tecnologías educativas - analítica del aprendizaje - inteligencia artificial aplicada a educación - educación doctoral - aprendizaje colaborativo soportado por ordenador

Luis Pablo Prieto Santos

ÁREA GRUPO DE INVESTIGACIÓN INSTITUTO
Tecnologías de la Información y las Comunicaciones Grupo de Sistemas Inteligentes y Cooperativos / Educación, Medios, Informática y Cultura (GSIC/EMIC)
Mi carrera investigadora

Después de varios años trabajando en la industria como Ingeniero en Telecomunicación (2000-2008), decidí comenzar a investigar de manera más académica, en el grupo GSIC/EMIC de la UVa. Mi tesis doctoral y gran parte de mi carrera postdoctoral inicial (2009-2013) se centró en el aprendizaje colaborativo soportado por ordenador (CSCL) y en cómo ayudar a los docentes a gestionar este tipo de actividades de aprendizaje complejas en sus clases.

Durante mi beca postdoctoral europea Marie Curie en EPFL (Suiza) (2014-2016), empecé a utilizar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar datos educativos, especialmente para su uso en analítica del aprendizaje multimodal (MMLA). Por ejemplo, utilizamos sensores como posicionadores oculares y acelerómetros para dar información a los docentes sobre cómo gestionaban las actividades colaborativas en su práctica diaria.

Como investigador senior en la Universidad de Tallín (Estonia) (2016-2022), profundicé en el campo de la analítica del aprendizaje, supervisando varias tesis cuyo objetivo es usar estas técnicas para ayudar a diversos actores en una práctica educativa basada en evidencia. Durante esta fase de mi carrera, nuestro equipo recibió el Premio Nacional de Investigación, otorgado por la Academia Estonia de Ciencias (2020).

Actualmente he regresado de nuevo en la UVa como investigador Ramón y Cajal, aplicando todas estas técnicas y tecnologías al campo de la educación doctoral, que sufre importantes problemas de abandono y salud mental (en colaboración con investigadores de disciplinas como psicología o educación).

Durante mi carrera, también he liderado diversas tareas y proyectos nacionales y europeos. También popularizo temas sobre productividad y supervisión doctorales en mi blog “A Happy PhD”.

Mi investigación

Estudio las tecnologías educativas y el aprendizaje mejorado por tecnología, con un énfasis en la aplicación del aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial a la educación (también conocido como la analítica del aprendizaje). Me interesan especialmente las situaciones de aprendizaje complejas o con poca estructura, tales como las actividades colaborativas, creativas, o de generación de conocimiento y reflexión. He trabajado con docentes y alumnos de diversos niveles educativos (desde primaria al doctorado), siempre intentando proponer tecnologías diseñadas teniendo en cuenta a las personas que las usarán, y los complejos juegos de prácticas (a menudo, improvisatorias) que usan para aprender y enseñar.

Mi visión es usar la tecnología (ya sean sensores, o complejos algoritmos de inteligencia artificial) para recoger evidencias y entender mejor cómo las personas aprenden y enseñan. En ese sentido, no sólo es importante lo que podamos aprender nosotros como investigadores, sino también el ofrecer estos datos y técnicas a los propios estudiantes y docentes, para su propia reflexión y aprendizaje. Me interesa particularmente cómo esta visión podría aplicarse a la educación doctoral, que sufre actualmente de graves problemas de abandono y salud mental, para las que no existen todavía intervenciones (ni tecnológicas ni de otro tipo) escalables y personalizadas – ya que cada estudiante y proceso doctoral son, por definición, únicos.