La implementación del machine learning en la educación académica, puede llevar a los estudiantes al desarrollo al permitirles obtener resultados positivos en sus diferentes clases. Estas tecnologías permiten a sus usuarios acceder a una experiencia educativa más adaptada a sus necesidades y más flexible, según las circunstancias de cada uno.
La integración del aprendizaje automático en las aulas amplía las posibilidades con las que cuentan los estudiantes para formarse y desarrollar sus competencias. Una de las ventajas de integrar el ML en la educación, es que realiza una predicción de problemas o dificultades en el aprendizaje a través del análisis de rendimiento, de esta manera puede predecir nuevas rutas de aprendizaje.
Las máquinas inteligentes destacan por su capacidad analítica y predictiva, que permiten tener una idea más fiable del rendimiento que obtendrá cada alumno y de lo que necesita para conseguir las competencias fijadas.
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Expertos internacionales manifiestan que la IA es el mejor recurso para los docentes, porque les permite acceder a los datos de todos sus alumnos, mejorar su seguimiento y ofrecer los recursos idóneos para cada experiencia de aprendizaje. Además, si es una máquina la encargada de evaluar y calificar al alumno, se evitan tratos de favor.
El ML en la academia
Las herramientas y servicios en línea que integran estas tecnologías son un refuerzo para optimizar los procesos de aprendizaje, convirtiéndose en un apoyo para el docente y guiar a los estudiantes.
Algunas de las más frecuentadas son: Aleks, WriteToLearn, Turnitin, Learning Navigator y Mangahigh. El machine learning permite a la herramienta el desarrollo de rutas de aprendizaje personalizadas para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus metas.
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La IA está transformando muchos sectores y actividades de la sociedad, dado la amplitud de oportunidades que ofrece y en la forma de cómo consigue simplificar ciertos procesos.
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