Microlocalización docente utilizando analítica multimodal del aprendizaje

Abstract

La evaluación de las prácticas pedagógicas es un elemento clave para la mejora continua en el ámbito educativo. Sin embargo, los métodos tradicionales de retroalimentación (feedback), como las encuestas docentes, suelen presentar limitaciones en cuanto a su objetividad y nivel de detalle. Esta situación ha motivado el uso de herramientas para la grabación y el análisis de clases que, no obstante, suelen depender de la interpretación humana, manteniendo así cierto grado de subjetividad en el proceso. Por ello, ha surgido un interés por explorar el análisis automatizado del comportamiento espacial como una fuente objetiva de datos para la autorreflexión docente.

Aunque existen avances en esta área, hasta la fecha no se ha consolidado un enfoque que integre estas tecnologías en una herramienta accesible que los docentes puedan utilizar de forma autónoma. Por esta razón, se propone desarrollar un sistema semiautomatizado que procese videos para detectar y seguir al docente mediante modelos de inteligencia artificial, específicamente YOLO y Depth Anything, y que posteriormente traduzca sus patrones de movimiento en visualizaciones y métricas cuantitativas.

El sistema fue evaluado mediante distintas pruebas, incluida la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS), con el propósito de determinar si el enfoque propuesto constituye una herramienta útil y de fácil uso para la autorreflexión y la mejora pedagógica