¿Qué es el Machine Learning y cómo puede beneficiar a las instituciones de educación superior?   

Actualmente la educación superior enfrenta retos que comenzaron a dibujarse desde el inicio de la Pandemia COVID- 19. Las instituciones educativas han tenido que sumar esfuerzos para emprender proyectos de innovación digital y, con ello, sumarse a la transformación que ha tenido lugar en todas las industrias y sectores. Por eso, las universidades deben hacer frente a la necesidad de encontrar nuevas maneras de estudiar y enseñar, así como nuevos métodos para evaluar y acreditar el aprendizaje de los estudiantes.  

En efecto, Álvaro Sanmartín, fundador de Minds Studio, una consultora tecnológica especializada en educación, afirma que: históricamente, las universidades han centrado sus esfuerzos en mejorar la experiencia de los estudiantes en el campus, por medio de altísimas inversiones en infraestructura. Por eso, el camino en busca de nuevos métodos pedagógicos está aun mayoritariamente inexplorado. 

La IA y el análisis de datos en las instituciones de educación superior 

Ahora bien, las universidades ya han venido trabajando en consolidar alianzas con socios tecnológicos y en fortalecer los programas de formación continua en un mundo donde la adaptación de los profesionales a las trasformaciones de la industria es imprescindible. Es más, muchas instituciones ya están optando por incorporar herramientas clave en los desarrollos de la transformación digital, tales como la IA , el análisis masivo de datos y el Machine Learning. 

Sin duda alguna, el uso de IA y de sistemas de análisis de datos en las universidades posibilita la creación de nuevas fórmulas educativas, puesto que permite a los departamentos conocer mejor a sus alumnos. De este modo, las instituciones pueden adaptar sus programas a las necesidades, los deseos y las proyecciones de los estudiantes, a la vez que se posicionan estratégicamente en un mercado competitivo y cambiante. 

El Machine Learning en la educación superior 

Por otro lado, muchas universidades han incorporado herramientas de Machine Learning en sus programas como una forma de integrar estrategias educativas más innovadoras. Más adelante veremos dos ejemplos, pero, por ahora, recordemos qué es el Machine Learning. 

El Machine Learning, también llamado aprendizaje de las máquinas o aprendizaje automático, es una aplicación de Inteligencia Artificial basada en conjuntos de algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos e inferir patrones que permiten que una máquina realice tareas o tome decisiones sin recibir instrucciones específicas para ello. Así pues, cuantos más datos reciba la máquina, mayor será la precisión de respuesta de los algoritmos. Un ejemplo claro es la plataforma Netflix, cuyas sugerencias y predicciones se hacen más acertadas en la medida en que recibe más respuestas e interacciones del usuario. 

Para la educación, el Machine Learning es la clave para incorporar una característica muy apetecida desde hace mucho tiempo: la individualización del proceso educativo. Gracias al Machine Learning, las instituciones pueden esbozar perfiles claros y diferenciados de cada estudiante según su proceso y así, anticiparse a cualquier problema y ayudar, de manera personalizada, a cada uno. Sobra decir, que el proceso implica que las instituciones se acojan fielmente a las leyes de Protección de Datos para garantizar la privacidad de los estudiantes y del profesorado.  

Dos ejemplos del uso del Machine Learning en la educación superior 

  1. Programa Mywrite: La Universidad de Michigan desarrolló, hace ya un par de años, una herramienta que evalúa textos de estudiantes antes de que sean entregados a un docente. Así, la herramienta incorpora un análisis automatizado del texto según: el vocabulario empleado; la asertividad de los términos y conceptos utilizados en relación con el tema del texto; y el uso apropiado del lenguaje. A partir de ello la evaluación de cada aspecto considerado se integra en una calificación tentativa que, luego, es revisada, aprobada y modificada por una persona, dándole más datos al algoritmo para mejorar su precisión. 
  1. Personal Adaptative- Learning: La Universidad Central de Florida creó la herramienta para cursos en línea ofrecidos a grupos numerosos de estudiantes de primer ingreso. El PAL busca determinar, a partir de textos escritos por los estudiantes, el nivel de conocimiento de cada uno y su nivel de satisfacción con el proceso. A partir de eso, la herramienta sugiere formatos para la enseñanza de los contenidos para cada uno de los alumnos según sus resultados. De modo que, permite el diseño de cursos y estrategias adaptables, y el desarrollo de contenidos y asesorías, a la vez que provee apoyo pedagógico y técnico a los alumnos y a los profesores.  

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