• En alumnos de nivel secundaria
• Gustavo Padrón Rivera desarrolló la tesis “Detección de trayectorias de estados afectivos asociadas al aprendizaje a través del análisis de patrones con técnicas de minería de datos”

José Agustín Castellanos Rodríguez

Gustavo Padrón Rivera, egresado de la primera generación del Doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Veracruzana (UV), desarrolló la tesis “Detección de trayectorias de estados afectivos asociadas al aprendizaje a través del análisis de patrones con técnicas de minería de datos”, investigación en el área de inteligencia artificial enfocada a la educación.

Este doctorado fomenta el desarrollo de tecnologías a partir de la investigación en México y representa un vínculo entre la UV, la Universidad Autónoma de Aguascalientes y la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco.

Como parte de su formación y su investigación, Gustavo utilizó una herramienta de software para la detección de estados afectivos: emociones que los estudiantes presentan cuando trabajan con un instrumento educativo, en este caso un tutor inteligente. “Mi tesis busca indagar en la trayectoria de estados afectivos asociados al aprendizaje, a través del análisis de patrones con técnicas de minería de datos”, detalló.

Gustavo Padrón Rivera.

El análisis de estados se realizó mediante etiquetas para cada uno de los músculos del rostro que combinadas expresan emociones, agregó Padrón Rivera.

A partir de esta primicia desarrolló un software para analizar fotografías fijas del rostro de los estudiantes mientras trabajaban con el tutor inteligente, con el fin de detectar y almacenar las unidades de acción facial; “posteriormente se realizaba la mezcla de unidades y se indagaba en los estados anímicos específicos, el software es capaz de detectar esas unidades”.

Agregó que para la valoración de los estados de ánimo se recurrió a estudios anteriores, lo que reportaba la literatura como referencia permitió un análisis más complejo. Finalmente, se establecieron tres niveles: frustración, aburrición y un estado neutral.

El análisis de estas unidades resultó en la identificación de dos de los tres estados afectivos: “Detectamos que la confusión está asociada a aquellos estudiantes con mayores resultados de aprendizaje durante la interacción con el tutor. La frustración, al contrario, estuvo asociada con los sujetos que mostraban un bajo aprendizaje”.

Los resultados fueron comparados con la literatura, constatando que se han desarrollado programas que buscan inducir a los estudiantes a un estado de confusión: en ese periodo los sujetos buscan comprobar y entender por qué están haciendo algo y cuestionar los pasos para resolverlo, asociado positivamente al aprendizaje.

“En la actualidad las intenciones se encuentran dirigidas al desarrollo de una herramienta que nos permita inducir estados de confusión y la mitigación de la frustración en los estudiantes.”

La investigación se realizó a partir de la asignatura de Matemáticas, en estudiantes de entre 13 y 14 años de segundo y tercer grado del turno matutino de la Escuela Secundaria General Número 1 “Ignacio de la Llave” en Coatepec, Veracruz.