Predicción de atributos de estudiantes a partir de su respuesta fisiológica a cursos en línea

Resumen

En este trabajo se presentan los resultados de un estudio donde se monitorizó la respuesta fisiológica de un conjunto de cincuenta estudiantes de nivel medio superior, durante su participación en un curso en línea. Por cada uno de los sujetos de prueba, se recolectaron series de tiempo obtenidas por medio de sensores de señales fisiológicas como actividad eléctrica cerebral, ritmo cardiaco, respuesta galvánica de la piel, temperatura corporal, entre otros. A partir de los primeros cuatro momentos estadísticos (media, varianza, asimetría y curtosis) de dichas series de tiempo, se entrenaron modelos de redes neuronales y máquinas de vector de soporte que demostraron ser efectivas para determinar el sexo del sujeto de prueba, el tipo de actividad que se encuentra realizando, su estilo de aprendizaje, así como si contaban o no con conocimientos previos acerca del contenido del curso. La importancia de estos resultados radica en que demuestran que las señales fisiológicas contienen información relevante acerca de las características de los estudiantes y que dicha información puede ser extraída y utilizada para mejorar la calidad de plataformas de educación en línea.