Algoritmos que determinan si tu hijo necesita un refuerzo en matemáticas

Parece que existe cierto consenso entre los padres de todo el mundo, que pueden discrepar en todo tipo de asuntos, pero tienden a coincidir en un punto: sus hijos son especiales si se les compara con los demás niños de la clase. Y no les falta razón. Pero el sistema educativo tradicional tiende a agrupar a todos bajo el mismo paraguas y apenas tiene en cuenta las diferencias que existen entre los jóvenes en lo que respecta a sus capacidades y habilidades.

El colegio Urkide, en Vitoria, trabaja en un programa pionero que utiliza técnicas de big data e inteligencia artificial para promover un modelo de educación personalizada para sus alumnos de primaria. Por medio de la recopilación y análisis de información sobre los jóvenes, los profesores pueden adelantarse a lo que va a ocurrir con cada alumno y proponer rutas formativas específicas que permitan potenciar las virtudes y reforzar las carencias de cada uno para que puedan aprovechar todo su potencial. El deporte, la banca, los seguros… en todo tipo de ámbitos se utiliza la estadística para conseguir un mayor rendimiento y eficacia. ¿Por qué iba a ser diferente en la educación?

“La escuela suele tener en cuenta las altas capacidades y las necesidades especiales, pero, por falta de recursos e información, trata a todos los demás de la misma manera”, lamenta Aitor Pérez, director del centro. “Cuando matriculas a un niño en un colegio, das muchos datos sobre su situación familiar. A medida que avanza de curso, vamos recogiendo información sobre su desempeño en las diferentes asignaturas, pero estos datos apenas se aprovechan”.

Más información

El científico loco que quiere que pienses como un niño y vivas el presente

Inteligencia artificial para entender a personas con dificultades de aprendizaje

Partiendo de este razonamiento, el colegio decidió recurrir a Ibermática, una empresa que desarrolla soluciones tecnológicas para diversos sectores. Con los datos del colegio, la compañía ha desarrollado un sistema que busca patrones para segmentar a los alumnos por similitudes. A partir del análisis de sus resultados académicos, las actividades extraescolares que realizan, sus intereses, su dominio de lenguas, sus características familiares y otras variables que pueden recoger, el sistema agrupa a los alumnos por perfiles a partir de los cuales los profesores pueden trabajar mejor.

• Inteligencia artificial para educar a tu hijo de una forma y al mío de otra

“El sistema tiene tres comportamientos: descriptivo, predictivo y prescriptivo”, expone Aitor Moreno, responsable de inteligencia artificial de Ibermática. “El primero explica por qué cada alumno está en un perfil y en base a qué indicadores. El segundo ayuda a predecir cómo puede reaccionar un niño ante un determinado estímulo basándose en cómo han reaccionado en el pasado otros chicos con perfiles similares. El último puede ayudarnos a entender qué estímulos han llevado a un alumno a superar las expectativas previstas y así ir puliendo nuestro modelo”.

Pero, ¿no conocen los profesores lo suficientemente bien a sus alumnos? ¿Es capaz un programa informático de descubrirles realidades que se les escapan a quienes pasan tantas horas con ellos? Tal vez, pero el valor diferencial de este modelo es que ofrece una valoración diferente de la que representa la opinión subjetiva de un profesor. “Si tienes que hablar con los padres sobre el rendimiento de su hijo y la mejor manera de que mejore, da más confianza mostrar un análisis objetivo en base a unos patrones determinados y buscar soluciones que han funcionado a otros chicos como él”, comenta Moreno.

“El sistema ofrece recomendaciones particulares para cada alumno, pero es orientativo”, matiza Pérez. “El peso debe recaer sobre el maestro, que debe saber suministrar la información adecuada en cada contexto ofreciendo a los jóvenes contenido atractivo que genere impacto”.

El sistema ofrece recomendaciones particulares para cada alumno, pero es orientativo

Aitor Pérez, director del colegio Urkide

Aunque el colegio lleva recopilando datos desde hace cerca de 10 años, emplea el sistema de Ibermática desde hace poco tiempo y, por el momento, solo desde el equipo directivo para definir la estrategia del centro. También lo tienen en cuenta para decidir qué alumnos irán en la misma clase dentro de un curso, ya que cada dos años les cambian de grupo. En una segunda fase, que prevén que comience el próximo año, piensan extenderlo a tutores y profesores.

• El riesgo de caer en la profecía autocumplida

Al conocer las debilidades y fortalezas de cada alumno, es posible guiarle desde una etapa muy temprana, lo que tiene sus ventajas, pero entraña el riesgo de caer en la llamada profecía autocumplida. Si predices que a alguien se le dan mal una asignatura y decides que se centre en otras cuestiones, terminarás por conseguir que esta materia se le dé realmente mal.

El director del colegio rechaza que vayan a enfrentarse a este problema ya que, si se produce alguna clase de efecto Pigmalión, será en positivo. “A un niño que tiene problemas con las matemáticas habrá que reforzarle en esta materia en lugar de abandonarla y centrarse en otras que se le den mejor”, apunta.

Pérez denuncia que los centros educativos trabajan con resultados que, cuando les llegan, pueden estar obsoletos. Está convencido de que la solución que están poniendo a prueba consigue definir el nivel formativo de los jóvenes de manera más precisa, inmediata y científica que el informe PISA y permite reaccionar con más agilidad cuando un alumno tiene un problema.

Pero para que este modelo sea realmente eficiente, necesitaría trabajar con un mayor volumen de información. “Lo ideal sería que varios colegios trabajáramos en una plataforma común que aprendiera del comportamiento de todos nuestros alumnos”, indica el docente, que hace un llamamiento a otros centros para que se sumen al proyecto: “Solos no podemos; hace falta red”.