Puntos clave:
En el panorama educativo actual, los líderes escolares y educadores se enfrentan a desafíos cada vez más complejos. La incorporación de análisis de datos y el auge de la inteligencia artificial generativa han dado lugar a nuevas oportunidades para una toma de decisiones más eficiente y efectiva. Si bien estas herramientas son prometedoras, vienen acompañadas de consideraciones críticas.
A medida que entramos en una era en la que la inteligencia artificial puede procesar y analizar grandes conjuntos de datos rápidamente, los líderes escolares deben adoptar una mentalidad informada por los datos, en lugar de impulsada por los datos. Esta distinción es clave para garantizar que la agencia humana siga siendo el eje central de la toma de decisiones. El objetivo debería ser utilizar los datos no como un determinante único, sino como una herramienta de apoyo que mejore el juicio, la creatividad y la experiencia de los líderes educativos.
Uno de los principios fundamentales de la toma de decisiones informada por datos es la validez y confiabilidad de los datos utilizados. Los líderes deben ser vigilantes al evaluar las fuentes de datos para garantizar que estén libres de sesgos y representen con precisión los contextos en los que se aplicarán las decisiones. En entornos educativos, los datos pueden derivarse de una variedad de fuentes: evaluaciones de estudiantes, registros de asistencia, evaluaciones de docentes, datos conductuales, etc.
Por ejemplo, consideremos un escenario en el que un distrito utiliza puntajes de pruebas estandarizadas para evaluar el desempeño de los docentes. Si los datos están sesgados por factores socioeconómicos o si la prueba en sí está sesgada contra ciertos grupos, podría llevar a evaluaciones injustas. Para mitigar esto, los líderes deben buscar puntos de datos diversos, incluyendo retroalimentación cualitativa de estudiantes y docentes, observaciones en el aula y factores contextuales como recursos comunitarios. La clave es asegurar que las decisiones tomadas con estos datos sean equitativas y reflejen las necesidades y capacidades reales de los estudiantes y educadores. La eficiencia potencial de los datos cuantitativos puede fomentar el uso de tales conjuntos de datos para impulsar decisiones estratégicas y operativas, pero los datos cualitativos pueden ayudar a matizar los datos numéricos y proporcionar a los líderes un contexto valioso.
En el contexto de los datos interpretados por máquinas, los educadores deben ser cautelosos. Los sistemas de inteligencia artificial entrenados con datos sesgados pueden perpetuar o incluso exacerbar desigualdades. Por ejemplo, si una herramienta impulsada por IA se utiliza para recomendar caminos de aprendizaje personalizados para los estudiantes basados en datos históricos, podría sugerir de manera desproporcionada material de nivel inferior a los estudiantes de comunidades marginadas si los datos pasados reflejan sesgos sistémicos pasados. Por lo tanto, los líderes deben priorizar la equidad y la inclusividad al garantizar que los datos que alimentan a los sistemas de IA sean evaluados en busca de sesgos.
Al considerar cómo los datos informan el liderazgo, un marco útil es el de los Cuatro Marcos de Liderazgo de Bolman y Deal: Estructural, de Recursos Humanos, Político y Simbólico. Estos marcos proporcionan una lente a través de la cual los líderes educativos pueden ver y gestionar sus escuelas, facilitando la incorporación de datos en las decisiones sin perder de vista las necesidades y desafíos organizacionales más amplios.
El marco estructural se centra en la misión organizativa. Los datos pueden utilizarse para optimizar operaciones y asignación de recursos. Por ejemplo, un análisis de tendencias de matriculación y datos demográficos podría ayudar a un distrito a decidir dónde construir nuevas escuelas o asignar más fondos. La IA puede mejorar estos procesos al analizar rápidamente grandes cantidades de datos demográficos y logísticos, permitiendo a los líderes tomar decisiones bien informadas de manera más rápida.
El marco de recursos humanos enfatiza las necesidades de las personas dentro de la organización. En educación, esto significa prestar atención al bienestar y crecimiento profesional de docentes y personal. Los datos de encuestas al personal, evaluaciones de desarrollo profesional y tasas de retención pueden guiar decisiones sobre prácticas de contratación, programas de tutoría e iniciativas de bienestar. Los líderes deben asegurarse de que los sistemas mejorados por IA aumenten el bienestar humano en lugar de reducirlo a meras métricas de eficiencia. Por ejemplo, los datos de herramientas de IA pueden ayudar a identificar a los docentes que puedan necesitar apoyo adicional o resaltar áreas para el desarrollo colaborativo dentro de los equipos docentes.
El marco político aborda las dinámicas de poder y los intereses y necesidades conflictivos. En el contexto educativo, las decisiones a menudo implican a diversas partes interesadas: padres, docentes, administradores, sindicatos y miembros de la comunidad. Los datos pueden desempeñar un papel crítico en la navegación de estas relaciones, ayudando a los líderes a comprender las diversas necesidades y prioridades de los diferentes grupos. Por ejemplo, los datos de encuestas comunitarias o métricas de desempeño estudiantil podrían ayudar a los consejos escolares a justificar la asignación de fondos a programas específicos. La IA podría utilizarse para modelar resultados potenciales basados en diferentes decisiones presupuestarias, proporcionando a los líderes evidencia respaldada por datos para presentar a las partes interesadas.
El marco simbólico enfatiza la cultura organizativa y potencialmente comunitaria, el significado y la inspiración. Los líderes educativos deben asegurarse de que los datos que utilizan y las decisiones que toman se alineen con los valores y la misión de la escuela o distrito. Por ejemplo, una escuela que se enorgullece de la inclusividad podría analizar datos para garantizar que los programas extracurriculares sean accesibles para todos los estudiantes, independientemente de su origen. Las herramientas de IA pueden ayudar al analizar datos de participación e identificar cualquier patrón de exclusión, permitiendo a los líderes tomar decisiones simbólicas que respalden los valores de la institución.
