La tecnología se trata de un factor importante en todas las áreas de nuestras vidas. Por ello, constantemente estamos haciendo avances en la misma para incrementar sus capacidades.
Un ejemplo claro de ello lo vemos en el sector de la educación que, poco a poco, se ha encargado de adoptar nuevas tecnologías con la finalidad de mejorar sus métodos y los resultados que obtienen. En la actualidad, aún existen muchos detalles que deben pulirse. Pero, al menos se puede decir que los esfuerzos van por buen camino.
Para ejemplificarlo podemos ver los contenidos de una de las más recientes investigaciones con respecto al tema. Durante la misma, aplicaron la IA para poder evaluar y posteriormente se capaces de predecir el desempeño de los estudiantes al aprender. Aunque esta no se trata de una idea nueva, el enfoque desde el que se la está tratando sí lo es.
El problema de los métodos tradicionales
Como lo hemos mencionado, esta no se trata de la primera vez que se propone una idea como esta. En otras ocasiones prototipos de IAs han sido utilizados para comparar el desempeño de un estudiante en cierta tarea o juego educativo en relación con el posterior resultado de sus evaluaciones.
Sin embargo, estos análisis no han logrado ser muy precisos ya que ven a la evaluación como un todo, en el que solo cuenta el resultado. Por lo que, no se toman apropiadamente en cuenta los matices como el que el estudiante pueda responder mejor unas preguntas del examen que otras, dependiendo de qué es lo que se le hace más fácil.
Un nuevo enfoque
Para esta nueva modalidad, se parte de la idea de que cada pregunta del examen debe ser tomada como un punto individual a la hora de compararlo con las actitudes durante el juego. En esta investigación, se contó con una muestra de aproximadamente 180 individuos que interactuaron con el juego educativo Crystal Island.
La labor de la IA era comparar el desempeño en el juego con los resultados individuales de los estudiantes en cada una de las 17 preguntas del examen. Luego, se podían identificar patrones comunes tanto en aquellos que lo hacían correctamente como en quienes se equivocaban.
De este modo, la inteligencia artificial luego era capaz de predecir con un 10% más de claridad que otros métodos, el resultado que obtendría un estudiante en una evaluación, solo basado en la forma en la que se manejó con el juego.
Así podría beneficiar la IA a los estudiantes
Con una herramienta como esta a la orden del día, sería una labor mucho más sencilla para los profesores identificar aquellos estudiantes que necesitan un apoyo extra para dominar los contenidos. Asimismo, también podrían tener datos claros de sus áreas débiles y de qué puntos necesitan un refuerzo particular para hacer del apoyo lo más efectivo posible.
Sumado a ello, la IA y los juegos educativos también pueden beneficiarse de esta información. Por una parte, la primera puede usarla junto con el Machine Learning para ser cada vez más exacta en sus predicciones. Por otro lado, los segundos también podrían usar los datos para reestructurase y volverse exactamente lo que cada estudiante necesita para retener mejor la información.
Referencia:
Predictive Student Modeling in Educational Games with Multi-Task Learning: https://www.intellimedia.ncsu.edu/wp-content/uploads/Geden-AAAI-2020.pdf
