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INTRODUCCIÓN
En el último tiempo, la educación y la tecnología avanzan de forma dispar (Escueta et al., 2020): la educación se lleva a cabo mayormente de forma tradicional, mientras existen avances notables en tecnología y comunicación. El surgimiento de la educación a distancia ha sido habilitado por una serie de desarrollos tecnológicos que facilitan la realización de clases en línea de forma telemática y segura (Versteijlen et al., 2017). La implementación de clases en línea es cada vez más frecuente y de fácil acceso para los estudiantes: tanto los requerimientos de software y hardware para videoconferencia y aplicaciones de oficina son hoy en día un estándar en los sistemas de computación, ya sean de escritorio o móviles, así como también una conexión a internet estable, los cuales aseguran una experiencia de enseñanza-aprendizaje eventualmente adecuada.
La educación a distancia también puede afectar la relación entre el estudiante y su institución al no desarrollar un sentido de pertenencia que favorezca su proceso de enseñanza-aprendizaje (Dumford y Miller, 2018). Esto mismo se aplica a la relación entre estudiantes y docentes; ante la ausencia de instancias presenciales de interacción, el estudiante ya no recurre a sus profesores con la confianza y cercanía que lo hacía antes (Akram y Kumer, 2017). Por otro lado, las técnicas pedagógicas que habitualmente los docentes aplican en entornos presenciales de aprendizaje, no necesariamente funcionan en entornos virtuales, ya que, en esta modalidad, los estudiantes son actores mucho más pasivos (Abutabenjeh y Jaradat, 2018). Las limitaciones de movilidad y desplazamiento producto de la pandemia del Covid-19 han perjudicado el desarrollo socioafectivo de los estudiantes en todos los niveles de educación en el mundo, desde la educación primaria y secundaria (Sintema, 2020; Son et al., 2020) hasta la educación superior (Odriozola-González et al., 2020; Marelli et al., 2021), acentuando las dificultades en el desarrollo del proceso de enseñanza-aprendizaje.
La hipótesis de este proyecto es que la utilización de aplicaciones software para asistir virtualmente (asistentes virtuales), favorecen los procesos socioafectivos en ambientes virtuales de aprendizaje. Para la validación de esta hipótesis, el objetivo de este trabajo es presentar el desarrollo y aplicación de UBOT, un asistente virtual socioafectivo para ambientes virtuales de aprendizaje, para que los estudiantes puedan informarse y desarrollar un sentido de pertinencia con su institución educativa, a pesar de no disponer de instancias presenciales de relación e interacción con sus pares o autoridades universitarias. El flujo comunicacional del asistente virtual UBOT considera una personalidad del asistente para brindar una experiencia de comunicación que promuevan el desarrollo socioafectivo de los estudiantes. Gracias a UBOT, la institución reforzará su seriedad y calidad actual para con la interacción con estudiantes, mediante un canal adicional de información adaptado a esta nueva realidad.
En el desarrollo de UBOT, es necesario identificar la información necesaria para su base de conocimiento para luego realizar su levantamiento. Entonces, construir el flujo comunicacional entre usuarios y el entorno virtual, para así proceder con la realización de un análisis del comportamiento del asistente virtual durante la interacción con usuarios. La Figura 1 muestra la interfaz emergente (del inglés pop-up) de UBOT para su interacción con usuarios.
La disponibilidad de atención a los estudiantes en las instituciones educacionales es la mayor prioridad en cuanto a servicio para los alumnos (Homg et al., 2017; Sun y Hsieh, 2018). Por ello, se busca cuidar este aspecto lo máximo posible, pero ¿qué pasa al momento en que por motivos de fuerza mayor la institución no puede atender a tiempo las consultas de sus alumnos? En estos casos, una aplicación de asistente virtual es de gran ayuda, ya que puede cumplir ese rol en tiempo real, además de poder realizar eventualmente otras funciones adicionales para las cuales este programado (Page y Gehlbach, 2017).
