MACHINE LEARNING EN FORMACIÓN ONLINE

 

¿QUÉ ES EL MACHINE LEARNING?

El Machine Learning o aprendizaje automático es una disciplina derivada de la inteligencia artificial.

¿En qué consiste? 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 orientándonos a mejores resultados. Con ello, se consigue eliminar la intervención humana, mejorando así la eficacia en los procesos.

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.

 

TIPOS DE MACHINE LEARNING

El Machine Learning, como hemos comentado anteriormente, incluye algoritmos que permiten al sistema identificar diferentes datos. De este modo, identificamos 3 tipos de clasificaciones de algoritmos que se utilizan en el Machine Learning:

Supervisado (Supervised Learning)

En este tipo de clasificación las personas se encargan de etiquetar los distintos datos. Por ejemplo, ponerle etiquetas a imágenes. De este modo, el sistema posteriormente identifica y diferencia cada una de las imágenes que han sido etiquetadas previamente, logrando así ahorrar tiempo y esfuerzo al factor humano.

No supervisado (Unsupervised Learning)

Este tipo, a diferencia del anterior, no implica ninguna etiqueta o clasificación de datos. De este modo, se le proporciona al sistema todo el volumen de información. En esa información se muestran todas las características de los diferentes datos, por ejemplo de un objeto concreto. Así pues, el sistema procede a evaluar los datos y organizar toda la información para identificar dicho objeto.

Por refuerzo (Reinforcement Learning)

Esta categoría incluye una tarea concreta que el sistema debe completar. De este modo, mediante la práctica y los errores, el sistema va comprendiendo cuáles son las mejores decisiones para obtener los mejores resultados. En definitiva, el sistema sólo conserva aquellas acciones que resulten exitosas.

BENEFICIOS DEL MACHINE LEARNING EN LA FORMACIÓN ONLINE

 

Como hemos comentado en la definición del concepto, el Machine Learning es una disciplina derivada de la inteligencia artificial, por lo que son numerosas las ventajas que ambos conceptos ofrecen en el ámbito de 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. Por ejemplo, se omiten determinados módulos formativos para aquellos alumnos más avanzados o se adopta una formación más completa e intuitiva para aquellos que aún no posean los conocimientos básicos.

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. Si traducimos esto al ámbito empresarial, conseguimos que un trabajador disponga de la información que necesita de forma rápida, eliminando el tiempo que debería emplear en la búsqueda de dicha información. Por otro lado, el sistema permite identificar todo tipo de gráficos y métricas de LMS, logrando así que el equipo no tenga que intervenir tiempo en ello, pudiendo aprovecharlo para la creación de nuevos contenidos online, por ejemplo.

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 en 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. Esto permite que los estudiantes adquieran la motivación necesaria para involucrarse en el proceso de formación, consiguiendo así los resultados esperados.

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