Wikipedia:Proyecto educativo/Fundamentos tecnológicos del e-learning 2020-21 (I)/Aula 5/Grupo 10

Añadir enlaces
De Wikipedia, la enciclopedia libre

Integrantes del grupo y tema[editar]

Tema escogido por el grupo: Asistentes Inteligentes

Acuerdos y fases para la elaboración de un artículo en la Wikipedia[editar]

Una vez establecido el grupo de trabajo en torno a una temática de interés común, a continuación se muestran las indicaciones para el establecimiento explícito de acuerdos entre los integrantes y la atribución de responsabilidades según las diferentes fases del trabajo:

  1. Fase de acuerdos iniciales. Distribución del trabajo entre los participantes del grupo, estableciendo los roles de cada uno, las tareas a realizar y su temporización. Primer acuerdo sobre los elementos del artículo a modificar y/o completar en el espacio de “Taller”.
  2. Fase de documentación sobre la temática. Incluye la profundización sobre la temática mediante una búsqueda e identificación de fuentes relevantes.
  3. Fase de análisis y síntesis individual de la información de relevancia a ser incorporada en el artículo. Esta redacción puede realizarse de manera privada o directamente en el “Taller” para que todos los integrantes del grupo puedan ir haciendo un seguimiento del avance del artículo.
  4. Fase de publicación en el taller de todas las secciones/párrafos del artículo acordados por cada uno de los participantes. Se debe utilizar la “Lista de control” para verificar que se respetan los criterios formales de publicación de la Wikipedia.
  5. Fase de revisión. En base a una versión cuasi definitiva del artículo, cada participante del grupo debe realizar una revisión general para asegurar que el texto respeta una estructura, estilo y lenguaje coherentes y que los contenidos han sido desarrollados en su totalidad. Cuando todos los miembros del grupo hayan revisado y verificado la información aportada, se podrá rellenar el documento “Lista de control”, para entregar al docente vía correo electrónico con las explicaciones necesarias en cada casilla. Con este documento, el profesor podrá indicar al grupo las mejoras a realizar antes de la entrega.
  6. Fase de verificación. Cuando se realicen los cambios indicados por el docente y se disponga de la versión definitiva, se deberá escribir nuevamente al profesor para pedir su autorización para publicar.
  7. Fase de publicación. Una vez recibida la autorización del profesor, se puede proceder a la publicación en Wikipedia párrafo a párrafo, no todo a la vez.
Tarea Responsable Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4
Seguimiento del trabajo en grupo (monitorear y alertar posibles retrasos) (asignar) Gemma Gloria Marta Ana
Elementos del artículo a modificar todos
Documentación todos de manera individual
Análisis y síntesis todos de manera individual
Publicación en el taller todos
Revisión todos
Verificación (asignar) Gloria Gemma Ana Marta
Notificación al profesor (asignar) Ana Marta Gemma Gloria
Publicación en Wikipedia (asignar) Marta Ana Gloria Gemma

Edición del texto a integrar en el "tema" seleccionado de Wikipedia[editar]

BOT CONVERSACIONAL 

son aplicaciones software que surgen en los años 60,

las cuales son previamente establecidas por un conjunto de expertos. 

Estos bot, también conocidos como sistemas expertos, utilizan el razonamiento basado en casos (CBR: case base reasoning). [1]​

que permiten la entrada auditiva y ayudan a reducir el tiempo de respuesta.

Los bots conversacionales, son capaces de reconocer la manera en la que una frase está formulada gracias a una serie de patrones comparativos preestablecidos, y de este modo, basándose en las diferentes variables de dicha frase, presentan una respuesta correspondiente. [2]​



1, HISTORIA 

el profesor Joseph Weizenbaum 
llamado ELIZA, el cual 
La función de este chatbot consiste en descifrar la información introducida por un usuario para presentar una respuesta adecuada  [3]​


A lo largo de los años han ido apareciendo diferentes tipos de chatbots, los cuales han experimentado modificaciones para ser aplicados en un ámbito diferente a la investigación académica. Estos, utilizan un lenguaje de marcas creado para el desarrollo de bots conversacionales, también conocido como AIML. [1]​


todos ellos 

SmarterChild, Parry y SHRDLU;

Existen dos chatbots que utilizan las características de ELIZA y AIML, e implementan algunas mejoras, estos son: Ultra Hal y Jabberwacky. Sin embargo, no se posee más que transcripciones de sus conversaciones. [1]​ 



Microsoft 
Silicon Valley)

2, DESARROLLO 

inteligencia artificial


Por ejemplo, ELIZA y algunos chatbots no llevan a cabo una evaluación del contexto, sino que por el contrario, trabajan a través de las palabras claves en la frase captada (o frase de entrada). [1]​ [1]​ En lo referente a ALICE, podemos afirmar que se trata de un robot conversacional, el cual usa la inteligencia artificial y el PLN, basándose en un conocido experimento realizado por Alan M. Turing (1950). [1]​

ALICE y AIML han sido considerados como una extensión sencilla de ELIZA. Sin embargo, ALICEbot incluye actualmente más de 40.000 categorías de conocimientos en comparación a las 200 de ELIZA. [1]​

Se debe destacar que ALICE cuenta con un modelo de aprendizaje supervisado. De este aprendizaje se encarga el botmaster, quien rastrea las conversaciones y construye nueva información AIML con el objetivo de conseguir respuestas más naturales y “humanas”.[1]​ '


3.1 CLASIFICACIÓN

Estos no disponen de espacio para almacenar conversaciones, pero son capaces de combinar normas y reglas gramaticales; La tercera generación de chatbots que encontramos usa un lenguaje de programación basado en XML, conocido como AIML. [4]​ 


 Watson de IBM,



4. CONTEXTOS EN LOS QUE SE UTILIZAN 


según el uso que se les quiera dar'.

