Comunicaciones presentadas



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Evaluación

Gracias a la Asociación Asperger Madrid7 se ha podido evaluar el EmoTraductor con usuarios finales y con expertos. Durante la evaluación se proporcionaron a los evaluadores distintos textos (textos carentes de emoción, con una única emoción, con varias emociones con el mismo peso, varias emociones con distintos pesos…). Tras introducir cada uno de los textos proporcionados les pedíamos a los evaluadores que indicaran las emociones presentes en el texto, la emoción mayoritaria, las palabras emocionales, las emociones asociadas a unas determinadas palabras… El objetivo era comprobar si los usuarios eran capaces de interactuar con la aplicación y de interpretar la información que ofrecía la aplicación. A continuación, se pidió a los evaluadores que exploraran la aplicación libremente con el objetivo de saber si la aplicación era fácil de manejar sin ayuda. Al finalizar el tiempo libre de uso se les paso un formulario para evaluar la usabilidad. Las principales conclusiones de la evaluación fueron las siguientes:

  • La identificación de emociones mayoritarias y minoritarias no obtuvo muy buenos resultados. Creemos que fue debido a la mala interpretación de lo que se pedía, pero habría que repetir la evaluación para corroborar este punto.

  • Las ayudas sobre las palabras emocionales del texto no fueron tenidas en cuenta por alguno de los evaluadores así que habrá que revisarlas.

  • Los colores y las imágenes usados por defecto para cada una de las emociones han resultado ser adecuadas.

  • La barra emocional que muestra la carga emocional del texto es intuitiva.

  • La personalización de colores resulta útil.

  • Llevando a cabo una serie de mejoras en la aplicación y en el método de marcado la aplicación sería útil en el día a día del colectivo objetivo.



  1. Conclusiones y Trabajo Futuro

El objetivo principal de este trabajo era implementar una serie de servicios web que permitiesen detectar automáticamente la carga afectiva de un texto con el fin de hacer el texto más accesible. Estos servicios web han sido desarrollados y están disponibles a través de una API. Para los usuarios finales se ha creado una aplicación web (EmoTraductor) que permite introducir un texto y obtener las emociones presentes en dicho texto, así como identificar las palabras emocionales del texto. La aplicación fue evaluada con usuarios finales y expertos. El resultado de la evaluación indica que, aunque queda trabajo por hacer, se ha establecido una base muy sólida para el trabajo futuro.

Con el fin de suplir algunas de las carencias de la aplicación y dotarla de mayor funcionalidad, en un futuro se deberían tratar los siguientes aspectos:



  • Añadir la personalización de las imágenes asociadas a las emociones.

  • Añadir reconocimiento por voz para permitir a los usuarios dictar los textos a la aplicación en lugar de tener que escribirlos.

  • Añadir funcionalidad para otro tipo de frases distintas a las actuales. Por ejemplo, añadir el tratamiento de frases negativas, subordinadas, adjetivas...

  • Ampliar el diccionario con términos más coloquiales, frases hechas y expresiones y así ampliar la cobertura del traductor emocional.

  • Actualizar la interfaz para que el nivel de conformidad sea AAA con el fin de que la web sea más accesible para personas con algún tipo de discapacidad.

  • Creación de un log para poder guardar en el diccionario las nuevas palabras de los textos que se introducen en la aplicación, así como sus resultados para facilitar la depuración de los errores y el análisis de los resultados.

Agradecimientos

El trabajo presentado en esta comunicación se basa en los resultados del Trabajo Fin de Grado de Eugercios, Gutiérrez y Kaloyanova (2018) y ha sido parcialmente financiado por los proyectos IDiLyCo: Inclusión Digital, Lenguaje y Comunicación, TIN2015-66655-R (MINECO / FEDER) e InVITAR-IA: Infraestructuras para la Visibilización, Integración y Transferencia de Aplicaciones y Resultados de Inteligencia Artificial, UCM, FEI-EU-17-23.



Bibliografía

Eugercios, G. y Gutiérrez, P. y Kaloyanova, E. Análisis Emocional para la Inclusión Digital. Trabajo fin de Grado, UCM, 2018. https://eprints.ucm.es/48834/

Ferré, P., Guasch, M., Martínez-García, N., Fraga, I. y Hinojosa, J. A. Moved by words: Affective ratings for a set of 2,266 Spanish words in five discrete emotion categories. Behavior Research Methods, vol. 49(3), 2017. ISSN 1554-3528.

