Propuesta de arquitectura y construcción de aprendizaje automático (AA) como estrategia para la reducción de los niveles de deserción universitaria debido a factores académicos

Proposed architecture and construction of machine learning (ML) as a strategy to reduce university dropout rates due to academic factors

El Machine Learning, surge como una de las técnicas de la inteligencia artificial, en la cual, a través de algoritmos, accede a los datos y los utiliza para aprender y predecir resultados. En cuanto su aplicación en la educación permite la caracterización de dificultades en el aprendizaje a través del análisis de su rendimiento. Objetivo: Identificación de aplicaciones del Machine Learning aplicado al ámbito educativo que permitan la disminución de los niveles de deserción académica, a través de una propuesta de arquitectura para su aplicación en un entorno de educación personalizada. Metodología:  Se  inicia  con  la  revisión  de  la  literatura  sobre  las  características  del  aprendizaje  automático,  la deserción académica, con énfasis en el caso colombiano, la hiperpersonalización y su aplicabilidad a las metodologías  de  aprendizaje;  generando  a  continuación  una  propuesta  de  arquitectura  en  un  entorno  de  Aprendizaje Automático, con el fin de mitigar la deserción académica provocada por factores académicos. Finalmente, se proponen mecanismos de evaluación de la arquitectura propuesta, con una posterior síntesis y discusión de los resultados. Conclusiones: La construcción de una arquitectura del Moodle de Hiperpersonalización del aprendizaje, es una perspectiva global de los factores representativos propuestos para el desarrollo de aplicaciones a través del Machine Learning, lo cual podría llevar a la disminución de los niveles de deserción académica universitaria, en el sentido en que se facilita la gestión del conocimiento, la información y la adaptación a través del análisis de escenarios.

1. INTRODUCCIÓN

El impacto de la tecnología en la vida humana es cada vez mayor. El uso de herramientas de Inteligencia Artificial y Big Data con las que interactuamos a diario, afectan directamente a la forma de percibir el mundo, a nuestras relaciones interpersonales e incluso a los métodos de aprendizaje humano.

En la actualidad, existe una gran variedad de avances tecnológicos dirigidos al ámbito educativo; desde la creación de aplicaciones de propósito específico como la enseñanza de idiomas o aplicaciones para el entrenamiento de la memoria, hasta el desarrollo de software especializado en diferentes métodos de aprendizaje para cualquiera de los niveles educativos [1]. Por esta razón, los profesores y las autoridades educativas se preocupan no sólo por el contenido de los programas de enseñanza, sino también por la forma en que se transmiten. [2]

En educación, existen tres grandes líneas de aplicación en las que se perciben importantes cambios que darán forma al nuevo modelo educativo y a los campus inteligentes: automatización de procesos, hiperpersonalización de servicios y campus conectados [3].