Mide emociones en tiempo real, siguiendo un modelo cromático de seis emociones primarias (alegría, tristeza, miedo, disgusto, sorpresa, enojo), expandido a 18 emociones según edad.
Identifica los universos y mundos de interés de los estudiantes, además de rasgos de personalidad basados en arquetipos junguianos adaptados en colores.
Mide desarrollo académico mediante un enfoque de ejercitación y comprobación, cruzando datos para evaluar comprensión real.
Este algoritmo interpreta los tres datos (emociones, intereses, performance) para etiquetar el estado de aprendizaje: condiciones adversas, no óptimas, óptimas o excelentes.
Su propósito es narrativizar el aprendizaje, no solo presentar números sino relatos que guíen la intervención pedagógica.
Aunque los datos son generados por el sistema, su interpretación requiere a un Team Intelligence, formado por docentes y responsables institucionales.
Un equipo colaborativo con roles específicos para maximizar el uso de datos:
✅ Tomador de decisiones: analiza datos, cuenta las historias y dirige acciones.
✅ Responsable TI: asegura la infraestructura técnica y la integración con el LMS.
✅ Responsable de grupo: monitorea performance y emociones de las clases.
✅ Responsable de emociones: hace seguimiento a tests de emociones, intereses y personalidad.
✅ Responsable académico: alinea objetivos educativos con la interpretación de datos.
✅ Coach: acompaña e impulsa el proceso de mejora, traduce datos en estrategias.
Describir y optimizar el aprendizaje desde múltiples dimensiones emocionales, motivacionales y académicas.
Empoderar a los docentes con una visión integral de cada estudiante.
Facilitar una retroalimentación más personalizada y estratégica, al convertir datos en historias y acciones pedagógicas concretas.