Evaluación dinámica de emociones

Imagen: CC BY (http://www.flickr.com/photos/sybrenstuvel/2468506922/)

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Cada vez hay más evidencias de que determinados aspectos del rendimiento e interacción de un estudiante con el software educativo son predictores del aprendizaje a largo plazo. Se han utilizado modelos de aprendizaje máquina para proporcionar mediciones de la emoción, el comportamiento derivado y el conocimiento basado en el análisis de los datos de estudio en el software de aprendizaje, estimando la probabilidad del estado anímico, conductual o cognitivo de un estudiante. Estas mediciones han predicho con éxito los resultados de exámenes estándar, si bien solían estar limitados a determinados periodos de tiempo.

Valores de Entropía

 

En este estudio presentado en el 8º congreso EDM, los investigadores han empleado un enfoque diferente para relacionar los modelos de conducta y las emociones que las producen con los resultados de aprendizaje, usando métodos dinámicos en el tiempo que evalúan patrones de medida más sensibles (de “grano fino”) del estado de ánimo, del comportamiento o del conocimiento conforme aparecen en el tiempo. Para ello han utilizado dos técnicas dinámicas a nivel temporal: exponentes de Hurst (método utilizado por el hidrólogo Edwin Hurst que permite determinar si existe “memoria” a largo plazo en los datos de series temporales,) y puntos de Entropía, indicador estadístico para determinar si la situación afectiva del estudiante es “ordenada” (y predecible) o “desordenada” y completamente impredecible (Véase tabla del modelo final de Hurst y de puntuaciones de entropía).

TablaEntropias_Hurst

Aplicado sobre 1.376 estudiantes durante dos años, los datos se han obtenido de un sistema de tutoría para matemáticas (ASSISTments), y los resultados son bastante significativos estadísticamente, si bien los autores comprueban que a nivel de predicción no son muy diferentes de los que se suelen obtener de una evaluación basándonos en medias de los exámenes estándar.

Nos dejan pues un método que no solo predice el resultado final del aprendizaje en función del estado de ánimo del estudiante durante todo el curso, sino que nos proporciona una lupa que a lo largo del tiempo nos indica los factores que inciden en ello (tedio, frustración, concentración, exactitud, conocimiento, predisposición al juego, confusión)  de manera que se puedan encontrar factores motivacionales y tomar medidas correctoras. Y ojo, no hay aleatoriedad en la medida.

(Ponencia de:  SAN PEDRO,Maria Ofelia, SNOW, Erica , BAKER, Ryan , MCNAMARA, Danielle and HEFFERNAN, Neil : Exploring Dynamical Assessments of Affect, Behavior, and Cognition and Math State Test Achievement).