Un estudio reciente de la Universidad North Carolina State (EE.UU.) demuestra cómo podría funcionar este método. Los investigadores de la universidad usaron cámaras de vídeo para hacer un seguimiento de las caras de estudiantes universitarios que participaban en clases de informática. Usando software entrenado para emparejar las expresiones faciales con distintos grados de atención o frustración, los investigadores pudieron reconocer en qué momento experimentaban dificultades los alumnos y cuándo el trabajo les parecía demasiado fácil.
El proyecto sugiere una forma en la que la tecnología puede asistir a los profesores a la hora de hacer un seguimiento del rendimiento de los alumnos en tiempo real. Quizá podría ayudar incluso a los cursos masivos abiertos en línea (o MOOC), en los que puede haber miles de alumnos trabajando a distancia, a adecuarse más a las necesidades de los estudiantes (ver "La crisis de la educación superior")
También da una pista respecto a lo que podría ser una revolución mayor en la aplicación de tecnología sensora de emociones. Los ordenadores y otros dispositivos que identifican y responden a las emociones -un campo de investigación que se conoce como "computación afectiva"- empiezan a salir del ámbito académico. Detectan la emoción de varias formas; algunos miden la conductancia de la piel, mientras que otros valoran el tono de voz o la expresión facial (ver "Un sensor que podemos llevar puesto revela todo aquello que nos abruma" y "Una tecnología que detecta tus emociones")
El experimento de los investigadores de North Carolina State analizó a estudiantes que usaban un software llamado JavaTutor para aprender a escribir código Java. Los investigadores estudiaron 60 horas de vídeo con la Caja de Herramientas de Reconocimiento de Expresiones Informatizado, un programa que reconoce expresiones faciales. Compararon las conclusiones del software con el estado mental autoevaluado por los alumnos, y descubrieron que se parecían mucho. El trabajo se presentará en la Sexta Conferencia Inte acional sobre Minado de Datos Educativos.
El objetivo final es desarrollar un sistema de tutorías que ayude a los estudiantes con dificultades y "potenciar su confianza y mantenerlos motivados", afirma Joseph Grafsgaard, estudiante de doctorado en North Carolina State, coautor de un artículo sobre el trabajo.
Hay toda una serie de investigadores explorando distintas aplicaciones de la computación afectiva en la educación. Jacob Whitehill, ingeniero de software e investigador en Emotient, una start-up que explora los usos comerciales de la computación afectiva, acaba de coescribir un artículo aún sin publicar que demuestra que las expresiones faciales identificadas por un ordenador podrían servir para predecir el rendimiento en un examen.
"Existe un consenso cada vez mayor de que el reconocimiento de expresiones faciales puede tener un papel constructivo en la enseñanza", afirma Whitehill. Pero señala que el feedback sobre el estado emocional de los estudiantes puede afectar al trabajo de los profesores si no saben cómo o cuándo responder. "Aprender a usar estos sensores de emociones eficazmente resulta difícil", sostiene.
Sin embargo, Whitehill sí cree que la tecnología podría resultar útil para las plataformas de enseñanza en línea. "Udacity y Coursera tienen en to o al millón de estudiantes, e imagino que se podría convencer a alguna parte de ellos a que encendieran sus cámaras Web", afirma. "Creo que se aprendería mucho sobre qué partes de una lección funcionan y cuáles no, y en qué punto se sienten confusos los estudiantes