Si miramos hacia atrás en mi larga historia de experiencias de aprendizaje, las experiencias que clasificaría como las más efectivas y memorables son aquellas en las que el maestro realmente me vio, entendió mis motivaciones y me animó a aplicar el aprendizaje a mis propias circunstancias. Este aspecto crucial de la enseñanza y el aprendizaje está incluido en la mayoría de los enfoques pedagógicos significativos. Generalmente reconocemos que las mejores prácticas en nuestro campo implican sensibilidad y comprensión de las experiencias, motivaciones y objetivos de los estudiantes. Sin responder a las necesidades del alumno, no lograremos el objetivo común de dar cabida al aprendizaje que se produzca.
Algunos pueden pensar que la IA, como sistema basado en computadora, solo procesa datos, fórmulas y números de aprendizaje cuantitativo en lugar de una interacción emocionalmente inteligente con el alumno. Sin embargo, en su desarrollo inicial, que puede ser cierto, la IA ha desarrollado la capacidad de reconocer y responder a los aspectos emocionales de las respuestas del alumno.
En septiembre de 2024, la Conferencia del Sudeste de Europa sobre automatización del diseño, arquitectura informática, redes informáticas y redes sociales incluyó una investigación de cuatro profesores de la Universidad de Ática Occidental en Egalio, Grecia (Theofanis Tasoulas, Christos Trossas, Vivos Mylonas y Klio Sgoropoulou) titulada “Computación afectiva en sistemas de tutoría inteligentes: explorando conocimientos e innovacionesLos autores describieron la importancia de incluir el compromiso emocional en el desarrollo de los sistemas de aprendizaje:
“La integración de los Sistemas de Enseñanza Inteligentes (ITS) en la educación ha enriquecido enormemente las experiencias de aprendizaje personal de estudiantes y profesores por igual. Sin embargo, estos sistemas a menudo descuidan el papel crítico de las emociones en el proceso de aprendizaje. Al incorporar la computación afectiva, que permite a las computadoras reconocer y responder a las emociones, los ITS pueden fomentar entornos de aprendizaje más atractivos e impactantes. Este documento explora el uso de técnicas de computación afectiva, como el análisis de la expresión facial y la modulación de la voz, para mejorar la funcionalidad de los ITS. Se examinan estudios de casos y sistemas existentes para comprender las decisiones de diseño Conclusiones y directrices para una integración efectiva, mejorando así los resultados del aprendizaje y la participación del usuario. Además, este estudio enfatiza la necesidad de considerar aspectos afectivos en el desarrollo y despliegue de la tecnología educativa para mejorar su impacto en el aprendizaje y el bienestar de los estudiantes. La principal conclusión de esta investigación es que la integración de la computación afectiva en los ITS permite a los profesores adaptar las experiencias de aprendizaje a los estados afectivos de los estudiantes, mejorando así la eficacia educativa.
En una edición especial de Revista de Ciencias de la Educación Publicado en agosto de 2024, Jorge Fernández Herrero escribió en un artículo titulado “Evaluación de desarrollos recientes en sistemas de tutoría emocionalmente inteligentes: una revisión amplia de las implicaciones educativas y las perspectivas futuras“,”
“Los sistemas de enseñanza emocionalmente inteligentes (ATS) están ganando reconocimiento por su papel en el aprendizaje personalizado a través del aprendizaje automático adaptativo basado en los estados emocionales de los estudiantes. Esta revisión de alcance evalúa los desarrollos recientes y el impacto educativo de los ATS, siguiendo las pautas PRISMA para la selección y análisis de artículos. Una búsqueda estructurada en las bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus arrojó 30 estudios que cubren 27 ATS diferentes. Estos estudios evalúan la efectividad de los ATS para satisfacer las necesidades de los estudiantes. Emocional y necesidades cognitivas que examinan aspectos técnicos y estudios pedagógicos para escuelas secundarias públicas, centrándose en cómo se pueden utilizar las tecnologías de reconocimiento emocional para personalizar el contenido educativo y la retroalimentación, y mejorar las experiencias de aprendizaje. Se describen las características básicas de los estudios seleccionados, con énfasis en las principales características técnicas y sus implicaciones para los resultados educativos.
En particular, los modelos de IA tienen la tarea de monitorear y proporcionar ajustes para responder a las emociones cambiantes de los alumnos. Tom Mangan escribió el mes pasado en Tecnología educativa Un artículo titulado “Agentes de inteligencia artificial en la educación superior: transformando los servicios y el apoyo a los estudiantes“,”
“Los agentes podrán recopilar datos de múltiples fuentes para evaluar el progreso de un estudiante en varios cursos. Si un estudiante comienza a quedarse atrás, se pueden iniciar procesos para ayudarlo a ponerse al día. Los agentes pueden aliviar a los maestros y administradores de tareas que consumen mucho tiempo, como calificar exámenes de opción múltiple y monitorear la asistencia. La idea se está poniendo de moda. Andrew Ng, cofundador de Coursera, ha lanzado una startup llamada Kira Learning para aliviar las cargas de los maestros con exceso de trabajo. El Tutor de IA de Kira trabaja junto a los maestros “como un Tutor asistente inteligente, que se adapta en tiempo real al estilo de aprendizaje y al estado emocional de cada alumno”, afirma Andrea Pasinetti, CEO de Kira Learning, en una entrevista con observador“.
Ya no nos limitamos a chatbots interactivos que responden a las preguntas de los estudiantes independientemente de sus antecedentes, ya sean académicos, experienciales o incluso emocionales. Utilizando capacidades avanzadas de IA, nuestras interacciones pueden analizar, identificar y adaptarse a una variedad de emociones de los estudiantes. Estos componentes son a menudo el sello distintivo de profesores distinguidos y experimentados que no se limitan a enseñar una clase promedio, sino que brindan respuestas personalizadas para satisfacer los intereses y necesidades de los estudiantes individuales.
Si miramos hacia la segunda mitad de este semestre y los siguientes, podemos esperar que la tecnología mejorada nos permita servir mejor a nuestros estudiantes. Podremos identificar una mayor frustración cuando este sea el caso o una oportunidad para acelerar la experiencia de aprendizaje cuando los alumnos se sientan cómodos con el material de aprendizaje y estén dispuestos a progresar a su propio ritmo antes que los demás en la clase.
Todos somos conscientes de que este campo avanza muy rápidamente. Es importante que tengamos líderes en todos los niveles que estén dispuestos a experimentar con tecnologías emergentes, demostrar sus capacidades y liderar debates sobre las posibilidades de implementación. Los resultados pueden ser muy gratificantes, ya que un mayor porcentaje de alumnos alcanzan cómodamente sus objetivos. ¿Está listo para tomar la iniciativa y demostrar estas técnicas a sus colegas?
