Herramienta de informática educativa para el diagnóstico de riesgos psicopedagógicos

El estudio de las tendencias actuales en el desarrollo de herramientas de informática educativa encaminadas a la evaluación y diagnóstico psicopedagógico, las necesidades y posibilidades del contexto de estudio, unido a los resultados anteriormente presentados, constituyen los criterios que determinan los componentes y el diseño de la herramienta encaminada a brindar resultados en materia de evaluación y diagnóstico de riesgos psicopedagógico en adolescentes de la enseñanza secundaria básica.

Se propone el diseño de un Sistema de Experto específicamente un Sistema basado en Casos destinado a diagnosticar los riesgos psicopedagógicos. Este sistema será combinado con propiedades y potencialidades de los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) para la complementación en materia de evaluación psicopedagógica.

Desarrollo

La herramienta brinda las siguientes funcionalidades vistas desde el usuario final: evaluación psicopedagógica del adolescente, diagnóstico de riesgos psicopedagógico y almacenamiento de la caracterización psicopedagógica generada, para el acompañamiento y la orientación. A continuación se explican cada una de estas funcionalidades:

Funcionalidades de herramienta propuesta.

Evaluación Psicopedagógica: la herramienta permite primeramente desarrollar un proceso de evaluación psicopedagógica tomando en cuenta los indicadores y los criterios de evaluación establecidos.

Según Pérez Juste y García Ramos (1989) la Evaluación Psicopedagógica es el acto de valorar una realidad que forma parte de un proceso, cuyos momentos previos son los de fijación de las características a valorar y la recogida de información de calidad sobre las mismas y cuyas etapas posteriores son la toma de decisiones en función del juicio emitido.

Diagnóstico de riesgos psicopedagógico: Una vez hecha la evaluación se determina el diagnóstico de riesgos psicopedagógicos.

Luego, la finalidad de la evaluación psicopedagógica consiste en reunir los criterios necesarios para el diagnóstico primeramente, en este caso de riesgos psicopedagógico, para después orientar el proceso de toma de decisiones sobre el tipo de respuesta educativa que precisa el alumno para favorecer su adecuación de desarrollo personal, sin olvidar que debe servir para orientar el proceso educativo en su conjunto, facilitando la tarea del profesorado que trabaja en el aula. De esta forma la evaluación psicopedagógica cumple con una función preventiva ya que no se circunscribe exclusivamente a propuestas de atención individual, sino que dirige sus propuestas a asegurar una práctica educativa adecuada para el desarrollo de todos los alumnos.

Almacenamiento de la caracterización psicopedagógica: Los elementos de la evaluación unida al diagnóstico de los riesgos psicopedagógicos y las conclusiones y recomendaciones pertinentes para el acompañamiento y la orientación, son almacenados a modo de caracterización psicopedagógica en un perfil del estudiante para su futura consulta o reevaluación.

En el siguiente figura se muestra las funcionalidades de la herramienta en el orden en que el usuario las ejecuta, es decir según la secuencia de ejecución.

Figura 5. Funcionalidades de la herramienta

Diseño y componentes de la herramienta propuesta.

Siguiendo los colores usados anteriormente en la siguiente figura se muestra los componentes de la herramienta correspondientes a las funcionalidades antes descritas. Se ilustra además la interacción entre estos componentes.

Figura 6. Componentes de la herramienta y sus interacciones

Como se ha mencionado, el Sistema de Experto que se propone construir es específicamente un Sistema Basado en Casos. Luego, la estructura genérica antes ilustrada en la figura 6 necesita ser particularizada con las especificaciones de los Sistema Basado en Casos. El figura 7 muestra la estructura, componente e interrelación del sistema que se propone.

Figura 7. Diseño de la herramienta que se propone

Seguidamente se explica la existencia, funcionalidad e interacción de cada componente:

Módulo de Evaluación Inteligente: Este componente existe para el cumplimiento de la funcionalidad vinculada a la evaluación psicopedagógica. Este módulo es una propiedad y potencialidad de los STI. Entre las características y potencialidad de este componente referente a la evaluación se encuentran las siguientes:

• Adaptativa: Se usan Test Informatizados Adaptativos (TIA) lo cuales permiten adoptar los procesos de evaluación al desempeño de los sujetos y logra prestar atención a los procesos cognitivos.

