Análisis del nivel de atención de los alumnos en clase utilizando Neurosky’s Mindwave Mobile

• Autores: Cristóbal Romero Morales, José María Luna Ariza, Alejandro Bogarín Vega, María Luque Rodriguez, Pedro González Espejo
• Localización: Revista de innovación y buenas prácticas docentes, ISSN-e 2531-1336, Vol. 5, Nº. 5, 2018, págs. 57-62
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analisys of students’ attention level in classroom using Neurosky’s Mindwave Mobile
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• Resumen
  • español

    Este artículo describe un software en Android específico para el dispositivo NeuroSky’s MindWave Mobile, con el que poder medir el nivel de atención de los estudiantes de grado en informática durante las sesiones tradicionales de clases teóricas y prácticas. Utilizando este software se podrá monitorizar a un grupo de alumnos que portarán el dispositivo en sus cabezas como si fueran unos típico auriculares de escuchar música. El software específico desarrollado irá recogiendo en tiempo real la información sobre el nivel de atención directamente desde el propio teléfono móvil de alumno. A partir de esta información los profesores pueden analizar y determinar: en que sesiones los alumnos han mostrado más o menos atención, en que momentos de cada clase muestran más o menos atención, que transparencias o contenidos son en las que muestran más o menor atención, que comentarios producen mayor atención o menor atención en clase, que alumnos muestran más atención en teoría o en práctica, etc. y por tanto se podrán determinar multitud de posibles acciones para intentar aumentar el nivel de atención de los alumnos durante sus clases.

  • English

    This paper describes a specific Android software to the NeuroSky’s MindWave Mobile device in order to measure the students’ attention level during the traditional theory and practical classroom sessions. Using this software we can monitor to a group of students carried out the device in their heads as a typical headphones. This software will gather on real time all the information about the attention level directly on the smartphone of each student. Starting from this information, instructors can analyse and determine in which sessions the students has shown more or less attention, in which slides or contents has shown more or less attention, which comments in classroom generate a higher attention, which students show a higher attention in theory or practical sessions, etc. and so, they can determine some possible actions in order to try to increase the attention level in classroom.