El futuro del aprendizaje automático en la educación: lista de aplicaciones inspiradoras

El aprendizaje automático se ha convertido en una parte integral de múltiples industrias. Desde vehículos autónomos hasta tiendas de comercio electrónico, el aprendizaje automático encuentra aplicaciones en casi todos los aspectos de nuestra vida diaria.

Sin embargo, cuando hablamos de aprendizaje automático, una industria que rara vez viene a la mente es la educación, lo que plantea la pregunta: "¿Existen aplicaciones de aprendizaje automático en el sector de la educación?"

Resulta que hay muchas aplicaciones de la tecnología de aprendizaje automático en la educación. Este artículo compartirá algunas de las aplicaciones de tecnología ML más destacadas en la enseñanza y la educación y mostrará cuán brillante es el futuro de estos dos.

Antes de comenzar a hablar sobre el aprendizaje automático y la relación de la educación, analicemos primero la tecnología en sí.

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Una breve introducción al aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, crea máquinas que pueden ejecutar tareas y aprender de ellas sin necesidad de intervención humana.

¿Qué significa?

Significa que la máquina no requiere que ingrese la tarea cada vez que la usa o realiza cambios en su funcionamiento. La máquina aprenderá a mejorar su desempeño con cada tarea e implementará los cambios necesarios en la próxima iteración.

Suena fascinante.

El sector de la educación no es la única área en la que utilizamos el aprendizaje automático. Tiene un montón de aplicaciones en nuestra vida diaria. El bloqueo de reconocimiento facial en su iPhone utiliza el aprendizaje automático para identificar su rostro.

Del mismo modo, el Asistente de Google aprende cada vez que lo usa para brindarle una mejor experiencia. Cuando un correo electrónico no deseado se filtra automáticamente en su cuenta de Gmail, puede agradecer el aprendizaje automático por ello.

Otras industrias destacadas que utilizan el aprendizaje automático son la fabricación, el transporte, las finanzas, la atención médica y muchas otras.

Aplicaciones del aprendizaje automático en la educación

Las industrias de la educación y el aprendizaje electrónico pueden beneficiarse enormemente de la incorporación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las siguientes son algunas de las principales áreas de educación que pueden beneficiarse del uso del aprendizaje automático:

Sesgo reducido en la calificación

El aprendizaje automático puede ayudar a los maestros a examinar las evaluaciones y tareas de los estudiantes. Pueden determinar si hay algún plagio y encontrar otros errores similares. Las herramientas de aprendizaje automático pueden calificar a los estudiantes y brindar sugerencias para mejorar la calificación, lo que facilita mucho el trabajo del maestro.

Además, las implementaciones de aprendizaje automático pueden reducir el sesgo en la calificación, lo que puede ser un defecto considerable. La actitud de un maestro hacia un estudiante no debería afectar las calificaciones que asigna a los estudiantes. Un marco de ML diseñado para evaluar a los estudiantes realizaría la calificación de manera imparcial, únicamente en función de su desempeño. Sin embargo, eso no significa que no necesitarían la intervención humana.

El educador aún tendría la última palabra, ya que puede tener en cuenta otros factores, como el comportamiento del estudiante y su participación en clase.

Las aplicaciones de calificación/evaluación de aprendizaje automático harían que el proceso de calificación fuera mucho más eficiente y fácil de administrar. Esto permitiría a los educadores cambiar su enfoque hacia otras áreas cruciales de la enseñanza, lo que nos lleva al siguiente punto.

Operaciones más eficientes

Una gran razón por la que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han vuelto tan populares es que permiten a las organizaciones automatizar operaciones. La automatización aumenta sustancialmente la eficiencia de la operación.

Las empresas de aprendizaje electrónico y los institutos educativos pueden usar ML para automatizar sus tareas diarias y optimizar sus operaciones. Pueden usar asistentes virtuales para ayudar a los estudiantes a encontrar cursos relevantes y material de estudio mucho más rápido. Del mismo modo, pueden automatizar tareas diarias, como el almacenamiento de datos relacionados con los estudiantes y la programación mediante el uso de herramientas de ML.

