Sistemas predictivos utilizando redes neuronales artificiales: introducción a los fundamentos y sus aplicaciones en educación y ciencias sociales.

MUSSO, M. F.; CASCALLAR, E. C.

Investigación en Ciencias del Comportamiento. Avances Iberoamericanos. Tomo I.

Ediciones CIIPME-CONICET.

Lugar: Buenos Aires; Año: 2009; p. 433 - 459

Desde las primeras explicaciones teóricas sobre el cerebro humano y desde el pensamiento de filósofos griegos hasta la actualidad, se ha avanzado muchísimo en el conocimiento e intentos de modelar el funcionamiento de un sistema de procesamiento tan complejo como el cerebro humano. El diseño y construcción de sistemas capaces de realizar procesos que denotaran cierta "conducta inteligente" ha sido una de las metas de los desarrollos científicos y técnicos actuales. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) constituyen una de las importantes técnicas en este sentido. Existen muchos tipos de redes, y numerosas aplicaciones a distintos campos y disciplinas. Sin embargo, sus usos en el campo de la educación y ciencias sociales merecen una mayor investigación. La literatura nos muestra en estos ámbitos constantes cambios en las prácticas evaluativas y la aparición de nuevos métodos de medición. Los avances tecnológicos en el área de inteligencia artificial, y dentro de ellas las "redes neuronales", señalan la posibilidad de evaluar la multiplicidad de variables y amplitud de sujetos, presentes en el ámbito educativo, sin la necesidad de utilizar pruebas tradicionales.El presente capítulo tiene por objetivo introducir el tema de la aplicación de las RNA a problemas educativos y en las ciencias sociales, presentando en primer lugar, los conceptos fundamentales, ventajas de su aplicación,los pasos y procesos en el desarrollo de una red y luego, la evaluación de resultados y de la calidad de una red neuronal. Además se presentaran dos estudios pioneros y los últimos avances realizados en el campo de la predicción del desempeño académico, específicamente de las dificultades en la lectura y escritura. Se discutirán los resultados de estos métodos predictivos y ventajas de su aplicación en cuanto a la mayor confiabilidad y validez, comparado con los métodos clásicos de medición. También se presentan las direcciones futuras en el área de sistemas predictivos en el campo de la educación y ciencias sociales.