RESOLUCIÓN N° 006-008-2018-10-30
Fecha de aprobación: 30 de octubre de 2018
Duración: 2 años
Numerosos estudios que tratan sobre la relación entre el rendimiento académico y la inteligencia demuestran cómo influye la personalidad en la forma en que los estudiantes obtienen conocimiento y lo usan en aplicaciones prácticas [1]. Se pueden encontrar varios trabajos en los que se concluye que estudiantes con perfiles de pensamiento crítico tienden a procesar la información de tal manera que su aprendizaje es exitoso [2]. Así mismo, se afirma que la conciencia y la extraversión están claramente relacionadas con el logro, siendo la personalidad el factor más poderoso que interviene en el rendimiento académico [3]. Sin embargo, la mayoría de estos estudios se realizan en el marco de un sistema tradicional de educación presencial.
Con la aparición de las plataformas de aprendizaje web, se da paso a un nuevo modelo de enseñanza que modifica el rol de los docentes y estudiantes. Una educación centralizada en el docente y dependiente del aula de clases evoluciona hacia procesos centralizados en el estudiante que lo convierten en el actor principal de la construcción de su conocimiento, rompiendo con cualquier barrera espacio-temporal [4]. Además, con la implementación de diferentes herramientas digitalizadas, cualquier proceso individual puede enriquecerse a través de experiencias colaborativas que reflejan un intercambio constante de información [5].
En este punto, es importante mencionar que, al igual que en un escenario tradicional, la personalidad influye en el grado de compromiso con procesos de aprendizaje web, incluyendo la interacción grupal, la comunicación y la responsabilidad con tareas. Por ello, para aumentar la eficacia de una metodología colaborativa, ya sea presencial o en línea, resulta interesante tener presente la influencia potencial que supone la personalidad de cada estudiante al momento de formar un grupo de trabajo [6]. A esto se suma el hecho de que un correcto entorno visual motiva a que cualquier usuario pueda realizar sus actividades de manera más óptima [7].
A lo largo del último año, dentro de las líneas de investigación del Grupo de Investigación en Telecomunicaciones y Telemática (GITEL) se desarrolló el proyecto “SISTEMA AUTOMÁTICO PARA EL APRENDIZAJE COLABORATIVO POR PARES BASADO EN CASOS”, gracias al cual nació la plataforma web DentaLAV. Su funcionamiento radica principalmente en el diseño de casos clínicos odontológicos por parte de docentes/especialistas que serán resueltos por el trabajo en conjunto de estudiantes de diferentes especialidades en un sistema de derivaciones. Entonces, al momento de cargar un caso en DentaLAV, es importante proveer de todos los recursos necesarios para su resolución como radiografías, exámenes básicos y medicamentos. El caso finaliza con la valoración y tratamiento al que llegan los estudiantes de manera individualizada, según las derivaciones en las que hayan participado y la interacción con sus compañeros, emulando un ambiente profesional. No obstante, a cada uno se le asigna un docente guía que se encarga de revisar y aprobar/negar su tratamiento.
En cada derivación DentaLAV asigna a los estudiantes de forma aleatoria: si se requiere de la intervención de un periodoncista, la plataforma elegirá a cualquier estudiante de esa especialidad que no esté activo (participando en un caso), sin tomar en consideración ningún otro parámetro. Por tal motivo, en este nuevo proyecto, y en base a las ideas descritas, se busca desarrollar un estudio transdisciplinario entre la ingeniería, psicología y diseño gráfico, que se refleje en la creación de un algoritmo de inteligencia artificial para la formación de grupos de aprendizaje basado en afinidades de personalidad.
Durante las últimas décadas, el Internet ha sido usado extensamente para dar soporte al aprendizaje tanto individual como colaborativo, a través de sistemas web que motivan al desarrollo del estudiante. Diferentes habilidades cognitivas, así como rasgos de personalidad, determinan la forma en la que se accede a material didáctico disponible, procesos de información, y resolución de trabajo práctico, mejorando relación entre docentes y alumnado, lo cual permite sacar la máxima ventaja de los procesos de enseñanza. En ese sentido, se da paso a sistemas y aplicaciones web (e-learning) que guían a cada estudiante durante sus etapas educativas, por medio de la personalización y adaptación de actividades y recursos, según sus necesidades y preferencias [8].
La inteligencia, la personalidad y los estilos de aprendizaje son tres factores que pueden marcar notablemente la forma en la que los estudiantes llevan a cabo sus actividades académicas. Así, el efecto en conjunto de estos parámetros podría considerarse para diseñar mejores ambientes de e-learning. En cuanto al aprendizaje colaborativo, varios estudios han encontrado evidencia de que la personalidad y la inteligencia pueden intervenir en la forma en la que los estudiantes se agrupan, trabajan y alcanzan metas como un equipo [9].
