Inteligencia Artificial: aprendizaje a la medida del alumnado

Santillana y Universidad Carlos III de Madrid trabajan en un proyecto pionero de IA y analítica del aprendizaje que aportará a los docentes un sistema capaz de adaptar el aprendizaje a las necesidades de la clase y de su alumnado.

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Inteligencia Artificial

La unión hace la fuerza. Al menos eso debieron pensar en la Universidad Carlos III de Madrid y en Santillana cuando en 2018 iniciaron un proyecto pionero destinado a aplicar la analítica del aprendizaje y la Inteligencia Artificial (IA) a la educación. “Nos interesó mucho el trabajo que estaban realizando en ese momento en inteligencia artificial y les propusimos que utilizaran para sus investigaciones nuestro extenso banco de datos de traza recopilados durante los últimos 10 años”, explica José Manuel Cerezo, director editorial de Productos Digitales de Santillana.

Los trabajos iniciales continuaron en 2018 cuando varias personas del departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad trabajaron en el desarrollo de un prototipo de sistema de IA que utilizaría los datos para obtener información avanzada del progreso de los alumnos. “Pronto nos dimos cuenta de que si colaborábamos podríamos tener en un plazo de tiempo sorprendentemente corto un desarrollo tan complejo como un asistente inteligente. Tras un año de trabajo conjunto elaboramos el primer prototipo y pronto pudimos crearlo, así como todo el complejo ecosistema que le permite obtener, almacenar y procesar los millones de datos que arroja la traza de los libros”, continúa Cerezo.

Panel de control

Inteligencia Artificial

A finales de 2019 se inició el desarrollo del sistema de IA y del asistente inteligente o panel de control del profesorado, que se está finalizando ahora. “Nuestro trabajo con la Universidad aporta validación y evidencia científica a las herramientas de IA y analítica del aprendizaje que estamos desarrollando en Santillana y que en un futuro próximo se pondrán en manos de los docentes”, apunta Cerezo.

El sistema de IA ya está preparado para recibir millones de datos de traza, gestionarlos y presentarlos al docente de forma visual, clara y ordenada mediante dos tipos de indicadores: tradicionales (calificación, tiempo de uso, porcentaje de recursos visualizados, progreso general) e inteligentes, resultantes de la aplicación de complejos algoritmos a los datos de traza y que aportan información muy relevante del comportamiento de cada estudiante y de su trabajo con los libros digitales. “Son capaces de evaluar el progreso de una forma mucho más precisa y creativa que los datos tradicionales”, subraya el responsable de Santillana.

Combinando los dos indicadores, el sistema es capaz de establecer predicciones sobre la evolución y calificaciones del alumnado, aportando al profesorado alertas en caso de que sea necesaria su intervención. De esa forma, se ofrece a los docentes una herramienta con la que pueden adaptar el aprendizaje a las necesidades reales de su alumnado. “Hay que subrayar que no se trata de aprendizaje adaptativo, ya que deja siempre en manos del profesorado la decisión de si es necesario intervenir y cuándo”, puntualiza.

Es, por tanto, un sistema que permite transformar datos de bajo nivel en información útil inteligente, y que para algunos indicadores aprende gracias a la aplicación de algoritmos de machine learning, lo que garantiza la calidad y la exactitud de la información que aporta a lo largo del tiempo. “Obviamente pensamos que en el momento del lanzamiento las predicciones que realice no serán completamente fiables por no disponer de una cantidad de datos de traza suficiente, y así lo comunicaremos a nuestros usuarios”, explica Cerezo.

Ayudante para el docente

Santillana

Desde Santillana, recalcan los enormes beneficios que obtendrán los centros que lo utilicen. “Lo hemos desarrollado como un gran colaborador para el profesorado, no como un sistema que tome decisiones por sí solo. Tendrán una visión privilegiada sobre la marcha de sus clases, saber qué alumnos necesitan atención, obtener alertas e información con anticipación suficiente, y conseguir predicciones sobre resultados finales. En resumen, tendrán el control para adaptar su docencia a las necesidades del alumnado e intervenir a tiempo. Esta ganancia de tiempo, unida a una visión más detallada y rápida del progreso de los grupos, es clave para mejorar los resultados del proceso de enseñanza”, detalla Cerezo, que concluye con unas palabras sobre el trabajo realizado con la Universidad Carlos III de Madrid: “Ha sido una gran oportunidad para aprender y progresar. La visión de la Universidad nos ha permitido pensar de otra forma, no tan centrada en el día a día sino con una perspectiva más amplia”.

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