Un algoritmo predice il rendimento accademico degli studenti a distanza
- Un team dell’Università di Cordoba ha sviluppato un modello basato sulla logica fuzzy che può prevedere il rendimento degli studenti nell’istruzione online
- Questo modello divide gli studenti in quattro categorie e aiuta i professori a fornire assistenza personalizzata a ciascuno di loro
- L’istruzione online ha reso l’accesso alla conoscenza più democratico, ma i professori devono affrontare il problema di monitorare e adattare l’apprendimento per un gran numero di studenti
- L’algoritmo sviluppato utilizza la logica fuzzy per adattarsi automaticamente al problema e prevedere le prestazioni degli studenti
- Fornisce anche una serie di regole per ogni categoria prevista, aiutando gli educatori a identificare gli studenti in difficoltà e a fornire rinforzi o strategie appropriate
Un team dell’Università di Cordoba ha progettato un modello, basato sulla logica fuzzy, che prevede il rendimento degli studenti dell’istruzione online, dividendoli in 4 categorie e aiutando i professori a fornire un’assistenza più personalizzata a ogni studente, adattata alla sua situazione. L’istruzione a distanza ha democratizzato l’accesso alla conoscenza, superando i problemi di tempo e spazio. La flessibilità e l’accessibilità di questo tipo di sistema hanno aumentato il numero di persone istruite tramite piattaforme online.
Tuttavia, a causa dell’elevato numero di studenti e della mancanza dell’interazione ravvicinata che le aule scolastiche rendono possibile, i professori si trovano ad affrontare un grosso problema: la difficoltà di monitorare e adattare l’apprendimento ai propri studenti. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare i professori a prevedere le prestazioni dei loro studenti, in modo da poter adattare le loro strategie educative alle diverse situazioni di apprendimento.
La logica fuzzy si adatta automaticamente al problema
Rispetto ai modelli precedenti, che prevedevano il rendimento solo in termini di “passaggio o bocciatura” o “abbandono o prosecuzione” del corso, questo algoritmo, basato sulla classificazione ordinale e sulla logica fuzzy, permette di prevedere il rendimento degli studenti mantenendo le relazioni d’ordine tra le categorie: abbandono, bocciatura, passaggio e distinzione. I due vantaggi offerti da questo sviluppo sono l’uso della classificazione ordinale con una matrice di costo che permette di modellare il peso delle classi ordinali nell’apprendimento e di rendere questa classificazione più specifica.
La logica fuzzy consente una certa flessibilità poiché, rispetto alla logica standard, che lavora con valori specifici, la logica fuzzy lavora con una gamma di valori, e si adatta automaticamente al problema utilizzando un ragionamento più vicino a quello che facciamo nella nostra vita quotidiana. Il modello è alimentato dai dati generati dal sistema di insegnamento online. Le caratteristiche che prende in considerazione per prevedere le prestazioni sono, ad esempio, il completamento di compiti e questionari specifici, i voti degli studenti e i loro clic sulle diverse risorse disponibili sulla piattaforma.
Fornisce una serie di regole per ogni categoria
Per i ricercatori è fondamentale anche l’”interpretabilità”, ossia la possibilità di comprendere i risultati ottenuti. Dopo aver tracciato il comportamento degli studenti, il modello esegue la classificazione, ma si fa anche capire. Rispetto agli algoritmi a scatola nera, che dicono se lo studente passerà o abbandonerà, ma non dicono come e perché, questo nuovo strumento fornisce una serie di regole per ogni categoria, mostrando le risorse e le attività più rilevanti che lo studente deve svolgere. In questo modo, l’algoritmo potrebbe aiutare gli educatori a identificare gli studenti e a utilizzare rinforzi o strategie che “per esempio, salvino gli studenti con problemi”.
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In effetti, l’algoritmo consente ai professori di determinare quali tipi di caratteristiche sono determinanti e quali no, in termini di valutazione delle prestazioni. L’algoritmo è stato testato utilizzando una serie molto ampia di dati sull’apprendimento pubblico dell’Università aperta (OULAD), liberamente disponibili, provenienti da un ampio campione di studenti e corsi. In futuro questo algoritmo potrebbe essere incluso come applicazione nelle piattaforme di istruzione online (come Moodle) e potrebbe fornire automaticamente agli educatori un feedback sulle prestazioni dei loro studenti.
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- https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-023-04810-2
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