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Un software mide si los alumnos de un curso virtual colaboran entre sí

Investigadores de la UNED (Universidad Española de Educación a Distancia) han desarrollado un software que mide el comportamiento colaborativo entre los alumnos de un curso virtual.

La herramienta pretende ser una ayuda tanto para estudiantes como para profesores que imparten clases en programas de formación a distancia, donde el número de matriculados suele ser elevado. El estudio ha sido publicado recientemente en la revista Expert Systems with Applications.

El aprendizaje colaborativo, explica la UNED en una nota de prensa, apuesta porque sean los propios alumnos quienes, al cooperar unos con otros, generen conocimiento. Investigadores del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED y la Universidad Politécnica de Valencia han desarrollado una herramienta informática que mide esa colaboración.

Para ello, el programa expone cuáles han sido las causas o los motivos que le han llevado a emitir su diagnóstico, lo que permite al profesor hacer las sugerencias que estime oportunas y al alumno sacar sus propias conclusiones: “En una clase tradicional basta con echar un vistazo para saber si los alumnos están colaborando entre ellos; en el contexto de la educación a distancia, algunos cursos pueden superar fácilmente los cinco mil estudiantes así que el seguimiento se hace realmente difícil” señala Antonio Rodríguez, profesor de la UNED y autor principal del estudio.

Los alumnos de un curso online, al igual que ocurre en el resto de la web, van dejando huellas constantemente. Prácticamente todo lo que hacen queda registrado pero la mayor parte de esta información, considerada pasiva, no tiene gran interés. La información activa, sin embargo, resulta muy útil para los científicos. Se trata de datos que revelan la participación de los usuarios a partir de determinadas acciones como puede ser, en este caso, la intervención en los foros de las asignaturas o el envío de mensajes a sus compañeros.

El programa extrae este tipo de datos y busca un conjunto de indicadores sobre el estudiante para hacer un análisis y, a continuación, sacar una serie de conclusiones sobre su comportamiento colaborativo. Para entrenar estos algoritmos han hecho falta análisis previos que han sido realizados sobre experiencias de aprendizaje colaborativo en la UNED.

Escenarios

Como resultado de estos análisis, se detectan automáticamente cuatro escenarios posibles de recomendación: 1) el alumno lo está haciendo muy bien; 2) el alumno no coopera y los demás están trabajando por él; 3) el alumno podría colaborar más si se esfuerza un poco. El último caso, quizás el más interesante, se da cuando el estudiante presenta una actividad normal pero se detecta que no está teniendo apenas contacto con sus compañeros y, por tanto, podría estar siendo ignorado. La interfaz del programa recurre a visualizaciones en forma de diagramas y otros gráficos que ayudan a comprender cómo se ha llegado a estas conclusiones.

El software está diseñado para implantarse en programas de formación a distancia y otros cursos online que presenten un gran número de estudiantes, como los MOOC (Massive Online Open Courses). Los expertos tienen previsto continuar optimizando la herramienta y no descartan que pueda resultar útil en otras áreas alejadas del contexto educativo.