GID2017-1 | Estructuras de Datos y Algoritmos (INEDA)

Tutor Virtual: Generación de Actividades de Autoevaluación y Retroalimentación en Asignaturas de Programación mediante Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural

Resumen

La autoevaluación desempeña un papel fundamental en el proceso de aprendizaje, especialmente en entornos de enseñanza a distancia. Permite a los estudiantes avanzar de manera autónoma, adaptándose al ritmo que sus circunstancias personales requieran. En línea con esto, el objetivo de este proyecto de investigación consiste en llevar a cabo una personalización del sistema de autoevaluación previamente desarrollado por el grupo de innovación enproyectos anteriores.En el anterior proyecto se desarrolló una aplicación, en forma de bot de Telegram, que muestra a los estudiantes ejercicios agrupados según los conceptos de la asignatura. Esta herramienta les permite acceder a ejercicios de autoevaluación relacionados con los conceptos de la ontología, así como realizar consultas automáticas que les proporcionan información sobre el tema del ejercicio obtenidas de internet. Este sistema ha tenido una gran aceptación entre los estudiantes, que de acuerdo a encuestas específicas realizadas, así como a sus comentarios en los foros, la consideran de gran utilidad y de uso fácil.

En este proyecto nos proponemos mejorar este sistema en dos líneas principales:

1. Generación automática de preguntas para la simulación de un examen en línea.
2. La generación automática de explicacionesa partir del uso de modelos generativos de lenguaje sobre las respuestas correctas e incorrectas.

Ambos aspectos son fundamentales para mejorar la experiencia de aprendizaje

Objetivos

En el presente proyecto se persiguen los siguientes objetivos principales:

[OBJ.1] Generación automática de explicaciones utilizando las técnicas más novedosas de procesamiento de lenguaje natural: Tras la exploración preliminar realizada en el proyecto anterior de las alternativas para la generación de explicaciones en el sistema de autoevaluación, profundizaremos en la mejora de los textos explicativos utilizando los últimos modelos de generación de lenguaje.

[OBJ.2] Diseño e implementación de un modelo generativo de texto que mediante el uso de modelos pre-entrenados sea capaz de simplificar los elementos de retroalimentación desarrollados previamente.

[OBJ.3] Exploración de las capacidades de los modelos generativos de texto para proporcionar retroalimentación a partir del ajuste fino de modelos pre-entrenados.

[OBJ.4] Mejora del sistema de autoevaluación de forma que incorpore un simulador de exámenes: en la línea de mejorar la herramienta de autoevalución,que tiene tanta demanda entre los estudiantes, nos proponemos extender sus funcionalidades incorporando un generador de exámenes. De esta forma los estudiantes podrán solicitar la generación de un examen con una serie de preguntas (tomadas de la base de datos) y un tiempo para realizarlo. Al finalizar el tiempo la herramienta evaluará el examen de acuerdo alcriterio de evaluación de la asignatura, ayudando así a los estudiantes en su estudio de la asignatura y permitiéndoles autoevaluarse de forma previa a los exámenes oficiales.