Los modelos de evaluación de simuladores NAVANTIS han revolucionado el adiestramiento utilizando IA y BigData. Este artículo te explicará cómo se mide la complejedidad, desempeño y el aprendizaje en simulaciones avanzadas.
¿QUÉ ES NAVANTIS Y CÓMO TRANSFORMA EL ADIESTRAMIENTO 4.0?
Navantia lleva varios años trabajando en el desarrollo de una nueva familia de productos llamada NAVANTIS cuyo objetivo es servir de elemento vertebrador de su nuevo modelo de Adiestramiento 4.0.
Como parte de la hoja de ruta de dicho desarrollo, se incluye la exploración, desarrollo y empleo de algoritmos de IA y la aplicación de Big Data y Analitics para apoyar al profesor en el análisis del desempeño de los alumnos cuando realizan ejercicios de adiestramiento sobre un simulador.
IA Y BIG DATA: CLAVES PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO EN SIMULADORES
En este contexto ITCL ha desarrollado un modelo que define matemáticamente los conceptos asociados con el desempeño del alumno y otros aspectos conectados con la evaluación de su aprendizaje.
¿CÓMO SE DESARROLLAN LOS MODELOS DE EVALUACIÓN EN SIMULADORES?
Los resultados de esta investigación son públicos y se han presentado en el congreso en DESEI+D 2022.
ESTADO ACTUAL DE LOS MODELOS DE IA PARA EVALUACIÓN EN SIMULADORES
Esta investigación empezó con la realización de un estado del arte en el cual se determinó que no existían modelos de evaluación del aprendizaje basados en detección de patrones con IA y fórmulas pesadas.
LOS 3 PILARES DEL MODELO: COMPLEJIDAD, DESEMPEÑO Y APRENDIZAJE
Tras el estudio del estado del arte se formuló el modelo basado en varias definiciones:
- el concepto de complejidad de una simulación ejecutada en el entorno de los simuladores NAVANtia Training Integrated System (NAVANTIS), productos y servicios de apoyo al adiestramiento en la Operación y/o Mantenimiento de los Sistemas de Navantia durante la fase de explotación de los mismos.
- el concepto del desempeño del alumno con respecto a dicha simulación
- el concepto del aprendizaje del alumno tras diferentes simulaciones.
Por consiguiente, el artículo presenta un modelo con tres definiciones que han sido desarrolladas a partir de los estudios de complejidad, desempeño del alumno y aprendizaje del alumno.
¿CÓMO SE MIDE LA COMPLEJIDAD EN LAS SIMULACIONES NAVANTIS?
Primeramente, la complejidad se ha caracterizado mediante categorías que, en cada una de ellas, de modo que puedan clasificarse por clases distintas simulaciones con curvas de dificultad por índices similares; seguidamente, el desempeño del alumno se ha calculado con respecto a estas curvas de dificultad pues el alumno, con sus acciones, puede modificar el estado de la simulación.
EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE EN SIMULACIONES COMPLEJAS
Finalmente, el aprendizaje del alumno se ha determinado mediante la variación del desempeño a medida que el alumno realiza diferentes simulaciones de la misma o distinta complejidad. Para la resolución de los modelos se han propuesto técnicas de IA para la detección de patrones, fórmulas pesadas y espacios vectoriales.
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Investigador y desarrollador de Inteligencia Artificial en ITCL desde 2020, con 5 años de experiencia en Data Science y desarrollo de software. Doctorando en Ciencias de la Computación por la Universidad de Granada, cuenta con un máster en Big Data por la UNIR y otro en Física Teórica por la Universidad de Granada, además de ser graduado en Física por la Universidad de Salamanca. Apasionado por aplicar tecnologías avanzadas para resolver problemas complejos de la sociedad actual.