En Femxa llevamos muchos años de esfuerzo y dedicación a proyectos europeos que suponen innovación y desarrollo aplicados al entorno de la formación, y ahora queremos presentar a algunas de las principales figuras implicadas.
En esta entrevista hemos querido compartir el trabajo del personal directamente implicado en las investigaciones que dan lugar a las innovaciones educativas más actuales.
Grigoris Tzionis ha sido el elegido para contarnos de primera mano el trabajo de un investigador que aplica las nuevas herramientas digitales a la investigación educativa.
Grigoris forma parte del CERTH, Centro de Investigación y Tecnología de Grecia, situado en el Parque Científico de Salónica, uno de los centros de investigación más importantes de la Unión Europea en cuanto a proyectos Horizon. Participa en una colaboración de este centro con Femxa sobre el análisis de los resultados de la formación en diferentes tipos de cursos aplicando tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Entrevista a Grigoris Tzionis
Grigoris, nos interesa la organización profesional de un investigador: ¿planeas muchas reuniones? ¿Compartes tus avances con tus colegas? En definitiva, ¿cómo es el día a día de un investigador en el ámbito de la formación?
En el ámbito de la investigación, especialmente en el de la formación, la comunicación eficaz y la información son pilares fundamentales de nuestro día a día. Participo en bastantes reuniones y creo que desempeñan un papel crucial a la hora de fomentar la colaboración y la sinergia entre los miembros del equipo.
Estas reuniones no sólo nos mantienen alineados con los objetivos de nuestro proyecto, sino que también nos proporcionan una plataforma para intercambiar ideas y perspectivas. Cuando se trata de compartir avances, suelo ponerme en contacto con mis colegas más veteranos para asegurarme de que vamos por el buen camino, ya que sus ideas y orientaciones son inestimables para dar forma a la dirección de nuestros esfuerzos de investigación. Además, ayudan a mantener un sentido de la responsabilidad y garantizan que nuestro trabajo progrese constantemente.
En el campo de la formación, mantenerse al día de las últimas tecnologías y tendencias es primordial. Para lograrlo, dedico aproximadamente 2 horas cada semana al aprendizaje continuo, ya que esto me permite explorar las nuevas tecnologías emergentes, adquirir nuevas competencias y adaptarme a la evolución del panorama.
Estar bien informado garantiza que nuestra investigación siga siendo pertinente y se mantenga a la vanguardia en nuestro campo. Así que las reuniones forman parte de nuestra rutina y sirven como medio para un fin: fomentar la colaboración y garantizar que nuestros proyectos van por buen camino.
Compartir los progresos con colegas de alto nivel aporta perspectivas valiosas, y dedicar tiempo al aprendizaje nos mantiene a la vanguardia del siempre cambiante panorama de la formación.
¿Podrías explicarnos cómo surgió la oportunidad de colaborar con Femxa en tu actual estudio?
La oportunidad de colaborar con Femxa en el estudio que estamos llevando a cabo surgió de nuestro objetivo común de abordar un problema acuciante: el abandono en los cursos.
En el ámbito de la educación y los cursos en línea, las tasas de abandono pueden ser un reto importante y, para abordar este problema con eficacia, reconocimos la necesidad de aprovechar el poder de los algoritmos de IA explicable (XAI).
Nuestra colaboración con Femxa comenzó cuando identificamos una preocupación común: comprender las razones subyacentes detrás de los abandonos de los cursos. Los análisis tradicionales proporcionaban algunas ideas, pero buscábamos una comprensión más profunda y aquí es donde entra en juego la XAI.
Creíamos que aprovechando los algoritmos de XAI no sólo podríamos predecir los patrones de abandono, sino también explicar por qué se producían, y Femxa como empresa con visión de futuro y comprometida con la mejora de la experiencia de aprendizaje, compartía nuestro entusiasmo por este enfoque.
Vieron el potencial del uso de XAI para proporcionar información práctica y recomendaciones para reducir el abandono de los cursos, lo que dio lugar a una fructífera colaboración en la que ahora trabajamos juntos para implementar y perfeccionar modelos XAI adaptados a los casos de uso específicos de Femxa.
En resumen, nuestra colaboración con Femxa surgió de un interés mutuo en aprovechar XAI para abordar el reto del abandono educativo. Una asociación emocionante que nos permite aplicar técnicas de IA de vanguardia para comprender y mitigar este problema de manera eficaz y, al mismo tiempo, proporcionar explicaciones claras para cada escenario de abandono.
