Ha llegado el momento de reinventar los libros de texto universitarios para la era digital moderna.

Me parte el corazón cuando los costos de los libros de texto de nivel universitario son etiquetados como “tarifas basura”. O cuando la gente se queja de que los libros de texto de hoy son “monstruosidades sobrecargadas, desmembradas” que son aburridos y hacen poco para avanzar en el aprendizaje de los estudiantes.

¡Sin embargo, toda esta angustia por los libros de texto pasa por alto estos hechos cruciales:

Los libros de texto proporcionan un cuerpo cuidadosamente seleccionado de conocimiento.

Los libros de texto deben ser casi un 100 por ciento precisos.

Los libros de texto ofrecen la visión de un educador experto. Su calidad no se puede comparar con el contenido gratuito que encontramos en línea.

Es hora de reafirmar la indispensable calidad de los conocimientos curados de los libros de texto para educar a la próxima generación, al tiempo que los trasladamos a un contexto digital moderno y los mejoramos al mismo tiempo.

La tecnología digital hace posible mejorar la claridad, precisión y utilidad de un libro de texto. Un proceso conocido como “ingeniería del conocimiento” impulsa esas mejoras. Involucra una elección sistemática de conceptos, un mapeo riguroso de las relaciones entre esos conceptos y definiciones lógicas que permiten que sean utilizadas por la inteligencia artificial y entendidas por los humanos.

La redacción de libros de texto de modo que sus conceptos puedan leerse como código informático abrirá una transformación de la tecnología editorial potencialmente mayor que el desarrollo de la imprenta de Gutenberg. Debemos abrazar este proceso ahora.

Considera una aplicación ilustrativa de esta idea. Al escribir un libro de biología, podemos definir lógicamente dos términos biológicos de la siguiente manera: Una célula eucariota es una célula que contiene un núcleo rodeado por una membrana. Una enzima es una macromolécula que cumple el papel de un catalizador y tiene la función de disminuir la energía de activación.

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En las definiciones anteriores, “célula eucariota”, “núcleo”, “membrana” y “enzima” son conceptos que tienen significados específicos en biología; “es un”, “contiene”, “cumple” y “tiene la función” describen relaciones. Los conceptos y relaciones juntos se denominan “vocabulario controlado” y se aplican en todo el libro. Una vez creados los vocabularios controlados, se pueden usar para introducir conceptos más complejos.

El simple acto de usar un vocabulario controlado es vital para aprender cualquier tema complejo. En una materia como la biología, los estudiantes deben dominar miles de palabras nuevas. Otros campos complejos, como el derecho, las finanzas y la medicina, no son diferentes.

La ingeniería del conocimiento no es una idea nueva: los científicos de la biblioteca y los lingüistas la practican regularmente. Los creadores del “Diccionario Longman de Inglés Contemporáneo”, por ejemplo, lo diseñaron de tal manera que más de 70,000 palabras pueden ser definidas utilizando un vocabulario básico de solo 2,000 palabras.

Los libros son lineales mientras que el conocimiento no lo es. El mapeo de relaciones en temas vastamente diferentes hace que el aprendizaje sea emocionante y apoya muchas capacidades novedosas, incluyendo conexiones precisas entre capítulos, visualizaciones en múltiples niveles de detalle y el desarrollo de chatbots expertos en libros de texto que pueden responder preguntas de los estudiantes al instante.

Como prueba inicial de este enfoque, un equipo liderado por SRI International redactó varios capítulos de un libro de biología. El “libro de texto inteligente” resultante fue probado en un estudio piloto. SRI informó que las calificaciones promedio de tareas y pruebas de los estudiantes que usaron el libro de texto inteligente fueron un 10 por ciento más altas que las de los estudiantes que utilizaron el libro de texto regular.

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Se observaron resultados similares en un ensayo en clase de un mes del libro de texto inteligente liderado por Lena Tibell de la Universidad de Linköping. Durante el ensayo, la carga mental genuina de los estudiantes, una medida indirecta del aprendizaje, aumentó significativamente. Esto indicaba que los estudiantes estaban aprendiendo mucho más. En la Universidad de Pittsburgh, el profesor Peter Brusilovsky ha demostrado la efectividad de la ingeniería del conocimiento para un libro de texto de recuperación de información.

La ingeniería del conocimiento también nos permite crear verificadores de conceptos para los autores de libros de texto que son más poderosos que los correctores ortográficos. Por ejemplo, un autor puede preguntar: ¿Se han omitido algún concepto o función del libro de texto? ¿Hay definiciones de conceptos inconsistentes? Este tipo de apoyo es inimaginable con las herramientas de redacción actuales.

Sin embargo, crear esos libros de texto no será barato. Tampoco siempre es posible dar una definición lógica para cada concepto en un libro de texto.

Nuestra capacidad para dar definiciones lógicas a menudo termina en el límite del conocimiento actual. Alcanzar esos límites puede usarse para provocar asombro y curiosidad. Por ejemplo, un concepto biológico que es difícil de definir es la “Vida” misma. Para definir tales conceptos, debemos articular excepciones y múltiples puntos de vista.

Para aprovechar estas oportunidades, necesitamos un esfuerzo sostenido para revisar la redacción de libros de texto utilizando la ingeniería del conocimiento. Para obtener un impacto máximo a corto plazo, debemos comenzar con libros de texto para cursos de entrada como biología y psicología.

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Debemos capacitar y fomentar una nueva profesión de curadores de conocimiento para recursos curriculares que permitan esta transformación.

Más importante aún, los libros de texto del futuro deben seguir preservando y comunicando el conocimiento de los mejores educadores de nuestra generación incluso con más precisión y exactitud que antes. Tales libros de texto, utilizando la disciplina de la ingeniería del conocimiento, pueden apoyar la curaduría, preservación y aprendizaje de todas las formas de conocimiento humano.

Vinay K. Chaudhri lideró la investigación en inteligencia artificial en SRI International, incluyendo el Proyecto Halo y CALO (posteriormente SIRI), lo que resultó en una tecnología premiada. Enseñó grafos de conocimiento y programación lógica en la Universidad de Stanford, donde ayudó a lanzar la iniciativa Logic for All.

Contacta al editor de opinión en [email protected].

Esta historia sobre ingeniería del conocimiento y libros de texto fue producida por The Hechinger Report, una organización de noticias sin fines de lucro e independiente centrada en la desigualdad y la innovación en la educación. Regístrate para recibir el boletín semanal de Hechinger.

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