La Inteligencia Artificial puede vaticinar el fracaso escolar, según un estudio de UCLM
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El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en los primeros cursos universitarios permite predecir el fracaso escolar, según las conclusiones de una investigación realizada por la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y liderada por la docente Hermenegilda Macià Soler.
Estos resultados se han obtenido a través de un método que aúna el ‘Machine Learning’ (ML), un subconjunto de Inteligencia Artificial, y un modelo conceptual inspirado en el Modelo de Comportamiento Humano, que ayuda a entender cómo operan las personas en diferentes situaciones, ha informado la institución académica en una nota de prensa.
En concreto, el procedimiento comienza con el Modelo de Comportamiento Humano, que consiste en la medición de tres factores: la personalidad, el compromiso académico (en este caso, a través de la plataforma que emplea el estudiantado en el aula para acceder a temario y tareas) y la capacidad.
Los responsables del proyecto apuntan que es un modelo sencillo para que los equipos docentes puedan recoger estos datos sin necesidad de recurrir a autoridades académicas, lo que aumenta su utilidad práctica, ha agregado la nota.
Una vez conseguidos los datos, la investigación propone emplear una metodología basada en el ‘Machine Learning’, empleando algoritmos que hagan predicciones en el conjunto de datos obtenidos.
Así, el uso de esta Inteligencia Artificial aumenta la transparencia y la interpretabilidad del modelo para detectar grupos de riesgo en el aula.
En este sentido, este aprendizaje automático permite que los equipos docentes puedan confiar en las predicciones y propongan planes de intervención más eficaces.
El proyecto ha sido liderado por la docente de la UCLM Hermenegilda Macià Soler, junto a los investigadores de la Universidad de Alicante Juan Ramón Rico-Juan y Cristina Cachero.
Su investigación, que lleva por título Study regarding the influence of a student´s personality and an LMS usage profile on learning performance using machine learning techniques, ha sido testada en una muestra de 322 estudiantes del grado en Ingeniería Informática del campus de Albacete, de manera concreta, en las asignaturas de Lógica y Cálculos Numéricos.
Sin embargo, dada la sencillez del procedimiento, se puede aplicar a otras materias, concluyen las investigaciones.
