Inteligencia artificial (IA) para medir la atención del alumno y sus emociones mientras recibe una clase. Es la ambiciosa investigación que están desarrollando pedagogos, psicólogos e informáticos con el objetivo final de personalizar la formación de los alumnos, trabajar la educación inclusiva y para cambiar, si es necesario, la metodología con la que los docentes imparten clase con tal de mejorar el rendimiento académico de los estudiantes.
La inteligencia artificial será durante el nuevo curso escolar, que arranca este lunes, uno de los grandes desafíos que tienen por delante los profesores tanto de colegios, institutos y universidades por la vorágine de una tecnología que desata preocupación debido al mal uso de la misma entre los estudiantes para hacer los deberes a golpe de clic y sin la necesidad de razonar.
Mientras los docentes comienzan a formarse para enseñar a los estudiantes a moldear su uso y empiezan concienciar a su alumnado del potencial que tiene una herramienta que ha llegado para quedarse, están desarrollándose proyectos como el que impulsa la Universidad de Alicante (UA) para demostrar que la IA tiene mucho bueno que dar: avanzar en la transición hacia el aprendizaje «inteligente» para optimizar la enseñanza.
Las cámaras y el material utilizado para medir la atención en las aulas. / D.I.
El proyecto MEEBAI (Methodology for Emotion-Aware Education Based on Artificial Intelligence), liderado por la doctora en Pedagogía y catedrática de Tecnología Educativa, Rosabel Roig Vila, así como de Miguel Ángel Cazorla, catedrático en Inteligencia Artificial, está implicando a investigadores de las universidades de Sevilla, Murcia o València y consiste en entrenar la inteligencia artificial predictiva.
Cámaras y pulseras
El proyecto pasa por instalar en las aulas una cámara por cada estudiante apuntando a su cara, así como otras cámaras que captan una imagen más general de la clase y que ofrecen información de la postura del cuerpo, lo que da datos de si esa persona si está atendiendo o lo a lo que dice el profesor. A ello se suma que cada estudiante lleva una pulsera que recoge datos biométricos, como la frecuencia cardiaca y la presión arterial.
El trabajo ha comenzado de manera experimental en la facultad de Educación con sesenta alumnos y el objetivo de los investigadores es durante este curso hacer más pruebas en todas las facultades de la Universidad de Alicante, tal y como explica Roig Vila. Este sería un gran avance para unos investigadores que coinciden en que «lo deseable» es que en un futuro las aulas, pudieran tener esta tecnología para reorientar la enseñanza, sobre todo pensando en la educación superior.
«En la sociedad actual, caracterizada por una rápida transformación digital y un entorno educativo en constante cambio, la necesidad de proyectos como este se hace cada vez más evidente. El alumnado de hoy en día requiere una educación que no solo se centre en el contenido académico, sino que también considere su bienestar emocional y cognitivo«, explica la catedrática.
Los resultados preliminares indican que esta tecnología puede ser una herramienta valiosa para personalizar y enriquecer el aprendizaje, según la investigadora, siempre que se aborden adecuadamente las consideraciones éticas y de privacidad de los datos. Además de analizar y modular los estados emocionales, el proyecto ofrecerá itinerarios personalizados de aprendizaje adaptados a las necesidades emocionales y cognitivas del alumnado.
Otras fórmulas
«Así, la metodología MEEBAI incluye la creación de un banco de estrategias didácticas basadas en metodologías activas, como el aprendizaje colaborativo, la gamificación, el aprendizaje basado en problemas y proyectos, entre otros», apunta la investigadora. Estas estrategias se diseñan para fomentar la participación activa del alumnado y estimulación cognitiva para mejorar su motivación y rendimiento.
Lo que han hecho hasta el momento es la captura de datos de tres grupos de 20 personas, tras depurarlo ahora están en la fase de generar el modelo y «para el curso que viene queremos probar a ver cómo funciona en una clase real», añade su compañero, Miguel Cazorla quien explica que el siguiente paso es analizar la correlación que tienen todas estas variables con el nivel de atención «es decir, si hay cambios en la frecuencia cardiaca o en la dirección de la mirada cuando un estudiante no presta atención».
Este proyecto está financiado por el Programa Prometeo 2022 de la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana, con una subvención de casi 600.000 euros.
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