Según la evidencia, la calidad y estructura del discurso docente en el aula impactan en el aprendizaje de niños y niñas. Es por ello que, en los últimos años, el interés en el análisis de las clases, particularmente de los discursos de profesores, ha crecido.
Roberto Araya, investigador del CIAE, explica que para analizar estos discursos se utiliza generalmente la transcripción manual de audio o de videos de clases, lo que implica un alto costo económico y de tiempo. “No es lo óptimo para realizar investigaciones en educación a gran escala”, señala el experto, que ha estado trabajando en el análisis del discurso en el aula desde el año 2007.
Otra opción más eficiente son los Sistemas Automatizados de Reconocimiento, ASR, por sus siglas en inglés. El problema es que la mayoría de estos equipos están diseñados para ser utilizados en ambientes con poco ruido ambiental y en lecturas planificadas de texto. “Esto complejiza analizar entornos como el de una sala de clases, donde los discursos de los docentes son espontáneos y existe un tipo de sonido de ambiente particular”, indica Araya.
Para abordar esta problemática, es que el investigador del CIAE, junto a los asistentes de investigación Danner Schlotterbeck, Abelino Jiménez, Daniela Caballero, Pablo Uribe y el investigador de la Universidad de Cambridge, Johan van der Molen, diseñaron una herramienta de ASR que transcribe automáticamente los discursos de los docentes adaptándose a las particularidades de una sala de clases.
“Usando una de las últimas tecnologías de aprendizaje automático con auto-supervisión logramos ajustar y reentrenar una red neuronal profunda para la tarea de mejorar transcripciones en el aula. Así logramos mejorar la calidad de las transcripciones por sobre lo que logran sistemas genéricos”, explica Araya.
Los resultados y el trabajo realizado con esta herramienta fue plasmado en un artículo de investigación que se encuentra entre los nominados al mejor paper del XXIII Congreso Internacional de Inteligencia Artificial en la Educación de la Universidad de Durham en el Reino Unido. “La nominación al premio refuerza nuestra convicción que estamos mejorando un punto neurálgico para el análisis de clases, si seguimos en esta senda podremos llegar a hacer una contribución significativa para mejorar la calidad de la educación en todas partes del mundo”, señala el investigador del CIAE.
Al análisis automático de las prácticas en el aula aún le queda bastante. “Nuestro equipo lleva 15 años en esta tarea, es un problema mucho más complejo que lograr hacer funcionar un vehículo autónomo, entender la dinámica social y pedagógica en un aula es mucho más complejo que descifrar el movimiento de vehículos y peatones, y que manejar correctamente un auto”, señala Araya.
Sin embargo, para el equipo de investigación es un problema fascinante y que están seguros de que podrán resolver, “nuestra convicción se basa en los reconocimientos que hemos estado recibiendo y en nuestro equipo de investigación y desarrollo. Es un equipo joven, formado principalmente por estudiantes de pregrado, y que también está convencido de lograr resolver este problema”, finaliza Roberto Araya.