Integración de Modelos Predictivos en la Innovación Docente: Un Enfoque Basado en Machine Learning

Enfoque

Introducción: El estudio aborda la transformación estratégica que enfrentan las universidades debido al aumento de la digitalización y las cambiantes expectativas de los estudiantes y del mercado laboral. Se enfoca en cómo los modelos predictivos basados en aprendizaje automático pueden mejorar la experiencia y satisfacción de los estudiantes universitarios.

Objetivos: El principal objetivo es investigar la aplicación de modelos predictivos en la educación universitaria para mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, y evaluar la efectividad de estas herramientas en el contexto educativo moderno.

Metodología: Se adopta una metodología que incluye la identificación de oportunidades y el desarrollo de casos de negocio en entornos educativos, junto con un enfoque experimental en aprendizaje automático. Se pone énfasis en la precisión del modelo, la evaluación de costos de predicciones inexactas, y la ética en la manipulación de datos.

Discusión: La discusión se centra en el balance entre la adopción de tecnologías avanzadas y la necesidad de mantener un enfoque centrado en el estudiante. Se consideran los desafíos de integrar modelos de regresión en modelos de clasificación y la importancia de entender los datos desde una perspectiva empresarial.

Resultados: Los modelos predictivos desarrollados mostraron una alta precisión (95.7%) en la predicción de la satisfacción estudiantil. Además, se observó una correlación positiva entre la adaptación de la enseñanza a las necesidades individuales y la satisfacción de los estudiantes.

Conclusiones: La investigación concluye que la integración de modelos predictivos de aprendizaje automático en la educación universitaria tiene el potencial de provocar un cambio de paradigma en la enseñanza y el aprendizaje. Estos modelos permiten una educación más personalizada y efectiva, preparando a los estudiantes para los retos de un mundo digitalizado. Se sugiere la continuación de investigaciones en la gestión del cambio educativo y la digitalización, así como la expansión de encuestas a los estudiantes para comprender mejor sus necesidades y expectativas.