Repositori de projectes d'orientació acadèmica i professional presentats als Premis Educaweb

Generales:

• Desarrollar una herramienta web de diagnóstico de orientación laboral.
• Combatir la indecisión provocada por la situación actual de pandemia en el alumnado.
• Desarrollar una encuesta con evidencia científica para el diagnóstico de orientación laboral.
• Desarrollar el algoritmo de Machine Learning (Inteligencia Artificial).
• Llevar a los centros educativos esta herramienta y el conocimiento adquirido al aula.

Específicos:

• Llevar el aprendizaje a los/as orientadores/as de diferentes centros educativos.
• Llevar el aprendizaje en inteligencia artificial al alumnado afín a esta tecnología.
• Definir una primera versión de formulario para la recogida de información y contrastarla.
• Desarrollar el algoritmo y el informe de los resultados.
• Desarrollar la aplicación web/móvil.
• Ampliar la toma de datos a una muestra mayor.
• Implementar la versión final de la aplicación.
• Difundir el proyecto y poner en libre disposición la herramienta.

Inicialmente, este proyecto se enfoca en alumnado de Formación Profesional tanto Básica como de Grado Medio y Grado Superior. Sin embargo, este proyecto es extensible a las últimas etapas de la ESO, Bachiller y Universidad, empresas y educación para adultos. En posteriores versiones del proyecto, se irá incluyendo un grupo de destinatario de los anteriormente descritos.

En los últimos años, la tecnología se va haciendo cada vez un hueco más importante en el sector educativo. La inclusión de pizarras digitales y dispositivos móviles supone el primer paso en la digitalización de las aulas [1], acelerado por la situación creada por el Covid-19. Hoy en día, podemos encontrarnos tecnologías como la realidad aumentada o la realidad virtual para una formación más íntegra del alumnado [2]. Actualmente, están en auge las tecnologías que impactan en aspectos más personales del alumno como el desarrollo personal, su bienestar y su orientación laboral. Varios ejemplos los podemos encontrar en proyectos que se acaban de desarrollar, donde se potencia la inteligencia artificial como una tecnología muy a tener en cuenta en la educación. Uno de ellos es el proyecto BucovIA, perteneciente a la convocatoria Dualiza (impulsada por la fundación Bankia y FP Empresa) llevado a cabo por la persona que presenta este proyecto en el que se desarrolla una herramienta de inteligencia artificial para la detección precoz del acoso escolar [3,4], con una efectividad del 90%. Otros dos de estos proyectos (que pertenecen a anteriores propuestas para los premios Educaweb) [5,6] buscan dar respuesta a la orientación laboral del alumnado una vez han terminado sus estudios y tienen que comenzar sus pasos en el mundo laboral. Sin embargo, hay un nicho en el que la inteligencia artificial aún no había hecho su aparición para mejorar las cosas y es este proyecto el que propone una solución para dicha oportunidad. Se trata de la orientación académica del alumnado a la hora de decidir qué estudios cursar. Tomando como ejemplo la Formación Profesional, donde el alumnado tiene que escoger hasta cinco Ciclos Formativos que querría cursar por orden de preferencia muchas veces sin saber bien qué es lo que buscan, la realidad es que la mayor parte del alumnado de FP que termina en un determinado Ciclo Formativo lo hace sin ser su vocación ni lo que quiere para su futuro laboral [7]. La consecuencia directa es la desmotivación, bajo rendimiento y, finalmente, la baja del Ciclo. Es un problema serio que hay que intentar atajar de raíz y, para ello, este proyecto propone y desarrolla una herramienta de inteligencia artificial que sugiere al alumnado la opción académica más afín en relación a una serie de variables (vocación, pasado y presente académico, estado del mercado laboral…).

El proyecto se divide en tres partes principales (generación de formulario, obtención de datos y diseño e implementación del algoritmo). Para cada fase, se emplea la metodología más adecuada en base al conocimiento metodológico existente en el estado del arte. 

• Fase 1 – Formulario: la metodología a seguir se basa en la generación de un formulario a través de metodología científica basada en formularios de orientación académica con evidencias testadas y a través del conocimiento implícito de un grupo de orientadores/as expertos/as tanto en orientación académica como en las 7 inteligencias emocionales existentes. A partir de la información extraída, se crea una serie de preguntas divididas en grupos por afinidades. Por ejemplo, un grupo de cuestiones sobre el perfil académico de la persona, otro sobre el aspecto emocional de la persona, otro sobre las expectativas laborales, etc.
• Fase 2 – Obtención y tratamiento de los datos: la metodología es la conocida como ETL (Extract, Transform, Load). En ella, primeramente los datos se extraen de una base de datos (o un documento Excell con las respuestas del cuestionario) utilizando lenguaje MySQL. Después, estos datos se transforman de tal forma que sean legibles por el algoritmo de inteligencia artificial. Por último, los datos se cargan en la aplicación de machine learning desarrollada y se procesan.
• Fase 3 – Desarrollo e implementación del algoritmo: la metodología aplicada en esta fase es la estándar en cuanto a algoritmia se refiere. Primero se ha de elegir el algoritmo de machine learning que mejor se adapte al tipo de problema que hay que resolver. Para ello, se sigue el diagrama de flujo propuesto por ScikitLearn. Seguidamente, se hace el llamado EDA (análisis y exploración de datos) para adecuar los datos y que el algoritmo funcione de forma óptima. Para finalizar, se programa el algoritmo y se realiza el test piloto de validación y verificación para comprobar si el funcionamiento del algoritmo desarrollado es el correcto.

