Resumen: El área de investigación de Analíticas del Aprendizaje (Learning Analytics – LA por sus siglas en inglés) tiene como objetivo potenciar el juicio de los docentes y los alumnos para tomar decisiones informadas tomando una postura centrada en el humano en lugar de la tecnología o los algoritmos. Sin embargo, en la práctica, la mayoría de los avances en LA se han centrado en experiencias de aprendizaje mediadas por computadoras. En estos casos, frecuentemente se hacen muchas suposiciones, particularmente ignorando las condiciones físicas de los espacios de aprendizaje. Un área en particular dentro de LA se ha enfocado en combinar múltiples tecnologías de procesamiento de datos (por ejemplo, procesamiento de imágenes, localización en interiores, minería de textos, procesamiento de señales, biosensores, etc) para permitir a los investigadores construir modelos educativos más completos considerando también los aspectos físicos del aprendizaje. Sin embargo, la mayoría de estos proyectos “multimodales” se han llevado a cabo en condiciones de laboratorio controladas, requiriendo configuraciones complejas que a menudo las hacen poco prácticas para su despliegue inmediato en las aulas. Una perspectiva prometedora pero poco explorada que puede ayudar a explicar cómo los educadores y estudiantes pueden interactuar con las herramientas de LA en el salón de clases es la metáfora de orquestación. Este concepto reconoce el papel clave de los educadores y enfatiza el uso de tecnología práctica, minimalista, controlable y flexible que facilite en lugar de obstaculizar las actividades de aprendizaje.
En este seminario discutiremos una perspectiva que se basa en aplicar conceptos de orquestación y de Internet de las cosas (IoT). Este último se ha convertido en la contraparte tecnológica de las visiones teóricas del aprendizaje que abarcan la complejidad de los espacios de aprendizaje entendidos como una red interconectada de personas y artefactos. En el seminario discutiremos una perspectiva teórica para llevar analíticas del aprendizaje a espacios físicos. Mostramos cómo hemos estado haciendo los primeros avances a través de tres prototipos que ilustran el potencial del análisis físico para la enseñanza y el aprendizaje. Estos estudios ilustran particularmente los avances en el análisis de proximidad, movimiento y ubicación en contextos de aprendizaje colaborativo, de danza y de enfermería.
Ponente: El Dr. Roberto Martinez-Maldonado es investigador de tiempo completo en el Connected Intelligence Center (CIC) en la Universidad de Tecnología, Sydney (UTS), Australia, trabajando con el Prof. Simon Buckingham Shum. Enseña visualización de datos en la Maestría transdisciplinaria de Ciencias de Datos (MDSI) en UTS. Obtuvo su doctorado en 2014 en el Grupo de Investigación de Interacción Adaptada Humana por Ordenador (CHAI) en la Universidad de Sydney, Australia. En los últimos años, su investigación se ha centrado en la aplicación de técnicas de minería de datos y principios de Interacción Humano-Computadora y aprendizaje colaborativo para ayudar a comprender situaciones colaborativas usando tecnologías emergentes como superficies interactivas y sensores.
