APLI2S (APLIcaciones de Ayuda Para Lógica Informática)

El objetivo del proyecto consiste en crear herramientas de ayuda para la enseñanza de la Lógica en Informática. Ya se ha desarrollado APLI2 (APLIcación de Ayuda Para Lógica Informática) que es una herramienta para ayudar en el aprendizaje de la representación del conocimiento en lógica de primer orden. APLI2 se usa en la enseñanza de las asignaturas de Lógica informática y Razonamiento automático.

Un artículo en donde explicamos el desarrollo actual del APLI2 es KRRT: Knowledge Representation and Reasoning Tutor System. KRRT es el nombre anterior de APLI2 para poner las siglas en inglés.

Tareas pendientes

Tareas sobre contenidos

1. Escribir la base de datos de ejercicios en inglés.
2. Ampliar la base de datos de ejercicios.

Mejoras para los alumnos

1. Mejorar la presentación de contramodelos en los casos en que la representación es incorrecta.
2. Desarrollo de visualización de pruebas mediante graphviz.
3. Desarrollo de un editor de fórmulas integrado en APLI2; es decir, que se interactúe con el editor a través de la Red, que genere bases de conocimiento para APLI2 y que genera la traza de la edición para su estudio posterior.
4. Desarrollo de editores de demostraciones integrados en APLI2; es decir, que se interactúe con el editor a través de la Red, que admita la base de conocimiento existente en APLI2 y que genera la traza del razonamiento para su estudio posterior.
   1. Mejoras del actual editor de demostraciones libres de APLI2:
      1. Permitir deshacer pasos de demostración.
      2. Incorporar lemas en las demostraciones.
      3. Ampliar el conjuntos de estrategias de demostración.
   2. Desarrollo de un editor de demostraciones basadas en tableros semánticos.
   3. Desarrollo de un editor de demostraciones basadas en resolución.
   4. Desarrollo de un editor de demostraciones basadas en deducción natural.
5. Integrar editores de demostración como ProofWeb.

Mejoras para los profesores

1. Desarrollar plantillas de consulta para facilitar a los profesores el seguimiento del aprendizaje de los alumnos.
2. Uso de técnicas de minería de datos al conjunto de datos generado por la interacción con APLI2. El objetivo fundamental es la extracción de conocimiento sobre el proceso de aprendizaje de la lógica.
   1. Determinar los saltos conceptuales a lo largo de un curso.
   2. Determinar los niveles de dificultad de los ejercicios por el número y tipo de errores.
   3. Analizar los patrones de demostración con el editor de demostraciones libres.
   4. Estudiar la correspondencia entre la calificaciones de la asignatura y el rendimiento en APLI2.
3. Añadir servicios de formalización automática como ayuda a los profesores.

Tareas de ampliación

1. Incorporar ejercicios de determinación de la menor consecuencia.
2. Incorporar ejercicios de determinación de la menor precondición.
3. Cambiar la representación interna del formato Otter al TPTP e integrar el traductor de dicho formato a los formatos de los distintos demostradores.
4. Integración de otros demostradores en APLI2. En la construcción de cada ejercicio puede especificarse el demostrador más adecuado.
5. Desarrollo de un sistema adaptativo para conseguir que cada alumno desarrolle las máximas capacidades con el menor número de interacciones.
6. Incorporar servicios de MathServe a APLI2:
   1. Transformación de demostraciones Otter en deducción natural.
   2. Salida de demostraciones en lenguaje natural.
7. Integrar APLI2 en MathServe.
8. Aplicar la metodología de APLI2 al desarrollo de wiki semántico de matemática. La base sería Semantic Media Wiki con formularios semánticos.
9. Rediseñar APLI2 como servicios Web.
10. Ampliar las lógicas para incluir lógicas modales,descriptivas, temporales y de orden superior. Se contemplan dos vías, porreducción a primer orden o por integración de otros demostradores.

Tareas de administración

1. Creación de un sitio web para el desarrollo y prueba de las nuevas características.
2. Automatizar la configuración e instalación de APLI2.
3. Escribir versión de APLI2 en inglés.

Otras tareas

En esta sección se recogen tareas no directamente relacionadas con la actual implementación de APL2, pero que constituyen herramientas para la enseñanza de la lógica.

1. Castellanización de Isar, tanto al nivel del demostrador como su integración en el editor.

APLI2 como sistema complejo

Para ello, vamos a realizar una serie de tarea que describiremos en la página de APLI2_CS

Tareas realizadas

1. Creación de un formulario para que puedan registrarse nuevos usuarios con datos sobre su perfil.

Proyectos relacionados

1. Organon

   Es un tutor en la Red para la enseñanza de la lógica desarrollado en la Universidad de West Bohemia en Pilse.

2. reKenzo

   La relación con APLI2 consiste en la comunicación con grandes sistemas de cálculo. En el caso de reKenzo la comunicación es con un sistema escrito en Common Lisp. En el caso de APLI2 la comunicación sería con sistema de demostración interactivo como Isabelle.

3. TutorMates

   TutorMates es una herramienta de apoyo a alumnos y profesores para ser utilizada en la enseñanza de las Matemáticas en Secundaria, Bachillerato y primeros cursos de Universidad, o equivalentes. TutorMates se presenta como una aplicación ambiciosa que integra varios componentes existentes en un solo producto. La interfaz está codificada en Java, y utiliza la potencia del sistema RCP Eclipse (Rich Client Plantform) para facilitar la escalabilidad y la reutilización de componentes; Maxima, el motor de cálculo simbólico, envuelto por una capa intermedia indicada para generar nuevos ejercicios aleatorios y filtrar, si es necesario, los resultados según la configuración presente. La comunicación entre los distintos componentes de TutorMates se realiza mediante un metalenguaje propio, basado en MathML, que contiene información adicional sobre la configuración presente en cada momento. La semejanza con APLI2 es la arquitectura con Maxima en lugar de Otter. La diferencia es que se centra en la enseñanza del álgebra, no de la lógica.

Bibliografía

1. José A. Alonso, Gonzalo A. Aranda-Corral y Francisco J. Martín (2007)
   KRRT: Knowledge Representation and Reasoning Tutor System.
2. W.H. Billingsley (2008)
   The Intelligent Book: technologies for intelligent and adaptive textbooks, focussing on Discrete Mathematics.
3. C. Kaliszyk, F. van Raamsdonk, F. Wiedijk, H. Wupper, M. Hendriks y R. de Vrijer (2008)
   Deduction using the ProofWeb system.
4. A. Merceron y K. Yacef (2005)
   Educational Data Mining: a Case Study.
5. C. Romero y S. Ventura. (2007)
   Educational Data Mining: A Survey from 1995 to 2005.
6. Jürgen Zimmer (2008)
   MathServe - A Framework for Semantic Reasoning Services.

José A. Alonso 10:10, 13 November 2008 (CET)