¿Automatizar el análisis de clases? Paper de académicos del IE gana premio internacional

La reflexión sobre la práctica es fundamental. Por eso, un equipo del IE y del CIAE busca desarrollar un método automático que analice discursos docentes, usando algoritmos y una aplicación de reconocimiento de texto.

La reflexión sobre la práctica es fundamental, según la evidencia internacional, para mejorar la práctica docente. Por eso, hay una creciente línea de investigación enfocada en buscar un método automático que analice los discursos docentes en las clases, de manera que las y los profesores puedan analizar su práctica.

Hace al menos 5 años que un equipo de investigadores del CIAE, que hoy pertenece al Instituto de Estudios Avanzados en Educación de la U. de Chile, está trabajando en esto. “En la Evaluación Docente está contemplado el análisis de videos con observación de clases. Pero toma mucho rato analizar videos. Lo que hemos buscado durante todo este tiempo es que esto sea automático”, explica Roberto Araya, académico del IE e investigador del CIAE. Agrega que “la idea es llegar a un modelo automático en el que el profesor da la clase mientras se graba con el celular y una terminada la clase, tiene un resumen de lo esencial que le sirva para mejorar su práctica”.

Con el reciente paper , que forma parte del libro Advances in Intelligent Systems and Computing, el equipo de investigadores ha dado un paso más para el cumplimiento de su objetivo. El paper propone un método que analiza la estructura de conceptos de una clase de ciencias, a partir de la búsqueda de tópicos en los libros de texto del ramo, mediante algoritmos. “Hay dos maneras de categorizar qué analizar en los discursos hablados: preguntándole a las personas o analizar los textos escolares. Con algoritmos, que resumen información y ven lo esencial, analizamos cuáles son los contenidos centrales en los textos escolares de ciencias y cómo ellos se relacionan”, explica Araya.  

Luego, 4 profesores de Chile grabaron con sus celulares 195 clases, las que fueron analizadas con una aplicación de  reconocimiento de voz automático llamada SmartSpeech, desarrollada por el mismo equipo, junto a las universidades de Juvaskyla y Tampere, de Finlandia. Dicha aplicación “busca” en el discurso de los docentes los conceptos claves que fueron detectados en los libros de clases. Los tópicos analizados fueron divididos en temas de contenido, administrativos y feedback.

El trabajo ganó el premio al mejor paper en la décima Conferencia Internacional Mis4TEL, que se desarrolló de manera online entre el 7 y el 9 de octubre y que es un foro ya consolidado en el que académicos y profesionales de todo el mundo, con amplia experiencia en aprendizaje basado en tecnología (Technology Enhanced Learning, TEL, en inglés), comparten y comparan resultados y experiencias de sus trabajos.

Su diferencia con trabajos anteriores es que, al analizar textos escolares, se pueden categorizar clases por tópico enseñado, explica Araya, quien es uno de los autores del trabajo junto a Matías Altamirano, estudiante de ingeniería en matemáticas de la U. de Chile y Abelino Jiménez, asistente de investigación del IE, quien se encuentra haciendo un doctorado en la Universidad de Carneggie Mellon.

Hasta ahora, el equipo liderado por Araya ha analizado unas 500 horas de clases de matemáticas y ciencias de docentes chilenos y finlandeses. Según el académico, aún falta camino para que su trabajo pueda ser incorporado de manera masiva a la práctica cotidiana de los docentes. “Pero tenemos que grabar unas 10 mil clases distintas. Los autos autónomos llevan varios años probándose. Esto es igual”, dice Araya.