Asistente Virtual
Un agente o asistente virtual es un conjunto de programas informáticos, los cuales son capaces de interactuar con los usuarios de un sitio o servicio en su propio lenguaje (Campagna et al., 2017). En el caso de esta propuesta el agente virtual está orientado a la atención de estudiantes relacionada a aspectos administrativos y de carácter general de la universidad. Usualmente, la implementación de un agente virtual se realizará en modalidad de chatbot (Villegas-Ch et al, 2020). Los chatbots (aplicaciones informáticas conversacionales) son programas que pueden integrar inteligencia artificial y son capaces de simular una conversación humana natural (Colace et al., 2020). La finalidad de un asistente virtual es responder preguntas a los estudiantes utilizando principalmente dos herramientas: (1) búsqueda mediante palabras claves, las que son analizadas mediante algoritmos de reconocimiento de patrones y (2) el aprendizaje de máquina para el entrenamiento del bot. Cabe destacar que la mayoría de estos servicios son capaces de aprender para mejorar su funcionamiento (Wei et al., 2018).
Tal como remarca el trabajo de Shukla y Verma (2019), en contextos educativos, los chatbots mejoran la comunicación, aumentan la productividad y minimizan la ambigüedad de las interacciones. Por lo tanto, permiten facilitar el desarrollo de conversaciones en línea enfocadas y orientadas a resultados, lo que constituye precisamente una necesidad que debe ser resuelta por las instituciones de educación modernas en la actualidad. Según (Collace et al., 2020), la intencionalidad de los chatbots en educación se refiere principalmente a 2 aspectos: 1. Las intenciones educativas los que buscan favorecer la enseñanza y el aprendizaje de los estudiantes por medio de tutorías o por medio de programas de ejercitación y práctica de destrezas; 2. Las intenciones no educativas orientados a tareas docentes, administrativas y de apoyo. En dicho contexto, el asistente virtual UBOT tendrá una intencionalidad no educativa ya que no está orientado hacia el fortalecimiento del proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes.
Componente Socioafectiva
El flujo comunicacional de un chatbot debe tener una componente socioafectiva. La socioafectividad es el conjunto de habilidades humanas para enfrentar situaciones educativas y sociales, que resultan de la unión de aprendizaje, afecto y socialización (Järvelä et al., 2020), es decir, la socioafectividad está enfocada en potenciar competencias personales y sociales de las personas. Si se desarrolla la socioafectividad en el estudiante, se potenciará el aprendizaje (Sgrô et al., 2020), que es de suma importancia para su integración en un entorno virtual de aprendizaje. Tal y como destaca Järvelä et al. (2020), las habilidades socioafectivas son herramientas que tienen relación en todo ámbito de la vida de las personas, es por esto que, si no se brinda la atención necesaria el estudiante no tendría un desarrollo óptimo.
Los objetivos que persigue la socio-afectividad son diversos, y buscan que la persona pueda aprender y retroalimentarse, tales como (Sgrô et al., 2020): 1. Busca aprender a gestionar las emociones; 2. Desarrollar el autoconocimiento; 3. Desarrollar la autoestima; 4. Relacionarse con otros; 5. Empatizar las necesidades del otro; 6. Resolver conflictos de manera óptima. Estos aspectos deben considerarse durante la implementación del flujo comunicacional del asistente virtual. La escuela es el primer ambiente social donde los estudiantes experimentan con la sociedad, por la interacción con personas que no son parte de su familia, es decir, completos desconocidos (Odriozola-González et al., 2020). Es de vital importancia el desarrollo de las habilidades socioafectivas en estos ambientes de aprendizaje, ya que, si alguien no posee estas habilidades, sus interacciones se volverían incómodas o mantener un contacto social normal será muy costoso.
METODOLOGIA
La metodología de investigación de UBOT se basa en un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental transeccional, esto es, UBOT consistirá en un desarrollo secuencial riguroso y por etapas, con iteraciones entre distintas etapas si fuera necesario. Esto responde, sobre todo, al hecho de usar un enfoque cuantitativo que permita una recolección de datos para probar la hipótesis con base en el análisis, para así establecer patrones de comportamiento además de probar y validar teorías (Abutabenjeh y Jaradat, 2018). Este desarrollo secuencial requiere de un diseño no experimental transeccional; es decir, un diseño para la recolección de información en un único momento para la descripción de variables, analizar su comportamiento y establecer relaciones entre los datos obtenidos. Un ejemplo de esto es conocer la cantidad de estudiantes satisfechos respecto a su interacción con el asistente respecto al total de estudiantes que han interactuado con el (Martelo et al., 2018). Esta metodología, por la recopilación de información que nutre la base de conocimientos del asistente virtual, permite comprobar la teoría mediante estudios y pruebas en un momento determinado del tiempo y buscar dar respuesta a consultas generales y otras en un contexto de situación de contingencia por pandemia.
