La UBU presenta el proyecto SmartLearnUni que explora herramientas de IA para la enseñanza universitaria

El proyecto 'SmartLearnUni: Asistentes de voz e inteligencia artificial en Moodle: un camino hacia una universidad inteligente' presentó sus resultados en una sesión abierta celebrada en la Escuela Politécnica Superior Campus Milanera de la Universidad de Burgos.

A la presentación, celebrada también en modalidad online, asistieron docentes, estudiantado y personas interesadas en conocer el diseño de la implementación de un asistente personal tipo chatbot insertado en la plataforma tipo Moodle, UBUVirtual, como herramienta de orientación y ayuda al alumnado en algunas asignaturas de titulaciones de Ciencias de la Salud y de Ingeniería Informática.

El proyecto ha utilizado herramientas tecnológicas aplicadas a la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje, como la tecnología eye tracking multicanal integrada para el estudio de patrones conductuales de aprendizaje. Concretamente, se ha aplicado de forma voluntaria con estudiantes de Terapia Ocupacional y de Ingeniería de la Salud.

El marcado carácter innovador de este trabajo ha generado una importante actividad investigadora, tanto pre doctoral, con la tesis defendida por Javier Ochoa Orihuel y la actualmente desarrollada por Irene González Díez; como postdoctoral, al posibilitar la contratación de la investigadora de la Universitat de Barcelona, Carmen Varela Vázquez, en el marco del programa Margarita Salas

Además, el proyecto responde a una de las misiones de la Universidad, la Transferencia del Conocimiento, y ha formado en el uso de estas técnicas al profesorado y al estudiantado el Grado en Psicología (Sistemas Inteligentes aplicados a la Psicología), del Grado en Ingeniería de la Salud (Necesidades del Paciente) y del Máster Universitario en Ingeniería Biomédica (Análisis de registros multicanal en el comportamiento humano), participantes en el proyecto.

El profesor del departamento de Ingeniería Informática, Raúl Marticorena Sánchez, presentó la ponencia 'Oportunidades y retos de la utilización de los chatbots en plataformas virtuales de aprendizaje en Educación Superior', en la que abordó como, en la actualidad, el uso de los chatbots y asistentes de voz es una realidad consolidada.

Centrado en el proyecto, expuso los avances de investigación en el contexto particular de la 'Universidad Inteligente' (Smart University), concretamente, del uso de una extensión para Alexa destinada a la resolución de dudas del alumnado, así como la integración de chatbots en modo texto dentro de asignaturas en la plataforma Moodle. Ambos experimentos se llevaron a cabo con distintas muestras de estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Salud, enmarcados en la plataforma UBUVirtual de la Universidad de Burgos.

Según explica Marticorena «los resultados revelan tanto buenas como malas prácticas aprendidas, considerando su implantación técnica y su puesta en marcha como herramienta docente, con variaciones según la naturaleza de los grupos. Además, hemos identificado líneas de mejora para seguir trabajando, ya que la aparición disruptiva de las herramientas de IA generativa representa un nuevo desafío para su aplicación en este campo».

A continuación, la intervención de María Consuelo Sáiz Manzanares, del departamento de Ciencias de la Salud, bajo el título 'Oportunidades y retos de la utilización de la tecnología eye tracking multicanal integrada en el estudio de la carga cognitiva en resolución de tareas' se centró en la utilización de recursos tecnológicos, como el eye tracking. Este recurso, aplicado al estudio del aprendizaje, facilita el registro de indicadores relacionados con el uso de estrategias cognitivas y metacognitivas (estrategias de orientación, planificación, evaluación y elaboración de la información) durante la resolución de tareas, al proporcionar registros de fijaciones, sacadas, diámetro de la pupila y scan path o gaze point. Igualmente, la integración de registros de respuesta psicogalvánica de la piel (GSR) facilita datos de la conductancia que orientan el análisis de los estados emocionales durante la ejecución.

Otra tecnología, como la utilización de registros encefalográficos (GSR) facilita la extracción de datos relativos a la carga cognitiva y al compromiso del estudiante con la tarea. No obstante, los retos de la utilización de esta tecnología multicanal se relacionan con el gran volumen de datos que registran, lo que presenta importantes retos, como explica la investigadora «para su análisis se precisa la utilización de técnicas de aprendizaje automático y/o la utilización de modelos transformes que se basan en la implementación de algoritmos de inteligencia artificial generativa».

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