Identifican "muchos" hábitos de estudio nacidos en la pandemia que todavía perduran
Muchos alumnos demostraron “una gran capacidad de adaptación”, desarrollando hábitos de estudio “más consistentes y continuados” durante el confinamiento.
El estudio analiza el impacto de la pandemia en los hábitos de estudio de los alumnos y la posibilidad de predecir su rendimiento académico con la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA), teniendo en cuenta que la pandemia, que tuvo su máximo impacto en 2020, afectó también a la educación, señala la UAM en una nota. Explica que muchos alumnos demostraron entonces “una gran capacidad de adaptación”, desarrollando hábitos de estudio “más consistentes y continuados” durante el confinamiento; con una nueva forma de trabajo, de reconocidos beneficios, que promovió que el sistema educativo se mantuviera algún tiempo a distancia.
Tras la vuelta generaliza al modelo presencial de clases, el equipo de investigadores ha recogido y analizado datos de los alumnos en tres períodos clave: prepandemia, pandemia y pospandemia. Los resultados evidencian un ligero descenso en el hábito de estudiar de forma continua en 2021 comparado con el año 2020, aunque estos valores se mantienen por encima de los registrados antes de la pandemia.
El hecho de que este descenso se produzca de manera más gradual que el fin de las restricciones nos lleva a pensar que estos nuevos hábitos podrían mantenerse en el tiempo, “aunque probablemente no al mismo nivel que durante el confinamiento”, detallan los autores del trabajo.
IA e innovación pedagógica
El estudio, publicado en la revista PloS ONE, también indaga en el potencial de la IA para predecir el rendimiento académico de los estudiantes. De acuerdo con los resultados, los datos más útiles para una buena predicción son los que se obtienen a partir de las actividades de los estudiantes en el último mes antes de los exámenes finales. Así, los estudiantes que adelantan este tipo de actividades en el tiempo (trabajando de forma continua) ofrecen un mejor perfil para que se puedan hacer predicciones fiables y con tiempo suficiente.
Estas predicciones basadas en IA no se limitan al rendimiento académico, sino que también pueden aplicarse para detectar trabajos realizados de manera fraudulenta, un aspecto de creciente preocupación debido al desarrollo de herramientas como ChatGPT. Sin embargo, solamente serán útiles si se obtienen «los datos suficientes y con suficiente antelació», por lo que “se deben redoblar los esfuerzos para mantener los hábitos de estudio continuado”.
El estudio abre una ventana de oportunidad para la mejora de los procesos educativos a través de la consolidación de los hábitos de estudio y la aplicación de la IA.