El problema del aprendizaje corporativo online es que hay tantas clases disponibles en plataformas como Coursera, edX y Udacity que las empresas no saben cu\u00e1les son los contenidos m\u00e1s adecuados para sus empleados. Y cuando logran elegir uno, les cuesta identificar qu\u00e9 habilidades adquieren los trabajadores y en qu\u00e9 grado. Las empresas necesitan una m\u00e9trica objetiva para evaluar sus habilidades.<\/p>\n
Coursera ha lanzado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que aspira a convertirse en esa m\u00e9trica. Gracias a esta funci\u00f3n, las empresas que se suscriben a sus programas de formaci\u00f3n pueden ver qu\u00e9 empleados obtienen puntuaciones m\u00e1s altas en las clases de Coursera, comparar las habilidades de sus empleados con las de sus competidores e identificar los mejores cursos para llenar las lagunas de conocimiento de su fuerza laboral. La herramienta, que se lanzar\u00e1 este a\u00f1o y funciona con aprendizaje autom\u00e1tico, estar\u00e1 disponible en el tablero online de los perfiles de las empresas en Coursera.<\/p>\n
La nueva funci\u00f3n es solo un ejemplo de c\u00f3mo los proveedores de formaci\u00f3n online est\u00e1n empezando aprovechar la IA para emparejar a los alumnos con los cursos m\u00e1s adecuados, evaluar sus capacidades y ajustar el contenido de la clase en funci\u00f3n de los comentarios. El equipo de cient\u00edficos de datos de Coursera hace todo, desde \u00abrecolectar y almacenar datos hasta interpretar la informaci\u00f3n para tomar decisiones internas y construir algoritmos que retroalimenten el sitio\u00bb, explica la directora del grupo, Emily Glassberg Sands.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n de IA de Udacity, creado en 2017, analiza la opini\u00f3n de los estudiantes para mejorar las lecciones, y analiza si a los usuarios les gustan los cambios aplicados. Udacity tambi\u00e9n usa chatbots basados en inteligencia artificial para ayudar a los estudiantes a encontrar cursos relevantes y responder preguntas frecuentes durante el proceso de inscripci\u00f3n. Por \u00faltimo, edX utiliza la IA para aumentar la capacidad de aprendizaje y ense\u00f1anza de usuarios y profesores.<\/p>\n
Dado que estos son algunos de los retos m\u00e1s complejos y perjudiciales de la formaci\u00f3n online, la contribuci\u00f3n de la inteligencia artificial al sector podr\u00eda animar a que m\u00e1s personas y empresas se sumen a esta forma de aprendizaje. Aumentar la efectividad de los programas educativos y medir su impacto son las dos prioridades principales para las empresas que pagan por capacitar a su personal, seg\u00fan una encuesta de 2017 en EE. UU. realizada por la revista Training.<\/p>\n
El mercado de la formaci\u00f3n online tiene mucho margen de crecimiento; el programa de Negocios de Coursera, dirigido a empresas, ya cuenta con 1.400 clientes (en general, Coursera tiene 31 millones de estudiantes, lo que lo convierte en el proveedor de aprendizaje online m\u00e1s grande del mundo). \u00abEl tal\u00f3n de Aquiles de la industria del aprendizaje corporativo es que nadie sabe c\u00f3mo demostrar el retorno de la inversi\u00f3n\u00bb, se\u00f1ala la directora del programa de Negocios de Coursera, Leah Belsky. \u00abLas empresas saben que sus trabajadores necesitan aprender nuevas habilidades para seguir siendo competitivas, pero les cuesta comunicar cu\u00e1l es el valor de ese aprendizaje\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n
Coursera, tambi\u00e9n, quer\u00eda cuantificar los beneficios de sus clases. As\u00ed que hace un a\u00f1o y medio, su equipo de ciencia de datos comenz\u00f3 a desarrollar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para mapear las 40.000 habilidades que se ense\u00f1an en la plataforma de Coursera. El equipo utiliz\u00f3 el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para determinar la frecuencia con la que los profesores mencionaron determinados conceptos durante sus clases. Con esa informaci\u00f3n, el equipo pudo identificar qu\u00e9 habilidades se ofrec\u00edan en cada caso. Seg\u00fan Glassberg Sands, este proceso es importante porque mientras que los formadores piensan que est\u00e1n ense\u00f1ando conceptos te\u00f3ricos, los estudiantes quieren aprender herramientas y tecnolog\u00edas espec\u00edficas.<\/p>\n
