Vale, pues muy muy bueno, muy buenas tardes a todos.
Doy la bienvenida a este nuevo seminario
de de la red de.
No.
En este te va a ser el primero de lo de los seminarios,
arranquemos en 2024 también en esta nueva etapa,
no la en el que tendremos seminario frecuentemente que se irán anunciando
a través de a través de la web.
También queremos pedir o disculpa por la incidencia
si hubo con con la anterior edición del seminario,
que se realizará en la tarde de hoy y, bueno, pues voy a presentar
al ponente al inicio también antes de, antes de nada
o quería comentar que tenéis una transparencia con el con el pasta
que vamos a utilizar en el canal en el que el que está ahí
UNED.
No, no vais a poder realizar una, una comunicación
que una comunicación directa con nosotros,
sino que es un canal una señal solamente para visualizar
por lo tanto, si si queréis comunicarnos con nosotros
para realizar el turno de pregunta, podría realizarlo a través
del pacta.
Es no halagüeñas.
Que que veis ahí entonces le voy a dejar unos segundos
y ahora ya dejaré de compartir pantalla
para que se pueda ver al ponente y también realizar la presentación.
Bueno, como en la red de Ana no la hay que analítica
de aprendizaje, y hoy la ponencia para tratar uno de esos temas
y en general vamos a estar relacionados con la cola
y a análisis de audio en contentos de enseñanza,
desde una perspectiva informática también ver cómo dentro de las ruinas
reality podemos utilizar el audio para ello.
Entonces el ponente de hoy
va a ser Óscar Cánovas, Reverte, profesor titular,
en la Facultad de Informática de la Universidad de Murcia.
Voy a parar de compartir la pantalla
para que, para que se pueda ver a Óscar,
mientras que lo presentó supongo que ya no lo puedo ver
y nada Oz Can carca Cánovas, Reverte se licenció en Ingeniería,
Informática por la Universidad de
Murcia en 1998 se doctoró en informática en 2013
actualmente profesor titular de la universidad,
la universidad de murcia, a lo largo de su carrera investigadora
ha participado en varios proyectos de investigación nacionales
y europeos centrados en diversos ámbitos,
como la seguridad, la información,
la autenticación, la autorización de usuarios,
los sistemas de gestión de identidades,
las redes definida por su want y el reconocimiento de actividades.
En los últimos años su actividad
se han centrado especialmente en la investigación en educación,
y la aplicación de la tecnología educativa
imparte desde hace varios años taller y usos de formación
al profesora de universitario en materia de innovación educativa,
y fue vicedecano de innovación de la Facultad de Informática de la
Universidad de Murcia.
Entre 2017 2021 nada, pues muchas gracias,
optar por ofrecer, te ha a dar el minar
y nada por el paso.
Para que no nace esta charla, muchas gracias a vosotros de verdad,
por la invitación y por tener la oportunidad de comentar
que lo que estamos haciendo para todos entonces voy a compartir
la presentación que tengo preparadas para esta tarde.
Empezamos a hablar sobre sobre este tema bueno
en primer lugar me gustaría como decía agradecer a la red
la oportunidad de hablar de estos temas.
No, afortunadamente hace tiempo que estamos involucrados con la Belle,
especialmente en el grupo de innovación docente
al que pertenezco,
y lo que vengo a contar hoy es el trabajo que venimos realizando
en los últimos tres o cuatro años del uso de la guía
para analizar audio principalmente en contextos de enseñanza,
que es lo que más nos interesa, sobre todo en el foro de esta tarde,
pero también estamos aplicando todos otro contexto demostrable,
Óscar chicos, está viviendo el modo, el modo de,
como se dice, a modo de senador moderado.
Vamos a, vamos a cambiar la situación para que se viene
a para que se vean, si así ahora me hace caso.
A lo mejor no ahora, pero ahora ahora es para que sea,
como decía, pues entonces lo que voy a comentar,
así como el uso que les estamos dando a la ya tan de moda
con la ayuda generativa
y demás para analizar audios de contextos de enseñanza
en las clases tanto presenciales, como como online,
porque lo hemos aplicado a los dos contextos.
Bueno, aunque yo os hablaba hoy,
pero realmente detrás de esta línea de trabajo hay bastante gente,
algunos de ellos seguramente conocido por la red,
como es el caso de Celis,
o el caso de José Antonio Ruipérez y también estudiantes de doctorado,
que están realizando ahora mismo su tesis en estos temas de forma
más o menos directa,
aparte de gente que se está empezando a incorporar también este año.
Entonces, bueno, pues en en nombre de todos ellos,
pues os voy a comentar qué es lo que estamos trabajando.
Tenemos aquí bueno, una línea general
de lo que quisiera comentar durante la presentación de hoy,
que como veis, es mucha información,
pero básicamente, aunque aparezcan muchos elementos,
ahí van a ser cuestiones.
Quiere tratando de forma bastante transversal,
aunque sean bloques concretos de la presentación,
pero la idea es vamos a ver alguna de las preguntas
que nos podemos formular a la hora de ver cómo veríamos utilizar
el audio de las clases para tener analíticas de datos,
y a partir de ahí vamos a ver cuál es el progreso histórico
más o menos los últimos años,
los últimos avances cabido a la hora de obtener información
de las grabaciones de audio para llegar a la situación actual
de la explosión del uso de técnicas basadas tenía.
Y cuál es el enfoque que seguimos nosotros
que presente está la charla el enfoque informativo,
es decir, en utilizar la guía,
pero con la premisa de que la información que se manejen
y las decisiones que tomen la guía y la información sobre clasificación
de las actividades, etcétera,
tenga un carácter informativo, un carácter que pueda
ser utilizado luego para los contextos de enseñanza,
por los docentes y por las personas que tengan
que analizar los resultados desde un punto de vista
que vaya más allá.
Simplemente que la guía clasifica mejor o peor,
sino que tengamos la posibilidad de obtener información
más significativa.
Entonces eso va a ser quizá una de las cuestiones
más fundamentales del eje de lo que voy a comentar esta tarde.
Entonces empezamos por una preguntas fáciles.
Son bueno disculpas porque están.
Aparecen dos diapositivas en español y en inglés
y, sobre todo mayoritariamente en inglés.
Espero que también sea la ayuda para,
para que puedan seguir lo la comunidad de habla.
No hay pana, pero la cuestión está en estas.
Son algunas preguntas que sería interesante.
Que nos hubiéramos analizado a la hora de analizaran
o de estudiar las grabaciones, o cómo nos desenvolvemos en clase,
los docentes o cómo se desenvuelven en clases de docentes.
Por ejemplo, nos hemos grabado alguna vez
y hemos intentado a analizar.
Arregla pandemia;
nos hemos grabado casi siempre, no para alejar vídeos, etcétera.
La cuestión está en cómo de profundidad nuevo,
del análisis de estas grabaciones,
desde el punto de vista de intentar inferir a partir de ahí información
que nos pueda ser útil para desarrollo profesional,
no por ejemplo, con algunas preguntas concretas, no;
es decir,
sabemos cuánto tiempo éramos de media después de que alegamos una pregunta
a los estudiantes antes de esperar a que respondan
cuánto tiempo les dejamos para que retiren
y respondan por o con qué frecuencia los estudiantes participan
en clases.
Habríamos decir hoy creo que ha participado a los estudiantes
un cinco por 100 de tiempo, un dos por 100 del tiempo,
un 20 por 100 del tiempo;
a muchos de nosotros nos gusta utilizar herramientas
de respuesta interactiva, como por ejemplo kaj
u otras plataformas como burlar.
Hay muchas, pero nos hemos parado desde alguna vez
cómo conducimos, cómo llevamos a cabo un desde este tipo.
