Cada
individuo aprende segĆŗn su forma de relacionarse con los diversos materiales de
apoyo educativo (videos, imĆ”genes, texto, prĆ”ctica). AsĆ se concluye de una
investigaciĆ³n que dio como resultado un novedoso programa que permite
establecer el mĆ©todo de enseƱanza mĆ”s adecuado segĆŗn el perfil de cada persona.
¿Se
imagina tener a disposiciĆ³n los materiales acadĆ©micos apropiados para aprender
de forma mƔs rƔpida y eficiente mediante una enseƱanza realmente personalizada?
Esta posibilidad es
una realidad gracias a una investigaciĆ³n que desarrolla un modelo educativo
virtual que conjuga distintos elementos en un esquema de tutoriales
inteligentes que tratan a cada individuo de manera diferenciada, para potenciar
asĆ sus capacidades de aprendizaje.
Para este fin, se
parte de los sistemas de razonamiento basados en casos (CBR). Estos son una
forma de razonar fundada en los anƔlisis de diversas experiencias, en un Ɣrea
determinada, para resolver problemas especĆficos.
“Cada individuo
aprende de una manera particular. La utopĆa de la enseƱanza moderna se basa en
cĆ³mo entregar a cada persona el conocimiento, de tal manera que lo interiorice
y lo use para su beneficio y el de los demĆ”s”, explica JuliĆ”n Gaviria, magĆster
en IngenierĆa de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia en MedellĆn y
creador de la innovaciĆ³n.
Para el estudio,
revisĆ³ las caracterĆsticas de materiales de apoyo educativo disponibles en
formato multimedia (que integran texto, imagen y video) e internet, para
identificar a quĆ© estilos de aprendizaje benefician. Estos son definidos segĆŗn
el tipo de formato, en este caso: kinestĆ©sico (percepciĆ³n del movimiento),
visual, social y auditivo.
Luego, trabajĆ³ con
dos reconocidas variables de la neurociencia cognitiva, excitement (emociĆ³n) y
engagement (compromiso), para examinar el comportamiento de los estudiantes
frente a cinco tipos de materiales: lectura, audio y video, demostraciĆ³n,
exposiciĆ³n acadĆ©mica y prĆ”ctica.
La emociĆ³n
(excitement) se relaciona con la confortabilidad y felicidad que le produce a
un individuo trabajar con ciertos materiales. El compromiso (engagement) es el
grado de concentraciĆ³n al usar estos recursos.
UsĆ³ la metodologĆa
con seis estudiantes de sĆ©ptimo grado de la instituciĆ³n educativa Oreste
SĆndici, de ItagĆ¼Ć (Antioquia), en el Ć”rea de matemĆ”ticas. AdemĆ”s, caracterizĆ³
sus emociones usando la imagimĆ”tica cerebral, una tecnologĆa que permite
observar las reacciones del cerebro al exponerse a diversas sensaciones.
El dispositivo que
empleĆ³ para este procedimiento, llamado neuroheadset –en forma de diadema e
inalĆ”mbrico–, estĆ” integrado a un software que permite rastrear las mediciones
neuronales. AsĆ, pudo identificar el tipo de respuestas emocionales de cada
joven al material expuesto en la pantalla.
Gaviria explica que en
el experimento usĆ³ una plataforma de educaciĆ³n virtual llamada Moodle, en la
cual se encuentran la base de datos y los algoritmos mostrados a los
estudiantes. De esta manera pudo evaluar cada caso particular.
EL
EXPERIMENTO
Para la valoraciĆ³n,
seleccionĆ³ alumnos de forma aleatoria y les practicĆ³ la prueba de forma
individual. DespuĆ©s elaborĆ³ unas tablas en las que clasificĆ³, de mayor a menor,
los materiales con los cuales se obtuvo una aprehensiĆ³n mĆ”s efectiva.
“Los resultados
fueron muy buenos, pues se hizo una evaluaciĆ³n para verificar los logros del
proceso; y, en una escala de 1 a 100, los adolescentes obtuvieron entre 75 y
100, es decir, un desempeƱo entre bueno y excelente”, dice Gaviria.
Esto significa que,
dependiendo del recurso pedagĆ³gico utilizado, las personas interiorizan el
conocimiento de un modo mĆ”s fĆ”cil o mĆ”s difĆcil. Por tanto, se pueden elaborar
contenidos con los cuales el estudiante pueda interactuar, volver sobre alguno
de ellos y trabajar a su ritmo.
“Si un aprendiz
obtuvo una media alta de aprendizaje a travƩs de videos, se le entregaba
contenidos en ese formato o, en su defecto, el material disponible en la base
de datos con mĆ”s puntaje para potenciar ese proceso”, explica.
Para Jovani JimƩnez,
director del Grupo de Inteligencia Artificial en EducaciĆ³n y director de la
investigaciĆ³n, este desarrollo permite medir con mayor precisiĆ³n lo que el
estudiante quiere, con miras a que el sistema le ofrezca contenidos adaptados a
sus emociones, preferencias y nivel de aprendizaje.
HACIA
UNA MEJOR EDUCACIĆN
SegĆŗn Gaviria, la
investigaciĆ³n no termina aquĆ, pues hay un margen de acciĆ³n enorme en este
campo. “Estamos a las puertas de comenzar una nueva era en la cual nuestros
descendientes mirarƔn hacia atrƔs y dirƔn que sus antepasados eran analfabetas
cerebrales por el poco uso que le daban al procesador mƔs veloz y de mayor
capacidad de almacenamiento: el cerebro humano”.
Asegura que el reto
del sistema educativo es propiciar la educaciĆ³n personalizada, porque cada cual
aprende de una manera diferenciada. “Hay que entregar el material de
aprendizaje que mĆ”s se adapte a cada necesidad”.
Este adelanto, segĆŗn
la psicĆ³loga social Eliana Palacio, contribuirĆ” a desarrollar nuevas
metodologĆas de enseƱanza que les permitan a los jĆ³venes potenciar sus
capacidades y aumentar sus oportunidades de acceder a una formaciĆ³n de alto
nivel.
Tomado de Prensa Universidad Nacional
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