E-MOTE: Un Marco Conceptual para la Formación Docente Emocionalmente Consciente que Integra FACS, IA y RV

Área de la Ciencia:

• Tecnología Educativa
• Inteligencia Artificial en la Educación
• Neurociencia en la Educación

Sus antecedentes:

• La formación docente carece actualmente de métodos sólidos para desarrollar la conciencia emocional y las microhabilidades perceptivas.
• La formación existente a menudo se basa en simulaciones de macrocomportamiento, descuidando la percepción emocional matizada.
• La investigación neurocientífica y educativa destaca la importancia de las competencias emocionales para una enseñanza eficaz.

Objetivo del estudio:

• Proponer E-MOTE (Emotion-aware Teacher Education Framework), un modelo conceptual para mejorar la formación docente.
• Esbozar una arquitectura integrada de IA-FACS-RV para retroalimentación en tiempo real y post hoc sobre la percepción del docente.
• Establecer una base para la validación empírica de la formación docente emocionalmente consciente.

Principales métodos:

• Desarrollo de un modelo conceptual basado en investigación neurocientífica y educativa.
• Integración del Sistema de Codificación de Acciones Faciales (FACS), Inteligencia Artificial (IA) y Realidad Virtual (RV).
• Diseño de un plano experimental por etapas para la validación ética.

Principales resultados:

• Clarificación del constructo de la enseñanza emocionalmente consciente en múltiples niveles (detección, percepción, conciencia, regulación).
• Propuesta de una arquitectura integrada de IA-FACS-RV para la retroalimentación sobre el rendimiento perceptivo.
• Esbozo de un marco para cultivar microhabilidades perceptivas en la práctica docente.

Conclusiones:

• E-MOTE proporciona un plano estructurado para desarrollar entornos de formación docente emocionalmente conscientes.
• El marco apoya el cultivo de la pedagogía emocionalmente receptiva y la gestión inclusiva del aula.
• Este modelo cambia la formación hacia el desarrollo de microhabilidades utilizando la integración IA-FACS.