El sistema de Educación Superior del país mediante sus instalaciones y docentes debidamente capacitados, se preocupa en tener una buena estrategia de enseñanza para brindar una calidad de aprendizaje hacia los estudiantes. El proyecto “Eficiencia estratégica: desde una perspectiva del machine learning en la educación superior” propone capacitar al estudiante para que sea el diseñador del futuro en el ámbito de la educación superior.
La cantidad de estudiantes en la Educación Superior entre los años 2010-2018, según los datos de la Red Iberoamérica de Indicadores de Educación Superior (Red Índices) existió una tendencia mínima de crecimiento en estos años. El total de estudiantes ascendió a 227.366.336,7 mientras que, el porcentaje más significativo se mostró en el 2018 con el 13,2% (30.011.613,87), es decir, el 0,65% en relación con el 2017.
Con respecto a la cantidad de estudiantes de primer título entre los años 2010-2018 ascendió a 214.258.462,50. Se reveló que en el 2018 existió un crecimiento mínimo en relación con los años anteriores. Finalmente, la cantidad de graduados ascendió a 29.864.513,48 y su crecimiento se mantiene estable con mínimos crecimientos en los períodos analizados.
Dr. Juan Carlos Castro, docente de la Universidad Técnica de Ambato e investigador del proyecto, manifiesta que lo importante para los estudiantes de nivel superior y las personas que lo conforman es la potencialidad con la que cuenta cada uno de ellos al saber que son capaces de auto educarse mediante libros digitales y herramientas tecnológicas que están al alcance de todos.
Las universidades tendrían que dar más énfasis a las herramientas digitales y de esta manera el estudiante sea quien procese la información y por su capacidad de atención pueda recibir la información a su manera teniendo como resultado el auto aprendizaje de la comunidad estudiantil.
El Machine Learning ayuda a prevenir la deserción en la educación superior, a través del aprendizaje continuo de las tecnologías de la información de los patrones que generan los grande datos. El también llamado aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, sumados a la inteligencia del individuo, se puede decir que es un proceso basado en conjuntos de algoritmos y modelos estadísticos para efectuar el análisis de los datos que recibe e inferir patrones que le permiten realizar determinadas tareas o tomar ciertas decisiones sin recibir instrucciones específicas para ello.
Las universidades recopilan una gran cantidad de datos que pueden utilizar para mejorar el proceso educativo en diferentes maneras. Un ejemplo es el desarrollo del programa M-Write por investigadores de la Universidad de Michigan, concebido como una herramienta para ayudarlos a aprender temas específicos al escribir sobre ellos y evaluar las fortalezas y debilidades de lo escrito antes de que los estudiantes entreguen sus ensayos al profesor.
Fuentes:
Unidad de Investigación de la Facultad de Ciencias Administrativas.
Dr. Juan Carlos Castro, Docente e Investigador de la Unidad de Investigación de la Facultad de Ciencias Administrativas.
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