Desarrollo de algoritmos predictivos por inteligencia artificial (Deep-learning) para asegurar el éxito del alumno

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López Farré, Antonio José and García Fernández, Miguel Ángel and Collado Yurrita, Luis Rodolfo and Álvarez-Salas Walther, Luis Antonio and Zamorano León, José Javier and Calle Purón, María Elisa and Giner Nogueras, Manuel and Lahera Juliá, Vicente and Hidalgo Pérez, José Ignacio and Gómez García, María Victoria and Fernández López, María Josefa and Serrano Ruiz Calderón, Rocío Milagros and Hernández Artiles, Marta and Hernández Ramón, Silvia and Freixer Ballesteros, Gala and Zekri, Khaoula and Larrea Cruz, María Begoña (2021) Desarrollo de algoritmos predictivos por inteligencia artificial (Deep-learning) para asegurar el éxito del alumno. [Proyecto de Innovación Docente]

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Abstract

Breve descripción
La adaptación de los planes de estudio a la normativa y a los criterios propuestos por el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) ha conllevado un importante reto de innovación pedagógica, y cambios significativos en el proceso enseñanza-aprendizaje. El sistema universitario español acumula ya una trayectoria y un bagaje importante de experiencias, buenas prácticas e innovaciones que se han ido encaminando hacia la continua mejora de la calidad de la formación ofertada.
El proceso de cambio en el que está inmersa hoy en día la Educación Superior demanda nuevos sistemas y procedimientos de enseñanza y evaluación. Dos de los cambios derivados de la implantación del EEES son la elaboración de los plantes de estudio por competencias generales, transversales y específicas, y el diseño de herramientas e iniciativas de mejora de la calidad de los programas formativos, entre otros aspectos.
En el contexto anterior, en el presente proyecto se han aplicado una serie de herramientas tecnológicas con el objetivo de mejorar la actividad docente que pretenden implantarse de forma transversal entre asignaturas del grado de Nutrición y Dietética Humana de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense. Además, esta novedosa iniciativa podría utilizarse en cualquier asignatura de cualquier grado de cualquier Facultad de la Universidad Complutense o incluso de otras Universidades.
En concreto, el proyecto identifica al comienzo del curso académico a aquellos/as alumnos/as que tendrán dificultades para superar diferentes asignaturas del grado de Nutrición y Dietética Humana, para que el profesorado tome diferentes medidas docentes preventivas desde el mismo comienzo del curso académico. La identificación de estos alumnos al comienzo del curso académico se realizó mediante técnicas de inteligencia artificial para generar un algoritmo de predicción autoalimentado, considerando fundamentalmente una serie de parámetros académicos de los alumnos/as. El proyecto busca reforzar el aprendizaje de los/as alumnos/as que presenten dificultades en superar una asignatura. Esta iniciativa Innova-Docencia es una propuesta innovadora, que conlleva la realización de una actividad común en el que han intervenido personal PDI, PAS y estudiantes.


Item Type:Proyecto de Innovación Docente
Divisions:Fac. de Medicina > Depto. de Medicina
Título de serie o colección (PIMCD):Proyectos de Innovación y Mejora de la Calidad Docente 2019
Uncontrolled Keywords:IA, Algoritmo, Predicción, Rendimiento académico
Subjects:Medical sciences > Medicine
Medical sciences > Medicine > Dietetics and Nutrition
ID Code:65070
Deposited On:05 May 2021 10:26
Last Modified:05 May 2021 10:31

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