Diseño y construcción de un sistema de sugerencias de preguntas PAES de matemáticas basado en algoritmos de recomendación de contenido relevante

Abstract

El objetivo de este trabajo de tesis, con el fin de mejorar el acceso a todo tipo de estudiantes a la ejercitación de la Prueba de Acceso a la Educación Superior de matemáticas, es “Diseñar, construir e implementar un sistema de recomendación de preguntas PAES de matemáticas que se base en lo que el usuario va respondiendo (que aprenda de él) para realizar recomendaciones de las siguientes preguntas que se le realizarán, de manera de atacar sus puntos más débiles y así poder ejercitar lo que más necesita mejorar”.

Actualmente por falta de conocimiento o de tiempo los apoderados no pueden entregar una dedicación completa a sus pupilos y por otro lado, los estudiantes ejercitan sin tener una guía adecuada o no ejercitan lo suficiente.

Una solución que ataca directamente este problema son las clases particulares, que tienen un costo asociado, generalmente elevado. Otras alternativas para resolverlo son plataformas E-Learning, o laboratorios, por ejemplo, Squirrel AI. En el caso de las plataformas E-Learning estas incorporan funcionalidades mediante las cuales se tiene acceso a material síncrono y asíncrono que puede ayudar a reforzar los contenidos, pero sin una guía que pueda dirigir el aprendizaje. Por otro lado, en el caso del laboratorio Squirrel AI, se cumple bastante a cabalidad el objetivo que se busca, dar la dedicación que cada alumno necesita y de manera personalizada, pero requiere de la presencia de tutores que están de manera online o presencial en los laboratorios. A raíz de esto nace como hipótesis de investigación que “los estudiantes pueden obtener mejores resultados en su PAES de matemáticas si utilizan como ejercitación el método de Kuizus”

Específicamente se propone un sistema, llamado Kuizus, el cual incorpora algoritmos de recomendación que buscan optimizar la cantidad y orden en que se contestan las preguntas tipo PAES de matemáticas, personalizando ambas variables para las necesidades de cada usuario.

Para probar la hipótesis de investigación se llevó a cabo una metodología que incorpora técnicas de recomendación basándose en las respuestas previas de los usuarios, para realizar las recomendaciones, pudiendo comparar el diagnóstico inicial con el diagnóstico final. Para poder comprobar si la hipótesis de investigación (que haya mejora en los alumnos utilizando el sistema de recomendación) se cumple, se consideró a 22 estudiantes de tercero y cuarto medio, donde 11 fueron parte del grupo de control (luego del diagnóstico se les realizaron preguntas aleatorias como entrenamiento), y 11 fueron parte del grupo experimental (su entrenamiento era con preguntas recomendadas por el sistema).

Los resultados del experimento mostraron que el grupo experimental tuvo una mejora de un 52% mayor que el grupo de control. El grupo experimental tuvo una mejora de 14,8% versus la mejora de 9,7% del grupo de control, por lo que se comprobó que la hipótesis de investigación se cumple. Aunque, como se puede ver, ambos grupos mejoraron su desempeño, por lo que se puede concluir que con el sólo hecho de aumentar la ejercitación se mejoran los resultados, de todas maneras puede observarse que sí hay un factor que aumenta en mayor parte la mejora, al implementar el algoritmo, versus simplemente ejercitar de manera aleatoria, por lo que se vuelve muy relevante como trabajo futuro poder mejorar aún más el algoritmo incorporando la técnica que involucra recomendaciones basadas en los pares similares, que esta vez no pudo ser incorporada por el bajo número de personas que utilizaron el sistema.