Motivación y personalización de la docencia con machine learning
DOI:
https://doi.org/10.35564/jmbe.2023.0017Palabras clave:
innovación docente, ´Inteligencia Artificial, IA, Motivación, árboles de decisiónResumen
La motivación del alumno provoca que la experiencia docente sea más grata para el alumno y se genera un mejor aprovechamiento de la actividad docente. La clave es identificar dónde está esa motivación para adaptar los contenidos a la expectativas del alumno. El objetivo de este trabajo consiste en establecer un método para identificar la motivación del alumno sobre la formación que va a recibir, y poder personalizar la experiencia de aprendizaje acorde a esta motivación. Para ello describimos una experiencia en la que se entrenó un modelo de inteligencia artificial de árboles de decisión, a partir de una encuesta voluntaria generada a través de LinkedIn. Consultando el perfil de LinkedIn de los encuestados se generó un dataset de entrenamiento con el que se generó un modelo que ofrecía un 72% de tasa de acierto en una validación cruzada de 10 particiones estratificadas. En la presentación de los alumnos que se inscribieron en la actividad se capturó la información necesaria para generar un dataset de test que se utilizó para validar el modelo entrenado. La tasa de acierto de esta validación fue del 100%. Aunque la muestra y los predictores empleados es escasa, creemos que es una experiencia suficientemente ilustrativa del potencial que tiene la inteligencia artificial para identificar las motivaciones del alumno, y así personalizar la experiencia docente, con el objetivo de aumentar la motivación y mejorar el rendimiento del alumno.
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