El uso de la Inteligencia Artificial (IA) muestra una vez más su gran utilidad en el desarrollo del sector educativo, durante el periodo de confinamiento sanitario por el COVID 19 y actualmente bajo la denominada “nueva normalidad”, cuando se ha evidenciado la necesidad de detectar y apoyar a los estudiantes que presentan rezagos importantes, producto del esquema a distancia impulsado durante este periodo crítico.
“Hemos podido realizar una evaluación continua en años prepandémicos, en el confinamiento y, más tarde, en la segunda fase de la pandemia. Nuestro objetivo es desarrollar un método para mejorar la educación a distancia que permita localizar a los estudiantes que estén en riesgo de suspender para que el profesorado, y el propio alumnado, pueda reforzar su aprendizaje”, explicó Laia Subirats, profesora colaboradora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC).
La también investigadora de Eurecat indicó que un estudio piloto utilizó inteligencia artificial para detectar las necesidades de los alumnos en la educación a distancia y se concluyó que los datos obtenidos pueden contribuir a que el profesorado pueda ofrecer ayuda al estudiantado que más lo necesite.
“La Universitat Oberta de Catalunya, el centro tecnológico Eurecat y la Universidad Autónoma de Madrid, ayudan a resolver uno de los mayores problemas de la educación no presencial, que se ha generalizado con la pandemia: cómo conseguir información sobre el avance de los alumnos para poder apoyarlos a tiempo”.
En opinión de Subirats el uso de este tipo de herramientas tecnológicas pueden ayudar a romper muchas barreras y democratizar el conocimiento, además de ofrecer la posibilidad a los jóvenes de estudiar en cualquier lugar o en el momento que más convenga, un esquema de gran ayuda entre las personas que no pueden formarse de una manera más convencional.
Otro de los frentes que se pueden resolver mediante el uso de la inteligencia artificial, es la posibilidad de detectar eventuales fraudes o plagios. “Si un alumno obtiene una nota muy superior a la esperada por nuestro sistema, nos podría hacer sospechar”, concluye la investigadora.
Las recientes observaciones fueron reflejadas en un estudio publicado en la revista científica de acceso abierto Applied Sciences, el sustento de las apreciaciones emitidas se basa en la información recopilada de 396 estudiantes universitarios que cursaron sus estudios en los ciclos 2016-2017 y 2020-2021.
Subirats explicó que a los estudiantes se les ofreció, antes del examen final, la posibilidad de realizar test con una serie de preguntas que se adaptaban al nivel de cada uno de ellos, de tal manera que a partir de sus datos, los estudiantes se clasificaron en excelentes, bien encaminados o en riesgo.
El grupo de investigación Applied Data Science Lab (ADaS), en el cual colabora Laia Subirats, reconoce la facilidad de detectar los alumnos que cursan sus estudios con “excelencia”, lo cual no resulta igual con aquellos que obtienen las “peores calificaciones derivado de estudiar de último momento, porque el sistema no puede predecir esto con suficiente antelación”.
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