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Análisis de problemáticas educativas y estrategias utilizadas para atendendar
Descripción del servicio
El proyecto del Aula del Futuro de la UNAM se planteó contar con un espacio de socialización virtual y valorización de las propuestas que cada profesor esté trabajando en su aula, con sus alumnos. Este repositorio para la difusión de las experiencias de los docentes que no sólo contará con los índices académicos tradicionales (asignatura, grado, temática, etc.), sino que incluye la problemática que identificó el docente.
Objetivos del caso
4 (educación de calidad)
9 (industria, innovación e infraestructura)
Problemática que resuelve
El análisis de las problemáticas reportadas por los profesores se basa en la experiencia de los tutores del proyecto que guían al docente en la elección de las estrategias didácticas más adecuadas para cada uno. Esto es un proceso muy costoso en tiempo y recursos humanos, ya que cada profesor debe ser acompañado en el proceso de resolución de la problemática por más de 8 semanas. A partir de la identificación de los clústeres el profesor podría encontrar profesores que han tenido problemáticas similares a las suyas y revisar qué estrategias han utilizado.
Tipo de aplicación de IA utilizada
Razonamiento con estructuras de conocimiento, Reconocimiento
Principales resultados a junio 30 de 2021
Se identificaron los algoritmos de agrupamientos más adecuados para el análisis de la información del proyecto, lo que permitió comprobar que es posible encontrar patrones en las problemáticas de los profesores pese a que son de muy distintas áreas y niveles educativos. Esto nos ha permitido encontrar los parámetros adecuados para trasladarlos al sitio web del proyecto de Aula del Futuro y ofrecer una herramienta para los profesores.
Tres principales cuellos de botella que enfrentó durante la implementación
Para la realización de este primer análisis la dificultad más importante es la cantidad de datos, ya que esto depende del número de profesores que han tomado el diplomado del proyecto en los dos últimos años. Al utilizar un método basado en agrupamientos, el siguiente reto era encontrar las agrupaciones que fueran significativas para el problema de interés, esto implicó un conjuntar al equipo de ciencia de datos con los responsables del proyecto para analizar los diferentes grupos lo que requirió mucho tiempo. También hubo un reto relacionado con la resistencia cultural, ya que los profesores están acostumbrados a pensar solo en los contenidos que deben impartir y no en los problemas educativos relacionados.
Lecciones aprendidas
Los algoritmos de agrupamiento han sido capaces de identificar relaciones importantes en las experiencias de los profesores pese a la cantidad limitada de datos. El uso de los aprendizaje automático puede acelerar los procesos de análisis de textos para poder encontrar relaciones no evidentes.
País de origen
Alcance geográfico de las operaciones
Ciudad de México
Tipo de ejecutor
UniversidadSector/industria
La aplicación de IA fue desarrollada internamente o por un tercero
Internamente
Nombre de la entidad implementadora
Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, Universidad Nacional Autónoma de México
Actores involucrados
Comunidades de profesores del proyecto del Aula del Futuro, equipo de desarrollo con experiencia en aprendizaje automática
Porcentaje del equipo desarrollador que son mujeres
50%
Año en que empezaron a usar la IA
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