RedacciónT21 
Los padres quieren lo mejor para la educación de sus hijos y con frecuencia se quejan de la masificación de las clases y de la falta de una atención más individualizada. Pensando en ello, y en el tiempo que pasan solos o sin supervisión en casa, el Grupo de Robots Personales del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, ha desarrollado un robot de asistencia social que puede ofrecer una enseñanza personalizada tanto dentro como fuera del aula.
Se trata de Tega, un compañero de juegos y estudio peludo y de colores brillantes que, a diferencia de modelos de asistencia educativa anteriores, es capaz de interpretar la respuesta emocional del niño con el que trabaja y crear en función de ello una estrategia de motivación personalizada a largo plazo.
Así, durante la fase de prueba en un aula de preescolar, los investigadores demostraron que el sistema aprendió y fue mejorando en respuesta a las características únicas de los estudiantes con los que trabajó. De esta forma aumentó además la actitud positiva de los pequeños hacia el robot, frente a aquellos modelos no personalizados.
Tega es el último de una línea de robots basados en teléfonos inteligentes, un ambicioso proyecto a cinco años del MIT, desarrollado con el apoyo económico de la Fundación Nacional de Ciencia (NSF). Al igual que sus predecesores, utiliza un dispositivo Android para procesar el movimiento, la percepción y el pensamiento, y poder responder así de forma adecuada al comportamiento de los niños.
La novedad es que incorpora un segundo teléfono con un software personalizado desarrollado por Affectiva –filial del MIT dedicada a la creación de tecnología puntera- para interpretar el contenido emocional de las expresiones faciales, un método conocido como computación afectiva.
Aula piloto
Según explica la NSF en un comunicado, los investigadores pusieron a prueba el sistema con 38 alumnos de tres a cinco años en una escuela del área de Boston el año pasado. Cada estudiante trabajó individualmente con Tega 15 minutos por sesión durante ocho semanas. En ese tiempo aprendieron vocabulario español a través de un juego de aprendizaje a medida en una tableta.
El robot no actuó como maestro, sino como un compañero más, animándoles, dando consejos e incluso compartiendo con ellos momentos de risas y aburrimiento. Eso le sirvió para recopilar su respuesta emocional, asimilando como mostrar entusiasmo o aburrimiento. Sin embargo fue más allá, realizando además un seguimiento del impacto de esas señales en cada pequeño.
Con el tiempo aprendió que las señales influían en el grado de compromiso, felicidad y éxito en el aprendizaje del estudiante. A medida que las sesiones continuaron la personalización fue en aumento, pasando de reflejar simplemente el estado de ánimo a individualizar las respuestas, de forma que consiguiera optimizar la experiencia y los logros de cada niño.
Además del seguimiento de la personalización de los efectos a largo plazo, también estudiaron los cambios inmediatos ante una respuesta de Tega a preguntas de los propios niños. De esta forma constataron que reacciones como un bostezo o una cara triste tienen el efecto de reducir el compromiso o la felicidad del estudiante -algo que se sospechaba, pero que nunca se había estudiado.
«Sabemos que el aprendizaje de los compañeros es una manera importante de que los niños no sólo adquieran habilidades y conocimientos, sino también actitudes y modelos de aprendizaje» explica Cynthia Breazeal, directora del Grupo de Robots Personales. Comprobar cómo los niños interactúan con el robot de igual a igual, abre las puertas al desarrollo de tecnologías de aprendizaje de nueva generación que no sólo se ocuparán de los aspectos cognitivos, como el aprendizaje de vocabulario, sino también de los sociales y afectivos.
Fase de pruebas
El experimento sirvió como prueba de concepto para la idea de robots de asistencia educativa personalizados y también para la viabilidad de su utilización en un aula real. El sistema, casi completamente inalámbrico y fácil de configurar, apenas registró interrupciones y fue bien acogido tanto por los niños como por los profesores. «Fue sorprendente ver cómo, después de un tiempo, los estudiantes comenzaron a tocarlo y abrazarlo prácticamente sin ninguna intervención ni estímulo», cuenta el investigador Goren Gordon, parte del equipo.
Aunque la duración del experimento fue amplia, el estudio mostró que el proceso de personalización continuó progresando incluso después de las ocho semanas, lo que sugiere que más tiempo permitiría alcanzar una interacción óptima.
Los investigadores planean mejorar y probar el sistema en una variedad de entornos, incluyendo a niños con problemas de aprendizaje, para los que la interacción y la asistencia individualizada son particularmente críticas y difíciles de conseguir.
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