En respuesta a los estados emocionales de los estudiantes
Potencial de impacto: medio
Escala de tiempo: largo (4+ años)
Las emociones, la atención y el compromiso son factores clave para el aprendizaje. Cuando usted decide si se debe salir de la cama, leer un artículo complejo, o completar una tarea difícil, ¿cómo te sientes acerca de la realización de estas actividades se determinará si usted va a hacer ellos, persisten y, más importante, disfrutar de ellos.
La detección de las emociones
La detección de emociones utilizando métodos de inteligencia artificial avanzada es un enfoque utilizado en marketing y publicidad. Varias empresas pueden medir con precisión cómo las personas experimentan emociones, compromiso, y la atención mientras se ve un anuncio, utilizando sólo una simple cámara web en una tableta, smartphone o portátil. Mediante la combinación de los movimientos oculares de seguimiento (la forma en los ojos de un espectador se centran en elementos particulares de un vídeo o de texto) con expresiones faciales (como asombro, o una sacudida de la cabeza) y la postura (inclinándose hacia atrás o hacia delante), varias empresas ya pueden rastrear, localizar y predicen cómo la gente reacciona a los anuncios particulares, donde se dibuja su atención, si les gusta o disgusta una escena en particular, y si se asocia la marca con emociones particulares.
En lugar de correr caros grupos de expertos y la orientación al cliente para establecer si un anuncio funciona o no, empresas de marketing han descubierto que miles de personas están libremente dispuestos a compartir sus reacciones emocionales a los anuncios destacados sólo por sentado detrás de una pantalla. Por reposicionamiento ciertos elementos y escenas basadas en las reacciones emocionales de los voluntarios, estas empresas ajustar la forma en que los grupos de la gente va a reaccionar a entradas emocionales, optimizando así las posibilidades de que la gente recuerde una marca positiva.
En el campo de las ciencias del aprendizaje, los investigadores están al borde de un avance similar. Las técnicas para el seguimiento de los movimientos oculares, las emociones y el compromiso han madurado en la última década. La combinación de una disciplina madura con formas relativamente baratas para medir dónde miran los alumnos y haga clic en los materiales de aprendizaje que permitirá a investigadores, profesores y alumnos para descubrir dónde, cuándo y cómo se aprende.
Mientras que usted está leyendo este texto, es posible que al mismo tiempo mantener un ojo en una corriente de chat, escuchar Spotify, o escuchar una conversación cercana. Si este texto es realmente atractiva e interesante, su mente, los ojos y el cuerpo se sumergen totalmente en la experiencia de aprendizaje. En el futuro, el uso de análisis de las emociones, las instituciones podrán realizar un seguimiento de los que aprenden los estudiantes materiales están siguiendo, y si están distraídos, adivinando respuestas a las pruebas del concurso, o realmente involucradas en el aprendizaje.
Estudio de seguimiento ocular - los colores superpuestos muestran donde el espectador está mirando
Aprendizaje personalizado basado en las respuestas emocionales
Mediante la combinación de clic de la gente y escribiendo el comportamiento con las áreas en las que centran su mirada, ricas oportunidades de aprendizaje personalizado podrían estar disponibles. Por ejemplo, si un estudiante está mirando hacia atrás con el material anterior, es posible que el texto no es lo suficientemente clara y que está luchando con algunos conceptos. Si él está continuamente buscando términos clave, desplazamiento hacia atrás y tiene una expresión facial desconcertada (o peor, es cada vez más molesto), el sistema puede sugerir un corto video que explica los conceptos clave de una manera atractiva, u ofrecer una función de ayuda rápida.
Alternativamente, si los análisis indican que un estudiante se rozaba con rapidez texto, ella puede estar ya familiarizado con los conceptos clave y se aburran, para un ejercicio de acoplamiento podría aparecer, o una oportunidad de chat para hablar de un problema complejo con un compañero. Por lo tanto, el análisis de las emociones pueden trabajar junto a la enseñanza adaptativa para ofrecer una experiencia de aprendizaje más personalizado.
Si bien puede haber valiosas oportunidades para vincular los datos de seguimiento ocular y emoción con los datos de comportamiento de aprendizaje, los alumnos sólo estarán dispuestos a compartir los movimientos oculares, las expresiones faciales y los datos de la postura con los demás si perciben beneficios positivos. Uno de tales beneficios sería que las herramientas de análisis son capaces de identificar las emociones de los alumnos correctamente y después ofrecer una enseñanza apropiada y retroalimentación útil. Incluso mientras se resuelven los problemas prácticos, tendrán complejos problemas éticos y de privacidad que abordar, si los proveedores de aprendizaje desean controlar las reacciones emocionales de los estudiantes. Ellos tendrán que desarrollar la confianza con los alumnos y educadores, proporcionando soluciones de aprendizaje precisos, adaptables basadas en emociones reales de aprendizaje y necesidades.
Recursos
Pon a prueba tus propias reacciones emocionales a vídeos publicitarios:
http://www.affectiva.com/technology/
Proyecto por Sidney D'Mello y Ryan Baker a detectar las emociones mientras que los estudiantes aprenden de juego del patio de Newton para el aprendizaje de la física:
https://sites.google.com/site/sidneydmello/projects#TOC-Emotions-while-Students-Learn-from-Newton-s-Playground
Introducción a cómo los investigadores están reuniendo datos de muchas fuentes, incluyendo las emociones, el desarrollo de sistemas de tutoría basados en computadoras:
Koedinger, K., D'Mello, S., McLaughlin, E. A., Pardos, Z. A., & Rosé, C. P. (2015). Data mining and education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, 6(4), 333-353.
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/wcs.1350/abstract
Visschedijk, G. C., Lazonder, A. W., van der Hulst, A., Vink, N., & Leemkuil, H. (2013). Modelling human emotions for tactical decision-making games. British Journal of Educational Technology, 44(2), 197-207.
http://publications.tno.nl/publication/100054/RqYpW1/visschedijk-2013-modelling.pdf
Diseño de tutoría adaptativo basado en la superación de las emociones negativas de los estudiantes:
Arroyo, I., Muldner, K., Burleson, W., & Woolf, B. P. (2014). Adaptive interventions to address students’ negative activating and deactivating emotions during learning activities. In R. Sottilare, A. Graesser, X. Hu & B. Goldberg (Eds.). Design Recommendations for Intelligent Tutoring Systems Vol 2 (pp. 79-92). Orlando, FL: U.S. Army Research Laboratory.
http://ict.usc.edu/pubs/Intelligent%20Tutoring%20Support%20for%20Learners%20Interacting%20with%20Virtual%20Humans.pdf
Estudio comparativo capacidad de las personas para reconocer las emociones en los rostros reales y virtuales:
Joyal, C. C., Jacob, L., Cigna, M-H., Guay, J-P. & Renaud, P. (2014). Virtual faces expressing emotions: an initial concomitant and construct validity study. Frontiers in Human Neuroscience, 8(787). Published online.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4179743/