LearniTRON: Optimización de Aprendizaje en Medios Audiovisuales Interactivos J. Gelvez, D. López de Luise, N. Borromeo, L. Maguet, D. Corazza, J. López, S. Pérez, N. Magno y L. Dima Resumen— Las piezas audiovisuales ayudan a comprender los contenidos complejos dando respuesta a este tipo de interrogantes que explican de forma corta, sencilla y efectiva, la historia, aplicaciones y funcionamiento de dichas carreras profesionales. A partir de esta necesidad de crear determinados lineamientos del lenguaje audiovisual para la enseñanza de las diferentes ingenierías que actualmente existen a nivel global, surge el proyecto MIDA para entrenar a estudiantes de Ingeniería en tópicos de alta exigencia de abstracción, y LEARNITRON es un subproyecto enfocado al estudio y aplicación de las técnicas audiovisuales en este contexto. En el presente trabajo se instaura una breve descripción acerca de las técnicas apropiadas a la hora de realizar vídeos de contenido educativo, alcances de éste tipo de herramientas audiovisuales y finalizando con la presentación de pruebas estadísticas que sustentan el incentivo de este tipo de técnicas en la enseñanzas. Dicho proyecto propone una innovadora metodología de refinado y mejora del proceso de aprendizaje ingenieriles.
N.Magno, CI2S Lab, Bss As, Argentina,
[email protected] medios visuales fijos, como el cartel, la fotografía,etc. -Medios audiovisuales ligeros (proyectores, pizarras interactivas, etc) -Medios audiovisuales como el cine y la televisión. Aquí, la enseñanza de las matemáticas (tema que concierne a esta investigación), necesita de elementos pedagógicos que estén en el entorno social y no requieran de tanta explicación [8]. Los medios audiovisuales permiten acercar al sujeto a través del juego entre imágenes y sonido y rompe con los conceptos abstractos que pesan sobre este tipo de aprendizaje. En términos de Albert [11] "La comprensión de estos medios que representan la realidad, conocer las distintas técnicas e ideologías utilizadas, etc., debería ser una exigencia para los ciudadanos actuales y futuros de una sociedad en desarrollo".
Keywords— Lenguaje Audiovisual. Técnicas Audiovisuales. Enseñanza de la Ingeniería. Videojuegos. Modelado 3D. Modelo de aprendizaje. TIC.
Por su parte, en términos de educación [2], el audio es un elemento primordial a la hora de enseñar a través de las artes audiovisuales. Allí se sostiene que “los medios sonoros poseen como medios de comunicación unas características propias que los hacen especialmente óptimos y aptos para su uso en las aulas”.
I. INTRODUCCION as herramientas audiovisuales y las nuevas tecnologías se hacen presentes en el aula y son realmente un desafío interesante de la academia actual [9]. Este paper presenta una propuesta que toma las herramientas multimediales como una ayuda a la hora de enseñar la ingeniería, sus usos y aplicaciones en la cotidianidad. Existen antecedentes de investigaciones anteriores se han fundamentado en aspectos técnicos y teóricos mas no narrativos, que finalmente pesan en la producción y organización de los mensajes, como el caso de la Teoría de Control [1] en donde en un principio se realiza un recuento de la historia de los sistemas de control. Allí se presenta la información de manera muy concreta pero poco dinámica. Marton establece un sistema de perfiles de aprendizajes multimediales [10] por el que se puede clasificar la modalidad en la que se puede mejorar dicha dinámica. El presente trabajo sigue algunos de sus lineamientos. En [2] se propone una serie de técnicas que ayudan a entender de manera sencilla y didáctica cualquier tipo de aprendizaje. Entre las más comunes, se encuentran: -las técnicas sonoras, ejemplo de ello es la radio
J. Gelvez, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected] D.López De Luise, CI2S Lab, Bss As, Argentina,
[email protected] L.Maguet, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected] N.Borromeo, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected] D.Corazza, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected] J.López, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected] S.Pérez, CI2S Lab, Bs As, Argentina,
[email protected]
Con respecto a la importancia que tienen los medios audiovisuales en las aplicaciones ingenieriles, en [3] se hace un acercamiento al concepto que refiere a los medios audiovisuales: “son un conjunto de técnicas visuales y auditivas que apoyan la enseñanza, facilitando una mayor y más rápida comprensión e interpretación de las ideas”, allí se afirma que la eficiencia de estos recursos yace en la percepción por medio de los sentidos. De igual manera en [4], se destaca el tablero de un aula de clases como el primer prototipo de experimento visual, que entre varias características, se destaca el de “presentar los temas o conceptos de un tema de una manera objetiva, clara y accesible. Ya llevando a la práctica las técnicas audiovisuales en pro de la enseñanza, en [5] se realiza una actividad en donde involucran a los alumnos en el mundo tecnológico a través de la realización de un proyecto audiovisual: fotografías, técnicas plásticas como el collage, pinturas, etc, y dramatizaciones de escenas. Allí se obtiene una respuesta positiva, ya que es una actividad innovadora, aumenta el interés y entusiasmo de los estudiantes. En cuanto a la aplicación de los medios audiovisuales en la educación, sobresale la teoría primaria psicológica y cognitiva. El artículo Los Medios Audiovisuales En La Enseñanza [6], señala que en todo proceso de aprendizaje existen tres niveles del psiquismo humano. El primero es el cognoscitivo, que consiste en el saber qué hay que hacer y por qué. En segundo lugar está la dimensión técnica que no es más que el saber cómo hay que hacerlo y finalmente, el nivel decisional basado en el querer hacerlo. Las dos dimensiones aumentan la eficiencia y la eficacia en el proceso de aprendizaje. En otro ejemplo [7], a manera de educación militar, EEUU implementa el uso de material audiovisual para instruir al ejército en temas como la supervivencia y la eficacia militar. Esta técnica permite que el profesor a partir de las herramientas audiovisuales, ejerza en su trabajo y al mismo tiempo avance en
Figura 5. Dispositivo expuesto y sus elementos Entre los elementos se pueden mencionar: vídeos, textos explicativos, fotos y un manejador del objeto (ver Figura 6). Este manejador le permite al visitante que pueda manipular el invento, desarmándolo en sus partes, ensamblándolo, rotando el punto de vista, acercándose o alejándose, o pidiendo simplemente más información .
