El uso del aprendizaje automático o machine learning en la educación superior puede convertirse en una herramienta muy importante para potenciar el aprovechamiento académico de los estudiantes. Los algoritmos empleados en esta rama de la inteligencia artificial pueden llegar a conclusiones e, incluso, realizar predicciones a partir del análisis de conjuntos extensos de datos. Lo consiguen gracias a su capacidad de identificar patrones y tendencias en esa información.

En lo que se refiere al campo docente, el machine learning en la educación superior tiene beneficios concretos:

●Automatización de tareas administrativas. Ello permite que los trabajadores puedan optimizar su trabajo al no tener que realizar manualmente labores repetitivas que consumen una gran cantidad de tiempo, como la confección de horarios o la distribución de contenidos educativos a los estudiantes.

●Brindar retroalimentación personalizada. Cuando se imparten clases a grupos numerosos, resulta casi imposible que el docente brinde una atención completamente personalizada a sus alumnos. Los algoritmos de machine learning pueden dar seguimiento al avance de los estudiantes y poner a su alcance recursos didácticos adicionales para fortalecer los aspectos de su aprendizaje en los que necesitan profundizar. Conforme se desarrolle el procesamiento de lenguaje natural, aumentará la capacidad de los algoritmos de responde un abanico cada vez más amplio de preguntas de los estudiantes.

MOOC y el uso de machine learning en la educación superior

Machine learning en la educación superior: algunos beneficios

Los cursos en línea suelen tener una matrícula muy grande, a veces de cientos o miles de alumnos que se conectan desde múltiples países. De igual manera, el índice de deserción en estos cursos es muy alto, de hasta 96% en algunos casos, de acuerdo con un estudio realizado por académicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

El uso de algoritmos de machine learning en la educación superior podría contribuir a solucionar este problema. Si los estudiantes reciben ayuda personalizada para mejorar su comprensión de los contenidos no sólo mejora su aprovechamiento, sino que se sienten estimulados para comprometerse con sus estudios y concluir los cursos.

El empleo de algoritmos de machine learning en la educación superior en línea tiene, además, otras ventajas. La inteligencia artificial (IA) puede recibir y procesar a gran velocidad la información generada por miles de estudiantes conectados. Como resultado, se facilita la gestión de los recursos didácticos disponibles y personaliza automáticamente los contenidos brindados a cada alumno, una tarea sencillamente imposible de realizar a mano. Inclusive, la IA puede examinar la Internet a la caza de fuentes adicionales más allá de las incluidas originalmente en el curso y ponerlas al alcance de cada estudiante.

La personalización se extiende a las preferencias individuales de aprendizaje de cada estudiante, su nivel educativo, sus hábitos de lectura, su avance en el curso, el tiempo que le dedica en línea y el tiempo que le toma cumplir con las tareas asignadas. En consecuencia, la experiencia de los estudiantes se ve mejorada de manera significativa.

Círculo virtuoso

Machine learning en la educación superior: algunos beneficios

La madurez del uso del machine learning en la educación superior aún está por llegar, aun cuando ya se le utiliza en algunas aplicaciones de su uso cotidiano. Entrenar a los algoritmos adecuadamente requiere mucho tiempo, sobre todo si se incorporan los denominados deep learning (aprendizaje profundo) al conjunto. Su optimización demanda la realización de muchos cálculos y la confección de recursos que deben ser probados una y otra vez antes de ser liberados.

Sin embargo, con cada uso, la precisión de los algoritmos aumenta. Se establece así un círculo virtuoso, que mejora por sí mismo de manera continua. Además, un conjunto cada vez más amplio de especialistas se enfoca en el desarrollo de este tipo de herramientas y existen un número creciente de estudios al respecto. Todo apunta a que, en el transcurso de pocos años, el uso del machine learning en la educación superior se convertirá en la norma.