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El doctor Antonio Rodríguez Anaya expuso que la IA quiere ayudar a combatir la soledad del alumno que estudia a distancia, incentivando el aprendizaje colaborativo y social

11 de diciembre de 2020

El profesor e investigador de la UNED participó en la tercera sesión del seminario que organiza en Ourense la Universidad con el apoyo financiero de su Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento y Divulgación Científica

OURENSE, 11 de diciembre de 2020.- El doctor Antonio Rodríguez Anaya, profesor e investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED, disertó esta mañana en Ourense acerca de las herramientas de IA en entornos educativos y sociales. Lo hizo dentro del seminario que la UNED ha organizado y que se emite cada viernes online desde el Centro de Intelixencia Artificial de Ourense.

Su ponencia tuvo dos partes. Una primera dedicada a ver la Inteligencia Artificial en el contexto educativo y una segunda para ver cómo la IA puede ayudar a la educación a distancia.

En cuanto a la IA en el contexto educativo, Rodríguez Anaya mencionó cuatro áreas de investigación en este campo: La AIED o IA en contexto educativo; la CSCL, o aprendizaje colaborativo apoyado por ordenador. Son las técnicas que utilizan mediante ordenadores para incentivar o promover el aprendizaje colaborativo. Otra área de investigación que citó Rodríguez Anaya es la EDM o minería de datos en contextos educativos, para terminar citando la LA, o analítica del aprendizaje, que mezcla IA e informática con estrategias pedagógicas.

De la AIED, señaló Rodríguez Anaya que desde principios de la década de 1980, surgió el amplio campo de la inteligencia artificial y la educación (AIED) cuyo objetivo era utilizar una combinación de inteligencia artificial (IA), teoría del aprendizaje y práctica educativa para mejorar los resultados del aprendizaje de los estudiantes que usan ordenadores.

“Dentro de AIED surgieron varios subcampos basados en el poder de la computación y el aprendizaje automático, como los sistemas de tutoriales inteligente, los sistemas de hipermedia adaptativa, CSCL”, señaló el ponente. Como objetivos está el estimular y predecir los procesos de aprendizaje. En cuanto a los fundamentos educativos, teóricos y filosóficos señaló Anaya que AIED supone que se puede describir cualquier forma de aprendizaje y las máquinas son capaces de simular estos procesos. Los alumnos se pueden describir de forma lógica. Surge el modelado de los estudiantes. Al referirse a técnicas y acercamientos, menciona el aprendizaje automático y los estudios de intervención humana.

En lo que al CSCL o aprendizaje colaborativo apoyado por ordenador se refiere, el doctor Rodríguez Anaya expuso que desde inicios de la década de 1990 apareció una serie de publicaciones de CSCL que se centraban en explorar cómo los alumnos y profesores podían trabajar juntos en línea utilizando computadoras. “Una gran cantidad de estudios de CSCL han encontrado que en andamiaje, la autorregulación, el diseño de tareas y al presencia docente son conceptos importantes que pueden alentar a los estudiantes a trabajar juntos de manera efectiva”. Su objetivo es comprender los procesos de aprendizaje dentro y fuera del aula y sus fundamentos educativos, teóricos y filosóficos consisten en un sistema centrado en la colaboración e interacción entre dos o más personas así como en teorías de la comunicación, constructivista social, sociocultural y psicología social. Las técnicas de acercamiento son, según citó el ponente: el análisis de discurso, análisis de contenido, cuestionarios y análisis de redes sociales.

En cuanto a la Minería de datos en educación (EDM), expuso Rodríguez Anaya que a mediados de la década de 2000 apareció una tercera corriente que utilizaba la minería de datos en educación y se comenzó a explorar los procesos de aprendizaje utilizando conjuntos de datos más grandes y mayores interconexiones entre los datos. Los objetivos de esta corriente consisten en analizar datos de sistemas educativos. Los fundamentos educativos, teóricos y filosóficos se centran en los procesos de extracción de conocimiento de los datos generados en un entorno educativo.

Las técnicas y acercamientos son cuatro:  

·      Modelado computacional (interacción persona-computadora, aprendizaje automático, IA).

·      Minería de datos.

·      Estadísticas psicométricas.

·      Visualización.

