Al estar siempre disponibles y ser cada vez más eficaces en el apoyo a alumnos y profesores, estas tecnologías crecen con fuerza, especialmente para mejorar y personalizar la experiencia de aprendizaje en línea. Sin embargo, dada su novedad, todavía no existe una amplia base de conocimiento científico sobre la aplicación de estas plataformas en el campo educativo.

La investigación —en la que también han participado la investigadora posdoctoral de la UOC Marta Arguedas y el profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC Thanasis Daradoumis— ha analizado más de un millar de estudios y artículos sobre la materia para hacer una revisión científica de los más destacados y extraer conclusiones útiles para el desarrollo de estos agentes, como por ejemplo cuáles son los principios de diseño que hay que tener en cuenta al crearlos.

"Los agentes conversacionales deberían tener dos de las grandes habilidades que los docentes ponen en práctica en cualquier proceso de enseñanza y aprendizaje: detectar y regular las emociones por diferentes medios y responder al estado emocional del estudiante mientras se progresa en la construcción intelectual y el desarrollo de sus habilidades", explicó Elvis Ortega-Ochoa, quien está realizando su tesis doctoral con el programa de doctorado de Educación y TIC (E-learning).

El trabajo también proporciona una descripción general, completa y actualizada de los diseños de investigación utilizados para la implementación de estos agentes. Además, examina los factores que influyen en su eficacia en el ámbito educativo, y también evalúa los tipos de retroalimentación que mejoran el impacto del campo empático en los resultados del aprendizaje.

AUGE DE LA IA

"Con el auge de la inteligencia artificial y los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, las instituciones educativas están más predispuestas a los experimentos para incorporar los avances científicos de forma transversal en su modelo pedagógico, por lo que es probable que en los próximos meses o años tengamos algún referente institucional en este ámbito", reflexionó el investigador.

El estudio espera ser una referencia para los equipos educativos y tecnológicos que pretendan iniciar un proyecto de estas características. En este sentido, también se apuntan aspectos que hay que mejorar, como la falta de claridad a la hora de integrar las conversaciones previas entre agentes y alumnos en una base de datos para determinar los estados de aprendizaje y personalizar las respuestas durante una misma sesión.

Finalmente, la investigación también resalta implicaciones éticas del uso de estos agentes y ofrece algunos consejos para su buen desarrollo: entrenar el sistema con datos no sesgados, gestionar éticamente la información recopilada, garantizar que el algoritmo sea inclusivo y evitar que reproduzca estereotipos discriminatorios, por poner algunos ejemplos.