Figura 3. Sala típica Las salas a su vez constan de dos componentes: 1.
Maquetas: compuesta de juegos que pueden o no estar activos dependiendo del grado de avance en el “aprendizaje” del usuario. Cuantos más desafíos se hayan resuelto, más jugos se destrabarán. Esto es así porque se supone que cada juego hace las veces de un miniexámen de los conceptos nuevos aprendidos. La figura 4 muestra una maqueta tal como se observa al aproximarse.
2.
Dispositivos: son objetos de la antigüedad seleccionados por sus características (implementan palancas, poleas o determinado principio de la física). Cada uno de los objetos tiene posibilidad de vídeos (explicativos o demostrativos), textos (introductorios o avanzados) e imágenes o fotos. Los dispositivos se pueden ensamblar y desensamblar para comprender su estructura.
Figura 6. Pantalla de bienvenida Si bien el museo pretende mostrar dispositivos antiguos, también busca enseñar los principios ingenieriles sobre los que se sustenta su funcionamiento. Por ello las salas asocian los objetos a maquetas con desafíos que evaluarán el nivel de comprensión del funcionamiento del invento, y en caso de prueba y error, mostrarán la mecánica de manera práctica, permitiendo que por inferencia el visitante se convierta en aprendiz de los “trucos” que emplea el dispositivo. Cuando se selecciona un desafío de la maqueta, realmente se elige verificar conocimientos aprendidos. Ésto se realiza ingresando en un subentorno denominado “sandbox” o área de libre edición, donde se dispone de ciertos elementos del dispositivo y se los debe emplear para resolver un desafío, usualmente construyendo un invento propio. En la Figura 7 se aprecia el sandbox general, cuyos botones cambiarán según el problema y cantidad de artefactos que pueda disponer el usuario.
Figura 4. Maqueta Es de destacar en la Figura 3 que algunos juegos están habilitados mientras que otros están bloqueados. Se espera que la acumulación de objetos del usuario (por sucesivos éxitos en los desafíos) vaya desbloqueándolos. Los dispositivos tienen varios elementos (ver Figura 4).
Figura 7. Aspecto del sandbox La figura muestra a manera den ejemplo algunos objetos básicos. Obsérvese que se dispone de cuatro posibles perspectivas (botonera superior). También existen la posibilidad de probar el invento, reiniciar su construcción y almacenarlo para uso futuro.
Para poder diferenciar el estado de edición y construcción del de prueba de funcionamiento, se cambia el aspecto del editor, (Fig. 8) y se observa al dispositivo funcionando con las leyes de la física, química, mecánica, etc. En cuanto a los desafíos, estos pueden ser varios aún para el mismo dispositivo. Cada uno propone una elaboración diferente y requerirá todo el ingenio no sólo para resolver cierto problema, sino también para emplear la menor cantidad de objetos para la construcción del dispositivo solucionador.
Figura 11. Desafío alternativo 3 Figura 11. Desafío alternativo 3
Figura 8. Aspecto del sandbox probando un invento
Figura 7. Desafío alternativo 4
Debido a la complejidad de algunos dispositivos, se ha escogido la diversidad de juegos para evaluar y enseñar las implicancias y alternativas del principio ingenieril en estudio. Las Figuras 9 a 12 son algunas muestras de estas diversidades incorporadas como parte de los 30 desafíos establecidos para el plano inclinado y palanca.
A.
Componentes en el servidor
El servidor tiene un modulo que interactúa con una base de datos MySQL (c) que contiene los rastros de actividades de cada visitante, de manera que sea posible luego evaluar su evolución y resultados, en función del invento y concepto a aplicar.. Sobre esos datos se realizan estadísticas de desempeño. En la sección IV, se presentan detalles del procesamiento que se realiza para convertir estos datos en información útil para los académicos. En el mismo servidor además quedará reflejada la información de los usuarios para que éstos puedan seguir ganando dispositivos desde cualquier máquina que emplee. Actualmente no está implementada esta modalidad de persistencia.
