Una reciente investigación realizada en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha desarrollado un método innovador que combina técnicas de Machine Learning, un área de la Inteligencia Artificial, con un modelo conceptual basado en el Modelo de Comportamiento Humano, con el objetivo de prever el fracaso escolar en los primeros años de la educación universitaria.
Este nuevo modelo elaborado por la UCLM permite evaluar tres variables fundamentales: la personalidad, el compromiso académico y la capacidad de los estudiantes. El compromiso académico se mide a través de la interacción del estudiante con la plataforma de aprendizaje en línea utilizada en el aula para acceder al material de estudio y completar las tareas asignadas.
Lo que hace único a este enfoque es su simplicidad. Los investigadores sostienen que los datos necesarios para predecir el fracaso escolar pueden ser recogidos directamente por los profesores, sin la necesidad de intervención de la administración universitaria, lo que facilita su aplicación práctica en el entorno académico.
Una vez recopilados los datos, el equipo aplica una metodología centrada en el Machine Learning, utilizando algoritmos capaces de proyectar predicciones basadas en estos conjuntos de datos. La inclusión de la Inteligencia Artificial en este proceso aumenta la transparencia y la interpretabilidad del modelo, lo que resulta fundamental para identificar a los estudiantes en riesgo de fracaso y para que los docentes puedan diseñar intervenciones más efectivas.
El aprendizaje automático fortalece la confianza de los docentes en las predicciones generadas, permitiéndoles implementar planes de acción más adecuados y oportunos para prevenir el fracaso escolar.
El proyecto, titulado «Study regarding the influence of a student’s personality and an LMS usage profile on learning performance using machine learning techniques», ha sido liderado por la profesora Hermenegilda Macià Soler de la UCLM, en colaboración con Juan Ramón Rico-Juan y Cristina Cachero, investigadores de la Universidad de Alicante.
Este procedimiento no solo beneficia a los estudiantes en riesgo, sino que también tiene el potencial de mejorar la calidad de la enseñanza y la gestión de recursos dentro de la institución educativa.
La efectividad de este método se demostró en una muestra de 322 estudiantes del grado en Ingeniería Informática del campus de Albacete, especialmente en las asignaturas de Lógica y Cálculos Numéricos. Debido a su flexibilidad, este enfoque puede ser aplicado a otros cursos y disciplinas, según indican desde el Gabinete de Comunicación de la UCLM.
En resumen, la Universidad de Castilla-La Mancha está dando un paso adelante en la prevención del fracaso escolar mediante la implementación de la Inteligencia Artificial en sus procesos educativos, lo que sin duda generará un impacto positivo tanto en los estudiantes como en la mejora de la calidad de la enseñanza en general.
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