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Machine learning para el sector educativo: algoritmos, ventajas y predicciones

AI y ML

Educación

Machine learning parece ser otra palabra de moda en el desarrollo de software a primera vista.Pero si nos fijamos en las estadísticas y predicciones, parece que utilizar el ML y la IA en nuestra vida diaria será el único futuro que podamos tener. Según Investigación de Grand View, el tamaño del mercado de la inteligencia artificial en la educación se valoró en unos 1.800 millones de dólares estadounidenses en 2021 y se espera que aumente a una tasa de crecimiento anual compuesto de 36% de 2022 a 2030.Aunque parezca un poco demasiado ambicioso, es bastante probable que las cifras sean reales porque la difusión de productos basados en ML e IA y su eficiencia ya ha mostrado cierto impacto en el mercado y en las empresas existentes. La mayoría de plataformas educativas modernas implementan soluciones de machine learning de una u otra forma para mejorar la experiencia del cliente y aumentar los ingresos al mismo tiempo, por no hablar del edutainment o el puro entretenimiento.

Es demasiado costoso ignorar el ML para su aplicación EdTech.

Contamos con una sólida experiencia en aprendizaje automático para dar a su aplicación la ventaja competitiva que necesita para triunfar.

Ventajas de machine learning para EdTech

EdTech se refiere a la educación online, que experimentó un auge en 2019 como resultado de la pandemia del COVID-19. En general, esto es cierto porque EdTech utiliza software y hardware informáticos para aumentar la teoría y la práctica educativas tradicionales en el proceso de aprendizaje.

Implantar machine learning y AI era sólo cuestión de tiempo. Pero, ¿cómo ayuda a estudiantes y tutores?

Análisis automatizado de textos

El análisis automatizado de textos permite a los tutores dar a sus alumnos retroalimentación de forma rápida y más precisa. Como estudian varios investigadores, mediante el uso de algoritmos de machine learning supervisado, las organizaciones educativas pueden crear sistemas capaces de extraer la parte informativa de los textos de los alumnos, analizarlos y proporcionarles información sobre sus conocimientos.Estas soluciones no sólo pueden aumentar la eficacia del aprendizaje al dar respuestas más precisas y oportunas, sino también eliminar cualquier malentendido o conflicto entre tutores y alumnos al excluir cualquier posibilidad de actitudes sesgadas.

Aprendizaje personalizado y adaptativo

Estas soluciones aportan más versatilidad al proceso de aprendizaje, lo que puede afectar a la eficacia general del proceso educativo.

Al utilizar herramientas de aprendizaje personalizado y adaptativo, los tutores y los alumnos pueden adaptarse a las necesidades de cada uno ajustando los materiales de aprendizaje, el horario y el ritmo. Los alumnos pueden elegir las asignaturas que realmente les interesan, mientras que los tutores pueden crear experiencias de aprendizaje más personalizadas y eficaces.

Aumentar la eficacia

Además, la automatización de los procesos administrativos con herramientas de ML puede aumentar drásticamente la eficiencia de la educación. Los algoritmos pueden hacer casi cualquier cosa, desde el trabajo rutinario manual hasta el seguimiento de la asistencia o el envío automático de deberes y clases a los dispositivos de los alumnos. Con todos los recursos ahorrados, los educadores pueden dedicar más tiempo a las consultas personales o crear tareas más complejas y centradas en la práctica para los alumnos.

Análisis del aprendizaje

La analítica del aprendizaje es también una gran herramienta para proporcionar más información tanto a los estudiantes como a los tutores. Al investigar el entorno y el progreso de un individuo, un analista puede ver los puntos fuertes y débiles de uno y sacarlos a relucir, lo que debería dar lugar a ajustar el proceso educativo a las condiciones actuales y aumentar la eficiencia del estudio.

Análisis predictivo

Con esta herramienta, los tutores pueden ayudar a sus alumnos a señalar sus puntos fuertes y débiles. Por ejemplo, estos marcos pueden predecir ciertos éxitos en el aprendizaje de una asignatura y fallos en otra. Como resultado, los alumnos podrán distribuir sus esfuerzos de forma mucho más eficiente durante el proceso de aprendizaje y, en general, la educación será de mayor calidad.

Evaluación de las evaluaciones

Utilizando las tecnologías mencionadas, las herramientas de machine learning y AI también pueden mejorar el proceso de evaluación. Por ejemplo, se pueden automatizar y aleatorizar varios tipos de exámenes sin perder precisión en la evaluación. Asimismo, se puede utilizar una combinación de herramientas de análisis de texto y analítica del aprendizaje para mostrar el rendimiento de los estudiantes durante los exámenes escritos y cómo su entorno afectó a sus resultados.

Principales tecnologías utilizadas en el desarrollo de EdTech

Python

Python is one of the most popular programming languages for creating and setting up ML and AI applications. It allows developers to build and deploy such solutions in a rapid and cost-effective manner.

Java

Java is a cross-platform language, which makes it great for web servers for educational platforms. Given a large number of libraries for machine learning, Java can be used not only for the web server of educational platforms but also used to build a system that helps to choose the right training course (as an example). Java servers keep the load well, so they are a good tool for creating streaming lectures, courses, and online learning.

