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Durante la pandemia actual, miles de escuelas, docentes y estudiantes de todo el mundo han tenido que pasar prácticamente de la noche al día a la enseñanza y aprendizaje a distancia. Mientras que algunos se han beneficiado de la continuidad pedagógica gracias a las tecnologías educativas y al aprendizaje en línea, muchos son los que se preguntan todavía sobre la eficacia y el nivel de compromiso de este tipo de aprendizaje.

Desde hace algún tiempo, la Inteligencia Artificial (IA) constituye un punto focal de la agenda de educación. Las aplicaciones de IA han prometido estimular la innovación en el ámbito educativo y de hacerla más personalizada y, por esta razón, más eficaz. No obstante, parece que la IA no ha sido aplicada aún a gran escala durante la crisis actual.

En la siguiente entrevista, el Dr. Inge Molenaar, presidente de la edición de 2019 del Premio para la Utilización de las TIC, nos da más información acerca de la diferencia entre las tecnologías inteligentes y no inteligentes, las aplicaciones de la IA en la educación, y los riesgos y oportunidades que pueden acarrear estas aplicaciones. El Dr. Molenaar es profesor adjunto de la Universidad de Radboud de Nijmegen (Países Bajos), especializada en inteligencia artificial y educación.

¿Podría decirnos algo más acerca de la diferencia entre las tecnologías digitales inteligentes adaptativas y las no inteligentes?

Aunque hayamos acudido al aprendizaje en línea y a la utilización de materiales digitales, muchos docentes y estudiantes no estaban preparados para este tránsito súbito hacia un aprendizaje total en línea. El aprendizaje a distancia no siempre permite que los docentes realicen ajustes y puedan apoyar a los alumnos como lo harían en un aula. A estos últimos les puede parecer que los instrumentos de aprendizaje digital son demasiado simples o demasiado complejos, algo que puede llevarlos a desentenderse y que puede acarrear una disminución de su rendimiento escolar. Las tecnologías de aprendizaje inteligentes y adaptativas pueden ayudar a hacer frente a estos problemas.

Este tipo de tecnología recurre a los algoritmos para adaptar los materiales de aprendizaje digital a las necesidades de los alumnos, gracias a un seguimiento de sus capacidades, una estimación de sus competencias, un seguimiento de sus avances y una predicción de su evolución. Asimismo, permite que los alumnos aprendan a su ritmo y reduzcan la necesidad de una supervisión constante por parte de los docentes, así como un rendimiento de cuentas o una adaptación de los materiales. 

Contrariamente a las tecnologías de aprendizaje adaptivo, existe un amplio abanico de tecnologías de aprendizaje digital no inteligentes. Aunque estas no estén en condiciones de proporcionar ajustes inteligentes, sí proporcionan a menudo a los alumnos comentarios directos, y a los docentes, paneles de control para dar seguimiento a los avances de los alumnos. A pesar de esto, no están diseñadas para que sirvan de complemento a la instrucción de los docentes, de modo que los alumnos pueden tener dificultades para trabajar de manera autónoma con estas tecnologías. 

¿Podría darnos algunos ejemplos de aplicaciones de IA en la educación durante la pandemia?

En los Países Bajos, hemos recurrido mucho a las tecnologías de aprendizaje adaptativo en la educación primaria y secundaria. Estas tecnologías adaptan los materiales a las necesidades de los alumnos y proporcionan a los docentes un panorama completo sobre los avances de sus alumnos mediante los paneles de control. Durante la pandemia, se añadió una determinada cantidad de funciones nuevas a estas tecnologías de aprendizaje adaptativo para la enseñanza desde la casa. Por ejemplo, los módulos de comunicación integrados permiten que los docentes hablen directamente con sus alumnos. Otra opción incluye la posibilidad de impartir cursos virtuales “en directo”. Durante estos cursos, los docentes dan instrucciones mediante los módulos de comunicación, por ejemplo, mediante la tecnología de aprendizaje adaptativo Gynzy, integrada a Microsoft Teams. De este modo, los alumnos se conectan a través de sus ordenadores portátiles y siguen las clases a distancia, y los docentes pueden brindar una instrucción suplementaria y dar su opinión directamente a cada alumno de forma individual. Esto garantiza una presencia social y un sentimiento de pertenencia, incluso cuando los alumnos no se ven físicamente.

¿Puede la crisis actual del aprendizaje llevar a que se intensifique la utilización de las plataformas inteligentes y de la IA en la educación en general?

Hoy en día, muchos países intensifican la utilización de tecnologías digitales, pero no estoy seguro de que todos los gobiernos y personales docentes tengan conciencia de la diferencia que existe entre las tecnologías digitales no inteligentes y las tecnologías adaptativas. Habría que proporcionarles ayuda y explicaciones suplementarias acerca de la utilidad de la IA en esta situación particular. Ya existen escuelas de materiales digitales de calidad, pero una utilización adecuada de la IA nos permitiría mejorar aún más la enseñanza a domicilio.

Al mismo tiempo, existen diferentes tipos de aplicaciones de IA. Sabemos que las tecnologías de aprendizaje adaptativo para evaluar e instruir han tenido mucho éxito, pero también hemos constatado actualmente una nueva evolución, incluso entre los candidatos al Premio, es decir, la irrupción de tecnologías de detección. Aunque estas tecnologías no se han utilizado aún a gran escala, poseen gran potencial. Tomemos como ejemplo los galardonados del Premio de la edición de este año. El diagnóstico de la dislexia puede llevarse a cabo a partir de un tipo de error que comete un alumno en una serie específica de problemas (Dytective), algo que permite seleccionar juegos para ayudar a los alumnos disléxicos a avanzar en las competencias de lectura. Además, los alumnos escriben textos y sus competencias funcionales de escritura pueden medirse (Letrus) apoyándolas mediante posibilidades prácticas ajustadas.

Mientras que la IA tiene el potencial necesario para mejorar la enseñanza desde casa durante la crisis de la COVID-19, esta crisis puede mejorar también la IA. Gracias a las tecnologías de aprendizaje adaptativo en línea, los docentes dan seguimiento al progreso de sus alumnos mediante los paneles de control, hacen ajustes y proporcionan comentarios que la tecnología no puede hacer. Como esto ocurre gracias a la tecnología, los docentes ayudan a sus alumnos, a la vez que proporcionan elementos valiosos para mejorar la IA.

¿Cree que la IA puede aumentar las desigualdades?

Las aplicaciones de IA en la educación pueden representar a la vez un riesgo y una oportunidad en materia de desigualdades. Por una parte, estas tecnologías podrían estar disponibles solamente para los niños de los países más ricos, y por otra, las tecnologías de aprendizaje adaptativas inteligentes son más útiles cuando los niños aprenden desde la casa, ya que se adaptan a las necesidades de los estudiantes. Esto mejoraría el rendimiento escolar, incluso para los niños provenientes de entornos menos favorables. Además, representan una excelente oportunidad para proporcionar una enseñanza personalizada a los alumnos que tienen necesidades educativas especiales. Es importante que se tenga en cuenta la ventaja comparativa de las tecnologías de aprendizaje adaptativo y garantizar que estén ampliamente disponibles para que sean sostenibles y respalden la enseñanza desde casa en el futuro durante un contexto de crisis.

Articulo tomado de: https://es.unesco.org/news/que-ayuda-pueden-proporcionar-tecnologias-inteligentes-durante-pandemia