• Continua: Permite la estimación en los cambios en la trayectoria del aprendizaje de los sujetos.

• Inteligente: Utiliza las técnicas de la inteligencia artificial para generar perfiles de los resultados de los estudiantes basados en los conocimientos y procedimientos de inferencia. Es decir se logra la evaluación tanto de los productos como de los procesos y estrategias utilizadas por el estudiante, lográndose así el análisis de los procesos cognitivos superiores.

La interacción de este módulo es directamente con la interfaz de usuario, a través de ella se inicia el proceso de evaluación y se logra el proceso de entrada salida de datos.

Base de Casos y Mecanismo de Inferencia para el diagnóstico: Estos componentes, propios de los SBC, existen para el logro de la funcionalidad correspondiente a la determinación del diagnóstico de riesgos psicopedagógico. La base de caso almacena el conocimiento correspondiente a evaluaciones y diagnóstico de riesgos psicopedagógicos que es el dominio del conocimiento que se maneja en la herramienta. Por su parte el mecanismo de inferencia utiliza la inteligencia artificial específicamente el RBC, para emular el razonamiento de un experto humano y resolver nuevos problemas, operando para ello sobre la base de casos. En el proceso intervienen los módulos de recuperación de casos, módulo de adaptación de soluciones, de aprendizaje automatizado (auto aprendizaje) y de explicación. Estos componentes interactúan entre sí devolviendo el resultado del diagnóstico a la interfaz de usuario.

Base de Datos: La base de datos, que es un componente propio también de los SE, responde a la funcionalidad del almacenamiento de de la caracterización psicopedagógica de los sujetos evaluados, generándose y almacenándose un perfil de cada sujeto evaluado y diagnosticado para facilitar su acompañamiento, orientación y futuras consultas. Este componente interactúa con la interfaz de usuario.

Interfaz de usuario: Este es el componente unificador del sistema, es el mecanismo de comunicación humano/computadora, permite los procesos de entrada /salida (imput/output), y guía de manera intuitiva y dinámica el proceso de ejecución de las funcionalidades del sistema.

Proceso de ejecución y procesamiento interno de la herramienta propuesta

Para el entendimiento pleno de la herramienta se requiere explicar además su funcionamiento desde la perspectiva del usuario final y las características y procesamiento interno de sus componentes. Ha de tenerse en cuenta que estos últimos elementos son transparentes para el usuario, lo cual permite que este no necesita poseer conocimientos avanzados de computación para operar con eficacia el sistema.

La herramienta de informática educativa orientada a la evaluación y el diagnóstico psicopedagógico, se sintetiza computacionalmente hablando, en un software que se instala en el ordenador. La ejecución de este software muestra la interfaz de usuario la cual ha de presentar un ambiente amigable e intuitivo. En este punto la herramienta brinda tres casos de uso principales: determinar diagnóstico de riesgo psicopedagógico, revisar perfil de estudiante y administrar la Base de Casos. A continuación se explica cada una de estas prestaciones.

Si el usuario selecciona la opción de determinar diagnóstico de riesgo psicopedagógico la interfaz de usuario le guiará por un proceso con el siguiente orden: entrada de información adaptada al usuario y necesaria para la evaluación psicopedagógica, diagnóstico de riesgo psicopedagógico lo cual ha de iniciarse con un comando (botón) y finalmente almacenamiento del perfil del estudiante lo cual resulta básicamente una caracterización psicopedagógica que se almacena en la base de datos del sistema para futuras consultas.

Una vez iniciado este proceso con la entrada de información, se pone en marcha el módulo de evaluación inteligente. Básicamente es un proceso interactivo a través del cual el usuario, que puede ser el especialista o el propio sujeto a ser evaluado en algunos momentos, entran datos al sistema normalmente mediante la selección de opciones múltiples, el completamiento de espacios con datos requeridos y el completamiento de test, esta última parte es opcional y se hace o se obvia según criterio del especialista.

