El Colegio San Agustín de Valladolid participa en una investigación que busca explorar nuevas formas de detectar la ansiedad matemática en niños mediante el uso de inteligencia artificial y registros de actividad cerebral. El estudio, desarrollado con escolares de entre 8 y 9 años, ha obtenido unos primeros resultados prometedores, aunque los investigadores advierten de que todavía es necesario realizar nuevas pruebas antes de plantear su aplicación en las aulas.

La investigación combina la electroencefalografía (EEG), una técnica que registra las señales eléctricas del cerebro, con sistemas de aprendizaje automático capaces de identificar patrones asociados a las emociones que experimentan los alumnos mientras resuelven ejercicios matemáticos.

En esta primera fase, el modelo desarrollado ha alcanzado un valor de 0,854 sobre 1 en el indicador AUC, una medida utilizada para evaluar su capacidad de distinguir entre los escolares que manifestaron niveles elevados de ansiedad y aquellos que no señalaron haberla experimentado.

No obstante, el equipo científico insiste en que se trata de una primera prueba de concepto y que los resultados deben confirmarse con muestras más amplias e independientes.

Cómo se ha desarrollado el estudio

El proyecto, denominado 'Diseño de herramientas basadas en biomarcadores para la identificación y tratamiento de la ansiedad matemática desde una aproximación inclusiva', está dirigido por José María Marbán Prieto, de la Universidad de Valladolid (UVa), e Inés María Gómez Chacón, de la Universidad Complutense de Madrid.

También participan los grupos de Educación Matemática, Ingeniería Biomédica e InCorpora__ENDASH__Embodied Education de la UVa.

Para desarrollar la investigación, los escolares realizaron diferentes actividades matemáticas mientras los investigadores registraban su actividad cerebral mediante sensores colocados sobre el cuero cabelludo.

Las pruebas incluían operaciones con un tiempo limitado para responder, información inmediata sobre los aciertos y una puntuación acumulada. Una vez finalizada la actividad, cada participante explicó cómo se había sentido durante su realización.

A partir de estas respuestas, los investigadores compararon las señales cerebrales de los niños que habían manifestado mayores niveles de ansiedad con las de aquellos que no habían experimentado esa sensación. Posteriormente, analizaron centenares de características de las señales mediante técnicas de aprendizaje automático para identificar posibles diferencias entre ambos grupos.

La inteligencia artificial identifica patrones en la actividad cerebral

Uno de los principales hallazgos ha sido que la complejidad y la organización temporal de las señales cerebrales ofrecen más información para diferenciar ambos grupos que el análisis aislado de los ritmos cerebrales tradicionales.

Además, el modelo se entrenó sin utilizar previamente los datos del escolar al que debía evaluar, con el objetivo de comprobar si podía identificar estos patrones en alumnos nuevos.

A largo plazo, los investigadores pretenden estudiar si es posible simplificar los registros hasta utilizar uno o unos pocos sensores que permitan estimar posibles respuestas de ansiedad durante la resolución de ejercicios matemáticos.

De confirmarse su viabilidad, esta tecnología podría ayudar a comprender mejor cómo influyen las tareas, las explicaciones del profesorado, las metodologías de enseñanza y las situaciones de evaluación en las emociones de los estudiantes.

Una herramienta de investigación, no un diagnóstico

Pese a los resultados iniciales, los responsables del proyecto subrayan que el sistema no constituye una herramienta diagnóstica ni permite conocer los pensamientos de los escolares.

Por ello, insisten en que la información obtenida a través de la electroencefalografía debe utilizarse como complemento a la escucha del alumnado, la observación del profesorado y otros instrumentos de evaluación educativa.

Actualmente, tampoco existe un dispositivo validado que permita aplicar esta tecnología de manera habitual en las aulas. La participación del Colegio San Agustín de Valladolid ha permitido desarrollar la investigación en un entorno educativo real y acercar los avances científicos a las necesidades del alumnado.

El proyecto, identificado con la referencia PID2022-138325OB-I00, forma parte de la convocatoria de Proyectos de Generación de Conocimiento de 2022 y cuenta con financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, la Agencia Estatal de Investigación y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea.