AI-ren bidez ikasketak uztear dauden ikasleak identifikatu eta esku hartzeko sistema sortu dute

Adimen artifiziala erabiliz PDRA ereduko sistema berri bat sortu dute, unibertsitateko ikasle bakoitzak ikasketak uzteko duen arriskua neurtu eta mezu pertsonalizatuen bidez esku hartzen duena.

Ikasketak behar baino lehenago uztea da goi-mailako online hezkuntzan dabiltzanen kezka nagusietako bat, batez ere graduko lehen urtean. UOC Kataluniako Unibertsitate Irekiko ikertzaile talde batek adimen artifizialeko (AI) algoritmoetan oinarritutako sistema berri bat garatu du, ikasketak bertan behera uzteko arriskuan dauden ikasleak egunero detektatzeko aukera ematen duena, eta, gainera, egoera iraultzeko mezu pertsonalizatuekin automatikoki esku hartzeko gai dena. Ikertzaileen arabera, etengabeko jarraipen horrek lehen arrisku-seinaleen eta sistemaren esku-hartzearen arteko denbora laburtzen laguntzen du, ikasleek ikasgaia utz ez dezaten.

Sistema berria proba pilotu batean probatu da, UOCeko Ekonomia eta Enpresa Ikasketetako hainbat gradutako lehen seihilekoko irakasgai batean matrikulatutako 581 ikaslerekin. Horrek irakasgaia uztea murriztu du, eta haien parte-hartzea handitu seihilekoan.

Ikerketaren buru David Bañeres da, Systems taldekoa, Software and Models Research Lab, Internet Interdisciplinary Institute (IN3) taldekoa. Ana Elena Guerrero, M. Elena Rodríguez eta Pau Cortadas ikertzaile eta irakasleekin osatzen du lan taldea.

Aurreikuspenak fintzeko lanean

Orain arte, LIS sistemak irakasgaien datu historikoetan eta abian den ikasturteko ebaluazio jarraituko proben emaitzetan oinarritutako ikastaroa osatzeko aurreikuspen eredu bakarra zuen. Horrela, jarduera bakoitzaren ondoren, LIS sistemak hurrengo proban ikasleak ikasgaia gainditzeko lortu beharko lukeen gutxieneko nota iragartzen du, eta bertan behera uzteko arrisku maila bat esleitzen du, ikaslearen espazio pertsonalean erakusten dena, semaforo itxurako irudikapen baten bidez.

Arrisku maila handia antzemanez gero, sistemak esku hartzeko mekanismoak aktibatzen ditu, ikasleei mezuak bidaliz. «Aurreikuspena ikaslearentzat oso baliagarria den arren, hutsuneak ditu, batez ere jarduera bakoitzaren ondoren zenbait kontrolgunetara mugatzen duelako jarraipena (hiru edo lau izan ohi dira seihileko bakoitzean); beraz, lotutako esku-hartzea berandu irits daiteke, ikasleak ikastaroa utzi duenean», azaldu du David Bañeresek.

Aitzitik, PDAR eredu berriak nabarmen hobetzen du jarraipena; izan ere, ikasleen profilaren datuetatik abiatuta, ikasturte barruko errendimenduak eta UOCeko lineako campusean egunero egiten diren klik eta ekintzek irakasgaia uzteko arriskua egunero iragartzea eragiten dute. «Ereduak ikaslearen eguneroko inplikazio-maila irakasgaiaren barruko batez bestekora egokitzen den ebaluatzen du. Hau da, ebaluazio hori irakasgai eta jarduera bakoitzaren arabera egiten da», zehaztu du ikertzaileak.

Ikaslearen eguneroko inplikazio maila irakasgaiaren barruko batez bestekora egokitzen den ebaluatzen du.