Posteriormente el especialista activa el comando "Diagnóstico" y se genera la caracterización psicopedagógica del sujeto con el formato mostrado en la tabla 2. El especialista ha de tener la opción de editar esta caracterización e incluso de rehacer el diagnostico automatizado y de que se le muestre una explicación de la conclusión a la que arribó el sistema. En este punto el especialista mediante la activación de otro comando almacena la caracterización en la base de datos, generándose un perfil del estudiante. En este último, se van almacenando a modo de historial sus evaluaciones siendo completamente editable por el especialista. Teniendo en cuenta este punto cuando se inicia el proceso de evaluación el sistema preguntará si se trata de un sujeto nuevo o un estudiante previamente evaluado, esto permitirá hacer comparaciones automatizadas con evaluaciones previas y evitar la entrada redundante de datos, esta facilidad se logra mediante la interacción del módulo de evaluación inteligente y la base de datos del sistema. La figura 8 ilustra el proceso anteriormente descrito.

Figura 8. Secuencia de ejecución de la herramienta

El segundo caso de uso: revisión de perfil del estudiante se logra mediante la interfaz de usuario específicamente haciendo consultas a la base de datos. La herramienta debe permitir hacer búsquedas por diferentes criterios, lo cual facilita el proceso de encontrar sujetos previamente evaluados. Una vez encontrado, el sistema muestra su perfil y desde este punto puede ejecutarse un nuevo proceso de evaluación y diagnóstico, lo cual nos remitiría al primer caso de uso. Ha de existir además la opción de imprimir el perfil o guardarlo como un archivo en formato de documento Microsoft Word o pdf.

El tercer caso de uso correspondiente a la administración de la base de conocimientos es tarea del denominado ingeniero del conocimiento (IC). Este es un agente especialista facultado para editar la base de conocimiento lo cual incluye eliminar casos, modificar casos, crear casos entre otras funciones. Por la naturaleza de esta herramienta este ingeniero ha de ser un especialista del área psicoeducativa. La interfaz de usuario a de pedir un permiso especial para esta administración lo cual se logra con la introducción de una contraseña. De esta forma el sistema tendrá tres tipos de usuarios: el especialista que realiza la evaluación, el propio sujeto a evaluar ocasionalmente y el ingeniero del conocimiento, este último requerirá autenticación para la administración de la base de conocimiento.

A continuación se muestra el diagrama de caso de uso en el lenguaje de modelado de sistemas de software más conocido y utilizado en la actualidad: UML (por sus siglas en inglés, Unified Modeling Language) Lenguaje Unificado de Modelado. Se presentan otros diagramas que dirigirán el proceso de implementación del sistema.

Diagrama 1. Diagrama de caso de uso.

Desde el punto de vista del procesamiento interno de la herramienta se debe precisar los algoritmos y los flujos de información. Así como las técnicas a utilizarse en cada módulo lo cual ha de estar en coherencia con la naturaleza y exigencia del problema a resolver: diagnóstico de riesgos Psicopedagógicos.

El módulo de Evaluación Inteligente devuelve al mecanismo de inferencia una evaluación psicopedagógica del sujeto. Posteriormente el Método de Solución de Problemas basado en la técnica de RBC, comienza a recuperar los casos de mayor similitud, seguidamente el módulo de adaptación de la solución perfila el resultado (diagnóstico) unido a las orientaciones para el acompañamiento y muestra los resultados al especialista. Este último en este punto tiene la opción para editar la caracterización generada por el sistema. Igualmente puede revisar la justificación y razonamiento de la solución ofrecida por el sistema de lo cual se ocupa el módulo de explicación ("Sistemas Experto," 2015). Una vez confirmada la aprobación del especialista se almacena en la base de datos la caracterización del sujeto y se almacena en la Base de Casos el caso resuelto como mecanismo de auto aprendizaje.

Validación de la herramienta por criterio de especialistas

Una vez diseñada la herramienta se sometió a la consideración de un grupo de especialistas, los cuales fueron se determinados por aspectos importantes que avalan el prestigio que poseen en el desempeño profesional en las área de la psicopedagogía y/o de las ciencias de la informática y la computación.

Entre los datos recogidos en la encuesta están: experiencia en el perfil profesional, experiencia en trabajo con adolescentes, grado científico, categoría docente, la especialidad y el centro donde trabaja actualmente.

Como se observa, la muestra seleccionada estuvo conformada por 13 especialistas 7(53.84%) de perfil psicopedagógico y 6 (46.15%) de las NTIC.

