Únete a eSchool News para los 12 Días de Edtech con las historias más leídas y queridas de 2024. En el 8º Día de Edtech, nuestra historia se centra en la inteligencia artificial (IA).
Puntos clave:
El año 2023 fue un año crucial para la inteligencia artificial, con un crecimiento explosivo de herramientas de IA generativa.
Desde que los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon ayudaron a inventar la IA en la década de 1950, la IA ha estado transformando cómo aprendemos, trabajamos y jugamos, y ese cambio ahora está ocurriendo a un ritmo vertiginoso.
En los últimos 30 años, he sido testigo del panorama en evolución de la IA en la educación. Muchos de los primeros esfuerzos de IA se centraron en usar computadoras para modelar el pensamiento humano como una forma de confirmar nuestra comprensión de cómo funciona la mente humana. Por ejemplo, Herb Simon y otros estudiaron cómo los maestros de ajedrez jugaban el juego para entender la resolución de problemas. Descubrieron que gran parte de su habilidad involucraba el desarrollo de habilidades perceptivas que les permitían mirar un tablero de ajedrez y ver inmediatamente movimientos potenciales, en lugar de buscar todos los movimientos posibles.
Con el tiempo, la IA se dividió en dos vertientes: replicar la inteligencia humana y lograr expertamente tareas consideradas únicas para los humanos. Los programas de ajedrez de IA, al igual que gran parte de la IA, se enfocaron más en jugar bien el juego y menos en jugarlo de la manera en que lo hacen los humanos.
En la educación, la IA mantiene su enfoque en la modelización cognitiva. A diferencia del ajedrez, donde jugar bien es el punto, los sistemas educativos necesitan hacer un seguimiento del razonamiento de los estudiantes para ayudarles a construir experiencia. No se trata de velocidad o eficiencia en llegar a la respuesta correcta; se trata de fomentar la comprensión y el entendimiento conceptual de un estudiante.
La experiencia de crear IA que modele el pensamiento humano es, tal vez, más relevante en la educación que en otros campos. Entonces, ¿cómo aseguramos que la IA apoye el objetivo fundamental de fomentar la comprensión de un estudiante, en lugar de simplemente centrarse en la velocidad, eficiencia o corrección?
Aquí hay algunas preguntas a considerar al investigar y evaluar programas de IA para el aula.
¿La IA piensa como un estudiante?
La educación se trata de hacer conexiones con los estudiantes. Debido a que cada estudiante tiene antecedentes, experiencias e intereses diferentes, los buenos maestros ajustan su instrucción para que coincida con las necesidades de cada estudiante. La buena IA educativa debe hacer lo mismo.
Es aquí donde la empatía y los datos se intersectan. Un programa de IA eficaz debe comprender la perspectiva del estudiante, identificando dónde tropiezan y por qué.
Tomemos las matemáticas, por ejemplo. Muchos estudiantes forman denominadores comunes para multiplicar fracciones, aunque no necesitan hacerlo. Un buen maestro reconocerá este error como indicativo de una falta de comprensión conceptual sobre lo que significa multiplicar fracciones y cómo difiere de sumarlas. La IA debería hacer lo mismo. Un programa de IA avanzado tendrá un modelo cognitivo que le ayude a comprender por qué los estudiantes podrían confundir las dos operaciones para poder intervenir con pistas, reconocer errores comunes y guiar a los estudiantes hacia un entendimiento más profundo.
De esta manera, la IA también puede ayudar a los maestros actuando como un coach uno a uno para los estudiantes. La IA puede ajustarse a cada acción que los estudiantes tomen para encontrarse donde están y ayudarles a progresar a un nivel muy detallado, habilidad por habilidad.
¿Proporciona a los maestros datos críticos para ayudarles a guiar a los estudiantes en tiempo real?
Hay cosas en las que la tecnología sobresale, como la recopilación de datos, y otras en las que los maestros sobresalen, como enseñar y motivar a los estudiantes. La IA que se construye con una herramienta de facilitación en vivo puede proporcionar a los maestros datos en el momento, como cuando los estudiantes están trabajando o inactivos. Las alertas en tiempo real pueden indicar cuándo los estudiantes necesitan apoyo adicional o cuándo han alcanzado hitos.
Cuando los maestros tienen información accionable sobre cómo están trabajando y desempeñándose sus estudiantes en habilidades o estándares específicos, así como predicciones de cuánto se espera que progresen para fin de año, pueden gestionar, guiar, entrenar e intervenir de manera más efectiva.
¿Permite a los estudiantes hacer un seguimiento de su propio progreso?
Además de proporcionar datos a los maestros, la IA debe permitir a los estudiantes ver su propio progreso. A medida que los estudiantes ven cómo mejora su competencia en cada habilidad, su confianza crece y se motivan por sus resultados. Comienzan a desarrollar un sentido de propiedad en su aprendizaje y una sensación de responsabilidad por su éxito.
¿Es la IA imparcial?
A pesar de sus beneficios, la IA también puede plantear desafíos éticos en la educación. Por ejemplo, se ha demostrado que algunas herramientas de IA muestran sesgos. Incluso si ese sesgo es involuntario, puede amplificar estereotipos sobre raza y género.
Hay muchas formas de proteger contra el sesgo en los conjuntos de datos. Para empezar, las organizaciones que desarrollan e instruyen modelos de IA para la educación, o cualquier campo, deben tener equipos diversos. También deben probar rigurosamente sus programas para identificar posibles sesgos y luego monitorearlos continuamente.
¿Es la tecnología segura, protegida y eficaz?
Como con cualquier tecnología, los programas de IA deben proteger la seguridad y privacidad de los estudiantes y cumplir con todas las leyes aplicables.
Además, la interacción con el programa debería resultar en mejores resultados y un mejor apoyo para los estudiantes, incluidos aquellos que han sido históricamente desatendidos. Al igual que otros programas educativos y edtech, el software impulsado por IA debe basarse en investigaciones basadas en evidencia, así como en investigaciones sobre cómo aprende el cerebro, para brindar a los estudiantes la mejor experiencia de aprendizaje posible. También debe estar probado por la investigación para mejorar mediblemente el aprendizaje, el crecimiento y los logros de los estudiantes.
Mirando hacia adelante
La IA tiene un inmenso potencial para transformar la enseñanza y el aprendizaje. Es hora de que el ámbito de la IA en la educación evolucione más allá de la mera eficiencia y corrección. La verdadera revolución radica en utilizar la IA para potenciar y elevar las mentes de nuestros estudiantes.
Ver anteriores 12 Días de Edtech:
1er Día de Edtech
2º Día de Edtech
3er Día de Edtech
4º Día de Edtech
5º Día de Edtech
6º Día de Edtech
7º Día de Edtech
Dr. Steve Ritter, Carnegie Learning
Dr. Steve Ritter es el fundador y científico jefe de Carnegie Learning. Obtuvo su doctorado en psicología cognitiva en la Universidad Carnegie Mellon, y es autor de numerosos artículos sobre el diseño, la arquitectura y la evaluación de sistemas de tutoría inteligente y otras tecnologías educativas avanzadas.
Últimas publicaciones de colaboradores de eSchool Media (ver todo)