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EDUCACIÓN 4.0. DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA DIGITAL PARA LA EVALUACIÓN DINÁMICA DE FUNCIONES EJECUTIVAS APOYADA EN MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

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Patricia Pérez CurielUniversidad de Zaragoza

Enfoque

INTRODUCCIÓN

La convergencia entre las funciones ejecutivas y la tecnología ha generado diversas herramientas tecnológicas que optimizan su evaluación. Sin embargo, la mayoría de estas herramientas carecen de una evaluación dinámica, lo que limita la obtención de información significativa sobre los procesos de aprendizaje, especialmente de estudiantes con necesidades específicas de apoyo educativo. La Evaluación Dinámica, como se propone en este proyecto, busca superar esta limitación y proporcionar una evaluación más imparcial y justa desde el inicio.

OBJETIVOS

El objetivo general es mejorar la comprensión y abordaje de habilidades cognitivas esenciales. Los objetivos específicos incluyen el diseño de una herramienta intuitiva, la implementación de inteligencia artificial adaptable, evaluación de su efectividad en entornos educativos reales y provisión de recursos para su integración.

METODOLOGÍA

El proyecto se apoya en la literatura científica y busca romper con las limitaciones de las evaluaciones estáticas y estándar. La apuesta por una herramienta informática se justifica desde la perspectiva del DUA, garantizando accesibilidad y adaptabilidad. La integración de la inteligencia artificial mediante modelos de machine se traduce en el potencial de la personalización de la experiencia, la cual se considera crucial para el éxito, ya que la herramienta no es únicamente capaz de obtener resultados, sino que ofrece la posibilidad de predecir problemas de aprendizaje y ofrecer intervenciones específicas a estudiantes con NEAE.

En cuanto a las actividades de funciones ejecutivas, se ha desarrollado un conjunto diverso que abarca diferentes aspectos de estas habilidades cognitivas. Cada actividad se ha diseñado con base en la teoría de ayudas graduadas, proporcionando al estudiante indicios progresivos en caso de respuestas incorrectas.

RESULTADOS

Los resultados obtenidos hasta el momento se centran en el desarrollo de la aplicación y la generación del modelo de machine learning. La aplicación desarrollada se caracteriza por su interfaz amigable y su capacidad para adaptarse a las necesidades de los usuarios. Este proceso ha supuesto la recopilación de datos relevantes, el preprocesamiento para garantizar su calidad, así como la ingeniería de características para extraer información útil.

En la fase 1 de recogida de datos, se espera una respuesta positiva de los estudiantes, resaltando la utilidad de la retroalimentación continua y la adaptabilidad de las tareas. Asimismo, se anticipa una mejora significativa en las funciones ejecutivas evaluadas, con impacto positivo en las propuestas de intervención de los docentes.

CONCLUSIONES

Las ventajas de la evaluación dinámica en el ámbito educativo son diversas. Su capacidad para establecer diferencias interindividuales, minimizar las influencias de la historia previa de los sujetos y enfocarse en el proceso de aprendizaje son elementos clave.

Este proyecto representa un paso significativo hacia la implementación de prácticas educativas más inclusivas y adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes. La sinergia entre la evaluación dinámica y la inteligencia artificial abre un horizonte prometedor para la mejora continua en el ámbito educativo, llevando la teoría a la práctica de manera innovadora y efectiva.

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