Cómo la inteligencia artificial puede mejorar el rendimiento y la trayectoria de los estudiantes

Desde la incorporación de las plataformas de aprendizaje al ámbito de la formación (no exclusivamente online), el docente dispone de mayor información sobre el perfil y comportamiento del estudiante que en ningún otro momento de la historia. Eso permite conocer qué estudiantes demuestran mayor o menor interés en el curso, qué recursos educativos generan mayor impacto o cuánto tiempo dedica cada estudiante a la revisión de los materiales, algo que es difícil lograr en una modalidad totalmente presencial.
Las analíticas de aprendizaje (learning analytics) consideran la medición, recopilación, análisis y comunicación de datos sobre los estudiantes y sus actividades, con el fin de comprender, optimizar y mejorar la formación y los ambientes en los que tiene lugar. Su rápido desarrollo se atribuye a tres principales factores: la creciente incorporación del big data y generación de bases de datos en los procesos organizacionales, el aumento de matrícula en actividades de formación online que permite un seguimiento más cercano a las actividades del participante, y el interés de las instituciones educativas por mejorar la calidad de sus servicios a través del uso de indicadores.

Un buen ejemplo del potencial de este tipo de herramientas es NoteMyProgress, un dashboard desarrollado por la Pontificia Universidad Católica de Chile que utiliza analíticas de aprendizaje, dirigido a apoyar las estrategias de autorregulación que utilizan los participantes en los cursos masivos abiertos en línea (MOOCs), promoviendo también la autoconciencia sobre su proceso de aprendizaje y su interacción con el curso, para que puedan tomar decisiones y ajustar su comportamiento a lo largo del curso. Por su parte, la Universidad Austral de Chile diseñó bajo este mismo enfoque su Sistema de Alerta Temprana de Deserción Académica, en el cual se desarrollaron algoritmos y visualizaciones de herramientas para predecir la deserción temprana en estudiantes.

La revolución de la formación virtual, que permite estudiar en cualquier lugar y a cualquier hora, ha supuesto un apoyo para la educación continua, permitiendo a los estudiantes especializarse y continuar sus trayectorias formativas durante toda la vida. Las analíticas de aprendizaje pueden ayudarles a tomar mejores decisiones al respecto en base a sus criterios, habilidades y preferencias. ¿Cuál será su evolución en el futuro? Muchos especialistas lo tienen claro: la inteligencia artificial.

La combinación de learning analytics e inteligencia artificial permitirá recomendar a cada persona cuáles son los programas que se adaptan mejor a sus capacidades, gustos y proyección laboral. En el detalle, además, se prevé que puedan avisar cuando aumenten sus posibilidades de reprobar un curso o detectar un posible abandono antes de que ocurra.

David Bañeres, experto del eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya, afirma que esta revolución facilitará una educación personalizada y exclusiva para cada estudiante, ya que la inteligencia artificial predecirá qué materias completarán el currículo de los estudiantes, cuáles son sus habilidades, qué asignaturas deben cursar para llegar a los objetivos que tienen o cómo planificar su tiempo de estudio, entre otros factores. El centro en el que trabaja Bañeres se encuentra, precisamente, desarrollando un tutor virtual inteligente que pueda atender a los estudiantes de la universidad las 24 horas del día los siete días de la semana. “Lo imaginamos como una aplicación en el celular con acceso por chat de texto o de voz, como Alexa o Siri”, explica al respecto.

Artículo publicado originalmente en el Observatorio Chileno del e-Learning: https://www.iplacex.cl/elearning/observatorio