Proyecto de Investigación

Autora: Dra. Marianela López

Empujón es un proyecto de investigación aplicada que parte de una premisa central: no podemos ofrecer la misma educación a todos cuando cada persona aprende, procesa la información y responde a los desafíos de manera diferente.

Comprender esas diferencias individuales es uno de los grandes desafíos de la educación. Hasta ahora, construir un perfil detallado de cómo aprende un estudiante ha requerido evaluaciones especializadas, tiempo profesional y procesos difíciles de sostener a gran escala. Nuestro proyecto investiga cómo las ciencias del comportamiento, la neurociencia, la psicolingüística y la inteligencia artificial pueden contribuir a transformar ese proceso y avanzar hacia una educación de precisión.

El desafío adquiere especial relevancia en América Latina, donde la pobreza de aprendizaje afecta a una proporción muy alta de niños y donde la diversidad de trayectorias, contextos y necesidades educativas exige abandonar enfoques uniformes. En ese escenario, personalizar no significa crear una educación distinta para cada estudiante, sino contar con mejores datos para ajustar apoyos, tiempos y estrategias a partir de evidencia sobre su propio proceso de aprendizaje.

La primera dimensión que abordamos es la lectura. La fluidez lectora —la capacidad de leer con precisión, velocidad y naturalidad— es una puerta de entrada a la comprensión y a buena parte de los aprendizajes posteriores. Sin embargo, en muchos contextos su evaluación continúa realizándose mediante procedimientos manuales que permiten observar el resultado de la lectura, pero capturan solo una parte del proceso que ocurre mientras una persona lee.

Nuestra pregunta de investigación es diferente: ¿cuánta información sobre el aprendizaje podemos obtener si, además del resultado, observamos el proceso?

A partir de la cámara y el micrófono de una computadora convencional, Empujón registra diferentes señales producidas durante la lectura. El sistema rastrea cientos de puntos faciales y oculares e integra esta información con variables acústicas, lingüísticas y conductuales. Analizamos velocidad, precisión, prosodia y diferentes tipos de errores —omisiones, sustituciones, adiciones, inversiones y otros patrones— junto con variables psicolingüísticas asociadas a las características de las palabras y al procesamiento lector.

De esta manera, una actividad de pocos minutos deja de producir solamente un puntaje y comienza a convertirse en un mapa del desempeño lector del estudiante.

Este cambio es relevante porque dos estudiantes pueden alcanzar resultados similares y, al mismo tiempo, mostrar patrones de procesamiento muy diferentes. La velocidad por sí sola no permite comprender si un estudiante presenta dificultades de precisión, automatización, procesamiento fonológico, exploración visual o alguna combinación de estas dimensiones.

El objetivo del proyecto es avanzar desde la medición de un resultado hacia la comprensión de los desafíos, ritmos y fortalezas particulares de cada estudiante.

A partir de ese mapa, la plataforma genera entrenamientos adaptativos basados en parámetros científicos de la lectura. Cada nueva interacción produce información adicional que vuelve a alimentar el sistema. Se construye así un ciclo continuo de medir, entrenar, volver a medir y mejorar.

Esta estructura permite observar longitudinalmente la evolución del estudiante y estudiar cómo se modifican diferentes dimensiones de su desempeño a medida que interactúa con intervenciones ajustadas a su perfil.

Los primeros resultados obtenidos después de aproximadamente un mes de entrenamiento muestran cambios relevantes: la precisión lectora aumentó alrededor de 8 puntos, la velocidad mejoró aproximadamente un 18 % y los errores disminuyeron cerca de un 66 %.

Otro indicador permite dimensionar mejor esa evolución. Antes del entrenamiento, aproximadamente el 66 % de los estudiantes evaluados se encontraba por debajo de la media regional esperada de fluidez lectora para su edad. Luego de un mes, ese porcentaje se redujo al 25 %.

Estos resultados son preliminares y forman parte de un proyecto en desarrollo. No representan todavía evidencia causal definitiva. Actualmente se utilizan para profundizar el análisis longitudinal, fortalecer los protocolos de investigación, ampliar las muestras y mejorar la capacidad de caracterizar trayectorias individuales de aprendizaje.

Pero la lectura es solamente el primer componente.

La línea de investigación busca evolucionar hacia un sistema de inteligencia pedagógica capaz de integrar información biométrica, psicolingüística, conductual y socioemocional para construir una representación progresivamente más completa de cómo aprende cada estudiante.

Las siguientes etapas incorporan predictores tempranos del aprendizaje, comprensión lectora, razonamiento lógico-matemático, funciones ejecutivas y nuevas dimensiones vinculadas al procesamiento cognitivo y al aprendizaje.

La hipótesis que orienta este desarrollo es que estas señales no deberían permanecer fragmentadas en evaluaciones independientes. Integradas longitudinalmente, pueden construir lo que denominamos una Historia Pedagógica: un registro dinámico de la trayectoria de aprendizaje de cada estudiante, análogo conceptualmente a una historia clínica, pero orientado al desarrollo educativo.

En lugar de disponer de fotografías aisladas tomadas en distintos momentos de la escolaridad, buscamos construir una historia capaz de registrar fortalezas, desafíos, intervenciones y evolución a lo largo del tiempo.

Sobre esa infraestructura también investigamos el desarrollo de agentes de inteligencia artificial personalizados capaces de interpretar la Historia Pedagógica y contribuir a adecuar contenidos, apoyos e intervenciones a las particularidades de cada estudiante, manteniendo al docente y a los profesionales educativos como responsables de las decisiones.

Esta arquitectura incorpora además un principio central: los datos educativos pertenecen al estudiante.

Por eso la Historia Pedagógica está siendo concebida bajo criterios de trazabilidad, interoperabilidad y protección de datos, con la visión futura de convertirse en un pasaporte pedagógico capaz de acompañar a una persona cuando cambia de institución, nivel educativo, provincia o incluso país.

Desde las ciencias del comportamiento, el proyecto abre una oportunidad especialmente relevante: observar el aprendizaje no como un resultado estático, sino como un proceso dinámico, individual y medible. Esto permite estudiar diferencias entre estudiantes, patrones de evolución y respuestas heterogéneas a distintas experiencias de aprendizaje en contextos educativos reales.

La aspiración de Empujón es contribuir a una transformación más profunda de la tecnología educativa: pasar de plataformas que administran contenidos y resultados a sistemas capaces de comprender cómo aprende cada persona y utilizar esa información para acompañar su trayectoria educativa de manera cada vez más precisa.

Porque una educación verdaderamente personalizada comienza por comprender algo esencial: cómo aprende cada estudiante.

Link del proyecto: www.empujoneducativo.com