La llegada de la era digital ha supuesto un antes y un después en la formación, ya que la inclusión de nuevas tecnologías como la realidad virtual, gamificaciones, y la inteligencia artificial, han supuesto una revolución. De igual forma surge una disciplina llamada Machine Learning, la cual puede ayudarnos de manera muy eficaz a conocer el comportamiento de lo usuarios en lo cursos y así poder aplicar mejoras.
Todo esto ha convertido la formación en un proceso más divertido, de mayor calidad y con nuevas oportunidades tanto para estudiantes como para formadores.
¿Qué es el Machine Learning? A través de este artículo vamos a conocer qué es, cómo funciona, sus beneficios y las herramientas.
¿QUÉ ES EL MACHINE LEARNING?
El Machine Learning o aprendizaje automático es una disciplina derivada de la inteligencia artificial.
Es un sistema que utiliza algoritmos para analizar datos de elevada complejidad entre grandes volúmenes de información. Esto nos permite determinar distintos comportamientos y tomar decisiones orientadas a mejores resultados. De esta forma se consigue eliminar la intervención humana, mejorando así la eficacia en los procesos.
A través de esta aplicación conseguimos que se recojan patrones de comportamiento de los usuarios durante la realización de los cursos online, para así comprender de mejor forma a los estudiantes y conseguir adaptarnos a sus necesidades didácticas y pedagógicas. Haciendo el proceso formativo mucho más flexible.
BENEFICIOS DEL MACHINE LEARNING Y SU IMPORTANCIA EN LA FORMACIÓN ONLINE
El Machine Learning es una disciplina que puede aportar gran cantidad de beneficios en los cursos online, ya que, como hemos visto antes, es capaz de captar información que en otros casos se puede escapar, ayudándonos así a mejorar el proceso formativo.
A continuación vamos a ver cuales son las ventajas que el Machine Learning puede aportar en la formación online:
- Contenido personalizado: los algoritmos del Machine Learning pueden predecir resultados para poder ofrecer un contenido online determinado en función del alumno, su evolución y objetivos.
- Automatizar el proceso de programación y entrega de contenido: el Machine Learning asume las operaciones más tediosas y en las que las personas necesitaríamos invertir una mayor cantidad de tiempo. Por ejemplo, permite realizar la programación de los cursos online a los estudiantes o entregarles los recursos que necesiten en función de sus progresos y rendimientos.
- Mejor asignación de recursos: los estudiantes online reciben los recursos que necesitan en función de los objetivos que estos busquen alcanzar. Por otro lado, el sistema permite identificar todo tipo de gráficos y métricas del LMS, logrando así que el equipo no tenga que intervenir tiempo en ello, pudiendo aprovecharlo para la creación de nuevos contenidos online.
- Aumento del beneficio: menos tiempo de formación online y una mayor posibilidad de personalización se traducen en un margen de beneficio más amplio. Por ejemplo, los datos que se obtienen de los algoritmos permiten identificar las brechas ocultas en la formación online. De este modo, permite mejorar los aspectos en los que se han dado ineficiencias y omitir las áreas del programa que ya no resultan relevantes. Así pues, ahorramos los recursos necesarios para mantener activos que no están resultando exitosos entre los estudiantes.
- Aumento de la motivación de los estudiantes: los estudiantes reciben una experiencia personalizada adaptada a sus objetivos formativos. De este modo, no tienen que dedicar tanto tiempo en el proceso de formación online.
Como hemos visto Machine Learning puede aportar muchas ventajas a la formación online, desde Editorial e-Learning te ayudamos a conseguir una formación online de calidad.
CÓMO FUNCIONA EL MACHINE LEARNING
El uso de esta herramienta en la formación online puede ayudarnos a mejorar el proceso de enseñanza ya que gracias a su uso se obtienen muchas ventajas. Además, a través de ella podemos conseguir información que anteriormente era imposible o muy difícil de obtener.
El Machine Learning funciona con algoritmos complejos que tienen la capacidad de identificar patrones en conjuntos de datos. Gracias a esta identificación, los algoritmos de Machine Learning tienen la capacidad de obtener conclusiones a partir de nuevos datos para los que no han sido preparados, aplicando patrones similares a los previamente identificados.
A través de este gran proceso de reconocimiento que llevan a cabo los algoritmos, el Machine Learning se aplica en numerosos sistemas para la realización de análisis predictivos o la generación de respuestas inteligentes y automáticas.
El Machine Learning tiene mucha relación con los campos de las matemáticas, la estadística y el etiquetado masivo ya que reconocimiento de patrones que lleva a cabo los algoritmos se reduce al análisis de enormes cantidades de datos y a la aplicación de la probabilidad para calcular cuál es el resultado más factible a un determinado problema o situación que se presenta por parte del usuario.
TIPOS DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING
El Machine Learning, como hemos comentado anteriormente, incluye algoritmos que permiten al sistema identificar diferentes datos. Así que dentro de esta herramienta existen diferentes tipos de algoritmos que van ayudar a recabar esta información. De este modo, identificamos 3 tipos de clasificaciones de algoritmos que se utilizan en el Machine Learning y estos son:
- Aprendizaje supervisado (Supervised Learning): estos algoritmos tienen un aprendizaje previo en el cual se incluyen una serie de etiquetas que se asocian a unos datos y que permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning): en este caso ocurre lo contrario a lo anterior y estos algoritmos no tienen un conocimiento previo, sino que están expuestos a datos desorganizados y tiene el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
- Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): estos algoritmos aprenden a partir de la propia experiencia. Tienen la capacidad de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones. Se presentan antes de posibilidades una correcta y otra errónea y en la cual se recompensan las decisiones correctas.
APLICACIONES PRÁCTICAS DEL MACHINE LEARNING EN LA FORMACIÓN ONLINE
Para entender todo lo anterior expuesto sobre el funcionamiento del Machine Learning y cómo gracias a sus algoritmos conseguimos información que ayudará de forma muy avanza al proceso formativo vamos a ver un ejemplo práctico para entender mejor el concepto:
Pensemos en una plataforma LMS para la impartición de Formación Online. El Machine Learning permite identificar en qué capítulo, contenido o imagen el alumno empleó más tiempo o cuáles son los cursos que más le interesan. Por lo tanto, es más fácil identificar los aspectos formativos a mejorar o potenciar de una forma rápida y eficaz.
EJEMPLO DE USOS DE MACHINE LEARNING EN LA REALIDAD
El Machine Learning no solo lo usamos en la formación online, sino que también lo encontramos en procesos de nuestro día a día. La tecnología de Machine Learning tiene un funcionamiento tan amplio que permite aplicarse a gran variedad de herramientas, programas y aplicaciones.
Vamos a ver a continuación cuales son los usos y aplicaciones del Machine Learning en la realidad y vida diaria de las personas:
- Reconocimiento facial
- Reconocimiento de voz
- Gmail: ayuda a esta aplicación a etiquetar los correos como SPAM, no deseados, etc.
- Marketing personalizado: ayuda a reconocer los gustos de cada persona, aprendiendo de sus comportamientos de búsqueda.
- Google Maps: esta herramienta muestra las rutas más seguras y eficientes utilizando tecnologías basadas en patrones de tráfico y de movilidad.
Existen muchas más herramientas y aplicaciones donde se pueden y se está aplicando el Machine Learning, pero estas son las más comunes en nuestro día a día.
Si el contenido de este artículo te ha resultado interesante y te gustaría saber más sobre Machine Learning, o cómo puede ayudarte a tu proceso formativo, ponte en contacto con nosotros.
