Un equipo de la Universidad Abierta de Catalunya (UOC) ha desarrollado una herramienta basada en técnicas de inteligencia artificial para detectar estudiantes en riesgo de suspender asignaturas. La herramienta, que está en fase de ensayo, analiza grandes conjuntos de datos y aplica algoritmos que aportan modelos predictivos de cómo progresará el estudiante.

De momento la universidad ha hecho tres pruebas piloto con 3.000 estudiantes. Los primeros resultados han mostrado que, como más variedad y más volumen de datos hay, más precisa es la predicción. Si al principio del semestre es posible adivinar si puede tener problemas para superar la asignatura con casi un 60% de precisión, a la mitad del semestre la precisión de la predicción llega casi al 90%.

La universidad hace cinco años que agrupa en un sistema grandes volúmenes de datos anónimos sobre el perfiles de los estudiantes, su actividad en el Campus y los resultados académicos que obtienen. Ahora, todos estos datos permitirá analizar y detectar patrones de comportamiento.

El funcionamiento

"El sistema utiliza a un modelo de predicción de inteligencia artificial que coge datos históricos de cada asignatura, las trata de manera independiente y lo entrena. Así, se genera un modelo predictivo basado en patrones detectados que nos ayuda a saber qué puede pasar con los estudiantes que cursan las asignaturas", explica el líder del equipo de investigación, David Bañeres, del grupo Systems, Software and Modelos Research Lab (SOMOS Research Lab), de la Internet Interdisciplinary Institute (IN3).

Con la información que genera el sistema, al estudiante se le asigna un color en un semáforo: rojo si está en riesgo de suspender; naranja si el sistema no puede asegurar que superará la asignatura, y verde si el modelo indica que el estudiante aprobará. De acuerdo con este análisis hecho por el sistema, el profesor envía al estudiante un mensaje personalizado con información sobre su nivel de riesgo y se ponen las bases para trabajar la mejora académica.

"Uno de los miedos que genera la inteligencia artificial en la enseñanza es que pueda sustituir la tarea del profesorado. En este proyecto, la pericia del profesor se tiene en cuenta y es necesaria. El nuestro es un sistema de apoyo a la docencia, no tiene la intención de sustituir a nadie", indica el investigador.

Pruebas piloto


En la prueba piloto actual, se está intentando predecir en tiempo real no sólo si el estudiante está en riesgo de abandonar la asignatura, sino también otros factores, como si presentará las actividades de evaluación. Además, el sistema permite hacer intervenciones personalizadas en tiempo real. Bañeres explica que la reacción de los estudiantes es positiva, "especialmente porque reciben mensajes personalizados de los profesores y porque el nuevo sistema los permite trabajar conjuntamente para poder conseguir unos buenos resultados académicos".

Los próximos meses, el equipo tiene previsto aumentar el número de pruebas piloto con asignaturas del resto de los estudios de la universidad. Está previsto que el proyecto acabe en febrero del 2022, momento en que se espera haber obtenido un modelo de detección cuanto más preciso mejor que se pueda desplegar en tiempo real, es decir, que ayude al estudiante en su día a día.

La investigación se ha impulsado desde el eLearn Center, el centro de innovación, transformación y transferencia del aprendizaje en línea de la UOC, y se ha publicado en la revista norteamericana de acceso abierto Applied Sciences.