Pedro José Muñoz Merino, nacido en Cuenca y estudiante del instituto Alfonso VIII, ha sido nombrado catedrático en Ingeniería Telemática en la Universidad Carlos III de Madrid con 42 años. Su área de investigación son las tecnologías educativas especialmente en inteligencia artificial aplicada a la enseñanza y al análisis de datos educativos.
Su labor está orientada a mejorar el rendimiento educativo mediante técnicas y herramientas que, hasta hace poco tiempo, resultaban de ciencia ficción. «Básicamente, se trata de recoger datos que están en crudo, de bajo nivel, para transformarlos en información inteligente de más alto nivel. Por ejemplo, un alumno accedió tal día a una plataforma, leyó un fichero de este contenido durante un tiempo…. Las aplicaciones registran centenares de estos eventos. Combinando estos datos con otra información adicional mediante ‘machine learning’ u otras técnicas se puede conseguir información de más alto nivel como si un alumno está haciendo trampas o no en una plataforma. Incluso los sentimientos, rasgos de personalidad… También tenemos técnicas para predecir en el futuro si un alumno va a abandonar o qué nota va a tener en base a los datos de esas interacciones: qué videos ha visto y durante cuánto tiempo, qué ejercicios ha hecho, cómo escribe un texto…»
Muñoz Merino destaca que uno de los retos es poder llevar a los centros docentes estas investigaciones. «En investigación se han hecho bastantes avances con experiencias concretas pero para ir a una escala masiva todavía falta tiempo. Hasta ahora han sido experiencias más locales. Se podrían implementar lo que ocurre es que hay una serie de barreras, entre otras, los recursos económicos que requerirían. También habría que formar al profesorado y a los alumnos». Las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial pasan por la ‘customización’ del proceso educativo. «Puede ayudar a la hora de personalizar el aprendizaje, hacer que no sea igual para cada alumno sino que esté adaptado. Puede ayudar también al profesor porque le va a dar ‘superpoderes’ con los que puede ser capaz cómo va su curso, su clase, sus alumnos… para poder dar un feedback adecuado. Podría conocer de manera precisa el nivel de conocimiento de los alumnos en su materia y si aprenden de una forma eficiente. No sólo si sabe sino si tiene habilidades para superar dificultades…Lo que ocurre es que se trabaja con probabilidades, no se puede estar seguro al 100%» señala.
Plazo de aplicación
Estas mismas fuentes apuntan que la aplicación práctica de este tipo de técnicas no es previsible en un plazo inmediato. «La investigación está en un estado ya maduro. Para aplicarlo a gran escala aún falta mucho por hacer. Hay una serie de variables y cuesta saber cuándo pero deberán pasar unos diez años, al menos. Hemos hecho muchas experiencias piloto y en cada una se ven cosas diferentes: se pueden predecir las notas, si va a abandonar un curso o no…»
Pedro José Muñoz fue en su momento premio extraordinario de doctorado en Ingeniería Telemática y obtuvo el premio al mejor proyecto de fin de carrera en Ingeniería Telemática por el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicaciones. Entre sus méritos y participaciones recientes destacar que ha sido «Program chair» del Congreso ECTEL 2022 (uno de los Congresos más relevantes en Tecnologías educativas a nivel internacional). Ha participado en más de 40 proyectos de investigación siendo investigador principal en varios de ellos.También ha sido el coordinador global del proyecto LALA financiado por la Unión Europea para la construcción de capacidades en analítica del aprendizaje para América Latina. Ha publicado más de 150 artículos científicos en revistas, congresos o capítulos de libro. Ha realizado estancias internacionales en Intel (Irlanda), en el Fraunhofer Institute of Technology (Alemania) o la Universidad de Columbia (Estados Unidos).
