Tarea 3. Comparación estructura IMRAD

  

OpenAI. (2025). Imagen generada con DALL·E. https://chat.openai.com

Tarea 3. Comparación estructura IMRAD

En esta tercera tarea, he decidido realizar el apartado 2 de la propuesta y comparar dos de los artículos que he tenido la oportunidad de leer recientemente y que tienen relación con el objeto de mi tesis. Los artículos en cuestión son los siguientes:

1. Capturing physiological data for detecting boredom in educational contexts (Astudillo et al., 2024).

1. Collecting and Implementing Ethical Guidelines for Emotion Recognition in an Educational Metaverse (Di Dario et al., 2024).

Primer artículo: Astudillo et al. (2024)

En este primer artículo, se sigue la estructura IMRAD de manera bastante rigurosa. Las secciones están muy bien diferenciadas y con títulos claros, lo que las hace muy fáciles de identificar.

• Introducción: En esta sección se explica por qué es importante estudiar las emociones en el aprendizaje. Justifican por qué eligen centrarse en el aburrimiento en su estudio y explican el objetivo principal del trabajo, que es crear un marco para medir el aburrimiento usando datos fisiológicos que recogen de estudiantes en clases.
  
• Método: En esta sección separa el contenido en dos secciones diferenciadas:
  
• Proposal of a framework, donde explican cómo funciona la plataforma tecnológica que usan y hacen una descripción de los sensores que han utilizado.
  
• Design and Development of the Experiment, donde cuentan cómo se seleccionaron a los estudiantes que participaron, cómo definieron el protocolo del experimento y cómo sincronizaron las señales fisiológicas. Toda esta parte está explicada con mucho detalle y parece que han hecho un buen trabajo para que quede clara la manera cómo lo hicieron y que sea fácilmente reproducible.

• Resultados: Se presentan en una llamada Implementation of the experiment and preliminary results donde cuentan detalles concretos del estudio piloto. Incluyen gráficas e imágenes para mostrar los datos que obtuvieron y explican cómo es la calidad de esos datos recogidos. Todo esto ayuda a entender mejor lo que encontraron gracias a llevar a cabo su experimento.
  
• Conclusiones: Aunque esta sección se llame conclusiones, en realidad también funciona como discusión. Aquí reflexionan sobre la calidad de los datos que han obtenido, las limitaciones del experimento y las posibles aplicaciones futuras del sistema que plantean. Además, comparan sus resultados con otros estudios y comentan la posibilidad de ampliar el protocolo para medir otras emociones, no solo el aburrimiento. Todo esto le da un punto de vista más crítico al trabajo y muestra que la parte de análisis y discusión está bien realizada, ya que conecta los resultados con lo que ya sabe y con los retos de investigación que se plantean.

En resumen, el artículo mantiene bien la estructura IMRAD, con cada apartado claramente diferenciado y con un nivel de detalle que permite entender fácilmente los objetivos, cómo se hizo el estudio y qué resultados se obtuvieron.

Segundo artículo: Di Dario et al. (2024)

En este segundo artículo, aunque en esencia sí que se sigue la estructura IMRAD, se hace de una manera algo más confusa y menos directa. Las secciones no están presentadas de forma tan clara y separada como en el otro artículo, y algunas partes como los resultados y la discusión están mezcladas en una sola sección.

• Introducción: Aquí explican qué es el metaverso, cuáles son sus ventajas y qué retos presenta en la educación. También dicen por qué es importante tener en cuenta los problemas éticos que pueden aparecer cuando se usan sistemas que reconocen emociones, como la privacidad y el consentimiento.

• Métodos: No aparece una sección con el título de manera explícita, pero aun así en la práctica está descrito en los siguientes dos apartados:

• Related Work, donde revisan literatura previa publicada sobre dilemas éticos en el reconocimiento de emociones.
• Collecting Ethical Guidelines for Emotion Recognition, donde se cuenta cómo hicieron la búsqueda de artículos, qué palabras clave usaron y cómo analizaron la información para sacar conclusiones. Aunque no lo llamen "Métodos", es donde explican el proceso de búsqueda y análisis.

• Resultados y Discusión: En el caso de las secciones de resultados y discusión, están presentadas en dos apartados que se complementan entre sí:
• Implementing Protection of Privacy for Emotion Recognition, explican cómo aplicaron esas guías éticas en la plataforma SENEM. Hablan de las medidas para proteger la privacidad y cómo usaron un modelo de red neuronal para detectar emociones.
• Discussion and Future Direction, en este apartado se comentan las diferencias entre las directrices teóricas y técnicas y hablan de la importancia de usar blockchain como futuras líneas de investigación.
• Conclusiones: Esta sección cierran el trabajo resumiendo lo que han encontrado y mencionan los próximos pasos que quieren seguir para ampliar la revisión y usar nuevas tecnologías.

En resumen, el segundo artículo sigue la estructura IMRAD, pero de una forma más flexible. Las partes no están tan claramente separadas y, de hecho, a simple vista resulta difícil saber dónde buscar muchas de las secciones IMRAD. Esto puede hacer que la comprensión del proceso de investigación y de los resultados sea un poco más complicada.