Hemos visto hasta qué punto esto provocaba más
interacción amigas con los estudiantes,
donde ponemos el énfasis cuando hablamos
sobre una cuestionar interactivo.
Hablamos durante mucho tiempo.
Quiero decir.
Hacemos intervenciones larguísimas que no dan tiempo casi
ni para que podamos respirar.
Hablamos más o menos que nuestros compañeros.
Ese tipo de cosas
son preguntas que a mí me parecen interesantes.
Me gustaría conocer las respuestas respecto a mis clases
y seguramente a muchos docentes también,
y digamos que están en el trasfondo de lo que quiero comentar
sobre Madrid.
Entonces la motivación.
Una de esas preguntas es.
Podríamos analizar las clases de los docentes.
Para ofrecerles una oportunidad de crecimiento,
a partir de los datos que obtengamos a partir de ese análisis,
porque, claro, tradicionalmente ha habido una forma clara
de hacer ese análisis, que es tener en las clases
la presencia de especialistas en procesos de aprendizaje,
personas humanas,
que lo que hacen es, pues tomar apuntes.
Ha tenido algún protocolo concreto que hay muchos normalizados,
por ejemplo, como Class Course,
pero el caso es que una vez que tenemos esa información
luego después hay que publicarla, procesar la etc. Y por supuesto,
consumo muchísimos recursos,
porque necesitamos una persona en enero para hacer eso.
Entonces desde hace un tiempo a esta parte
el uso de las técnicas de basadas tenía lo que nos da la oportunidad,
es de automatizar ese proceso,
confiando en que las técnicas actuales empieza a funcionar
cada vez mejor,
y obtener datos que entonces nos permitan hacer
ese análisis del rendimiento y de crecimiento profesional
de los docentes;
de una manera mucho más automáticas
mucho más rápida marino entonces nosotros vimos eso claro pero también
veíamos que había una cierta cadencia a la hora de poder caracterizar bien
el comportamiento de los docentes.
Es decir, todos se basaban básicamente en cas eficaz,
si el clima era positivo o negativo,
emplacem la razón por la cual era positivo negativo
no sabían bien la clasificación quedaba.
La idea era si era positivo negativo
o detectar si se estaba utilizando lección magistral
o se está utilizando trabajo en grupo, por ejemplo,
pero eso no respondería mucho
a las preguntas que antes nos hemos formulado
de si los docentes interviene mucho o poco,
si están dentro un perfil de docente que deja hablar a los estudiantes
o no, estaríamos ante una falta, una cierta falta de información,
y eso es una esa zona de las motivaciones que nos llevó
a emprender esta línea con un enfoque muy concreto,
no para intentar que todo el mundo sea o no más cercano a este mundo.
Del análisis de la Unión puedan seguir.
Invoco lo que se refiere a la evolución que ha seguido la.
Del análisis pasado venía del audio del audio.
En general y también de la audio docente,
comentaré que, en general la idea sería que el audio
es una fuente de información de uniformación multinivel,
es decir, realmente podemos obtener información
a múltiples niveles de un de una audacia de una grabación,
y eso lo vamos a ir viendo y vamos viendo cómo se puede ir manejando
para conseguir cada vez información más significativa
desde el punto de vista del proceso de enseñanza-aprendizaje.
Por ejemplo, una de las cuestiones básicas
que se puede obtener a partir del audio que todos intuimos es.
Podemos analizar una debe cuál es el tono que se está utilizando
un tono más alto, más bajos.
Aparecen ese tono, la energía,
hasta qué punto hay mayor energía o no.
En ese audio, de la grabación podemos utilizar
características que sean más de tipos destral para analizar
pues las frecuencias de las voces que están participando,
y eso normalmente se suele utilizar con técnicas de fcc,
que luego después se plasman en estos aspectos.
Dramas que estamos viendo aquí para intentar obtener un patrón
de cómo está yendo de la Unión.
Si nos fijamos en cuestiones que son de muy bajo nivel,
realmente no estamos hablando de características muy básicas
de la Unión.
Con estas características tan básicas ya hubo trabajos
y ahora sigue habiéndolos hasta fechas recientes
que intentaban utilizadas simple y llanamente estas características,
por ejemplo, las características de este tipo de frecuencias que se da
en la clase para analizar si las clases estaban desarrollándose
en un modo presentación, clase magistral
habitualmente o si se estaban realizando actividades que estaban
en otra categoría, no, por ejemplo, como aparece aquí
en la figura que corresponde con este artículo deseo del bet,
donde vemos que están intentando clasificados,
utilizando esa característica tan básicas que es la frecuencia,
los coeficientes ancestrales de la escala,
de si nos vamos a intentar utilizar también estas características básicas
para algo más.
También veremos que hay trabajos que intentan analizar, por ejemplo,
las emociones.
Si una casa se está desarrollando en un clima tenso
en última más distendido, más neutro, más jovial,
eso también se han hecho trabajos en esa línea,
pero básicamente se trata de trabajos de clasificación,
de decir.
Bueno, pues dado un conjunto de enterramiento
conjunto de validación, y luego empecé a hacer unas pruebas.
Estamos viendo que este tipo de características
nos permiten clasificar el comportamiento de los estudiantes
por uno de los docentes en clases.
Si nos vamos un poco más allá de los procesos clares
que hay en el procesamiento de la unión,
es lo que se llama la utilización.
La dinamización es como subir un escalón
más en el nivel de complejidad del procesamiento del audio
y entonces, en lugar de fijarnos simplemente
en esas características más básicas, sois guerras o pectorales.
Lo que vamos es a intentar averiguar quién está hablando en cada momento,
porque básicamente son la realización de analizar.
Es poder determinar quién está hablando en cada momento
entonces para eso ese proceso,
como aparece en ese diagrama de allí es un proceso que implica.
Por un lado, hay que coger el audio e intentar quitarle ruido,
quitarle posible reverberación a partir de ahí hay que detectar
cuando se está hablando, o sea, cuando interviene una persona
y cuando lo no hay una persona y entonces quedamos solamente
con los elementos que sean correspondientes a al habla
de una persona a partir de ahí con esos segmentos entonces hay
que intentar caracterizar a cada persona,
es decir, cada persona afortunadamente dado su tracto vocal
de las frecuencias que utilice.
Además, hay muchos esquemas hoy en día para obtener
en vez de lo que se llaman los en vez de que es una forma
de codificar la característica de la voz de una persona
la mayoría de las que se utilizan hoy en día están basados neuronales
como los y demás, pero la idea fundamental
es si nosotros a cada uno de esos segmentos,
que hemos identificado que ya está hablando una persona,
intentamos derivar a partir de ahí una etiqueta un envellint,
pues esos en Benín
que son multidimensionales muchísimas dimensiones,
luego hace lo que intentamos hacer es ver cuáles de ellos se parecen
mucho entre sí porque es una materia la misma persona.
Entonces, a partir de ese momento detectamos
cuando está hablando la misma persona y al final del proceso
lo que hacemos es identificar cuando es la han ido hablando
a las distintas personas que pueden aparecer en una unión que incluso
aunque se hayan producido pequeña aparecían es en el tono devoción
a la frecuencia de incluso esa misma persona
porque la dinamización intenta hacer ese cláster in paladar,
identificar que es la misma persona con este proceso que se puede hacer
de muchísimas formas distintas.
De hecho ahí siga habiendo en todos los años muchísimos artículos
de cómo resolver retos muy difíciles de realización.
Aquí he dejado la referencia a una de la revisión de más reciente
en este ámbito.
Pues claro, si partimos de esta base entonces veremos que hay trabajos
en la literatura que ya utilizan este nivel de abstracción
para aplicarlo también en ámbitos educativos.
