La Inteligencia Artificial ya permite saber si un alumno presta atención en clase con datos cardiacos

¿Y cuál es el objetivo perseguido? Más que dar un tirón de orejas al estudiante distraído, la filosofía de esta iniciativa apunta más bien a mejorar los sistemaspedagógicos con el fin de que todos estén atentos.

«En los últimos años, los entornos de aprendizaje han evolucionado y la digitalización presenta un nuevo escenario. En este contexto, el proyecto MEEBAI diseña una metodología basada en las emociones y la Inteligencia Artificial», explican desde la UA.

A fin de cuentas, en el aula, no sólo hay que tener en cuenta la calidad de la información transmitida, sino también cómo se expresa y cómo se recibe desde el aspecto emocional, apuntan. «Debemos trabajar a partir de las emociones del alumnado y modular la formación mediante la Inteligencia Artificial para que sea de calidad», explica la catedrática de Tecnología Educativa de la UA Rosabel Roig Vila.

En este sentido, el objetivo del proyecto es avanzar en la transición hacia el aprendizaje inteligente y optimizar la enseñanza, tanto online como presencial. Para ello, investigadores de la Facultad de Educación y de la Escuela Politécnica Superior (EPS) de la UA trabajan en un nuevo software capaz de detectar y analizar el entorno de aprendizaje mediante tecnologías de IA y deep learning (aprendizaje profundo). «Si somos capaces de medir el nivel de atención de los estudiantes, podemos proponer estrategias de mejora que repercutan en el interés por los contenidos ofrecidos en clase», señala el catedrático en Ingeniería en Informática de la UA Miguel Ángel Cazorla.

Gracias a MEEBAI, los investigadores van a analizar el ciclo completo de aprendizaje en el aula. «Es una de las primeras experiencias en las que un grupo de trabajo puede monitorizar de forma automática distintas variables con el objetivo final de implementar una nueva metodología basada en los resultados proporcionados por la IA para la mejorar del entorno enseñanza-aprendizaje», añade Roig Vila.

Así, se realiza un análisis de variables como la postura, la dirección de la mirada, las emociones (positiva, neutra o negativa) y datos biométricos: frecuencia cardiaca y presión arterial.

«Una vez que capturemos toda esta información podremos saber la correlación que tienen todas estas variables con el nivel de atención, es decir, si hay cambios en la frecuencia cardiaca o la dirección de la mirada cuando un alumno no presta atención», ejemplifica Cazorla.

Los investigadores van a capturar los datos en aulas de la UA con cámaras y distintas técnicas de visión computacional, así como pulseras de actividad para recoger los datos biométricos. «Gracias a la IA, si el sistema detecta que un elevado número de estudiantes no llega a prestar una atención adecuada, el equipo de investigadores del área de educación puede rediseñar y probar nuevas metodologías que mejoren el proceso de enseñanza-aprendizaje», señala la catedrática de Tecnología Educativa.

El proyecto MEEBAI está financiado por el programa Prometeo para grupos de investigación de excelencia (Prometeo 2022) de la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana. Con una dotación de casi 600.000 euros, se trata del único proyecto relacionado con las Ciencias de la Educación subvencionado en esta edición del Programa Prometeo.

El equipo de trabajo de MEEBAI cuenta con investigadores de las universidades de Alicante, Sevilla, Murcia, Rey Juan Carlos de Madrid y de la Universitat de València.