@article{11162/263010,
year = {2023},
url = {https://www.revistacomunicar.com/index.php?contenido=detalles&numero=76&articulo=76-2023-01},
url = {https://hdl.handle.net/11162/263010},
abstract = {El uso de los datos del seguimiento de la mirada en entornos de aprendizaje de Realidad Virtual inmersiva (iVR) está destinado a ser una herramienta fundamental para maximizar los resultados de aprendizaje, dada la naturaleza poco intrusiva del eye-tracking y su integración en las gafas comerciales de Realidad Virtual. Pero, antes de que se pueda generalizar el uso del eye-tracking en entornos de aprendizaje, se deben identificar las tecnologías más adecuadas para el procesamiento de datos. Por ello, se propone el uso de técnicas de aprendizaje automático para este fin, evaluando sus capacidades para clasificar la calidad del entorno de aprendizaje y predecir el rendimiento de aprendizaje del usuario. Se desarrolla una experiencia docente en iVR para aprender el manejo de un puente-grúa. Con esta experiencia se evalúa el rendimiento de 63 estudiantes, tanto en condiciones óptimas de aprendizaje como en condiciones con factores estresores.  El objetivo es servir como línea de base para futuras mejoras en la precisión de los modelos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático más complejas.},
booktitle = {Comunicar : revista científica iberoamericana de comunicación y educación. 2023, v. XXXI, n. 76, tercer trimestre, julio ; p. 9-20},
keywords = {nuevas tecnologías},
keywords = {tecnología de la información},
keywords = {control del rendimiento},
keywords = {autoaprendizaje},
title = {Hacia una metodología de evaluación  del rendimiento del alumno en entornos  de aprendizaje iVR utilizando eye-tracking  y aprendizaje automático},
doi = {10.3916/C76-2023-01},
author = {Serrano Mamolar, Ana and Miguel Alonso, Ines and Checa Cruz, David and Pardo Aguilar, Carlos},
}