Cómo un medidor de conversación de IA puede ayudar a los profesores a hablar menos y a los estudiantes a habla r más

Hablar puede ser de gran valor cuando se trata de aprender con un tutor. Es una prueba audible de que el estudiante está prestando atención y no se está distrayendo, según sugieren las investigaciones. Más importante aún, cuanto más articula su razonamiento el estudiante, más fácil es para el tutor corregir malentendidos o elogiar un avance. Es en esos momentos cuando ocurre el aprendizaje.

Una empresa de tutoría con sede en India, llamada Cuemath, entrena a sus tutores para fomentar que los estudiantes hablen más. Aunque los tutores se encuentran en India, muchos de sus clientes son familias estadounidenses con niños en la escuela primaria. La tutoría se lleva a cabo en casa a través de video en línea, como una reunión de Zoom, con una pizarra en la que tanto el tutor como el estudiante pueden resolver problemas de matemáticas juntos.

La empresa quería ver si podía aumentar la participación de los estudiantes, por lo que colaboró con investigadores de la Universidad de Stanford para desarrollar un medidor de conversación, algo así como un Fitbit para la voz, para su sitio de tutoría. Gracias a los avances en inteligencia artificial, los investigadores pudieron separar el audio de los tutores del de los estudiantes y calcular la proporción de tiempo que hablan los tutores en comparación con los estudiantes.

En las pruebas piloto iniciales, el medidor de conversación se mostraba en la pantalla de video de los tutores durante toda la sesión de tutoría de una hora, pero los tutores encontraron que era demasiado distractor. El estudio se modificó para que el medidor aparezca cada 20 minutos o tres veces durante la sesión. Cuando el estudiante habla menos del 25% del tiempo, el medidor se pone en rojo, indicando que se necesita mejorar. Cuando el estudiante habla más de la mitad del tiempo, el medidor se pone en verde. En el medio, se muestra en amarillo.


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Más de 700 tutores y 1200 de sus estudiantes fueron asignados al azar a uno de tres grupos: uno en el que los tutores veían el medidor de conversación, otro en el que tanto los tutores como los estudiantes veían el medidor de conversación, y un tercer grupo de control que no veía el medidor de conversación en absoluto, para poder hacer una comparación.

Cuando solo los tutores veían el medidor de conversación, tendían a acortar sus explicaciones y hablar mucho menos. Pero a pesar de sus esfuerzos para...

noticiaspuertosantacruz.com.ar - Imagen extraida de: https://www.kqed.org/mindshift/62973/how-an-ai-talk-meter-can-prompt-teachers-to-talk-less-and-students-to-talk-more

Fuente: https://www.kqed.org/mindshift/62973/how-an-ai-talk-meter-can-prompt-teachers-to-talk-less-and-students-to-talk-more

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