Con la ciencia de datos, el educador puede analizar toda esta información para obtener una visión más completa del aprendizaje de cada estudiante. Puede identificar estudiantes con dificultades, personalizar el aprendizaje, mejorar sus clases y prevenir el abandono escolar.
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Por ejemplo, si un estudiante tarda mucho en completar ciertos ejercicios o comete el mismo error varias veces, la ciencia de datos puede alertar al profesor para que le brinde atención individualizada. Al analizar los datos de toda la clase, puede identificar qué temas generan más dificultades y ajustar sus explicaciones.
Este es sólo un ejemplo de cómo la ciencia de datos puede transformar la educación en todos los niveles, pero su uso puede ser muy variado, en esencia, permitirá obtener una visión más completa del aprendizaje de cada alumno, tomar decisiones informadas para mejorar la enseñanza y crear un ambiente de aprendizaje más personalizado e inclusivo.
Las dificultades en Latinoamérica
Debe tenerse en cuenta que esta región enfrenta las limitaciones o desafíos de la brecha digital, la falta de infraestructura tecnológica en algunas zonas y la necesidad de capacitación docente, entre otros.
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“Desde una perspectiva pedagógica integral, para la formación en ciencia de datos la articulación con otras disciplinas es clave, pues no sólo asegura que las soluciones sean técnicamente eficientes, sino también alineadas con los valores sociales y educativos complementándose con las competencias éticas, analíticas y técnicas. Esto es esencial en la era de la IA, dado que la gestión y análisis desde la ciencia de los datos requieren no sólo del rigor científico sino de una alta responsabilidad en el manejo de normativas y estándares”, expresó el profesor de la Unisimón.
La formación en competencias de IA debe, definitivamente, estar respaldada por la ciencia de datos, que garantice que los profesionales del futuro estén capacitados para enfrentar los retos organizacionales mediante modelos avanzados de análisis y toma de decisiones. “La IA, por sí sola, no podría generar impactos transformadores sin contar con datos y análisis estructurados, capaces de contextualizar los desafíos específicos de cada entorno educativo”, enfatizó Bravo Valero.
Más allá de simplemente promover la IA en la educación, el profesor Bravo recalca que se comprenda que la ciencia de datos es esencial para dar sentido a los datos: se debe recolectar, procesar, analizar e interpretar la gran cantidad de datos que se generan en el ámbito educativo.
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De esta manera, se podrá guiar la toma de decisiones informadas utilizando la información extraída de los datos sobre la implementación de la IA en la educación y asegurar la pertinencia y la efectividad al garantizar que las soluciones de la IA se ajustan a las necesidades y los desafíos específicos de la región, y que realmente contribuyan a mejorar la calidad en la formación de los futuros profesionales.
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