Recursos humanos: 2 orientadores/as, 1 experto en inteligencia artificial, 1 experto en desarrollo de aplicaciones web y móviles y 200 alumnos que vayan a cursar algún ciclo de Formación Profesional durante el siguiente curso académico.

Recursos materiales: 2 ordenadores para poder desarrollar tanto el algoritmo como la aplicación web y móvil.

FASES:

1. Fase: Investigación de factores que intervienen en la orientación académica de un alumno de FP e investigación de test validados científicamente para la elaboración de los cuestionarios. 2 meses.
2. Fase: Elaboración del cuestionario con rigor científico para la recogida de la información y alimentación del algoritmo. Proponemos la recogida de información en una muestra de 200 personas. Esta fase sirve, además de la recogida de datos para el aprendizaje del algoritmo, para la difusión y sensibilización de las personas, familias y empresas colaboradoras con el proyecto sobre la importancia de realizar una correcta orientación académica. 2 meses
3. Fase: Diseño y desarrollo de la APP (acceso web) para la recogida de los datos para la orientación. 2 meses
4. Fase: Análisis, formación-aprendizaje y desarrollo del algoritmo de Machine Learning. En una 2ª etapa, partiendo de los resultados analizados en la 1ª experiencia piloto, se extenderá el grupo de personas sobre las que influye el algoritmo. 3 meses
5. Fase: Pruebas pilotos sucesivas de contraste del que derivará el análisis, evaluación y ajustes de la herramienta. 2 meses
6. Fase: Difusión del proyecto. La fase de difusión comenzará desde el momento en que se inicie el proyecto y continuará más allá de la fecha de finalización.

Para evaluar los resultados de este proyecto, se lleva a cabo un proceso de verificación y validación utilizado comúnmente en el mundo de la ciencia de la computación y la estadística. De todos los datos obtenidos, se deja una muestra de alrededor el 20% cuyo resultado ha sido testado anteriormente con éxito. Esta muestra se introduce en el algoritmo y se comparan los resultados testados anteriormente con los proporcionados por el algoritmo y se obtiene la probabilidad de acierto. Además, al cabo de cinco años se pasará una encuesta al alumnado partícipe en el cuestionario para comprobar si el resultado que le proporcionó el algoritmo y su actual situación coinciden en un caso de éxito y de bienestar de la persona.

Este proyecto tiene impacto en tres de los ámbitos fundamentales de la sociedad: social, educativo y empresarial. Impacto social gracias a que este proyecto proveerá de una herramienta para la mejora de la orientación académica de los estudiantes mejorando el ecosistema social a través de una disminución del nivel de estrés psicológico que produce la mala toma de decisiones y la actual situación de pandemia. Además, el sector al que está dirigido es el educativo, siendo los principales beneficiarios las personas estudiantes, pero no los únicos. El tejido empresarial también se nutrirá de este proyecto ya que la herramienta podrá ser utilizada en la orientación académica de trabajadores/as de cualquier empresa, de cara a que mejoren sus competencias tanto técnicas como transversales.

Este proyecto no tiene una fecha fin ya que solo será el primer paso de un camino que abre varias vías de desarrollo. Por un lado, está el generalizar esta herramienta para todo el rango de edades dentro del sector educativo. Además, se pretende integrar esta herramienta junto con las desarrolladas por el mismo autor de este proyecto relativas a la prevención del bullying y el acoso y estrés laboral. Por otro lado, este proyecto es la punta de lanza que haga aparecer a la inteligencia artificial como una tecnología a tener muy en cuenta en la Formación Profesional. Por todo ello, el proyecto tiene continuidad segura en los años posteriores.

"[1]https://www.educacionyfp.gob.es/en/prensa/actualidad/2020/06/20200616-educaendigital.html

[2]https://www.educaciontrespuntocero.com/recursos/apps-para-aprender-con-la-realidad-virtual-en-el-aula/

[3]https://www.hetel.eus/index.php/es/noticias/914-dualiza-bankiaren-deialdiak-hetel-zentroen-hiru-ekimen-onartu-ditu-2

[4]http://www.nazaret.eus/es/actualidad/novedades/756-fin-de-la-primera-version-de-bucovia

[5]https://www.educaweb.com/premios/proyectos/plataforma-de-orientaci-n-profesional-basada-en-la-inteligencia-artificial

[6]https://www.educaweb.com/premios/proyectos/soluci-n-de-inteligencia-artificial-para-definir-orientaci-n-profesional-y-rutas-formativas-personalizadas-para-los-empleos-del-futuro

[7] Marya Bosada, “La orientación académica y profesional en la FP: claves para mejorarla” Redacción de Educaweb, Febrero 2021. https://www.educaweb.com/noticia/2021/02/25/orientacion-fp-claves-mejorarla-19466/"