La computación cognitiva entra a clases

22 Julio, 2020

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A través de soluciones, como reconocimiento facial, de voz y de signos vitales, Practia, la escuela de negocios IAE y Microsoft desarrollaron un piloto de Aula Inteligente para mejorar la calidad de la enseñanza. Y eso es sólo el inicio.

Irónicamente, la educación tiene una materia pendiente. Es que en la última década, gracias a la nube, la modalidad de provisión bajo demanda y la llamada “economía de las APIs”, se democratizó el acceso a los recursos informáticos. Este fenómeno está detrás de la proliferación de casos de uso de los servicios cognitivos (o IA, inteligencia artificial) que contribuyen a promover la innovación y aumentar la productividad en prácticamente todas las industrias verticales y que incluyen procesamiento de imágenes en la nube para extraer información de ellas, procesamiento de la voz para identificar al hablante y lo que dice o comprensión del contenido de un texto, entre muchos otros.

En el segmento educativo, la aplicación de estos servicios cognitivos parece restringida a tareas de monitoreo y control o la obtención de guías de estudio inteligentes a partir de un conjunto extenso de textos. En la Argentina, existe una iniciativa en este sentido que data de principios de 2019 y que se está ensayando en el IAE, la escuela de negocios argentina que depende de la Universidad Austral: el Aula Inteligente. Esta apunta a generar valor agregado para la enseñanza. A través de la dinámica y el nivel de participación registrados por la solución se espera detectar puntos de mejora continua para la interacción en clase.

El disparador fue el intercambio informal de ideas entre Roberto Vassolo, profesor de Estrategia del IAE, Rodolfo Rivarola, decano de la institución, y Carlos Farfán, Gerente General de Practia Argentina, que ya acumulaba experiencia con ensayos previos en el uso de servicios cognitivos provistos por la nube para el reconocimiento de emociones, como ocurrió con el “espejo de emociones”, desarrollado en 2017. A ellos, se les unirían luego otros miembros de la consultora, bajo el liderazgo del arquitecto de Soluciones Digitales de Practia Argentina, Ricardo Scattini.

“En IAE —concretamente, en el Programa EME / Estrategia – Movilización – Ejecución, para la Alta Dirección— tienen un abordaje educativo específico, y están seguros de que funciona muy bien”, detalla Scattini. “El proceso está relacionado con la regulación de la atención y la tensión de los alumnos durante la presentación y el debate de los casos en clase. Pero hoy sólo dos personas lo entienden y lo pueden llevar adelante. En el IAE, querían averiguar si con el uso de la tecnología sería posible capturar este proceso para sumar otros docentes bajo el mismo enfoque. También buscaban comprobar qué beneficios generan las mediciones objetivas y el posterior análisis de los datos de progresión de atención y tensión en clase”.

Scattini remarca que el primer objetivo de esta fase experimental fue recolectar datos durante un período corto, categorizándolos e interpretándolos con la ayuda de los servicios cognitivos, a fin de mejorar la estrategia a la hora de impartir la clase.

Luz, cámara, atención

El equipo de desarrollo trabajó durante 10 semanas para transformar las ideas en una solución implementable. En esas sesiones, se determinaron tres vectores de análisis de la clase: reconocimiento facial e interpretación de emociones en los rostros de los alumnos, transcripción de lo que se dice en el aula y quién lo dice (mediante tecnologías de reconocimiento de voz y de pasaje del habla a texto) y monitoreo de pulsaciones cardíacas (vía una pulsera tipo fitbit). Las tecnologías utilizadas para el reconocimiento facial y la transcripción de lo hablado en clase son servicios ofrecidos desde Azure, la nube de Microsoft. “La incorporación de tecnologías, como la inteligencia artificial, permite desarrollar nuevas experiencias basadas en datos reales y con una visión holística”, comenta Mariela Bravo, directora del Sector Público de Microsoft Argentina.

Scattini amplía: “Cada miércoles debíamos tener una parte del proyecto funcionando. Por ejemplo, habíamos generado una demo en la que procesábamos un video realizado por nosotros y luego analizábamos los resultados obtenidos por el sistema: las emociones capturadas, la transcripción de lo que se habló, la nube de palabras. En base a eso sacábamos conclusiones y definíamos tareas para las semana siguiente”.

