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Académico desarrolla sistema que predice resultados de alumnos en la prueba SIMCE

La inteligencia artificial está más cerca de lo que se percibe habitualmente. Un equipo de investigación de la Universidad, liderado por el profesor César Astudillo, de la Facultad de Ingeniería, creó un sistema que predice el rendimiento de estudiantes en la prueba SIMCE.

El algoritmo fue diseñado con redes neuronales computacionales que analizaron los datos de más de 12.400 estudiantes de cuarto año básico de la Región del Maule que rindieron la prueba de matemáticas. El programa, utilizando datos cualitativos y cuantitativos, logró alcanzar una alta precisión en los resultados obtenidos, que fueron muy cercanos a los alcanzados por los estudiantes.

El académico explicó que la mayoría de los estudios de este tipo se enfocan en las calificaciones, mientras que el análisis que efectuaron aborda información sobre el entorno del estudiante, incluyendo la opinión de sus padres y profesores jefes, lo que hace que las predicciones sean más sólidas. “Un padre o profesor tal vez pueda saber cómo le irá a su hijo o alumno con mayor certeza. Por ello, buscamos que nuestro modelo computacional aprenda a comportarse como alguien que conoce la realidad del estudiante. Los resultados obtenidos son personalizados”, explicó el académico.

Con esa información incorporada en el sistema, las redes neuronales logran predecir lo que ocurrirá, siendo una buena alternativa a considerar para generar políticas públicas. También es útil para los colegios que quieran mejorar las capacidades de sus alumnos y con ello optimizar los resultados obtenidos en esas pruebas. Además, a través del sistema se puede detectar a niños y niñas talentosos.

Variables

Los datos fueron proporcionados por el Ministerio de Educación, correspondiendo al año 2012 y las variables que se analizaron incluyeron las notas de los estudiantes, las encuestas de diferentes participantes en el proceso educativo (estudiantes, profesores y apoderados) que son requeridas previo al SIMCE, así como también información social y geográfica de los alumnos.

En el estudio se identificaron aspectos relevantes que determinaban el desempeño de los niños y niñas, entre los que se cuentan el promedio general de notas, la opinión de los padres respecto a cuál será el nivel de educación que alcanzará su hijo, el tipo de contrato que tiene el profesor guía o jefe, la opinión que tienen los padres respecto a la calidad de las clases de matemáticas impartidas en el colegio, el colegio en que estudia el alumno, la opinión del profesor guía respecto a cuál será el más alto grado de educación que alcanzarán los estudiantes del curso, así como también si el niño o niña repitió algún grado y hasta si el alumno es felicitado por sus padres o custodios cuando obtiene buenas calificaciones, entre otros.

El sistema fue verificado con los datos emitidos en la Región del Maule. Sin embargo, la metodología creada permite procesar información de otras regiones y/o también hacer proyecciones en el país. “Este trabajo multidisciplinario mezcla la inteligencia artificial aplicada en el campo de la educación y logramos establecer proyecciones que tienen un gran potencial en la sociedad. A diferencia de los mecanismos actuales, el método permite estimar los puntajes del SIMCE antes que los estudiantes rindan el examen, lo que da tiempo para establecer soluciones o estrategias en el entorno del estudiante”, explicó el profesor Astudillo, quien indicó que la investigación fue parte de la tesis de grado del Magister en Gestión de Operaciones del estudiante Hernán Núñez y cuyos resultados fueron recientemente pblicados en una revista con indexación Scopus del Reino Unido.

Redes Neuronales

El académico indicó que además de la educación, los campos de aplicación de los sistemas computacionales que desarrollan en Ingeniería son muy variados. “En este caso, se usó para predecir rendimiento académico, pero también hemos establecido predicciones para economía, bioinformática, ciencias ambientales, manejo de residuos y agronomía, entre otras. Se trata de un trabajo multidisciplinario para ofrecer soluciones a problemas complejos”, puntualizó.