El promedio de edad de los docentes es de 50 años, los cuales cuentan experiencia en el desempeño profesional. De los 13 especialistas 9 (69.23%) tienen experiencia de trabajo directa con adolescentes, 2 (15.38%) de ellos tienen 30 años como docentes en la enseñanza media.

Con respecto a la categoría científica 4 (30.76%) son doctor en Ciencias particulares, 1 (7.69%), en Ciencias Psicológicas, 1 (7.69%), Ciencias de la Educación y 2 (15.38%) en Ciencias de la Computación y 4 (30.76%). Máster en ciencias son 9 (69.23%); y el resto 7 (53,84%) cursan la Maestría en Ciencias de la Educación. Con relación a la categoría docente, 4 son titulares, 1 es auxiliar y el resto es asistente.

Gráfica: Perfil profesional de los especialistas

A los especialistas seleccionados se les entregó un material con la modelación del diseño de la herramienta y una encuesta (anexo 14), para que expresaran sus criterios y valoraciones con respecto a la misma.

Los resultados de la consulta fueron los siguientes:

Como aparece en la tabla de la muestra constituida por 13 especialistas, 11 consideran muy adecuada la etapa de diagnóstico, mientras que sólo 1 la declara bastante adecuada y 1, adecuada.

Con respecto a las etapas de evaluación el 100% coincide en que es bastante adecuada. Por otro lado, en cuanto a la etapa de procesamiento de la herramienta 12 plantean que es muy adecuada y sólo 1 dice que es bastante adecuada.

Los especialistas del área psicopedagógica expresan los siguientes criterios acerca de la herramienta elaborada:

"…La herramienta es muy adecuada para la evaluación psicopedagógica incluye los elementos obligatorios…"

"…La herramienta es profundo e interesante para el estudio de los adolescentes…"

"…los indicadores para el diagnóstico son coherentes con el objetivo de evaluación…"

"…Responde a las prioridades y transformaciones de la evaluación y diagnóstico psicopedagógico…"

"…Esta herramienta permite su cumplimiento en la práctica escolar pues los pasos seleccionados están bien estructurados…"

"…Permite adecuarlo a los condiciones de cada caso particular…"

"…la herramienta mejora la calidad de la atención psicopedagógica… permite darle seguimiento al adolescente…"

Conclusiones

Los elementos abordados hasta este punto corresponden a la determinación de los componentes y al diseño de la herramienta de informática educativa. El resto de las especificaciones técnicas como: la plataforma computacional, las tecnologías a utilizar, los lenguajes de programación, entre otras, pertenecen a la fase de implementación y son decisiones a tomar por el especialista o equipo desarrollador y no obedecen al objetivo de estudio de la presente investigación.

En este punto solamente se sugiere por elementos contextuales del escenario de estudio: el empleo de tecnologías de software libre (free software) y la adaptación de los requerimientos tecnológicos (procesamiento y almacenamiento) del software a las condiciones promedio disponibles en el país.

Referencias bibliogáficas

Albericio, Fernando. (2010). RedEmprendia, from http://www.redemprendia.es

Almaguer, Adilec. (2009). Propuesta de actividades encaminadas a la preparación de adolescentes para los cambios biológicos de la pubertad y su repercusión psicológica. Maestrría, Centro Universitario Vladimir Ilich Lenin, Las Tunas. Retrieved from http://www.eumed.net/libros-gratis/2011d/1057/introduccion.html

Amador, M, A. Labarrere, S, A. Rico, M, P., Valera, A, O. (1995). El adolescente cubano una aproximación al estudio de su personalidad. Editorial Pueblo y Educación, La Habana.

APA. (1986), 2015, from www.apa.org

Area, M. (2009). Introducción a la Tecnología Educativa. Manual Electrónico. España: Universidad de la Laguna. Disponible en http://www.manuelarea.net

Arés, P. (2002). Mi familiaes así. (2ª ed.). Ciudad de La Habana: Editorial Pueblo y Educación.

Arés, P. (2003). Psicología de la familia. Una aproximación a su estudio.La Habana, Cuba: Editorial Félix Varela.

Ausubel, D. P., Novak, .0, Hanesian, H., (1989).Psicología educativa. México: Trillas.

