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IA: Personalización y feedback instantáneo para el compromiso académico

Escrito por Ideas Pearson | 17-dic-2024 4:38:11

Descubre cómo aprovechar la interacción con IA para personalizar el aprendizaje y mejorar la experiencia de tus estudiantes universitarios.

Índice de Contenido

  1. Factores que determinan el compromiso académico de los estudiantes universitarios
  2. La IA y la personalización del aprendizaje
  3. Feedback instantáneo: mejorando el rendimiento en tiempo real 
  4. Gamificación con IA: un enfoque para aumentar el compromiso
  5. Chatbots educativos: retroalimentación y acceso a recursos educativos
  6. Pearson HED: Personalización y retroalimentación instantánea 

La inteligencia artificial (IA) está creando un nuevo  paradigma educativo, especialmente en lo concerniente a la manera en que los estudiantes interactúan con los contenidos, reciben retroalimentación y acceden a recursos. Esta tecnología avanzada tiene el potencial de proporcionar experiencias más personalizadas y retroalimentación instantánea que incrementan sustancialmente el compromiso de los estudiantes. Aprovechar el llamado AI engagement o compromiso potenciado por IA puede ayudarte, entre otras cosas, a mejorar las tasas de retención de tu universidad en tus planes de estudio remotos o mixtos.  

Factores que determinan el compromiso académico de los estudiantes universitarios 

Antes de hablar de la influencia de la IA en el compromiso académico o AI engagement, es importante señalar que se ha demostrado, mediante estudios recientes, que existen factores de compromiso académico que incrementan la probabilidad de los estudiantes de mantenerse en sus estudios y de lograr buenos resultados académicos: 

  1. Identificación con la universidad: Cuando los alumnos se sienten parte de la comunidad universitaria, es más probable que se involucren activamente en actividades académicas y extracurriculares. Este sentido de pertenencia genera vínculos emocionales que fomentan el apego al entorno educativo, lo que contribuye a una mayor retención y satisfacción. 
  2. Involucramiento educativo: Se refiere a la participación activa en actividades dentro y fuera del aula, lo cual fortalece la conexión con la universidad. El involucramiento académico tiene componentes conductuales, cognitivos y emocionales.  
  3. Percepción del desempeño académico: La percepción que tienen los estudiantes sobre su propio desempeño académico influye en su motivación y compromiso. Aquellos que perciben que están progresando y alcanzando sus metas académicas tienen mayores probabilidades de continuar en sus estudios y de desarrollar una mentalidad de éxito a largo plazo. 
  4. Retroalimentación y apoyo constante: La retroalimentación continua motiva a los estudiantes y los ayuda a identificar áreas de mejora, promoviendo un ciclo de mejora constante. Actualmente, herramientas impulsadas por inteligencia artificial permiten a los estudiantes recibir evaluaciones en tiempo real que los orientan en su aprendizaje y mejoran su rendimiento.  

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La IA y la personalización del aprendizaje 

Una de las grandes aplicaciones de la inteligencia artificial es su capacidad para personalizar la experiencia que ofrece al usuario, gracias al análisis en tiempo real de grandes cantidades de datos que permiten adaptar los contenidos y las actividades en función del rendimiento y el comportamiento del alumno. 

A través del aprendizaje personalizado, la IA puede ajustar los materiales y los recursos a la velocidad de aprendizaje de cada usuario, identificar sus fortalezas y debilidades y ofrecer recomendaciones precisas para mejorar. Esta capacidad es especialmente útil para estudiantes que se encuentran en diferentes niveles de comprensión dentro de una misma clase, y para docentes que deben manejar grupos heterogéneos.  

Un ejemplo ya consolidado de personalización y de AI engagement en nuestra sociedad es el uso de plataformas de idiomas como Mondly, que no solo proporcionan materiales y ejercicios adecuados para el nivel de cada estudiante, también adaptan la dificultad y el enfoque pedagógico en función de la velocidad del progreso individual, que es distinto en cada caso. 

Sin embargo, en el contexto universitario, las plataformas de aprendizaje adaptativo tienen que ir mucho más allá y permitir a los profesores diseñar módulos personalizados completos que se ajustan automáticamente según el rendimiento de los estudiantes. Esto reduce la necesidad de intervención directa por parte de los docentes, quienes pueden enfocarse en los estudiantes que requieren más atención uno a uno. 

Otro de los beneficios comprobados de la personalización mediante IA es que mejora la retención y comprensión de los estudiantes al brindarles un enfoque que se adapta a su estilo y ritmo de aprendizaje. Además, el AI engagement reduce la frustración de los estudiantes que podrían sentirse abrumados o aburridos con un enfoque de enseñanza rígido. Al ofrecer contenidos adecuados a sus necesidades, la IA permite que los estudiantes avancen a su propio ritmo, lo que mejora su motivación y compromiso con el aprendizaje. 

