Aprendizaje automático: que es, algoritmos  e inteligencia artificial aplicada

El aprendizaje automático ayuda a maximizar la personalización de los itinerarios educativos, optimiza el proceso evaluativo y ayuda a predecir necesidades.

Esta rama de la inteligencia artificial (IA) permite que las máquinas aprendan de datos y mejoren su rendimiento sin necesidad de que sean programadas de manera explícita para ello. 

Algunos ejemplos de recursos y herramientas que ofrece esta tecnología los puedes encontrar en chatbots educativos inteligentes, simulaciones virtuales o plataformas de gestión del aprendizaje. 

En este texto, te proponemos explorar qué es el aprendizaje automático, los principales algoritmos que lo sustentan y sus principales aplicaciones en educación. 

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, o machine learning (ML) en inglés, es un proceso de computación cognitiva, considerado un subconjunto de la inteligencia artificial, que simula, mediante algoritmos de autoaprendizaje, los procesos del pensamiento humano. 

Este tipo de algoritmos identifica una serie de patrones en los datos que  le permiten hacer predicciones, volviéndose, a medida que se introduce información y se entrena, cada vez más precisos imitando la manera en que los seres humanos aprenden de manera natural. 

Una de sus características más reseñables es la adaptabilidad, por lo que resulta una herramienta muy interesante ante tareas o solicitudes que se transforman continuamente como puede ocurrir en entornos formativos, maximizando la personalización. 

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El funcionamiento del aprendizaje automático emula las actividades que realiza nuestro cerebro de manera automática sin que reparemos en ellas. 

Te detallamos seguidamente los 3 pasos básicos que asumen estos sistemas.

Recopilación de los datos

El proceso de recopilación de los datos se centra en conseguir los datos necesarios para resolver la cuestión planteada. 

Entre las acciones que se desarrollan se encuentran la verificación del origen de la información, la resolución de los problemas de integridad que puedan darse, la identificación de posibles anomalías, y el desarrollo de la estructura. 

Dependiendo de para qué se vayan a utilizar estos datos pueden provenir de datos de clientes o usuarios, registros de venta, informes de ciclos de formación, etc.

Cuando el sistema se asegura de que estos datos son correctos se transforman en un formato adecuado que facilita su clasificación y análisis. 

Selección de las características

El siguiente paso consiste en extraer la información concreta que se necesita para responder a la demanda, captando patrones y relaciones entre datos, y segmentarla en función de los objetivos. 

Por ejemplo, según el contexto, se pueden crear demografías de clientes, historiales de actividad de los usuarios, etc. 

Los modelos que se pueden utilizar son muy variados. Entre ellos se encuentran las máquinas de vectores de soporte, los árboles de decisión o las redes neuronales. No te preocupes, vamos a profundizar en ellos a lo largo de este artículo.

Entrenamiento del modelo y validación

Una vez validado el modelo de aprendizaje automático que se va a utilizar en relación con el problema planteado y el corpus de datos disponible, debe entrenarse con datos preprocesados. 

Este entrenamiento puede ser supervisado o no supervisado por una persona u otro sistema, según sea necesario.

En lo que respecta a la validación, también puede ser de diferente naturaleza como la validación de retención (hold-out). Consiste en dividir el conjunto de datos en dos partes: una que sirve para entrenar al modelo, y otra que lo prueba para verificar que funciona correctamente con datos nuevos. 

Gracias a estos procedimientos evaluativos se consigue garantizar la fiabilidad, pero también es una manera de asegurar que puede ser generalizable, esto es, que funciona correctamente con los datos del entrenamiento, pero también es capaz de realizar predicciones en situaciones reales a las que aún no se ha enfrentado. 

Un ejemplo de aprendizaje automático en el aula son los sistemas de aprendizaje adaptativo que utilizan el aprendizaje automático para evaluar el desempeño de los estudiantes y personalizar el contenido en función de sus necesidades. Esto ayuda a mejorar los resultados de la práctica y crear un aprendizaje relevante para el alumno.

Tipos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático puede clasificarse en varios tipos –supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo– en función de las técnicas y algoritmos que se emplean para que los sistemas aprendan y se adapten. 

Los puedes encontrar detallados en los puntos sucesivos.

Aprendizaje supervisado

Este tipo de algoritmos es el más utilizado. Gracias a la intervención de un técnico de datos que actúa como profesor, el sistema aprende mediante un conjunto de datos previamente etiquetados y con un resultado predefinido.

Este funcionamiento enseña al algoritmo las conclusiones a las que debe llegar, y aumenta su capacidad para realizar predicciones o tomar decisiones. 

