Las herramientas de inteligencia artificial ya pueden medir el nivel de frustración de los estudiantes

Un informe de HolonIQ señala que hay cuatro tecnologías clave que impulsan los usos de la inteligencia artificial en la educación: visión, voz, lenguaje y análisis. Los distintos usos tienen que ver con entrenamientos y análisis del desenvolvimiento de los alumnos

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La exigencia en ámbitos laborales,
La exigencia en ámbitos laborales, familiares o sociales puede detonar en ira (Shutterstock)

La Inteligencia Artificial está transformando el mundo de la educación a través del desarrollo de soluciones de enseñanza y aprendizaje que mejoran la calidad, aumentan la eficiencia y promueven la equidad educativa. Según una investigación recientemente presentada HolonIQ sobre IA en la educación, el impacto potencial de estas tecnologías en el sector educativo a nivel mundial es enorme, y se espera que beneficie a estudiantes, educadores e instituciones de múltiples maneras, incluyendo la automatización de tareas y procesos administrativos y el aprendizaje personalizado a gran escala.

HolonIQ identifica cuatro tecnologías clave que impulsan los usos de la IA en la educación: visión, voz, lenguaje y análisis. Actualmente, se percibe que el análisis y el lenguaje tienen el mayor impacto potencial en la industria de la educación, en particular en la ampliación e integración de soluciones inteligentes de aprendizaje adaptativo en todo el sector educativo. El aprendizaje adaptativo inteligente es una tecnología respaldada por IA que tiene como objetivo personalizar la enseñanza en función de las preferencias de aprendizaje, el estado del conocimiento y el progreso de los estudiantes.

Las métricas de uso dan
Las métricas de uso dan información sobre la manera en que aprende un estudiante (Shutterstock)

La voz y la visión también son funciones importantes para los sistemas de aprendizaje adaptativo inteligente, y se espera que tengan un impacto significativo en el sector educativo a medida que se desarrollen y se integren en la enseñanza. La visión por computadora, por ejemplo, se utiliza cada vez más para recopilar información detallada sobre el desempeño de los estudiantes, como los movimientos del mouse, el seguimiento ocular y el análisis de sentimientos al enseñar temas complejos.

En términos de mercados educativos, se espera que la IA tenga un mayor impacto en las pruebas y evaluaciones, seguida por el aprendizaje de idiomas, la capacitación, la mejora de habilidades corporativas y la educación superior.

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