Inteligencia artificial para reducir los suspensos

«El uso inteligente de los datos va a facilitar una educación exclusiva para cada persona», explica David Bañeres, que actualmente trabaja en un proyecto del eLearn Center para desarrollar un tutor inteligente que atienda a los alumnos de la UOC las 24 horas del día los siete días a la semana. Este proyecto se enmarca dentro del programa Soul University, que este centro de investigación de aprendizaje en línea está diseñando para implantar la inteligencia artificial en la UOC durante los próximos diez años.

«Hasta hace poco las universidades no disponían de suficientes datos, sobre todo las presenciales, por lo que la aplicación de la inteligencia artificial se está introduciendo de forma más lenta que en otros sectores», explica Bañeres, quien, sin embargo, cree que ya estamos preparados para afrontar grandes retos de IA en la educación superior. Así, en un mundo «donde no dejamos de estudiar nunca», añade, saber utilizar estos datos en provecho del estudiante «es fundamental» para ayudarle durante toda su trayectoria académica.

Ya hay ejemplos de cómo la analítica de aprendizaje (learning analytics) mejora las notas de los estudiantes universitarios y reduce la tasa de abandono. En la universidad norteamericana Purdue, en el estado de Indiana, llevan años permitiendo a los profesores utilizar los datos de los alumnos para dar notificaciones en tiempo real. Recopilando datos demográficos, historiales académicos o el esfuerzo del estudiante, el sistema permite realizar intervenciones semiautomáticas a los alumnos para resolver los problemas académicos que puedan tener. Tras la implantación de este proyecto, se detectó un incremento de las calificaciones más altas, una disminución de las más bajas y una reducción llamativa de abandono. De hecho, las notas de excelente se incrementaron hasta el 13,84 %, las notas de aprobado se redujeron hasta el 9,38 % y los suspensos disminuyeron hasta el 9,40 %

Una educación exclusiva para cada estudiante

La inteligencia artificial va a permitir predecir qué materias completan el currículo de los estudiantes, cuáles son sus habilidades, qué asignaturas deben cursar para llegar a los objetivos que tienen, etc., y, en consecuencia, «se podrá ofrecer un aprendizaje más personalizado, casi diría que exclusivo, para cada uno», dice Bañeres. Y va a aplicarse fundamentalmente en tres niveles, según el investigador.

El primer nivel de aplicación comienza cuando el estudiante se informa sobre las opciones formativas. En ese momento, según su perfil y los datos de otros estudiantes recopilados por la IA, recibirá recomendaciones sobre qué grados, másteres, cursos, etc., son los más aconsejables para él. El segundo nivel de intervención se da en el campus, donde la gestión de datos permitirá proponer cuántas y qué asignaturas se deberían estudiar para asegurarse el aprobado. Y por último, el tercer nivel se da en cada curso y asignatura: «La inteligencia artificial puede responder automáticamente a las preguntas que hacen los estudiantes sobre la materia y, además, en función de cómo se va desarrollando la asignatura, proponer recomendaciones que los ayuden a estudiar», explica Bañeres.

La idea es que la persona esté asistida en todo momento. Su «tutor» también podrá, además de todo lo comentado, «hacer un acompañamiento emocional o planificar el tiempo de estudio del alumno», comenta Guillem Garcia Brustenga, director de Análisis de Tendencias del eLearn Center. Este «mentor» educativo acompañará y ayudará al estudiante en todo su viaje académico, desde las primeras cuestiones administrativas cuando accede a la universidad hasta la matriculación y, finalmente, la titulación. E incluso, entonces, su «trabajo» no termina, ya que puede permanecer «dormido» hasta que el estudiante decida volver a estudiar o incluso «a ponerse en contacto con él» para que le recomiende nueva formación académica para mejorar su currículo, adaptarse a nuevos entornos laborales, etc.

¿Y qué margen queda para el error? ¿Qué pasa si la inteligencia artificial se equivoca? «Está claro que son recomendaciones y así hay que tomarlo», responde Bañeres. Es el propio estudiante el que sabe si este trimestre ha empezado una relación personal que le va a dejar menos tiempo para el estudio, si tiene un familiar enfermo al que cuidar, etc. «Las máquinas se pueden equivocar, por supuesto, pero es cierto que la recopilación de datos personales y estadísticos permitirá hacer recomendaciones muy acertadas, tal y como se hacen en otros sectores no académicos», aclara.

«Cómo se aplicará esta IA no es tan relevante», explica el investigador. «Si las recomendaciones las hace un tutor virtual mediante un chatbot, estupendo. Si al estudiante le gusta más que se haga por medio de mensajes y notificaciones en su correo electrónico, en sus redes sociales, etc., también», explica Bañeres. Para el experto en IA, los chatbots «están de moda», pero lo importante no es el cómo, sino que los mensajes, las recomendaciones y las respuestas a las dudas del estudiante lleguen: «Ya se verá cómo va evolucionando. Ahora mismo el chatbot es la fórmula que más se está utilizando, pero no sabemos qué otras opciones se inventarán en el futuro».

Lo importante, y eso es en lo que actualmente está trabajando la UOC, es la creación de un tutor educativo que ayude al estudiante, que también «será un asistente para el profesor», tal y como explica Garcia Brustenga. «Lo podemos imaginar como una aplicación en el móvil con acceso por chat de texto o de voz (como Alexa o Siri)», añade. Además, será ubicuo, dará soporte en cualquier lugar y en cualquier momento y «se podrá mantener activo más allá de un curso completo», comenta para finalizar.