Este artículo presenta una versión extendida de Visual Attention Analysis Dashboard (VAAD), un sistema de analíticas del aprendizaje multimodal que integra datos de seguimiento ocular para analizar la atención visual de los estudiantes en entornos de aprendizaje en línea a través de un Dasboard. La nueva versión de VAAD incorpora dos avances principales: (i) un rediseño centrado en el usuario (HumanCentered Design) que mejora la interpretabilidad y usabilidad del Dashboard tanto para instructores como para científicos de datos, y (ii) modelos predictivos basados en la mirada que generalizan mejor a condiciones reales de aprendizaje. Utilizando el dataset IMPROVE, con 120 estudiantes, se desarrollaron y validaron modelos de aprendizaje automático capaces de distinguir entre actividades como ver videos, leer o resolver tareas. Los resultados muestran que las características oculares y pupilares permiten discriminar de manera fiable diferentes comportamientos de aprendizaje, mientras que la nueva interfaz facilita interpretaciones transparentes y pedagógicamente significativas. En conjunto, estas contribuciones refuerzan la relevancia práctica de las analíticas de atención visual y promueven una integración responsable de la IA en la educación.
Ruth Cobos Alvaro Becerra (Wed,) studied this question.