Agente Inteligente para la gestión del aprendizaje de los estudiantes

Introducción

La educación, es un pilar fundamental del desarrollo individual y social y se encuentra en constante crecimiento y evolución. En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una fuerza poderosa capaz de transformar la enseñanza y el aprendizaje, abriendo un sinfín de posibilidades para personalizar, automatizar y mejorar las experiencias educativas en los entornos virtuales. La IA se define como la capacidad de un sistema para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Un Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) es un espacio digital que facilita la enseñanza y el aprendizaje a través de internet.

Desde la Universidad Politécnica Territorial del Estado Aragua Dr. “Federico Brito Figueroa”, se abrió un espacio para la investigación y desarrollo a través de su Programa de Formación Avanzada en Informática donde uno de los enfoques es el ámbito de la IA Generativa que busca ofrecer tanto a sus estudiantes, como personal docente herramientas y aplicaciones que se puedan colocar en práctica en el desarrollo de actividades académicas, sin dejar de lado las implicaciones éticas y sociales de su uso en la educación superior.

Visión General

Hoy en día, se ha evidenciado la evolución de las tecnologías emergentes en el ámbito de la educación superior, la inteligencia artificial (IA) surge como un agente acelerador que está redefiniendo los paradigmas tradicionales del aprendizaje (Roman-Acosta et al., 2023). Estos avances están transformando la educación al personalizar el aprendizaje, mejorar la eficiencia mediante evaluaciones automatizadas y tutorías inteligentes, y crear entornos de aprendizaje colaborativos y dinámicos (Hemachandran et al., 2022; Chang et al., 2022; Zhang, 2023).

Durante la pandemia se aceleró de forma significativa la adopción de plataformas y herramientas digitales en la educación a nivel global, transformando la forma en que estudiantes y docentes interactuaban, debido al aislamiento social obligatorio. Sin embargo, surgieron inconvenientes ya que no todos contaban con las herramientas tecnológicas necesarias que facilitaran el proceso. Posteriormente al finalizar la pandemia y retornar a las aulas de clases, los espacios virtuales prevalecieron y han continuado creciendo ya que de alguna manera proporcionan información relevante en áreas específicas de formación y pueden ser catalogados como complemento para el estudio individual de cada estudiante siguiendo su propio ritmo de aprendizaje.

Un agente inteligente es una entidad de software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones para satisfacer las necesidades de un usuario, o programa, o bien por iniciativa propia (Hípola y Vargas, 1999).

Un sistema de gestión de aprendizaje (LMS) basado en AI es una plataforma digital que incorpora tecnologías de inteligencia artificial para maximizar la gestión y la entrega de contenido educativo y experiencias de aprendizaje. A diferencia del LMS tradicional, que se enfoca solo en organizar y entregar cursos, el LMS basado en AI se centra en crear un recorrido personalizado y eficiente, transformando el aprendizaje y el desarrollo con funciones y algoritmos inteligentes que:

Adaptan el proceso de aprendizaje con recomendaciones individuales.
Ofrecen experiencias de aprendizaje adaptativas basadas en feedback y capacitación previa.
Recopilan información basada en datos sobre el progreso y la participación en la capacitación.

Situación Problemática

En la Universidad, específicamente en el área de Informática se cuenta con una malla curricular que contempla áreas de formación tales como Programación, Base de Datos, Redes de Computadora, Arquitectura, Ingeniería del Software, cuyo propósito es consolidar el perfil de los egresados, los cuales contemplan en su pensum de estudio horas académicas de estudio dictadas en la universidad por un docente y también horas de estudio independiente, donde el estudiante es el responsable de utilizar ese tiempo en beneficio de su formación de forma autodidacta. Un agente inteligente para un entorno virtual de aprendizaje dirigido a los estudiantes de informática, permitirá que éstos puedan afianzar con cursos y microtalleres los ejes principales del Programa Nacional de Formación, aprovechando estas horas de estudio independiente que contempla el pensum de la Universidad ya que el objetivo del agente será proporcionar una ruta de aprendizaje que le facilite al estudiante cursos de acuerdo a sus habilidades e intereses.

La diversidad de intereses y niveles de conocimiento de los estudiantes para realizar cursos en una plataforma virtual de aprendizaje representa un desafío para ofrecer una experiencia de aprendizaje mucho más personalizada, adaptado a las necesidades que tenga cada uno. Este proyecto propone el desarrollo de un agente inteligente para sugerir a los estudiantes cursos de su interés de acuerdo con sus preferencias de búsqueda. Se espera que implementando este sistema se contribuya a aumentar la motivación de los estudiantes, fomentar la práctica y culminar con satisfacción los cursos donde se inscriban.