Bello, Rafael. (2002). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Jalisco.

Bello, R., Gálvez, D., García, M., Lezcano, M. (1995). Modelos Computacionales Avanzados.

Belloch, Consuelo. (2015). Recursos tecnológicos para la evaluación psicoeducativa, from http://www.researchgate.net/publication/255612420

Bratko, Ivan. (1990). Prolog programming for artificial intelligence (second edition ed.). New York Addison-Wesley.

Cabero, J. (2006). Bases pedagógicas del e-learning. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento. España. Edutec: Revista electrónica de tecnología. 3(1), Disponible en http://dialnet.unirioja.es

Cabero, J. (2010). "Los retos de la integración de las TICs en los procesos educativos. Límites y posibilidades. Universidad de Sevilla España. Revista Perspectiva Educacional. Formación de Profesores. 49(1), 32-61. Disponible en http://campus.usal.es~revistas_trabajo/index.php/revistatesi/article/view/7468/7485

Cataldi, Z., Lage, F. (2007). El problema del modelado del estudiante en Sistemas Tutores Inteligentes.TE&ET'07. 12-15 de junio. Facultad de Informática, U. N. de La Plata.

Cortina, Victor M. (2005). El diagnóstico pedagógico en el proceso formativo del profesional de la educación en condiciones de universalización. Doctor en ciencias pedagógicas, Instituto Superior Pedagógico "Pepito Tey" Las Tunas.

CIE – 10 (1992). Clasificación Internacional de los trastornos mentales y de la conducta, Génova, Italia. Organización Mundial de La Salud.

Coll, César. (1990). Psicología y educación: aproximación a los objetivos y contenidos de la psicología de la educación.

Coll, C., (1990). Aprendizaje escolar y construcción del conocimiento. Barcelona, Paidós.

Coll, C. (1994). School and Educational Psychology. Applied Psychology: an international Review, 43, (2), pp. 175-191.

Coll, Jesús Palacios; Álvaro Marchesi; César (Ed.). (2000). Desarrollo psicológico y educación (2 ed.): Psicología y Educación.

Climent, Salvador. (1999). Sistemas Expertos valencia.

Chagoyen, Cesar A. (2012). El razonamiento basado en casos: una vía para el diseño de engranes, from http://www.monografias.com/trabajos98/razonamiento-basado-casos-via-diseno-engranes/razonamiento-basado-casos-via-diseno engranes#resumena

Cruz, L. (2001). Psicología del desarrollo: Selección de lecturas.(comp.).La Habana:Editorial Félix Varela.

Domínguez, Laura. (2006). Psicología del Desarrollo Problemas, Principios y Categorías.

Domínguez, L. (2002) Psicología del desarrollo: adolescencia y juventud. La Habana: Editorial Félix Varela.

Domínguez, Laura (Ed.). (2003). Psicología del desarrollo adolescencia y juventud. Selección de lecturas. La Habana: Félix Varela.

Domínguez, Mirlay. (2011). Programa de capacitación para perfeccionar la gestión de orientación educativa en la Filial Universitaria de Salud de Cabaiguán. Máster en Ciencias de la Educación Superior. Mención Psicología., Universidad "José Martí Pérez" Sancti Spíritus, Sancti Spíritus.

DSM-1V. (1992) Diagnostic and Statical Manual of Mental disorders. Washington D. C. American Psychatric Association.

Erikson, E. (Ed.). (1963). Childhood and society (2 ed.). New York, USA.

Erikson, E. (1974) Identidad, Juventud y Crisis.Editorial Paidos, Buenos Aires.

Estrada, V & Benítez, F. (2010). La gestión del conocimiento en la nueva universidad cubana .Revista Universidad & Sociedad. Disponible en http://www.ucf.edu.cu.

Fariñas, G. (2005). Psicología, educación y sociedad (un estudio sobre el desarrollo humano). La Habana: Félix Varela.

Ferreira, Wagner (2015). El adolescente y el deseo de no saber: Posibilidades psicopedagógicos.

Francia, A. S. (2005). Desde la subjetividad pedagógica tradicional a la virtual. Argentina: Universidad Nacional de la Pampa.

