El impacto de la inteligencia artificial (IA) en nuestras vidas es innegable. Aunque no nos demos cuenta, la IA se ha convertido en un elemento omnipresente en nuestras vidas. Desde las funciones de seguridad de nuestra aplicación bancaria hasta las recomendaciones de contenido en nuestra plataforma de redes sociales favorita o incluso la predicción del tiempo, la presencia de la IA toca casi todos los aspectos de la realidad actual.

Industrias enteras han experimentado una revolución gracias al inmenso poder de los avances en software y hardware. En el caso de la educación, esta revolución comenzó a producirse recientemente, y muchas de las instituciones más importantes ya han tomado medidas para invertir en tecnología que les permita alcanzar la eficiencia operativa continua y estable de la que ya gozan otras industrias.

En particular, la rama de la IA de la que más se puede beneficiar la educación se llama machine learning

¿Qué es el machine learning y cómo la educación puede beneficiarse de él?

El machine learning se basa en la idea de que los programas informáticos pueden desarrollar análisis progresivamente mejores aprendiendo de nuevos datos sin necesidad de intervención humana. Esto significa que los resultados que producen los modelos informáticos pueden mejorar sustancialmente con el tiempo.

Numerosos procesos y operaciones de la enseñanza superior pueden automatizarse y optimizarse mediante el machine learning. Puede utilizarse para ofrecer datos más precisos y proporcionar recomendaciones más informadas para tomar acción sobre la realidad de las instituciones.

La automatización funciona en tres etapas: proporcionar información correcta, ofrecer sugerencias y tomar medidas. Veremos cómo el machine learning puede tener un verdadero impacto en las operaciones institucionales, centrándose en la retención estudiantil, al incidir en cada una de esas etapas.

En la actualidad, muchas instituciones de educación superior todavía se resisten a dar el último paso para ir más allá del análisis predictivo y el modelado de datos tradicional, y adentrarse en el mundo del machine learning.

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Sin embargo, durante los últimos años ha quedado claro que la adopción de un enfoque de análisis de datos centrado en el machine learning como herramienta para los administradores y el profesorado ha cambiado las reglas del juego para las instituciones de educación superior y para el sector en su conjunto.

Usar el machine learning para prevenir la deserción estudiantil

Los sistemas de alerta temprana permiten a los administradores mejorar la interacción con los estudiantes que corren el riesgo de fracasar, de perder su financiación o de abandonar los estudios por completo. El machine learning puede ayudar a identificar a los estudiantes más vulnerables basándose en múltiples criterios resultantes del análisis de los datos de los estudiantes de forma más exhaustiva y rápida de lo que pueden hacer las instituciones hoy en día. A partir de los datos, se pueden construir y mejorar constantemente modelos matemáticos de éxito estudiantil.

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Fuente: Pexels

A corto plazo, los centros educativos pueden desarrollar criterios e indicadores más precisos para los alumnos de riesgo. A largo plazo, contribuirá al desarrollo de modelos de retención potencialmente revolucionarios que ayudarán a los administradores a extraer conclusiones sobre lo que realmente ayuda a los distintos tipos de estudiantes a comprometerse desde la matriculación hasta la graduación.

Desarrollar estrategias de retención estudiantil

El machine learning puede utilizar los datos de los estudiantes para descubrir correlaciones o tendencias que ayuden a los asesores o a los expertos en éxito estudiantil a tener más éxito en sus interacciones con los alumnos. En lugar de emitir alertas tempranas, un chatbot (un software de mensajería digital que ofrece respuestas automáticas) basado en machine learning puede guiar a los estudiantes hacia un sistema que ofrezca ayuda personalizada e individualizada.

Los estudiantes universitarios pueden recibir un correo electrónico o un mensaje de texto que no solo les sugiere que se inscriban en las clases, sino que también les recomiende un horario basado en su progreso a lo largo de la carrera y en la cantidad de horas que cursan habitualmente. El modelo puede incluso destacar cursos que es arriesgado tomar juntos si el estudiante desea mantener una media de notas alta.

Con el machine learning y los chatbots, por ejemplo, este escenario se está haciendo realidad. El registro inteligente puede mejorar el compromiso y el éxito de los estudiantes, y las instituciones de educación superior pueden implementar estas tecnologías emergentes.

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El machine learning seguirá trayendo grandes ventajas

Con el uso de la analítica de datos, los modelos predictivos se están convirtiendo en el futuro de la inteligencia artificial.

Además, los diversos grados de automatización del machine learning ofrecen una amplia gama de habilidades que pueden utilizarse en el sector de la educación superior, incluyendo la de informar, la de generar sugerencias y la de actuar. Es fascinante ver cómo el machine learning puede hacer avanzar la educación superior y ayudar a instituciones y estudiantes de todo el mundo. A veces, las instituciones ni siquiera están tan lejos como creen de implementar una solución de este tipo.

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Dentro de los planes de análisis de las instituciones se pueden crear métodos de aprendizaje más adaptados a las necesidades de cada estudiante y los modelos predictivos pueden ayudar en esta tarea. Esto proporcionará a cada estudiante una experiencia mucho más individualizada, mejorando sus interacciones con la institución, aumentando sus probabilidades de éxito académico y, en última instancia, reduciendo sus posibilidades de abandono.