En septiembre de 2020, HKSYU lanzó tres laboratorios para el estudio de Big Data, realidad virtual y robótica. La intención es reinventar la educación en humanidades, permitiendo que la universidad conserve su pertinencia en la era digital. Al adoptar la tecnología digital y las herramientas de enseñanza en línea, HKSYU hará que el aprendizaje sea más fácil e interesante.

Uno de los laboratorios, el de Big Data, fue diseñado para facilitar los estudios y apoyar proyectos de investigación que requieren análisis de datos, aprendizaje automático y visualización de datos. Sin embargo, el desafío era dotar al laboratorio de tecnología que fuera fácil de aprender y usar, tanto para los estudiantes como para los docentes.

La Dra. Connie Yuen, jefa del Departamento de Ciencia de Datos Aplicada, directora del Centro de Innovación e Investigación iFREE GROUP y directora del laboratorio de Big Data, fue la encargada de resolver el problema. "Los estudiantes quieren aprender más sobre la tecnología y cómo usarla en sus estudios y sus vidas", explica. "Pero no saben cómo hacerlo. Lo mismo ocurre con el cuerpo docente de la facultad. Querrían utilizar herramientas para respaldar sus investigaciones y el análisis de datos, pero no saben por dónde empezar. Es complicado para ellos".

La Dra. Yuen eligió la tecnología IBM Cloud Pak for Data, que se ejecuta en la nube privada local de la universidad. "Cloud Pak for Data facilita el aprendizaje para los estudiantes y profesores que se inician en el análisis de datos", agrega la Dra. Yuen. "Por eso fue la elección correcta para nosotros".

Al comienzo de la colaboración, el equipo de IBM Client Engineering organizó un taller para comprender los puntos débiles, las expectativas y los requisitos de los casos de uso académico de la universidad. El equipo también averiguó cómo HKSYU quería aprovechar el aprendizaje automático, en particular el procesamiento del lenguaje natural, para descubrir información a partir de datos no estructurados, determinar los mejores temas para la investigación y ofrecer análisis de alta calidad dentro de un plazo razonable.

El taller dio como resultado un producto mínimo viable (MVP) del software IBM Watson® Discovery de dos semanas para el análisis de noticias. HKSYU seleccionó las fuentes de datos. Los resultados demostraron la capacidad de la tecnología para ingerir y analizar datos de noticias. La universidad quedó impresionada con la interfaz de usuario integral del software para ayudar a los estudiantes a extraer información significativa, verificar la correlación de temas y palabras clave y generar informes.

La plataforma también proporciona una serie de componentes analíticos, pero le da a la universidad la flexibilidad de seleccionar solo los servicios y componentes que más necesita. Uno de esos componentes es la herramienta gráfica AutoAI en tecnología IBM Watson® Studio, que se integra con la plataforma IBM Cloud Pak for Data. La herramienta ejecuta de forma automática las tareas principales que se utilizan para construir modelos de aprendizaje automático, como el procesamiento previo de los datos y la selección de modelos. Además, no se necesita programación.

"Con AutoAI, los estudiantes pueden visualizar todo el proceso de modelado, comenzando desde la recopilación de datos hasta el análisis de datos y el rendimiento de los algoritmos", dice la Dra. Yuen. "Es muy fácil de usar. En una clase de tres horas, los estudiantes aprenden de la demostración, escuchan una conferencia y practican en un laboratorio de dos horas. Los profesores también se sienten más cómodos enseñando análisis de datos porque es más fácil".

Un profesor también utilizó IBM Cloud Pak for Data para enseñar a los estudiantes de tecnología financiera el lenguaje de programación Python. "La posibilidad de visualizar los datos fácilmente motivó a los estudiantes a aprender Python", agrega la Dra. Yuen. "También tienen todas las herramientas que necesitan para limpiar los datos, por lo que la tarea es más fácil".