Por ello, suele incorporarse en sistemas de tutorías inteligentes, modelos de regresión que predicen calificaciones futuras, o para detectar el abandono escolar temprano. Asimismo, puedes encontrarlo en modelos predictivos que ajustan la dificultad de los ejercicios a cada usuario para que evolucione a su propio ritmo.

Aprendizaje no supervisado

Al contrario de lo que ocurre en el aprendizaje supervisado, en el no supervisado se abordan los conjuntos de datos sin estructuras ni etiquetas, por lo que el sistema de aprendizaje automático debe buscar patrones complejos y relaciones entre los datos que se agrupan en clústeres por sí solo. 

De esta manera, este modelo organiza por sí mismo los datos, los agrupa según similitudes y los etiqueta con base en leyes de asociación y agrupamientos k-means.

En educación puede ser útil para detectar anomalías como el plagio, para identificar estudiantes con dificultades, o también en la minería de datos educativos para identificar patrones de aprendizaje, entre otras muchas aplicaciones.

Aprendizaje semisupervisado

En cuanto al aprendizaje semisupervisado se sirve de una combinación de datos supervisados y no supervisados para entrenar modelos de aprendizaje automático mediante la propagación de etiquetas o el self-training.

Por un lado, es más preciso que el no supervisado, y más eficiente que el supervisado. 

Es un sistema que puedes encontrar en soluciones de reconocimiento vocal o en la detección de spam.

Aprendizaje por refuerzo

En este caso, un programa informático reemplaza al operador humano y ayuda a determinar el resultado en función de un bucle de comentarios a base de prueba y error.

Así, este modelo de aprendizaje automático por refuerzo se retroalimenta de la información que recibe del entorno. 

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Algoritmos de aprendizaje automático más utilizados en educación

La IA ha supuesto una revolución en la educación, sobre todo en lo que respecta a la personalización del itinerario educativo individual. 

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a analizar el desempeño del alumno, y permiten adaptar el contenido y el ritmo a sus necesidades particulares. 

Y no solamente pueden usarse para ayudar a los estudiantes que necesiten un refuerzo, sino para proporcionar recursos específicos a los más avanzados que quieran ir más allá y mejorar. 

En todo caso, estos algoritmos han transformado el aula enriqueciendo y mejorando la experiencia del alumno gracias a su capacidad adaptativa y evolutiva.

A continuación te mostramos algunos ejemplos de los algoritmos más utilizados en el ámbito educativo. 

Regresión logística

La regresión logística es un modelo estadístico de clasificación binaria que permite determinar la probabilidad de que un estudiante apruebe una materia basándose en diferentes variables como su participación, hábitos de estudio o asistencia. 

Ayuda, igualmente, a predecir la tasa de abandono en función de elementos como su entorno socioeconómico o nivel de compromiso, así como su historial de calificaciones.

Árboles de decisión 

Los árboles de decisión son sistemas basados en la interpretabilidad de los datos que también ayudan a predecir el éxito académico basándose en el análisis de decisiones y sus posibles consecuencias. 

Se trata de modelos de aprendizaje supervisado en forma de árbol, con posibilidades que se bifurcan en función de las elecciones de los alumnos. 

Por ejemplo, gracias al análisis de elementos como las calificaciones, el tipo de interacciones en plataformas educativas y/o los métodos de estudio que utilice, el sistema es capaz de prever resultados académicos.

En otras palabras, identifica diversas variables que afectan al desempeño de los alumnos y es capaz de segmentarlos eficazmente.

Redes neuronales

Las redes neuronales se componen de neuronas artificiales interconectadas que se conocen como nodos o unidades organizadas en capas. Estas neuronas emulan el comportamiento del cerebro: captan datos, los analizan, obtienen un resultado y transmiten la información a las neuronas de las siguientes capas. 

Esto les permite ir aprendiendo diferentes patrones que les ayudan a hacer predicciones e incluso tomar decisiones sobre datos con los que aún no han trabajado.

Se trata de un componente esencial del aprendizaje profundo o deep learning en inglés, y es fácil encontrarlas en aplicaciones en plataformas educativas que ofrecen sistemas de tutoría automática inteligente, ya que son capaces de asumir tareas complejas como puede ser el reconocimiento del habla o el procesamiento del lenguaje natural. 

Máquinas de soporte vectorial

Las máquinas de soporte vectorial (SVM del inglés: Support Vector Machines) son algoritmos supervisados que se utilizan para la clasificación y la regresión. Brindan un gran potencial para optimizar el proceso de aprendizaje. 

