Desarrollo de un servicio online para el uso de técnicas de aprendizaje automático orientadas a la detección de anomalías en la evaluación docente

Abstract

Uno de procesos más importantes en casi todos los modelos de enseñanza universitaria es la evaluación. Los criterios que se establecen en una asignatura orientan la forma en la que se obtiene la calificación final del alumno. Por este motivo es importante realizar un seguimiento continuado del aprendizaje del estudiante y de sus calificaciones, permitiendo de este modo la detección de anomalías para proceder con una intervención inmediata que permita corregir la situación. Normalmente, en los primeros cursos universitarios el número de alumnos es elevado, lo que redunda en el detrimento del seguimiento que se le puede realizar a los estudiantes por parte del profesor. En el trabajo realizado en esta red docente se propone un sistema para predecir la calificación de un estudiante en una determinada actividad, de forma que se notifique al profesor cuando la calificación se aleje del valor predicho. Para esto se ha realizado un estudio de 24 algoritmos de inteligencia artificial, seleccionando finalmente los más adecuados para el caso de estudio realizado. Los resultados experimentales muestran la utilidad del método propuesto y cómo los algoritmos basados en máquinas de vectores soporte o los de aumentado de gradiente extremo son los que mejores resultados obtienen.