CÓD.S04-39 ONLINE

Enseñando a los alumnos a detectar el ciberbullying en el aula mediante la Inteligencia Artificial

Introducción: El ciberbullying es un hecho que se encuentra en aumento en la actualidad. Este hecho, pretende cohibir, humillar y menospreciar a una persona mediante el uso de las redes sociales. Esto también ocurre en el aula pues los infantes, mediante el uso de notas, pueden realizar un acoso a otros estudiantes. Esto puede darse en función de su raza, de su clase social o de su sexo.

Marco Teórico: La Inteligencia Artificial es una herramienta que se utiliza para distintas funciones, desde la aplicación de la toma de decisiones hasta la clasificación de imágenes. Sin embargo, ésta puede utilizarse para detectar los comentarios con contenido de bullying.

Método: Para ello, en este artículo se va a enseñar a los estudiantes a crear un clasificador de comentarios con contenido en ciberbullying. Inicialmente, se procede a que los estudiantes de la clase escriban diez comentarios de distinta longitud. Cinco de los comentarios tienen que ser considerados bullying y cinco de ellos tienen que ser considerados no bullying. A continuación, vamos a crear dos vectores de palabras, uno con las palabras que componen los comentarios de bullying y otro con los comentarios que componen los comentarios libres de bullying. Estos dos vectores, se denominan bolsa de palabras. A continuación, se procede a que los estudiantes escriban tres frases. Se les pedirá a los alumnos que creen frases de bullying y no bullying. Finalmente, se les pide que cuenten cuantas palabras de cada una de sus tres frases y verifique en que vector de palabras se encuentra un número mayor de palabras. La frase se considerará bullying o no bullying en función del grupo que tengan más palabras asociadas a la bolsa de palabras.

Resultados: El resultado indica que los estudiantes pueden crear un algoritmo, basado en Inteligencia Artificial a mano. De esta forma, se les puede inculcar nociones básicas para crear algoritmos basados en Inteligencia Artificial y, además, aprenden a detectar comentarios con contenido de bullying.

Discusiones: En esta sección vamos a discutir las ventajas y desventajas que tiene crear un algoritmo basado en Inteligencia Artificial siguiendo estos pasos. Además, vamos a comparar este algoritmo con otros existentes en la literatura actual y mostrar cómo estos algoritmos son más rápidos que otros, pues no necesita ser entrenado para la detección de los comentarios con contenido en bullying.

Conclusiones: En este documento, se muestra un algoritmo que puede ser aplicado en clase para enseñar a los alumnos a detectar comentarios de bullying. De esta manera, se puede detectar situaciones de bullying y enseñar a los estudiantes que la Inteligencia Artificial no es un elemento complejo, ya que ellos mismos podrán aplicarlo en el aula.

Palabras clave

Análisis de Sentimientos Ciberbullying Educación Inteligencia Artificial Procesamiento de Lenguaje Natural

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José Ramón Trillo

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Preguntas y comentarios al autor/es

Hay 18 comentarios en esta ponencia

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      Olalla Cortizas

      Comentó el 02/06/2021 a las 18:26:31

      Buenas tardes José Ramón,
      Gracias por acercarnos este tema tan sugerente. Con que grupo de edad trabajasteis? Lo habéis aplicado con adolescentes, desde que perspectiva? Me genera mucha curiosidad las posibilidades que podría abrir esta cuestión en etapas educativas superiores, pienso que sería unha buena fórmula de profundizar también críticamente en los usos que hacen las redes sociales de esos algoritmos: delito, censura, cibervigilancia, seguridad o libertad... Un saúdo! Olalla

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 02/06/2021 a las 19:45:43

        Buenas tardes Olalla:

        La prueba se hizo con un grupo de primaria es posible aplicarlo a cualquier edad. Si necesitas que te explique algo en detalle te dejo mi correo y te respondo en una charla

        jrtrillo@ugr.es

        Un cordial saludo

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      Ana Margarida Pedro

      Comentó el 21/05/2021 a las 17:02:28

      Boa tarde,
      parabéns pela apresentação. Em termos de resultados do estudo conseguem verificar a existência de uma diminuição dos comportamentos de bullying

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 23/05/2021 a las 11:08:37

        Buenos días:

        No podemos afirmar con estos estudios que haya una disminución significativa. Sin embargo, si que existe un mayor control por parte de los alumnos para intentar detectar el bullying

        Un cordial saludo
        José Ramón

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      Matteo Lobina

      Comentó el 21/05/2021 a las 00:45:11

      Buenas tardes, José Ramón, muchas gracias por tu ponencia, verdaderamente interesante. Mi pregunta: ¿Durante el estudio se ha podido percibir si los niños, mientras aprendían mediante el algoritmo lo que puede ser considerado acoso, dejaran de utilizar ciertos insultos o por lo menos intentaran hacerlo aplicando el algoritmo en la vida real en el aula? Gracias Matteo.

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      Ramón Montes-Rodríguez

      Comentó el 20/05/2021 a las 22:39:46

      Muchas gracias por su ponencia. Algunos autores también están empezando a detectar y a poner de manifiesto cómo los algoritmos y la inteligencia artificial en algunos contextos están reforzando la exclusión social. Es interesante leer propuesta que intentan buscarle otro uso. ¿Qué errores habéis detectado en vuestra IA? Existen actitudes de bullying que no detecta el algoritmo? Gracias.

