Cómo aplicar el Machine Learning a la educación
La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente desde que John McCarthy fundó el primer laboratorio de IA en la Universidad de Stanford en 1956. El machine learning (aprendizaje automático) es un subcampo de la IA que implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas aprendan de los datos.
Educando mediante machine learning, las máquinas pueden hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programadas explícitamente.
En el aprendizaje automático, un sistema informático se entrena en un gran conjunto de datos para identificar patrones, tomar decisiones y mejorar su rendimiento con el tiempo. Esto se hace alimentando el sistema con ejemplos y permitiéndole aprender de los datos. Cuantos más datos tenga el sistema, mejor será para hacer predicciones precisas.
Tipos de aprendizaje automático
Hay tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, el modelo de aprendizaje automático se entrena en un conjunto de datos etiquetados. El conjunto de datos incluye tanto los datos de entrada como los datos de salida correspondientes, que el modelo usa para aprender a hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.
Aprendizaje no supervisado: en el aprendizaje no supervisado, el modelo de aprendizaje automático se entrena en un conjunto de datos sin etiquetar. El modelo tiene la tarea de encontrar patrones y relaciones en los datos por sí solo, sin ningún conocimiento previo de los datos de salida.
Aprendizaje por refuerzo: en el aprendizaje por refuerzo, el modelo de aprendizaje automático aprende a través de prueba y error. El modelo está capacitado para tomar decisiones en función de la retroalimentación que recibe del entorno, con el objetivo de maximizar una señal de recompensa.
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en una amplia gama de campos, incluida la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la atención médica, las finanzas y la robótica. Se utiliza para resolver problemas complejos como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, la detección de fraudes y la conducción autónoma.
Cómo aplicar el machine learning a la educación
Según McMurtrie (2018), de The Chronicle of Higher Education, la inteligencia artificial se está utilizando con más frecuencia en la educación, especialmente en las grandes instituciones que buscan hacer que los cursos con un alumnado grande sean más interactivos.
Cita como ejemplo, a investigadores de la Universidad Carnegie Mellon que están creando agentes conversacionales para promover la discusión en línea. También el Georgia Tech, donde se han desarrollado tutores y asistentes de enseñanza virtuales.
Además, en un número cada vez mayor de campus, el profesorado está utilizando cursos adaptables que ajustan las lecciones de acuerdo con la comprensión de los estudiantes e implementan herramientas impulsadas por IA, para promover la escritura y la revisión por pares.
El machine learning se puede aplicar a la educación de varias maneras. Explicamos a continuación cada una de ellas.
Aprendizaje personalizado
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para analizar los datos de los estudiantes, como calificación en los exámenes, registros de asistencia y tasas de finalización de tareas para crear planes de aprendizaje personalizados para cada alumno. Esto puede ayudar a identificar áreas donde los estudiantes necesitan ayuda adicional y adaptar la instrucción para satisfacer sus necesidades individuales.
Sistemas de tutoría inteligente
Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar comentarios y orientación personalizados a los estudiantes a medida que completan las tareas y aprenden nuevos conceptos. Los sistemas de tutoría inteligentes pueden ajustar el ritmo y la dificultad de la instrucción en función del rendimiento del alumno.
Análisis predictivo
Este sistema puede ayudar a predecir los resultados de los estudiantes, como las tasas de graduación, las tasas de abandono y el rendimiento académico. Esto puede ayudar a los educadores a identificar a los estudiantes que pueden estar en riesgo de atrasarse o abandonar el programa e intervenir temprano para brindar apoyo adicional
Calificación automatizada
El aprendizaje automático se puede utilizar para automatizar la calificación de las tareas, ahorrando tiempo a los profesores y brindando a los estudiantes comentarios más inmediatos sobre su trabajo.
Diseño del plan de estudios
Esta tecnología puede analizar los datos de rendimiento de los estudiantes para identificar áreas en las que el plan de estudios deba ajustarse o actualizarse para satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes.
Evaluaciones adaptables
El aprendizaje automático puede crear evaluaciones adaptables que ajustan el nivel de dificultad de las preguntas en función del desempeño del estudiante, lo que proporciona una medida más precisa de sus conocimientos y habilidades.
En definitiva, se trata de un modelo tecnológico que tiene el potencial de transformar la forma en que abordamos la educación al brindar experiencias de aprendizaje personalizadas, mejorar los resultados de los estudiantes y reducir la carga de trabajo de los profesores.
Machine learning como predictor de problemas de aprendizaje
El aprendizaje automático se puede utilizar para predecir problemas de aprendizaje mediante el análisis de datos de diversas fuentes, como el rendimiento de los estudiantes, la asistencia, el comportamiento y la información demográfica. Estos son los pasos involucrados en el uso del aprendizaje automático para predecir problemas de aprendizaje:
Recopilar datos: el primer paso es recopilar datos relevantes sobre los estudiantes. Estos datos pueden incluir registros académicos, puntuación en los exámenes, registros de asistencia e información de comportamiento.
Datos de preprocesamiento: los datos recopilados pueden ser confusos, incompletos o inconsistentes. Los datos deben ser preprocesados para garantizar que sean limpios, precisos y consistentes. Este paso implica eliminar datos irrelevantes, completar los valores faltantes y normalizar los datos.
Ingeniería de características: el siguiente paso es extraer características útiles de los datos. La ingeniería de características implica seleccionar variables relevantes y transformarlas en un formato que pueda ser utilizado por el algoritmo de aprendizaje automático.
Selección de un modelo: una vez que se han extraído las características, el siguiente paso es seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático adecuado. Para este propósito, se pueden usar diferentes algoritmos, como árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales.
Entrenar el modelo: el modelo seleccionado se entrena utilizando los datos preprocesados. El proceso de entrenamiento implica alimentar el modelo con datos etiquetados y ajustar los parámetros del modelo para minimizar los errores.
Validar el modelo: el modelo entrenado se valida mediante un conjunto de datos separado para garantizar que no se ajuste en exceso a los datos de entrenamiento. Esto se hace evaluando el rendimiento del modelo en el conjunto de datos de validación.
Predecir problemas de aprendizaje: una vez que se entrena y valida el modelo, se puede utilizar para predecir problemas de aprendizaje. El modelo puede predecir problemas como bajo rendimiento académico, ausentismo y problemas de conducta.
Al utilizar el machine learning para predecir problemas de aprendizaje, los educadores pueden identificar a los estudiantes en riesgo y brindarles intervenciones específicas para mejorar sus resultados de aprendizaje.