Departamento de Ingeniería Industrial se adjudica proyecto CORFO que busca optimizar aprendizaje de las matemáticas en escolares

Jul
5
2018
● La iniciativa busca mejorar y hacer más precisa la evaluación que los profesores de matemáticas realizan en los estudiantes desde tercero básico a cuarto medio a través de pruebas y test online automáticos que usarán inteligencia computacional.

 
 
Que los profesores de matemáticas puedan conocer con certeza y precisión qué conocimientos actuales y previos tienen cada uno de sus estudiantes y cuáles no, pudiendo de esa forma diseñar de mejor forma estrategias que les permitan cumplir los objetivos de aprendizaje en esta asignatura. 
 
Eso es lo que motivó al Dr. Gonzalo Hernández, académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Santiago de Chile, junto con la entidad pedagógica y técnica de apoyo (ATE) "Consultora de Gestión Estratégica", a formular el proyecto “Aplicación Web para Evaluación Adaptativa, Diagnóstico Inteligente y Trazabilidad de Objetivos de Aprendizaje No Logrados de Contenidos de Matemáticas”, que recientemente se adjudicó un financiamiento del fondo Innova CORFO.
 
La iniciativa del académico del Departamento de Ingeniería Industrial surgió debido a la necesidad de identificar las causas reales de la caída en los resultados de evaluación de aprendizaje en matemáticas, en escolares desde tercero básico a cuarto medio. Otro imperativo es detectar cuáles son los vacíos que “arrastran” los estudiantes a medida que avanzan de curso, y que finalmente no les permiten lograr los objetivos de aprendizaje de cada nivel en la asignatura de matemáticas. 
 
Frente a este problema surgió la oportunidad de abordarlo mediante una herramienta de evaluación de contenidos de matemáticas basada en inteligencia computacional. Según explica el Dr. Gonzalo Hernández, las herramientas de evaluación de aprendizaje en matemáticas que ofrecen las ATE, generalmente pruebas escritas en papel, no permiten identificar los “vacíos” de contenidos que arrastra el estudiante desde cursos anteriores. Ello no permite ni facilita el logro de los objetivos de aprendizaje de manera satisfactoria.
 
“La evaluación adquiere sentido cuando es capaz de generar información útil para tomar decisiones. No contar con datos confiables acerca de los niveles de aprendizaje de los estudiantes aumenta el riesgo de no distinguir aquellos ámbitos que realmente requieren apoyo y mejoras”, sostiene el académico del Departamento de Ingeniería Industrial. 
 
Uso de redes neuronales artificiales
 
La propuesta del Dr. Gonzalo Hernández es una solución basada en inteligencia computacional, Big Data, Teoría de Decisiones y Redes Neuronales Artificiales. Es un sistema que funcionará y se ejecutará en un servidor Web, facilitando la conexión de manera remota, utilizando protocolos de autenticación y de seguridad, adecuados a información sensible. Será además una aplicación que funcionará de forma fácil e intuitiva para el usuario.
 
“Serán pruebas o test adaptativos de matemáticas aplicadas en computador, que mostrarán a los estudiantes las preguntas de una en una, y cada pregunta será seleccionada en función de la estimación que hasta ese momento ha realizado el test respecto del conocimiento del estudiante. Realizará preguntas al estudiante en función de su rendimiento en el test” explica el Dr. Gonzalo Hernández.
 
El sistema podrá hacer la determinación de la trazabilidad de los objetivos de aprendizaje  no logrados en forma multi-nivel, para un alumno específico, un grupo de alumnos, un curso, o bien un establecimiento educacional completo. 
 
La iniciativa incluirá la generación de diferentes tipos de informes, tablas y gráficos que permitirá interpretar de manera fácil y correcta los análisis de desempeño de los escolares. El proyecto cuenta con la participación de Consultora de Gestión Estratégica, entidad que posee más de 5 millones de preguntas de matemáticas evaluadas, los datos de más de 200.000 estudiantes, de más de 300 establecimientos educacionales.