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 20/05/2021 a las 23:06:08

        Buenas noches Ramón:

        Muchas gracias por su comentario. Los algoritmo basado en análisis de sentimientos tienen una gran dependencia de los datos, comentarios en este caso, y a medida que se tienen más datos menor será el error. Otro factor a tener en cuenta son la relación que exista entre las personas que realizan un comentario, sobretodo en la cultura latina donde los jóvenes utilizan insultos para referirse a algo bueno de su amigo. Este algoritmo intenta enseñar a los estudiantes que pueden detectar el acoso mediante el uso de la IA y que este algoritmo pueden hacerlo de una forma sencilla y en el aula. Efectivamente existen algoritmos basados en Deep learning qué necesitan grandes cantidades de comentarios y esos conjuntos de datos son los que los investigadores hacen gran incapié pues a mayor cantidad de datos, utilizando el mismo algoritmo, el que utilice el mejor conjunto obtendrá un error menor.

        Un cordial saludo
        José Ramón Trillo

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      Eduardo De La Fuente Rocha

      Comentó el 20/05/2021 a las 19:31:29

      Excelente ponencia, me parece muy importante e interesante ya que actualmente en estos espacios de las redes sociales se encuentran presentes conductas violentas de ciberbullying y ciberacoso que en ocasiones son difíciles de identificar por los niños y jóvenes, por esto es importante que se realicen este tipo de investigaciones que contribuyen a detectar este tipo de violencia, recibe un cordial saludo.

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      José González-Monteagudo

      Comentó el 20/05/2021 a las 15:56:51

      Muchas gracias por la estupenda ponencia, que nos muestra una manera de trabajar con los alumnos aparentemente sencilla, pero con implicaciones muy sugerentes. ¿En qué medida sería transferible el enfoque propuesto, pensando en aplicarlo en otros ámbitos diferentes del ciberbullying, como por ejemplo el trabajo en el aula para analizar críticamente y desmontar las "fake news"? (incluyendo aprender a construirlas como ejercicio metodológico y crítico; evidentemente sin llegar a dinfundirlas). Esta cuestión que le dejo me interpela mucho para trabajar, a partir de su propuesta, en relación con mi docencia universitaria en la Facultad de Educación de la Universidad de Sevilla. Gracias.

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 20/05/2021 a las 16:29:46

        Buenas tardes José:

        Le voy a dejar mi correo, pues el tema que usted me propone es un tema bastante amplio que puede ser abordado de diferentes formas y me gustaría tener el placer de de poder charlar/investigar en común sobre este tema.

        Mi correo es el siguiente: jrtrillo@ugr.es

        Si usted tiene un hueco libre para realizar en común una reunión podemos hablarlo y trabajar juntos sobre el tema.

        Un cordial saludo
        José Ramón Trillo Vílchez

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      Vanesa Martínez Valderrey

      Comentó el 20/05/2021 a las 10:36:38

      Buenos días José Ramón,
      Gracias por la ponencia formulada. Respecto a las conductas de acoso entre iguales bien sean de manera presencial u online, como señalas presentan conductas nefastas para quiénes lo sufren, lo ven y lo ejercen. Además de para identificar este tipo de conductas, ¿habéis pensado otras funcionalidades de algoritmo?
      Muchas gracias,
      Un saludo

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 20/05/2021 a las 10:55:53

        Buenos días Vanesa:

        Muchas gracias por tu comentario. Efectivamente este tipo de algoritmos son bastante versátiles, pues pueden aplicarse a diferentes conceptos como pueden ser fake news (o mentiras por parte de los alumnos), sarcasmo, etc. Como hago resaltar en la ponencia todo depende en gran medida de los datos. Si deseamos trabajar por ejemplo el sarcasmo, solamente los alumnos deben de crear comentarios sarcásticos y no sarcásticos para identificar el problema.

        Un cordial saludo
        José Ramón

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      Ángela Martín-Gutiérrez

      Comentó el 20/05/2021 a las 08:56:10

      Estimado José Ramón:
      ¡Enhorabuena por tu propuesta! Creo que efectivamente la inteligencia artificial puede ofrecer que los estudiantes utilicen verdaderamente la tecnología como un medio para conseguir un finalidad u objetivo educativo. Comparto la reflexión de que los comentarios, dependen de la perspectiva y percepción individual de cada persona, pero sin duda debemos concienciarlos en diferenciar cómo determinadas palabras conlleva una connotación negativa o positiva es importante.

      ¿Considera que el empleo del sociograma puede detectar una situación de acoso o aislamiento en las clases? ¿Qué tipo de intervención podemos hacer a raíz de su propuesta en la ponencia?

      Muchas gracias de antemano.

      Un cordial saludo.
      Ángela.

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        José Ramón Trillo

        Comentó el 20/05/2021 a las 09:06:20

        Estimada Ángela:

        Inicialmente gracias por el comentario. Sinceramente, considero que el empleo del sociograma puede ayudar a detectar un bullying social, o como has comentado situaciones de acoso o aislamiento. En este paper, complementando a ese sociograma, que no suelen usarlo mucho los estudiantes aunque son ellos los protagonistas. Lo completa pues cubre la parte de que los niños se den cuenta de que insultar a un compañero repetidamente es acoso y gracias a este mecanismo le podemos enseñar.
        Con respecto al protocolo que hay que seguir, pienso que es un protocolo donde toda la comunidad educativa esté involucrada pues este tema es un serio problema entre niños y adolescentes.

        Un cordial saludo
        José Ramón

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