Puntos clave:
2023 fue un año decisivo para la inteligencia artificial, con 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 ido transformando la forma en que aprendemos, trabajamos y jugamos, y ese cambio ahora se está produciendo a una velocidad vertiginosa.
Durante los últimos 30 años, he sido testigo de la evolución del panorama de la IA en la educación. Muchos de los primeros esfuerzos de IA se centraron en el uso de 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 del ajedrez jugó el juego para comprender la resolución de problemas. Ellos descubierto CRISPR que gran parte de su habilidad implicaba desarrollar habilidades de percepción que les permitieran 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 vías: replicar la inteligencia humana y realizar de manera experta tareas que se pensaba que eran exclusivas de los humanos. Los programas de ajedrez de IA, como gran parte de la IA, se centraban más en jugar bien el juego y menos en jugarlo como lo hacen los humanos.
En educación, la IA mantiene su enfoque en el modelado cognitivo. A diferencia del ajedrez, donde lo importante es jugar bien, los sistemas educativos necesitan realizar un seguimiento del razonamiento de los estudiantes para ayudarlos a adquirir experiencia. No se trata de rapidez o eficiencia para llegar a la respuesta correcta; se trata de fomentar la comprensión y la comprensión conceptual del estudiante.
La experiencia de crear una IA que modele el pensamiento humano es, quizás, más relevante en educación que en otros campos. Entonces, ¿cómo podemos asegurarnos de que la IA respalde el objetivo fundamental de fomentar la comprensión del estudiante, en lugar de centrarse simplemente en la velocidad, la eficiencia o la 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 establecer conexiones con los estudiantes. Debido a que cada estudiante tiene diferentes orígenes, experiencias e intereses, los buenos maestros ajustan su instrucción para satisfacer las necesidades de cada estudiante. Una buena IA educativa debe hacer lo mismo.
Aquí es donde la empatía y los datos se cruzan. Un programa de IA eficaz debe captar la perspectiva del estudiante, identificando dónde tropieza y por qué.
Tomemos como ejemplo las matemáticas. Muchos estudiantes forman denominadores comunes para multiplicar fracciones, aunque no es necesario que lo hagan. Un buen profesor reconocerá que este error indica una falta de comprensión conceptual sobre lo que significa multiplicar fracciones y en qué se diferencia de sumarlas. La IA también debería hacer esto. Un programa avanzado de IA tendrá un modelo cognitivo que le ayudará a comprender por qué los estudiantes pueden confundir las dos operaciones para poder intervenir con sugerencias, reconocer errores comunes y guiar a los estudiantes hacia una comprensión más profunda.
De esta manera, la IA también puede ayudar a los profesores actuando como entrenador personalizado para los estudiantes. La IA puede adaptarse a cada acción que realizan los estudiantes para encontrarlos donde están y ayudarlos a progresar en un nivel muy detallado, habilidad por habilidad.
¿Proporciona a los profesores datos críticos para ayudarles a guiar a los estudiantes en tiempo real?
Hay algunas cosas en las que la tecnología sobresale, como recopilar datos, y otras cosas en las que sobresalen los profesores, como enseñar y motivar a los estudiantes. La IA construida con una herramienta de facilitación en vivo puede proporcionar a los profesores datos del 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 docentes tienen conocimientos prácticos sobre cómo sus estudiantes están trabajando y desempeñándose en habilidades o estándares específicos, así como predicciones de cuánto se espera que progresen al final del año, pueden gestionar, guiar, entrenar e intervenir de manera más efectiva. .
¿Permite a los estudiantes seguir su propio progreso?
Además de proporcionar datos a los profesores, la IA debería permitir a los estudiantes ver su propio progreso. A medida que los estudiantes ven que su competencia mejora en cada habilidad, su confianza crece y se sienten motivados por sus resultados. Comienzan a desarrollar un sentido de propiedad de su aprendizaje y un sentido de responsabilidad por su éxito.
¿Es la IA imparcial?
A pesar de sus beneficios, la IA también puede aportar desafíos éticos a la educación. Por ejemplo, se ha demostrado que algunas herramientas de IA presentan sesgos. Incluso si ese sesgo no es intencional, puede amplificar estereotipos sobre raza y género.
Hay muchas maneras de protegerse contra el sesgo en los conjuntos de datos. Para empezar, las organizaciones que desarrollan e imparten modelos de IA para la educación (o cualquier campo) deberían tener equipos diversos. También deberían probar rigurosamente sus programas para identificar posibles sesgos y luego monitorearlos continuamente.
¿Es la tecnología segura y eficaz?
Como ocurre 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 participación en el programa debería dar como resultado mejores resultados y un mejor apoyo para los estudiantes, incluidos aquellos que históricamente han estado desatendidos. Al igual que otros programas educativos y de tecnología educativa, 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 se debe demostrar mediante investigaciones que mejora de manera mensurable el aprendizaje, el crecimiento y los logros de los estudiantes.
Mirando hacia el futuro
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 empoderar y elevar las mentes de nuestros estudiantes.
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- Fuente: https://www.eschoolnews.com/digital-learning/2024/02/12/ai-can-it-think-like-your-students-do/