Un concepto crítico en el ámbito de la toma de decisiones mejorada por IA es la diferencia entre ser impulsado por datos e informado por datos. Ser impulsado por datos implica tomar decisiones únicamente basadas en datos, a menudo reduciendo comportamientos y necesidades humanas complejas a meros números o variables. En contraste, un enfoque informado por datos utiliza los datos como una de muchas herramientas para guiar las decisiones, permitiendo que el juicio humano, la experiencia y la creatividad desempeñen un papel vital.
Por ejemplo, consideremos una escuela que decide implementar un nuevo plan de estudios basado en datos de desempeño estudiantil. Un enfoque impulsado por datos podría centrarse únicamente en los puntajes de las pruebas, ignorando factores como la opinión de los docentes, la participación de los estudiantes y la disponibilidad de recursos. En cambio, un enfoque informado por datos incorporaría estos factores adicionales, utilizando los datos para guiar pero no dictar la decisión final. Este enfoque asegura que las decisiones educativas se tomen con una comprensión integral del contexto, no solo basadas en números simples.
En la era de la IA generativa, mantener la agencia humana se vuelve crucial. Los sistemas de IA pueden ofrecer ideas poderosas, pero no deben ser vistos como infalibles. Los educadores y líderes deben evaluar críticamente las recomendaciones generadas por las herramientas de IA, asegurando que se alineen con los valores educativos y las necesidades únicas de los estudiantes. Por ejemplo, una herramienta de IA podría sugerir colocar a un estudiante en una clase de matemáticas de nivel inferior basándose en datos de rendimiento históricos, pero un docente podría saber que el estudiante ha mostrado recientemente una mejora significativa o tiene factores externos que afectan al rendimiento y que la IA no puede tener en cuenta.
A medida que la IA se integra más en la toma de decisiones educativas, la ética del proceso debe ser una consideración primordial. Los líderes deben asegurarse de que las herramientas de IA que utilizan sean transparentes, que los datos estén protegidos y que las decisiones tomadas con IA sean justas y equitativas. Por ejemplo, si se utiliza un sistema de IA para monitorear el comportamiento o la participación de los estudiantes, los líderes deben asegurarse de que no infrinja la privacidad de los estudiantes o se dirija de manera desproporcionada a ciertos grupos de estudiantes. Además, los líderes deben ser transparentes sobre cómo se utiliza la IA en sus escuelas, brindando a los estudiantes, padres y docentes información clara sobre cómo se toman las decisiones y qué datos se utilizan.
Los líderes educativos también deben ser proactivos al proporcionar oportunidades de desarrollo profesional para que los docentes y el personal comprendan cómo funciona la IA y cómo puede usarse de manera responsable. Esto garantiza que los educadores en todos los niveles sean conscientes de los beneficios potenciales de la IA y sus limitaciones.
La toma de decisiones informada por datos, especialmente cuando se ve potenciada por la IA, ofrece un tremendo potencial para el liderazgo educativo. Los líderes deben abordar estas herramientas con un ojo crítico, asegurando que los datos sean válidos, imparciales y se utilicen para mejorar, en lugar de reemplazar, el juicio humano. Al adoptar marcos como los Cuatro Marcos de Liderazgo de Bolman y Deal, los educadores pueden garantizar que los datos informen las decisiones de una manera que se alinee con los valores y la misión de su institución, al tiempo que mantienen el bienestar de los estudiantes y el personal en primer plano. De esta manera, el sector educativo puede aprovechar la IA de manera responsable, creando entornos de aprendizaje innovadores e inclusivos.
El Dr. Steve Baule es un miembro de la facultad de la Universidad Estatal de Winona (WSU), donde enseña en el Departamento de Educación en Liderazgo. Antes de unirse a WSU, Baule pasó 28 años en sistemas escolares de K-12 en Illinois, Indiana y Iowa, y dos años enseñando en el Sistema de la Universidad de Wisconsin. Durante los 13 años anteriores a su traslado al nivel universitario, Baule se desempeñó como superintendente de escuelas públicas. Ha escrito 10 libros sobre una variedad de temas educativos e históricos y ha sido miembro de las juntas editoriales de dos revistas. Baule obtuvo un certificado avanzado de diversidad y equidad mientras estaba en el sistema de la UW. Tiene un doctorado en tecnología educativa de la Northern Illinois University y un doctorado en liderazgo educativo y estudios de políticas de Loyola University Chicago.
Los intereses académicos de Baule se centran en el compromiso de los estudiantes en línea, la tecnología educativa – particularmente el impacto de las implementaciones 1:1, el aprendizaje socioemocional y la historia de la educación. Baule lideró varios esfuerzos para mejorar la salud emocional de los estudiantes y reducir los problemas de disciplina antes de pasar a la educación superior. También escribe sobre aspectos de la historia de América temprana.
Baule ha sido miembro de la Asociación Estadounidense de Administradores Escolares, la Asociación de Bibliotecas de América, la Asociación Estadounidense de Bibliotecarios Escolares, la Asociación para la Supervisión y el Desarrollo Curricular, el Consorcio para la Red de Escuelas, la Asociación Internacional de Bibliotecarios Escolares, la Asociación Nacional de Directores de Escuelas Secundarias, el Consejo Nacional de Desarrollo del Personal y muchos de sus afiliados estatales. Ha sido consultor en áreas de tecnología educativa, diseño de instalaciones, desarrollo de programas de bibliotecas, construcción de equipos y comunicaciones.