Por ejemplo, en 2014 ya había tenidas,
que en su momento no estaban basadas en vez de siendo endémicas
un poco más básica, temas lindas, 1.000, que lo que hacía era,
clasificar las actividades que estaban desarrollando en clase
clasificadas y se estaba produciendo una lección magistral;
trabajo en grupos y se estaban guiando
a los estudiantes, etc. Pero ya empezaba a utilizar la indemnización
y empezaba a fijarse en qué momentos intervenían los docentes,
en qué momento intervenían los estudiantes
y eso era una fuente de información adicional que le permitía sacar
una clasificación más precisa de las actividades
que se están realizando en clase.
De hecho, este esto también se ha utilizado,
para inferir el clima las clases de andaban,
de tal manera que, bueno, pues podemos incluso intuitivamente
adivinar todos que una clase
en la que solamente habla siempre la misma personas,
la clase que claramente tiene un clima de baja participación,
mientras que si empiezan a aparecer más personas
en las grabaciones estudiantes, primordialmente,
pues entonces tendremos una clásica,
se está desarrollando con un clima distinto
y a partir de ahí se podría intentar cruces intentar clasificarse
climas positivo negativo etc
pero este mes esa subida de nivel esta este paso
adicional de intentar obtener la información
de la liberalización para, para hacer un análisis de cómo están yendo
las clases,
pues por supuesto nos abre las puertas de nuevas posibilidades.
No entra.
Entonces nosotros lo que empezamos a trabajar es precisamente en su inicio
a diseñar nuestro propio sistema de señalización,
porque hace tres o cuatro años
los sistemas que había estaban todos ahí en funcionando, así así
y nosotros queríamos probar nuestro propio sistema,
pero la idea fundamental era partir de esa base a partir de la base
de que vamos a tener las grabaciones realizadas, saber por tanto,
en qué momento están interviniendo los docentes,
en qué momento están interviniendo los estudiantes
y a partir de ahí definir una serie de características que,
como voy a introducir luego después sean de carácter informativo vez
también nos permitan hacer cosas de clasificación, por supuesto;
o sea, nosotros queremos clasificar y saber cuando el docente está dando
clase magistral y otras cuestiones que vamos a ver luego después,
pero que las propias características en sí sean informativas.
Para eso empezamos a utilizar técnicas,
tanto además sin verme léame, y lo que vamos a ver
es que muchas partes del trabajo lo hemos realizado incluso
sin recurrir a la transcripción verbal,
es decir, son características más propias del discurso generar,
pero sin saber exactamente lo que están diciendo,
aunque recientemente ya hemos empezado a analizar
lo que se está diciendo en las transcripciones,
y eso aún nos abre más posibilidades,
como vamos a ver, a continuación, madre,
aquí tenéis lo que nuestro país, bla e y de decir cómo procesamos
los agravios en general
y qué información se van obteniendo del conjunto de los distintos modelos
de procesamiento.
Los, como decía anteriormente, la idea fundamental es.
Nosotros tenemos fichas las grabaciones de clases
y hacían presenciales u online, y a partir de ahí
se están características muy básicas de sus audios,
como las que hemos visto inicialmente.
Como las espectral es el tono,
la energía y además y con técnicas de dinamización.
Lo que se hace es empezar a etiquetar
cuando interviene el docente, cuando intervienen los estudiantes
o cuando directamente no se detecta voz y, por tanto,
se considera silencio.
Vale, a partir de ahí?
Podríamos ya directamente visualizar esa información,
que de hecho lo vamos a hacer.
No sé porque esto es si ya sería valioso
tener una dinamización de una clase ya en sí es valioso,
aunque simplemente nos limitamos hacer esto,
que es una representación en una línea de tiempo
de cuando está hablando el docente, cuando están hablando los estudiantes
de cuando entonces esta representación
de la realización tal cual,
pues es un valor de ya de por sí porque de hecho,
seguramente para muchos docentes sería interesante tener esto,
nada más terminar una clase y hacerse una idea de sólo a simple vista
de si los estudiantes han participado más o menos,
o de cómo ha transcurrido la clase en general.
Sí volvamos a esto.
Esa figura no nos damos cuenta
de que nosotros no nos conformamos con esta información,
sino que la idea sería que una vez que tenemos
toda esta estandarización, podemos empezar a obtener información
mucho más significativa para nosotros, que es vamos
a empezar a extraer características del curso de tanto los estudiantes
como docente, y esas características que ahora comentaré
que significan estas siglas.
Hay muchas características y demás que están por venir.
Que este año vamos a enmarcarnos en nuevas,
pues nos dan lugar a poder visualizarlas, tal cual,
como ahora veremos; o utilizarlas como se ha hecho más
tradicionalmente para intentar resolver problemas de clasificación,
como, por ejemplo, determinar en un fragmento concreto
del audio qué método docente se está utilizando
y que automáticamente un sistema clasifique si en ese momento
se está utilizando esta que nunca, por ejemplo o un vu,
burlar o se está dejando los estudiantes que trabajan
en grupo mínimos, hace en el artículo 1.000 veintidos,
fue donde las introdujimos, y ahora comentaré
pues que no nos interesaba especialmente en aquel momento,
no.
Por ejemplo, si nosotros nos fijamos en cada uno de los roles
que intervienen, por ejemplo, en una clase
y serían docentes y estudiantes,
pues podríamos sacar características que son específicas
de cada por, por ejemplo,
cuál es el ratio de participación del docente en la clase,
que puede ser participación en general en toda la grabación
o, como veremos luego después también podemos ir cogiendo
ventanas de tiempo de la grabación y fijarnos en cuanto
se trata de participación para assabentar en concreto.
Vale?
Entonces, qué porcentaje de participación
tiene el docente en un instante determinado de tiempo
en toda la grabación?
Qué porcentaje de participación tienen los estudiantes
en ese porción de tiempo?
Por otro lado, también podríamos fijarnos
en cuál es la duración media de las intervenciones de los docentes
y la duración media de la intervención
de los estudiantes al-e porque está separada por hombres
y luego hay otras características que ya no dependen del rol,
sino que son generales, como por ejemplo,
cuál es la duración media del silencio en intervenciones
mal o cuál es el porcentaje o el ratio de participación
o de igualdad.
La participación están equilibradas,
más o menos la participación de los docentes
y de los estudiantes.
Hay muchas intervenciones que sean de corta duración,
cambia mucho los turnos de intervención,
o sea hay mucha alternancia entre docentes y estudiantes
o entre estudiantes entre sí
cuál es la proporción de silencio en el conjunto del de la grabación
o en un intervalo concreto de la grabación
o cuál es el porcentaje de tiempo en el cual se solapan voces,
es decir, qué porcentaje del tiempo de la grabación
hay varias estudiantes hablando la bref o el docentes,
estudiantes están hablando a la vez y eso puede ser un indicador
de una mayor activación, mayor actividad no lo sé,
pero es un dato interesante.
Entonces, si nosotros cogemos la grabación
y en lugar de mostrar simplemente las incomodidades anteriormente,
empezamos a analizar las características,
esto que ahora mismo así puede resultar un poco duro
de interpretar,
voy a ayudarles un poco a ver qué es lo que significa.
Significa lo siguiente.
Cómo está el carácter estas gráficas de aquí estás el porcentaje
de participación varias ratio de participación en esta grabación.
Como vemos, el 68 por 100 del tiempo
han estado hablando los estudiantes de 32 por 100.
El docente está claro que no la lección magistral,
sino no sería esa proporción.
Estamos viendo que los estudiantes hablan más, es decir,
en este en concreto los estudiantes hablan más que el docente,
pero, por ejemplo, hay un dato interesante
es que cuando el docente habla de medidas
sus intervenciones son más largas, lo cual quiere decir
que quizás seguramente sigue teniendo un peso importante
en el desarrollo de la clase, el ocho por 100 de las de tiempo,
hay voces solapadas y eso también es un buen indicador,
en este caso en concreto de que seguramente
bastante actividades estudiantes,
porque hay muchas probabilidades de que la proceso,
la base de los estudiantes, y eso se puede también determinar,
y de hecho hay bastante cambios de turno
y la participación está bastante equilibrada.
