su convorsación 2 reconoce patrones en la conversación 3 deduce informacl6n y objetivos en función do iltuclclonoi puadol k o o c/l o a rn ¡ j /o /o a o o do · · ro lf 2 /si 0bi00 1a triono gómez ro fii s o j el agente toma decisiones y ejecuta tareas para cumplir sus objetivos los agentes de juan y carmen comparten información para cumplir con sus objetivos el agente de juan conecta con otros agentes de otros servicios figura 4 ejemplo de cómo funciona un sistema de multiagentes inteligentes extraído de http grasia,fdi.ucm.es fernandez c j y pavÓn j f o jl

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206 psicología de la educaciÓn virtual los sistemas basados en agentes inteligentes poseen diferentes caracteristi cas que tal como han señalado distintos especialistas johnson y cols 2000 uraetavizcaya y fernÁndez de castro 2002 villarreal 2003 resultan de gran utilidad en situaciones instruccionales · estos sistemas establecen un diálogo constante con los agentes de mane ra qu.e en el momento de realizarse acciones éstas pueden ser vistas des de diferentes ángulos · los estudiantes pueden realizar preguntas en cualquier momento · el agente está continuamente observando la actuación del estudiante el agente puede reconstruir y redefinir su conducta a cada momento a par tir de la actuación del estudiante · el agente puede adaptar su conducta a situaciones inesperadas · el estudiante puede tomar el control de la actividad en cualquier momento · en caso de errores el agente actúa para que el alumno aprenda de ellos a partir de la disposición en la red de múltiples agentes que cooperan para lograr una determinada finalidad se crean los sistemas multiagente multi-agent system sma que en el ámbito educativo pueden adoptar distintos roles 4 a agtn;te estudiante sería un tipo de agente que auxiliarla al alumno en la gestión de todo tipo de tareas que pudiesen optimizar su trabajo intelectual des de la búsqueda selectiva de información filtrando temas por su contenido actua lidad duración prestigio ver al respecto el capítulo xix sobre estrategias de búsqueda óe información en esta misma obra hasta la programación temporal de entregas de trabajos y exámenes pasando por la supervisión de las tareas que esté realizando b agente tutor en este caso el agente actuaría como un profesor que pre gunta monitoriza aporta recursos aconseja y/o propone conflictos al alumno para mejorar su proceso de aprendizaje pueden definirse distintos perfiles de agentes con una actitud más indulgente o más exigente c agente mediador o compañero de aprendizaje learning companion sys tem lcs el agente puede actuar por ejemplo como un contertulio más en un foro pero con tareas específicas como recordar normas de interacción señalar el abandono de algún tópico llamar la atención sobre la reiteración de algunas ideas ofrecer algunas síntesis recordar plazos de entrega de proyectos efc también puede comportarse como un representante personal y entrar en contac to con otros estudiantes que tengan intereses parecidos o traten temáticas simi lares contribuyendo a crear nuevos grupos finalmente puede actuar como un participante conflictivo que alborota crea disonancia o introduce ideas erróneas con la finalidad de que sea el alumno el que ponga a prueba sus habilidades de mediación y persuasión choua y cols 2002 d agente de soporte a la colaboración su objetivo es proporcionar una ayuda a la realización de actividades colectivas entre diferentes personas que 4 en la literatura especializada pueden encontrarse con diversas denominaciones como com pañero de aprendizaje leaming companiotl system lcs ·co-aprendices -estudiante simulado· o -estudiante artificial © ediciones morata s l

