El sistema educativo tradicional necesita retos importantes para los estudiantes, como un enfoque de aprendizaje personalizado para mantenerlos comprometidos y aprendiendo. La razón sigue siendo el mismo enfoque de «talla única para todos» para cada estudiante.
El uso de la IA en las aplicaciones educativas puede ayudar a los estudiantes a mejorar su experiencia de aprendizaje, lo que se traduce en un mayor compromiso, una mejora de las habilidades, un aprendizaje relevante y un aumento de los resultados.
Aprendizaje personalizado
El aprendizaje personalizado es el enfoque más centrado en el estudiante que se centra en cada alumno para proporcionar experiencias personalizadas para alcanzar sus objetivos y necesidades. El objetivo de la IA en las aplicaciones educativas es satisfacer los deseos y objetivos de aprendizaje de los alumnos cambiando el método y la velocidad a la que aprenden y utilizando fuentes y tecnologías.
Estas son algunas de las ventajas del aprendizaje personalizado:
- Ahorro de tiempo: El aprendizaje personalizado ahorra tiempo a los estudiantes, ya que se centra en eliminar los materiales que son irrelevantes e innecesarios para ellos.
- Mayor compromiso: Ofrecer contenidos personalizados y recomendaciones hace que el aprendizaje sea interactivo y atractivo para los estudiantes.
- Garantizar mejores resultados: Un enfoque de aprendizaje personalizado produce mejores resultados, ya que se vuelve más atractivo, práctico, interactivo y memorable.
- Las evaluaciones son la piedra angular del aprendizaje personalizado: La retroalimentación individual puede ayudar a los estudiantes a centrarse en sus áreas débiles, y los estudiantes pueden seguir mejorando.
Aprendizaje personalizado con aplicaciones potenciadas por IA
El aprendizaje personalizado con aplicaciones impulsadas por IA es un cambio de juego para el panorama educativo, ya que ofrece experiencias a medida y recomendaciones personalizadas para adaptarse a las necesidades y objetivos de los estudiantes.
Por ejemplo, algunos estudiantes aprenden más rápido, por lo que podrían necesitar recursos o tareas adicionales. Por otro lado, algunos pueden tener un ritmo lento y requerir atención o aprendizaje adicionales.
En ambos escenarios, los sistemas de aprendizaje impulsados por IA pueden ayudar a los estudiantes con enfoques personalizados identificando el problema y alcanzando todo su potencial.
Aprovechar la IA en el aprendizaje personalizado podría repercutir en múltiples partes de la experiencia educativa de los estudiantes.
Algunas formas en que la IA puede ayudar a mejorar el aprendizaje personalizado en las aplicaciones educativas.
Entorno de aprendizaje adaptativo
El aprendizaje adaptativo implica ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada en lugar de un enfoque de talla única. El concepto es familiar, pero la IA aborda el avance tecnológico de forma diferente.
La IA adopta un enfoque basado en los datos, recopila datos de cada estudiante y ajusta la experiencia de aprendizaje para adaptarla a la comprensión y las necesidades del alumno.
Al proporcionar un enfoque altamente personalizado, los estudiantes pueden dedicar tiempo a su conveniencia para comprender un tema concreto, recibir instrucciones individualizadas y recibir contenidos adaptados a su estilo de aprendizaje.
Enfoque de recomendación personalizada
La IA analiza una gran cantidad de datos, incluidos el rendimiento académico y las preferencias de aprendizaje de los estudiantes, para recomendar materiales de estudio y tareas relevantes y sugerir comentarios adaptados al rendimiento de cada estudiante.
Además, la IA puede analizar el patrón de calificaciones a partir de los resultados de los exámenes, lo que ayuda a los educadores a centrarse en las áreas críticas que necesitan mejoras, como el seguimiento del progreso de los estudiantes, la optimización del plan de estudios y la mejora del compromiso.
Creación de contenidos
La IA puede ayudar a educadores y profesores a crear materiales de aprendizaje personalizados, como hojas de ejercicios, cuestionarios, presentaciones y tareas, basándose en las preferencias y perfiles de los alumnos.
La IA, junto con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los algoritmos de machine learning, proporciona sugerencias a los estudiantes para mejorar y perfeccionar sus habilidades mediante sugerencias.
Comentarios en tiempo real
La curva de aprendizaje y la comprensión de un concepto por parte de los estudiantes dependen totalmente de la retroalimentación proporcionada por el educador.
La IA puede automatizar estas tareas proporcionando feedback personalizado y en tiempo real a cada estudiante. El uso de sistemas de calificación ayuda a la IA a evaluar las tareas, las pruebas y los exámenes para proporcionar información más rápidamente.
Esto ayuda a los estudiantes a centrarse en las áreas que necesitan mejoras y sugerencias personalizadas para aprender e improvisar.
Experiencia de aprendizaje multimodal
El enfoque multimodal combina diferentes formatos como texto, imágenes, vídeos y animaciones para mejorar la experiencia de aprendizaje. Utiliza AR, VR y presentaciones multimedia interactivas para crear necesidades de aprendizaje individuales a medida.
La integración de la IA en el desarrollo de aplicaciones educativas puede hacer posible el aprendizaje multimodal y fomentar la participación.
La IA puede ayudar a adaptar la experiencia a cada estudiante.
El futuro del aprendizaje personalizado potenciado por la IA
Uso de la realidad aumentada y la realidad virtual
La tecnología de desarrollo de aplicaciones educativas impulsada por IA, VR y AR puede crear una experiencia de aprendizaje atractiva e interactiva para cada estudiante. El aprendizaje impulsado por IA puede estimular entornos virtuales que las aulas tradicionales no pueden reproducir.
La VR y la AR potenciadas con IA ayudan a los estudiantes a mejorar el aprendizaje en el campo de la enseñanza ofreciendo experiencias interactivas como experimentos científicos, modelos 3D de órganos, edificios históricos y muchos más.
Por ejemplo, imagina una clase de biología marina en la que los estudiantes puedan utilizar auriculares de VR para observar el entorno y la vida marina y adentrarse en el océano para aprender cosas nuevas.
Machine learning
Aparte de la IA en las aplicaciones educativas, el machine learning puede ayudar a mejorar el rendimiento académico de los estudiantes procesando big data e identificando métricas clave, patrones de aprendizaje y otros escenarios en el sector educativo.
El ML se implementa en varias aplicaciones educativas para supervisar parámetros de los estudiantes como las tareas completadas, el tiempo dedicado al aprendizaje, el rendimiento, el compromiso y la previsión de resultados.
Con la ayuda del ML y la IA, estudiantes y profesores pueden planificar planes de estudios personalizados y ajustar las actividades de aprendizaje en tiempo real.
Internet de las cosas (IoT)
En el sector educativo, IoT consiste en conectar dispositivos y mejorar el aprendizaje. Los desarrolladores de aplicaciones educativas han facilitado a educadores y estudiantes la conexión con IoT.
Los dispositivos IoT, como tablets, dispositivos móviles, ordenadores portátiles y pizarras, pueden facilitar la comunicación en tiempo real entre alumnos y profesores. Pueden hacer preguntas, compartir ideas y colaborar en proyectos para facilitar el aprendizaje.
Además, IoT puede recopilar datos y el progreso de los estilos de aprendizaje de los alumnos para analizar las áreas de dificultad y crear planes de aprendizaje personalizados.
Esto garantiza que cada alumno reciba el apoyo y la orientación necesarios para tener éxito en sus estudios.
Además, los dispositivos interactivos mejoran el compromiso y motivan a los estudiantes, lo que conduce a mejores resultados académicos y experiencias de aprendizaje más positivas.
