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La inteligencia artificial en la educación: Los robots vienen a por nuestros puestos de trabajo… y sólo me preocupa un poco

Cuando se piensa en la Inteligencia Artificial (IA) se piensa en el benévolo JARVIS de las películas de Iron Man o en Watson ganando a Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy! Si se está de humor cínico, llegan a la mente AIs malévolas, como HAL 9000, Skynet o GLaDOS. Rara vez existe el planteamiento de cómo esta tecnología ya está inmersa en la vida las 24 horas del día en forma de Siri o Alexa, y casi nunca se piensa en su lugar en la educación. Sin embargo, la realidad es que la inteligencia artificial es una tecnología que avanza exponencialmente y seguirá formando parte del ámbito educativo, para bien o para mal. 

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial en la educación, opera cuando un ordenador es capaz de interpretar los datos que le da un alumno o un profesor, y luego aplica esos datos para cumplir con resultados específicos de aprendizaje, siendo adaptable a su contexto. Es decir, la IA en la educación permite que las máquinas respondan a las necesidades de los alumnos sin necesidad de una supervisión constante por parte del profesor. A veces, esto significa que las máquinas también responden a las necesidades de los profesores o de las escuelas: pensemos en los programas que supervisan el uso de Internet por parte de los estudiantes para detectar sitios inapropiados o que comprueban los trabajos de los alumnos para detectar plagios. 

Los aspectos positivos

Como profesores, todos estamos de acuerdo en que uno de nuestros mayores obstáculos para ser tan eficaces como nos gustaría es la falta de tiempo. Durante la semana laboral media de 50 horas de un profesor, menos de la mitad se dedica a la interacción directa con los alumnos. Actualmente contamos con programas de IA que son capaces de ofrecer a los estudiantes vías de aprendizaje personalizadas, es decir, contenidos de cursos individualizados según los objetivos de aprendizaje del alumno. Por ejemplo, uno de los métodos de aprendizaje más eficaces para los estudiantes es la tutoría individualizada, pero la mayoría de los profesores no tienen tiempo para trabajar con cada estudiante de forma individual. Por ello, programas de IA como el Sistema de Tutoría Inteligente (ITS), que simula la tutoría individual, son de gran utilidad. El STI es capaz de responder a las necesidades cognitivas del alumno, dar una respuesta adecuada y personalizar el contenido según los intereses de los estudiantes. En una revisión de la literatura sobre Als educativas, se encontró que había una mayor participación de los estudiantes, un aumento de la motivación y una reducción de las altas tasas de abandono con ciertos cursos. Lo más importante, en mi opinión, es que los estudiantes sentían que tenían más capacidad de decisión sobre sus itinerarios de aprendizaje.

Ya tenemos programas que pueden calificar las preguntas de opción múltiple o de respuesta corta, para dar a los estudiantes una respuesta inmediata, y se está desarrollando una IA que puede evaluar las respuestas de formato largo.
Ya tenemos programas que pueden calificar las preguntas de opción múltiple o de respuesta corta, para dar a los estudiantes una respuesta inmediata, y se está desarrollando una IA que puede evaluar las respuestas de formato largo.

La mayoría de los profesores estarían de acuerdo en que hay una variedad de tareas que se espera que hagan, que van desde lo tedioso hasta lo que agota el alma. Estaría bien que una IA controlara el inventario de la clase o departamento, para poder hacer pedidos de material que no se sabe que se irán a necesitar. Ya tenemos programas que pueden calificar preguntas de opción múltiple o de respuesta corta para dar a los estudiantes una retroalimentación inmediata, y la IA que puede evaluar las respuestas largas está en desarrollo. Además, los análisis de aprendizaje basados en la IA pueden controlar la asistencia y las calificaciones para predecir cuándo es probable que un estudiante abandone un curso o identificar a los alumnos muy motivados que necesitan un material más exigente. Al igual que los chatbots que se ven en la mayoría de los sitios web corporativos, la IA puede utilizarse para dar respuesta a preguntas sencillas en cualquier momento, de día o de noche. Se eliminaría cualquier correo electrónico que acaba copiando y pegando la respuesta del programa de estudios o del esquema de la tarea. Las preguntas más complejas se remitirán al profesor, o quizás incluso se dirigirán a otras fuentes académicas o videos útiles. 

Por último, muchos profesores tienen dificultades para encontrar tiempo para apoyar a los alumnos con necesidades especiales. Por ejemplo, algunas enfermedades crónicas y discapacidades pueden afectar la voz a través de la fatiga o los cambios físicos, lo que puede confundir a los programas de voz a texto. En lugar de necesitar que un humano escriba para un estudiante, el Proyecto Euphonia de Google ha creado una IA que puede detectar los patrones de habla de aquellos con problemas de habla. Además, los estudiantes que necesiten texto a voz pueden beneficiarse del proyecto DeepMind de Google, que está trabajando en la creación de una voz humana más natural. El campo de la IA también ha influido en el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador, que permiten a los estudiantes con parálisis, controlar los cursores del ordenador o incluso los brazos robóticos, solo con su cerebro. Sabemos, como señala Cricket X. Bidleman, que la tecnología no puede resolver los problemas que tiene el lenguaje hablado, pero hay algunas innovaciones que pueden ayudar a nuestros alumnos, mientras trabajamos por un futuro más adaptado. 

