Una encuesta global realizada por el Consejo de Educación Digital reveló que el 86 % de los estudiantes utiliza la inteligencia artificial en sus estudios, un 54 % semanalmente y casi uno de cada cuatro a diario. Esta tendencia muestra cómo los estudiantes ya integran estas tecnologías en sus hábitos de aprendizaje de manera natural, lo que facilita su adopción en el aula, ya que los alumnos están predispuestos a utilizar metodologías que hacen el aprendizaje más interactivo y comprensible.

Sin embargo, el machine learning no es solo una moda llamativa: es una potente herramienta educativa con resultados demostrados, y la versatilidad de las plataformas de machine learning ha demostrado ser muy eficaz. De hecho, según Heliyon, en un análisis de 69 estudios sobre aprendizaje adaptativo personalizado en enseñanza superior, el 59 % de ellos mostró mejoras en el rendimiento académico.

¿Qué es el machine learning en educación?

En términos sencillos, el machine learning (aprendizaje automático) es una tecnología complementaria a la inteligencia artificial en la que los ordenadores aprenden patrones a partir de datos, y luego utilizan esos patrones para analizar, predecir o tomar decisiones.

En educación, el machine learning utiliza algoritmos entrenados con datos como respuestas anteriores de alumnos, calificaciones o métricas de participación. Estos sistemas aprenden y se perfeccionan progresivamente, mejorando su precisión a medida que se exponen a nuevos ejemplos. Como explica GeeksforGeeks, “a diferencia de la programación tradicional, donde las instrucciones son fijas, el ML permite que los modelos se adapten y mejoren con la experiencia”.

Esto permite personalizar el aprendizaje, mejorar la eficiencia del profesorado y proporcionar decisiones más acertadas tanto a nivel de aula, como institucional.

¿Cuáles son los beneficios del machine learning en el aula?

Las plataformas de machine learning aplicadas a la educación simplifican el análisis de datos y la creación de modelos predictivos, eliminando en muchos casos la necesidad de programar. TOKII va un paso más allá al integrar gemelos digitales, que generan entornos inmersivos que simulan escenarios industriales reales para contextualizar los datos, permitiendo al alumnado verlos en acción y comprender el impacto de sus decisiones.

La combinación de estas dos tecnologías ofrece beneficios tanto para estudiantes como para docentes:

Beneficios del ML para estudiantes

• Rutas de aprendizaje personalizadas: Uno de los objetivos principales de TOKII es prevenir brechas de aprendizaje. Para ello, la plataforma cuenta con un panel de análisis y retroalimentación que permite identificar baches en la curva de aprendizaje y ajustar el contenido y la dificultad al perfil individual de cada estudiante.

  
  

• Visibilidad del progreso: Paneles con gráficos e indicadores visuales permiten a los alumnos seguir su evolución, reforzar su autonomía y mantenerse motivados en el aprendizaje.

  
  

• Experiencias gamificadas: Se integran dinámicas de juego para potenciar la participación, el compromiso y la motivación del alumnado. Esto hace que el aprendizaje sea más entretenido, y fomenta la experimentación en un entorno seguro y estimula la superación personal.

  
  

• Simulaciones industriales realistas: mediante gemelos digitales, TOKII crea entornos inmersivos e interactivos que simulan escenarios industriales reales. Los estudiantes aprenden de forma práctica, interactuando con máquinas virtuales que se comportan como si fueran reales: se mueven, responden a los datos y reaccionan ante errores. Esto les permite aprender haciendo, observar el comportamiento del sistema en tiempo real y comprender el impacto de sus decisiones.
  
  

• Formación en machine learning sin programar: TOKII permite a los estudiantes aprender machine learning de manera sencilla, mediante una interfaz no-code que elimina la barrera de la programación. Los estudiantes pueden iniciarse en la inteligencia artificial y el análisis de datos con proyectos ideales para principiantes.

Beneficios del ML para docentes

• Integración con LMS: TOKII se conecta fácilmente con los sistemas educativos existentes, centralizando la información y facilitando tanto el seguimiento como la planificación docente.
  
  

• Interfaces sin código: Permite crear modelos predictivos y diseñar actividades de machine learning sin escribir código.
  
  

• Sistemas de evaluación automática: El profesorado obtiene evaluaciones instantáneas del rendimiento del alumnado, incluyendo calificaciones, progresos y orientaciones personalizadas.
  
  

• Asistente virtual basado en IA: Automatiza tareas repetitivas y responde a consultas específicas de cada asignatura.
  
  

• Ejercicios personalizables y desafíos ML: Con el ML Lab sin código, los docentes pueden crear desafíos prácticos sobre analítica predictiva, adaptados a distintos niveles, desde tareas básicas de clasificación hasta modelos avanzados de regresión o clustering.

Esta flexibilidad convierte a TOKII en una plataforma ideal para todos los niveles educativos: desde colegios que quieren introducir el machine learning para principiantes, hasta centros de formación profesional y universidades que buscan incorporar analítica avanzada en sus programas.

TOKII conecta el aprendizaje académico con la realidad del entorno industrial, llevando al aula escenarios auténticos basados en datos reales. Ha sido adaptado y gamificado para el sector educativo, y mantiene la esencia de su aplicación industrial para garantizar una formación relevante y actualizada.

Además, la plataforma evoluciona constantemente en función de las necesidades de nuestros clientes, añadiendo nuevas funcionalidades que garantizan que TOKII siempre esté alineado con los estándares y requerimientos reales del sector industrial.

Ejemplos reales de uso en centros educativos

• UniEibar: Gemelo digital de las ciudades de Éibar y Ermua, infraestructura urbana, sus edificios públicos y privados, y los sistemas inteligentes que gestionan energía, movilidad, alumbrado y transporte. TOKII recibe datos mediante MQTT para simular posibles ciberataques y analizar cómo afectarían al funcionamiento real de los servicios urbanos. Permite a los estudiantes observar en tiempo real cómo afectaría un ataque digital a la ciudad y cómo aplicar medidas para solucionarlo.

  
  

  

  
  

• AT Global: En cinco centros tecnológicos especializados, los estudiantes utilizan TOKII para crear modelos predictivos aplicando machine learning sin necesidad de programar. Lo aplican en el ámbito deportivo, analizando datos de rendimiento y optimizando estrategias de entrenamiento a través de simulaciones basadas en datos.

  
  

  

Si eres docente o representas a una institución educativa y quieres incorporar metodologías de enseñanza y aprendizaje interactivo en tus aulas, descubre cómo TOKII puede ayudarte a hacerlo realidad.

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