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Feedback instantáneo: mejorando el rendimiento en tiempo real 

Otra de las características clave de la IA en la educación es la capacidad de proporcionar retroalimentación instantánea. A través de sistemas automatizados de evaluación, la IA puede calificar exámenes, ofrecer sugerencias y ayudar a los estudiantes a corregir errores en tiempo real. 

Este tipo de retroalimentación es especialmente valioso en entornos universitarios y que necesitan ser más autodidactas, ya que permite a los estudiantes conocer de inmediato sus áreas de mejora. En lugar de esperar días o semanas para recibir comentarios sobre su trabajo, la IA puede analizar las respuestas de los estudiantes y ofrecerles correcciones o recomendaciones en el momento. 

Las evaluaciones inteligentes, por ejemplo, son una de las áreas donde la IA ha tenido un impacto notable. Además de calificar exámenes y pruebas mediante criterios tanto cuantitativos como cualitativos, pueden tener otras funcionalidades estratégicas como corregir automáticamente errores gramaticales, analizar la calidad del contenido, verificar la originalidad de los textos y proporcionar sugerencias para mejorar la estructura argumentativa o la coherencia, entre otras.  

Además, sistemas que combina IA y machine learning, permiten a los docentes evaluar rápidamente trabajos complejos, incluidos exámenes de matemáticas o redacciones, analizando patrones de respuestas y ofreciendo feedback personalizado. Esto acelera el proceso de evaluación, pero también ayuda a los docentes a identificar tendencias y problemas comunes en los estudiantes. 

Según distintos estudios, los estudiantes que reciben feedback inmediato tienen entre un 30% y un 70% de probabilidades adicionales de interiorizar mejor los conceptos y de corregir sus errores de manera efectiva, mejorando su desempeño en futuros exámenes. 

Sin embargo, para que esta retroalimentación sea efectiva, es importante que las instituciones adopten herramientas tecnológicas que no solo proporcionen correcciones automáticas, también que ofrezcan explicaciones detalladas de los errores y sugerencias sobre cómo mejorarlos. Nunca hay que perder de vista que la IA no reemplaza a los docentes, sino que los complementa, permitiéndoles concentrarse en el aspecto humano de la enseñanza, que sigue siendo insustituible. 

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Gamificación con IA: un enfoque para aumentar el compromiso

La gamificación, que se basa fuertemente tanto en la personalización como en el feedback inmediato, puede detonar a su máximo potencial el AI engagement, ya que combinar estos aspectos con elementos de juego permite crear experiencias de aprendizaje muy motivadoras, que provocan emociones agradables y generan un refuerzo positivo constante.  

A través de la IA, la experiencia de “juego” se mantiene siempre en un nivel adecuado para evitar frustraciones o aburrimiento, dos elementos muy relacionados con la desmotivación y la deserción estudiantil. La IA también puede combinar gamificación con aprendizaje adaptativo, desplegando diferentes niveles de dificultad en función del progreso, lo cual incrementa el interés de los estudiantes por el contenido académico, fomenta la participación activa, la motivación intrínseca y la competencia saludable. 

Chatbots educativos: retroalimentación y acceso a recursos educativos 

La IA también está haciendo que el acceso a los recursos educativos, que ya era bastante inmediato gracias a las herramientas digitales, sea aún más intuitivo, eficiente y personalizado. Por ejemplo, los chatbots o tutores virtuales están disponibles para los estudiantes en cualquier momento, proporcionando respuestas instantáneas y recomendaciones altamente relevantes. 

Estos asistentes virtuales están diseñados para responder preguntas, sugerir recursos adicionales y proporcionar explicaciones claras sobre los temas tratados en clase. Lo mejor de todo es que los chatbots están disponibles las 24 horas del día, lo que permite a los estudiantes obtener ayuda inmediata cuando la necesiten. 

Además, estas herramientas, si están bien configuradas, son capaces de analizar el progreso de los estudiantes y sugerir temas específicos que necesitan reforzar. Por ejemplo, un estudiante que tiene dificultades con ciertos conceptos de física puede recibir recomendaciones precisas sobre ejercicios o lecturas adicionales para mejorar su comprensión. 

Pearson HED: Personalización y retroalimentación instantánea 

La adopción de la inteligencia artificial en la educación ha traído consigo una serie de ventajas innegables: personalización del aprendizaje, retroalimentación instantánea, gamificación y acceso más fácil a recursos educativos, entre muchas otras.  

En Pearson Higher Education estamos conscientes de que estas ventajas se están convirtiendo en una regla de competitividad para tu institución universitaria, y por eso nos mantenemos a la vanguardia en la integración de IA para mejorar el aprendizaje de tus estudiantes. Nuestras plataformas digitales no solo proporcionan contenidos de alta calidad y herramientas estratégicas a tus docentes, también tienen un enfoque de retroalimentación inmediata para detonar en AI engagement y la retención estudiantil.  

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Referencias

Engagement and commitment in higher education: Looking at the role of identification and perception of performance 
Artificial Intelligence in Higher Education: A Predictive Model for Academic Performance 
Students' Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education 
The future of generative AI chatbots in higher education