El maestro Gerardo Gutiérrez Jiménez, profesor investigador de la Unidad Iztapalapa de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) presentó los avances de su investigación en estudio que plantea preguntas clave sobre los retos actuales de las instituciones de educación superior y el papel de la innovación tecnológica en los procesos académicos.
Bajo el título ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudarnos a resolver el problema del rezago estudiantil en la División de Ciencias Sociales y Humanidades (DCSH)?, el profesor investigador del departamento de Economía, expuso que el objetivo del proyecto es optimizar la programación trimestral a partir de un modelo hipotético de aprendizaje automático, el cual requiere ajustes continuos y la participación multi, inter y transdisciplinaria de distintos actores universitarios.
De acuerdo con el maestro Gutiérrez Jiménez, pese a los riesgos y mitos asociados a la IA, esta tecnología ofrece posibilidades para agilizar procesos y personalizar servicios escolares, siempre que se establezcan criterios claros para los parámetros iniciales que permitan su operación y seguimiento. Subrayó que el uso de estas herramientas no sustituye la toma de decisiones humanas, sino proporciona insumos para la revisión de escenarios académicos.
El especialista señaló que uno de los principales retos al iniciar su proyecto ha sido la falta de discusión sobre el uso concreto de la IA, en el ámbito universitario, ya que el debate se concentra en los alcances técnicos y conceptuales, mientras que su aplicación práctica en problemas institucionales recibe menor atención. Durante su presentación, detalló que la propuesta se integra a partir de redes neuronales, entendidas como modelos de aprendizaje automático que toman decisiones de manera similar al cerebro humano, a través de cuatro elementos de análisis: alumnado, profesorado, infraestructura institucional y planes de estudio.
El rezago estudiantil en la educación superior se asocia con factores como problemas económicos, la necesidad de trabajar y la falta de conocimientos previos de orientación universitaria. Ante este panorama, Gutiérrez Jiménez destacó la relevancia de analizar las trayectorias académicas individuales y características del alumnado antes de su ingreso a la Universidad, con el propósito de identificar en una etapa temprana los desafíos a los que se enfrentan y las posibles medidas de intervención.
“Este fenómeno no puede resolverse con una programación lineal ni basándose de un solo resultado algorítmico; es ahí donde la IA permite trabajar con multiprocesos que integran distintos factores para su interpretación”, puntualizó.
Respecto a las y los estudiantes que presentan atrasos en alguna Unidad de Enseñanza-Aprendizaje (UEA) y que pueden tardar hasta más de un año en regularizarse, el investigador consideró necesario revisar los esquemas de la oferta académica vigente.
“Si hacemos una red neuronal que permita ver las demandas reales, puedo empezar a enfocarme en esos alumnos de tal manera y ofrecer UEAs, que no respondan al trimestre lectivo, pero que sí me ayudan a resolver el retraso académico”, señaló.
Enfatizó que la implementación del proyecto requerirá no sólo infraestructura tecnológica, también un equipo humano capacitado que acompañe a coordinadoras, coordinadores y personal de apoyo en el uso de estas herramientas.
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