De hecho, se sabe que hay bastante interacción
porque el 45 por 100 de las intervenciones,
ya sean de docentes o de del docente o de los estudiantes,
duran menos.
Un segundo son intervenciones muy cortas, mal.
Entonces, puede ser que sean intervenciones que están
dando lugar a simplemente a ver un trabajo en grupo,
sea una cuestión que luego empezó.
Habría que ver qué pasa exactamente en esta clase,
pero esas características están dando bastante información para hacer
lo que hemos hecho.
Ha sido desarrollar un sistema
que los profesionales nos dejan su grabaciones
para que nosotros podamos ir avanzando en nuestras investigaciones
y por, y además nosotros lo que hacemos
es que les facilitamos justo a continuación como resultado
de dejarnos las grabaciones.
Un informe que se les daba semana donde se puede ver
para cada una de las clases que han impartido, por ejemplo,
esta clase en concreto,
pues en el conjunto de la clase profesora
ha hablado el 85 por 100 del tiempo, los dientes del 15 por 100,
pero como vemos una sola clase que se haya desarrollado
de forma homogénea,
sino que ha habido claramente una parte de la clase.
Ese es el porcentaje de participación de profesor?
Pues a la banda de la clase donde el progreso
son claramente llevaba la iniciativa,
pero luego hay otra parte de la clase donde no son los estudiantes
los que pasan a intervenir más, y de hecho
esto que están sombreado luego después luego
lo comentaré es que el sistema de sombrear cuando te detecta
que se está produciendo una actividad docente que no es decir magistral,
en este caso concreto es de todo, no significa
que se está introduciendo a algún tipo de herramienta,
de cuestionario interactivo,
y de hecho en este caso yo así eran preguntas formuladas
como un clar, y una de las preguntas
generó una necesidad de explicación extensa por parte del docente,
con lo cual tenemos esta franja y intermedia entre datos.
Son breados, que lo que nos hace es vuelve a decirnos que eso
seguramente será de una explicación y la o un un burra esto se hace
para cada una de las características que son de interés para el docente,
de tal manera que pueda ir analizando las clases como atrás ocurriendo.
Recuerdo.
Entonces, como vemos,
la idea es entonces estamos utilizando de learning,
porque estamos utilizando en redes neuronales
para hacer la realización.
Estamos utilizando más de ring
para hacer una clasificación de método docente,
pero las características que estamos utilizando
son características que tienen como fin primordial
ser informativas, es decir,
que además de que nos están sirviendo para clasificar muy bien,
nos están sirviendo para dar información al docente,
para hacer analítica
de cómo están transcurriendo las clases.
Entonces voy a comentar algunos de los trabajos
en los que luego hemos publicado que podríamos hacer
desde el punto de vista de la del analítica.
Bueno, me puedo.
Cómo podríamos analizar las actividades que realizan los docentes
en este trabajo que pusimos en el congreso de referencia
de la parte de asia pacífico, de iec hubo,
pues además tuvimos la suerte de que nos dieran el peit
como el mejor trabajo del congreso
y es un trabajo en el que nosotros nos formulamos
las siguientes preguntas de investigación.
Para nosotros eran esas características que les ha acabado
de enseñar, que claramente tienen un carácter informativo.
Podrían servirnos para identificar de forma efectiva,
con bastante precisión cuáles son los distintos métodos docentes
que se estaban utilizando en una clase
y luego, por otro lado, la segunda pregunta de investigación.
Esas características son lo suficientemente apropiadas
como para incluso establecer perfiles de docentes,
es decir, podríamos identificar diferencias las entre los docentes,
mirando las características, y que eso nos permitirá distinguir
o incluso agruparlo por categorías,
porque no pretendemos con esta enmienda cómo identificar buenos
y malos docentes.
Esto es una cuestión que se escapa, que es muy difícil de determinar
y que seguramente habría que ver exactamente si hay una correlación
entre cómo tú das tú clases y luego mejor o peor docente,
porque para saber si eres mejor o peor docente.
Hay muchas cuestiones que analizan entonces.
Nosotros no estamos por esa labor, ahora mismo,
sin la cuestión de intentar determinar
qué perfiles hay de docentes,
y más o menos para que cada docente pueda saber a qué perfil pertenece.
Entonces nosotros lo que hicimos fue coger un dataset
de la masa de tamaño mediano, donde teníamos aquí cuatro docentes
que daban sus clases durante las 12 sesiones
que tienen en la asignatura.
Así que tenemos grabaciones entre una hora y media
o dos horas durante las clases de estas dos asignatura lo que hacían
era que utilizaban tres metodologías docentes,
fundamentalmente o daban clases magistral
o exponían cuestionarios interactivos,
con la herramienta clave en nuestro caso,
o les dejaban trabajar en grupo para resolver problemas en clases
de seminarios.
Normalmente, entonces la idea era llevar a cabo una grabación
utilizando una grabadora digital,
porque esto se hizo para el entorno presencial y simple
y llanamente registrar con la lavadora
lo que estaba haciendo en el aula.
Estaba situada más o menos una distancia
ligeramente separada del docente, para poder captar tanto al docente
como a los estudiantes y, bueno, esto los resultados
que fuimos analizando fue lo siguiente.
Si nosotros miramos los distintos métodos docentes
y miramos el blanco por eso
ante su Seseña light no, esto es un tant online,
son de cuando está interviniendo el docente
y cuando intervienen los estudiantes.
Entonces piqueres cero uno o 2.
Estos asépticas que hay ahí son distintos estudiantes
o a veces es el mismo estudiante,
pero como no intervienen lo suficiente como para que
se les pueda separar bien el proceso de idealización,
pues se le considera el mismo estudiante,
se da a la misma en la mayoría de las fases de los análisis.
No estamos especialmente interesados
en identificar al estudiante en concreto que está hablando,
nos basta con saber si es una estudiante o sección docente
distinguir esos dos roles,
y a partir de ahí se pueda empezar a trabajar bastante.
Entonces, lo que podemos ver es que este es el paso donde en que
se produce con, con una clase magistral
y claramente se ve quién está interviniendo y cambia mucho.
Cuando se es un trabajo en grupo de esa van trabaja en grupo,
pues nos damos cuenta que docente interviene que al principio,
porque muy probablemente están dando las instrucciones
de cómo se va a trabajar en grupo.
Luego después se produce la mayor parte del tiempo,
un trabajo entre los estudiantes y luego después seguramente
hay una fase final en la que se está haciendo una corrección
de los ejercicios que hayan hecho unas pocas explicación,
que sea pertinente, etc, etcétera,
y cuando tenemos un vu clar,
cuando tenemos un escenario interactivo, Google, por ejemplo,
en este caso era buscar, como vemos, el patrones bastante más variable,
porque ha ido, normalmente, lo que tendremos
es que el docente habla sobre la pregunta que va a formular.
Luego, después los estudiantes a veces
hablan entre sí o plantean dudas
o hacer algún tipo de comentario sobre la pregunta,
es docentes, luego, sobre la siguiente pregunta,
entonces, tenemos un padrón bastante más ancianos.
Entonces, esto pintaba más o menos bien desde el punto de vista
de decir.
Bueno, en fin, teorizaciones son bastante distintas,
a lo mejor, utilizando las características,
podemos llegar a a clasificar.
Por si acaso nosotros lo que hicimos fueron análisis de reducción
de dimensionalidad, utilizando, por ejemplo, para para ver
si los clases de las distintas muestras,
porque lo que hacíamos era coger por ventanas de tiempo.
