En mayo de este año, la compañía de tecnología educativa BlinkLearning fue beneficiaría del programa «IA en cadenas de valor». El programa, que surge de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, tiene como objetivo poder darle continuidad a los proyectos de IA aplicado a la educación.
Alfonso García, Responsable de Innovación de BlinkLearning, se encuentra a cargo de este proyecto, cuyo objetivo principal es aplicar técnicas de Machine Learning para poder ayudar a los docentes en la creación de itinerarios de aprendizaje individuales. Y por otro lado, el procesamiento masivo de datos con técnicas de Big Data que permita calcular o estimar indicadores que ayuden al docente a una detección temprana de los problemas de determinados estudiantes en la adquisición de sus competencias.
Realinfluencers entrevistó a Alfonso para que nos cuente más sobre este proyecto que conjuga Big Data, IA y procesos de aprendizaje.
Realinfluencers: ¿Cuál es la visión general del proyecto y cuáles son sus objetivos principales?
Alfonso García: La visión general se centra en utilizar la tecnología y los datos para mejorar significativamente el proceso de enseñanza-aprendizaje en los centros educativos. De ahí que nuestro proyecto tenga como objetivo principal mejorar la forma en que los docentes abordan el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Partimos de que cada estudiante es único, con fortalezas, debilidades y ritmos de aprendizaje distintos. Y, teniendo esto en cuenta, estamos desarrollando una solución que utiliza técnicas de aprendizaje automático y procesamiento masivo de datos (Big Data) para personalizar la experiencia educativa de cada estudiante y proporcionar a los docentes herramientas para facilitar su desarrollo académico.
La propuesta tiene dos líneas principales de actuación:
- Aprendizaje automático para itinerarios de aprendizaje individuales: utilizando técnicas avanzadas para analizar datos académicos y de comportamiento de los estudiantes queremos llegar a comprender sus preferencias de aprendizaje, sus fortalezas, sus debilidades y sus necesidades individuales. Y, de esta manera, facilitar que los docentes puedan generar dinámicamente itinerarios a medida del progreso de cada estudiante.
- Procesamiento masivo de datos: recolectamos y analizamos grandes cantidades de datos relacionados con el rendimiento académico y el comportamiento de los estudiantes para identificar patrones que ayuden a los docentes a anticiparse e intervenir de manera oportuna y proporcionar el apoyo necesario.
«Utilizando técnicas de IA creemos que es posible proporcionar una retroalimentación instantánea sobre ejercicios y tareas, que ayude a los estudiantes a comprender y corregir errores de inmediato».
Alfonso García
R: ¿Qué problemas o desafíos específicos en la educación busca abordar el proyecto mediante la inteligencia artificial?
AF: El proyecto busca abordar varios problemas y desafíos específicos en la educación. Unos son más sencillos de abordar que otros, pero todos ellos aparecen en la lista de retos a los que queremos intentar dar una respuesta:
- Diversidad de estilos de aprendizaje: los estudiantes tienen diferentes estilos de aprendizaje, ritmos y preferencias. Algunos pueden aprender más rápido en ciertos temas, mientras que otros pueden necesitar más tiempo o enfoques de enseñanza diferentes. Creemos que la tecnología que estamos utilizando nos va a permitir la personalización del aprendizaje para adaptarse a estas diferencias individuales.
- Detección temprana de problemas de aprendizaje: la detección temprana de dificultades de aprendizaje es crucial para brindar apoyo a los estudiantes antes de que los problemas se vuelvan críticos. La IA puede analizar datos para identificar patrones que sugieran que un estudiante está teniendo dificultades y notificarlo a los docentes para que puedan intervenir de manera oportuna.
- Falta de retroalimentación inmediata: los estudiantes a menudo tienen que esperar mucho tiempo para recibir retroalimentación sobre su trabajo, lo que puede dificultar su progreso. Utilizando técnicas de IA creemos que es posible proporcionar una retroalimentación instantánea sobre ejercicios y tareas, que ayude a los estudiantes a comprender y corregir errores de inmediato.
- Uso eficiente de los recursos educativos: a menudo, los recursos educativos, tanto digitales como en papel, no se utilizan de manera eficiente. La IA puede dar una solución, en el caso de tratarse de recursos digitales, recomendando contenidos específicos que se adapten a las necesidades de cada estudiante.
- Igualdad educativa: la inteligencia artificial puede contribuir a la igualdad educativa al abordar las diferencias en el acceso a recursos educativos. Además, proporciona apoyo adicional a estudiantes que lo necesitan, independientemente de su origen o circunstancias.
- Mejora de la eficiencia docente: al proporcionar a los docentes datos detallados sobre el rendimiento y las necesidades de los estudiantes, la IA puede ayudar a focalizar sus esfuerzos y tiempo en áreas donde son más necesarios.
R: ¿Cómo medirán el éxito y los resultados del proyecto?
AF: Medir el éxito y los resultados del proyecto es fundamental para evaluar su efectividad y realizar ajustes cuando sea necesario. Somos conscientes de que es una tarea que requiere tiempo y un análisis detallado de los resultados y donde es fundamental la tarea de observación llevada a cabo por los docentes.
Para ello, es importante establecer un plan de seguimiento y evaluación desde el inicio del proyecto y realizar evaluaciones periódicas a lo largo de su implementación. Los resultados de estas evaluaciones deben utilizarse para tomar decisiones informadas y realizar ajustes en el proyecto con el fin de maximizar su éxito y su impacto en el proceso de aprendizaje de los estudiantes.
Sobre Alfonso García
Es de León y sigue viviendo allí. Estudió Ingeniería Industrial en la Universidad de León (ULE), por la rama de electrónica y automatismos, pero enseguida comenzó a trabajar y especializarse en temas relacionados con la informática. Forma parte de BlinkLearning desde el 2016.
