Investigadores de la Universidad Técnica de Munich (TUM) y la Universidad de Colonia han desarrollado un sistema de aprendizaje basado en IA que reconoce la fuerza y las debilidades en las matemáticas al rastrear el movimiento de los ojos de la cámara web para crear indicadores de resolución de problemas. Esto permite a los maestros proporcionar significativamente a más y más niños con apoyo individual.
Según la última PC, una buena tarjeta gráfica y una cámara web estándar: según la investigación del profesor Achim Lilynthl, debe identificar los poderes y debilidades de los alumnos en matemáticas. Regla: una cámara web rastrea el movimiento ocular. Dependiendo del trabajo, surgen muestras específicas que pueden aparecer digitalmente en el mapa de calor, con áreas con indicadores rojos donde los niños a menudo son visibles y dan verde a las áreas donde solo se ven brevemente. Esto ayuda a los investigadores a analizar los datos. “El sistema AI clasifica a las muestras”, dice un profesor de robótica. Sobre esta base, el software selecciona videos y ejercicios de aprendizaje de los estudiantes.
Identificar estrategias de aprendizaje a través de mapas de calor
“Es nuevo”, dice Mike Schindler, utilizando la cámara web para detectar movimientos oculares en el mismo sistema, reconoce la estrategia de aprender a través de muestras y ofrece apoyo individual, y eventualmente hacer informes de soporte automático para los maestros. En el contexto de la Universidad de Colonia y la educación especial, un profesor de matemáticas ha trabajado con el profesor Laylenthl durante diez años. También está encabezada por el proyecto de investigación completado recientemente completado, financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación alemán (BMBF), que desarrolló un sistema de seguimiento ocular basado en la webcam. Su investigación se centra en los estudiantes que tienen grandes dificultades en el aprendizaje de las matemáticas. El profesor Laylanthl cree que en el futuro las altas adquisiciones también son posibles para los niños “lecciones personalizadas individualmente”.
El profesor Schindler, que posee un título de enseñanza, y su equipo describe cientos de tareas, incluidos los niños, reducir, multiplicar y distribuir, o deben ser reconocidos o representados. “El trabajo visitado, el contenido de aprendizaje digital es particularmente adecuado para este enfoque”, dice Shondler. Por ejemplo, se dice que los niños faltan seguidos con algunos puntos para contar los puntos en una tabla de diez filas.
Los discípulos que capturan rápidamente saltan al resultado final y contan justo al revés. Las personas que individualmente cuentan a la fila y los puntos incluyen a aquellos que necesitan ayuda. El sistema digital utiliza un mapa de calor para mostrar dónde miran los niños y traducen los patrones en programas de práctica individuales.
Seguimiento ocular de alta precisión fácil y de alta precisión
Para desarrollar un sistema de seguimiento de los ojos, que ahora registra los movimientos oculares, su profesora Lilyanthil se beneficia del hecho de que también trabaja con sistemas similares en la investigación en robótica. En este trabajo, actualmente usa operadores oculares con un pequeño robot hernoide Nao. Esto le permite tener una mejor comunicación con los humanos. Sin embargo, estos sistemas muy precisos cuestan miles de euros.
Para encontrar una solución más efectiva para las escuelas, los investigadores vincularon hábilmente habilidades técnicas con conocimiento matemático. Mientras que los sistemas avanzados operan con una desviación máxima de un título, las cámaras web tienen una menor precisión de tres a cuatro grados. Solución: “Con obras matemáticas AI-AIF, sabemos que los estudiantes eventualmente están mirando la exhibición de problemas en pantalla”. “Lo usamos para ajustar automáticamente el seguimiento ocular con la cámara web”. El sistema ha aprendido lentamente a lidiar con el error. El profesor dice: “Esto no importa hoy, ya sea que trabajemos con nuestras cámaras web o mantengamos la pista del ojo a la altura alta”. Esto hace que el profesor Mike Schindler sea a bajo precio y, por lo tanto, desarrolla el sistema AI con ser rápidamente importante para el uso escolar.
Escuela integral de Wolfen: Primera escuela en Alemania utilizando este sistema
Esta es una de las razones por las que la primera escuela que usa el sistema de aprendizaje basado en AI es la escuela integral de Wolfen en Doreston en el norte de Rhine West Falia. Aquí, un examen matemático estándar reveló que a principios de año, un tercio de 180 niños tenía “dificultades matemáticas”. “Estamos felices de que ahora podamos apoyar a más niños en sus habilidades matemáticas básicas con el sistema de aprendizaje basado en la IA. Esto significa que podemos ayudar a mejorar nuestro rendimiento matemático que en el pasado debido a la falta de maestros”.
En una escuela integral, cinco estudiantes pueden trabajar simultáneamente con el sistema K-Elf en las lecciones de tratamiento individual y son asistentes, así como a los maestros de matemáticas. Por lo general, los maestros pueden proporcionar apoyo individual a un solo niño a la vez. “Particularmente los bajos recursos y la escasez de maestros, especialmente en el momento de la escasez de maestros, nuestro sistema es solo un gran apoyo para las escuelas para promover habilidades matemáticas”, dice Schindler.