Apoyo al aprendizaje independiente con agentes inteligentes

Con el avance significativo que ha tenido la IA en diversos ámbitos, el sector educativo no es la excepción. Con el desarrollo de un agente inteligente se busca que los estudiantes tengan un acompañamiento por parte de la universidad en esas horas de estudio independiente que deben realizar para poder alcanzar todas las competencias previstas en las diferentes unidades curriculares del PNF de informática. El agente tendrá la capacidad de brindar a los estudiantes una personalización en el proceso de aprendizaje, ya que va a permitir que cada uno vaya a su propio ritmo, de acuerdo a sus habilidades, permitiéndoles enfocarse en aquellas áreas donde los estudiantes tengan mayor debilidad y afianzando aquellas donde demuestre mayor fortaleza.

A pesar del creciente uso de plataformas de e-learning, existe una brecha entre la oferta de cursos y las necesidades individuales de los estudiantes. Esta investigación tiene como objetivo determinar si la implementación de agente inteligente basado en IA puede mejorar la satisfacción del estudiante y aumentar la eficiencia del aprendizaje en una plataforma de e-learning para la Universidad Politécnica. Específicamente, se busca evaluar el impacto de este tipo de sistemas en la tasa de finalización de cursos, el tiempo promedio dedicado al estudio y la percepción de los estudiantes sobre la relevancia de los contenidos recomendados.

Objetivos de la Investigación

Identificar las características claves de un agente inteligente que sean relevantes para el contexto de la carrera de Informática.
Entrenar el modelo que permitirá la efectividad del agente inteligente.
Diseñar la arquitectura del sistema, incluyendo la base de datos, los módulos de recomendación y la interfaz de usuario.
Definir los algoritmos de búsqueda a utilizar, considerando las características de los datos disponibles y los requerimientos del sistema.
Implementar los algoritmos de seleccionados evaluando su desempeño en un entorno de pruebas.

Alcances de la Investigación

Entre los alcances que se tienen previsto alcanzar con esta propuesta de investigación se tienen las siguientes:

Identificación de las características clave: Se determinarán las funcionalidades y capacidades que debe tener el agente inteligente para satisfacer las necesidades de los estudiantes de informática. Esto incluye la capacidad de identificar los intereses y habilidades de los estudiantes, recomendar cursos y microtalleres relevantes, y realizar un seguimiento del progreso del aprendizaje del estudiante.
Diseño de la arquitectura del sistema: Se definirá la estructura del sistema, incluyendo la base de datos, los módulos de recomendación y la interfaz de usuario. Se seleccionarán las tecnologías y herramientas de desarrollo adecuadas para implementar el agente inteligente.
Definición de los algoritmos de búsqueda: Se elegirán los algoritmos de búsqueda que permitan al agente inteligente encontrar y recomendar los cursos y microtalleres más relevantes para cada estudiante. Se considerarán diferentes tipos de algoritmos, como los basados en contenido, los basados en colaboración y los híbridos.
Implementación de los algoritmos: Se implementarán los algoritmos de búsqueda seleccionados en un entorno de pruebas. Se evaluará el desempeño de los algoritmos y se realizarán ajustes si es necesario.
Desarrollo de la interfaz de usuario: Se creará una interfaz de usuario intuitiva y fácil de usar que permita a los estudiantes interactuar con el agente inteligente. La interfaz de usuario debe ser accesible desde diferentes dispositivos, como computadoras, tabletas y teléfonos inteligentes.
Integración con la plataforma de e-learning: Se integrará el agente inteligente con la plataforma de e-learning de la universidad. Esto permitirá a los estudiantes acceder a las recomendaciones del agente inteligente y a los cursos y microtalleres directamente desde la plataforma.
Recopilación de datos: Se recopilarán datos sobre el uso del agente inteligente y el progreso de los estudiantes. Estos datos se utilizarán para evaluar la efectividad del agente inteligente y realizar mejoras.
Análisis de datos: Se analizarán los datos recopilados para identificar áreas de mejora. Se realizarán ajustes en los algoritmos de búsqueda, la interfaz de usuario y otras funcionalidades del agente inteligente.
Mejora continua: El agente inteligente se mejorará continuamente en función de los datos recopilados y la retroalimentación de los estudiantes.

Análisis y Conclusiones

Con esta propuesta de investigación se busca evaluar el desempeño de un agente inteligente en el aprendizaje que tendrán los estudiantes de informática en sus horas de estudio independiente, ya que este le permitirá recomendar cursos basado en sus intereses y habilidades, permitiendo también a la universidad tener un acompañamiento en estas horas que se encuentran contempladas en los pensum académicos de estudio. Se podrán realizar estadísticas para comparar el nivel de eficacia del agente en las recomendaciones ofrecidas a los estudiantes. Con esta investigación también se pretende optimizar este tiempo de estudio independiente, permitiendo que los estudiantes puedan finalizar los cursos o micro talleres realizados, así como también evaluar la percepción de los estudiantes que hagan uso de esta herramienta innovadora en el ámbito educativo y si mejora su motivación y satisfacción que tendrá en su aprendizaje.

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