La última corriente es la de la Analítica del Aprendizaje (LA en inglés), que apareció en escena en 2011 “centrada en comprender los complejos procesos de aprendizaje  y los resultados del aprendizaje,  utilizando una combinación multidisciplinaria de informática, psicología educativa, ingeniería y ciencias del aprendizaje”, indicó Rodríguez Anaya. Sus objetivos pasan por mejorar los procesos de aprendizaje. En lo que a sus fundamentos educativos, teóricos y filosóficos se refiere destacan una gama de teorías pedagógicas utilizadas, incluido el aprendizaje conectado, el aprendizaje autorregulado y  la teoría socioconstructivista.

En técnicas y acercamientos, esta corriente busca el análisis del discurso, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático, modelado predictivo, métodos de investigación cualitativa, análisis de redes sociales, visualización.

En la segunda parte de su conferencia divulgativa, Antonio Rodríguez Anaya se refirió a la IA como ayuda de la educación a distancia. Y así señaló que “la educación a distancia puede llegar a todo el mundo, siendo en la actualidad necesarios unos requisitos tecnológicos, entre otros. La sociedad está bastante familiarizada con esos requisitos tecnológicos”. La IA quiere ayudar a combatir la soledad del alumno que estudia a distancia. Esto se consigue incentivando el aprendizaje colaborativo y social. Dicho aprendizaje, según varios autores,

·       minimiza el sentimiento de aislamiento en la educación a distancia (Barkley et al., 2004)

·       El aprendizaje colaborativo incrementa la motivación (Swan et al., 2006)

·       Que haya tecnologías que hagan posible la comunicación no implica que haya colaboración (Barkley et al., 2004)

·       Es necesario un seguimiento regular y frecuente para saber si los estudiantes cooperan y colaboran (Johnson & Johnson, 2004)

El profesor e investigador de la UNED expuso el esquema de la IA en la mejora del proceso de aprendizaje. Así, parte de acciones correctivas para mejorar dicho proceso educativo llevan a interacciones del estudiante en un curso web, fase tras la que surge el preprocesado con extracción de datos y preparación llegando así a un análisis aplicando técnicas de IA.

El doctor Rodríguez Anaya habló del Método de asignación de revisores basado en el análisis social, fruto de una investigación en la que él participa y que propusieron en una publicación en 2019. Su propósito consiste en no olvidar las relaciones sociales en los procesos de búsqueda de candidatos para realizar tareas cooperativas o colaborativas, como puede ser la formación de grupos, la asignación de revisores, etc.

“Como hipótesis se dice que el aprendizaje social desempeña un papel importante en los procesos de aprendizaje. El objetivo consiste en ofrecer al docente un método de asignación para la tarea de evaluación por pares según las preferencias de los docentes personalizando los atributos debido a un análisis de redes sociales de los alumnos en una conversación”. Dentro de este método, referido a interacciones sociales, puede tener como ejemplos un foro típico de un curso online de la UNED, donde los mensajes se agrupan en conversaciones y en los mensajes de indica qué participante responde a quién. En la fase de preprocesado hay obtención frecuente y regularmente de las interacciones sociales, desde la base de datos, con la API de la plataforma, etc. Luego se preparan los datos para su análisis, para dar formato y filtrar.

Este método de asignación de revisores basado en el análisis social incluye análisis de redes sociales utilizando diversas métricas y criterios de experto. Para el proceso de asignación de revisores expuso el profesor que “los Diagramas de Influencia (Howard y Matheson 1984) constituyen un marco gráfico para extender las redes bayesianas que permiten la toma de decisiones automática en condiciones de incertidumbre. Los Diagramas de Influencia representan de forma compacta las dependencias probabilísticas y funcionales entre las variables de un problema de decisión”.

El profesor señaló que había propuesto un método de asignación, en este caso, de revisores basado en análisis social. El método es independiente de la materia que se imparta. El método ofrece de forma sencilla que el docente proponga sus propios criterios de asignación. Y, por último, el método es un ejemplo de aplicar Inteligencia Artificial en un contexto educativo.

El Seminario de Inteligencia Artificial organizado por la Universidad Nacional de Educación a Distancia volverá el viernes, 18 de diciembre, con la presencia del catedrático Anselmo Peñas Padilla, del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UNED. Su ponencia versará sobre Experiencias de transferencia de técnicas de Inteligencia Artificial a la empresa. Este seminario destinado a Ourense cuenta con el apoyo financiero del Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento y Divulgación Científica de la UNED.

Puedes ver la conferencia en diferido pinchando aquí.

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