Grigoris Tzionis gestiona actualmente una base de datos de puntuaciones y resultados de nuestros cursos para desarrollar un algoritmo, basado en aprendizaje automático, que busque correlaciones entre datos demográficos y los resultados de esos cursos.
Danos los detalles de la investigación que estás realizando actualmente para nosotros: ¿cómo se puede entrenar la inteligencia artificial para analizar los resultados de las evaluaciones de los estudiantes?
Actualmente participo en un proyecto de investigación destinado a aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA), en particular del Aprendizaje Automático (AM), para analizar los resultados de las evaluaciones de los estudiantes y predecir el abandono de los cursos.
El objetivo principal es desarrollar modelos predictivos que puedan identificar a los estudiantes en riesgo de abandonar un curso, permitiendo una intervención temprana y apoyo para mejorar las tasas de retención.
Estos son los componentes clave de la investigación:
– Recogida y gestión de datos: Hemos creado una amplia base de datos que recoge y almacena las puntuaciones y los resultados de varios cursos. Esta base de datos se actualiza continuamente con nuevos datos para garantizar su exactitud y pertinencia.
– Ingeniería de características: Un aspecto crítico de nuestra investigación es la ingeniería de características, en la que identificamos y extraemos variables y atributos relevantes de los datos. Estas características incluyen información demográfica como la edad, el sexo y la formación académica, así como métricas de rendimiento de evaluaciones y tareas.
– Modelos de aprendizaje automático: Estamos desarrollando y perfeccionando modelos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, regresión logística y, potencialmente, técnicas más avanzadas como las redes neuronales. Estos modelos se entrenarán a partir de datos históricos para predecir la probabilidad de que un estudiante abandone los estudios en función de sus características demográficas y de rendimiento.
– IA explicable (XAI): Una parte esencial de nuestra investigación implica el uso de técnicas de IA explicable (XAI). Una vez que nuestros modelos ML hacen predicciones, los algoritmos XAI intervienen para proporcionar explicaciones claras e interpretables de estas predicciones. Esta transparencia es crucial para comprender por qué un estudiante concreto corre el riesgo de abandonar los estudios, ya que revela los factores que contribuyen a ello.
– Estrategias de intervención temprana: Basándonos en las predicciones de nuestros modelos y en las explicaciones generadas por XAI, nuestro objetivo es diseñar estrategias de intervención temprana. Estas estrategias pueden incluir apoyo personalizado, recursos adicionales o itinerarios educativos adaptados para ayudar a los estudiantes en riesgo a mantener su compromiso y tener éxito.
Nuestra investigación se basa en la creencia de que la IA puede desempeñar un papel fundamental en la mejora de los resultados de los estudiantes mediante la identificación precoz de los problemas y la aportación de información práctica a educadores e instituciones.
Combinando las capacidades predictivas del ML con la interpretabilidad de la XAI, pretendemos capacitar a las organizaciones educativas para que tomen decisiones informadas y, en última instancia, reduzcan las tasas de abandono educativo.
Esta investigación representa un enfoque proactivo para abordar un reto importante en la educación y demuestra cómo se puede aprovechar la IA en beneficio tanto de los estudiantes como de las instituciones educativas.
Una vez que obtengamos ese análisis, ¿Qué beneficios aportarán estas tareas automatizadas a un centro de formación?
Una vez que obtenemos el análisis y los conocimientos sobre los factores que contribuyen al abandono escolar, los beneficios para un centro de formación son significativos y polifacéticos. Las ventajas que se producen son las siguientes:
Intervención temprana
Identificar las características y factores específicos que contribuyen al abandono de los alumnos permite al centro de formación intervenir a tiempo. Al reconocer a los estudiantes de riesgo, el centro puede poner en marcha mecanismos de apoyo específicos para evitar que abandonen el curso prematuramente.
Apoyo personalizado
Con esta información, el centro de formación puede ofrecer apoyo personalizado a los estudiantes con dificultades. Esto podría incluir tutorías adicionales, planes de estudio personalizados o recursos adaptados para abordar los problemas identificados.
Optimización de recursos
Comprender las causas del abandono escolar ayuda a asignar recursos. El centro de formación puede asignar los recursos de manera más eficiente centrándose en las áreas que tienen un impacto directo en la retención de los estudiantes, en lugar de gastar los recursos indiscriminadamente.
