Tutoría adaptativa con aprendizaje por refuerzo profundo para comprensión lectora en literatura peruana
Adaptive tutoring for reading comprehension in Peruvian literature: A deep reinforcement learning approachContenido principal del artículo
Introducción: La integración de sistemas inteligentes en educación ha impulsado nuevas formas de personalización del aprendizaje. En este contexto, los modelos de tutoría adaptativa basados en aprendizaje por refuerzo profundo permiten ajustar dinámicamente la instrucción según el desempeño del estudiante. Objetivo: Analizar un sistema de tutoría adaptativa basado en aprendizaje por refuerzo profundo para personalizar la comprensión lectora con literatura peruana. Metodología: Se desarrolló un estudio cuantitativo de tipo aplicado, con diseño experimental computacional y alcance explicativo. La población estuvo constituida por interacciones simuladas en comprensión lectora, y la muestra por episodios generados durante 500 000 pasos de entrenamiento, utilizando diez preguntas basadas en el texto “Paco Yunque”. Se emplearon simulaciones computacionales, registro de métricas e instrumentos de validación algorítmica. Resultados: El modelo basado en aprendizaje por refuerzo profundo (PPO) mostró una precisión promedio de 38,23 %, un retorno medio de 4,35 y una desviación estándar de 3,86, evidenciando estabilidad en el proceso de toma de decisiones pedagógicas del agente, aunque con rendimiento moderado en precisión. Conclusiones: El agente PPO demuestra capacidad para generar decisiones pedagógicas consistentes en entornos de tutoría adaptativa. Sin embargo, se requiere ampliar el banco de preguntas y realizar validaciones con estudiantes reales para fortalecer la generalización y aplicabilidad del sistema en contextos educativos auténticos.
Introducción: La integración de sistemas inteligentes en educación ha impulsado nuevas formas de personalización del aprendizaje. En este contexto, los modelos de tutoría adaptativa basados en aprendizaje por refuerzo profundo permiten ajustar dinámicamente la instrucción según el desempeño del estudiante. Objetivo: Analizar un sistema de tutoría adaptativa basado en aprendizaje por refuerzo profundo para personalizar la comprensión lectora con literatura peruana. Metodología: Se desarrolló un estudio cuantitativo de tipo aplicado, con diseño experimental computacional y alcance explicativo. La población estuvo constituida por interacciones simuladas en comprensión lectora, y la muestra por episodios generados durante 500 000 pasos de entrenamiento, utilizando diez preguntas basadas en el texto “Paco Yunque”. Se emplearon simulaciones computacionales, registro de métricas e instrumentos de validación algorítmica. Resultados: El modelo basado en aprendizaje por refuerzo profundo (PPO) mostró una precisión promedio de 38,23 %, un retorno medio de 4,35 y una desviación estándar de 3,86, evidenciando estabilidad en el proceso de toma de decisiones pedagógicas del agente, aunque con rendimiento moderado en precisión. Conclusiones: El agente PPO demuestra capacidad para generar decisiones pedagógicas consistentes en entornos de tutoría adaptativa. Sin embargo, se requiere ampliar el banco de preguntas y realizar validaciones con estudiantes reales para fortalecer la generalización y aplicabilidad del sistema en contextos educativos auténticos.
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