La covid ha potenciado la educación a distancia y ha puesto de relieve la necesidad de detectar a tiempo al alumnado que se queda atrás.

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Plataformas con inteligencia artificial pueden ofrecer datos al profesorado para descubrir quién necesita reforzar su aprendizaje y cuál es la mejor manera de hacerlo.

Un estudio piloto utiliza la inteligencia artificial para detectar las necesidades de los alumnos en la educación a distancia y concluye que los datos pueden servir al profesorado para ofrecer ayuda al estudiantado que más lo necesite. La investigación, con la participación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), el centro tecnológico Eurecat y la Universidad Autónoma de Madrid, ayuda 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.

“Hemos podido realizar una evaluación continua en años prepandémicos, en el confinamiento y, más tarde, en la segunda fase de la pandemia”, dice Laia Subirats, profesora colaboradora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC e investigadora de Eurecat. “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”.

El estudio, publicado en la revista científica de acceso abierto Applied Sciences, se basa en la información recopilada de 396 estudiantes universitarios entre los cursos 2016-2017 y 2020-2021. Al estudiantado se le ofreció, antes del examen final, la posibilidad de realizar test con una serie de preguntas que se adaptaban al nivel de cada alumno. A partir de sus datos, los estudiantes se clasificaron en excelentes, bien encaminados o en riesgo.

“Una de las complicaciones fue detectar a los alumnos con peores calificaciones en los casos en que estudian en el último momento, porque el sistema no puede predecirlo con suficiente antelación”, dice Subirats, colaboradora del grupo de investigación Applied Data Science Lab (ADaS). “Pero es fácil descubrir a los que se encuentran en la categoría de excelentes, porque quienes estudian de forma más continua obtienen mejores resultados”.

Tecnología para mejorar la evaluación

La necesidad de tecnologías innovadoras en el aprendizaje y, sobre todo, para evaluar el rendimiento es uno de los mayores retos de la educación a distancia. La pandemia de la covid, que ha obligado a los centros a suspender sus clases presenciales, solo lo ha puesto de manifiesto. Sin embargo, las herramientas digitales, como las plataformas de evaluación en línea, ofrecen nuevas oportunidades.

“Este tipo de herramientas rompen también muchas barreras y pueden democratizar el conocimiento”, explica Subirats. “Se puede estudiar en cualquier lugar o en el momento que más convenga, ayudando así a las personas que no pueden permitirse formarse de una manera más convencional”, añade.

Finalmente, el uso de la inteligencia artificial y las predicciones puede servir para detectar posibles fraudes o plagios. “Si un alumno obtiene una nota muy superior a la esperada por nuestro sistema, nos podría hacer sospechar”, concluye la investigadora.

Artículo relacionado. Subirats, L.; Fort, S.; Atrio, S.; Sacha, G.-M. Artificial Intelligence to Counterweight the Effect of COVID-19 on Learning in a Sustainable Environment. Appl. Sci. 2021, 11, 9923. https://doi.org/10.3390/app11219923

Esta investigación favorece el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 4 (educación de calidad).