Actualmente los alumnos de titulaciones universitarias se apoyan en las nuevas tecnologías para realizar su proceso de aprendizaje. De hecho, en numerosos casos, utilizan recursos digitales de manera central, teniendo unas habilidades de uso altamente desarrolladas.

Por supuesto, uno de los usos que los alumnos dan a estos recursos informáticos es el de consultar información. Por ejemplo, ante un nuevo concepto los alumnos buscan rápidamente su definición y/o la relación de este mismo con el tema bajo objeto de estudio. Una parte importante de este proceso es cómo los alumnos buscan esta información, cómo la filtran, y qué mecanismos de confianza emplean antes la miríada de recursos que se encuentran al alcance.

Por otro lado, un elemento cada vez más relevante es el concepto de aula invertida, con el que los alumnos dedican más tiempo de estudio individual o en grupo, de manera eminentemente activa. Sin embargo, el proceso de búsqueda de información mencionado puede afectar al desarrollo del estudio si no se realiza correctamente.

Dado este contexto, nuestra propuesta consiste en poner al servicio de los alumnos un agente conversacional que se comunique mediante lenguaje natural, y que sea capaz de orientar y resolver dudas y cuestiones que inexorablemente aparecen en el proceso de aprendizaje que se da en el contexto del aula invertida. Este bot tendrá una base conocimientos estructurados a la que puede acceder constantemente, y que se pondrá a disposición de los alumnos a través de un interfaz de conversación.

Para ello se va a generar una interfaz web que puede ser accesible desde todo tipo de dispositivos (ordenadores, móviles, tabletas, etc) que muestre material educativo a la par que el alumno es capaz de conversar con el bot. Además, se plantea la opción de que el bot conversacional sea capaz de presentar cuestiones o retos al alumno, para que así el estudiante sea capaz de auto-evaluar su propio aprendizaje.

La finalidad consiste en que los alumnos puedan recurrir a este bot cuando les surjan dudas o problemas, y que éste les ofrezca una guía respecto a qué contenido consultar, o directamente les resuelva dichas dudas. Pretendemos que con esta propuesta los alumnos puedan avanzar más rápidamente en el aprendizaje, y que además desarrollen sus capacidades transversales de búsqueda de información, ayudados por el bot.

Además, cabe destacar las siguientes publicaciones de alto impacto en el campo de bots conversacionales de profesores e investigadores del GIE que solicita el proyecto:

• Coronado, M., Iglesias, C. A., Carrera, Á., & Mardomingo, A. (2018). A cognitive assistant for learning java featuring social dialogue. International Journal of Human-Computer Studies. JCR (Q2)
• Coronado, M., Iglesias, C. A., & Mardomingo, A. (2015, September). A personal agents hybrid architecture for question answering featuring social dialog. In Innovations in Intelligent SysTems and Applications (INISTA), 2015 International Symposium on (pp. 1-8). IEEE.
• Miguel Coronado, Felipe Echanique & Carlos A. Iglesias (2013). Personal Agents for managing social notifications in an e-learning environment. In Proceedings of 5th International Work Conference of the interplay between natural and artificial computation (IWINAC 2013). Mallorca, Spain.
• Miguel Coronado, Alejandro López, Carlos A. Iglesias & Mercedes Garijo. (2011). TutorGSI: aplicación de tecnologías de bots a entornos LMS. RED. Revista de Educación a Distancia. Educación y Aprendizaje en la Sociedad del Conocimiento (28).
• Miguel Coronado, Alejandro Marqués & Carlos A. Iglesias (2009). GSIBot. Una Plataforma para el Desarrollo de Servicio de Bots. In Libro de Actas de las VIII Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL 2009), pages 1-4. Cartagena, Spain

Esta propuesta pretende alcanzar los siguientes objetivos:

1. Evaluar la metodología de aula invertida, en su versión de aprendizaje conversacional aplicada en la enseñanza en máster de técnicas de análisis de datos.

2. Facilitar a los alumnos un aprendizaje motivador, combinando el aprendizaje de aula invertida con el aprendizaje conversacional.

3. Desarrollar material docente para las asignaturas. En particular, una base de conocimiento con respecto a las materias de aprendizaje automático y análisis de datos.