Según el MIT (Massachusetts Institute of Technology), más del 96% de los estudiantes de MOC (Massive Online Courses) abandonan sus cursos. El uso de ML puede ayudar a las organizaciones a mejorar su experiencia de aprendizaje y corregir este problema.

Predicción de trayectoria profesional

Otra aplicación destacada del aprendizaje automático en la educación es la predicción de la trayectoria profesional. El análisis predictivo es un componente central del aprendizaje automático, donde usamos algoritmos de ML para predecir un resultado con precisión.

Puede entrenar algoritmos de ML para recibir información de los estudiantes y trazar trayectorias profesionales personalizadas para ellos. Pueden estudiar los datos obtenidos de maestros y padres para obtener más información sobre los intereses y aspiraciones profesionales de un estudiante individual.

Pueden usar pruebas de personalidad y pruebas de coeficiente intelectual para ayudar a generar trayectorias profesionales para los estudiantes, permitiéndoles encontrar carreras en las que se destacarán y disfrutarán. La tecnología también puede predecir las áreas problemáticas de los estudiantes y ayudarlos, como clases adicionales o talleres, para tener éxito profesionalmente.

Tal implementación de aprendizaje automático permitirá a los estudiantes deshacerse de la confusión relacionada con la carrera y tomar decisiones mejor informadas sobre su profesión. Los estudiantes podrán identificar sus fortalezas y maximizar su potencial. Del mismo modo, pueden encontrar sus debilidades temprano y fortalecer aquellas áreas con un rendimiento óptimo.

Experiencia de aprendizaje mejorada

Cada estudiante es único en el sentido de que cada uno capta los conceptos de manera diferente, a un ritmo diferente. La incorporación del aprendizaje automático puede ayudar a los institutos y proveedores de aprendizaje electrónico a ofrecer experiencias de aprendizaje mejores y más personalizadas a sus estudiantes.

ML puede permitirle desarrollar registros detallados para cada estudiante, brindándoles material de aprendizaje basado en sus intereses y requisitos específicos. Puede ayudar a los educadores a comprender qué tan bien cada estudiante comprende diferentes conceptos.

Pueden usar esta información para personalizar el material de estudio y los planes para cada estudiante, permitiéndoles aprender de manera constante y efectiva.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a los estudiantes a obtener cursos personalizados en función de sus solicitudes exactas. Esto puede ahorrar mucho tiempo y hacer que la experiencia de aprendizaje sea muy eficiente.

Los sistemas de recomendación son una aplicación destacada del aprendizaje automático y la IA. Se enfocan en dar recomendaciones personalizadas a un usuario, dependiendo de los intereses e historial del usuario. Los proveedores de aprendizaje electrónico pueden usar sistemas de recomendación para sugerir cursos que coincidan con los intereses y requisitos de un usuario. Muchas empresas importantes utilizan sistemas de recomendación como Amazon y Netflix, que les permiten brindar una mejor experiencia de usuario a sus clientes.

Los sistemas de recomendación en E-learning facilitarán que las personas encuentren cursos para sus aspiraciones e intereses profesionales.

¿Cómo es el futuro del aprendizaje automático en la educación?

El aprendizaje automático puede resolver muchos problemas en el sector de la educación. Puede simplificar el trabajo de un maestro, reducir el estrés y permitirles ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas a sus alumnos.

Algunas instituciones educativas y empresas ya han comenzado a utilizar ML. Por ejemplo, Cram101 es un servicio que usa ML para crear guías de estudio y resúmenes de capítulos de libros de texto para que sean fáciles de entender.

Otra solución destacada es Netex Learning , que permite a los institutos educativos crear currículos e integrar video y audio con su material de estudio.

Muchas organizaciones han comenzado a implementar tecnologías ML de formas innovadoras. Por lo tanto, tenga la seguridad de que ciertamente puede esperar tener una carrera a prueba de futuro en Machine Learning.

Además, el salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático es de $ 112,852, por lo que sin duda es una carrera muy lucrativa. Si está interesado en una carrera en educación, puede ingresar como experto en ML.

¿Qué opinas sobre el futuro del aprendizaje automático en la educación? ¿Qué otros impactos puede tener en este campo? Obtenga más información sobre el salario del aprendizaje automático.

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