El machine learning o aprendizaje automático  es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Cuando hablamos de aprender significa identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.

El aprendizaje automático está avanzando a pasos agigantados y es el puntal básico de empresas como Facebook o Google que gestionan una ingente cantidad de información. Además, tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica

Debido a la tremenda cantidad de datos que se genera cada segundo, el machine learning supone una herramienta perfecta para extraer información valiosa convirtiéndose en una ventaja competitiva que no se puede menospreciar.

Estos recientes avances  proporcionan nuevas oportunidades para la recopilación y el análisis de los datos de usuarios que interactúan con una plataforma de aprendizaje online. Algunas de las áreas de acción de esta nueva herramienta aplicada a la educación son:

  • Analíticas de aprendizaje para construir modelo estadísticos sobre el conocimiento de los alumnos que provean de feedback personalizado a instructores y a los propios alumnos sobre su avance.
  • Análisis sobre el contenido y estructura de los cursos y formaciones con el fin de optimizar cada uno de sus elementos como las evaluaciones, las sección textuales o de vídeo.
  • Sistemas de clasificación para evaluar y puntuar respuestas de los estudiantes a las evaluaciones, ya sea de forma automática o mediante clasificación por pares.
  • La psicología cognitiva, donde la minería de datos se está convirtiendo en una poderosa herramienta para validar las teorías desarrolladas en la ciencia cognitiva y además facilita el desarrollo de nuevas teorías para mejorar el proceso de aprendizaje y la retención del conocimiento
  • El aprendizaje activo y el diseño experimental, que permitirá crear caminos adaptados seleccionando evaluaciones y otros recursos de aprendizaje para cada estudiante individualmente para mejorar la eficiencia del aprendizaje.

Como podemos ver, la tecnología se está convirtiendo en el mejor aliado para crear programas formativos más eficientes y adaptados a las necesidades de cada persona. Precisamente esa debe ser siempre la referencia para generar un programa formativo de calidad, que encuentre las particularidades individuales del alumno y potencie lo que lo hace realmente único.