Fuimos trabajando con ventanas de un minuto, dos minutos,
tres minutos, de una media,
de lo que mejor funciona son 2, tres minutos.
Entonces es intentar ver a estos dos o tres minutos.
Este gráfico es para tres minutos en esos tres minutos el sistema,
vamos a decir la etiqueta si es de tipo clase magistral,
si es de tipo bula, y luego vamos a ver en el espacio
de todas las características que se calculan para esa ventana.
Es decir, cogemos una ventana de tres minutos.
Calculamos todas esas características que anteriormente se puesto.
Porcentaje de participación
de los estudiantes del profesor duración media
de las intervenciones, porcentaje el solapamiento
y además eso nos da un espacio de enedimensional en este caso
de 13, 14 características.
La idea es ver si esas 13,
14 características por sí solas, cuando la llevamos a esta reducción
de dimensionalidad, nos permite separar los clases,
y daba la impresión de que si da la impresión
de que eso podría separar,
cuando hicimos pruebas con distintos algoritmos
de más de clasificación, pues nos dimos cuenta
que efectivamente están haciendo bastante bien.
De hecho, por ejemplo, con una máquina de estos soporte
con estuvo viviendo, empezó estábamos teniendo
una precisión hace un de un 96 por 100,
lo cual quiere decir que se estaba bastante bien
cuál es el método docente que se está utilizando.
Vale, y la segunda pregunta de investigación,
si recuerda, decía.
No formulábamos era esas características,
nos servirían para encontrar perfiles de docentes,
para encontrar diferencias entre los docentes.
Por ejemplo, como dedicamos cuatro docentes,
aquí muestro cómo se comporta, cuál es la duración media
de las pausas para cada uno de los docentes,
cuál es la el porcentaje de participación de docentes.
Para cada uno de los 4,
también es la donación media de sus intervenciones, esto es,
cogiendo como decía anteriormente, cada uno de la muestra que hay,
ahí es una ventana de de 160 segundos de tres minutos,
y entonces esto es una distribución estadística y es ver
qué es lo que pasaba entonces, haciendo te es estadístico para ver
diferencias significativas.
Entre ellas nos dimos cuenta de que efectivamente,
sí que se pueden encontrar diferencias significativas
entre los docentes.
Por ejemplo, aquí salta bastante.
Claro que hay docentes que dejan mucho más espacio para el silencio,
o sea, juegan más con las pausas.
Hay docentes que claramente, hablan mucho,
mucho durante todo el tiempo prácticamente,
y además sus intervenciones son bastante largas
y se nota más que con el resto.
Valen entonces, si se aprecia que hay como perfiles de docentes
no y quiere decir que estas características,
que vistas en ese informe del PDF,
te pueden dar una información muy valiosa
sobre cómo ha ido tu clase, también sirven para comparar docentes
y para ver claramente si puede haber diferencias
estadísticamente significativas.
Entonces, pues si la conclusión de este artículo
es que se podían utilizar tanto para caracterizar la mente
de los docentes como para obtener perfiles
otro de los trabajos que quería presentar,
los que además creo que uno de los trabajos que de alguna manera
hace que yo esté aquí esta tarde porque fue el trabajo que presentamos
en genuina y hablando con Alejandro y Llamas,
pues nos ofreció la oportunidad de participar en esta charla
es el trabajo que también en el espíritu del año pasado nos
fue muy bien este año, seguramente no podremos repetirlo,
pero el año pasado no fue donde se lo que hacía era estudiar
cómo se comportan los estudiantes y si eso tiene algún tipo de efecto
en el rendimiento.
Cuando utilizamos en una herramienta de cuestión,
en interactivo, como por ejemplo cúpula,
utilizamos el modo competición o no el modo competición.
Aclaro que el modo competición básicamente
es que los estudiantes hay una tabla de clasificación,
compiten, les dan punto, sabe quién gana, etcétera,
muy parecido al ajut.
Cómo funciona por defecto y además, y el modelo competiciones?
Pues simple y llanamente, pues se lanza las preguntas.
Se ven unas respuestas?
Se averigua el porcentaje de acierto y demás,
pero no hay nacer de clasificación.
Las lo que se cuestionaba, este trabajo era eso,
influyen los resultados, es decir,
los estudiantes sacan mejores resultados en clap
si es modo competición que si la competición es
una de las cosas y la otra cuestión que se quería analizar
era sus patrones de intervención en clase.
Sus patrones de interacción son distintas para eso,
grabamos dos bula que queríamos ver si había diferencias?
Vale entonces porque uno se puede preguntar porque debería utilizar
el modo de un 25.
Hay veces que uno se plantea decir.
Bueno, pues no sé por crear una clase de más amena
por parecer un profe más.
Enrollado que los estudiantes tengan una actividad
un poco magnificada no, y muchas veces
cuando introducen esas características en las plataformas,
en las herramientas, no tenemos nunca de todo.
Claro si eso va a ser bueno o malo
desde el punto de vista de la profesora de enseñanza,
aprendizaje tras nosotros queríamos estudiar esto
aunque se a pequeña escala con esta trabajo.
Entonces hicimos un de pruebas
con dos grupos que eran siempre los mismos grupos,
pero la primera prueba uno de grupo lo provocan competiciones,
hicimos petición y las siguientes pruebas,
pues lo invertimos el grupo que antes había participado con competición,
a veces sin competición y viceversa; las datos,
pero estaban configuradas de forma muy parecida
con el mismo número de preguntas y demás,
y aquí lo importante fue comprobar que desde el punto
de vista del rendimiento no había diferencias significativas;
es decir, utilizan el modo competición o no,
utilizan el modo competición, nos daba un resultado que no había
diferencias significativas entre los dos grupos.
Es verdad que de media
un grupo obtenía mejor resultado siempre que el otro varía,
independientemente del tipo de configuración
y del tipo de pruebas.
El grupo de los 200 tenía mejor, resulta, pero las diferencias
no llegaron hacia estadísticamente significativas.
También.
Sin embargo,
cuando analizamos en su momento los patrones de interacción,
pues sí que encontramos diferencias muy significativas,
es decir, cuando uno mira este grupo, sin competición,
te das cuenta de que los estudiantes participan cierta proporción
y cuando el grupo es con competición,
la participación de los estudiantes,
muchísimo Valencia están mucho más participativos.
Esto incluso se podría analizar con un audio que,
consciente tiempos de máquinas,
centrarán otras cosas no lo voy a poner ahora,
pero fijábamos aquí y en este caso en concreto de grupo 2,
dos sin competición.
Los estudiantes practicantes dieron completamente de silencio.
De hecho, el color azul del silencio es abrumador.
Esta clase fue básicamente mucha concentración
o fue muy calmar, vale.
Si nos ponemos a mirar las características,
como anteriormente pueden, nos daremos cuenta, efectivamente,
el porcentaje de participación del docente con competición
y de los estudiantes,
pues es mayor en este caso el silencio,
pero el de los estudiantes es bastante alto.
Estamos en torno al 25 por 100,
madre, mientras que cuando está sin competición
porque, como veis baja se desploma estrepitosamente y desde el mismo
sucede con los silencios.
Entonces, claro, la conclusión del artículo era.
No hay diferencia en cuanto o por lo menos
estadísticamente significativa.
En cuanto a los resultados
o el rendimiento que se obtiene a ponerlos asumen,
los estudiantes sacan resultados parecidos.
Pero si hay mucha diferencia en el patrón de interacción,
cómo responden en clases en cómo participan hablar etcétera
estas diferencias como saben son importantes valen
que quisimos hacer extender esto.
Lo hicimos una vez.
Se limitaron a publicar una versión extendida de trabajo,
pues, y ya llevamos con idea de introducir el análisis verbal,
las transcripciones.
