Un equipo de informática, Los investigadores de museos y educación están lanzando un proyecto para comprender mejor cómo los visitantes del museo interactúan con las exhibiciones educativas. El objetivo final:ayudar a los museos a captar el interés público.

"Nuestro objetivo es desarrollar herramientas y modelos que puedan ayudar a los museos a medir la participación de los visitantes y modificar sus exhibiciones para mejorar esa participación, "dice James Lester, un profesor distinguido de Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, y director del Centro de Informática Educativa (CEI) de NC State, quien es el investigador principal del proyecto.

El trabajo se está realizando en asociación con el Museo de Ciencias Naturales de Carolina del Norte con una subvención de $ 1.95 millones del programa Advancing Informal STEM Learning de la National Science Foundation. El proyecto también involucra a los co-investigadores James Minogue, profesor asociado de educación en NC State, y Jonathan Rowe, un científico investigador en CEI.

El proyecto utilizará múltiples tecnologías para recopilar datos de los visitantes del museo que interactúan con exhibiciones educativas. Por ejemplo, los investigadores utilizarán seguimiento de movimiento, tecnologías de seguimiento ocular y monitorización facial, y hará un seguimiento de la cantidad de tiempo que la gente pasa en una exhibición.

Una de las exhibiciones recopilará solo estos datos de observación. La segunda exhibición, llamado Future Worlds, es un interactivo, juego de mesa centrado en la sostenibilidad. Cuando los visitantes interactúan con el juego, que fue desarrollado por CEI, los investigadores también podrán recopilar datos de telemetría, lo que significa que el juego en sí registrará cómo juega realmente la gente.

"La subvención se extiende hasta 2021, y en nuestro primer par de años también realizaremos evaluaciones de los visitantes antes y después de que interactúen con la exhibición Future Worlds, "Dice Rowe." Esto nos dará información sobre lo que la gente realmente está aprendiendo, pero, quizás lo más importante, también obtendremos información sobre cómo y si las personas estaban interesadas en el tema fundamental.

"Entonces podemos determinar si hay comportamientos particulares que están asociados con un mayor interés, o falta de interés, "Dice Rowe.

"También hay un componente de modelado predictivo aquí, ", dice Lester. Esperamos poder identificar momentos o elementos particulares de una exhibición que son cruciales para retener o perder el compromiso con los visitantes".

A largo plazo, los investigadores esperan desarrollar un modelo computacional de participación de los visitantes, que se empaquetará en un software que denominan Plataforma informática para visitantes. El modelo permitiría a otros museos utilizar herramientas de observación similares para evaluar el compromiso de los visitantes con otras exhibiciones.

"Básicamente, Visitor Informatics Platform será un software que puede ayudar a los museos a descubrir qué funciona y qué no. "Dice Rowe.