Investigadores de la Universidad Técnica de Múnich y la Universidad de Colonia utilizan IA para brindar apoyo matemático personalizado a los estudiantes mediante el análisis de los movimientos oculares. Descubra el posible impacto de este avance en la educación.
Un nuevo sistema de aprendizaje basado en inteligencia artificial, desarrollado por investigadores de la Universidad Técnica de Múnich (TUM) y la Universidad de Colonia, revolucionará la enseñanza de las matemáticas al ofrecer apoyo individualizado a los escolares.
El innovador sistema, descrito en un estudio publicado En la revista Educational Studies in Mathematics, se identifican las fortalezas y debilidades de los estudiantes en matemáticas mediante una cámara web que rastrea sus movimientos oculares. Esto permite generar sugerencias y ejercicios personalizados para la resolución de problemas, lo que mejora significativamente la capacidad del profesor para ofrecer apoyo personalizado.
"El sistema de IA clasifica los patrones", dijo Achim Lilienthal, profesor de robótica de la TUM, en un comunicado de prensa.
Mediante una cámara web estándar, el sistema captura patrones de movimiento ocular que revelan qué áreas de la pantalla captan la atención del estudiante con mayor frecuencia. Estos patrones visuales se convierten en mapas de calor, donde las áreas rojas indican atención frecuente y las áreas verdes, miradas breves. Al analizar estos mapas de calor, el software personaliza el contenido de aprendizaje para cada alumno.
Maike Schindler, profesora de matemáticas en contextos de educación inclusiva y especial en la Universidad de Colonia, destacó la novedad y la importancia de la tecnología.
“Seguir los movimientos oculares en un único sistema mediante una cámara web, reconocer estrategias de aprendizaje mediante patrones, ofrecer apoyo individual y, finalmente, crear informes de apoyo automatizados para los profesores es algo completamente nuevo”, añadió Schindler.
Su colaboración de una década con Lilienthal ha sido fundamental para hacer realidad esta tecnología.
Financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania (BMBF), el proyecto de investigación KI-ALF completó recientemente el desarrollo de esta innovadora herramienta. El proyecto está dirigido a estudiantes con dificultades significativas en el aprendizaje de matemáticas, aunque el potencial de personalización también se extiende a estudiantes con alto rendimiento académico.
El sistema funciona presentando a los niños diversas tareas matemáticas, como contar puntos en configuraciones de dificultad progresiva. Los datos de seguimiento ocular revelan qué estudiantes se adaptan rápidamente a estos desafíos y cuáles requieren apoyo adicional.
"Las tareas que implican materiales de aprendizaje digitales presentados visualmente son especialmente adecuadas para este enfoque", añadió Schindler.
Lilienthal, aprovechando su experiencia en investigación robótica, superó la barrera de costo asociada con la tecnología de seguimiento ocular de alta gama. Al incorporar IA para ajustar la menor precisión de las cámaras web estándar, los investigadores desarrollaron una herramienta asequible y eficaz para las escuelas.
“Hoy en día no supone ninguna diferencia para nuestra aplicación si trabajamos con cámaras web o con rastreadores oculares de alta gama”, añadió.
La Escuela Secundaria Wulfen de Dorsten, Renania del Norte-Westfalia, es la primera institución en adoptar este sistema de aprendizaje basado en IA. Se había identificado a un porcentaje significativo de estudiantes en Wulfen con dificultades aritméticas. Ahora, el sistema basado en IA permite a la escuela atender a muchos más estudiantes simultáneamente en comparación con los métodos tradicionales, que a menudo limitan la atención personalizada a sesiones individuales con el profesorado.
Este avance es especialmente pertinente en una época en que los recursos educativos, incluidos los profesores calificados, escasean.
Schindler elogió el potencial del sistema durante estos tiempos difíciles.
“Especialmente en tiempos de escasez de recursos y escasez de docentes, nuestro sistema para promover habilidades matemáticas básicas es simplemente un excelente apoyo para las escuelas”, concluyó.
Fuente: Universidad Técnica de Munich