Dentro del proyecto MEEBAI, un grupo de investigadores de la Facultad de Educación y de la Escuela Politécnica Superior (EPS) de la UA trabajan en un nuevo software capaz de detectar y analizar el entorno de aprendizaje mediante tecnologías de inteligencia artificial.

Por ello deben trabajar a partir de las emociones del alumnado y modular la formación mediante la inteligencia artificial para que sea «de calidad». El objetivo es avanzar en la transición hacia el aprendizaje inteligente y optimizar la enseñanza, tanto online como presencial.

Además tienen claro que si son capaces de medir el nivel de atención de los estudiantes, pueden «proponer estrategias de mejora que repercutan en el interés por los contenidos ofrecidos en clase».

En la primera fase del proyecto se ha diseñado un sistema para detectar cambios en el nivel de atención de los estudiantes a través del análisis de variables como la postura, la dirección de la mirada, las emociones (positiva, neutra o negativa) y datos biométricos: frecuencia cardiaca y presión arterial.

Los investigadores van a capturar los datos en aulas de la UA con cámaras y distintas técnicas de visión por ordenado, así como pulseras de actividad para recoger los datos biométricos. De esta forma, con la IA, si el sistema detecta que un elevado número de estudiantes no llega a prestar una atención adecuada, el equipo de investigadores del área de educación puede rediseñar y probar nuevas metodologías que mejoren el proceso de enseñanza-aprendizaje.

El proyecto MEEBAI está financiado por el programa Prometeo para grupos de investigación de excelencia (Prometeo 2022) de la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana contando con investigadores de las UA, de la Universitat de València y de las universidades de Sevilla, Murcia y de la Rey Juan Carlos de Madrid.

 

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