Una reciente investigación en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) ha desarrollado un método innovador que combina técnicas de Machine Learning, un área de la Inteligencia Artificial, con un modelo conceptual basado en el Modelo de Comportamiento Humano, para prever el fracaso escolar en los primeros años de la educación universitaria.
Según informa la UCLM, este modelo permite evaluar tres variables fundamentales: la personalidad, el compromiso académico y la capacidad. El compromiso académico se mide por medio de la interacción del estudiante con la plataforma de aprendizaje en línea utilizada en el aula para acceder al material de estudio y las tareas asignadas.
El aspecto distintivo de este enfoque radica en su simplicidad. Los investigadores sostienen que los datos necesarios pueden ser recogidos directamente por los profesores, sin necesidad de intervención de la administración universitaria, lo que incrementa su aplicación práctica en el entorno académico.
Con los datos en mano, el equipo aplica una metodología centrándose en el Machine Learning con algoritmos capaces de proyectar predicciones a partir de estos conjuntos de datos. La ventaja de incorporar Inteligencia Artificial en este proceso es que aumenta tanto la transparencia como la interpretabilidad del modelo. Esto es crucial para identificar estudiantes con riesgo de fracaso y para que los docentes diseñen intervenciones más efectivas.
El aprendizaje automático fortalece la confianza de los docentes en las predicciones generadas, permitiéndoles a su vez implementar planes de acción más adecuados y oportunos para prevenir el fracaso escolar.
El proyecto ha sido dirigido por la profesora Hermenegilda Macià Soler de la UCLM, en colaboración con Juan Ramón Rico-Juan y Cristina Cachero, investigadores de la Universidad de Alicante. La investigación lleva por título «Study regarding the influence of a student’s personality and an LMS usage profile on learning performance using machine learning techniques».
Lejos de beneficiar únicamente a los estudiantes en riesgo, este procedimiento tiene el potencial de generar un impacto positivo tanto en la calidad de la enseñanza como en la gestión de recursos dentro de la institución educativa.
La efectividad del procedimiento se demostró en una muestra de 322 estudiantes del grado en Ingeniería Informática del campus de Albacete, particularmente en las asignaturas de Lógica y Cálculos Numéricos. Debido a la flexibilidad del método, puede ser extendido a otros cursos y disciplinas, como indican desde el Gabinete de Comunicación de la UCLM.
