Durante el congreso internacional de Interacción Persona-Ordenador de 2025 (Interacción2025), celebrado en la Universidad de Valladolid, tuvo lugar la entrega de premios del 10º Concurso de TFG y TFM en Interacción Persona-Ordenador organizado por la Asociación de Interacción Persona-Ordenador (AIPO).
En este congreso, Álvaro Becerra Jiménez, estudiante del Máster Universitario en Ciencia de Datos de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y miembro de la red SNOLA, fue distinguido con el Premio al Mejor Trabajo Fin de Máster.
Su trabajo, titulado “Análisis y modelado del comportamiento de estudiantes en cursos en línea desde el enfoque de la Analítica del Aprendizaje Multimodal”, investiga cómo el uso del teléfono móvil influye en el aprendizaje y la atención de los estudiantes en entornos de educación en línea. Para ello, se monitorizó con biosensores a 120 estudiantes de la UAM durante una sesión de aprendizaje, registrando variables fisiológicas como atención, pulso y ondas cerebrales, y aplicando modelos de aprendizaje automático para detectar automáticamente el uso del móvil.
Además, el proyecto sienta las bases para la generación de feedback personalizado mediante el desarrollo de GePeTo (Generative AI-based Personalized Guidance Tool), una herramienta basada en inteligencia artificial generativa que busca ofrecer retroalimentación adaptada a cada estudiante, contribuyendo así al avance de la Analítica del Aprendizaje Multimodal y a la mejora de la experiencia educativa en línea.
El trabajo fue dirigido por la profesora Ruth Cobos Pérez, también miembro de la red SNOLA, y se desarrolló en el seno del grupo de investigación GHIA (Grupo de Herramientas Informáticas Avanzadas) del Departamento de Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior de la UAM.
