El mundo de la tecnología dos conceptos que han cobrado importancia son el Machine Learning y el Deep Learning. Ahora, desglosaremos ambas definiciones, exploraremos el por qué de su interés, cómo entrenar un modelo de Machine o Deep Learning, sus desafíos y cómo mejorar la educación con estas tecnologías.
Tabla de contenidos
Los dos párrafos que siguen son un poco técnicos; no huyas de este post por eso. La idea es plantear de forma acotada qué son estos conceptos, pero no es lo central de lo que queremos transmitir.
El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los sistemas aprender de datos y mejorar con la experiencia de manera automática. Los algoritmos (una serie reglas e instrucciones que se traducen como operaciones matemáticas) de Machine Learning utilizan patrones y relaciones estadísticas en los datos para tomar decisiones o realizar predicciones.
El Deep Learning o aprendizaje profundo es una subdisciplina del Machine Learning que se basa en redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Estas redes neuronales profundas son excepcionalmente eficientes en tareas de procesamiento de imágenes, voz y texto.
La necesidad de utilizar Machine Learning y Deep Learning se deriva de la capacidad inherente de estas metodologías para abordar problemas complejos en los que la programación convencional se vuelve limitada. Por ejemplo, en situaciones en las que las reglas y las soluciones no son fácilmente programables, como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes, traducción automática y análisis de grandes conjuntos de datos (big data).
En el ámbito educativo, la necesidad de emplear estas tecnologías proviene de la búsqueda de una educación más personalizada, eficiente y basada en datos. Estas tecnologías ofrecen numerosas ventajas que ya hemos comentado en el artículo anterior.
Las tecnologías educativas que pretenden aplicar este tipo de procesos necesitan de una gran cantidad de datos. Estos pueden ser cargados por los docentes o bien extraídos directamente a través de algún tipo de software. Por ejemplo, si tuviéramos una plataforma de gaming (como Eutopía) que procese en tiempo real las acciones y resolución de ejercicios por parte de los alumnos, y los pudiera almacenar de forma ordenada, se podría plantear entrenar un modelo. Los pasos, de forma resumida, podrían ser los siguientes:
1. Recolección de datos: Se recopilan datos relevantes para la tarea que se va a abordar, por ejemplo, calificar unos ejercicios de matemáticas. Para este ejemplo, nuestros datos podrían ser respuestas de estudiantes a preguntas de matemáticas y su calificación.
2. Preprocesamiento de datos: Los datos se limpian y se transforman en un formato adecuado para el modelo, como la codificación de texto o la normalización de imágenes. En este paso podemos ver qué características que nos interesan, es decir, si es necesario eliminar o crear características a partir de las que tenemos (lo que se conoce como feature engineering). Antes de entrenar el modelo, también es necesario separar los datos. Generalmente esta separación se hace en dos subconjuntos (entrenamiento y test), aunque a veces se realiza otra partición dentro del conjunto de entrenamiento.
3. Selección de un modelo: Se elige un algoritmo de aprendizaje automático o una arquitectura de red neuronal adecuada para el problema. Esto puede variar desde modelos de regresión simples hasta redes neuronales profundas complejas.
4. Entrenamiento del modelo: Se alimenta al modelo con los datos de entrenamiento y se ajustan los parámetros del modelo para minimizar el error en la predicción.
5. Evaluación del modelo: Se evalúa el modelo utilizando el conjunto de datos de test y se obtiene una estimación de lo que se conoce como “error de generalización”, que nos dice cómo el modelo actúa ante casos que nunca ha visto.
En primer lugar, la calidad de los datos es clave, ya que si tenemos datos poco confiables, insuficientes, sesgados o que no representan adecuadamente la realidad, podemos obtener resultados equivocados. Asimismo, es necesario tener en cuenta la privacidad de los datos al recopilar esta información de los estudiantes.
Otro desafío radica en encontrar el modelo adecuado para los datos, ya que a veces usamos modelos demasiado complicados o demasiado simples para los datos disponibles, lo que puede llevar a un mal desempeño del modelo. Por último, es esencial proporcionar formación a los profesores para que puedan comprender y sacar el máximo provecho de estas tecnologías en el aula. Ya que el objetivo de estas es complementar el trabajo del educador; al fin y al cabo, hay todo un conjunto de información que los modelos no compilan y que los docentes tienen por su interacción con los estudiantes en el aula.
En resumen, el Machine Learning y el Deep Learning tienen el potencial de transformar la educación al permitir la personalización, la automatización y la mejora continua. Sin embargo, es esencial abordar los desafíos que suponen para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera ética y eficaz en beneficio de los profesores y los estudiantes. La educación está en constante evolución, y el Machine Learning y el Deep Learning son herramientas poderosas que pueden ayudarnos a avanzar hacia un futuro educativo más brillante y adaptado a las necesidades de cada alumno.