B. Componentes usuario Figura 9. Desafío alternativo 1
El usuario, podrá acceder desde su PC o bien su dispositivo móvil siempre que tenga capacidad de navegar la web y correr Unity. Localmente puede mantener la información personal y del avance dentro del museo. IV. CASO DE ESTUDIO.
Figura 10. Desafío alternativo 2
La actividad del visitante se registra en archivos como el que se muestra en la figura 13. La figura corresponde a tan sólo 2 minutos de juego, con un visitante identificado como ID 10. En esta sección se mostrará qué tipo de información se colecta inicialmente, más allá de que el módulo sea capaz de almacenar información interna derivada de las estadísticas. El rastreo no sólo incluye el momento exacto de cada acción, sino también el componente (objectID) y la acción (value). El registro de la Figura 13 corresponde a un usuario que ingresa a la sala (objectID 20001), recorre e interactúa con un invento (objectID 40001), lee sus textos (objectID 50001 y 50002),
A.
El tiempo es decididamente mayor en objetos tipo 10000 (editor sandbox), seguido de 110000 (partes del invento), lo que sugiere que estuvo proporcionalmente más tiempo manipulando objetos que recorriéndolo. Es un perfil de persona pragmática (prefiere aprender haciendo). Dentro de los objetos que manipula, los tiempos describen bastante del usuario. La Figura 18 expone un poco mejor estas características. Figura 18. Distribución empírica de una normal Figura 16. Distribución empírica de objectID Se observa una distribución empírica lejana a la normal (ver la Figura 17) esto indica que el uso de los objetos tienen una discrecionalidad, no es arbitrario.
La figura muestra un claro predominio del objeto 11000, que insume mucho más que el resto. Es de destacar que el desafío implicaba el uso de estos tres objetos presentes en la gráfica pero sólo el 11000 fue (por mucho) el que más tiempo consumió. Es importante aquí detenerse en las características del problema específico que está resolviendo el usuario. Cuando ingresa al sandbox tendrá a disposición los objetos 11000, 11001,11002,11003, de los cuales la solución requiere de 11000 y 11001. Esto implicaría que el usuario lo comprende y hace uso extensivo del mismo. El objeto 11002 es usado (pero mucho menos tiempo), lo que sugiere que si bien se empleó erróneamente en la resolución, luego fue sustituido por 11001 al que se lo manipuló hasta completar el desafío exitosamente.
Figura 17. Distribución empírica de una normal El perfil logrado en la curva de la Fig. 16, bien podría tomarse como el perfil de aprendizaje típico de este usuario. Con más datos, podría perfeccionarse esta curva hacia una típica del individuo y establecerse perfiles poblacionales por agregación de individuos similares.
C. Modalidad efectiva Para este estudio se observar no solo el tipo de objeto sino también el tiempo que dedica a los objetos en sí (ver Tabla 2).
Tabla 2. Tabla de tiempos
D. E. F. G. H. I. J. K. L. M. En la tabla se aprecia la media, desvío estándar (D.E.), mínima y máxima cantidad de segundos por cada objectID.
V.
CONCLUSIONES Y TRABAJO A FUTURO .
Se ha mostrado globalmente la arquitectura y aspecto del museo MIDA. De lo evaluado en las secciones anteriores, se puede resumir que: -La actividad del visitante es reflejada en los tiempos y tipo y cantidad de objetos -Es perfectamente posible inferir la actividad realizada con la información disponible -Es posible inferir los puntos de dificultad con la información disponible -Es posible saber el grado de destreza en el tema por los tiempos -Es posible definir las preferencias del usuario y con ello modalidades de estudio diferenciadas -El perfil logrado en la curva de la Fig. 16, bien podría tomarse como el perfil de aprendizaje típico de este usuario. Con más datos, podría perfeccionarse esta curva hacia una típica del individuo. En síntesis, se puede adelantar que es posible estudiar tendencias de comportamiento en el visitante. Restan aún varias partes que se estiman serán mejoras al museo (la persistencia híbrida, la implementación de un exportador de dispositivos, de la tabla de puntajes a redes sociales, más dispositivos en más salas). Como trabajo a futuro cabe mencionar: -extender el rastreo a información específica de los objetos (color, tamaño, sonidos) -extender el análisis a una población de individuos para evaluar similitudes y diferencias a partir de los mismos definir perfiles característicos de aprendizaje -generar rastreos comparativos de la evolución del mismo individuo en sucesivas sesiones
Por otro lado, y más interesante aún, resta extender la automatización de las estadísticas que están en el servidor, e incluso sería interesante un módulo de reportes. En cuanto a las estadísticas y el modelo en sí, este está recién comenzando a formarse, y se pretende realizar una colecta masiva de datos para poder hacer evaluaciones concluyentes. A partir de las mismas se aplicarán reformas y se reevaluarán los resultados para verificar si realmente se obtienen mejoras en el proceso de interpretación y aprendizaje.
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