Módulo IV.2. Técnicas de observación y evaluación a partir del uso de recursos inteligentes

La preparación de los datos es un aspecto esencial tanto en la investigación cualitativa como en la cuantitativa. En concreto , el investigador tiene que realizar un diseño previo de investigación en el que se incluya la pregunta o las preguntas de investigación, dichas cuestiones tienen que ser precisas e incluir claramente las variables que se pretende estudiar . Estas tienen que ser medibles . Asimismo, que concretar cuál de ellas van a ser las dependientes y cuáles las in se tiene dependientes. En concreto, en la investigación cualitativa se tienen que utilizar elementos para la recogida de la información sistemáticos y que se apoyan en distintas fuentes como son audios, videos, etc. En este módulo se han presentado técnicas que se pueden utilizar. Seguidamente , a modo de orient ación distintas se deberá de categorizar la información que se haya recopilados desde procesos de categorización que se relacionen directamente con las variables definidas previamente. La categorización, va a permitir realizar un análisis de frecuencias de los elementos objeto de estudio, en esta fase se deberá de realizar una depuración y concretización de los datos recopilados. Los instrumentos de evaluación cualitativa también están sujetos a hallar los indi cadores de fiabilidad y de validez de dichos instrumentos. En el ámbito de la investigación cualitativa es esencial la utilización de la técnica de triangulación. El objetivo final es asegurar la generalización de los resultados de la investigación. Asimismo, en este módulo se ha hecho un especial hincapié en la presentación de la metodología de análisis de protocolos de pensar en voz alta, que consiste en la recopilación de los diálogos de interacción entre el usuario y el con el fin de registrar dichas interacciones. Las técnicas de análisis de protocolos se fundamentan en la categorización, desde el análisis del uso de las estrategias metacognitivas en distintos niveles de complejidad. También, se ha abordado ejemplos para la elaboración de encuestas a través de distintos métodos online como Microsoft Forms que permiten elaborar encuestas en formato de respuesta abierta.“Specialized and updated training on supporting advance technologies for early childhood education and care professionals and graduates”, eEarlyCare-T, reference 2021-1-ES01-KA220-SCH-000032661, is co-financed by the European Union's Erasmus+ programme, line KA220 Strategic Partnerships Scholar associations

Metacognición e inteligencia artificial: más allá del paralelismo de funcionamiento

El objeto de esta tesis ha sido el de aplicar conocimientos de la Inteligencia Artificial al campo de la Psicología Cognitiva y Metacognitiva. En concreto, este trabajo se ha centrado en el uso de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), tanto respecto del uso de técnicas de aprendizaje supervisado (supervised) como de las técnicas de aprendizaje no supervisado (unsupervised). Ambas se han aplicado para favorecer el aprendizaje personalizado en los estudiantes y, en último término mejorar su rendimiento y satisfacción. En la actualidad el aprendizaje, especialmente en entornos de Educación Superior, se está desarrollando a través de plataformas interactivas, Learning Management System (LMS), como por ejemplo Moodle. Estos entornos ofrecen muchas posibilidades de registro de la actividad (logs o unidades de registro) y de extracción de dicha información, ya que estos registros se almacenan en bases de datos y estas pueden ser descargadas de forma sencilla en ficheros con distintos formatos CSV, XLS, JSON, etc.The aim of this thesis has been to apply knowledge of artificial intelligence to the field of cognitive and metacognitive psychology. Specifically, this work has focused on the use of automatic learning techniques (Machine Learning), supervised and unsupervised, to analyze the effect on the satisfaction and performance of students of different actions that sought to provide them with a personalized learning experience. Currently, learning, especially in Higher Education environments, is being developed through interactive platforms, Learning Management System (LMS), such as Moodle. These environments offer many possibilities for registering the student activity (logs or registration units) and extracting this information, as these records are stored in databases and these can be downloaded easily in files with different formats CSV, XLS, JSON, and so on

Módulo VII.3. Intervención temprana y aplicación de recursos inteligentes: utilización de la tecnología eye tracking y de la aplicación web eEarlyCare

En esta parte del Módulo VII, Módulo VII. 2, se ha hecho referencia a la utilización de la tecnología eye tracking aplicada a la evaluación de distintas estrategias cognitivas durante el procesamiento de la información en niños y niñas con edades tempranas. También, se ha analizado la utilización de distintas técnicas de Machine Learning para la interpretación de los registros que ofrece eye tracking. Asimismo, se ha presentado la aplicación web eEarycare que permite el registro e interpretación de los resultados, a través de un sistema de Learning Analytics, sobre la evaluación de habilidades funcionales en 11 áreas de desarrollo. Dicha aplicación web proporciona un perfil de desarrollo y también ofrece una propuesta de intervención personalizada en las áreas de desarrollo donde se ha detectado una mayor afectación.“Specialized and updated training on supporting advance technologies for early childhood education and care professionals and graduates”, eEarlyCare-T, reference 2021-1-ES01-KA220-SCH-000032661, is co-financed by the European Union's Erasmus+ programme, line KA220 Strategic Partnerships Scholar associations