Mejor aprendizaje con objetos que cambian de forma
¿Alguna vez has visto una elegante silla ergonómica que parece moldearse mágicamente al cuerpo de una persona? Dichos productos hicieron que los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) pensaran en otros objetos cotidianos que podrían cambiar de forma para ayudar a sus usuarios, no solo para hacer las cosas, sino para mejorar sus habilidades en áreas particulares.
Se les ocurrió una idea: un aro de baloncesto que te ayuda a entrenar de manera más efectiva al encogerse y elevarse a medida que realizas tiros de manera más consistente.
La idea es que un principiante podría comenzar usando la canasta a una altura más baja y con un diámetro de aro más ancho. A medida que proceden a hacer cestas de manera más consistente, el aro se contrae y se eleva automáticamente hasta que alcanza el tamaño reglamentario.
Dirigidos por la profesora del MIT Stefanie Mueller, los investigadores dicen que este tipo de herramientas de adaptación podrían ayudar a las personas que no pueden pagar entrenadores o entrenadores personales a aprender diferentes habilidades o entrenar para los deportes. Esperan que la idea sea particularmente oportuna durante la pandemia, con la repentina cancelación de tantas clases de gimnasia en persona.
Mueller y sus colegas ya han comenzado a desarrollar varios otros prototipos de herramientas, incluida una bicicleta con ruedas de entrenamiento elevables, un brazalete que ayuda a los golfistas a mantener los brazos rectos e incluso chalecos salvavidas adaptables y zapatos de tacón alto.
Con el aro de baloncesto, el equipo de CSAIL lo probó en dos condiciones diferentes. En el modo de “adaptación manual”, el usuario es quien cambia la altura y el ancho del aro; en el modo “autoadaptativo”, el aro se ajusta automáticamente para que el usuario siempre esté aprendiendo en un “punto de desafío óptimo” donde la tarea no es ni demasiado fácil ni demasiado difícil.
Los resultados experimentales mostraron que el entrenamiento en el aro autoadaptativo conducía a un mejor rendimiento que con el aro estático o el modo de adaptación manual, lo cual, según la autora principal, Dishita Turakhia, es una indicación de que las personas a menudo se desafían demasiado o menos a sí mismas y “aren no es tan bueno para evaluar sus niveles de habilidad “.
Los usuarios descubrieron que, en comparación con ajustar el aro ellos mismos, el sistema autoadaptativo no solo era más efectivo, sino más agradable y menos distractor, ya que les evitaba tener que tomar decisiones constantemente sobre si hacer la tarea más difícil.
“Es interesante porque mide objetivamente el rendimiento”, dice Fraser Anderson, científico investigador principal senior de Autodesk que no participó en el estudio. “No tienes que depender de tu propia percepción de si has dominado una habilidad o no: el sistema puede hacer eso y eliminar las dudas, el exceso de confianza o las conjeturas”.
El algoritmo del sistema para determinar la precisión del tiro es algo burdo en este momento: esencialmente le da al tirador un punto si la pelota atraviesa la red y medio punto si golpea el tablero. Si el promedio del tirador después de al menos cuatro tiros es de 0,75 puntos o más, el aro se encogerá y subirá una cantidad determinada, y todo el proceso se repetirá. (Turakhia dice que, con una mayor cantidad de sensores y cámaras, el aro podría detectar una gama más amplia de habilidades y adaptarse en consecuencia).
El equipo planea continuar trabajando en herramientas de adaptación para otros casos de uso, incluida la rehabilitación y la capacitación en el lugar de trabajo. Anderson dice que incluso podría imaginarse un enfoque adaptativo utilizado en las facultades de medicina para ayudar a los cirujanos a mejorar sus habilidades.
