El doctor Sebastián Ventura junto al equipo de investigación del proyecto Aplicación de Técnicas de Extracción de Conocimiento en los Sistemas Educativos

Expertos del Grupo de Investigación Descubrimiento de Conocimiento y Sistemas Inteligentes de la Universidad de Córdoba están desarrollando un modelo informático dentro del ámbito educativo capaz de predecir mediante técnicas computacionales si el alumno va a superar o no una asignatura, el curso escolar o la carrera universitaria. Además, el sistema puede utilizarse para ayudar a los alumnos con ciertos problemas de aprendizaje y contribuir a analizar cuáles pueden ser las causas de sus dificultades.

Para ello, los investigadores han diseñado una herramienta denominada ATECSE, que se integra como un módulo específico dentro del portal educativo Moodle, el sistema de educación semipresencial de la Consejería de Educación, y que permite utilizar toda la información generada durante el proceso de enseñanza aprendizaje para obtener nuevo conocimiento que resulte de utilidad tanto al profesor como a otros agentes del sistema educativo. “Este sistema permite al profesorado realizar tareas de clasificación, es decir, predecir a partir de la información generada por el alumno si éste va a aprobar o suspender una determinada asignatura. También desarrolla una labor de agrupamiento donde obtienen precisamente grupos con características similares con el objetivo de personalizar ejercicios, contenidos o clases de apoyo”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Córdoba, Sebastián Ventura.

En este sentido, los expertos ya han desarrollado esta herramienta a escala piloto como fase previa al trabajo de campo en centros educativos. “Los primeros resultados son satisfactorios y el siguiente paso será realizarlo a escala más real dentro de cualquier ámbito pedagógico donde se usen plataformas digitales de aprendizaje como Moodle”, sostiene.

No obstante, otro de los objetivos del equipo investigador es acercar este tipo de modelos al profesorado. “El principal interés es que este sistema, además de utilizarse para ayudar a los alumnos con ciertos problemas de aprendizaje y contribuir a analizar cuáles pueden ser las causas de esta dificultad, resulte un instrumento especialmente asequible o manejable para los docentes o tutores”, detalla.

Captura y recopilación de datos

Los investigadores han trasladado los primeros resultados al estudio ‘Predicting school failure using a genetic programming algorithm and different data mining approaches with high dimensional and unbalanced data’ publicado este mismo año 2013 en la revista Applied Intelligence, donde han transferido las últimas conclusiones extraídas del proyecto y que están relacionadas con la minería de datos, área que permite capturar y recopilar de forma muy sencilla y con coste muy reducido contenidos como datos administrativos de matriculaciones, expedientes académicos o registros de actividad en portales educativos como Moodle o e-learning. “Los resultados evidencian que los principales interesados en estas técnicas son los agentes del sistema educativo (profesores, autoridades académicas, etc.). De hecho, uno de los objetivos es integrar actividades propias de la minería de datos en la rutina diaria del profesorado con el propósito de facilitar la evaluación del alumnado y detectar posibles necesidades educativas en la enseñanza”, concluye Ventura.

Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia Aplicación de Técnicas de Extracción de Conocimiento en los Sistemas Educativos financiado por la Consejería de Economía, innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía.