Desarrollan un software para impulsar la colaboración entre alumnos

Investigadores de la UNED han desarrollado un software que valora a el comportamiento colaborativo entre los alumnos de un curso virtual. La herramienta pretende ser una ayuda tanto para estudiantes como para profesores que imparten clases en programas de formación a distancia, donde el número de matriculados suele ser elevado. El estudio ha sido publicado recientemente en la revista Expert Systems with Applications.

957
Aprendizaje Colaborativo | Marcie Casas
Aprendizaje Colaborativo | Marcie Casas

El aprendizaje colaborativo apuesta porque sean los propios alumnos quienes, al cooperar unos con otros, generen conocimiento. En el entorno virtual esto es posible mediante la interacción de los usuarios pero, como bien es sabido, no toda comunicación implica colaboración. Para saber si entre compañeros se está colaborando, por tanto, el profesor debe hacer un seguimiento. Sin embargo, en el contexto de la educación a distancia, donde no hay contacto visual y la cantidad de alumnos por clase puede llegar a ser muy elevada, esta tarea puede resultar muy complicada.

Investigadores del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED y la Universidad Politécnica de Valencia han desarrollado una herramienta informática que valora la colaboración entre estudiantes de un curso virtual durante el desarrollo de las distintas actividades. De esta forma se busca fomentar la cooperación, que los alumnos se impliquen en este tipo de tareas y, sobre todo, que sepan cómo está funcionando el proceso de colaboración. Para ello, el programa expone cuáles han sido las causas o los motivos que le han llevado a emitir su diagnóstico, lo que permite al profesor hacer las sugerencias que estime oportunas y al alumno sacar sus propias conclusiones: “en una clase tradicional basta con echar un vistazo para saber si los alumnos están colaborando entre ellos, es decir el profesor tiene cierto control visual de la situación; en el contexto de la educación a distancia esto no ocurre y, además, algunos cursos pueden superar fácilmente los cinco mil estudiantes así que el seguimiento se hace realmente difícil” señala Antonio Rodríguez, profesor de la UNED y autor principal del estudio: “Al realizar automáticamente esta tarea, la herramienta que presentamos reduce la carga de trabajo del docente y le ayuda a formarse una idea de qué problema podría tener el alumno, para hacer una recomendación más personalizada. Por otro lado, el programa le muestra al alumno cómo ha deducido que tiene ese problema y le permite así comprender de dónde viene la recomendación que le ha hecho su profesor”.

Rastrear la participación

Los alumnos de un curso online, al igual que ocurre en el resto de la web, van dejando huellas constantemente. Prácticamente todo lo que hacen queda registrado pero la mayor parte de esta información, considerada pasiva, no tiene gran interés. La información activa, sin embargo, resulta muy útil para los científicos. Se trata de datos que revelan la participación de los usuarios a partir de determinadas acciones como puede ser, en este caso, la intervención en los foros de las asignaturas o el envío de mensajes a sus compañeros.

El programa extrae este tipo de datos y busca un conjunto de indicadores sobre el estudiante para hacer un análisis y, a continuación, sacar una serie de conclusiones sobre su comportamiento colaborativo: “el uso de algoritmos de aprendizaje automático permite analizar el conjunto de indicadores que se conocen del estudiante y obtener información útil para el proceso de colaboración” comenta Antonio Rodríguez. Para entrenar estos algoritmos han hecho falta análisis previos que han sido realizados sobre experiencias de aprendizaje colaborativo en la UNED.

Como resultado de estos análisis, se detectan automáticamente cuatro escenarios posibles de recomendación: el alumno lo está haciendo muy bien, por lo que no precisa ninguna recomendación. En el otro extremo, el alumno no coopera y los demás están trabajando por él. Una situación intermedia sería cuando el alumno podría colaborar más si se esfuerza un poco. El último caso, quizás el más interesante, se da cuando el estudiante presenta una actividad normal pero se detecta que no está teniendo apenas contacto con sus compañeros y, por tanto, podría estar siendo ignorado. La interfaz del programa recurre a visualizaciones en forma de diagramas y otros gráficos que ayudan a comprender cómo se ha llegado a estas conclusiones.

El programa le muestra al alumno cómo ha deducido que tiene ese problema y le permite así comprender de dónde viene la recomendación que le ha hecho su profesor

El software está diseñado para implantarse en programas de formación a distancia y otros cursos online que presenten un gran número de estudiantes, como los MOOC (Massive Online Open Courses). Los expertos tienen previsto continuar optimizando la herramienta y no descartan pueda resultar útil en otras áreas alejadas del contexto educativo: “En el actual mundo la tecnología nos ayuda, ente otras muchas cosas, a socializar. Esto se está ya utilizando para crear entornos de colaboración tanto en la educación como para otros usos. Por lo tanto. es importante independizar, sacar fuera, cualquier aplicación del entorno tecnológico, que en la actualidad envejecen con rapidez y cuya compatibilidad con otros es reducida, para poder sobrevivir” concluye el investigador.

Referencia bibliográfica

Antonio R. Anaya, Manuel Luque, Manuel Peinado. “A visual recommender tool in a collaborative learning experience”. Expert System with Applications, 45. 2016.  doi:10.1016/j.eswa.2015.01.07

Dejar respuesta