La inteligencia artificial se está aplicando de forma recurrente en el área de la educación. Un ejemplo de ello fue el resultado de una investigación científica que permite analizar cuánto puede aprender un estudiante por medio de los juegos interactivos o educativos. Se trata de un modelo de Inteligencia Artificial que analiza patrones y respuestas que dan los estudiantes para comprender que tan alto es el nivel de aprendizaje que están obteniendo. La idea de una IA para identificar a los estudiantes que necesitan ayuda parece algo realmente sorprendente.

Un grupo de investigadores han diseñado un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede predecir mejor cuánto están aprendiendo los estudiantes en los juegos educativos. El modelo mejorado utiliza un concepto de entrenamiento de IA llamado aprendizaje de tareas múltiples, y podría usarse para mejorar tanto la instrucción como los resultados de aprendizaje.

El aprendizaje de tareas múltiples es un enfoque en el que se le pide a un estudiante que realice múltiples tareas. La intención es que eta IA pudiera predecir si un estudiante respondería cada pregunta en una prueba correctamente, en función del comportamiento del estudiante mientras jugaba un juego educativo.

Para dicha prueba se usó un juego llamado Crystal Islan y se usó a un grupo de más de 180 estudiantes. Cada uno debía responder una serie de preguntas y al final es sistema de IA resolvería cuales fueron los estudiantes que respondieron mal por ejemplo, la pregunta número 1 y  quienes la respondieron correctamente. A partir de esto, la IA determinaría las probabilidades de que un nuevo estudiante respondiera correcta o incorrectamente a las mismas preguntas.

“Visualizamos que este tipo de modelo se utilizará de dos maneras que pueden beneficiar a los estudiantes”, dice Michael Geden, primer autor del artículo e investigador postdoctoral en NC State. “Podría usarse para notificar a los maestros cuando el juego de un estudiante sugiera que el estudiante puede necesitar instrucción adicional. También podría usarse para facilitar las características de juego adaptativo.

“La psicología ha reconocido por mucho tiempo que las diferentes preguntas tienen diferentes valores”, dice Geden. “Nuestro trabajo aquí adopta un enfoque interdisciplinario que combina este aspecto de la psicología con los enfoques de aprendizaje profundo y aprendizaje automático de la IA”.

“Esto también abre la puerta a la incorporación de técnicas de modelado más complejas en el software educativo, particularmente el software educativo que se adapta a las necesidades del estudiante”, dice Andrew Emerson, coautor del artículo y Ph.D. estudiante en NC State.

Sin duda, este nuevo método puede animar a todos esos estudiantes que sienten algo de aprensión cuando intentan aprender algo. Existen diversos mecanismos educacionales y hoy día los encargados en llevar el conocimiento a los jóvenes necesitan saber que cada estudiante aprende de manera diferente. Por tanto, una IA que pueda reconocer los puntos débiles de una persona para luego fortalecerlos es sin duda una excelente invención.

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