Ponencia Beni Gómez-Zúñiga UOC - Congreso Internacional EXPOELEARNING 2018 - Viernes 2 marzo 2018, Feria de Madrid.

1. @AEFOL #EXPOELEARNING
Botter, un robot
personal para
acompañar al
estudiante de la
UOC
Feria de Madrid, 1 y 2 de marzo 2018
Dra. Beni Gómez-Zúñiga
Profesora e investigadora de Psicología
y Ciencias de la Educación (UOC)
Baptista Borrell
Director Seidor Learning Services

2. @AEFOL #EXPOELEARNING

3. @AEFOL #EXPOELEARNING
1.
Universidad
online desde
1995
http://www.uoc.edu/portal/es/universitat/index.html

4. @AEFOL #EXPOELEARNING
Nuestro
modelo
educativo
https://www.youtube.com/watch?v=zi2jz4Mf0Eg

5. @AEFOL #EXPOELEARNING
Aspectos
académicos y
competenciales
Mecanismos para AYUDAR
al estudiante
Aspectos
emocionales y
motivacionales

6. @AEFOL #EXPOELEARNING
2.
Nuevo reto

7. @AEFOL #EXPOELEARNING
¿Cómo
conseguir
que nuestro
ESTUDIANTE
entre a
CAMPUS?

8. @AEFOL #EXPOELEARNING

9. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
La idea es que pueda ayudar a los
conductores como si fuera un
pequeño copiloto, desde dar un
gritito cuando se produce un
frenazo brusco o una curva
exagerada, a ofrecer conversación si
el piloto tiene sueño.

10. @AEFOL #EXPOELEARNING
BOTTER:
UN ROBOT
PERSONAL

11. @AEFOL #EXPOELEARNING
3.
Fundamentación
teórica

12. @AEFOL #EXPOELEARNING
TEORÍAS PSICOLÓGICAS
Habit Theory
Self-Determination Theory
Gamification and Persuasive Design

13. “
@AEFOL #EXPOELEARNING

14. “
@AEFOL #EXPOELEARNING

15. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
Andrews, B.R. (1903). Habit. The
American Journal of Psychology,
14, 121-149.

16. “
@AEFOL #EXPOELEARNING

17. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
Ryan, R.M. & Deci, E.L. (2000). Self-
Determination Theory and the
Facilitation of Intrinsic Motivation,
Social Development, and Well-Being.
American Psychologist, 55, 68-78.

18. “
@AEFOL #EXPOELEARNING

19. “
@AEFOL #EXPOELEARNING
Oinas-Kukkonen, H. & Harjumaa, M.
(2009). Persuasive Systems Design: Key
Issues, Process Model, and System
Features. Communications of the
Association for Information Systems,
24, 485-501.

20. @AEFOL #EXPOELEARNING
Y ABRIMOS
CÁSTING!

21. @AEFOL #EXPOELEARNING
OBJETIVOS PARA BOTTER:
qué debe hacer
Dinamizar el proceso formativo
Acompañamiento más allá de los
límites virtuales del campus
Fomento de la personalización del
acompañamiento
Mejora de la experiencia de uso
Reducción del abandono

22. @AEFOL #EXPOELEARNING
DECÁLOGO PARA BOTTER:
cómo debe hacerlo
Llamar la atención y mantenerla
Proponer tiny metas
Ofrecer recompensas; gamificación
Poder expresar: movimientos, facial
Construir confianza
Transmitir satisfacción, consecución de
logro

23. @AEFOL #EXPOELEARNING
TEMAS PENDIENTES
¿Cómo hacer robots que se adecúen
perfectamente a diferentes competencias y a
diferentes aprendices?
¿Cómo mantener en el tiempo la capacidad
motivadora y de acompañamiento del robot?
¿Les gustará a los estudiantes?

24. @AEFOL #EXPOELEARNING
GRACIAS!
Xavier Aracil
Manuel Armayones
Santi Caballé
Jordi Conesa
Beni Gómez-Zúñiga
Eulàlia Hernández
Modesta Pousada
Francesc Santanach

25. @AEFOL #EXPOELEARNING
¿CÁSTING?.
UN RETO NADA FÁCIL.

26. @AEFOL #EXPOELEARNING
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
emocional conectividad
usabilidad
accesibilidad
personalización
autonomía
coste

27. @AEFOL #EXPOELEARNING

28. @AEFOL #EXPOELEARNING

29. @AEFOL #EXPOELEARNING

30. @AEFOL #EXPOELEARNING
LEGO
Mindstorms
EV3
COZMO
MBOT2.4G
AYSOY1
ZENBO
OTTO
ZOWI
€ € €
emocional
accesibilidad
conectividad
usabilidad
personalización
autonomía
coste

31. @AEFOL #EXPOELEARNING

32. @AEFOL #EXPOELEARNING

33. @AEFOL #EXPOELEARNING
Estrategia indicadores
Prioritario Indicadores escogidos Expresión Observaciones Técnica comportamental (gamificación)Acción Botter
✔︎
Número de horas desde la última
conexión de tiempo
Si se detecta una conducta obsesiva tratar de contrarrestar
con pausas y actividades alternativas. Si no se ha entrado
hace tiempo y todavía no se da la asignatura por perdida
(comprobar vía análisis de RAC) habría que llevar a cabo
acciones para recuperar el estudiante.
Graduar el nombre de conexiones con tal de evitar
conexiones obsesivas. Ayuda a la regulación Self-regulation
Pasadas X
conexiones / Y tiempo
emitir una señal tipo
humorístico
✔︎
Se ha respondido a un mensaje hecho
por el estudiante Mensaje sonoro sin emoción
Mensajes en el panel del estudiante o de respuesta a un
mensaje enviado por él. Esto interesa para que al final del
día, cuando se actualicen los datos, y si el estudiante no
lo ha visto, que le avise. Feedback and monitoring
Mensaje sonoro sin
emoción
✔︎
Posición del estudiante respecto a la
media de la asignatura
La expresión debería variar en función de la posición del
estudiante. Si está por encima de la mediana habría
felicitarle, de lo contrario hacer refuerzo positivo.
Estàs en el 10% que ha sacado una A, o bien estás en el
25% de estudiantes que no han entregado Comparison of outcomesPor mensaje de voz
Datos de la autogestión del estudiante Solo permitir que el Robot actúe dentro de una franja predefinida y personalizada
Necesario cuando trabaja el estudiante y cuándo no; si el
estudiante está en casa. El robot se encenderá
automáticamente en función del horario del estudiante,
que le preguntaremos previamente. Eso aumentará la
sensación del estudiante de compromiso de estudio Goals and planning
El robot puede estar
"conectado a campus
y que se active
cuando el estudiante
haga "logins". El
estudiante puede
programar si quiere el
robot encendido o sólo
unas horas
Número de horas sin entrar en el
campus Se puede vincular la agenda al estudiante Aviso vinculado en la aplicación RAC Reward and threat
En caso de no
acceder, mensaje
recordatorio. En caso
de acceso regular
mensaje reforzador y
música

34. @AEFOL #EXPOELEARNING
ARQUITECTURA

35. @AEFOL #EXPOELEARNING
Veámoslo!
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