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¿Qué es el Machine Learning y cómo afectará a la educación?

      
La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de mejorar la educación y las técnicas de aprendizaje empleadas
La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de mejorar la educación y las técnicas de aprendizaje empleadas
  • La integración del aprendizaje automático en las aulas amplía las posibilidades con las que cuentan los estudiantes para formarse y desarrollar sus competencias.
  • Te mostramos algunas formas en las que la Universidad puede mejorar sus servicios educativos, gracias a la integración de la tecnología Machine Learning.
  • La IA está transformando muchos sectores y actividades, dado la amplitud de oportunidades que ofrece y cómo consigue simplificar ciertos procesos.

Son varios los conceptos en tecnología que hacen referencia a la misma idea innovadora: Inteligencia Artificial, aprendizaje automático o Machine Learning.

Todos estos conceptos hacen referencia a la capacidad de la tecnología de aplicar procesos que les permiten analizar datos a través de algoritmos, y extraer resultados que consiguen mejorar el rendimiento y, sobre todo, que permiten que la máquina aprenda y prediga situaciones futuras.

En el campo educativo, especialmente en el aprendizaje en la Universidad que debe ser más competitivo e innovador, permite que los estudiantes accedan a una experiencia educativa más adaptada a sus necesidades y más flexible, según las circunstancias de cada estudiante.

¿Cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar la experiencia de aprendizaje?

Según educadores, tecnólogos y expertos en estas aplicaciones inteligentes, la IA puede hacer que la educación dé un salto cualitativo y mejore la preparación de los estudiantes.

1. Apoyo

La IA es el mejor recurso para los docentes, pues les permite acceder a los datos de todos sus alumnos, mejorar su seguimiento y ofrecer los recursos idóneos para cada experiencia de aprendizaje.

2. Predicción

Las máquinas inteligentes destacan por su capacidad analítica y predictiva, lo que permite tener una idea más fiable del rendimiento que obtendrá cada alumno y de lo que necesita para conseguir las competencias fijadas.

3. Cualificación ciega

Si es una máquina la encargada de evaluar y calificar al alumno, se evitan tratos de favor y se garantiza que se apliquen los mismos baremos, sin excepciones.

DOCTORADO EN SISTEMAS INTELIGENTES.
Universidad de Las Américas Puebla

Más información

4. Personalización

Es de los rasgos más cualitativos de la aplicación del Machine Learning y su capacidad de ofrecer un aprendizaje adaptado a cada alumno, según su evolución, sus habilidades y sus intereses.

5. Contenido efectivo

La personalización también permite que el contenido se adapte al avance de cada estudiante, reforzando sus debilidades y ofreciendo recursos que cubran las carencias formativas.

6. Reducir las tasas de abandono

El continuo análisis de datos y resultados ayuda a detectar a los estudiantes que están en riesgo de exclusión por su bajo rendimiento y que corren peligro de abandonar los estudios.

El aprendizaje automático es más hábil en la detección de estos casos, de manera que la Universidad pueda intervenir.

7. Aprendizaje colaborativo

La IA permite agrupar mejor a los estudiantes y docentes, según intereses y necesidades.

Por tanto, mejora el trabajo en equipo y la cooperación a la hora de avanzar en el aprendizaje.

Aprovecha la innovación tecnológica para crear tu futuro profesional y haz de la IA tu herramienta de trabajo:

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