Mi otra pasión es la música. Soy violonchelista, especializado en conciertos didácticos para colegios e institutos y música para bodas.
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En este interesante NOOC del INTEF proponen desarrollar una aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) para una tarea que repercuta en el bien común, reflexionando sobre el modelo necesario para llevarla a cabo. Para ello, sugieren articularlo respondiendo a las siguientes preguntas:
1. ¿Qué situación o problema se pretende mejorar con la aplicación de la IA?
2. ¿Cómo podría la IA contribuir a la mejora de esta situación?
3. Define las categorías o clases. Ejemplos para cada categoría.
Vamos a ello :)
Uno de los problemas más complejos a los que nos enfrentamos los profesores en nuestros centros, es el acoso escolar. Su detección es compleja, y más aún, discernir si esa situación se puede definir como tal, o bien, se trata de conductas o agresiones de carácter aislado, o «simples» conflictos de convivencia.
El acoso, según Olweus, es «una conducta de persecución física y/o psicológica que realiza un alumno contra otro, al que elige como víctima de repetidos ataques. Esta acción, negativa e intencionada, sitúa a la víctima en una posición de la que difícilmente puede salir por sus propios medios» . Por ello, los rasgos que lo determinan son la intención de dañar, la reiteración y el desequilibrio de poder.
Mi modelo ni pretende ni puede convertirse en una herramienta de detección del acoso escolar; solo se trata de una primera aproximación al diseño de una aplicación de IA, basada en el modelo de generalización, creando categorías y asignando ejemplos para que con los datos, ésta pueda aprender y tomar decisiones en función de las distintas entradas.
Considero que la introducción de distintas variables en un programa no pueden ofrecer un resultado objetivo ya que desde el primer momento, el modelo y la introducción de los datos pueden ser sesgados. En cualquier caso, si el programa se realiza a partir de unos parámetros éticos y técnicos adecuados, puede convertirse en una buena herramienta de apoyo al equipo de profesores encargados en la toma de decisiones. Como educadores, también tenemos la responsabilidad de una formación emocional adecuada.
Dado que es mi primer acercamiento a la IA, solo he creado dos categorías: posible caso de acoso y posible caso de no acoso. En base a ellas, he descrito los siguientes ejemplos, detallando características de la presunta víctima:
POSIBLE CASO DE ACOSO · Pocas habilidades sociales · Tímido y retraído · Poco asertivo · No tienen amigos o con pocos amigos · Miedoso · Poco agresivo · Pasivo · Autoestima baja · Ser nuevo en el centro · Grupo racial distinto · Problemas de identidad de género · Es ACNEE · Posee alguna característica física diferenciadora · Inmaduro. · Sobreprotegido. · Poco interés por la escuela · Brusco descenso del rendimiento escolar · Angustia · Nerviosismo · Ansiedad · Absentismo · Aislamiento · Prefieren estar con adultos · Dolores de cabeza, de estómago y mareos | POSIBLE CASO DE NO ACOSO · Tiene habilidades sociales · Extrovertido · Buenos resultados académicos · Presta atención en clase · Tiene amigos · Autoestima alta · Activo · Maduro · Tranquilo · Asertivo · Seguro de sí mismo · Alegre |
Una vez creadas las categorías y los ejemplos, quise probar con el nivel 2. Este consistió en acceder a la web de LearningML (https://learningml.org/). Escogí el modelo de «Reconocimiento de textos», y después de introducir los datos y que el sistema aprendiera de los mismos, los resultados fueron bastante satisfactorios a pesar de introducir palabras distintas a las que puse como ejemplo.
Como conozco Scratch, probé con el nivel 3. Gracias a la extensión de la plataforma LearningML, el sistema devolvía de forma gráfica el resultado del «estudio» en base a las características del alumno.
Un curso cortito, interesante y muy chulo :)