Mejorando la calidad de Educación Física: protocolo de estudio basado en conductas docentes mediante inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v72.116921Palabras clave:
modelo circular, motivación, Aprendizaje automático supervisado, procesamiento del lenguaje natural, comportamientos docentesResumen
Introducción: En las últimas décadas, el análisis de la calidad del contexto de la educación física (EF) ha recibido una atención significativa, siendo la teoría de la autodeterminación una de las perspectivas teóricas más exitosas en la explicación de las interacciones entre docentes y estudiantes. Este estudio presenta un protocolo basado en inteligencia artificial para automatizar la identificación de conductas docentes, contribuyendo a la investigación educativa orientada a mejorar la calidad de la EF.
Método: Ocho tipos de conductas docentes son clasificados mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Se genera un conjunto de datos con transcripciones de grabaciones de voz de cientos de fragmentos de clases de EF, codificados por expertos. Estos datos se emplean para entrenar algoritmos de aprendizaje automático que permiten identificar y etiquetar automáticamente las conductas docentes.
Resultados: Se espera que algunos algoritmos alcancen una precisión superior al 80 %. Los hallazgos pueden constituir una herramienta prometedora para mejorar la calidad de la investigación educativa y, en consecuencia, de la enseñanza en EF.
Discusión: Además, el análisis de conductas docentes y resultados de estudiantes se ha basado tradicionalmente en cuestionarios autoadministrados y observación externa. Si bien estos métodos son válidos, su elevado consumo de recursos y tiempo dificulta la sostenibilidad de ciertos proyectos educativos. Este protocolo busca superar estas limitaciones.
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