Forns, M., Boada, H. (1985). Reflexiones sobre la zona de Desarrollo próximo desde la Evaluación Psicológica. Anuario de Psicología, 33, pp. 73-79.

Forns, M. y Rodriguez, ML (1977). Reflexiones en torno a la orientaci6n educativa. Barcelona: Oikos-Tau.

Forns, M.; Rodriguez, M.L. y Torres, M. (1990). L'Orientation Escolaire et Professionnelle en Espagne. L 'Orientation Escolaire et Professionnelle, 19, (3). pp. 221-235.

Fuente, A., Herrero, J , Gracia, E. (2010). Internet and social support: online sociability and psychosocial adjustment in the information society. Acción psicológica, 7(1), 9-15.

Gálvez, Daniel. (1998). Sistemas Basados en el Conocimiento. Villa Clara.

Garcet, M. I. (2005). Estudio de la conducta prosocial en adolescentes riesgo. Tesis no Publicada. UCLV.

García, Hernández M; Valdez F; R. René, (2007). Lesiones no intencionales. Prevención en adolescentes. La Habana: Editorial de Ciencias Médicas.

García, Natalia Martínez; María M. García; Zoila Z. (2009). Model to design intelligent teaching-learning systems using the case-base reasoning. Avances en Sistemas e Informática, 6, 29.

García, Z. Z., León, M., Martínez, N., Jo, M., Barreto, O., Fortún, R., Ibáñez del Río, S., Martínez, Y., Ferreira, G., Depestre, P. M. (2011). Aplicaciones de HESEI, Herramienta Para el Desarrollo de sistemas de Enseñanza-Aprendizaje Inteligentes. Villa Clara. Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. (Ponencia Infoeduca) (p.1-7).

García, Z. Z., Lezcano, M. (2001). "Nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones. Utilización de las computadoras en la educación. Santa Clara. (folleto, capítulo 5). Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas.

García Valdivia, Z. Z., Bello Pérez, R. (2000). Introducción a la Inteligencia Artificial. México: Editorial Pandora. Gómez, M. (2000). Adolescencia y Prevención: Conductas de riesgo y resiliencia. Psic Psicp de la USAL.

Garcia Yagüe, J. (1987). Diagn6stico pedagógico y técnicas de la orientación. Madrid: UNED.

Gómez, M. (2000). Adolescencia y Prevención: Conductas de riesgo y resiliencia. Psic Psicp de la USAL.

Gómez García A.M. (2006).Factores etiológicos y de riesgo. En Colectivo de autores.Toxicomanías y adolescencia. Realidades y consecuencias (pp.1-11).La Habana: Científico Técnica.

Hayes-Roth, Frederick. (1983). Building Expert Systems. California: Addison-Wesley.

Herrera, L.F. (2011). Fundamentos neuropsicologicos del aprendizaje.

Herrera, L.F.. (2013). El aprendizaje según las teorías moderna de la instrucción y la neuropsicología cognitiva.

Herrera, L.F. (1993). Importancia del diagnóstico neuropsicológico. Conferencia ?8. Curso de Postgrado. Características generales del RDP. Imprenta Universitaria. Facultad de Ciencias Sociales y Humanísticas, Santa Clara.

Herrera, L.F. (2005) El desarrollo humano y los nuevos retos de la Psicología. Conferencia Magistral. IV Simposio Internacional Psicología y Desarrollo Humano. Universidad Central de Las Villas. 5 – 7 de abril de 2005.

Hernández Sampieri, R. (2006). Metodología de la investigación. Cuarta edición, Mc Graw-Hill Interamericana. México.

Hernández, R. (2003). Metodología de la investigación. (Vol. 1-2). La Habana: Félix Varela.

Huapaya, Laura Lanzarini; Constanza R. (2010). Diagnostico adaptativo del estudiante en sistemas tutoriales inteligentes. Instituto de Investigación en Informática LIDI, Mar del Plata.

Hernández, Enrique Rosabal; Nancy Romero; Keyla Gaquín; Rosa A. (2015). Conductas de riesgo en los adolescentes. Revista Cubana Medicina Militar.