La solución incluye componentes de hardware (cámaras, micrófonos, servidores, comunicaciones) y de software (la plataforma que envía información a Azure para obtener resultados de sus servicios cognitivos), además de los servicios de relevamiento y despliegue. Para el segundo de estos componentes, se armó un equipo mixto sobre Teams (una aplicación de mensajería y conferencia) que interactuaba a distancia con especialistas y arquitectos de Microsoft. De este equipo participaron, entre otros, Nicolás Galagovsky (Cloud Solutions Architect). “Estábamos en constante comunicación”, precisa Scattini. Poco después se realizó un hackatón del que participaron 12 personas, que dinámicamente desarrollaba y sumaba talentos al equipo en la medida en que eran requeridos. Así se encaró la construcción de la plataforma de software.

Culminadas las diez semanas, se avanzó sobre el relevamiento. Scattini reconoce que el despliegue de dispositivos resultó extraño: un gran trípode en el medio del aula, coronado por una cámara con zoom óptico, camarógrafo, micrófonos, pulsera fitbit con sensor y demás. “Al comienzo de la clase, el profesor dijo que esperaba que todo eso se volviera invisible en pocos minutos. Y así fue para la gran mayoría”.

Uso de servicios cognitivos en el ámbito escolar

El distrito escolar de la ciudad de Lockport en Nueva York comenzó en junio a probar un sistema de reconocimiento facial y de objetos llamado Aegis, orientado a la prevención del delito y la detección de comportamientos sospechosos. Es la primera prueba piloto de estas características que se realiza sobre estudiantes y profesores en Estados Unidos.

Si bien existen distintas iniciativas de aplicaciones de reconocimiento facial para tomar asistencia, en mayo del año pasado la escuela secundaria Nº 11 de Hangzhou, en China, amplió el ámbito de aplicación de esta tecnología. Intelligent Classroom Behavior Management System toma fotografías del aula cada 30 segundos desde tres cámaras ubicadas sobre el pizarrón. Reconoce una decena de expresiones faciales en los alumnos y varios tipos de comportamiento (como leer, escribir, alzar la mano o escuchar). Esta información se almacena localmente y puede ser analizada para mejorar la calidad de la clase.

La actividad se realizó a fines de marzo de 2019, en la quinta clase (de un total de seis que dura el programa), durante una hora y media de la etapa de presentación de casos y debate (de siete horas que dura cada jornada), sobre siete alumnos, de los cuales sólo en dos se midieron las pulsaciones. A cada uno de los siete se les hizo un proceso de onboarding (similar al que usan las apps bancarias para dar de alta un cliente), a través de una toma de 45 segundos de un video en alta calidad de la persona hablando a cámara para elaborar la “huella de voz” (para el reconocimiento de cada hablante) y la parametrización de la geometría del rostro (para el reconocimiento facial de los alumnos). Similar proceso de alta se aplicó a dos personas “invisibles” a la cámara: el profesor y el encargado de presentar el caso a analizar en clase (aunque el sistema podía escucharlos en off).

Análisis, conclusiones… y vuelta a empezar

La plataforma desarrollada por Practia permite acceder a los resultados del relevamiento cognitivo, rebobinar la clase e incluso asociar expresiones y pulsaciones con las intervenciones y los temas que se estaban tratando en ese momento (el servicio de speech to text permite un desgrabado sincronizado de lo expuesto). El análisis de resultados fue realizado por el mismo equipo de desarrollo de Practia, liderado por Scattini. En IAE, creen que el análisis de los estados emocionales de los asistentes puede ayudar a lograr generar un feedback “uno a uno” de mayor calidad. “Podemos emplear estas nuevas tecnologías para generalizar el impacto de los temas tratados y generar nuevos proxies de aprendizaje, no sólo en lo educativo sino también en el ámbito laboral”, amplía Rodolfo Rivarola. En distintos ámbitos empresariales ya aparecieron interesados en volcar esta misma experiencia a las salas de reuniones.

El sistema educativo está demorado en términos de incorporación de tecnología cognitiva para mejorar la calidad de la enseñanza. Este piloto emprendido por el IAE, con el desarrollo de Practia y el apoyo de las herramientas en la nube de Microsoft, – al momento de cerrar esta nota se avanza sobre el segundo, en el marco de Singularity University- podría ser el primer paso para dirigirse hacia un diez inapelable

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