M\u00e1s recientemente, el equipo incorpor\u00f3 una metodolog\u00eda psicom\u00e9trica llamada teor\u00eda de respuesta al \u00edtem (TRI) en algunos de sus modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. El objetivo de este enfoque era medir las habilidades de los alumnos en funci\u00f3n de su rendimiento en los cuestionarios y tareas de Coursera. Mediante una serie de preguntas de distintos niveles de dificultad, el equipo fue capaz de medir las aptitudes de los alumnos en una determinada \u00e1rea, explica Glassberg Sands.<\/p>\n
Esta informaci\u00f3n es importante porque, en general, un alumno m\u00e1s avanzado elegir\u00e1 cursos m\u00e1s dif\u00edciles y plantear\u00e1 preguntas m\u00e1s complejas que un principiante. Para obtenerla, el modelo de TRI determina qu\u00e9 habilidades eval\u00faa cada pregunta y su nivel de dificultad, antes de evaluar el dominio del alumno. \u00abLo que se obtiene es un percentil para sus empleados en cada \u00e1rea de habilidades, en relaci\u00f3n con cualquier grupo de comparaci\u00f3n que elija, ya sean todas las empresas de Coursera o solo las empresas de su industria o su pa\u00eds o empresas de un tama\u00f1o similar\u00bb, detalla la responsable .<\/p>\n
La mayor\u00eda de los proveedores de formaci\u00f3n online permiten a sus clientes corporativos ver cu\u00e1les de sus empleados est\u00e1n inscritos en las clases, c\u00f3mo est\u00e1n progresando y los comentarios que hacen sobre sus experiencias. Coursera dice que el aprendizaje autom\u00e1tico le permite examinar el desempe\u00f1o de sus millones de estudiantes y ofrecer predicciones, como el nivel de habilidad de un alumno determinado y otras m\u00e9tricas b\u00e1sicas. En teor\u00eda, estos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n deber\u00edan ser m\u00e1s inteligentes a medida que los alumnos y profesores generen m\u00e1s datos para retroalimentar el sistema.<\/p>\n
Coursera espera que la informaci\u00f3n del an\u00e1lisis comparativo de habilidades, que se actualizar\u00e1 diariamente, sea \u00fatil para los especialistas en aprendizaje y desarrollo, los profesionales de recursos humanos y los responsables de contrataci\u00f3n. Antes, estos expertos deb\u00edan qu\u00e9 habilidades estaban adquiriendo otras empresas y cu\u00e1les de sus empleados eran los m\u00e1s expertos en, digamos, un lenguaje de programaci\u00f3n particular. Pero como toda moneda tiene dos caras, algunos estudiantes de Coursera no quieren que sus jefes tomen decisiones laborales en funci\u00f3n de su rendimiento en los cursos online.
Glassberg Sands y Belsky sostienen que la tecnolog\u00eda ofrecer\u00e1 a\u00fan m\u00e1s beneficios, como la posibilidad de identificar a empleados muy valiosos que de otro modo pasar\u00edan desapercibidos. El gigante del software Adobe, que ha estado probando la nueva funci\u00f3n de Coursera durante el \u00faltimo mes, est\u00e1 de acuerdo. El director del programa de aprendizaje digital de la compa\u00f1\u00eda, Justin Mass, afirma: \u00abProbablemente tenemos algunos expertos en oficinas remotas donde es muy dif\u00edcil identificar su nivel de talento. Estas funciones nos dan una idea real de lo que nuestros empleados saben y en lo que son buenos, lo que deber\u00eda ayudarnos a evaluar el talento de forma m\u00e1s inteligente\u00bb.<\/p>\n
Elizabeth Woyke | traducido por Mariana D\u00edaz (MIT)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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