qué es el machine learning en educación
Programación y Robótica educativa

¿Qué es el Machine Learning en educación?

Si trabajas en el ámbito de la educación y la tecnología, quizás en los últimos tiempos hayas escuchado hablar sobre «machine learning«. Pero ¿De qué se trata? En los últimos años machine learning, es una rama de la Inteligencia Artificial, está prometiendo revolucionar el ámbito de la tecnología educativa a través de los algoritmos. Si quieres saber más acerca de esta rama de la Inteligencia Artificial (IA), a continuación, te invitamos a leer esta nota.

Machine Learning

Desde hace un tiempo se habla sobre el surgimiento de una nueva rama de la Inteligencia Artificial (IA) que promete revolucionar la tecnología educativa. Durante el 2020, el uso de la tecnología en el ámbito educativo se convirtió en un punto de inflexión.

A partir de ese momento, se produjo un crecimiento exponencial en el uso de recursos tecnológicos en el aula y la posibilidad de emplear la inteligencia artificial en el ámbito escolar ha sido una de las tendencias más notables.

Machine Learning es un tipo de IA que permite a un sistema aprender de los datos a través de algoritmos. Asimismo, estos aprenden automáticamente a predecir conductas futuras. No se trata de un proceso sencillo. Pero vamos a tratar de comprender un poco más.

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Algoritmos en Machine Learning

Los algoritmos son conjuntos de instrucciones definidas, ordenadas y acotadas para resolver un problema, realizar un cálculo o desarrollar una tarea específica. En Machine Learning, a medida que estos algoritmos van adquiriendo datos, posibilitan producir modelos más específicos basados en esos datos.

Dichos algoritmos pueden seguir aprendiendo progresivamente cada vez con mayor precisión. Lo hacen de manera autónoma, sin necesidad de ningún tipo de supervisión. Por ejemplo, un algoritmo predictivo crea modelos predictivos. Cuando este proporcione datos, recibirá un pronóstico basado en estos que entrenaron al modelo.

Esta rama de la IA significa una evolución a la tecnología ya desarrollada por el Big Data y permite modelos a entrenar con conjuntos de datos antes de ser implementados. Algunos modelos de machine learning están en línea y son continuos.

Machine Learning en educación

La aplicación de Machine Learning en educación significaría un avance en referencia a otros sistemas de aprendizaje algorítmicos y adaptativos. Formaría parte del denominado Learning Analytic, dentro de la metodología educativa digital de la Teoría del aprendizaje programado de B.F. Skinner.

Esta última consiste en un sistema de aprendizaje que se le presenta al estudiante en forma selectiva y adaptada a sus intereses y capacidades, teniendo como eje la mejora continua y conformando un recorrido más o menos específico para cada uno de sus usuarios.

Beneficios para docentes

Entre los múltiples beneficios que supondría el Machine Learning en la educación, en la práctica nos encontramos que:

  • Agilizaría la supervisión del progreso educativo de los alumnos en tiempo real.
  • Ayudaría a prever futuros itinerarios pedagógicos a partir de su actividad previa.
  • Posibilitaría un alto grado de autoformación para los alumnos, que recibirían ejercicios y tareas con frecuencia y a la medida de sus posibilidades.
  • Mejoraría aquellos aspectos de la formación más necesarios.
  • Colaboraría con las tareas de los profesores.
  • Ayudaría a que los docentes tengan más opciones de tareas para brindar a sus alumnos, a partir de otras previas.
  • Agilizaría el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Docentes

Sin embargo, no se trata de un sistema completamente automatizado, ya que para poder indicar las predicciones que definen el Machine Learning los docentes deberán introducir los datos básicos al inicio del proceso. Posteriormente, también deberán supervisar que las predicciones resultantes sean correctas.

Si no lo fueran, deberán revisar estos datos para establecer patrones más cercanos a la realidad educativa. El docente, de esta manera, deberá ser un observador de la evolución del Machine Learning capaz de evaluar a sus alumnos y corregir el algoritmo de ser necesario.

Mejoras

El proceso iterativo de modelos online conduce a una mejora en los tipos de asociaciones hechas entre los elementos de datos. Luego de que un modelo ya sea entrenado se puede utilizar en tiempo real para aprender de los datos.

De esta manera, las mejoras en la precisión son resultado del proceso de entrenamiento y automatización que forman parte del machine learning. Asimismo, de acuerdo con la naturaleza del proceso que se debe atender existen diversos enfoques basados en el tipo y volumen de los datos. Entre ellos se encuentran:

  • Aprendizaje supervisado: por ejemplo, se puede crear una aplicación de machine learning en base a imágenes y descripciones escritas que distinga entre millones de animales.
  • Aprendizaje no supervisado: analiza los datos sin intervención del ser humano. Se utiliza con la tecnología de detección de spam en e-mails.
  • Aprendizaje de refuerzo: modelo de aprendizaje conductual. El algoritmo recibe retroalimentación del análisis de datos dirigiendo al usuario al mejor resultado.
  • Deep Learning: incorpora redes neuronales en capas sucesivas para aprender de los datos de manera iterativa.

Hasta acá llegamos con la nota sobre ¿Qué es el Machine Learning en educación? Esperamos que te haya sido útil esta información. Recorda que en SabDemarco vas a encontrar recursos y herramientas didácticas para tus clases de informática. No dudes en contactarnos para más información.

¿Cómo aplicarías el Machine Learning en educación? Dejanos tu comentario