Lo que hicimos fue transcribir lo que había estado diciendo
en este caso, en concreto solo docentes;
madre,
porque, claro, nosotros tenemos procesos mediatización.
Eso quiere decir que sabemos
en qué momento están hablando los docentes,
y en qué momento estaban los estudiantes.
Por tanto, podemos automatizar
que automáticamente nos quedamos sólo con las patas
las que ganando docentes nos quedamos con esa parte,
la transcribimos y, además, de hecho, en este caso en concreto,
de todas las grabaciones.
Solamente nos queríamos quedar con aquellas partes
en las cuales habla el docente,
pero además lo que se está desarrollando
es un bucle madre, por tanto, utilizábamos todo lo baja
e, previo más.
Este proceso de transcripción y lo que hicimos fue, por un lado,
ahora nosotros estamos trabajando en automatizar ese sistema
de etiquetado,
pero en este trabajo que presentamos lo hicimos nosotros manualmente
que fue cogerlas frases y etiquetadas dictarlas,
eres asignarles una categoría, madre Estaca,
asignarles una categoría.
Es una cuestión que la literatura se está haciendo mucho últimamente,
con intentos de transcripción y de etiquetado automático
para intentar identificar,
cuando un profesor está utilizando expresiones que se refieren
a cómo guiar a los estudiantes, en cómo darles feedback,
cuando está utilizando explicaciones, es decir,
intentar de alguna manera en ámbitos muy concretos.
Eso sí porque todo esto siempre se realiza intentando ajustarlo
para ámbitos muy concretos, por ejemplo,
para la enseñanza de la matemática, para la enseñanza
de cómo hacer exposiciones, orales, etc.
Pues hay muchos procesos hoy en día, muchos,
que lo que hacen es hacer un proceso de aun automatizado de etiquetado,
parece también aquí, a partir de la transcripción,
hizo un entrenamiento previo.
El sistema empieza a etiquetar automáticamente
si unas frases se corresponde a dar feedback del estudiante
o de vería sobre cómo llevar a cabo una presentación, etcétera.
Nosotros lo que hicimos fue generar estas cuatro categorías
y etiquetar que es como cuando el docente lo que está haciendo
es básicamente referirse al denunciado de una pregunta
de burlar cuando estaba hablando básicamente sobre el enunciado,
que sería la pregunta, si era posible respuestas
cuando las intervenciones irían más de explicación.
Por ejemplo, cuando ya termina de pasar la pregunta,
pues empieza a hablarse sobre cuál es la respuesta correcta
y porque es la correcta,
y luego después también teníamos tanto características, que es
cuando el docente está involucrado en conducir.
La experiencia, en dar instrucciones
sobre hacemos quedan 30 segundos para responder.
Tenéis que marcar aquí esta pregunta.
Es de tipo?
Te es etc. Dar instrucciones
o cuando se utiliza gamificación es cuando se introduce algún elemento
que tienen que ver con la parte de gamificación
pues quién va primero quién va segundo a animar en fin
todo lo que tiene que ver con un proceso más de competición,
gamificación ací acabó si nosotros analizamos la lo mismo
que hemos visto anteriormente, es decir,
un grupo que se enfrenta a un bucle sin convencional
y otro grupo que se enfrenta al mismo.
Bucle, haga las mismas preguntas con competición
y miramos más cuáles son los tipos de intervenciones que se realizan
allí veis cuáles son los tipos de intervenciones.
Cuando se denunciando la aplicación, destrucción o la gamificación
y pintamos como pasaba anteriormente, estáis online,
pues veremos que aparecen diferencias.
Por ejemplo, entre 5,
medicina y con competición.
Vemos que la distribución de tipo de intervenciones ha cambiado
y es la misma persona que está conduciendo el bucle,
porque se trata del mismo docente en los dos grupos,
y esas las mismas preguntas lo que cambia son los grupos
de estudiantes y principalmente que unas invocación,
y en otros con competición vale?
Entonces ya empezamos a ver, algunas diferencias valen,
pero si además la mostramos de esta manera más clara,
pues nos daremos cuenta que el porcentaje de tiempo, por ejemplo,
dedicado a las explicaciones en el modo competición,
está en torno al 25 por 100 del tiempo
y cuando no hay competición en porcentaje de tiempo
empiezan a hacer casi el 50 por 100,
es decir, que docente, a base, al analizar el audio,
las transcripciones y ver cómo de qué tipo de intervenciones,
cuando las realiza y demás.
Podemos ver que la forma de llevar a cabo esa clase
es una de las preguntas que formula al principio, no es somos conscientes
de que como llamamos sacamos un cajón o un vu clar,
somos conscientes de si estamos prestando mucha o poca atención
a las explicaciones de las preguntas o a la dinámica de la gamificación,
pues con este proceso de análisis de la audiencia
y de las transcripciones podemos llegar a este tipo de gráficas,
que son bastante significativas, entonces, es por por ir resumiendo,
porque me gustaría tener el tiempo suficiente
para ir respondiendo a las preguntas
que la audiencia haya podido formular durante la sesión o ahora,
pues no, lo que hace presentado es el estado actual
y alguna de las cuestiones que nosotros estamos desarrollando.
También ha sido un vista futuro reciente,
que del enfoque que las dos le hemos dado al procesamiento del audio
para obtener información que sea interesante
para hacer analítica del proceso de aprendizaje,
en este caso más bien del proceso de enseñanza, padre,
porque sobre todo nos estamos centrando mucho especialmente
en el comportamiento del docente.
Si si recapitulamos la esencia del enfoque,
está no conformarnos, simplemente con clasificar
mejor o peor las actividades de clima,
lo que sea, sino también obtener unas características que desde el punto
de vista informativo sean valiosas y que nos permitan
no solamente que para el docente ya de por sí un informe de ese tiempo
le pueda resultar valiosos, sino que puesta en perspectiva
analizado de forma temporal,
por ejemplo su evolución en un cuatrimestre o comparándolo
con otros docentes,
eso puede darnos información todavía más valiosa
acerca de cómo está tanto ese proceso de enseñanza.
De hecho, os quería comentar desde el punto de vista
cuadro que estamos abordando, pues estamos bastante interesados
en llevar a cabo ese proceso, cada vez más automático,
en la etiquetado de las transcripciones,
para intentar ir aplicándolo ámbitos concretos,
donde podamos ir viendo que está diciendo los docentes
y qué tipo de intervenciones son,
porque si os dais cuenta esto es un proceso donde la información
de siguiente nivel está a punto de llegar,
que es si nosotros hemos sido capaces de detectar cada cuánto tiempo,
cuántas veces en un intervalo de tiempo están cambiando de turnos
un docente y un estudiante,
por ejemplo, también podríamos saber con qué frecuencia el docente
van conmutando este tipo de intervenciones
o cuando se separan entre sí explicaciones o instrucciones
a los estudiantes,
es decir, al final esa último también la en que yo he sacado da lugar
a poder generar nuevas características,
basadas en ellos, que es lo que estamos trabajando actualmente.
Entonces, esos las cuestiones más importantes que para las dos
a las mismas prioridad, que es seguir obteniendo cada vez mayor
número de características y cada vez de mayor alto nivel de abstracción.
Entonces lo queremos utilizar y de hecho
estamos utilizando ya para para hacer pues un análisis de grabaciones
que puedan realizar docentes o incluso estudiantes para preparar
cómo se realiza una presentación utilizando una herramienta web
que de hecho a los la pondré para analizar.