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· · 18 118 · · ·· · · · · -r los entornos virtales de aprendizaje basados en sistemas de emulación 207 118 18 18 colaboran a través de la red este tipo de agente facilfta la comunicación y la coor dinación entre equipos de usuarios que interactúan en la red con -el objetivo común de realizar una tarea conjunta se trata de agentes que penniten la ope racionalización del aprendizaje colaborativo apoyado por ordenador computer supported collaborative learning cscl en este paradigma educativo los agentes artificiales o softbots son relegados a un mealo de soporte entre los actores principales del cscl los aprendices humanos e agente asistente o interfaz este tipo de dispositivos ayudan al usuario en el acceso y utilización de aplicaciones informáticas sugiriendo atajos para efec tuar determinadas tareas proponiendo nuevos recursos o recordando anteriores trabajos de similar contenido y factura que el que se esté desarrollando por ejemplo cuando el alumno escribe un documento el agente puede recordarle la existencia de otros textos propios situados localmente y ajenos en la red que contienen algunas ideas semejantes a las que está elaborando existen ya pro totipos en los que el agente adopta un rostro humano con el que es posible co municarse mediante lenguaje natural escrito u oral y que dispone de un amplio abanico de gestos posturas y expresiones faciales en todos los casos los agentes aprenden a actuar a través de cuatro vías básicas observando la conducta del alumno y tratando de imitarla regularidades y preferencias en la navegación selección y producción de información en la red recibiendo un feedback explícito del alumno ante preguntas del tipo ¿píen sas que es preferible ordenar siempre las citas bibliográficas a partir del idioma en el que están escritas ¿en esta circunstancia sería preferible hacerlo alfabé ticamente recibiendo instrucciones directas del alumno sobre el modo de pro ceder en determinadas situaciones y quizás el medio de mayor proyección pidiendo consejo a otros agentes artificiales y compartiendo el conocimiento que hayan podido elaborar a partir de los usuarios a los que atienden en efecto el potencial colaborativo de los agentes entre sí es uno de los puntos fuertes de los sma y sin duda uno de los desarrollos más prometedores 118 18 · lii!t 18 i!t li!t i!t 3 líneas y desafíos emergentes en jos sistemas de emulación socio-cognitiva hemos visto a lo largo de este capítulo distintas tendencias en el desarrollo de sistemas que tratan de emular y modelar distintos aspectos del funcionamien to cognitivo y sus aplicaciones y avances en el ámbito educativo resulta signifi cativo observar que de los ambiciosos y presuntuosos planteamientos de la déca da de 1980 se ha pasado a una actitud de mucha mayor cautela mucho más humilde en sus expectativas y promesas a pesar de los indudables progresos que hemos tratado de plasmar forzándonos en apuntar algunas líneas prospectivas que pueden ocupar las páginas de las publicaciones especializadas del próximo lustro parece existir acuerdo en subrayar tres temáticas emergentes la incorporación del contexto la metacognición y las emociones a los sistemas denominados inteligentes © li!t li!t 19 ediciones morata s l

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208 psicoiogía de la educación virtual 3.1 la incorporación del contexto a los entornos inteligentes de aprendizaje en relación al primer aspecto el contexto ya hemos visto como los sistemas ile propuestos por akhaas y self 2002 procuran respetar las condiciones socio-natuíé:des en las que se produce el aprendizaje interacción social incerti dumbre conocimiento cotidiano la incorporación de contextos cada vez más auténticos es decir más fieles y representativos de la realidad en la que preten de formarse a los alumnos por ejemplo mediante la visualización en directo de cualquier situación que se produzca en el mundo a través de cámaras está lla mada a tener un impacto incalculable sobre los futuros profesionales hemos hablado también de otro tipo de contextos los que formarían los softbot o agentes de soporte lógico a través de sus relaciones multilaterales auténticos nichos culturales en los que podrían generarse significados de mane ra bastante autónoma en este sentido algunos autores se refieren a la futura emergencia de una especie de conciencia universal gracias a la depuración de ideas conceptos opiniones que pueden ejercer esos sistemas actuando en base a principios muy simples pero de enorme complejidad y profundidad cuando se cotejan y fusionan con otros así lo que piensa el mundo al menos el cibermun do sobre la violencia en nombre de una religión el consumo de drogas o la emi gración puede manifestarse de manera perentoria y significativa favoreciendo en grado sumo la conformación de consensos o la identificación de profundas discrepancias en determinados núcleos temáticos en todo caso los agentes plantean también algunos problemas éticos que sintetizamos así 4 a privacídad ¿cómo garantizar la privacidad de la información que posee un agente que asiste a un usuario para que no la comparta o expanda b responsabilidad al delegar parte de la propia autoridad en el agente las acciones que pueda emprender éste y sus consecuencias sin un control directo ¿de quién son responsabilidad e ¿qué ocurre si recibimos malos consejos del agente de otra persona d eichmann 1994 y etzjoni yweld 1994 frente a esos riesgos proponen se guir algunas normas éticas o de etiqueta los agentes deben identificarse en todo momento deben moderar los intentos de usar servidores ajenos empleando única mente servidores pftbrlcos deben ofrecer también información no sók obtenerla deben respetar la autoridad de jos operadores incluidos en esos servidores deben dejar el servidor como lo encontraron deben limitar el consumo de recursos y no per mitir a su cliente que incurra en acciones con resultados que no pueden anticiparse 3.2 la introducción de soportes metacognitivos en cuanto a la segunda temática emergente la capacidad metacognitiva existe suficiente evidencia de que las tic pueden ser un medio idóneo para su potenciación y desarrollo a sus características intrínsecas en calidad de espejos edicb 1m morata s l

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