Cómo la inteligencia artificial detecta las emociones de los estudiantes

Genuine Digital School, un colegio virtual, anunció la creación de un software con inteligencia artificial que le permitirá identificar y medir los sentimientos de los estudiantes en tiempo real durante las clases.

Su software herramienta tiene la capacidad de encontrar sentimientos en los jóvenes como la felicidad, la tristeza y el miedo, mientras participan en sus clases. Este desarrollo se convertiría en un aliado para el proceso educativo de los estudiantes, brindando a los profesores información importante para adaptar sus métodos de enseñanza de manera efectiva.

Según estudios de la Unesco, un porcentaje significativo de niños y niñas experimenta emociones negativas. El 19% de los niños se sienten angustiados, 15% enojados y 22% deprimidos. Mientras que, en las niñas, el 24% dicen sentirse deprimidas, 7% enojadas o ansiosas y el 23% angustiadas. Por lo que es relevante encontrar medidas para que eso no afecte su proceso de aprendizaje.

La IA desarrollada por el colegio no solo es capaz de identificar las emociones de los estudiantes, sino que también proporciona a los profesores estadísticas detalladas sobre el estado emocional de sus alumnos. Esto permite a los educadores adaptar sus enfoques de enseñanza de manera precisa y eficaz, respondiendo a las necesidades emocionales individuales de cada estudiante.

Además de su enfoque en la tecnología educativa y la inteligencia emocional, el colegio ha implementado otras soluciones tecnológicas para mejorar el desempeño académico de los niños. Una de estas soluciones es Genius, un asistente virtual educativo que brinda apoyo a los estudiantes para resolver dudas relacionadas con sus asignaturas.

Otro recurso valioso es Genuine Bot, un asesor virtual que proporciona orientación a las familias interesadas en unirse a la comunidad educativa del colegio.

El compromiso de la institución va más allá de la educación tradicional y tiene como objetivo fomentar el espíritu emprendedor entre los estudiantes y sus familias. La institución quiere que las familias se involucren activamente en los proyectos de sus hijos y juntos transformen estas iniciativas en empresas productivas y con potencial de crecimiento.

Un caso es el de Michell, un estudiante de 13 años que lidera una empresa familiar especializada en productos derivados de cabra. A través de la colaboración con profesores de diferentes países, Michell ha logrado un aumento del 200 por ciento en las ventas en ocho meses.

La inteligencia artificial califica exámenes junto al profesor

Otro caso de integración de IA en educación, es lo que está haciendo la Universidad de Harvard que llevará inteligencia artificial a las clases para que los estudiantes puedan solucionar dudas y pedir ayuda en sus trabajos, al mismo tiempo, los profesores sacarán provecho de ella para calificar las entregas y agilizar este proceso.

Se trata de un chatbot para el curso Ciencias de la Computación, ya que se enfocará inicialmente en ser un respaldo para encontrar errores en códigos de desarrollo, dar retroalimentación sobre el diseño de los programas, explicar líneas de código desconocidas o mensajes de error y responder preguntas individuales.

El nombre de esta tecnología es bot CS50 y los universitarios tendrán acceso a él por medio de Ed Discussion, un software con foro de discusión que se utiliza en las clases de este tipo de temas académicos, donde los docentes puedan acceder a las respuestas generadoras para saber cómo está siendo utilizada y ejercer un control en ella.

El objetivo al crear esta plataforma es que su potencial pueda ser aprovechado para que los universitarios sientan que están frente a un profesor y que la relación sea “una proporción de maestro-estudiante de 1:1”. Por eso la IA no será un sistema que se enfoque en dar la respuesta final, sino en guiarlos a para llegar a esa meta, como lo hace un docente.

Para los docentes, la herramienta les ayudará a reducir el tiempo que invierten en revisar los trabajos y calificarlos, realizando una evaluación “de manera más cualitativa” y mejorar la retroalimentación con los estudiantes, ante la importancia en la elaboración de códigos para la carrera.

Fuente: Infobae.