La Universitat Oberta de Catalunya (UOC) usa la inteligencia artificial para detectar el riesgo de suspender

La  Universitat Oberta de Catalunya (UOC) usa la inteligencia artificial para detectar el riesgo de suspender
Una imagen de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
  • Este modelo permite predecir si un estudiante puede tener problemas para superar la asignatura con una precisión del 60% al inicio de curso al 90% en seis meses

  • La UOC diseña un sistema que mejora el rendimiento de los estudiantes y reduce el abandono escolar,

  • La UOC probará este sistema para mejorar el rendimiento de los estudiantes y reduce el abandono escolar

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Investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) han utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para diseñar un sistema que mejora el rendimiento de los estudiantes y reduce el abandono escolar, al detectar el riesgo de suspender una materia. La universidad ha puesto en práctica este sistema con una prueba piloto entre más de 552 alumnos de primer curso de los grados de Economía y Empresa de la UOC, ha informado la universidad.

El sistema, que se ha aplicado a dos de las asignaturas que cursan los estudiantes, se denomina Learning Intelligent System (LIS) e incluye una herramienta de alerta precoz para avisar a profesores y alumnos del riesgo de suspender una asignatura.

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Se trata de un sistema que funciona procesando toda la información recogida en el 'data mart', un centro de datos institucional desarrollado hace seis años en la UOC que recoge datos históricos y actuales sobre la vida académica de los estudiantes en la universidad.

El sistema almacena de forma anónima el comportamiento en línea de los universitarios en las actividades de evaluación entregadas, el nivel de interacción (es decir, los datos de navegación, y la utilización de recursos y herramientas) y las notas académicas, entre otros.

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A partir de todos estos datos, el LIS lleva a cabo un análisis predictivo mediante algoritmos de clasificación basados en técnicas de inteligencia artificial.

A mitad del semestre la precisión es del 90%

Este modelo permite predecir si un estudiante puede tener problemas para superar la asignatura con una precisión que va del 60 % a comienzos del curso, cuando hay poca información sobre el estudiante, hasta casi el 90 % en mitad del semestre, tal como se ha demostrado en estudios previos de este mismo equipo de investigación.

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Según la UOC, el objetivo del LIS es aumentar el rendimiento de los estudiantes, garantizar una retroalimentación adecuada para orientar su trayectoria académica y reducir así el abandono de los estudios, ya que la metodología predice si un estudiante tiene problemas para superar una asignatura, ha añadido la universidad. Los resultados de la prueba piloto han mostrado que el rendimiento es mejor entre los estudiantes que usaron la tecnología y que también superaron los resultados de semestres anteriores.

Además, aumentó la participación de los alumnos durante el semestre, hecho que redujo significativamente el abandono de los estudios, ha añadido la universidad.

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