I ricercatori della Technical University of Munich e della University of Cologne stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per fornire supporto matematico personalizzato agli studenti analizzando i movimenti oculari. Scopri il potenziale impatto di questa innovazione sull'istruzione.
Un nuovo sistema di apprendimento basato sull'intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori dell'Università Tecnica di Monaco (TUM) e dell'Università di Colonia è destinato a rivoluzionare l'insegnamento della matematica offrendo un supporto personalizzato agli studenti.
Il sistema innovativo, descritto in uno studio pubblicato nella rivista Educational Studies in Mathematics, identifica i punti di forza e di debolezza degli studenti in matematica tramite una webcam che traccia i loro movimenti oculari. Ciò consente la generazione di suggerimenti e esercizi personalizzati per la risoluzione dei problemi, migliorando significativamente la capacità dell'insegnante di offrire un supporto personalizzato.
"Il sistema di intelligenza artificiale classifica i modelli", ha affermato in un comunicato stampa Achim Lilienthal, professore di robotica alla TUM.
Utilizzando una webcam standard, il sistema cattura i pattern dei movimenti oculari che rivelano quali aree dello schermo catturano più frequentemente l'attenzione dello studente. Questi pattern visivi vengono poi convertiti in mappe di calore, con aree rosse che indicano una messa a fuoco frequente e aree verdi che indicano brevi occhiate. Analizzando queste mappe di calore, il software personalizza i contenuti di apprendimento per ogni studente.
Maike Schindler, professoressa di matematica nei contesti educativi inclusivi e speciali presso l'Università di Colonia, ha sottolineato la novità e l'importanza della tecnologia.
"Monitorare i movimenti oculari in un unico sistema utilizzando una webcam, riconoscere le strategie di apprendimento tramite schemi e offrire supporto individuale e, infine, creare report di supporto automatizzati per gli insegnanti è una novità assoluta", ha aggiunto Schindler.
La sua collaborazione decennale con Lilienthal è stata fondamentale per rendere concreta questa tecnologia.
Finanziato dal Ministero federale tedesco dell'istruzione e della ricerca (BMBF), il progetto di ricerca KI-ALF ha recentemente completato lo sviluppo di questo strumento innovativo. Il progetto è rivolto agli studenti che hanno notevoli difficoltà nell'apprendimento della matematica, sebbene il potenziale di personalizzazione si estenda anche agli studenti più meritevoli.
Il sistema funziona presentando ai bambini una varietà di compiti matematici, come contare i punti in configurazioni progressivamente impegnative. I dati di eye tracking rivelano quali studenti si adattano rapidamente a queste sfide e quali richiedono ulteriore supporto.
"I compiti che prevedono l'uso di materiali didattici digitali presentati visivamente sono particolarmente adatti a questo approccio", ha aggiunto Schindler.
Lilienthal, sfruttando la sua esperienza nella ricerca sulla robotica, ha superato la barriera dei costi associata alla tecnologia di eye tracking di fascia alta. Incorporando l'IA per adattarsi alla precisione inferiore delle webcam standard, i ricercatori hanno sviluppato uno strumento conveniente ma efficace per le scuole.
"Oggi non fa alcuna differenza per la nostra applicazione se lavoriamo con le nostre webcam o con eye tracker di fascia alta", ha aggiunto.
La Wulfen Comprehensive School di Dorsten, nella Renania Settentrionale-Vestfalia, è la prima istituzione ad adottare questo sistema di apprendimento basato sull'intelligenza artificiale. Una percentuale significativa di studenti della Wulfen era stata identificata con difficoltà aritmetiche. Ora, il sistema basato sull'intelligenza artificiale consente alla scuola di supportare molti più studenti contemporaneamente rispetto ai metodi tradizionali, che spesso limitano l'attenzione personalizzata a sessioni individuali con gli insegnanti.
Questa svolta è particolarmente rilevante in un'epoca in cui le risorse educative, compresi gli insegnanti qualificati, scarseggiano.
Schindler ha elogiato il potenziale del sistema in questi tempi difficili.
"Soprattutto in tempi di scarse risorse e carenza di insegnanti, il nostro sistema per promuovere le competenze matematiche di base è semplicemente un eccellente supporto per le scuole", ha concluso.