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Arthur C. Graesser, G. Tanner Jackson
En la Universidad de Memphis hemos creado un sistema tutorial inteligente, llamado AutoTutor1, que ayuda a los estudiantes a aprender, manteniendo una conversación en lenguaje natural. Décadas de investigación acerca de la tutoría humana han guiado nuestra creación del AutoTutor que implementa estrategias de tutoreo efectivas. Diversos estudios han mostrado que el AutoTutor promueve ganancias significativas de aprendizaje. En nuestra actual investigación estamos examinando qué rasgos del diálogo pueden dar cuenta de estas ganancias de aprendizaje y evaluar el uso adecuado del diálogo por parte del AutoTutor. Específicamente, exploramos los patrones dialógicos de las interacciones naturales durante las tutorías con el AutoTutor y analizamos cómo las breves retroalimentaciones pedagógicas se relacionan con el aprendizaje. Encontramos que el AutoTutor crea un modelo apropiado del conocimiento del estudiante y responde a los estudiantes en forma consistente con su actuación general. Estos resultados, junto con otros previos, apoyan la conclusión de que el AutoTutor es un sistema tutorial inteligente efectivo que usa estrategias pedagógicas apropiadas para los aprendices individuales.
At the University of Memphis we have created an intelligent tutoring system, called AutoTutor, that helps students learn by holding a conversation in natural language. Decades of research on human tutoring have guided our creation of AutoTutor, which implements effective tutoring strategies. Several studies have shown that AutoTutor promotes significant learning gains. The current research examines which features of the dialog can account for the learning gains, and assesses AutoTutor¿s appropriate use of dialog. Specifically, we explored the dialog patterns from natural tutoring interactions with AutoTutor and analyzed how short pedagogical feedback is related to learning. We found that AutoTutor creates an appropriate model of student knowledge and responds to the students in a manner consistent with their overall performance. These results together with previous findings support the conclusion that AutoTutor is an effective intelligent tutoring system that uses pedagogical strategies that are appropriate for individual learners.