Jiménez, Jovani A. (2006). Un Modelo de PlanificaciónInstruccional usando Razonamiento Basado en Casos en Sistemas Multi-Agente para entornos integrados de Sistemas Tutoriales Inteligentes y Ambientes Colaborativos de Aprendizaje Doctor en Ingeniería – Sistemas e Informática, Universidad Nacional de Colombia, Medellín.

Jiménez, Marcela. (2009). Modelo de Evaluación Adaptativa del Nivel de Conocimientos del Estudiante para Sistemas Tutoriales Inteligentes. Maestría en Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín.

Juste, J. M. Garcia Ramos; R. Pérez (Ed.). (1989). Diagnóstico Evaluación y Toma de Decisiones. Madrid: Rialp.

Lage, Zulma Cataldi; Fernando J. (2009). Sistemas tutores inteligentes orientados a la enseñanza para la comprensión. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, 1-19.

Lattur, María C. Cardona; Esther Chiner; Ana. (2006). Diagnóstico psicopedagógico.

Lezcano, Mateo. (2000). Prolog y los Sistemas Expertos. Jalisco.

León, M. & Martínez, N. (2007). "Generating Intelligent Teaching-Learning Systems using Concept Maps and Case-Based Reasoning." Revista Colombiana en avances en sistemas e informática. .4 ( 1), Disponile en www.revista.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/9712

Lopez Garcia, J, (1992), Estudio descriptivo legal de los servicios institucionalizados de orientación educativa en España, Tesis Doctoral. Madrid: Editorial de la Universidad Complutense.Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales(DSM-IV) (1995).

Martínez, N., García, Z. Z., García, M. M., Ferreira, G. L. (2010). Conceptual Maps and Cases Based Reasoning: A perspective for the Intelligent Teaching – Learning Systems. Revista IEEE América Latina 8(5), Disponible en http://www.ewh.ieee.org/reg/9/etrans/ieee/issues/vol08/vol8issue5Sept2010/15Sanchez.htm

Martínez, N.& García, Z. Z. (2009). "Modelo para diseñar Sistemas de Enseñanza-Aprendizaje Inteligentes utilizando el Razonamiento Basado en Casos." Tesis de Doctor en Ciencias Técnicas. Universidad Central de Las Villas. Santa Clara.

Marín, Carmen Buisán; María A. (Ed.). (1987). Cómo realizar un diagnóstico pedagógico. España.

MEC. (1996). Instrucciones de la dirección general de renovación pedagógica sobre el plan de actividades de los departamentos de orientación, from http://www.orientaeduc.com/orientacion/normativa/53-instrucciones-plan-de-actividades-mec-1996

Molina E. (2006) La Adolescencia. Rev. Digital Investigación y educaciónNo. 26 Vol. III.

Nilsson, N. (2001) Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. Mc Graw-Hill Interamericana de España.

Oficina Nacional de Estadísticas, (2014) Estudios y Datos sobre la Población Cubana. La Habana: Centro de Estudios de Población y Desarrollo.

OMS (2005). La salud de los adolescentes: un desafío y una esperanza. Ginebra. Ed. Organización Mundial de La Salud.

OMS (2005). Prevención de los trastornos mentales. Intervenciones efectivas y opciones de fortalezas. Ginebra. Ed Organización Mundial de La Salud.

Organización Panamericana parala Salud (OPS), (2004) La Adolescencia. Sus principales problemas y riesgos en salud. Washington, Publicaciones de la OMS.

Ovalle, Héctor M González; Nestor D. Duque; Demetrio A. (2008). Student Model for Adaptive Systems of Virtual Education III Congreso Colombiano de Computación. Medellín.

Peláez, J. (2003). Adolescencia y juventud. Editorial: Científico-Técnica.

Peláez, J. (2003). Adolescencia y Juventud. Desafíos actuales. La Habana: Editorial: científico-Técnica.

Piaget, B. Inhelder; J. (Ed.). (1972). De la lógica del niño a la lógica del adolescente Buenos Aires: Paidós.

Piaget, Jean (Ed.). (1969). Psicología y pedagogía: Crítica.

Praia, Alberto. (2012). Comparación de las características de la prosocialidad en adolescentes con trastorno negativista desafiante y sus pares escolares. Máster en Psicopedagogía, Univercidad Central "Marta Abreu"de la Villas, Santa Clara.