La metodología de desarrollo de este proyecto se basa en prototipos evolutivos (o desarrollo evolutivo). Esta metodología considera la implementación de un MVP (Producto Mínimo Viable por sus siglas en inglés) que se expone a usuarios para evaluar su interacción y experiencia de uso, para así desarrollar modificaciones/ mejoras en el software hasta tener un sistema adecuado a los requerimientos de los usuarios (Sommerville, 2019). Tal como se aprecia en la Figura 2, esta metodología considera diferentes etapas de desarrollo, y en cada una de ellas, se obtiene un prototipo evolutivo entregable. Este método resulta adecuado para el desarrollo del asistente virtual UBOT debido a que permite comprender paulatinamente cada una de las necesidades de información que tienen los usuarios para el desarrollo evolutivo y mejorado del asistente virtual. Dicho desarrollo evolutivo demanda un adecuado control de versiones.
IMPLEMENTACIÓN DE UBOT
La implementación de BIOT se dividió en 4 etapas: (1) implementación de la componente web, (2) construcción del flujo comunicacional, (3) recopilación de información y (4) integración al aula virtual.
Implementación de la Componente Web y del Flujo de Datos
En esta etapa, se utilizó la herramienta de creación de agentes conversacionales Dialogflow de Google debido a su facilidad de programación e implementación intuitiva. Mediante Dialogflow se desarrolla una componente web integrable a cualquier sitio web (Shukla y Verma, 2018). Según De Barcelos et al. (2020), las características esenciales para el desarrollo de un asistente virtual son: i. El asistente debe dar respuesta a toda interacción; ii. La comunicación debe ser de forma reactiva; iii. La comunicación debe considerar una personalidad del asistente que cuide aspectos socioafectivos. La Figura 3 ilustra diagrama de casos de uso de un estudiante con el asistente en un ambiente virtual. La Figura 4 presenta la interfaz de usuario UBOT para la asistencia de usuarios en línea en la página web actual de la plataforma virtual de aprendizaje de la Universidad Bernardo O’Higgins.
Recopilación de Información e Integración al Aula Virtual
Para nutrir la base de conocimientos del asistente virtual, se utilizó información de áreas de la universidad: i. DDB: Dirección de Bibliotecas; ii. DAA: Dirección de Administración Académica; iii. DVU: Dirección de la Vida Universitaria; iv. DFI: Dirección de Formación Integral; v. OAIA: Oficina de Atención Integral al Alumno. Éstas áreas entregaron información referente a su ámbito de acción y conocimiento de la operación de la universidad. La integración a la plataforma de aula virtual, se realizó mediante la ingesta de una componente web en la vista privada del estudiante. Este componente web está escrito en Javascript y se necesita solo una línea de html para poder incorporarlo a la plataforma de aula virtual desarrollada en Moodle (Ramírez, 2017).
Interfaz Gráfica de Usuario
La interfaz del asistente virtual se visualiza en 2 formas, la primera es en forma de un pop-up (ventana emergente) para su uso según la conveniencia de los estudiantes. Y al momento de hacer clic en el texto de bienvenida, este se amplía y muestra el cuadro donde se puede interactuar con el asistente mediante preguntas y respuestas.
Enfoque de Pruebas
El asistente virtual fue sometido a pruebas para comprobar su comportamiento, concentrándose en la capacidad de responder a diferentes tipos de interacción, incluyendo errores tipográficos y preguntas aleatorias. Existe un tipo de prueba especialmente diseñado para este tipo de implementaciones, conocida como prueba de confusión, la cual consiste en verificar si el asistente virtual es capaz de dar la respuesta adecuada cuando el texto está mal escrito o cuando se pregunte algo sin sentido. La Tabla 1 presenta algunas pruebas realizadas. Como se aprecia, el asistente es capaz de dar respuesta a la consulta del usuario incluso si la pregunta contiene algunos errores ortográficos. En caso contrario, debe derivar al usuario al correo de atención a alumnos. Sin embargo, se debe continuar con el entrenamiento del asistente virtual para dar respuesta a cada interacción realizada por los usuarios.
Una de las tareas de UBOT, para llevar a cabo una adecuada interacción con el usuario, es realizar análisis de sentimientos desde el inicio de la interacción y/o comunicación con el usuario; es decir, una de las principales funcionalidades de UBOT es, según (Hassan et al., 2014), realizar un estudio computacional de las opiniones, actitudes, emociones y expresiones de los usuarios para con el uso de la plataforma UBO. Hassan et al. (2014) también resaltan que el análisis de sentimientos puede ser considerado un proceso de clasificación, tal y como ilustra la Figura 5. Como se aprecia, en la comunicación con el usuario, UBOT procesa y analiza cada escrito para identificar patrones y respuestas adecuadas en el dialogo con el usuario.
