La IA halla malas prácticas en el estudio para corregirlas y evitar malos resultados

Publicado: 30/05/2023
"Si se les avisa con tiempo, los estudiantes pueden revisar su forma de prepararse y modificar las estrategias de aprendizaje"
Avisar con tiempo a los estudiantes sobre técnicas de estudio equivocadas para mejorar los resultados es una de las recomendaciones de un estudio elaborado a partir de la Inteligencia Artificial (IA) por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), el centro tecnológico Eurecat y la Universidad Autónoma de Madrid.

En el trabajo, los autores utilizaron la IA para predecir los resultados de los estudiantes con la antelación suficiente para poder ayudar a los que, a priori, eran susceptibles de obtener malas puntuaciones.

"Si se les avisa con tiempo, los estudiantes pueden revisar su forma de prepararse y modificar las estrategias de aprendizaje que no son productivas", según indica la UOC.

Los resultados del trabajo también permiten a los profesores descubrir malas prácticas tanto a la hora de aprender como más tarde, en el examen, ya que pueden indicar si los estudiantes han copiado o plagiado, ha añadido la universidad.

El trabajo revela que la IA "se puede utilizar para evitar malas prácticas de estudio y para detectar resultados extraños que pueden esconder conductas inapropiadas como plagios", según la investigadora principal, Laia Subirats, que está vinculada al grupo de investigación ADaS Lab adscrito al eHealth Center de la UOC.

METODOLOGÍA DE TRABAJO

El trabajo se ha basado en el análisis, a través de la herramienta de aprendizaje adaptativo e-valUAM, de los ejercicios de 396 estudiantes de la asignatura Informática Aplicada del grado de Ingeniería Química impartido en la Universidad Autónoma de Madrid durante cinco cursos.

La herramienta e-valUAM es una plataforma de aprendizaje a distancia en la que se presentan test con preguntas que van variando en función de si las respuestas son correctas o no.

Con los resultados de estos tests, la investigación ha revelado que la IA puede utilizarse para que los alumnos planifiquen mejor su metodología de estudio.

"La IA puede contribuir al aprendizaje continuo de diferentes formas" y además "detectar malas estrategias de estudio y malas prácticas" con lo que posibilita "personalizar el ritmo de aprendizaje, proporcionar retroalimentación personalizada a través de tutores inteligentes o responder a dudas mediante botes de conversación educativos", ha añadido Subirats.

Publicado en abierto en la revista científica PLoS ONE, el análisis también concluye que el estudio continuo, que es el que comienza al menos tres meses antes de los exámenes, es el mejor método para conseguir buenas calificaciones.

PERFILES DE APRENDIZAJE

En el análisis de los datos, los estudiantes se clasificaron según su forma de estudiar y los resultados conseguidos.

Uno de los grupos estaba formado por los estudiantes que lo dejan para el último minuto y que son los que obtienen resultados bajos, por lo general.

Otro de los grupos era el de alumnos que estudian de forma continua y que es el que logró los mejores rendimientos, por lo que "hay que buscar estrategias para favorecer esta práctica", han recomendado los autores del artículo.

Durante el confinamiento, al reemplazarse las clases presenciales, se produjeron circunstancias especiales, como recibir más actividades para realizar en casa, que favorecieron que los alumnos trabajaran de forma más continua, ha señalado la UOC.

Por ello, los investigadores apuntan a la conveniencia de buscar mecanismos alternativos que favorezcan conservar este método de trabajo más constante. 

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