Francisco, V. Identificación Automática del Contenido Afectivo de un Texto y su Papel en la Presentación de Información. Tesis Doctoral, UCM, 2008.

Hinojosa, J. A., Martínez-García, N., Villalba-García, C., Fernández-Folgueiras, U., Sánchez-Carmona, A., Pozo, M. A. y Montoro, P. R. Affective Norms of 875 Spanish Words for Five Discrete Emotional Categories and Two Emotional Dimensions. Behavior Research Methods, vol. 48(1), páginas 272-284, 2016. ISSN 1554-3528.

COMUNICACIÓN 6

Himera: Herramienta de Accesibilidad en Aulas

José Luis López-Cuadrado

Profesor Visitante.

Universidad Carlos III de Madrid

Belén Ruiz-Mezcua

Profesora Titular.

Universidad Carlos III de Madrid

Israel González-Carrasco

Profesor Visitante.

Universidad Carlos III de Madrid

Carlos Manuel Hernández Delgado

Alumno.

Universidad Carlos III de Madrid

Luis Miguel Sánchez Rodríguez-Rey

Alumno.

Universidad Carlos III de Madrid

Resumen

La aplicación de medidas de accesibilidad que contribuyan a la integración de personas con discapacidad sensorial es un problema abierto en nuestra Sociedad. Las campañas de sensibilización muestran que, a pesar de las iniciativas, aún es necesario mejorar la calidad de los servicios para estas personas. Uno de los escenarios donde se presentan estas barreras de accesibilidad es la impartición de clases online a través de streaming. Anteriores estudios de Discapnet resaltan que las plataformas de e-Learning aún tienen niveles de accesibilidad bajos y diversos autores indican que es necesario incrementar los recursos de accesibilidad para mejorar las prácticas de accesibilidad en e-Learning. Este trabajo se centra en la emisión de clases en streaming de forma accesible. Específicamente Himera pretende presentar la transcripción del discurso del ponente junto con la imagen del video, la imagen de la lengua de signos en varias vistas simultáneas que puedan mostrarse y ocultarse en función de la preferencia del usuario, haciendo el curso accesible para todos. El entorno ha sido definido teniendo en cuenta los requisitos de transcripción, lengua de signos y emisión en streaming de la clase, a fin de servir como nexo entre profesor y estudiantes con independencia de su diversidad funcional.



Introducción

El acceso a la educación es uno de los derechos fundamentales. Las personas con discapacidad sensorial tienen problemas para el acceso a contenidos audiovisuales en cualquier ámbito. A nivel educativo, estos problemas se ven agravados dado que encuentran dificultades en el acceso tanto al discurso del ponente como a los contenidos de la clase que en muchas ocasiones se basa en elementos multimedia.

Las personas con discapacidad auditiva necesitan en muchas ocasiones interpretación en lengua de signos y subtítulos para poder seguir los contenidos de una clase normal. Con la evolución de las conexiones a internet, la educación a distancia ha entrado también con fuerza en el ámbito de la formación. Se pueden acceder a multitud de cursos online en los que se ofrecen clases grabadas en vídeo e incluso clases en directo a través de streaming, permitiendo a personas de cualquier lugar acceder a los contenidos de la clase. En este contexto, las personas con problemas auditivos encuentran nuevamente problemas en el acceso al audio de las clases.

En el pasado se han llevado a cabo estudios relativos a la accesibilidad de las plataformas educativas, que concluyeron la necesidad de realizar mejoras en ese sentido (Discapnet, 2013). Existen diversas plataformas muy extendidas en el entorno educativo actual, y, si bien van introduciendo cada vez mejores posibilidades para hacerlas accesibles, siguen siendo necesarias soluciones que busquen una aproximación que cubra la accesibilidad en las clases a distancia basadas en e-Learning (Burgstahler, 2015) y que al mismo tiempo pueda cubrir la educación presencial.

