«Cómo entender a los estudiantes desde una perspectiva multimodal. Evidencias empíricas»
Kshitij SharmaUniversidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU)
Resumen de la ponencia
Los datos fisiológicos proporcionan un acceso sin precedentes a los comportamientos, conocimiento y emociones de los usuarios. Los datos multimodales pueden ser usados como una herramienta para entender los estados de ánimo de los estudiantes en diferentes contextos (clases presenciales, online, resolución de problemas, aprendizaje individual y colaborativo…) Esta charla se centrará en los contextos de aprendizaje en los que interviene la tecnología. El profesor Sharma ha utilizado los sensores multimodales para explicar diferentes aspectos del aprendizaje como el rendimiento basado en tareas, sus beneficios, las experiencias y los procesos socio-cognitivos que explican el comportamiento colaborativo. Presentará ejemplos de múltiples estudios que demuestran cómo los datos multimodales en entornos educativos pueden ayudarnos a entender «cómo aprenden las personas». Estos estudios incluyen diferentes contextos como la programación en parejas, la síntesis de conocimientos en colaboración, los sistemas inteligentes de tutoría, el aprendizaje basado en proyectos y el aprendizaje informal. La charla también planteará cómo definir los rasgos fisiológicos y cómo modelarlos para explicar las conexiones y la causalidad entre los procesos de aprendizaje y los resultados.
Biografía
Investigador principal del Departamento de Informática de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU). Sus intereses se centran en el uso de datos empíricos multimodales (principalmente eye-tracking, diálogos, acciones de usuario, EEG), en el aprendizaje automático para comprender los procesos de aprendizaje colaborativo e individual; y en el diseño de herramientas de retroalimentación para optimizar los procesos subyacentes. También investiga sobre cómo dar sentido a las experiencias y prácticas de los usuarios para rediseñar y optimizar las tecnologías educativas interactivas. Su objetivo es entender por qué y cómo utilizan la tecnología las diferentes categorías de estudiantes (cara a cara, online, especializados). El Dr. Sharma ha desarrollado y experimentado con juegos, interfaces tangibles, robots, comercio electrónico y sistemas de información y tecnologías colaborativas desde 2011. En el frente metodológico ha trabajado con herramientas avanzadas de aprendizaje automático y estadísticas (Teoría del Valor Extremo)