Eredu berriaren erronketako bat positibo faltsuak saihestea izan da. Izan ere, orain arte batez ere ikasteko ingurune birtualean beti aktibo ez dauden ikasleei aplikatzen zitzaien abandonatze arriskuan egotearen kategoria. Eredu berriak aldi baterako leiho bat ere hartzen du kontuan, automatikoki kalkulatzen dena ikastaroaren, motaren eta jardueraren zailtasunaren arabera. Hau da, ikasle bat benetan abandonatzeko arriskuan dagoela baieztatzeko eta dagozkion esku hartzeko mekanismoak aktibatzeko, jarduera bakoitzerako egun kopuru jakin batean jarraian egon behar du abandonatzeko arriskuaren kategorian. Abandonatzeko arrisku maila altuan egonez gero, ikasleari automatikoki esku hartzeko mezua sortzen zaio.

Mezu pertsonalizatuak

Sistemaren esku-hartzearen helburua ikasleen motibazioa handitzea da, adibidez, denboraren kudeaketari buruzko gomendioak emanez, epe laburreko helburuak ezarriz edo jarduera ez osatzeak izan ditzakeen ondorio negatiboen berri emanez. Ikaskuntza materialak eta ariketa osagarriak ere eskaintzen ditu, ikasleei beren helburuak lortzen laguntzeko. Gainera, irakasgaiko irakasleek mezuen edukia diseinatu eta pertsonalizatu dezakete, eta arrisku-mailaren arabera egokitu. Azkenik, tresnak hainbat kontrol-panel ditu, irakasleari eta ikasleari egungo egoera eta arrisku potentzialak banaka ezagutzeko aukera ematen dietenak.

Iragarpen eredu berri horren ezarpena ebaluatzeko, aurreko urtean LIS sistema erabili zuten, ikasleen taldearekin alderatu ziren uzte-emaitzak –PDAR oraindik ezarri gabe zegoenean–, bai eta ikasketan parte hartu nahi izan ez eta ikasgaia LIS sistemaren laguntzarik gabe egiten zuten ikasleen taldearekin ere. Emaitzak International Journal of Educational Technology in Higher Education aldizkarian argitaratu ziren, UOCek koeditatuta, eta erakutsi zuten ikasleek ikasturtearen amaieran jarduera guztietan nabarmen egin zutela behera, % 12ko aldearekin azterlan pilotuan parte hartu zutenen eta parte hartu ez zutenen artean, eta % 5eko aldearekin aurreko seihilekoarekin alderatuta, orduan LIS bakarrik erabiltzen baitzen eredu prediktibo berririk gabe.

Irakasgaiko irakasleek mezuen edukia diseinatu eta pertsonalizatu dezakete, eta arrisku-mailaren arabera egokitu

Irakasleentzat erabilgarria den tresna

Sistema berri horrek aukera ematen die irakasleei ikasleen arazoen aurrean modu proaktiboan esku hartzeko. «Detekzio sistema goiztiar honekin, arazoa gertatu baino lehen abisatu dakioke ikasleari, eta gure ikasleen 24x7 jarraipena egin dezakegu», azaldu du David Bañeresek.

Sistema berriaren abantaila garrantzitsu bat da ez dagoela ikaskuntza kudeatzeko teknologia jakin baten mende, eta, beraz, edozein ingurunetan erabili daitekeela, betiere ikasleen datu historiko akademikoak badaude. «Horrek esan nahi du, nahiz eta gaur egun UOCa beste teknologia batean oinarritutako campus berri baterako trantsizioan egon, adibidez, Canvas, sistema ere erabili ahal izango dela dagokion informazio-iturriko datuak eskuratuz», azaldu du Bañeresek. Adibide gisa, gaur egun ikertzaile taldea Patenteen Europako Bulegorako hezkuntza pertsonalizatzeko proiektu batean ari da lanean, non sistema ikasleen jarraipena egiteko erabiliko den, Moodle-n oinarritutako hezkuntza-plataformaren barruan.

Gainera, sistema berria irakasgai bakoitzerako espezifikoki konfigura daiteke, irakasgaia osatzen duten jardueretara egokituz eta beharrezko iragarpen-ereduak ikasgaitik igaro diren aurreko ikasleen datuekin entrenatuz.