Tradicionalmente, los sistemas de aprendizaje adaptativo se han dividido en componentes o «modelos» separados. Si bien se han presentado diferentes grupos de modelos, la mayoría de los sistemas incluyen algunos o todos los modelos siguientes (ocasionalmente con nombres diferentes):
- Modelo experto – El modelo con la información que se va a enseñar
- Modelo de estudiante – El modelo que rastrea y aprende sobre el estudiante
- Modelo instructivo – El modelo que realmente transmite la información
- Entorno Instructivo – La interfaz de usuario para interactuar con el sistema
Modelo Expertoeditar
El modelo experto almacena información sobre el material que se está enseñando. Esto puede ser tan simple como las soluciones para el conjunto de preguntas, pero también puede incluir lecciones y tutoriales y, en sistemas más sofisticados, incluso metodologías expertas para ilustrar los enfoques de las preguntas.
Los sistemas de aprendizaje adaptativo que no incluyen un modelo experto generalmente incorporarán estas funciones en el modelo de instrucción.
Modelo de estudianteditar
El medio más simple de determinar el nivel de habilidad de un estudiante es el método empleado en el CAT (pruebas adaptativas computarizadas). En el CAT, el sujeto se presenta con preguntas que se seleccionan en función de su nivel de dificultad en relación con el presunto nivel de habilidad del sujeto. A medida que avanza la prueba, la computadora ajusta la puntuación del sujeto en función de sus respuestas, ajustando continuamente la puntuación seleccionando preguntas de un rango de dificultad más estrecho.
Un algoritmo para una evaluación tipo GATO es fácil de implementar. Un gran grupo de preguntas se amontona y se clasifica de acuerdo con la dificultad, a través del análisis de expertos, la experimentación o una combinación de ambos. La computadora entonces realiza lo que es esencialmente una búsqueda binaria, siempre dando al sujeto una pregunta que está a medio camino entre lo que la computadora ya ha determinado que son los niveles de habilidad máximos y mínimos posibles del sujeto. Estos niveles se ajustan al nivel de dificultad de la pregunta, reasignando el mínimo si el sujeto respondió correctamente y el máximo si el sujeto respondió incorrectamente. Obviamente, se debe construir un cierto margen de error para permitir escenarios donde la respuesta del sujeto no es indicativa de su verdadero nivel de habilidad, sino simplemente casual. Hacer varias preguntas de un nivel de dificultad reduce en gran medida la probabilidad de una respuesta engañosa, y permitir que el rango crezca más allá del nivel de habilidad asumido puede compensar posibles evaluaciones erróneas.
Otra extensión de la identificación de debilidades en términos de conceptos es programar el modelo de estudiante para analizar respuestas incorrectas. Esto es especialmente aplicable para preguntas de opción múltiple. Considere el siguiente ejemplo:
Q. Simplificar: 2 x 2 + x 3 {\displaystyle 2x^{2}+x^{3}}
a) no Puede ser simplificado b) 3 x 5 {\displaystyle 3x^{5}}
c) … d)…
Claramente, un estudiante que responde (b) está agregando los exponentes y no capta el concepto de términos similares. En este caso, la respuesta incorrecta proporciona información adicional más allá del simple hecho de que es incorrecta.
Modelo Instruccionaleditar
El modelo instruccional generalmente busca incorporar las mejores herramientas educativas que la tecnología tiene para ofrecer (como presentaciones multimedia) con consejos de maestros expertos para métodos de presentación. El nivel de sofisticación del modelo de instrucción depende en gran medida del nivel de sofisticación del modelo del estudiante. En un modelo de estudiante estilo GATO, el modelo de instrucción simplemente clasificará las lecciones en correspondencia con los rangos para el grupo de preguntas. Cuando el nivel del estudiante se ha determinado satisfactoriamente, el modelo de instrucción proporciona la lección apropiada. Los modelos de estudiantes más avanzados que evalúan basados en conceptos necesitan un modelo de instrucción que también organice sus lecciones por concepto. El modelo de instrucción se puede diseñar para analizar la colección de debilidades y adaptar un plan de lección en consecuencia.
Cuando el modelo de estudiante evalúa las respuestas incorrectas, algunos sistemas buscan proporcionar retroalimentación a las preguntas reales en forma de «sugerencias». A medida que el estudiante comete errores, aparecen sugerencias útiles, como «mire cuidadosamente el signo del número». Esto también puede caer en el dominio del modelo de instrucción, con sugerencias genéricas basadas en conceptos que se ofrecen en función de las debilidades del concepto, o las sugerencias pueden ser específicas de la pregunta, en cuyo caso los modelos estudiante, instruccional y experto se superponen.