Aplicación de la IA para la medición del nivel de atención en estudiantes universitarios

Abstract

Objetivo: Evaluar el efecto de un sistema de monitoreo atencional asistido por inteligencia artificial en la percepción de dinamismo de la clase y en la autoevaluación de la atención de estudiantes universitarios. Métodos: Se aplicó un diseño cuasiexperimental con 160 estudiantes distribuidos en un grupo experimental, que recibió clases con monitoreo atencional y retroalimentación en tiempo real al docente, y un grupo control, que recibió clases tradicionales. La percepción de la atención y el dinamismo se evaluó antes y después de la intervención mediante el cuestionario AIDA. Resultados: El grupo experimental mostró incrementos significativos en la percepción de dinamismo de la clase y en la autorregulación atencional en comparación con el grupo control (p < 0.05), evidenciando una mejora en el involucramiento durante la sesión. Conclusión: La retroalimentación inmediata asistida por inteligencia artificial se asoció con una mejora en la atención y la participación estudiantil, destacando el potencial de este tipo de herramientas como apoyo para fortalecer la dinámica de enseñanza en entornos educativos presenciales.