El análisis de sentimientos consiste en la aplicación del procesamiento del lenguaje natural para identificar determinados aspectos dentro de un texto (Sánchez-Núñez et al., 2020; Yang et al., 2020) con el objetivo de analizar las opiniones, comentarios o sentimientos que las personas expresan hacia otra persona, lugar o cosa. Esta técnica los evalúa y clasifica según corresponda en 3 tipos: negativo, positivo o neutro. Para después permitir obtener conclusiones del texto analizado. Así, para evaluar las interacciones, se realiza un análisis de sentimientos común para clasificar las interacciones en negativa (-0), neutral (0) o positiva (0+).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de sentimientos se aplica a las interacciones realizadas por los usuarios que accedieron al asistente mediante el aula virtual de la Universidad Bernardo O’Higgins entre el 22 de marzo y el 28 de abril del año 2021. Se analizó un total de 994 interacciones, las que corresponden al total de interacciones realizadas durante el periodo y cuyos resultados, se resumen en la Figura 6. El análisis de sentimientos se realizó mediante el uso de Transformers (Sun et al., 2020) y un modo pre-entrenado para obtener el sentimiento más próximo a la expresión escrita. Este algoritmo se implementó en el lenguaje de programación Python mediante un modelo pre-entrenado de la librería NLTK (Natural Language Toolkit). La Tabla 1 muestra un listado de pruebas de confusión para resumir eventuales interacciones de usuario con UBOT.
La Figura 6 muestra cómo la mayoría de las interacciones tienden a ser de carácter neutro, con una pequeña inclinación a ser negativas, esto se debe a que se consideraron todas las interacciones realizadas al asistente (no solo las de carácter administrativo para las cuales fue diseñado), sino que, desde consultas y dudas, hasta reclamos por alguna clase. Estos resultados permiten colocar especial énfasis en aquellas áreas en las cuales los estudiantes se encuentran insatisfechos respecto a la respuesta entregada por el asistente y mejorar estos aspectos de la comunicación y del servicio entregado por la universidad.
Existen exitosas experiencias de aplicaciones chatbots con asistentes virtuales. Por ejemplo, el trabajo de Abd-Alrazaq et al. (2020) presenta experiencias destinadas a evaluar la eficacia y seguridad del uso de chatbots para mejorar la salud mental según el resumen y la combinación de resultados de estudios anteriores. Así mismo, Nasharuddin et al. (2021) presenta el diseño de una aplicación para fomentar el uso de tecnología chatbot para apoyar el aprendizaje de inteligencia artificial exitoso en Malasia. En un contexto similar, Sakinah et al. (2020) describe una aplicación chatbot para orientar y guiar estudiantes con su futuro educacional en Marruecos. Mientras el trabajo de Colace et al. (2018) muestra exitosas experiencias de uso de chatbot como apoyo a un sistema de educación en línea. En resumen, el uso de asistentes virtuales permite apoyar el desarrollo de competencias en los estudiantes, más aún en tiempos cuando la educación presencial no es 100% efectiva, como en tiempos de pandemia.
CONCLUSIONES
De los resultados mostrados, se concluye que los asistentes virtuales pueden ser muy útiles para agilizar la respuesta a preguntas frecuentes de sus usuarios, como un puente de acceso a la información y resolver directamente consultas específicas. Este estudio presentó el alto valor de analizar interacciones de usuarios con aplicaciones chatbot, porque sus resultados permiten mejorar el flujo comunicacional para con sus usuarios e identificar áreas y unidades de la institución que requieren mayor atención y mejoras en la información disponible para sus usuarios. Así, los resultados de UBOT son prometedores para resaltar la real utilidad de un asistente virtual en entornos de aprendizaje en línea ya que permiten responder preguntas como las siguientes ¿Qué áreas de la información institucional están débiles?, ¿Cuáles son las consultas más comunes realizadas por los estudiantes?, ¿Qué se puede mejorar para ofrecer un mejor servicio educacional en el futuro?, entre otras. A su vez UBOT puede ser de gran ayuda para los estudiantes, ya que proporciona información institucional confiable, fortaleciendo su percepción de calidad de servicio y su sentido de pertinencia.
