La inteligencia artificial y la educación

por Melba Castillo

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más transformadoras de nuestro tiempo y su influencia se extiende prácticamente a todos los campos que conocemos. En el ámbito educativo, la IA promete revolucionar qué y cómo enseñamos y aprendemos. Desde la personalización del aprendizaje hasta la automatización de tareas administrativas, la IA ofrece nuevas oportunidades para mejorar la eficacia y la rapidez con la que obtenemos y procesamos información.   Sin duda, la IA está transformando la educación, tal como la hemos conocido, por eso es importante conocer sus desafíos éticos y sociales.  Un reciente congreso celebrado los días 8 y 9 de octubre de2024 en Montevideo, Uruguay, con la asistencia de un grupo selecto de expertos y expertas en el tema refleja algunos de los usos que se están haciendo actualmente, pero también de sus implicaciones éticas, las que se están planteando como desafíos a enfrentar.

¿Qué usos se le está dando actualmente a la IA en educación?

  1. Tutorización personalizada: Herramientas de IA que adaptan el contenido y las actividades según el nivel y estilo de aprendizaje de cada estudiante, permitiendo un aprendizaje más individualizado. Puede ser muy útil para ayudar a la niñez con necesidades especiales y para diseñar tutoriales para estudiantes y docentes en general.
  2. Análisis de datos educativos: Sistemas que analizan el rendimiento y el comportamiento estudiantil, ofreciendo insumos valiosos para docentes y administradores sobre cómo mejorar los métodos de enseñanza y el currículo.
  3. Asistentes virtuales: Uso de chatbots y asistentes virtuales que ayudan a responder preguntas, brindan apoyo en tareas y facilitan el acceso a recursos educativos.
  4. Evaluaciones automatizadas: Herramientas que utilizan IA para corregir exámenes y tareas, proporcionando retroalimentación instantánea y permitiendo al docente centrarse en la enseñanza. Se está haciendo una prueba experimental de corrección de pruebas de estudiantes en secundaria en un grupo de escuelas en Espíritu Santo, Brasil. En Jujuy Argentina se está experimentando con una prueba de fluidez lectora para estudiantes de primaria y con la creación de pequeñas lecturas adaptadas a distintos niveles.
  5. Creación de contenidos educativos: La IA puede ayudar en la generación de recursos didácticos, desde materiales de lectura hasta ejercicios interactivos, facilitando el trabajo docente.  En la Universidad de Buenos Aires se están elaborando textos de lectura con IA adaptados para estudiantes diversos.
  6. Gamificación del aprendizaje: Esto es el uso creciente de plataformas que integran elementos de juego utilizando IA para aumentar la motivación y el compromiso estudiantil en los procesos de aprendizaje.
  7. Simulaciones y entornos virtuales: Uso de entornos de aprendizaje donde el estudiantado puede experimentar situaciones reales o simuladas, facilitando y potenciando la comprensión de conceptos complejos.
  8. Formación docente: Plataformas que utilizan IA para ofrecer programas de desarrollo profesional personalizados para educadores, que les ayudan a mejorar sus habilidades y adaptarse a nuevas tecnologías.

Estos usos demuestran cómo la inteligencia artificial está facilitando experiencias educativas más dinámicas y efectivas, aunque también sugieren la necesidad de abordajes éticos y responsables en su implementación.

Principales desafíos:

  1. Desigualdad de acceso: A medida que la IA se integra en el aula, surge la preocupación de que no todo el estudiantado tenga acceso igual a la tecnología, lo que podría ampliar la brecha educativa que hoy existe debido a condiciones socio económicas y oportunidades diferenciadas.   Actualmente no se ha podido reducir la brecha tecnológica entre estudiantes y docentes de distinto nivel social y económico y es un riesgo que la IA solo profundice esta brecha.
  2. Privacidad y seguridad de los datos. La recopilación y el aseguramiento del uso de datos personales de estudiantes y docentes plantean interrogantes sobre la privacidad y la protección de información sensible. Ya ha habido denuncias sobre el uso de rostros y voces sin autorización. Estos peligros hacen que sea necesario un debate más exhaustivo sobre este tema.
  3. Calidad de la información: La IA puede facilitar el acceso a una gran cantidad de información, pero también existe el riesgo de que se difundan datos incorrectos o sesgados, lo que puede afectar el aprendizaje.  Las máquinas se alimentan de datos que recaban de diferentes fuentes y no podemos confiarnos exclusivamente en su juicio.
  4. Desarrollo de habilidades críticas: Un desafío clave es formar a estudiantes y docentes en el pensamiento crítico y el manejo adecuado de la tecnología, para que no sean usuarios pasivos sino cocreadores.  De ahí la importancia de fortalecer las habilidades de análisis, pensamiento crítico y resolución de problemas. Por ello, el siguiente punto es altamente relevante.
  5. Rol del docente: La integración de la IA en el aula plantea preguntas sobre el futuro del papel del docente. Se discute la necesidad de reconfigurar la formación docente para que puedan integrar la tecnología de manera efectiva. Se señala la necesidad de que el rol de la IA sea complementario y no sustituto del docente, y a la vez proveer al docente de una formación técnica que le permita interactuar de manera eficiente con la máquina y no ser solamente usuario de lo que la IA le ofrece. Esto es, mejorar su formación en computación, programación y pensamiento crítico, ya que el cerebro humano y no la máquina es la fuente del sentido crítico, de la capacidad analítica y del conocimiento que discrimina la calidad de la información y los sesgos implícitos.
  6. Ética y sesgo algorítmico: Los algoritmos utilizados por la IA pueden perpetuar sesgos existentes. Actualmente los que manejan los algoritmos son personas muy homogéneas desde el punto de vista económico, étnico, de género, y eso puede conducir a que la información que lleva los sesgos que esas personas tienen.Algunos datos pueden sobre representar o infra representar a algunas culturas, lenguas o regiones, lo que puede generar efectos no deseados. Como dice Paola Ricaurte[1], el problema asociado con la concepción de tecnología … (y la IA) es que pensemos que es solo un procedimiento matemático o mecánico cuando en realidad son sistemas sociotécnicos, es decir, que emergen de la sociedad y que, por lo tanto, arrastran todas las condiciones sociales de su producción”.
  7. Adaptación curricular: La educación debe evolucionar para incluir habilidades relacionadas con la IA, lo que requiere una revisión de los planes de estudio y métodos de enseñanza.  Es imperativo incluir elementos para formar en lo que los expertos llaman “ciudadanía digital”, que incluye un manejo adecuado de formación computacional para una mejor interacción con la IA. Se hace necesario, además, usar AI desde una pedagogía centrada en el estudiantado, que empuje a estudiar más, a profundizar más, no solamente a copiar lo que la IA le ofrece, y a enfrentar los desafíos éticos que estos temas llevan implícitos.
  8. Sostenibilidad: La implementación de soluciones de IA en la educación debe ser sostenible a largo plazo, tanto en términos de recursos económicos como en su impacto en el aprendizaje; este es un tema que no ha sido suficientemente analizado.

Estas son algunas de las cuestiones a tomar en cuenta ante los enormes desafíos que plantea la IA que tendrían que estar en el debate público, especialmente entre docentes.


[1] Paola Ricaurte (2024) citado por Catalina Oquendo, El país. 15 de octubre de 2024

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