«Tecnologías de biometría y comprensión del comportamiento para plataformas de aprendizaje electrónico: desafíos y oportunidades»

Resumen de la ponencia

Aunque el e-learning presenta muchas ventajas, también presenta ciertos desafíos en comparación con la educación presencial tradicional. Uno de los aspectos más importantes es la ausencia de contacto directo entre profesores y alumnos. Esto da como resultado tasas de deserción significativamente más altas en comparación con la educación presencial y obstáculos de aprendizaje difíciles de resolver de forma remota. Como resultado, las plataformas de aprendizaje electrónico recientes están incorporando medidas para monitorear la identidad, la actividad, la atención, el compromiso y otros datos de los estudiantes muy útiles para adaptar las plataformas en consecuencia para un mejor aprendizaje y seguimiento de la sesión. Algunas de estas valiosísimas medidas se basan en análisis biométricos y tecnologías de comprensión del comportamiento, que nos permiten estimar factores como el nivel de atención, el nivel de estrés a través de la frecuencia cardíaca, el estado emocional, la mirada y la postura de la cabeza. Esta charla repasará los principales desafíos asociados con el uso de tecnologías biométricas y de comprensión del comportamiento en las plataformas de aprendizaje electrónico. Durante la charla, también destacaremos las oportunidades de investigación en estas tecnologías, incluidos aspectos importantes como el rendimiento, la privacidad y la equidad. Finalmente, presentaremos el trabajo en curso para incluir estas tecnologías en cursos MOOC reales.

Biografía

Aythami Morales Moreno (https://aythami.me/) recibió su M.Sc. Licenciado en Ingeniería Eléctrica en 2006 por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Recibió su doctorado en Inteligencia Artificial por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria en 2011. Realiza sus trabajos de investigación en el BiDA Lab – Laboratorio de Análisis de Patrones de Datos y Biometría de la Universidad Autónoma de Madrid, donde actualmente es Asociado Profesor (Programa de Excelencia Lectora CAM). Es miembro de la Sociedad ELLIS (Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes). Ha realizado estancias de investigación en el Laboratorio de Investigación Biométrica de la Universidad Estatal de Michigan, el Centro de Investigación Biométrica de la Universidad Politécnica de Hong Kong, el Laboratorio de Sistemas Biométricos de la Universidad de Bolonia y Schepens Eye Research Institute (Harvard Medical School). Sus intereses de investigación incluyen el reconocimiento de patrones, la visión por computadora, el aprendizaje automático, el aprendizaje consciente de la discriminación, la IA confiable y el procesamiento de señales biométricas. Es autor de más de 100 artículos científicos publicados en revistas y congresos internacionales, y 2 patentes. Ha participado en varios proyectos nacionales y europeos en colaboración con otras universidades y entidades privadas.

La Dra. Ruth Cobos es Profesora Titular del Departamento de Informática de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Recibió su M.Sc. y doctorado Licenciado en Ingeniería Informática por la UAM. Es miembro del grupo de investigación “GHIA: Grupo de Herramientas Interactivas Avanzadas” (https://vghia.ii.uam.es/) de la UAM desde 1999 y miembro del grupo de investigación “Grupo de Excelencia Cognición y Contexto: el aprendizaje colaborativo mediado por ordenador” en la Universidad de Lleida (UdL) desde 2005.

Es Investigadora Principal por la UAM de la Red de Investigación eMadrid (http://www.emadridnet.org/) y de la Red Española de Analítica del Aprendizaje – SNOLA (https://snola.es/). Ha participado en más de doce proyectos de I+D. Durante 2008 y 2009 fue Investigadora Principal de un proyecto financiado por la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID), en el que participan investigadores de la UAM, de la UdL y de dos universidades de Colombia.

Como Delegada del Rectorado de Tecnologías Educativas (2014-2016) dirigió la oficina técnica de la UAM para la generación y creación de MOOCs UAM en edX (https://www.edx.org/es/school/uamx). La UAM es miembro del consorcio edX desde 2014. Actualmente es coordinadora del equipo de instructores MOOC del curso “Introducción al desarrollo de aplicaciones web”.

Actualmente, sus principales áreas de investigación incluyen Learning Analytics, MOOCs, e-Learning, Blended Learning, CSCL y Tecnologías educativas.

Más información: https://vghia.ii.uam.es/member?filepath=cobos_ruth.txt