Incluso una de las cosas que nos interesan mucho
es analizar las reuniones de trabajo en grupo,
ya sea en el ámbito educativo, en el ámbito empresarial,
porque es una cuestión muy importante
ver cómo se comportan 200 participantes
cuando van interviniendo,
y a partir de ahí derivar características por supuesto,
introducir más elementos de análisis,
como podría ser información de la cámara de otros sensores;
para tener un enfoque más multimodal, por supuesto,
y y, y cualquier cosa que se pueda ocurrir a los que ahora mismo
es extiendo desde queráis,
colaborar con nosotros en esta línea,
que a nosotros nos apetece mucho, ya lo estamos haciendo
con distintas partes,
pero colaboran con con personas que puedan ver de potenciar esta línea.
Lo que comentaba, por ejemplo,
es que actualmente estamos desarrollando una plataforma
donde una vez una persona sube una presentación.
Pues, puede decidir automáticamente puede acabar obteniendo información
acerca de cómo ha sido su duración media de las intervenciones,
traen Lain la duración media de las pausas,
todo eso se puede obtener y de hecho estamos trabajando
en la siguiente módulo, que es el de las adscripciones,
porque se realiza automáticamente la transcripción de lo que suba
y por eso tenemos tanto interés en hacer un etiquetado
para que esas bocadillos que estamos viendo hay de texto,
las aparezcan además, etiquetadas, y eso le permita saber
cómo estamos detectando el tipo de intervención que está realizando
en cada es positiva, simple y llanamente,
porque, intencionadamente, he omitido todos los detalles técnicos
de lo que estamos utilizando por debajo,
para no encarregar la presentación,
pero ahí tenéis todo cómo sacar grabado.
Tenéis todas las librerías que nosotros hemos estado utilizando
hasta ahora, una más que hemos utilizado,
pero las os hemos puesto aquí las las principales,
por si tenéis curiosidad para ver cómo reproducir esto
como como lo estábamos realizando,
y nada más por mi parte quedaban a disposición
de las preguntas que quieran formularme.
Irá llegando y encantada de responder.
Muchísimas gracias, Óscar,
por por tu presentación muy, muy interesante;
y yo creo que hemos visto una nueva perspectiva
de lo que se pueda realizar con con audio;
que la verdad y yo he trabajado
muchas como análisis de datos no había llegado a haber este tipo
de análisis.
Voy a.
Voy a ver, de momento, no veo ninguna pregunta en el chat.
Pero pero bueno, ahora lo voy a hacer.
Compartir de nuevo, la lejana, para que,
para que así también si alguien se incorporó algunos miembros tarde
y no llegó a reconocer cuál es el, el donde hacerlo,
lo lo puedo ver.
Los taxes, fastos es no la web, minas,
y entonces ahí puede ir ese realizar cualquiera de las preguntas
en la fase final.
Mientras tanto voy a hacer yo una pregunta y así también deportiva
para que la gente pueda participar en la ponencia.
Uno de los temas avales salva os, sí sí la la Goya
y después de para también veo que la ponencia uno de los temas
era que quizá el perfil del profesor no, que se pudiera ver,
y entonces una de las cosas que me que me surgía la duda
era de cara a lo mejor el perfil del profesor puede depender
o de la persona, no, que una persona tenga una tendencia
de una manera o de otra o también puede depender mucho
de la asignatura, a lo mejor si doy una asignatura puede grado máster,
o si lo hago la hay en Presidencia lo si lo hago.
Una asignatura más de laboratorio o una asignatura más tiempo magistral
que también se pueda cambiar mucho el siendo la misma persona
que pueda cambiar mucho el patrón,
ese que se veía de estudiante si pudiera llegar a analizar
cómo digamos de de varios contextos, tanto de claro,
de distintos contentos con diferentes personas
o con la misma persona o tener ni idea para un poco ver
qué es lo que más puede afectar,
si el contexto o la persona sí es una pregunta muy interesante.
Realmente, si en el trabajo que he presentado
de las gráficas que he puesto respecto a los distintos perfiles
que había eran para la clase magistral,
porque de hecho el comportamiento luego especies distintos,
por ejemplo cuando era para dar bula o para ver trabajo en grupo,
pero en este caso concreto era de clase magistral
y sí que se daba la circunstancia de que mínimo docente
e impartía dos asignaturas distintas y parece caso en concreto,
nosotros no llegamos a ver que hubiera diferencias
entre las asignaturas que tratamos de la clase magistral,
lo que claro como comentas.
Tú es cierto que hay asignaturas que se son más propicias
para llevar a cabo una metodología u otra,
y eso puede hacer que la frecuencia
con la cual aparecen algunas metodologías sea distinta,
pero nosotros lo que hemos intentado hacer es como generando perfiles
para cada una dentro de cada una de las metodologías.
Por supuesto, para poder afirmar con cierta seguridad
que esto que estoy diciendo se mantiene.
Necesitamos muchos datos, decir esto al final
el análisis estadístico tiene que ser mucho más grande para frenar poder
decir.
No, no parece que dependa mucho de la asignatura,
sino que más del docente o si depende mucho de las asignaturas,
pero los primeros resultados que nosotros hemos obtenido
es que en general
el perfil de docentes se mantiene entre asignaturas,
incluso son asignaturas de cursos muy distintos,
primero y tercero y sepa se suele mantener bastante.
Muchas gracias.
La verdad es que muy interesante
salva si quiere sí muchas gracias por la presentación
de los cables estén un poco más interesado en la parte más técnica
de la extracción de las características que hacéis.
Entiendo que estáis usando ahora mismo modelos de ss
entregando modelos tipo, víspera o usado este tipo de modelos,
o para la traducción.
Eso, o sea que si los estáis usando que se sepan.
A qué nos estamos jugando,
Luis persistiese espere con Grecia Sí sí sí
sí sí y que va, lo hacia le daría.
Es sobre todo la detección del español.
El castellano, o sea, funciona bien porque Luis,
per supongo que es multilingüe.
Puede seleccionar idiomas, pero no sé si funciona
Esquerra reprobado, a ver si acúdase voy a hablar desde el sufrimiento
que conlleva utilizar whisful general porque funciona muy funciona,
pero funciona mejor en algunos contextos que en otros.
Por ejemplo, el contexto en el que yo he presentado
que dos tipos de intervenciones, durante un bucle nada,
pero que si denunciándole.
Matización, administración y demás
es un contexto que Whistler devuelve luego, es decir,
de dejar, valga por completo, porque está muy pensado,
para que hace trascripción de una secuencia narrativa,
un discurso muy que se mantiene muy en contexto,
muy continuo, etc. No cuando tanto la solamente
es una avión de pronto.
Ahora se refiere a la clasificación, pero ahora se a la pregunta
y haga.
De pronto, dar instrucción de que tienes que marcar con el ratón
y demás, todo el contexto previo
que necesita para ir llevando su transcripción no les sirve
y entonces se pierde.
Aparte, las pausas le hacen que a veces las marcas de tiempo
no funcionan del todo bien, con lo cual nosotros,
después de hacer un grises y hacer un montón de pruebas,
a ver cómo funcionaba mejor y además nos dimos cuenta
que al final el error resguarda
y de el error de error de palabra no se estaba dando,
siempre lo teníamos alrededor del 25.
Además, es decir,
es como teníamos un 75 por 100 de transcripción más o menos correcta,
a nosotros nos funcionaba la mayoría de los casos,
porque hay veces que lo que cambia simplemente
eran las comas, a veces los puntos cosas que luego después
no eran tan errores tan graves, pero se perdía por completo.
Entonces, es una tecnología muy interesante,
está empezando a dar resultados muy llamativos en algunos contexto,
y es lo que luego caótica coge todos los titulares,
pero la realidad es que en algunos contextos
y en especial los docentes, que son bastante caóticos,
a veces con mucha diferencia de volúmenes
entre a no ser que sea un entorno online, entonces es distinto,
porque las grabaciones mucho más claro,
y por eso fue un hace transcripciones.
Normalmente tan buenas no tiene mucha cavidades.
Sonido, tiene 2.
