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 Machine Learning

Educar sin Discriminar: acercamiento desde el Machine Learning

Desde la perspectiva de la docencia superior, muchas veces cuando recibimos alumnos de nuevo ingreso, podemos ver que llegan con grandes rezagos que debieron de haber sido cubiertos dentro de su preparación básica, esto es una percepción que estoy seguro comparto con muchos colegas.

Esto no es solo un fenómeno que he visto ahorita, sino es algo que también viví, así como muchos otros amigos o compañeros con quien cursé la universidad. Principalmente, siempre consideré que esto se debía a que probablemente no me esforcé lo suficiente o que simplemente soy malo en "x tópico" y por lo tanto estoy rezagado e inclusive destinado a quedarme en la misma situación, en parte porque creo que el sistema educativo básico está diseñado para hacer ese tipo de clasificaciones (e.g. inteligente o no inteligente) y cuando eres niño o adolescente, te lo terminas creyendo. Esto sumado a muchas otras variables.

Con este contexto, me gustaría centrarme en cómo ayudaría el machine learning para la educación como tal.

Lo común en la forma de aprender humana es a través de nuestros sentidos: vemos, oímos y hacemos, sin embargo, no a todos les funciona de igual forma cuando se trata de aprender y al entrar al sistema educativo básico, se busca un estándar donde todos seamos enseñados de la misma forma. ¿Por qué? y sobre todo ¿por qué no ha cambiado?

Esto es injusto, dado a que, aunque todos aprendemos utilizando nuestros sentidos, no lo hacemos de la misma forma, así que esto pone en ventaja a algunas personas y en desventajas a otras, teniendo repercusiones en el largo plazo, no solo en rezago sino también en la persona y su sentido de vida.

Creo que el machine learning y en especial algoritmos de clasificación no supervisados más reinforcemente learning, pueden tener un potencial a futuro para prevenir esto que sucede en la educación.

Pienso que se pueden diseñar agentes inteligentes desde maternal con un seguimiento hasta kínder, para que cuando los niños entren a primaria se les tenga un perfil muy detallado sobre el tipo de aprendizaje que mejor les va, si esto ya se hace para perfilar a clientes con k-means u otros modelos de machine learning, por qué no para perfilar estilos de aprendizaje y los métodos de enseñanza que mejor les beneficiarían a ellos.

No solo los alumnos se pueden ver beneficiados de esto, también puede ser utilizado para perfilar a los docentes y conocer sus estilos de enseñanza, con esta información se pueden diseñar mejores planes de capacitación, orientar esfuerzos a zonas con concentración de alumnos con "x" o "y" tipo de enseñanza, hacer clusters de escuelas que orienten sus esfuerzos a tipos de enseñanza y distribuir de esa forma a los alumnos.

Pienso que hay un sin fin de posibilidades desde la política pública.

Pero claro... bajo el esquema actual del cómo funciona la educación básica, ninguna estructura organizacional aguantaría la nómina de un ejército de maestros, así como la capacidad física para segmentar grupos, pero vuelvo a la pregunta inicial... ¿por qué no hemos cuestionado la forma en la que se imparte la educación desde hace siglos?

Seguimos con la misma estructura desde que Prusia existía, un sistema diseñado para formar seguidores y no pensadores. El mundo necesita gente que solucione problemas no gente que solo los señale.

Hoy existen muchas otras tecnologías y en especial una en auge como la realidad virtual que permitiría, con solo utilizar el smartphone (92% de la población mexicana accede al internet vía Smartphone y el internet tiene un 72% de penetración en la población 16+) y una carcasa de VR acceder a una clase con un profesor que responda al tipo de educación que como individuo necesitas.

Esto, potencialmente, eliminaría el problema del espacio, aunque probablemente surjan otros, el punto es, no podemos quedarnos con lo que lleva más de 100 años sin actualizarse.

Por otro lado, es muy importante considerar que no hay paridad entre la explosión demográfica vs. la formación de docentes que, además, cuenten con las certificaciones adecuadas. ¿Cómo pretendemos satisfacer la demanda?

Esto solo muestra la gran oportunidad en EdTech e Innovación para la industria.

Si alguien ha tenido la experiencia de tener clases de 60 personas y querer dar retroalimentación, entenderá que es casi imposible. A veces, como maestro uno quiere dar las mejores retroalimentaciones y nos enfrentamos a situaciones como limitación del tiempo, cantidad de alumnos, complejidad de las tareas, etc... Darle retro a cada alumno se puede convertir en una tarea desgastante y lamentablemente, la primera retro nunca es igual a la última, simplemente porque tenemos una condición humana y mantener esa constancia múltiples veces es complicado.

Hoy la tecnología de VR es robusta y cara, pero de tener un Oculus Rift con un valor de casi 20k tenemos un Quest 2 Standalone con hand sensing de 9k en tan solo 2 años... esto solo va a mejorar. además, para que la experiencia sea aún más inmersiva, se pueden tener estos chalecos y guantes (también están bajando precios) que permiten sentir.

Algo interesante es que los sets de VR son casi exclusivamente para gaming, estamos hablando de desarrollos hiper complejos ¿por qué no aprovechar todo ese desarrollo y explotarlo para le educación? Por ejemplo:

Crear un simulador para enseñar a anestesiar, o utilizar un haptic suit para que un fisioterapeuta pueda sentir donde está “x” hueso o para capacitar a personas en puestos de trabajo… a esto súmenle un modelo de machine learning y tenemos una herramienta muy poderosa.

Podrás pensar, ¿por qué es importante esto? porque no podemos seguir educando bajo un estándar que discrimina y beneficia al mismo tiempo, es necesario pensar en formas sobre cómo incluir a todos en la educación y creo que el machine learning más tecnologías periféricas definitivamente pueden lograr que la educación mejore substancialmente.

El simple hecho de poder clasificar el estilo de aprendizaje de los niños y que tanto la escuela como los profesores puedan tener un perfil detallado sobre cómo mejor educar a estas personas para que no deserten, no arrastren rezagos, no se frustren por pensar que son "tontos" y más bien, que tengamos crecimientos exponenciales educativos porque estamos conociendo a las personas y entonces podemos orientar mejor nuestros esfuerzos educativos para sacar lo mejor de cada individuo.

Algunos dirán que para eso existen programas de seguimiento para alumnos, tutorías, clases extra, mentores, etc.… pero la realidad, es que así, la información siempre estará distribuida, subjetiva, no estructurada y de nada sirve un esfuerzo de esa magnitud si con ella no puedes lograr cambios tangibles, medibles y no discriminatorios.

El problema está latente y se requieren soluciones nuevas, no lo mismo de siempre, sobre todo de cara a los tiempos en los que vivimos, el estatus quo no es opción ante la incertidumbre. Estos son pensamientos, no afirmo la factibilidad de nada.