El proceso de formalización semántica en la enseñanza del lenguaje de programación Python
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Date
2016Author
Bartó, Carlos A.
Algorry, Aldo
Díaz, Laura C.
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Este trabajo presenta algunos desarrollos realizados por el grupo de Sistemas Tutores Inteligentes del Departamento de Computación de la FCEFyN de la UNC aplicados a la enseñanza del lenguaje de programación Python en la materia de Informática que se dicta para las carreras de Ingeniería. Como parte del proyecto SECyT 2012-2013 se desarrolló un Libro de Moodle con el objeto de interactuar en lenguaje natural con un Tutor Inteligente capaz de guiar al estudiante en el material de estudio basado en el texto de estudio. Dado que la comprensión es el eje del aprendizaje de nuevos modelos mentales, se desarrollaron Redes Conceptuales para las diferentes unidades pedagógicas, concibiendo a las mismas como gráficos de un conjunto de proposiciones que acercara el conocimiento científico formal necesario para comprender un lenguaje informático con el lenguaje cotidiano de sentido común a las que se les han incorporado recursos accesibles desde los gráficos basados en simulaciones dinámicas de la ejecución de algoritmos en Python, mediante la herramienta virtual en línea OLTP. Dada la necesidad del proyecto de evaluar el aspecto de conocimientos procedimentales de la programación se adoptó el sistema ASPIRE basado en ontologías cuya construcción es semánticamente equivalente a las Redes Conceptuales y en ese sentido se desarrolló el sistema CMapToAspire, ya publicado, que permite hacer la traducción de la representación del conocimiento de CMapsTools a la de ASPIRE. Si bien se alcanzaron los objetivos propuestos, al no poderse incorporar automáticamente en ASPIRE las Redes Conceptuales desarrolladas en CMaps y considerando que actualmente las ontologías sirven de base a la Web Semántica mediante el lenguaje OWL y pueden compartirse libremente como base para nuevas descripciones de conceptos, se adoptó el criterio de explicar algunas unidades pedagógicas mediante ontologías formales, basadas en la Lógica Descriptiva, utilizando la herramienta COE-CMaps y su herramienta de exportación directa en lenguaje OWL. Este resultado también puede utilizarse en herramientas de edición de ontologías como Protegé que incorporan módulos de razonamiento de Inteligencia Artificial y que permiten poner a prueba su solidez y consistencia lógica, habiéndose realizado algunas pruebas. Estas descripciones formales graficadas serán puestas a prueba para la comprensión de estudiantes del curso de Informática segundo cuatrimestre 2015 con el objeto de determinar la capacidad de producir el cambio de los Modelos Mentales de sentido común, en otros de conocimiento científico que por la propia naturaleza de los lenguajes de programación son estrictamente formales y éste ha sido uno de los déficits detectados en investigaciones previas al proyecto a escala internacional.