El aula contemporánea se ha vuelto cada vez más digitalizada, con recientes avances en el área de la inteligencia artificial (IA), la cual está comenzando a hacerse cargo de tareas repetitivas en las aulas, como la calificación o la evaluación continua del estudiante, y está optimizando el trabajo del curso y revolucionando la forma tanto en la que enseñan los profesores como en la que aprenden los alumnos. Machine Learning es una rama de la IA que, en términos simples, se puede definir como un campo de la informática que utiliza técnicas estadísticas para dar a los sistemas informáticos la capacidad de «aprender». Permitiendo a la máquina aprender de ejemplos y experiencias, machine learning ha experimentado un rápido desarrollo en los últimos años, comenzando a tener presencia en el ámbito educativo. El machine learning en la educación puede ser usado, entre otras finalidades, para obtener un aprendizaje personalizado que podría usarse para brindar a cada estudiante una experiencia educativa más personalizada y una herramienta para profesores y directivos que les ayude a la toma de decisiones automáticas basadas en datos. Un beneficio clave de los modelos de aprendizaje automático es que son capaces de detectar patrones en grandes conjuntos de datos que frustran los esfuerzos humanos, lo cual permite en particular controlar conductas atípicas, tener una detección precoz del fracaso escolar, o agrupar alumnos entre sí o con profesores.
La innovación educativa y tecnológica pasan por la digitalización de calidad y la mejora de la enseñanza y aprendizaje para una mejora del desarrollo personal, profesional, y social de estudiantes y profesores y por ello de las familias y la sociedad. Se ha demostrado que el comportamiento online tiene una alta correlación con la calificación del estudiante en una asignatura. El nivel de participación de los estudiantes en las actividades de aprendizaje puede considerarse un indicador importante sobre la calidad de la enseñanza, ya que señala la participación de los estudiantes en el procesamiento profundo del contenido de aprendizaje y revela el tiempo dedicado a la tarea que proporcionan los profesores para aprendizaje de los estudiantes. Para ello se necesitan herramientas que permitan medir y mejorar la actividad y colaboración que ocurre en el entorno digital de aprendizaje y además poder tener un perfil competencial del estudiante y que pueda mejorar su calidad de vida en los aspectos más importantes.
Los maestros son indispensables para el proceso educativo, guiando y facilitando el aprendizaje de los estudiantes, pero el futuro de la educación verá una mayor colaboración entre los maestros y la tecnología en beneficio del estudiante. La tecnología es cada vez más un asistente para ayudar a los profesores a encontrar y centrarse en el aprendizaje y la evaluación a través de una mejor colaboración e innovación. Hoy en día, los algoritmos de aprendizaje descubren patrones en grandes grupos de datos sobre el comportamiento de profesores y estudiantes, ayudando así a optimizar las estrategias de enseñanza en consecuencia.
