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Qué es el Machine Learning y qué beneficio ofrece a la Formación Online

Publicado en 7 abril, 2017
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El aprendizaje automático o también conocido como machine learning (aprendizaje con máquinas) es un subcampo de las tecnologías informáticas que se mezcla con la inteligencia artificial y que, además de sus grandes aplicaciones en el mundo de la industria, puede ofrecer notables beneficios a la formación online. Hoy, dedicamos este espacio a la profundización en el concepto del machine learning y cómo puede mejorar el mundo de la educación.

El objetivo del machine learning es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, es decir, tener máquinas que sean capaces de, a través de su programación específica, generalizar comportamientos.

Existen varios modelos de machine learning entre los que podemos destacar 3 grandes grupos. En primer lugar, los modelos geométricos, además, existen también los modelos de probabilidad y los modelos lógicos, que transforman las probabilidades en reglas que se organizan en árboles de decisión. De hecho, el enfoque por árboles de decisión es uno de los más utilizados pero no es el único, porque se puede afrontar el machine learning a través de algoritmos, redes neuronales artificiales, reglas de asociación, máquinas de vectores de soporte o clusters. Una forma de machine learning aplicada y muy exitosa en la actualidad son los motores de búsqueda, como los bots de Google, que han “aprendido” a través de diversos algoritmos a dar un ranking a las páginas web para ofrecer a los usuarios unos resultados de búsqueda cada vez más sofisticados.

Veamos algunos de los ya conocidos ejemplos de aplicaciones educativas basadas en machine learning e inteligencia artificial.
– Sistemas de tutores inteligentes: Son sistemas que proponen un tipo de formación personalizada que se basa en el conocimiento de las metodologías de aprendizaje, los contenidos y el alumno. Estos sistemas que no se basan en el hipertexto, dan un sinfín de oportunidades a los estudiantes porque funcionan como entrenadores, dan sugerencias de respuestas, guían el proceso de aprendizaje, etc.
– Sistemas de evaluación automática: Este tipo de machine learning sirve para generar tests que evalúan las fortalezas y debilidades de los estudiantes. Por ejemplo, uno de ellos es CELLA, muy utilizado en el aprendizaje de inglés ya que va mostrando el potencial de los estudiantes en el dominio de idiomas. También existe ToL que es un tipo de test on line ya aplicado en algunas universidades de Europa.
– Sistemas de aprendizaje colaborativo con machine learning. Estos entornos de aprendizaje colaborativo se enriquecen de las interacciones entre las personas, facilitando así el proceso de aprendizaje y dando mejores herramientas para la interacción y el trabajo en grupo. La colaboración se realiza a través de un software que se encarga de mediar y guiar la consecución de los objetivos previamente planteados. Un buen ejemplo de este tipo de sistemas es el llamado DEGREE que permite caracterizar el comportamiento de un grupo que interactúa utilizando etiquetas o atributos.
 En los sistemas educativos inteligentes que se basan en técnicas de machine learning e inteligencia artificial, se usan técnicas muy claras de semántica web, agentes inteligentes, estudios por grupos, etc. Una de las técnicas más importantes en este tipo de aplicaciones son las de personalización. Es justamente aquí donde el machine learning ofrece grandes oportunidades a la educación online ya que los sistemas de tutores inteligentes se basan en modelos de estudiate que consisten, a su vez, en la elaboración de una representación cualitativa que considera el comportamiento del alumno en función de sus conocimientos y del de otros estudiantes de su mismo nivel y perfil. Para modelar estudiantes se suelen usar superposiciones y redes bayesianas. En el primer método el aprendizaje se mide a través de una comparación que tiene como máxima el conocimiento de un experto y por contraste, se puede definir el nivel de avance en el aprendizaje del alumno; en el segundo método, en cambio, se representa el proceso de aprendizaje como una red de estados del saber y de forma probabilística se define el estado del estudiante pero no a partir de una comparación sino teniendo en cuenta las interacciones de este con su tutor del curso.

Machine Learning en la feria Expolearning

IFEMA y AEFOL, han organizado recientemente la XVI edición del Congreso Internacional y Feria Profesional llamada Expolearning que en esta ocasión, se celebró en el marco de la semana de la educación (que fue la primera semana de marzo). Esta feria es el evento líder en el ámbito de iberoamérica para el desarrollo del aprendizaje, y tiene un fuerte enfoque en el e-learning y todo lo relativo a las nuevas tecnologías. Se suelen presentar las últimas tendencias en inteligencia artificial, nuevos métodos de enseñanza online, nuevas funcionalidades en las plataformas de e-learning, tendencias a nivel social que se aplican al e-learning, etc. La feria acoge cada año a profesionales y expositores no solo de España, sino también de países de habla hispana como México, Perú, Colombia o Argentina. En esta ocasión también se dieron cita expertos de países como Francia o Bélgica, lo que enriqueció aun más el intercambio de ideas y tendencias.

Este año, el principal tema a tratar durante el evento fue justamente el machine learning. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas está intentando más que nunca, desarrollar técnicas que permitan que los ordenadores aprendan para que así, el proceso de educación online de los humanos sea más rico y eficaz. Esto tiene una amplia gama de aplicaciones que requieren de muchos conocimientos técnicos para poderlas comprender completamente pero que, obviamente, podemos englobar en varios conceptos que seguramente te sonarán conocidos. En la feria se habló mucho de big data, por ejemplo, como medio para el conocimiento de los estudiantes; además, se insistió en el reconocimiento del habla y del lenguaje escrito para el aprendizaje, el importante papel de los juegos y la robótica (pensemos no solo en la educación superior, sino también en los alumnos de educación escolar), etc. La aplicación de todos estos avances a la educación es innumerable y pueden ir cambiando para siempre la forma de aprender de las personas. Los recursos para la educación son mucho mayores ahora y si se sigue invirtiendo tiempo, dinero y esfuerzo en la sofisticación del machine learning, dentro de poco las plataformas de interacción para aprender que se suelen utilizar en la educación online serán mucho más intuitivas y personalizadas.

Entre el público asistente a la feria, destacamos a los trabajadores y directivos de las áreas de formación y recursos humanos de empresas multinacionales, de recursos humanos, gerentes de centros de estudios, responsables de sistemas informáticos, ejecutivos de marketing, etc. Como decíamos al inicio, las posibilidades que presenta el machine learning para la educación online son muchas y esperamos que pronto, tú también seas parte de ello. ¡Hasta la próxima!

 
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