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Investigan un modelo que ayude a predecir los casos de abandono en cursos online

Investigan un modelo que ayude a predecir los casos de abandono en cursos online
Escrito por Redacción TICbeat

Dos investigadores del MIT trabajan en un algoritmo que podría detectar que estudiantes de MOOC están a punto de tirar de la toalla.

El elearning, con sus MOOC o cursos masivos abiertos en línea, no para de conquistar corazones a lo largo y ancho del planeta. Un reciente estudio de la escuela de negocios online OBS Business School aseguraba que España era el quinto país del mundo con más alumnos atendiendo a este tipo de formación. Entre los motivos esgrimidos con más frecuencia por los encuestados para escoger estos cursos, primaba el de la facilidad para compaginarlo con otras ocupaciones como el trabajo.

No obstante, no siempre es fácil, y no son pocos los estudiantes que desisten antes de completar su curso MOOC. Y la formación online sufre, en este sentido, una desventaja frente a la presencial: es más difícil detectar y prevenir casos de abandono a tiempo. Dos investigadores del MIT trabajan ahora en un algoritmo que les ayude a predecir estos casos y a prestar el apoyo necesario a quienes los sufren.

Lo presentaron la semana pasada en la Conferencia Internacional de la Inteligencia Artificial en la Educación, que tuvo lugar, precisamente en Madrid, según recoge la publicación Technology Review. Kalyan Veeramachaneni, un investigador del Laboratorio de Computación e Inteligencia Artificial, y el estudiante Sebastien Boyer explicaron que han trabajado con variables como el tiempo que cada estudiante dedica a la realización de los deberes del curso.

Calculando la media de esta variable, así como las desviaciones que cada alumno ofrece respecto a ella, Veeramachaneni y Boyer desarrollaron un algoritmo capaz de combinar esos datos con los de abandono de los cursos para establecer un modelo que pueda predecir, por ejemplo, en qué momento las horas que los estudiantes deben dedicar a un curso online aumentan tanto que se corre el riesgo de que éstos los dejen.

El modelo, aseguran ambos científicos, ha demostrado hasta el momento bastante eficacia, aunque su intención es que todavía ofrezca más. Los dos trabajan para que el algoritmo funcione con cualquier curso, incluso si la organización del mismo camina a mitad del período académico.

Ahora se plantean la introducción de nuevas variables que puedan ayudar a predecir más casos. Veeramachaneni señala una concreta: el tiempo que los estudiantes dedican a los cursos en el fin de semana. Según el investigador, se trata de una variable que demuestra la motivación del alumno, pero que también prueba que se encuentra muy ocupado con otras cosas, como su trabajo, y que éste le exige cada vez mayor sacrificio.

Foto cc: Svein Halvor Halvorsen

 

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