Al combinar una de las ramas de la IA, el machine learning y LMS, se pueden lograr análisis muy provechosos en la educación a distancia. Ello cobra importancia en el contexto de la pandemia de COVID-19, que fue un profundo choque para la manera en que funcionaba la sociedad. Las formas de interactuar y comunicarse, de trabajar y, por supuesto, de estudiar, fueron trastocadas y, en buena medida, orilladas a trasladarse al ciberespacio. Es por ello que las TIC fueron cruciales para lidiar con las circunstancias creadas por el confinamiento. De hecho, lo son aún en la llamada “nueva normalidad”. El virus no ha sido realmente controlado y en cualquier momento pueden presentarse fuertes rebrotes.
En particular, la educación debió recurrir a diversas herramientas digitales para hacer frente al desafío. Las videoconferencias y las aplicaciones de mensajería se volvieron cotidianas para estudiantes y profesores, mientras que programas como los LMS (Learning Management System) —vistos en muchos casos como secundarios— se tornaron esenciales para mantener el control de las actividades académicas. La presencia de estos recursos se mantendrá durante la “nueva normalidad” en la que, en el mejor de los casos, continuarán las clases a distancia alternadas con las presenciales en un nuevo modelo híbrido de enseñanza.
Análisis provechosos
La inteligencia artificial es una de las herramientas que pueden contribuir a modelar este nuevo modelo y asegurar la calidad de la educación. En conjunto, el machine learning y LMS permiten no sólo administrar el calendario de actividades en cada materia, sino que facilita y termina por automatizar la generación de eventos y las notificaciones correspondientes —como las fechas de entregas de trabajos y de realización de exámenes. Además, permite realizar un seguimiento puntual del desempeño de cada estudiante de manera más fácil para los profesores.
De hecho, el monitoreo del desempeño de los alumnos es realizado de manera continua por los algoritmos de machine learning, sin que sea necesaria la intervención de los profesores. Inclusive, pueden detectar a los estudiantes que tienen el mayor riesgo de caer en un bajo desempeño académico y alertar a los profesores de manera temprana. La principal ventaja de este tipo de alertas tempranas radica en que permite la generación de planes personalizados para asistir a los estudiantes en su aprendizaje.
Machine learning y LMS: combinación poderosa
La combinación de algoritmos de machine learning y LMS puede, por ejemplo, detectar que un estudiante tiene problemas con el aprendizaje de los conceptos de un curso inicial de álgebra, prerrequisito para un subsiguiente curso de álgebra superior. A continuación, el conjunto de machine learning y LMS puede sugerir al docente contenido específico para subsanar las carencias del alumno. Es decir, las herramientas TIC permiten la personalización puntual del plan de estudios. Lograr esta especificidad en el aprendizaje no es sencillo de la manera tradicional.
Además, la combinación de machine learning y LMS permite que, a medida que avance el curso, se dispense a los alumnos material didáctico adicional seleccionado a la medida para optimizar el aprovechamiento de las lecciones. Por ejemplo, lecturas más avanzadas para aquellos estudiantes que aprenden más rápido y otras más sencillas para quienes tienen un ritmo más pausado de aprendizaje. En suma, bien aplicado, el conocimiento brindado a los profesores por el trabajo en conjunto de los algoritmos de machine learning y LMS conduce no sólo a facilitar las labores docentes, sino que contribuye al éxito de los estudiantes.
