¿Se imaginan usar la tecnología con el fin de comprender los factores que intervienen en el rendimiento de los estudiantes? Roberto Martínez Maldonado lo hizo utilizando la innovadora línea de investigación de analíticas de aprendizaje y minería de datos multimodal.
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| Foto: Conacyt |
¿Pero qué es la minería de datos? Es un campo de la estadística y las ciencias de la computación que interviene en el proceso para descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Pero, Martínez Maldonado enfocó sus estudios para apoyar la educación.
Su proyecto se enfoca en explorar el aprendizaje colaborativo, es decir, en trabajos en grupo, sobre todo cuando los chicos están trabajando en línea en el salón de clases.
Martínez Maldonado se da a la tarea de analizar estos datos que se capturan en línea cuando los alumnos utilizan foros o sistemas de aprendizaje en línea.
¿Pero cuál es la aportación extra? En su investigación no sólo se ha enfocado en explorar datos cuando la colaboración ocurre en línea sino físicamente.
De acuerdo a Martínez Maldonado, el primer reto que enfrentó fue capturar datos de una situación distinta a la on-line.
Es decir, registró la interacción entre dos personas: gestos, miradas, posturas y movimientos del cuerpo, para lo cual se implementaron sensores, mesas interactivas y métodos para capturar datos de los diversos artefactos que los estudiantes utilizan.
Algunas de las herramientas fueron los bolígrafos o lápices digitales, con los que se escribe sobre papel y al mismo tiempo se digitalizan los trazos en pantallas táctiles. Así como micrófonos multidireccionales, los cuales capturaron no únicamente lo que se enuncia sino la forma y la frecuencia en la que se presenta, así como la prontitud de respuesta entre los estudiantes.
Además, mediante la cámara de profundidad de un Kinect se obtuvo información sobre el lugar en el que están los alumnos, sus posturas, su relación física entre sí o con la mesa digital. A partir de estos registros se obtuvieron los patrones de la interacción.
“A pesar de que es bastante incompleto, la idea es ayudar a los profesores a conocer un poco más sobre lo que está sucediendo en sus clases, y eso es a grandes rasgos lo que engloban las analíticas de aprendizaje. Lo multimodal se refiere a que las personas interactúan de múltiples modos y que los datos que se capturan también son de múltiples modos, verbales, físicos, etcétera”, señaló Martínez Maldonado en entrevista para Conacyt.
Minería de datos en apoyo a la educación
El primer acercamiento de Roberto Martínez Maldonado a esta línea de investigación fue en el Instituto Tecnológico de Mérida (ITM), mientras laboraba como voluntario en la administración de la base de datos.
De esta manera, conoció los datos económicos de los estudiantes, materias aprobadas y reprobadas, y mediante algoritmos de inteligencia artificial obtuvo las probabilidades de que un alumno se encuentre de perder o continuar con la carrera, entre otros aspectos.
En otros términos, la analíticas de aprendizaje y minería de datos multimodal trata de predecir o explicar algo en el futuro con base en datos de su comportamiento, de su interacción con sistemas o de otros factores como los antecedentes y el contexto del alumno.
De la minería de datos al diseño participativo
La minería de datos se lleva a cabo con la recolección de información, el tratamiento y la elección de algoritmos para responder a alguna pregunta de investigación o producción, tras ello se prosigue con la interpretación de resultados.
“Hasta ahora es un proceso lineal, pero en investigación y en desarrollo de software y de innovaciones siempre ayuda hacer un proceso iterativo que puede empezar con pequeñas pruebas piloto en un ambiente controlado donde podemos hacer que los profesores interesados sean parte del diseño, y a esto se le llama diseño participativo, es decir, una forma de incluir a los usuarios dentro del diseño de la solución”, explicó.
Con esto, el usuario puede realizar un diseño durante una sesión o, con base en sus indicaciones, se pueden presentar posibles prototipos del diseño para someterlos a evaluación y su mejoramiento.
Martínez Maldonado apuntó que al principio puede hacerse una visualización de datos en papel, donde el prototipo se refina y se elabora una circulación. Con los resultados de su evaluación, se realizan pruebas piloto experimentales en un salón de clases seleccionado, a partir de lo que se realiza el desarrollo de prototipos de diferente fidelidad y se implementa la herramienta en un salón de clases.
En este proceso intervienen la minería de datos secuencial y la minería de procesos, los cuales son otras herramientas para el análisis.
“Me he enfocado en tratar de entender el orden de las pequeñas acciones de los alumnos que pueden dar algunas ideas sobre las estrategias que siguen. Al final, se puede definir en lugar de predecir si el alumno va a reprobar o no; qué estrategias siguieron los alumnos que usualmente no terminan satisfactoriamente el año y qué estrategias siguieron los que tuvieron mejor aprovechamiento escolar. Es decir, es algo más descriptivo”, indicó.
Con estas herramientas, los profesores puedan realizar sus conclusiones al final del curso escolar en lugar de dar resultados de clasificación única de los alumnos, ya que el proceso en realidad es complejo.
En otras palabras, la minería de datos y analíticas de aprendizaje aplicados en educación permite a los profesores obtener una visión más completa y detallada de su alumnado, ya que les permite buscar datos en sus acciones en línea y presencial, con ello se tendrá la oportunidad de correlacionarlo y detectar posibles deserciones, falta de aprovechamiento, entre otros escenarios.
