El aula de hoy en día se encuentra cada vez más digitalizada. Un ejemplo de esa digitalización es la Inteligencia artificial (IA), que está comenzando a hacerse cargo de tareas repetitivas en los centros, como la calificación o la evaluación continua del estudiante, y está optimizando el trabajo del curso y revolucionando la forma tanto en la que enseñan los docentes como en la que aprende el alumnado.
Así, para ayudar a conocer el comportamiento y la participación online tanto de profesores como alumnos, la plataforma de analíticas Student Success ofrece a los centros educativos una manera sencilla de analizar y mejorar la experiencia, los resultados y el impacto tanto de la enseñanza de los docentes como del aprendizaje del alumno. Lo hace mediante analíticas y Machine Learning (una rama de la Inteligencia Artificial), lo que permite adoptar una cultura de toma de decisiones y asegurar el éxito del estudiante basado en datos y evidencias.
Los beneficios del Machine Learning
El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que, en términos simples, se puede definir como un campo de la informática que utiliza técnicas estadísticas para dar a los sistemas informáticos la capacidad de ‘aprender’. De este modo, se permite a la máquina aprender de ejemplos y experiencias.
En educación, el Machine Learning puede ser usado, entre otras finalidades, para obtener un aprendizaje personalizado que podría usarse para brindar a cada estudiante una experiencia educativa más personalizada, además de ser una herramienta que ayuda a profesores y directivos a la toma de decisiones automáticas basadas en datos.
Otro beneficio de los modelos de aprendizaje automático es que son capaces de detectar patrones en grandes conjuntos de datos que frustran los esfuerzos humanos, lo cual permite controlar conductas atípicas, tener una detección precoz del fracaso escolar o agrupar alumnos entre sí o con docentes. Dicho de otro modo: ayuda a optimizar las estrategias de enseñanza.
Análisis de datos
Student Success se alimenta de modelos de Machine Learning con datos de actividad de G Suite y calificaciones de Classroom capaces de predecir el éxito del estudiante con más del 90% de exactitud, crear analíticas de participación de estudiantes y docentes, estudiar su evolución académica y generar sistemas de recomendación y análisis de perfiles académicos. Esto puede ayudar a todos los integrantes de la institución educativa para mejorar constantemente, ayudando a los alumnos a aumentar su éxito de forma efectiva.
El producto se despliega en el dominio ‘cloud’ del cliente, siendo capaz de monitorizar el comportamiento online de profesores y estudiantes e identificar información clave para sacar conclusiones sobre el compromiso real de los profesores en la creación de tareas y de los estudiantes en las actividades de aprendizaje, para así ayudar a una mejor toma de decisiones por parte de los docentes y el equipo directivo del centro educativo, y salvaguardando la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD).
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