Todo el contexto distinto.
Hay que pelearse con huéspedes,
salen con los modelos de lenguaje despacito,
si es que eso estamos, todo muy emocionados,
pero la realidad es que cuando lo voy a intentar ya llegar ahí
empiezan a utilizar las cosas para que te sacan número.
Bueno, te das cuenta de que era por curiosidad
porque lo estamos usando, pero la parte,
pero estamos usado modelos de lenguaje los llama
bla, bla, bla y claro.
Ya se valen para lo que vale.
Entonces, claro, este que ha habido de si la inteligencia artificial
ha llegado, será para ver si la parte está de de speech,
de un texto, pues si se estaba desigual o no.
Si estamos hablando con empresas que se dedican también
a todo este tema en otros idiomas,
en el contexto es un poco así exigente
como este que estoy comentando.
Yo, en general,
el comportamiento aún no es del todo satisfactorio y luego para acabar,
que igual es útil para la gente que está oyendo,
pues la pregunta era un poco,
si tienes alguna o bien, si eres publicado
en un repositorio etc. O resultados para poder reproducirlos
o si nos podría desaconsejar algún tipo de,
pues el sitio donde poder un poco.
Pues familiarizarnos con todos estos conceptos.
De estas cosas que nos has comentado,
aparte de los artículos que ha quedado claro
o más de carácter práctico, pues mirada desde el punto de vista.
Nosotros queremos hacer públicas datos para reproducir,
lo que pasa es que estén conectados con todo esto, siempre lo complicadas
que las no lo saben están grabados para un contexto concreto,
pasando por el comité ético y demás,
y con un propuesto.
No estamos.
Nos gustaría en algún momento poder publicar, no lo sabe seguramente,
pero las la dinamización ante los audios,
que sí que a partir de ahí la gente podría empezar a producir resultados
respecto a de dónde tirando para todo este,
la verdad es que la información está bastante dispersa en general.
Para dónde empezar?
Un buen sitio donde empezar a trastear
con todo esto es con el de piano que ha dejado, que es la red neuronal
que nosotros estamos utilizando para idealizar
y a partir de ahí aparece bastante, relativamente fácil de utilizar,
luego en jakin CEIs hay bastantes modelos
que se pueden ir utilizando diana, ute estaba por ejemplo en francés
y luego debe, en líneas generales, por ejemplo,
con esto último de la clasificación automática de las transcripciones.
Ahí sí que es cierto que los últimos artículos que yo he dejado
como trabajo actual son.
Son un contexto muy buena.
Donde se empieza a ver esto, cada vez más es el Congreso de la.
Es claramente, ahora mismo, donde están cogiendo el testigo
de cómo empiezan a utilizar audiencias adscripciones
para todo esto y las ediciones
las actas de tanto veintitres mou veintidos enviándole
bastantes trabajos hoy son buenos son muy buenos trabajos
pero además, los que trabajan en esta línea son buenos puntos
de los cuales existirán muchas gracias
Óscar no tendría podría hacer seguir pero vamos a gracias a ti.
Muchas gracias.
Voy a, voy a ver qué rato sí que sí que ha habido.
Alguna pregunta.
Es la primera de ellas es de Ángel Hernández
carecía que nos dice bueno está escrito en inglés
Óscar Wa aminorará no la web, aminorar jardín,
Sais full con grato en visats, ya estás mor,
cuestión pujar ditu training feedback baile.
Existen, y en positivo,
pues, a ver lo del tiempo real.
En realidad con actualmente nosotros, utilizando una arquitectura
de u el sistema, podría ser en tiempo real,
con un pequeño desfase, simplemente,
porque al final necesitaríamos que las ventanas de tiempo
para producir resultados fiables en cuanto a la realización
y también la clasificación, pues a finales de 2,
una ventana de tiempo, quiero decir.
No puedes estar basándose simple y llanamente en el momento actual,
pero si estamos hablando de que en líneas generales
una grabación nada más terminar para poder considerar
toda la sala de tiempo a los 2, tres minutos tú puedas tener
un informe respecto a lo que sería la realización
y las características en sí?
Pues de nuevo igual podría ser prácticamente en tiempo.
Real.
Las transcripciones,
las adscripciones ya depende del modelo que estén.
Utilizando ese modelo grandes, mediano etc,
pero también podrían ser cercanas a muy pocos minutos después.
La cuestión aquí está
que nos lo han preguntado a veces estamos en contacto con empresas
para montar proyectos de colaboración,
a veces nosotros es que no estábamos especialmente interesados
en tiempo real porque, como la cuestión
es analizar los datos a posteriori de forma bien grupal,
o bien la evolución, etc,
nos parecía que el momento del tiempo real no se estaba dando,
pero bienvenido sea si alguien plantea un escenario,
un caso de uso donde es muy importante en tiempo real
y entonces tenemos que estudiarlo, bien,
pero no nos está pareciendo hasta ahora que ese tiempo real
fuera imprescindible para los propósitos,
casarnos donde estamos analizando.
Pero si hay otros ámbitos en los cuales eso fuera determinante
y claramente se debiera,
pues actualmente con los resultados que estamos obteniendo no estamos.
No es un problema tiempo real
a no ser que tuviéramos masivamente muchísimos avidez o procesador,
porque esto fuera un sistema a ganar cada toda la cosa cambia.
Habría que hacer una arquitectura pensamiento masivo de datos.
Vale, vale?
Pues se muchas gracias.
También tenemos.
Tenemos otra pregunta.
Alejandra Martínez, que dice Cabrero hacían por la charla.
Es muy original, interesante.
Respecto al ítem, que ha entrado a mí por una cosa que funcionan peor,
por ser muy complicada.
Lo digo por experiencia propia,
el etiquetaba me imagino que de etiquetado de.
De las frases me refiero.
Quizá no al etiquetado de las frases.
estamos en la fase de hacerlo automático.
El etiquetado que yo he presentado ha sido etiquetado manual
porque hemos hecho nosotros el etiquetado de las frases,
el etiquetado automático.
Estamos trabajando
porque precisamente en no es fácil utilizar simple
y llanamente la transcripción para hacer el etiquetado correcto.
Por eso estamos trabajando para introducir
en qué momento se ha hecho la intervención
y si ha habido más o menos tiempo entre una intervención y otra
porque, por ejemplo, el enunciado de una pregunta en bula
y de las posibles respuestas y la explicación
sobre la cual nos respuesta correcta de vocabulario va
a ser prácticamente muy parecido.
A no ser que haya marcadores verbales muy significativos, entonces,
si te vas a sobre una transcripción posiblemente no acierte,
es del todo bien.
Pero, sin incorporar elementos,
como en qué momento se ha dicho cada cosa,
o que ha pasado por medio,
qué tipo de intervenciones habido por medio,
cuando tiempo transcurrido entonces la clasificación será mejor.
Entonces, en ese proceso
de automatizar el proceso de etiquetado estamos precisamente
hablando de cómo conseguir hacerlo más allá de las adscripciones,
porque solamente con el procesamiento verbal,
a veces en algunos contextos como el que estoy hablando,
ello puede ser un problema muy complejo.
Pues muchas gracias, que hoy estoy viendo aquí
creo que creo que no hay ninguna pregunta más,
por lo que, bueno, sí si no tenemos más pregunta,
podríamos dar por concluido aquí el buen y entonces muchas gracias
Óscar, por tu parte, participación en esta ponencia
y también muchas gracias a todos
los que estáis guiando.
Habéis estado siguiendo este este web minar a través del canal de la UNED
y nada pues con esto cerramos web a mirar y bueno,
para todos los que lo están viendo tara teniendo
porque lo los próximos meses se seguirá realizando,
va, puede mirar que se irán anunciando otras veces
los medios de comunicación de ignorar.
Muchas gracias.