Este foro, promovido por la prestigiosa organización IEEE, es una de las principales conferencias internacionales en las que se presentan avances en la enseñanza de la ingeniería y de la tecnología. Los investigadores Óscar Cánovas, Félix J. Garcia Clemente y Federico Pardo, del grupo de investigación Computación Móvil y Visión Artificial de la Universidad de Murcia, acaban de recibir el premio Best Paper Award por su trabajo acerca del uso de la inteligencia artificial para analizar las grabaciones de las clases de diversos docentes.
El estudio galardonado analiza cómo pueden emplearse estas nuevas tecnologías para analizar las grabaciones de los docentes en clase y proporcionarles información valiosa acerca de sus patrones de intervención, nivel de interacción del alumnado y similitud con otros docentes a la hora de dar las clases. En las aulas del futuro conviven maestros, alumnos y algoritmos, transformando ese espacio educativo en un laboratorio de innovación educativa.
El trabajo, titulado AI-driven Teacher Analytics: Informative Insights on Classroom Activities, presenta métodos que permiten identificar automáticamente qué tipo de actividad está realizando el docente en clase: si está impartiendo una lección magistral, un trabajo en grupo o si hace uso de herramientas interactivas, por ejemplo. Además, la herramienta proporciona informes gráficos acerca de cada clase y la evolución del docente a lo largo de las semanas.
Este galardón recibido en el congreso IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering (TALE), celebrado en Auckland – Nueva Zelanda -, evidencia cómo la tecnología debe estar al servicio de la enseñanza y no la enseñanza en contra de la tecnología.
La investigación ha sido desarrollada dentro de un proyecto de investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, así como parte del proyecto Análisis de la interacción docente-estudiante y estudiante-estudiante durante el uso de cuestionarios interactivos en el marco de los proyectos de innovación docente promovidos por la Unidad de Innovación de la Universidad de Murcia en la convocatoria de 2022-23.
