De la pizarra al pulso: el latido digital del aprendizaje

En la ciudad de Burgos, donde los ecos de la historia resuenan en cada rincón, la Universidad pública ha decidido mirar hacia adelante con una valentía poco habitual. ¿Qué sucede cuando la inteligencia artificial, la biometría y el análisis de datos se sientan en el pupitre junto a los estudiantes? ¿Puede una plataforma virtual no solo transmitir conocimiento, sino también detectar niveles de atención o estrategias de resolución de problemas?

El proyecto SmartLearnUni, impulsado por un grupo de investigadores decididos a tender puentes entre la pedagogía clásica y las nuevas tecnologías, plantea un reto apasionante: diseñar un entorno de aprendizaje que integre inteligencia artificial, análisis biométrico y entornos virtuales, para comprender mejor cómo pensamos, cómo sentimos y cómo aprendemos.

Lejos de la imagen distópica que a veces acompaña a las innovaciones tecnológicas, esta iniciativa se sostiene en una premisa profundamente humanista: mejorar la experiencia educativa, hacerla más inclusiva, personalizada y eficaz, sin renunciar a la esencia de la enseñanza tradicional. No se trata de sustituir al profesorado ni de reducir la educación a frías métricas, sino de dotar a las aulas de nuevas herramientas para leer en tiempo real el pulso de una clase, detectar los momentos de desconexión, comprender las emociones de los estudiantes y adaptarse dinámicamente a sus necesidades.

La investigadora principal es María Consuelo Sáiz Manzanares, Catedrática de Universidad en la especialidad de Psicología Evolutiva y de la Educación. Además, dentro del equipo, el Dr. Raúl Marticorena Sánchez, del Grupo ADMIRABLE, y la propia Sáiz tutelaron una tesis doctoral relacionada directamente con el proyecto. Esta investigación fue realizada por el Dr. Javier Ochoa Orihuela, egresado de la Universidad de Burgos, quien actualmente trabaja en una empresa sita en Finlandia especializada en el desarrollo de tecnología de agentes conversacionales. 

Su experiencia internacional ha contribuido al impulso de las soluciones integradas en SmartLearnUni. Los equipos de investigación que han participado en este proyecto son equipos sólidos, interdisciplinares y muy cohesionados. Específicamente, investigadores e investigadoras de dos GIR de la UBU DATAHES y ADMIRABLE y de la Unidad de Investigación Consolidada de la Junta de Castilla y León nº 348.

Su principal misión es la aplicación de tecnología fundamentada en la utilización de chatbots y de eye tracking con señal multicanal para la orientación del proceso de aprendizaje de estudiantes universitarios, es decir, diseñar y probar un «aula inteligente» capaz de medir, analizar y adaptar la experiencia educativa en tiempo real, mediante el uso de sensores biométricos, inteligencia artificial y tecnologías digitales, para mejorar la calidad de la enseñanza y del aprendizaje universitario.

La motivación de la creación de I+D+i SmartLearnUni fue el de la inclusión en el ámbito universitario de nuevos avances tecnológicos y de computación. Específicamente, aplicados al desarrollo de una Smart University o Universidad Inteligente. Dentro de este desarrollo, el equipo se ha centrado en la elaboración de ayudas con agentes conversacionales centradas en la orientación al estudiantado. Así como en el análisis de los procesos de aprendizaje a través del uso de la tecnología eye tracking multicanal, integrada con dispositivos de respuesta psicogalvánica de la piel (GSR), afirma Sáiz.

Para la realización de este proyecto, se eligieron los chatbots porque son agentes conversacionales interactivos que apoyan la activación de los procesos de autorregulación del aprendizaje. Respecto de la utilización de la tecnología eye tracking multicanal integrada, ésta permite el registro de todas las conductas de interacción que un aprendiz realiza durante la ejecución de tareas de aprendizaje. 

Posteriormente, el procesamiento, análisis e interpretación de los datos facilita el conocimiento de los niveles atencionales y de los procesos cognitivos y metacognitivos aplicados en la resolución de las tareas. Asimismo, se aplicaron dispositivos de GSR, que registran los cambios en la conductancia de la piel y éstos son indicadores de los procesos motivacionales que se manifiestan durante la ejecución de las tareas de aprendizaje.

SmartLearnUni ha contemplado fases formativas para los investigadores e investigadoras participantes, enfocadas tanto en la tecnología de chatbots y su aplicación en el ámbito del aprendizaje a través de plataformas LMS (Learning Management System) como Moodle —trabajando específicamente con la plataforma UBUVirtual—, como en el uso de tecnología integrada de eye tracking multicanal. 

La fase experimental del proyecto se ha desarrollado en dos etapas; una inicial de carácter piloto durante el primer año, en la que se aplicaron estas tecnologías en tres materias; y una posterior de ampliación, en la que se extendió la aplicación a 11 asignaturas de Grado y de Máster en asignaturas de titulaciones de Ciencias de la Salud, Ingeniería de la Salud, Ingeniería Informática y de Ciencias de la Educación.

El desarrollo del proyecto se ha concretado en resultados propiamente científicos, 13 artículos de investigación publicados en revistas indexadas en Web of Science en los primeros cuartiles; 13 capítulos de libro publicados en editoriales en Q1 en Scholarly Publishers Indicators (SPI); asistencia a 13 congresos científicos internacionales donde se han coordinado 11 simposios invitados y se han impartido 22 ponencias. 

También, se han realizado distintas acciones de difusión de los resultados dirigidas a la sociedad en general que se han efectuado a través de talleres realizados en la Estación de la Ciencia y la Tecnología de la UBU.

De igual modo, se ha publicado en acceso abierto un «Protocolo para la integración de un chatbot en una plataforma virtual de aprendizaje tipo Moodle» que está disponible en el Repositorio Institucional de la UBU (https://riubu.ubu.es/handle/ 10259/8926). Este, a día de hoy, registra 2499 descargas en países tan diversos como EE. UU., Alemania, España, Argentina, México, Colombia, China, Singapur, Hong Kong y Perú, dato que refuerza su relevancia internacional y confirma la utilidad práctica de SmartLearnUni más allá de nuestras fronteras.

Respecto a los pasos que se prevén para el futuro, Sáiz afirma que la investigación en esta línea de trabajo no se ha estancado. En concreto, han presentado otro proyecto de continuidad en la convocatoria de proyectos I+D+i de 2024, cuya resolución se producirá aproximadamente sobre el mes de julio del año en curso. 

El nuevo reto que se encuentran abordando es la integración de otra señal más en eye tracking como es Brain Computer Interface (BCI), y actualmente están trabajando en el procesamiento de señales cerebrales aplicadas al conocimiento del proceso de aprendizaje.