La Universidad de Castilla-La Mancha investiga el fracaso escolar con el apoyo de inteligencia artificial

La Universidad de Castilla-La Mancha investiga el fracaso escolar con el apoyo de inteligencia artificial

En un esfuerzo por abordar uno de los problemas más acuciantes en el sistema educativo, la Universidad de Castilla-La Mancha ha lanzado una investigación pionera para analizar y comprender las causas del fracaso escolar. Esta iniciativa innovadora cuenta con el apoyo de la inteligencia artificial, que permitirá a los investigadores procesar y analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a prevenir y reducir el abandono escolar. El objetivo final es desarrollar herramientas y estrategias efectivas para apoyar a los estudiantes en riesgo y mejorar la calidad de la educación en general.

UCLM desarrolla método con inteligencia artificial para predecir el fracaso escolar

Una investigación realizada en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha desarrollado un método innovador que permite predecir el fracaso escolar en los primeros cursos universitarios. Este logro se ha conseguido a través de la unión del Machine Learning (ML), un subconjunto de Inteligencia Artificial, y un modelo conceptual inspirado en el Modelo de Comportamiento Humano, que ayuda a entender cómo operan las personas en diferentes situaciones.

El procedimiento comienza con la medición de tres factores clave: la personalidad, el compromiso académico (medido a través de la plataforma que emplea el estudiantado en el aula para acceder a temario y tareas) y la capacidad. Estos datos se recopilarán sin necesidad de recurrir a autoridades académicas, lo que aumenta su utilidad práctica.

Una vez conseguidos los datos, la investigación propone emplear una metodología basada en el Machine Learning, utilizando algoritmos que hagan predicciones en el conjunto de datos obtenidos. El uso de esta Inteligencia Artificial aumenta la transparencia y la interpretabilidad del modelo para detectar grupos de riesgo en el aula.

Este aprendizaje automático permite que los equipos docentes puedan confiar en las predicciones y propongan planes de intervención más eficaces. El proyecto ha sido liderado por la docente de la UCLM Hermenegilda Macià Soler, junto a los investigadores de la Universidad de Alicante Juan Ramón Rico-Juan y Cristina Cachero.

La investigación, titulada Study regarding the influence of a student's personality and an LMS usage profile on learning performance using machine learning techniques, no solo beneficia al alumnado, sino que contribuye a una mejora de la institución académica y la calidad docente, permitiendo optimizar recursos y focalizar esfuerzos para abordar esta problemática.

El procedimiento ha sido testado en una muestra de 322 estudiantes del grado en Ingeniería Informática del campus de Albacete, concretamente en las asignaturas de Lógica y Cálculos Numéricos. Sin embargo, dada la sencillez del procedimiento, se puede aplicar a otras materias.

Este innovador método desarrollado por la UCLM es un paso importante hacia la detección y prevención del fracaso escolar, y puede tener un impacto significativo en la mejora de la educación universitaria.