Los aspectos negativos

Aunque el uso de la IA en la educación tiene aspectos positivos importantes, también tiene otros preocupantes o problemáticos. Esto se ilustra de forma angustiosa en un estudio de 2018 en el que los programadores fueron capaces de crear una IA que, tras realizar un test psicológico a un individuo, este puntuó como un psicópata. El objetivo de los investigadores era demostrar que, dependiendo del sesgo algorítmico y de la alimentación que se le dé al programa, existe la posibilidad de que se produzcan consecuencias no deseadas. La IA sólo puede ser tan buena como los datos que ha recibido, y los datos educativos son notoriamente carentes de validez y fiabilidad. Además, son los humanos los que determinan qué datos recibe la IA, y no todos los humanos comparten los mismos valores educativos. Por ejemplo, la mayor parte de la inversión actual en IA para la educación procede de empresas de capital riesgoso y de empresarios que promocionan sus productos como una forma de ahorrar tiempo y dinero y aumentar la eficiencia. Aunque se trata de objetivos importantes, no reflejan los cambios ideales que hay que hacer en la educación. Sin consultar a los profesores, los padres y las comunidades sobre la mejor manera de maximizar el bienestar de los estudiantes, las IA podrían acabar dando prioridad a la rentabilidad. 

Otro aspecto a tener en cuenta es cómo la IA podría cambiar la forma en que la sociedad ve la educación. Por ejemplo, Alex Guilherme argumenta que el uso de la tecnología de IA en la educación, al igual que toda la tecnología, se centra demasiado en que el propósito de la educación es adquirir una habilidad o un oficio, y no se centra lo suficiente en que el propósito de la educación es la formación del carácter. Si bien los programas de IA son una forma de que los estudiantes obtengan mayores ganancias en el aprendizaje, es probable que los resultados también resulten en una disminución del desarrollo personal. Aunque una IA es capaz de ofrecer al estudiante una mayor interacción con la materia, es incapaz de entablar un verdadero diálogo con él. Aunque hay programas de IA que dicen ayudar a los estudiantes a desarrollar sus habilidades socio-emocionales, como SMILE (Social Mind for Intelligently Learning Emotions), todavía no tenemos estudios a largo plazo para determinar si la IA es capaz de ayudar realmente a los estudiantes a desarrollarse como seres humanos. 

La cuestión anterior me lleva a mi última preocupación sobre la IA: todavía no se ha llegado a un punto tecnológico en el que las máquinas puedan replicar las conexiones emocionales personales y las interacciones significativas de un profesor humano.
La cuestión anterior me lleva a mi última preocupación sobre la IA: todavía no se ha llegado a un punto tecnológico en el que las máquinas puedan replicar las conexiones emocionales personales y las interacciones significativas de un profesor humano.

Lo anterior conlleva a una última preocupación sobre la IA: todavía no se ha llegado a un punto tecnológico en el que las máquinas puedan reproducir las conexiones emocionales personales y las interacciones significativas de un profesor humano. Algunos teorizan que esto puede ser posible, si se permite a la IA observar a los profesores humanos y ser capaz de sintetizar las teorías del aprendizaje, pero esto está muy lejos. La preocupación, sin embargo, es que, dado que los profesores de IA no necesitan seguro médico, días de baja por enfermedad o incluso salarios, los profesores podrían ser sustituidos por versiones mecánicas de sí mismos antes de que la tecnología esté lista. Michael Rowe señala, quizá con cierto cinismo, que “los sistemas educativos basados en la IA no necesitarán replicar la mejor versión posible de un profesor humano. Por razones económicas, sólo tendrán que ser un poco más baratos que el profesor medio”. Como ya se ha dicho, si dejamos que el coste y no el bienestar guíe nuestras decisiones, las consecuencias podrían ser negativas. 

¿Cuál es mi posición?

A fin de cuentas, personalmente no tengo demasiado miedo a la IA en la educación. Cuando leo sobre Nao, un robot que enseña vocabulario en francés a estudiantes de primaria en Irlanda, me siento más entusiasmado que amenazado. Cuando pienso en el aumento del tiempo que podría dedicar a los alumnos, o en las lecciones o adaptaciones personalizadas que podrían recibir, estoy dispuesto a invitar a cualquier programa a mi aula. Sin embargo, intento recordarme a mí mismo que, como cualquier tecnología, la IA está hecha fundamentalmente para y por humanos, y está sujeta a nuestros prejuicios y defectos, tanto como a nuestro optimismo y entusiasmo.

Este artículo está disponible y se puede acceder a él en inglés aquí.

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Aviva Levin
Aviva Levin is a French and Social Studies teacher, as well as the host of the podcast Lesson: Impossible – An Exploration of Educational Innovation. She also shares language learning resources and techniques on her blog.

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