Desde el Centro Español del Subtitulado y la Audiodescripción 8(CESyA), se ha estado trabajando en los últimos años en la accesibilidad a la educación, participando en proyectos como Apeinta (Iglesias et al., 2014) y su evolución en Aula 9. Sin embargo, dando un paso más allá, y en el actual contexto, y pese a haber aproximaciones para educación a distancia como Moreno et al. (2008) o para generar subtítulos como Revuelta et al. (2008), se detectó la necesidad de crear una solución que pudiera extrapolarse a la educación a distancia, como en los casos descritos de streaming, y que pudiera ser integrada en una plataforma web para facilitar el acceso, incluyendo funcionalidades de plataformas e-Learning. De esta forma surge el proyecto Himera, un portal accesible que permite una gestión de grupos como si de un aula virtual se tratase, pero que incorpora la posibilidad de introducir para cada clase la transmisión en streaming de la sesión, subtitulado y lengua de signos de forma simultánea. Mediante una aplicación móvil, los alumnos pueden conectar a la clase en la que están participando y realizar preguntas al profesor, incorporando su transcripción a los subtítulos emitidos. La transcripción de las clases puede ser editada por el profesor posteriormente para ser puesta a disposición de los alumnos en forma de apuntes, facilitando a las personas con problemas auditivos el acceso a los contenidos de la clase. Como resultado se ha obtenido una herramienta que facilita las clases a distancia, pero que también puede emplearse como soporte para clases presenciales.

Estructura de una clase en Himera

El portal Himera se basa en un servidor web con una base de datos para almacenar la información relativa a las clases y a los usuarios. Sobre esta configuración básica se establecen cinco interfaces para los servicios fundamentales a ofrecer en una clase a distancia con medidas de accesibilidad, que resultan extrapolables a una clase presencial. En la Figura 3 se puede observar como la vista de estudiante se compone a partir de estos cinco elementos.



Figura 3. Esquema general de Himera

La primera interfaz permite conectar con la proyección de una presentación basada en diapositivas. Se ha desarrollado el sistema de forma que pueda conectar con un servicio web desde donde se pueda acceder a la presentación. Un ejemplo de este tipo de servicios es el que presta Microsoft Office con su herramienta Power Point10 que permite el acceso a la presentación desde un navegador. La herramienta Prezi11 también ofrece este tipo de servicios, y en general, la solución propuesta podría aplicarse cualquier servicio que permita conectar a través de una URL.

La segunda interfaz se abre con un servidor de streaming. Actualmente el servicio de video de YouTube 12 ofrece posibilidad de emisión en directo y podría utilizarse tanto para emitir la ponencia como para enviar la imagen de la lengua de signos. Así mismo otros servicios como Twitch 13 permiten esta posibilidad. Nuevamente la interfaz de Himera está basada en una conexión abierta a través de URL, por lo que sería posible conectar con cualquier servicio que ofreciera vídeo a través de esta. En esta interfaz de streaming se proyectaría el vídeo del ponente, lo que permitiría a los alumnos que no estén presentes en el lugar de la clase poder ver al profesor impartiendo la clase.

La tercera interfaz consiste también en una conexión a un servicio de streaming, pero esta vez para la emisión de la interpretación en lengua de signos. Sería posible que una persona realizara la interpretación en lengua de signos y emitirla a través de streaming de forma análoga a la emisión del ponente, y que en la recepción los alumnos pudieran acceder a esta vista en caso de que lo necesitaran.

La cuarta interfaz es una conexión con un servicio de subtitulado. Se ha definido una interfaz para leer subtítulos que se vayan proyectando. En el portal se ha implementado un prototipo basado en la API de Google Speech 14 para convertir el audio del ponente en formato de subtítulos y mostrarlo simultáneamente durante la clase. En este prototipo se ha incorporado un cliente en aplicación móvil Android, que permite a los participantes en una determinada clase, realizar preguntas a través del micrófono del móvil y que su pregunta aparezca en la ventana de subtitulado. De esta forma el profesor podría emitir su clase con subtitulado, y el resto de los alumnos de la clase podrían preguntar y responder preguntas utilizando su propio dispositivo, apareciendo también su transcripción en el espacio de subtitulado. Tanto el discurso del profesor como las aportaciones de los alumnos generan subtítulos automáticos y quedan además registrados para poder editarlos posteriormente en forma de apuntes.

Finalmente, la estructura de una clase de Himera se completaría con una ventana de chat en la que los participantes podrían intercambiar mensajes.

Todos los elementos de una sesión de Himera son opcionales, es decir que podría crearse una sesión en la que solo se proyectara subtitulado si la clase es presencial y no hay lengua de signos, o bien emitir el streaming de la ponencia, con subtitulado y lengua de signos, sin incluir la presentación de diapositivas



Descripción general de la plataforma

A partir del concepto de una sesión plateada con medidas de accesibilidad, tal y como se ha descrito en el apartado anterior, se ha desarrollado el prototipo de un sistema que permite la gestión de cursos que se compondrán de un conjunto de clases sobre las que se definirán los elementos necesarios para hacerla accesible.



Figura 4. Creación de un nuevo curso.




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