Puntos clave:
Nunca es demasiado temprano para que los equipos de IT a nivel de campus o distrito comiencen a planificar las próximas actualizaciones e implementaciones tecnológicas. Debido a que muchas de estas actualizaciones ocurren durante las vacaciones de verano, los equipos pueden utilizar el próximo semestre de primavera para asegurarse de que sus datos estén en óptimas condiciones para respaldar nuevas herramientas de IA.
La IA ya ha impactado significativamente en la educación al mejorar la forma en que los estudiantes aprenden, los profesores enseñan y las instituciones educativas operan. El informe de The World Economic Forum sobre la Formación del Futuro del Aprendizaje: El Rol de la IA en la Educación 4.0 destaca el amplio potencial de la IA, desde experiencias de aprendizaje personalizadas para los estudiantes hasta la reducción de cargas administrativas y el uso de esta tecnología innovadora para mejorar los planes de estudio.
Para campus y distritos que aún no han iniciado sus recorridos en la IA, es fundamental saber que los modelos de IA son tan buenos como los datos que se introducen en la herramienta.
Para garantizar que los datos puedan entrenar adecuadamente a la IA para mejorar los resultados relacionados con la educación, considere estas seis estrategias.
1. Resolver anomalías de datos
Detectar valores atípicos en su conjunto de datos base, como observaciones, eventos o puntos de datos que se desvían de lo estándar, es clave para optimizar la IA en su sistema educativo. Aunque las anomalías de datos no siempre indican que algo está mal, es prudente investigarlas para estar seguros.
Si bien el método exacto depende de los tipos de datos, la distribución y los recursos computacionales, la detección de anomalías puede manejarse a través de métodos estadísticos, de aprendizaje automático y basados en agrupamientos. Al detectar y resolver las inconsistencias de datos temprano, es más probable que los equipos tecnológicos garanticen modelos de IA precisos y eviten problemas futuros.
2. Automatizar la limpieza de datos
La limpieza automatizada de datos mejora la precisión y la consistencia al corregir o eliminar datos incorrectos, dañados, duplicados o incompletos dentro de un conjunto de datos. Es un paso crítico para gestionar datos, garantizar la precisión y asegurar la confiabilidad.
Esta etapa es vital porque los datos limpios y bien preparados evitan que la IA genere resultados distorsionados y reduce los recursos computacionales necesarios para entrenar modelos. Además, los datos limpios y automatizados liberan a los equipos tecnológicos educativos para concentrarse en el desarrollo de modelos de IA y otras tareas valiosas en lugar de solucionar obstáculos de datos.
3. Observar continuamente las métricas de calidad de datos
Identifique las métricas clave de calidad de datos de su campus o distrito para medir y mejorar los conjuntos de datos regularmente. Monitorear estas métricas implica evaluar, medir y gestionar datos para precisión, consistencia, completitud, confiabilidad y validez.
Las auditorías regulares permiten que los equipos tecnológicos estén informados y sean ágiles, detectando problemas potenciales antes de que se salgan de control y afecten negativamente los resultados de la IA.
4. Hacer de la gobernanza de datos una rutina
Establecer las reglas, roles y usos de los datos ayudará a garantizar que los conjuntos de datos estén limpios y precisos antes de ser aprovechados para la IA. Esta gobernanza de los procesos de datos mantiene a todos los equipos y herramientas al estándar necesario para una operación exitosa.
Lleve a cabo y reconozca la administración de datos para empleados que promuevan las iniciativas de gobernanza de datos de su sistema escolar. Una gobernanza efectiva de datos ayuda a reducir las inconsistencias de datos en sistemas de toda la escuela, lo que mejora las iniciativas generales de integración de datos.
5. Mejorar la seguridad de datos
Desde 2005, las instituciones educativas de EE. UU. han sufrido 3,713 brechas de datos, afectando a 37.6 millones de registros. Las brechas de datos pueden dañar la reputación de un sistema escolar y disminuir la confianza entre estudiantes, profesores y la comunidad.
Además, la falta de medidas de seguridad de datos suficientes en los sistemas de IA podría llevar a incumplimientos, que a menudo van acompañados de que un sistema escolar sea considerado responsable de una brecha, tenga fondos retirados o sea investigado por el Departamento de Educación de EE. UU.
Para evitar tales problemas, asegure sus datos a través de cifrado, controles de acceso, firewalls, filtros de contenido, seguridad de red, segmentación de puntos finales, copias de seguridad regulares, actualizaciones continuas y capacitación en conciencia de seguridad.
6. Asegurar que los datos estén estandarizados
Finalmente, la estandarización de datos ayuda a que los modelos de IA aprendan patrones de manera más efectiva y consistente. Es esencial para preservar la calidad de los datos y permite que diferentes sistemas intercambien datos en un formato consistente.
Al practicar las técnicas de estandarización más comunes: limpieza de datos, gobernanza de datos, normalización de datos y transformación de datos, las instituciones educativas pueden salvaguardar la consistencia de los datos, que es fundamental para entrenar modelos de IA y aprendizaje automático.
La IA de calidad A+ se basa en datos excelentes
La IA puede ayudar a transformar los sistemas escolares adaptándose a las necesidades de aprendizaje de cada estudiante y personalizando su experiencia de aprendizaje. Al automatizar tareas administrativas, el tiempo de los educadores queda libre para una instrucción más práctica. También puede ayudar a identificar fortalezas y debilidades en el rendimiento estudiantil, permitiendo a los educadores preparar estrategias de instrucción mejor dirigidas.
Si su distrito escolar está listo para la IA, adopte estas seis estrategias de datos para asegurarse de que su modelo de IA esté optimizado para todas las partes interesadas, especialmente estudiantes, profesores y administradores.
No es necesario esperar a las vacaciones de verano para asegurarse de que sus datos obtengan una calificación alta. Comience ahora para que su programa de IA esté a la cabeza de su clase el próximo otoño.
Duane Barnes, RapidScale, Una Compañía de Cox Business
Duane Barnes es el Presidente de RapidScale, una Compañía de Cox Business.
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