Abstract

Los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) para la enseñanza de lenguas son aplicaciones computacionales capaces de procesar un enunciado en lenguaje natural ingresado por un estudiante de lengua, para luego entregarle un feedback personalizado y adecuado a su competencia lingüística. Sin embargo, para lograr que el STI logre adaptar su comportamiento a las necesidades del alumno, es fundamental contar con un módulo del estudiante, el cual recopila y procesa información sobre cada uno de los estudiantes que interactúan con el sistema. El presente trabajo da cuenta del diseño de un módulo de estudiante para un sistema tutorial inteligente destinado a la enseñanza del español como lengua extranjera para nivel B2 del MCER, tomando en consideración las variables de nivel de proficiencia, estilo de aprendizaje y tipo de error cometido correspondiente a cada usuario del sistema. Además, debido a que la variable nivel de proficiencia cambia a medida que el estudiante avanza en los ejercicios, se contempla un sistema de diagnóstico y actualización de los datos mediante una red bayesiana. La salida del módulo de estudiante corresponde entonces a un vector con valores específicos para cada variable, el cual es posteriormente procesado por el módulo tutor para que éste decida las estrategias de feedback correctivo pertinentes.