4. Evaluar las capacidades de un agente conversacional para ayudar y motivar a los alumnos durante el proceso de aprendizaje.

Con la propuesta se pretende que contribuya a la mejora de la calidad en los siguientes aspectos:

1. Empleo de un enfoque aprendizaje conversacional que mejore la adquisición de conocimientos en el máster, mediante la guía al alumno en su aprendizaje como la resolución de problemas, la presentación de contenidos adicionales, etc.

2. Desarrollo de competencias transversales como la búsqueda de información, el filtrado de contenido irrelevante o de mala calidad, y la resolución de problemas.

3. El máster tiene en la actualidad unos niveles de descontento muy elevados, y creemos que el enfoque propuesto contribuirá a mejorar tanto la calidad como la imagen del máster, ofreciendo elementos innovadores que resulten atractivos a los alumnos.

Las fases de nuestro proyecto de innovación educativa son:

1. Desarrollar herramientas para la captura y estructuración de contenido didáctico en el campo del análisis de datos y el aprendizaje automático.

2. Diseño de una interfaz de usuario amigable y sencilla para su uso en aprendizaje, de manera que cualquiera alumno pueda comenzar su uso sin necesidad de recibir información previa.

3. Desarrollo de un bot conversacional que sea capaz de acceder a la base de conocimiento desarrollada, además de poder comunicarse con el alumno mediante lenguaje natural.

4. Diseño de pequeños problemas o retos que el bot propone a los alumnos.

5. Implantación de la herramienta en el curso.

6. Evaluación del aprendizaje.

Durante el desarrollo del proyecto, pretendemos desarrollar los siguientes recursos:

1. Herramienta de captura y estructuración de contenido didáctico en el campo del análisis de datos y el aprendizaje automático. Este desarrollo consiste en un programa Python que permita realizar estas tareas de forma desatendida.

2. Bot conversacional al servicio de los alumnos. El bot será desarrollado en Python, y tiene los siguientes elementos:

   1. Interfaz amigable con el alumno, tanto en la estética como en el uso.

   2. Capacidad de acceso con la base de conocimiento desarrollada.

   3. Capacidad de comunicación con el alumno mediante la conversación.

   4. Propuesta de pequeños retos o problemas al alumno para mejorar el aprendizaje.

El seguimiento y evaluación del proyecto se realizará en cada una de las fases del mismo:

1. Herramienta de captura y estructuración de contenido didáctico. Se realizará una evaluación de su calidad mediante tests funcionales, que serán definidos a partir de los requisitos de los docentes de la asignatura. Como evidencias, se proporcionarán los requisitos y resultados de la batería de test.

2. Desarrollo del bot conversacional. Además de la evaluación mediante tests funcionales, se realizará una evaluación con usuarios reales en dos fases:

   1. En la primera fase se realizará una evaluación por los becarios del proyecto, en la que se estudiará la facilidad de uso, la capacidad del bot para conseguir sus objetivos, y la utilidad del mismo con respecto al aprendizaje.

   2. En la segunda fase, se realizarán una serie de encuestas y entrevistas a los alumnos del máster, en la que se tratarán los temas de facilidad de uso, consecución de objetivos. Además, se evaluará la percepción de los estudiantes con respecto a la metodología aplicada, así como su satisfacción en general.

Los productos resultantes del proyecto son:

1. Herramienta de captura y estructuración de contenido didáctico. . Esta herramienta concebida con un enfoque educativo tiene el potencial de transferirse interna y externamente, y será hospedada en GitHub y registrada en la UPM, con licencia abierta. El código tendrá una licencia de software libre.

2. Base de conocimientos estructurada. Como resultado de aplicar la herramienta se generará una base de conocimientos que podrá ser transferido tanto dentro como fuera de la UPM.

3. Bot conversacional. El código del agente conversacional que guía en el aprendizaje a los alumnos será hospedado en GitHub, tendrá una licencia de software libre.

Como resultado de la experiencia, se desarrollará:

1. Una noticia con el resultado del proyecto para su difusión en la UPM.

2. Una página web asociada al recurso del bot, tanto para su difusión como para su uso.

3. Una publicación de la experiencia en una conferencia de innovación educativa. Se enviará también a una revista de impacto.