Puedes predecir la calificación final… Con inteligencia artificial

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Imagina esta escena… Llega el tan esperado primer día de clases y a ti como profesor se te entrega una hoja con el pronóstico de desempeño de tus estudiantes con las calificaciones de cada uno de ellos y también las posibles bajas académicas del grupo… Antes de iniciar cualquier proceso formativo. ¡Como profesor, esto es el santo Grial!.

Una necesidad relevante de casi todo profesor al inicio del curso, es conocer lo más rápido posible a sus estudiantes para canalizar las estrategias pedagógicas que lleven a un mejor aprendizaje. La labor de identificación de los perfiles generalmente se desarrolla a través de dinámicas, exámenes y/o pruebas diagnósticas. En la mayoría de los casos, estos estudios de correlación de perfil con el desempeño académico suelen ser cualitativos y la información obtenida es limitada, por lo que lograr la caracterización de conductas y áreas de mejora para cada estudiante suele ser incierto e impreciso.

“Empleando técnicas y herramientas adecuadas, podemos detectar problemáticas de aprendizaje de cada alumno y también grupales con una posibilidad de certeza muy alta.”

Como profesores sabemos que, en los procesos educativos, no son solo procesos de enseñanza-aprendizaje lo que afecta el aprendizaje, sino que también intervienen conductas, valores y habilidades que los estudiantes han desarrollado previamente y que debemos considerar en nuestro análisis. Quizás por ello, esta tarea suele ser tan compleja y diversa al momento de establecer modelos de predicción confiables. Sin embargo, lograrlo es posible si se emplean las técnicas y herramientas adecuadas, podríamos canalizar de mejor manera los métodos y acciones de aprendizaje, para detectar posibles alumnos con carencias, atender problemáticas de aprendizaje particulares de cada alumno y también grupales con una posibilidad de atención y certeza muy alta.

Derivado del trabajo colaborativo con otros profesores de ciencias desarrollamos un modelo matemático apoyado con Inteligencia Artificial que permite lograr la identificación del desempeño académico al inicio de un curso. Como parte del trabajo previo de los últimos 5 años los profesores realizaron estudios de perfiles de desempeño de los alumnos, pruebas diagnósticas para la determinación de perfiles de desempeño aprendizaje y/o inteligencias múltiples así como también el estudio de bio-respuesta de un grupo de estudiantes bajo un periodo de observación. El modelo predictivo, se basa en un algoritmo de Machine Learning en donde es posible, con ayuda de inteligencia artificial, entrenar al mismo para lograr predecir la calificación del estudiante en sus tareas, quizzes e inclusive sus evaluaciones parciales.

Consulta la nota completa en: ITESM.mx

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