innovacion de planes tecnologicos

Investigadores del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED y la Universidad 
Politécnica de Valencia han desarrollado ahora una herramienta informática, cuyos detalles 
publica la revista ​
Expert Systems with Applications,​
 que valora la colaboración entre 
estudiantes de un curso virtual durante el desarrollo de las distintas actividades. De esta forma se busca fomentar la cooperación, que los alumnos se impliquen en este tipo de 
tareas y, sobre todo, que sepan cómo está funcionando el proceso de colaboración. 
La herramienta informática valora la colaboración entre estudiantes de un curso virtual en 
distintas actividades 
Para ello, el programa expone cuáles han sido las causas o los motivos que le han llevado a emitir su diagnóstico, lo que permite al profesor hacer las sugerencias que estime oportunas 
y al alumno sacar sus propias conclusiones. “En una clase tradicional basta con echar un 
vistazo para saber si los alumnos están colaborando entre ellos, es decir el profesor tiene 
cierto control visual de la situación; en el contexto de la educación a distancia esto no ocurre y, además, algunos cursos pueden superar fácilmente los cinco mil estudiantes así que el 
seguimiento se hace realmente difícil” señala Antonio Rodríguez, profesor de la UNED y 
autor principal del estudio. 
“Al realizar automáticamente esta tarea, la herramienta que presentamos reduce la carga de 
trabajo del docente y le ayuda a formarse una idea de qué problema podría tener el alumno, 
para hacer una recomendación más personalizada. Por otro lado, el programa le muestra al alumno cómo ha deducido que tiene ese problema y le permite así comprender de dónde 
viene la recomendación que le ha hecho su profesor”. 
Rastrear la participación 
Los alumnos de un curso ​
on line​
, al igual que ocurre en el resto de la web, van dejando 
huellas constantemente. Prácticamente todo lo que hacen queda registrado pero la mayor parte de esta información, considerada pasiva, no tiene gran interés. La información activa, 
sin embargo, resulta muy útil para los científicos. Se trata de datos que revelan la 
participación de los usuarios a partir de determinadas acciones como puede ser, en este 
caso, la intervención en los foros de las asignaturas o el envío de mensajes a sus 
compañeros. 
El programa extrae este tipo de datos y busca un conjunto de indicadores sobre el estudiante para hacer un análisis y, a continuación, sacar una serie de conclusiones sobre 
su comportamiento colaborativo: “el uso de algoritmos de aprendizaje automático permite 
analizar el conjunto de indicadores que se conocen del estudiante y obtener información útil 
para el proceso de colaboración” comenta Antonio Rodríguez. Para entrenar estos algoritmos han hecho falta análisis previos que han sido realizados sobre experiencias de 
aprendizaje colaborativo en la UNED. 
El software está diseñado para implantarse en programas de formación a distancia y otros 
cursos ​
on line 
Como resultado de estos análisis, se detectan automáticamente cuatro escenarios posibles 
de recomendación. Por un lado, cuando el alumno lo está haciendo muy bien, por lo que no precisa ninguna recomendación. En el otro extremo, el alumno no coopera y los demás 
están trabajando por él. Una situación intermedia sería cuando el alumno podría colaborar 
más si se esfuerza un poco. 
El último caso, quizás el más interesante, se da cuando el estudiante presenta una actividad 
normal pero se detecta que no está teniendo apenas contacto con sus compañeros y, por tanto, podría estar siendo ignorado. La interfaz del programa recurre a visualizaciones en 

forma de diagramas y otros gráficos que ayudan a comprender cómo se ha llegado a estas 
conclusiones. 
El software está diseñado para implantarse en programas de formación a distancia y otros 
cursos ​
on line​
 que presenten un gran número de estudiantes, como los MOOC (​
Massive 
Online Open Courses​...