Por lo mencionado, este proyecto de investigación se orienta en la realización de un estudio, desde el punto de vista de la ingeniería, psicología y diseño gráfico, para equipar a la plataforma web DentaLAV con funcionalidades que brinden la posibilidad de agrupar a estudiantes de diferentes especialidades odontológicas, según sus afinidades de personalidad, para resolver diferentes casos clínicos. Además, por medio del diseño gráfico se busca mejorar la estética de la plataforma, de tal manera que se garantice una correcta interacción con cada usuario. Así, se emplearán tecnologías de recomendación, análisis de perfiles, test de personalidades, análisis de imágenes, redes de comunicaciones y teoría del diseño, con la finalidad de proponer a los estudiantes retos que intervengan en la optimización de su aprendizaje.
El sistema es una continuación del proyecto “SISTEMA AUTOMÁTICO PARA EL APRENDIZAJE COLABORATIVO POR PARES BASADO EN CASOS”, debido a que con su finalización se vio la oportunidad de ampliar el campo de estudio, velando por las necesidades del alumno. Así, las fases que se desarrollarán están marcadas por el despliegue de tests psicológicos que ayuden a determinar los principales parámetros de personalidad a tener en consideración como las entradas de un algoritmo de inteligencia artificial, cuyo principal objetivo es la creación de grupos de trabajo. Entonces, cada docente/especialista de odontología diseñará un caso clínico para su resolución, el cual será asignado a un estudiante de una especialidad determinada para su posterior análisis y resolución. Cuando se encuentre una dificultad en la que deba intervenir una especialidad diferente, se remitirá el caso a otro estudiante, tomando en consideración una afinidad de personalidades. De ser necesario, este proceso puede repetirse de manera recursiva con las demás especialidades hasta encontrar una solución definitiva. Una vez solventada la situación, el caso retornará al tratante inicial. Finalmente, a lo largo del proyecto, se realizarán encuestas que midan el grado de aceptación estético de la plataforma.
Como se puede observar, si bien este estudio se centra en el campo de la odontología, dado que se cuenta con el soporte de profesionales de esa área que brindarán la información y los planes de tratamiento, es ampliamente utilizable en cualquier campo de estudio.
Referencias:
[1] Rohde, T. E., & Thompson, L. A. (2007). Predicting academic achievement with cognitive ability. Intelligence, 35(1), 83-92.
[2] Golding, P., Facey-Shaw, L., & Tennant, V. (2006, October). Effects of peer tutoring, attitude and personality on academic performance of first year introductory programming students. In Frontiers in Education Conference, 36th Annual (pp. 7-12). IEEE.
[3] Chamorro-Premuzic, T., & Furnham, A. (2003). Personality predicts academic performance: Evidence from two longitudinal university samples. Journal of research in personality, 37(4), 319-338.
[4] Johnson, D. W. (1991). Cooperative Learning: Increasing College Faculty Instructional Productivity. ASHE-ERIC Higher Education Report No. 4, 1991. ASHE-ERIC Higher Education Reports, George Washington University, One Dupont Circle, Suite 630, Washington, DC 20036-1183.
[5] Dillenbourg, P. (1999). Collaborative learning: Cognitive and computational approaches. advances in learning and instruction series. Elsevier Science, Inc., PO Box 945, Madison Square Station, New York, NY 10160-0757.
[6] Chen, S. J., & Caropreso, E. J. (2004). Influence of personality on online discussion. Journal of Interactive Online Learning, 3(2), 1-17.
[7] Driscoll, M. (2010). Web-based training: Creating e-learning experiences. John Wiley & Sons.
[8] Hórreo, V. S., & Carro, R. M. (2007, September). Studying the impact of personality and group formation on learner performance. In International Conference on Collaboration and Technology (pp. 287-294). Springer, Berlin, Heidelberg.
[9] Alfonseca, E., Carro, R. M., Martín, E., Ortigosa, A., & Paredes, P. (2006). The impact of learning styles on student grouping for collaborative learning: a case study. User Modeling and User-Adapted Interaction, 16(3-4), 377- 401.
Integrantes:
- Gabriel Alejandro León Paredes (Director)
- Jack Fernando Bravo Torres (Director)
- Paúl Esteban Calle Romero. (Ayudante de investigación)
- Diana Carolina Zúñiga Ortega
- María Eugenia Barros Pontón
- Jacinto José Alvarado Cordero (Universidad de Cuenca)
- Wilson Daniel Bravo Torres (Universidad de Cuenca)
- María de Lourdes León Vintimilla (Universidad de Cuenca)
- Iván Andrés Palacios (Universidad de Cuenca)
- Cinthya Cevallos Ludeña. (Universidad de Cuenca)