Node.js

If compared to Python, Node.js can win if a product needs a swifter back-end. Also, this programming language has a great number of libraries that allow deploying complex solutions with integrated machine learning algorithms.

Google Cloud ML

Google Cloud es una gran opción para una solución rentable que debe ser rápida y fácil de reescalar. No necesitará ninguna capacidad de hardware y seguirá siendo totalmente funcional. Su Vertex AI tiene capacidades integradas para desplegar rápidamente y mantener fácilmente literalmente cualquier cosa en términos de ML en la nube.

API de visión por ordenador

La API de visión por ordenador de Microsoft Azure puede mejorar el aprendizaje proporcionando herramientas para analizar datos visuales como imágenes y vídeos. Los modelos de ML entrenados con visión por computador pueden realizar una gama más amplia de tareas en diversos campos.

AWS

Amazon proporciona a los desarrolladores de software una serie de herramientas de machine learning y data analysis. Las más conocidas son AWS Sagemaker y AWS Lex.

AWS Sagemaker es una práctica herramienta para desarrollar, implementar y administrar aplicaciones de machine learning y data analysis.

Con AWS Lex, los desarrolladores pueden crear cualquier extensión basada en el diálogo para el sistema de aprendizaje actual, desde chatbots hasta asistentes virtuales operados por voz. Se trata de una potente herramienta para crear herramientas de autoaprendizaje más inmersivas y eficaces.

Machine learning en la educación: casos de éxito

Como ya se ha dicho, las soluciones basadas en ML e IA ya han invadido nuestras vidas y no van a cambiar. El sistema de recomendaciones de Netflix no es lo único que está pasando, ni tampoco los subtítulos en directo de Google. Este tipo de soluciones ya están ayudando a la gente a aprender.

Grammarly

Grammarly es un asistente de escritura en línea que puede ayudarle a escribir textos más claros, precisos y atractivos.

Está considerada la mejor aplicación de corrección gramatical por el momento y cuenta con millones de usuarios en todo el mundo.

SchooLinks

SchooLinks es una plataforma de preparación universitaria y profesional que ayuda a los tutores escolares a preparar a los alumnos para la vida futura real. Combina herramientas metodológicas tradicionales con experiencias totalmente nuevas para los alumnos y una organización y mantenimiento más sencillos para los tutores.

Quizlet

Quizlet es una empresa estadounidense que potencia el aprendizaje a través de fichas. Los estudiantes pueden aprender temas sobre cualquier asignatura de una forma gamificada personalizada que aumenta la eficacia a la hora de adquirir conocimientos.

Plataforma de coaching online del Innowise

Nuestros ingenieros de software han reconstruido desde cero una plataforma de aprendizaje electrónico que permite a los estudiantes participar en cursos en línea y a los mentores difundir sus conocimientos.

The solution presents web and desktop applications that allow tutors to share their courses with students across the globe. To make the courses more suitable for each particular student, Innowise has implemented an ML-based recommender system as well as several data analytics tools that allow adjusting the content according to the users’ needs. As a result, the platform provides users with more personalized course recommendations and has shown an increase of 2700% in data analysis processes. You can learn more about the project at the link.

Machine learning forma parte de la Educación 4.0

Los avances tecnológicos surgen a diario y es bastante difícil predecir si una nueva herramienta o marco de trabajo encajará perfectamente en nuestras vidas o desaparecerá en un abrir y cerrar de ojos. Sin embargo, hay varias cosas que lo han conseguido y no se van a ir.

Machine learning es uno de ellos. Con tanta información en la red y tantas actividades en marcha en el ámbito educativo, todos necesitamos algo de ayuda en un nuevo mundo de Educación 4.0.

La cuestión es que ya disponemos de herramientas para adquirir esa ayuda, sólo tenemos que aceptarlas e introducirlas en nuestro estilo de vida diario.

FAQ

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en el sector educativo?

El aprendizaje automático está revolucionando el sector educativo al personalizar las experiencias de aprendizaje, automatizar las tareas administrativas y proporcionar información basada en datos. Las plataformas de aprendizaje adaptativo utilizan algoritmos de aprendizaje automático para adaptar los contenidos educativos en función del progreso de cada alumno, optimizando la comprensión y el compromiso.

¿Cuáles son las ventajas de integrar el aprendizaje automático en las herramientas y sistemas educativos?

En primer lugar, la integración del aprendizaje automático en la educación da lugar a un entorno de aprendizaje más eficiente, adaptable y basado en datos. La tecnología ML permite experiencias de aprendizaje personalizadas mediante la adaptación de los contenidos a las necesidades individuales de los estudiantes, mejora el compromiso de los estudiantes y proporciona retroalimentación en tiempo real. El aprendizaje automático automatiza tareas administrativas, como la calificación y la evaluación, liberando tiempo a los educadores.

¿Existen retos o limitaciones en la aplicación del aprendizaje automático a la educación?

Sí, aplicar el aprendizaje automático a la educación conlleva desafíos. Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, abordar los sesgos en los algoritmos y mantener las consideraciones éticas son preocupaciones primordiales. Además, la integración del aprendizaje automático requiere importantes inversiones en infraestructura y recursos.

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Dmitry Nazarevich CTO

Date: 08 dic 2022

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