Simulación: el futuro de la inteligencia artificial en universidades
Hemos conversado cómo la Inteligencia Artificial (AI), el machine learning y el big data, si bien se ha desarrollado, todavía deben ampliarse a la educación superior. Por ejemplo, en la simulación de escenarios para la gestión educacional.
Entre algunos de los beneficios del uso de las tecnologías de la información en la educación superior, el machine learning permite mejorar la experiencia de aprendizaje, la capacidad de analizar la gestión de un campus a todo nivel y organizar mejor las tareas. Además, permite recibir nuevas opiniones, desde el input de una computadora.
Pero, aunque se ha hablado bastante de esta materia, muchos han pasado por alto sus proyecciones. Sergey Brin, el mismísimo cofundador de Google, admitió estar “sorprendido” por la velocidad en la que avanza la Inteligencia Artificial, que hoy está integrada en cada área de su negocio.
«Algunas de las tareas más mundanas se alivian a través de la tecnología, y la gente encuentra maneras cada vez más creativas de invertir su tiempo”, dijo.
¿Sin embargo, qué beneficios de la Inteligencia Artificial pueden mejorar la gestión educacional?
Mejores simulaciones, por ejemplo. No hablamos sólo de usar estudios de casos y juegos en la sala de clases – aunque todavía debemos progresar en esa área.
No, hablamos del poder del machine learning y el análisis del Big Data, que aproveche completamente la potencia de la Inteligencia Artificial para ampliar la cantidad de opciones y escenarios de cualquier planificación compleja en nuestra casa de estudios, como la gestión de admisiones.
Imagínense planificando sólo un programa académico: ¿Cuántas variables debe tener a mano? ¿Cuántas opciones tiene disponible? ¿Cuántas combinaciones de cursos, salas o estudiantes debe tener en cuenta?
Probablemente ha conversado con varios de sus docentes, administradores y jefes de departamento, pero necesita una perspectiva nueva. ¿Cuánto le demora llegar a una decisión?
En el Foro Económico Mundial de Davos, Suiza, la académica del Imperial College de Londres, Katharina Hauck conversó sobre el futuro de la Inteligencia Artificial y cómo está empezado a potenciar el análisis a gran escala, por ejemplo, en la salud.
Utiliza modelos de selección de variables, en los que testea la importancia de cada factor respeto al resto, en escenarios donde pueden haber más de cien mil sub-modelos.
“Los nuevos modelos desarrollados por la IA nos han permitido reducir las estimaciones, desde semanas al trascurso de unos días”, señala.
Asimismo, la colaboradora de Forbes Barbara Kurshan cree que esta disciplina podría jugar un rol clave en el área de análisis de aprendizajes, no sólo en calidad curricular, sino en la creación de sistemas de aprendizaje más adaptativos.
Cómo el software de simulación revoluciona las universidades
Los investigadores de Accenture Vegard Kolbjørnsrud, Richard Amico y Robert J. Thomas debaten cómo la información de la IA permite que los administradores puedan explorar posibles escenarios a futuro simulando realidades a bajo costo, “sin incurrir en muchos de los riesgos de la experimentación real”.
“Con la ayuda de preguntas de humanos y con un buen marco conceptual, las máquinas inteligentes pueden ayudar a que los gerentes puedan revisar vastos volúmenes de datos para descubrir patrones”.
Añaden que el uso de la Inteligencia Artificial en la gestión puede mostrar las consecuencias en el largo plazo de ciertas decisiones de corto plazo. Así, máquinas pueden ayudar a identificar consecuencias inesperadas de una resolución, o descubrir nichos de valor “con una experimentación rápida, a una alta velocidad”.
De este modo, los gestores de la educación superior pueden considerar muchas más miradas alternativas, simulando el impacto de ciertos eventos, ayudándoles a prevenir problemas en la toma de decisiones.
“(…) por su capacidad de gestionar innumerables experimentos en base a supuestos, las empresas pueden ayudar a que los ejecutivos testeen y formen mejor su propio juicio, al identificar y resolver varios problemas culturales, morales y éticos en distintos escenarios”.
¿Pero cómo aplicamos estos supuestos en la gestión en la educación superior?
Ya hemos conversado cómo muchas universidades combinan el software con la planificación: una vez que tenemos supuestos para gestionar los recursos de nuestra universidad, nuestro equipo sube la data en sistemas ERP o información al estudiante (SIS).
Estos permiten gestionar todo ese influjo de información. Sin embargo, no logran automatizar la entrega de soluciones. Así muchas universidades se han dado cuenta de que un ERP no logra manejar tanta carga de trabajo, pues no logra automatizar el proceso de planificación académica.
Es aquí donde las técnicas de machine learning e Inteligencia Artificial tienen más sentido. Los expertos lo denominan “Sistemas Inteligentes de Toma de Decisiones”. Así, los expertos indios en computación Rajan Vohra y Nripendra Narayan Das señalan al International Journal of Artificial Intelligence & Applications que permiten eliminar varios inconvenientes de los ERP y otros sistemas tradicionales de toma de decisiones.
Afirman que para la gestión de la educación superior, estas aplicaciones pueden gestionar de una manera más eficaz simulaciones y predicciones en áreas como la descentralización de la gestión del campus, el perfilamiento de estudiantes, el trabajo colaborativo, la planificación y mucho más.
¿Realiza simulaciones en su planificación académica? ¿En qué área parece conveniente usar la Inteligencia Artificial?
