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La inteligencia artificial ya sabe qué alumnos suspenderán una asignatura en la universidad

La educación va desacompasada. Ha perdido el ritmo que requieren los nuevos tiempos. Recién aterrizada en el siglo XXI, comienza a creer en una innovación entendida como algo más que comprar ordenadores para el colegio. La digitalización, en el sentido más amplio de esta transformación, apenas gatea dentro de las aulas.

Uno de los usos más prácticos e inmediatos de la inteligencia artificial es detectar patrones y anticipar posibles problemas sobre la base de una recopilación de datos. Ahora esta tecnología, aplicada a la educación, podría tener múltiples beneficios en la formación académica, ya que sería capaz de predecir suspensos y poner medios para evitarlos.

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Un equipo de la Universitat Oberta de Cataluña ha diseñado una tecnología que es capaz anticipar cuáles de sus estudiantes tienen un mayor riesgo de suspender asignaturas. Foto: Getty Creative.
Un equipo de la Universitat Oberta de Cataluña ha diseñado una tecnología que es capaz anticipar cuáles de sus estudiantes tienen un mayor riesgo de suspender asignaturas. Foto: Getty Creative.

Si algo ha demostrado la pandemia, es que la educación va a remolque de la revolución tecnológica. Es una situación que debe de cambiar con urgencia si este sector pretende adaptarse al momento actual. Y no sólo en materia de soportes tecnológicos: la educación está desfasada en muchos otros sentidos.

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La inteligencia artificial está explorando sus límites. Como para casi todo lo demás, la educación, anclada en modelos arcaicos, ha sido una de las últimas áreas en sumarse a la aventura. De acuerdo con la consultora Gartner, esta nueva década –aun con un comienzo infructuoso– vendrá marcada por algoritmos y aprendizaje automático. Esta tecnología no permanecía del todo oculta en los centros educativos, pero hasta hace poco nadie se había animado a probar su potencial.

Una de estas aplicaciones ha sido desarrollada por un equipo de investigadores de la Universitat Oberta de Cataluña (UOC) y es capaz anticipar cuáles de sus estudiantes tienen un mayor riesgo de suspender asignaturas. Parece que es magia, pero es ciencia. Un trabajo de cinco años de recopilación de grandes volúmenes de datos lo desvela.

El equipo de la Universitat Oberta, liderado por David Bañeres, del grupo Systems, Software and Models Research Lab (SOM Research Lab), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3), ha desarrollado una herramienta basada en técnicas de inteligencia artificial que aporta modelos predictivos de cómo progresará el estudiante.

Cómo funciona la predicción de los suspensos

Publicado en Applied Sciences, este estudio utiliza un modelo de predicción de inteligencia artificial que toma datos históricos de cada asignatura, los trata de forma independiente y lo ‘entrena’, y así, se genera un modelo predictivo que detecta patrones. Se trata de un sistema llamado data mart, mediante el cual se agrupa información sobre el perfil de los estudiantes, su actividad en el campus y los resultados académicos obtenidos, preservando siempre su anonimato. Es esa disponibilidad de datos lo que posibilita el análisis y la detección de patrones de comportamiento, que serían invisibles sin el uso de la tecnología.

Mediante la tecnología LIS: Learning Intelligent System, se asigna a cada alumno un color en un semáforo: rojo si está en riesgo de suspender, naranja si el sistema no puede asegurar que superará la asignatura, o verde si el modelo indica que el estudiante aprobará. De acuerdo con este análisis, el profesor envía al estudiante un mensaje personalizado con información sobre su nivel de riesgo y se ponen las bases para trabajar su mejora académica.

El proyecto comenzó en febrero de 2019 y, por ahora, se han llevado a cabo tres pruebas piloto con alrededor de 3.000 estudiantes de diferentes asignaturas. Los resultados de estas primeras pruebas han mostrado que cuanta más variedad y más volumen de datos, más precisa será la predicción del sistema. A inicios de semestre, cuando hay poca información sobre el estudiante, es posible acertar si un estudiante puede tener problemas para superar la asignatura con casi un 60 % de precisión. A mediados de semestre la precisión de la predicción llega casi al 90 %.

Está previsto aplicar esta herramienta en todos los estudios de la UOC a partir de 2022.

La formación académica básica está planteada partiendo de la base de que todos aprendemos igual, pero estigmatiza a cualquiera que salga de lo ordinario. Este modelo podría ayudar a poner solución a muchos problemas que abundan en las aulas, replantear el aprendizaje y ayudar a los desaventajados.

Esto requeriría, sin duda, cierto interés por parte de los docentes. No se debe tratar simplemente de cumplir una tasa de aprobados. La educación es fundamental para hacer una sociedad mejor, y eso nos interesa a todos.

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