Los bots conversacionales pueden ser utilizados en diversos contextos. Algunos de ellos son: el educativo y el científico, como asistentes virtules en empresas, o en el ámbito del ocio y entretenimiento [5]​ 


ayudándoles a acceder a la infomación que necesitan. A su vez, también son capaces

y contestando a preguntas recurrentes. 

Pero, en esta area el manejo de los bots conversacionales no se limita exclusivamente a atender a los clientes, también ayuda a facilitar y agilizar procesos para las empresas y sus empleados.[4]​  

Respecto a las conversaciones a través de internet, los bots pueden llevar a cabo acciones, como componer frases y responder distintas cuestiones en diferentes lenguas. Para ello, realizan una traducción que permite al usuario adquirir respuestas en su lengua materna. [6]​

y proporcionan información sobre diferentes procesos como el de admisión. 

Uno de los aspectos que engloban los chatbots en el apartado de educación, es la enseñanza de diferentes idiomas. Un ejemplo de ello, sería el chatbot "Soy Diego" o su versión femenina "Soy María", profesores en línea con los que se puede mantener una conversación en el idioma que queremos aprender, en este caso, español. Estos son capaces de señalar errores de ortografía o gramaticales .[7]​


En el ámbito médico, localizamos diferentes programas que nos permiten realizar consultas sobre medicamentos e indicaciones acerca del uso de dichos medicamentos, como Pharmabot. En este, los bots permiten dar respuesta a las preguntas enviadas por los usuarios.[8]​ Al igual que en el ámbito de la medicina, también podemos encontrar chatbots dedicados a terapia, uno de ellos es Woebot. Dicho chatbot recrea una consulta psicológica en línea. Su función consiste en proporcionar ayuda a personas que presentan problemas como la depresión. Para ello, lleva a cabo diversas preguntas previamente concertadas que el usuario debe contestar. Al procesar dichas respuestas, el chatobot lleva a cabo una evaluación y presenta una serie de consejos que ayudan al paciente a reducir sus síntomas.[9]​


5. BENEFICIOS Y LIMITACIONES

Los bots conversacionales tienen diversas ventajas, algunas de ellas son: proporcionar servicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana; rapidez de respuesta, y gestión simultánea de múltiples clientes. Por ejemplo, la implantación de bots conversacionales en el ámbito empresarial resulta muy beneficioso debido a que ofrecen a su clientela una alternativa de servicio automatizado inteligente, aumenta la participación del cliente, mejorando la experiencia de la marca y brinda información útil para la empresa.' [10]​

Sin embargo, hay muchos chatbots que aún no logran aprovechar su potencial debido a su naturaleza restrictiva. Las principales limitaciones son la falta de datos y la escasa comprensión conversacional. [10]​

  1. ↑ a b c d e f g h Alvarado Troncoso, Marco Antonio (diciembre de 2012). «Sistema para el Aprendizaje del Mapudungun. Incluyendo características de reconocimiento de voz y bot conversacional.». Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Consultado el 9 de octubre de 2020. 
  2. ↑ Dahiya, M (30 de abril de 2017). «A Tool of Conversation: Chatbot». Researchgate (en inglés). Consultado el 30 de abril de 2017. 
  3. ↑ Lockman Saliimi, Abbas, Mohamad Zain, Jasni (2019). «Designing a Chatbot for Diabetic Patients». Core ac uk (en inglés). Consultado el 2019. 
  4. ↑ a b Paredes Caina, Telmo Mauricio (junio de 2019). «Impacto de los chatbot en la atención al cliente en la cooperativa de ahorro y crédito El Sagrario». Repositorio institucional, unidades. Consultado el agosto de 2019. 
  5. ↑ Cobos, Juan Carlos (2 de octubre de 2013). «Integración de un Chatbot como habilidad de un Robot Social con gestor de diálogos». Consultado el 14 de octubre de 2020. 
  6. ↑ Peart, Andy (6 de octubre de 2020). «Chatbots la guía definitiva». Artificial solutions (en inglés). Consultado el 6 de octubre de 2020. 
  7. ↑ Löwgren, Malin (17 de abril de 2013). «Chatbot como recurso didáctico en la enseñanza de español como lengua extranjera». Digitala Vetenskapliga Arkivet. Consultado el 17 de abril de 2013. 
  8. ↑ Crespo Miguel/Domínguez Cabrera, Mario/Berenice (3 de septiembre de 2020). «Perspectivas de las tecnologías de Chatbot y su aplicación a las entrevistas de evaluación del lenguaje». Universidad de Cádiz, Editorial UCA. Consultado el 10 de mayo de 2019. 
  9. ↑ Knight, Will (25 de octubre de 2017). «Woebot, el robot parlante que reduce los síntomas de depresión en dos semanas». MIT technology review. Consultado el 25 de octubre de 2017. 
  10. ↑ a b «Chatbots: The Definitive Guide (2020)». artifical solutions (en inglés). Consultado el 18 de octubre de 2020. 
Obtenido de «https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Wikipedia:Proyecto_educativo/Fundamentos_tecnológicos_del_e-learning_2020-21_(I)/Aula_5/Grupo_10&oldid=135208393»