0. PRESENTACIÓN PERSONAL
Sergi Solera Monforte, nacido en el año 2001, está realizando su primer año de doctorado en el Departamento de Informática de la Universitat de València. Sergi ha colaborado como investigador en el grupo «High Performance and Intelligent Systems» (HiPIS) de la Universitat de València, participando en proyectos innovadores como Tutorchat para la tutorización de problemas matemáticos a niños y niñas en edad escolar, entre otros. Además, ha recibido diversos premios a Mejor Expediente Académico de Grado, Mejor Expediente Académico de Máster, Mejor Expediente Académico por la Generalitat Valenciana, Premio a Mejor Trabajo de Fin de Grado, 2º Premio Innocampus a la Interdisciplinariedad en el TFG, sumando un total de 22 Matrículas de Honor en asignaturas del Grado de Ingeniería Informática y Máster en Tecnologías Web de la UV. Finalmente, se destaca su publicación de varios artículos académicos en educación e ingeniería, mostrando una motivación interdisciplinar en la que acercar la informática a la educación de los más jóvenes.
El motivo por el cual mostrar la experiencia laboral y académica de Sergi es demostrar su interés, ilusión y entusiasmo en la adquisición de conocimiento.
PD: Se incida el perfil de LinkedIn del candidato en caso de desear más información de su trayectoria:
https://www.linkedin.com/in/sergi-solera-monforte/
I. CONTEXTO DEL PROYECTO
La llegada de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa al ámbito educativo ha sido percibida en ocasiones como una amenaza para el aprendizaje de los más jóvenes. Se argumenta que podría generar dependencia y reducir su capacidad para resolver problemas más complejos, afectando su autonomía y resiliencia. Sin embargo, este proyecto propone una perspectiva optimista: aprovechar estas herramientas para reforzar el aprendizaje del estudiantado.
El objetivo del proyecto es maximizar el aprendizaje de los alumnos mientras se minimiza su dependencia de herramientas de IA. Como caso de estudio, se utiliza la herramienta online Tutorchat, diseñada para guiar la resolución de problemas matemáticos verbales en educación primaria y secundaria.
La implementación inicial, la cual fue desarrollada en mi TFG, permite a los estudiantes interactuar entre sí y con el sistema en un entorno colaborativo. Los alumnos pueden enviar sus soluciones al sistema y recibir retroalimentación. Por ejemplo, en problemas como: «Si Abigail tiene 6 años más que Jonathan, y Jonathan tiene 10 años, ¿cuántos años tiene Abigail?», los estudiantes deben traducir el enunciado en lenguaje natural a un bloc de notas o ecuaciones y resolverlo.
II. PROPUESTA DE PROYECTO
El objetivo del proyecto es poder continuar la implementación inicial de Tutorchat realizada durante el TFG y cuyas pruebas posteriores realizadas en escuelas secundarias han demostrado la viabilidad del proyecto.
El objetivo general es unir la enseñanza de matemáticas con la inteligencia artificial, explorando cómo agentes virtuales basados en modelos de lenguaje (como ChatGPT o Llama) pueden mejorar el aprendizaje colaborativo en la resolución de problemas aritmético-algebraicos por medio de la herramienta Tutorchat. El proyecto busca responder preguntas clave, como:
– ¿Qué habilidades emergentes ofrecen los modelos de lenguaje para resolver problemas colaborativamente?
– ¿Cómo se pueden implementar estos agentes en entornos educativos reales para maximizar el aprendizaje de los alumnos?
La figura conceptual del proyecto ilustra la interacción entre el sistema y los usuarios. El estudiante (en azul) colabora con agentes virtuales (en rosa), que pueden enviar mensajes, plantear pasos intermedios o sugerir ecuaciones (e.g., «x = y + 4»). El sistema-profesor (en naranja) organiza la resolución del problema, facilitando la interacción y mostrando notas personalizadas y ecuaciones correctas en tiempo real.
Se busca garantizar que estos agentes brinden apoyo de una manera más natural sin revelar soluciones completas aprovechando el sistema rígido de Tutorchat, fomentando habilidades como el pensamiento crítico y la capacidad de descomponer problemas complejos en pasos más sencillos, pero manteniendo las ventajas del aprendizaje colaborativo (reducción de ansiedad, expresión de ideas, elementos sociales de colaboración, etc.).
III. PROYECCIÓN MULTIDISCIPLINAR
El proyecto tiene un impacto educativo y social significativo, combinando conceptos de ingeniería informática, psicología y educación. La elección de categoría social viene determinada por su propósito principal de mejorar el aprendizaje de niños y niñas en edad escolar mediante la resolución de problemas matemáticos.
En este enlace se puede ver una demostración del trabajo realizado hasta ahora (en inglés, con versiones en castellano y valenciano en desarrollo):
https://mural.uv.es/sersomon/talentoJoven/tj_demo.mp4
Las pruebas realizadas en escuelas secundarias han demostrado la viabilidad del proyecto, que, con el apoyo económico necesario, podría incluir nuevas mejoras, como:
– Temporización optimizada para maximizar el aprendizaje y minimizar frustración o aburrimiento.
– Interacción más natural, simulando el comportamiento de un niño.
– Infraestructura para colaboración entre agentes y usuarios.
– Procesamiento avanzado de datos para adaptar las interacciones de los agentes a los entornos de los alumnos.
– Nuevos estudios centrados en la mejora de elementos educativos.
– Otorgar al profesor o profesora la capacidad de adaptar la ayuda que otorgan los agentes a los alumnos.
– Informar al profesor o profesora de aquellos alumnos que pueden depender más de la IA frente a otros que no: Esto permite detectar abordar necesidades específicas en el proceso educativo a tiempo, reduciendo la posibilidad de fracaso escolar.
PD: En caso de desear más información, se presenta la propuesta con mayor detalle en el siguiente enlace:
https://mural.uv.es/sersomon/talentoJoven/Propuesta_Proyecto_TJ.pdf
