Un grupo de investigadores de la Universidad de Córdoba ha desarrollado un algoritmo capaz de predecir el rendimiento académico de los estudiantes que cursan programas de educación a distancia.

Según un comunicado de la Universidad de Córdoba, este algoritmo realiza una predicción del desempeño del estudiante en cuatro categorías distintas: abandono, suspenso, aprobado y distinción.

Amelia Zafra, investigadora del Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba, destaca  en una nota de prensa que, a diferencia de modelos previos que solo predecían el rendimiento desde una perspectiva de «aprueba o suspende» o «abandona o continúa» el curso, este algoritmo, basado en clasificación ordinal y lógica difusa, permite predecir el desempeño del alumnado manteniendo las relaciones jerárquicas entre las categorías mencionadas.

Este algoritmo, denominado «FlexNSLVOrd,» no solo realiza predicciones más precisas, sino que también brinda a los profesores la capacidad de adaptar sus estrategias según la categoría en la que se encuentre cada estudiante.

Las principales ventajas de este desarrollo son el uso de clasificación ordinal, que permite modelar el peso de las clases jerárquicas en el aprendizaje, y la lógica difusa adaptada, que proporciona flexibilidad y una interpretación más comprensible de los resultados.

Datos para configurar el algoritmo

El modelo de IA se nutre de datos generados por el sistema de enseñanza en línea, considerando factores como la realización de tareas y cuestionarios, las calificaciones y la interacción del estudiante con los recursos disponibles en la plataforma.

Además, el algoritmo se destaca por su «interpretabilidad», ya que proporciona reglas específicas para cada categoría, mostrando los recursos y actividades más relevantes para los estudiantes. Esto puede ayudar a los profesores a identificar a los estudiantes con dificultades y ofrecerles refuerzos o estrategias específicas.

El algoritmo se ha probado utilizando un conjunto extenso de datos de aprendizaje público de Open University (OULAD), que incluye una muestra amplia de estudiantes y cursos.

En el futuro, se plantea la posibilidad de incorporar este algoritmo como una aplicación en plataformas de educación en línea, como Moodle, para proporcionar retroalimentación automática sobre el desempeño de los estudiantes a los profesores.