Entre sus aplicaciones en educación destacan las siguientes: 

• Predicción del rendimiento académico. Puede detectar a los estudiantes con un bajo desempeño o los que cuentan con potencial para sobresalir para que puedan tomarse medidas preventivas. 
• Detecta el riesgo de abandono para que los docentes puedan actuar rápidamente con apoyo emocional y académico a las personas que lo requieren. 
• Ayuda a clasificar a los estudiantes según su perfil de aprendizaje (kinestésico, visual, etc.) y potenciar la personalización de los procesos. 
• Permite identificar el fraude académico y comportamientos problemáticos, como intentos de copia en exámenes o, incluso, casos de ciberbullying. 

Su capacidad para detectar comportamientos anómalos justifica que se utilice en sistemas de proctoring o monitoreo a distancia que deben, por una parte, garantizar la seguridad del proceso, y por otra, deben ofrecer una supervisión respetuosa que consolide la confianza del alumno.

Inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Antes de seguir profundizando en la inteligencia artificial aplicada a la educación, es necesario que nos detengamos unos minutos a explicar la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. 

Una forma sencilla de entenderla es pensar que se trata de conceptos que funcionan como una muñeca rusa. Con este ejemplo en mente, la inteligencia artificial es la muñeca que engloba a los otros dos conceptos, y el aprendizaje profundo es una rama especializada del machine learning (ML).

Repasemos sus definiciones:

• La inteligencia artificial (artificial intelligence) engloba técnicas y sistemas que buscan lograr un nivel de comprensión, razonamiento y resolución de problemas por la máquina de forma autónoma a partir de datos. 
• El aprendizaje automático (machine learning) es un subconjunto de la IA que, a través de un entrenamiento, utiliza una serie de algoritmos que facilitan que el sistema aprenda de manera supervisada o no. El objetivo es que sea capaz de realizar predicciones, tomar decisiones, etc. Todo ello gracias al análisis de corpus de datos, etiquetados o no como hemos visto hace unas líneas, en un proceso que imita el cerebro humano. 
• El aprendizaje profundo (deep learning). Se trata de una especialización del aprendizaje automático que utiliza algoritmos de redes neuronales (NN del inglés neural networks) que replican la estructura del cerebro humano para proporcionar respuestas. 

Aprendizaje automático y aulas inclusivas

Si bien es cierto que la tecnología hace tiempo que se emplea en las aulas, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son recursos innovadores con gran potencial que ayudan a crear aulas inclusivas.

Una muestra de ello son los chatbots educativos que proporcionan una retroalimentación a los alumnos en tiempo real, por lo que las personas que recurren a ellos reciben una orientación personalizada exactamente cuando la necesitan. 

Esta gran ventaja reduce la ansiedad en el estudiante que puede verse bloqueado por una cuestión determinada porque obtiene el recurso, información o ayuda que necesita para seguir avanzando.

En ese mismo orden de cosas, estos modelos tecnológicos de vanguardia facilitan la creación de simulaciones y entornos virtuales para un el aprendizaje experiencial que dota de sentido el proceso de manera segura y controlada.

Aún es más, dado que los algoritmos avanzados pueden analizar grandes cantidades de datos pueden detectar si un estudiante o grupo de estudiantes están teniendo dificultades con respecto a un concepto o unidad específicos. Gracias a esta información, el profesor puede ajustar las estrategias educativas o el enfoque, adaptando el nivel de dificultad y ser partícipe de un proceso de mejora continua de sus propuestas.

Siguiendo con la importancia de la IA para lograr una educación más inclusiva, sus muchas bondades también proporcionan recursos muy interesantes a los profesores que, como pueden automatizar tareas administrativas, disponen de más tiempo para focalizarse en el desarrollo académico de sus alumnos. 

Por último, si hablamos de inclusividad, el enfoque multidisciplinar de la educación STEM resulta clave para que el alumno aprenda a afrontar los desafíos de la sociedad, y la IA puede potenciarlo y hacerlo más accesible para la totalidad del alumnado. 

Este tipo de metodología se centra en que los estudiantes resuelvan problemas en contextos del mundo real utilizando la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (science, technology, engineering and mathematics).

Inteligencia artificial aplicada a la educación: usos para potenciar tus clases

A través de los siguientes usos de la IA en el aula vas a comprobar por qué se está convirtiendo en una herramienta indispensable para los docentes. 

Y esto es así porque no solo participa, como hemos visto, en la automatización de tareas administrativas, sino que ayuda a identificar patrones de comportamiento de los estudiantes que permiten ajustar el enfoque de la enseñanza y mejorar su rendimiento.

Aprendizaje personalizado

Utilizando un análisis pormenorizado de una gran cantidad de datos, la IA permite adaptar en tiempo real la instrucción a las necesidades del alumno. 

Este grado de personalización tan importante se basa en el análisis de tasas de finalización de tareas o calificaciones para arrojar resultados que facilitan la adaptación de los circuitos educativos.

Tutorías inteligentes

Los sistemas de aprendizaje automático pueden ayudar a los alumnos a finalizar sus tareas o a aprender nuevos conceptos gracias a una retroalimentación interactiva. 

Asimismo, el ritmo y la dificultad de la instrucción pueden adaptarse en función del rendimiento de la persona.

Análisis predictivo

El grado de predicción del resultado académico que ayuda a determinar la inteligencia artificial facilita que el instructor actúe proactivamente para prevenir el abandono escolar de los estudiantes en riesgo.

Diseño de planes de estudio

Ya te hemos hablado de las grandes ventajas que ofrece la IA en cuanto a la personalización del itinerario del estudiante. Este grado de flexibilidad y adaptabilidad para dar respuesta a las necesidades reales de los alumnos resulta de gran interés a la hora de potenciar metodologías como las estaciones de aprendizaje. 

Se trata de un enfoque educativo que descompone una unidad en diferentes espacios o estaciones que facilitan que un tema se aborde desde diferentes aproximaciones y perspectivas para dotar de sentido el aprendizaje. 

La IA en este caso no solo reduce la carga del profesor al facilitar la creación de las actividades, hoja de ruta, etc. sino que incentiva enormemente a los alumnos digitales.

Evaluaciones adaptables

Para proporcionar una evaluación más precisa de los conocimientos y habilidades de los estudiantes, las soluciones evaluativas que integran sistemas de aprendizaje automático pueden ir adaptando el nivel de dificultad de las preguntas y tareas al perfil del usuario. 

Este modo de supervisar el desempeño de un alumno, lo integra en una dinámica de evolución progresiva y constante que, además, ayuda a evitar el miedo o la frustración en el aula. 

Si unimos esta particularidad a la capacidad predictiva de problemas en el aprendizaje, los profesores pueden proporcionar intervenciones específicas a quien lo necesita antes de que la persona se desmotive y se desvincule del proceso de manera dramática. 

La cuestión que puedes estar planteándote es ¿cómo puedes disponer de todos estos recursos y herramientas propias del aprendizaje adaptativo que acabamos de ver? Pues, cuentas con múltiples posibilidades. 

Una de las opciones más completas son los sistemas de gestión del aprendizaje o Learning Management System o LMS que integren mediante plugins o funciones específicas modelos de IA. Es el caso, entre otros, de Moodle, Balckboard Ultra, Canvas o D2L. 

Ventajas, retos y tendencias futuras del aprendizaje automático en el aula

A estas alturas del artículo, ya eres consciente de las ventajas que puede ofrecer el aprendizaje automático en el aula, entre las que destaca el importante grado de personalización, así como la identificación de patrones y tendencias en el rendimiento de los estudiantes.

Por otro lado, al optimizar la integración y el análisis de datos estructurados y no estructurados, mejora la integridad de la información y propicia evaluaciones más justas basadas en la evidencia. 

Uno de los rasgos más interesantes que participa en gran medida en el éxito del aprendizaje reside en cómo los sistemas ML pueden mejorar la experiencia del estudiante, ofreciéndoles interfaces atractivas y adaptativas, contenido orientado, chatbots interactivos y asistentes virtuales en tiempo real que acompañan al alumno. 

El hecho de liberar tiempo al profesor mediante la automatización de procesos administrativos, le brinda la posibilidad de destinar más recursos a la orientación y apoyo de sus alumnos, lo que mejora su respuesta ante el aprendizaje y estrecha los lazos en la relación instructor-estudiante.

Entendiendo todas estas bondades, las tendencias futuras apuntan a una mayor integración de modelos de aprendizaje automático en las aulas y programas formativos. 

Esta transformación entraña, a su vez, grandes retos como la necesidad de adoptar herramientas accesibles y efectivas que ayuden a vencer la resistencia al cambio de entornos más tradicionales o que no disponen de los medios suficientes para integrar estas soluciones. 

Otro desafío fundamental es el de preservar la seguridad y privacidad de los datos. 

Esta cuestión es de gran interés en Smowltech, por eso hemos puesto el foco en ella a la hora de desarrollar nuestros planes de proctoring, soluciones adaptables de supervisión remota. 

Incorporan los últimos avances tecnológicos para que puedas ofrecer a tus alumnos entornos seguros que respetan la normativa vigente en materia de integridad de la información y protección de datos. 

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