Pylyshyn, Z W. (1978). Imagery and artificial intelligence. Minneapolis: University of Minnesota: Minnesota Studies in the Philosophy of Science.

Quintanar L. y Solovieva Y. (2005) Análisis neurológicos de los problemas en el aprendizaje escolar. Revista Internacional del Magisterio,15, 26-30.

Ramos, Luis A. (2014). Cognitive psychology and artificial intelligence: myths and truths. Av.psicol, 22, 21-27.

Rodríguez, G., Gil, J., García, E. (2004) Metodología de la investigación cualitativa. La Habana: Editorial Félix Varela.

Rowe, Neil C. (1988). Artificial Intelligence through Prolog: Prentice-Hall.

Russell, S., Norvig, P. (2004). Inteligencia Artificial un Enfoque Moderno (Segunda Edición ed.). Madrid: Prentice Hall.

Rodriguez Moreno, M.L. (1988). Orientación educativa. Barcelona: CEAC.

Rodriguez Espinar, S. (Coord.). (1993). Teoría y práctica de la orientación educativa. Barcelona: PPU.

Salgueiro, F; Costa, G., Cataldi, Z., Lage, F., García-Martínez, R. (2005b). Redefinition of basic modules of an intelligent tutoring system: the tutor module.WICC 2005. 13 y 14 de mayo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Córdoba. NCI.

Santrock, J.W. (2003). Psicología del desarrollo en la adolescencia. Madrid: McGraw-Hill.

Strasser, K., Rosas, R. (1996) Propuesta de un Modelo para el Diseño de Sistemas Instruccionales Inteligentes. En: 3er Congreso Iberoamericano de Informática Educativa, Ribie.

Skinner, Burrhus Frederic. (1982). Skinner para el salón de clases.

Sistemas Experto. (2015). Retrieved from http://www.monografias.com/trabajos103/sistemas-experto/sistemas-experto#ixzz3wDUu8lUP

Strang, R. y Morris, G. (1971). La orientación escolar. Buenos Aires: Paidós.

Toledo, Maribel García; Lisset León; Viviana R. (2008). Sistema Tutorial Tnteligente para Diagnostico y Tratamiento de Infecciones de Transmisión Sexual. Universidad de Cienfuegos, Cienfuegos. Toledo, Maribel García; Lisset León; Viviana R. (2008). Sistema Tutorial Tnteligente para Diagnostico y Tratamiento de Infecciones de Transmisión Sexual. Universidad de Cienfuegos, Cienfuegos.

Toledo V. (1998). Adolescencia tiempo de decisiones. Centro de medicina productiva y desarrollo integral del adolescente, Facultad de Medicina, Universidad de Chile.

Torres I. (2008) Estudio neuropsicológico de adolescentes con trastorno en la conducta.. Tesis de Licenciatura no publicado. Santa Clara. UCLV.

Trujillo N.D (2008). Función Ejecutiva en la investigación de los trastornos del comportamiento del niño y del adolescente. Revista de Neuropsicología, neuropsiquiatría, y neurociencias, 8(1), 77-94.

Valencia, Luis. (2012). Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento. Universidad de Sevilla, Sevilla.

Vega, Manuel de. (2005). Introducción a la Psicología Cognitiva (Vol. I). la Habana: Felix Varela.

Vygotski, L.S. (1979). Zona de desarrollo próximo, una nueva aproximación. Barcelona: Editorial Grijalbo.

Vygotski, L.S. (1987). Historia del desarrollo de las funciones psíquicas superiores . La Habana: Editorial Ciencias Sociales.

Vigotsky, L. S. (1987) El desarrollo de las funciones psíquicas superiores. Editorial Científico Técnica. La Habana, Cuba.

Waern, A. (2001) What is an intelligent interface?. Notas de Seminario de introductorio. Centro de Investigaciones en Computación de Suecia. Consultado el 13/12/08, disponible en http://www.sics.se/annika/publications.html

Yang, J. (1987). Individualizing Instruction trough intelligent computer -asisted perspective. Educational Technology, 27( 3), 7 -15.

Autor:

Lic. Yosvany Navarro Sánchez

Enviado por:

Tutor: Dra.C Daylanis Figueroa Verdecía

Joel Eliezer Ruíz Figueroa