Mejora del plan de estudios
La información obtenida del análisis puede servir para mejorar los planes de estudios. El centro de formación puede adaptar el contenido de los cursos, los métodos de enseñanza y las evaluaciones para que se ajusten mejor a las necesidades y retos de los estudiantes, reduciendo potencialmente las tasas de abandono.
Mejora de la experiencia del estudiante
Al abordar de forma proactiva los factores que contribuyen al abandono, el centro de formación puede mejorar la experiencia general del estudiante. Los estudiantes son más propensos a persistir en sus estudios cuando se sienten apoyados y sienten que se satisfacen sus necesidades específicas.
Mejora de la reputación
Un centro de formación que demuestre su compromiso con el éxito de los estudiantes y utilice estrategias basadas en datos para reducir el abandono puede mejorar su reputación. Esto puede atraer a más estudiantes y conducir potencialmente a un aumento de las matriculaciones.
Ahorros financieros
La reducción de las tasas de abandono puede suponer un ahorro económico para el centro de formación. Menos abandonos significa que más estudiantes completan sus cursos, lo que potencialmente conduce a un aumento de los ingresos y el ahorro de costes asociados con la contratación de estudiantes y la incorporación.
Toma de decisiones basada en datos
El análisis proporciona al centro de formación información valiosa basada en datos. Esta información puede servir de base para la toma de decisiones estratégicas relacionadas con el desarrollo de programas, el marketing y el apoyo a los estudiantes.
En resumen, obtener un análisis detallado de las características que causan los abandonos y tenerlas en cuenta ofrece una serie de beneficios a un centro de formación y conlleva una mejora de los resultados de los estudiantes, una mayor eficacia operativa y una reputación más positiva dentro de la comunidad educativa.
En último lugar, este enfoque permite al centro de formación cumplir mejor su misión de proporcionar una educación de calidad y fomentar el éxito de los estudiantes.
¿Cómo percibes el sistema educativo en Europa? ¿Ves muchas diferencias entre países? ¿Crees que la digitalización de los centros de formación mejorará los resultados académicos de los estudiantes?
La percepción del sistema educativo en Europa varía de un país a otro y en ella influyen diversos factores, como el desarrollo económico, los recursos y el contexto cultural.
Europa es conocida por su diversidad, y esto se extiende a sus sistemas educativos. Cada país tiene su propio enfoque de educación, su propio plan de estudios y sus propios métodos de evaluación. En estas diferencias pueden influir factores históricos, culturales y económicos.
El nivel de inversión y los recursos asignados a la educación pueden variar considerablemente de un país europeo a otro. Algunas naciones pueden tener sistemas educativos bien financiados y tecnológicamente avanzados, mientras que otras pueden enfrentarse a limitaciones de recursos.
He aquí algunos puntos clave para responder a sus preguntas:
Impacto de la digitalización: La digitalización de la educación tiene el potencial de provocar varios cambios positivos, ya que puede dar lugar a oportunidades de aprendizaje más flexibles y accesibles, experiencias de aprendizaje personalizadas y un mayor compromiso de los estudiantes. Las herramientas digitales y el análisis de datos también pueden ayudar a los educadores a comprender mejor las necesidades de los alumnos y adaptar los métodos de enseñanza en consecuencia.
Retos y oportunidades: Aunque la digitalización ofrece oportunidades para mejorar la educación, también presenta desafíos, ya que no todos los estudiantes tienen el mismo acceso a los recursos digitales, lo que puede exacerbar las desigualdades. Además, la integración efectiva de la tecnología en la enseñanza requiere formación y apoyo para los educadores.
Resultados académicos: El impacto de la digitalización en los resultados académicos es un tema de constante investigación y debate. Aunque la tecnología puede apoyar el aprendizaje, su éxito depende de cómo se aplique y se integre en el plan de estudios. Cuando se utiliza estratégicamente, puede contribuir a mejorar los resultados académicos.
En conclusión, el panorama educativo europeo es diverso, con variaciones entre países, y la digitalización promete mejorar la educación proporcionando herramientas para un aprendizaje más personalizado y eficaz. Sin embargo, para hacer realidad estos beneficios es necesario abordar los retos relacionados con el acceso y garantizar que la tecnología se utilice de forma que mejore la experiencia educativa.
El impacto final en los resultados académicos dependerá de la eficacia con que se aborden estos retos.
Lee aquí la entrevista a Grigoris Tzionis en inglés.
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