El Big Data y la Inteligencia Artificial: ¿Nos aportan un cambio a la Educación?

Tanto en el mundo de los negocios como en la política o la medicina el Big Data es la palabra de moda que escuchamos todos los días. Como bien sabemos se basa en la recolección de información, la pregunta es si estos datos masivos podemos utilizarlos en la educación y si el sistema educativo puede beneficiarse de los mismos.

Son muchas las instituciones educativas en la actualidad que usan el Big Data para poder mejorar su sistema de enseñanza y de esta forma conseguir que los alumnos logren mejores resultados. Por ejemplo, mediante el seguimiento del rastro que dejan los alumnos en las plataformas virtuales, se puede analizar en tiempo real el aprendizaje de estos, pudiendo establecer mejoras pedagógicas para lograr una mejor comprensión.

La combinación del Big Data y la Inteligencia Artificial es un tema de actualidad dentro del mundo educativo y que está suponiendo un nuevo paradigma dentro de este sector. Dentro de este paradigma hay una serie de conceptos que destacan, como es el propio Big Data, que podríamos definirlo como el uso de herramientas tecnológicas para la recogida y tratamiento de datos masivos, también conocido con el término Educational Data Mining, y por otro lado tenemos, el concepto más innovador y ligado a las redes neuronales; Analítica de Aprendizaje. Este sirve para analizar, interpretar y aprender de esos datos, mediante técnicas pedagógicas y algoritmos propios de la Minería de Datos, con la finalidad de obtener información para mejorar la práctica educativa, optimizando el rendimiento de alumnos, profesores, y así como el modelo educativo.

Ventajas del Big Data en el ámbito educativo

A continuación, podríamos enumerar algunas ventajas que aportan estos sistemas al ámbito educativo:

1. Aprendizaje adaptativo. Es la punta de lanza y uno de los conceptos donde más se notan los beneficios de la utilización de estos sistemas combinados, Big Data e Inteligencia Artificial. Un nuevo método de enseñanza que, gracias a la recogida y análisis de datos, de cada alumno, en tiempo real, produce un aprendizaje personalizado que se va adaptando y modificando a las necesidades y progresos reales de cada alumno.

2. Personalización. Muy relacionado con el punto anterior, el uso de estas técnicas permite implementar programas educativos personalizados para los diferentes niveles que tengan los alumnos y que estos avancen y adquieran las competencias definidas.

3. Nuevos métodos formativos. El uso de estas técnicas está propiciando la aparición de nuevos métodos de enseñanza, el aprendizaje adaptativo es el más relevante, pero existen otros muchos métodos como son:

-Gamificación.
-Aprendizaje basado en competencias.
-Aprendizaje combinado.
-Aprendizaje basado en servicios.

4. Mayor eficiencia. Se puede mejorar la eficiencia al optimizar los recursos formativos, teniendo en cuenta el empleo efectivo de los contenidos y herramientas de un curso o una asignatura. Se puede predecir qué problemas hay en una clase y aplicar acciones para corregirlos. También se puede predecir el abandono y desempeño de los alumnos en un curso o asignatura y poder actuar antes de que sea demasiado tarde.

Tenemos que saber que todo esfuerzo encaminado a mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje en las aulas requiere de la recopilación de datos y la obtención de métricas que deben ser analizados adecuadamente para obtener un punto de partida y poder determinar mediante la validación y el aprendizaje si se han obtenido los resultados deseados. Por tanto, decidir cuáles son los datos con los que va a trabajar un sistema, cómo se van a obtener y con qué fin, son preguntas fundamentales que nos debemos hacer cuando usemos este tipo de tecnologías en las aulas.

La introducción en tiempos actuales de dispositivos en las clases o ahora en este aprendizaje online que estamos inmersos está facilitando a los docentes la obtención de un importante flujo de datos sumamente útil para poder valorar el rendimiento de cada alumno, que va mucho más allá de evaluar su desempeño, puesto que permite establecer patrones que permiten ajustar los contenidos didácticos y los ejercicios para satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes.

La aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial nos está permitiendo recopilar una gran cantidad de información y analizarla en un periodo de tiempo muy breve. Podríamos poner el ejemplo de analizar el rendimiento de varios alumnos a la vez, ante una determinada actividad usando patrones como:

-Interés
-Motivación
-Concentración
-Estrés
-Destreza

Medir alguna de estas reacciones en tiempo real, es una tarea complicada para un docente, ya que requiere de la observación personalizada o de la aplicación de cuestionarios donde es difícil ser objetivo, pero actualmente pueden emplearse modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) que usando los datos que se recopilan en tiempo real nos pueden dar una predicción bastante aproximada de estos parámetros que necesitamos.

El Big Data o la Inteligencia Artificial se encuentran en una capa por encima del docente. Realmente se aplican una serie de herramientas para obtener esos resultados que mejorarán el aprendizaje y la experiencia del alumno pero, ¿hay otras formas de utilizar la Inteligencia Artificial de forma más frecuente en las aulas?

Debemos decir que actualmente la Inteligencia Artificial no es un recurso frecuente en las aulas, pero creo que podemos usar esta tecnología para descenderla de una manera más cercana a los alumnos y profesores. Usar la Inteligencia Artificial para que nos ayude en nuestro trabajo en aula de una manera metodológica y con el desarrollo de actividades, donde sea la herramienta para mejorar y motivar ese trabajo que hacemos en la clase.

Recurso transversal

Por lo tanto, si respondemos a esta pregunta, la Inteligencia Artificial debería convertirse en un recurso transversal, por el cual puedas usarlo en cualquier asignatura dentro de un aula. Esta tecnología nos puede dar una nueva perspectiva sobre el contenido o el material que usamos en clase. El poder estudiar las emociones de los cuadros usando el reconocimiento facial en una clase de arte, el poder hacer una predicción sobre la expresión de un poema usando el lenguaje natural de las máquinas o realizar predicciones históricas que pudieran haber pasado cambiando ciertos acontecimientos, son cosas donde la imaginación del docente y las matemáticas de la Inteligencia Artificial se unen para dar experiencias y actividades realmente diferentes.

Desde el punto de vista del docente, la Inteligencia Artificial se tiene que ver o tenemos que intentar mostrarla como un recurso más de aula, esta tecnología no viene a sustituir nada en el aula, si no a complementar y sumar lo que ya estamos haciendo. Esa debe ser la visión del profesor ante esta tecnología.

Seguramente después de escribir estas últimas líneas nos asalta la pregunta de si nos terminará desplazando esa Inteligencia Artificial de nuestra aula. Es una pregunta complicada de contestar, pero lo que es cierto es que hay muchos argumentos donde podemos asegurar que la Inteligencia Artificial no puede llegar y que la profesión de docente no aparezca en las listas de profesiones que podrían ser sustituidas por robots, habla muy positivamente que esta tecnología necesita al profesor en el aula para trabajar de forma conjunta.

La Inteligencia Artificial puede ser constante e incansable en sus procedimientos, pueden personalizar el aprendizaje casi de forma milimétrica entre muchos estudiantes, su índice de error en las repuestas cada vez es menor, pero la educación no es solo esto, no son solo números, calificaciones o repuestas, hay unas habilidades humanas que hoy por hoy la Inteligencia Artificial no puede abordar.

El ingrediente emocional

Si nos vamos al campo de la neuroeducación podemos confirmar que el ingrediente emocional es fundamental tanto para el que enseña como para el que aprende. Los seres humanos no somos seres racionales a secas, sino más bien, primero emocionales y luego racionales, además de sociales. A nuestros alumnos les gusta aprender en grupo y les gusta aprender de otras personas. La Inteligencia Artificial nunca podrá emparejar a los humanos de esta manera. Factores irremplazables como por ejemplo la capacidad de inspirar son difíciles de conseguir con esta tecnología.

Para finalizar, me gustaría dejar unas líneas de reflexión y conclusión donde podríamos preguntarnos qué hace falta para que este tipo de tecnología se interiorice más en las aulas. En mi opinión, debemos tener claro que para que la Inteligencia Artificial pueda entrar en un aula de manera más educativa, debe hacerlo con una actividad o camino de aprendizaje marcado por el profesor, a partir de aquí se le podrá sacar todo el partido a este tipo de tecnología, pero no debemos caer en el error de mostrar la tecnología como tal, si no usarla como herramienta de aprendizaje. Qué queremos enseñar y en qué nos puede ayudar la Inteligencia Artificial en este objetivo.