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"AulaLab": el desarrollo de la UTN con IA que analiza cómo aprenden los alumnos

El sistema detecta niveles de atención, comprensión y participación durante cada clase. El decano Federico Olivo Aneiros explicó en Cadena 3 que la herramienta complementa, pero no reemplaza al docente.

09/07/2026 | 14:53Redacción Cadena 3

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  1. Audio. "AulaLab": el desarrollo de la UTN con IA que analiza cómo aprenden los estudiantes

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La Facultad Regional Córdoba de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) desarrolló AulaLab, un entorno experimental que utiliza inteligencia artificial para analizar en tiempo real cómo se desarrolla el aprendizaje dentro de una clase.

El sistema permite registrar niveles de atención, comprensión y participación de los estudiantes, además de evaluar el clima grupal y las distintas dinámicas que se generan en el aula. La información puede ser utilizada posteriormente por docentes, alumnos e instituciones para revisar contenidos y mejorar los procesos de enseñanza.

Federico Olivo Aneiros, decano de la UTN Córdoba, explicó a Cadena 3 que la iniciativa nació a partir de LISA, un software desarrollado como proyecto final por los ahora ingenieros Franco Giordano y Ezequiel Gutiérrez.

"Diseñamos un aula experimental donde queremos probar distintas hipótesis incorporando la inteligencia artificial. Hoy es una herramienta importante, pero vendrán otras. Queremos analizar qué impacto tienen en la enseñanza, tanto para la autoevaluación del docente como para la participación activa de los estudiantes", señaló.

El entorno combina una pizarra inteligente donada por Huawei, cámaras y el software creado por los graduados de la universidad. Mientras el profesor desarrolla la clase, la inteligencia artificial registra distintas señales vinculadas con el comportamiento del grupo y luego genera un informe sobre lo ocurrido.

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"Mientras los estudiantes ven una asignatura o un tema puntual, la inteligencia artificial empieza a detectar el grado de comprensión y concentración", explicó Olivo Aneiros.

Según detalló, el sistema puede identificar momentos específicos en los que disminuye la atención o aparecen indicios de dificultades para comprender un contenido. Esa información queda registrada para que el docente pueda revisar posteriormente cómo evolucionó la clase.

"Puede indicar: 'En el minuto 17 vimos que la concentración bajó' o que no hubo comprensión sobre determinado tema. Entonces hay algo que ocurrió y que se debe repasar o revisar", ejemplificó.

El decano aclaró que una caída en los niveles de atención puede responder a múltiples factores, como la complejidad de un contenido, la extensión de una explicación o la duración de la clase. A partir del reporte, el profesor puede volver sobre un tema y consultar directamente a los estudiantes qué dificultades encontraron.

Además, la herramienta realiza resúmenes, construye un mapa conceptual de la clase y permite que el docente evalúe su propia metodología. Olivo Aneiros indicó que la inteligencia artificial también puede formular observaciones sobre la manera en que se presentó un contenido y sugerir preguntas o enfoques alternativos. "La inteligencia artificial interpela al docente. Uno le puede ir preguntando y el algoritmo se retroalimenta", sostuvo.

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Los estudiantes, por su parte, pueden acceder mediante un código QR a resúmenes de la clase organizados por etapas y realizar consultas al sistema. Entre otras posibilidades, pueden pedir explicaciones adicionales sobre un ejercicio o analizar diferentes formas de resolverlo.

Olivo Aneiros remarcó que AulaLab se encuentra todavía en una etapa experimental y que docentes, graduados y autoridades continúan evaluando sus posibilidades. "Estamos aprendiendo en conjunto. Planteamos hipótesis y vamos aprendiendo a la par", afirmó.

En ese sentido, hizo especial hincapié en que la tecnología no busca sustituir la tarea de los profesores. "Tenemos claro que no hay que endiosar a la inteligencia artificial, sino complementarla. Esto no reemplaza al docente de ninguna manera", aseguró.

Según explicó, la intención es que los profesores tengan una participación todavía más activa junto con los estudiantes y cuenten con nuevas herramientas para autoevaluarse, obtener conclusiones y realizar correcciones con mayor rapidez.

Uno de los próximos desafíos será incorporar LISA directamente como una aplicación dentro de las pizarras inteligentes. La UTN también analiza las posibilidades de ampliar el desarrollo y convertirlo, en el futuro, en una solución tecnológica exportable.

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"Cumple dos condiciones: hacia adentro permite mejorar el modelo de aprendizaje, compartir el conocimiento y democratizarlo; y después, por qué no, puede transformarse en un modelo de negocio para los graduados y permitir la exportación del producto", expresó el decano.

Olivo Aneiros destacó además la articulación entre la universidad pública y el sector privado y sostuvo que el proyecto permite visibilizar el talento que existe dentro de las instituciones académicas. "Cuando aparece la articulación con el sector privado, se identifica el talento y se lo acompaña, se genera un círculo virtuoso", afirmó.

El decano señaló finalmente que AulaLab también podrá utilizarse como una plataforma para producir investigación sobre educación, validar nuevas metodologías y generar conocimiento científico sobre las formas en que aprenden los estudiantes.

"La universidad puede transformar el conocimiento y el talento en herramientas concretas. No somos dueños de la verdad: trabajamos con hipótesis que debemos probar, validar y corregir", concluyó.

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Entrevista de Guillermo López.

Lectura rápida

¿Qué es AulaLab? Es un entorno experimental desarrollado por la UTN que utiliza inteligencia artificial para analizar el aprendizaje en tiempo real dentro de las aulas.

¿Quién explicó la iniciativa? Federico Olivo Aneiros, decano de la UTN Córdoba.

¿Cuándo se desarrolló AulaLab? A partir de un proyecto final de los ingenieros Franco Giordano y Ezequiel Gutiérrez.

¿Dónde se implementa AulaLab? En la Facultad Regional Córdoba de la UTN.

¿Por qué es importante AulaLab? Permite mejorar la enseñanza mediante el análisis de la atención, comprensión y participación de los estudiantes en clase.

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