No necesitamos la potencia informática de un gran modelo de lenguaje para darnos cuenta de que no estamos haciendo lo suficiente para enseñar a las niñas sobre la IA.  

Las mujeres representan sólo el 22% de la fuerza laboral mundial de IA, según Naciones Unidas. Pero la buena noticia es que conocemos la fórmula para el éxito en la enseñanza de la IA, dicen Tara Chklovski, fundadora y directora ejecutiva de Technovation, y Shanika Hope, directora de educación tecnológica de Google. 

Technovation, una organización sin fines de lucro de educación tecnológica, se asoció recientemente con Google, UNICEF y otras organizaciones para lanza la AI Forward Alliance, que busca impactar a 25 millones de mujeres jóvenes en todo el mundo brindándoles capacitación en IA procesable y basada en evidencia. El programa utiliza el Plan de estudios de Technovation, que está disponible de forma gratuita para los educadores de todo el mundo.. 

“El 76% de las niñas que pasan por nuestro programa ingresan a carreras STEM y luego a carreras STEM”, dice Chklovski. 

La formación se basa en cuatro principios que se basan en la teoría de la motivación. Chklovski y Hope analizan cómo se pueden utilizar estos principios para fomentar el éxito de la IA en niñas de cualquier parte del mundo.

1. Enseñar IA a las niñas: proporcionar modelos de IA con los que se puedan identificar 

Un paso clave para que las niñas se interesen en el campo de la IA es proporcionar ejemplos de mujeres exitosas en el campo. 

“Necesitas estar expuesto a modelos a seguir, personas que se parezcan a ti, que hablen de los desafíos que superaron para llegar a donde están. Esto es fundamental”, afirma Chklovski. 

“Hay mujeres emprendedoras fundadoras increíbles que están construyendo organizaciones increíbles y una tecnología de inteligencia artificial increíble”, dice Hope. “Así que ayudar a las niñas a verlos les ayuda a identificar que ellas también pueden hacer esto: pueden construir, usar y diseñar una tecnología increíble que escala y resuelve los problemas que les interesan en su comunidad”.

Hope agrega: “Esto requiere que seamos intencionales en cuanto al tipo de aprendizaje que ofrecemos a las niñas en términos de que el plan de estudios sea culturalmente receptivo y las refleje. Darles a las niñas la oportunidad de ver a las niñas en el plan de estudios en el aprendizaje, para que se vean a sí mismas tecnológicas y que su voz esté incluida y que estén en la mesa”.

2. Incorporar el aprendizaje basado en proyectos 

Hacer que los estudiantes trabajen para alcanzar objetivos del mundo real es otra clave para una educación exitosa en IA para las niñas. 

“En realidad, todo comienza con la idea de aprender haciendo”, dice Hope. "Sólo tenemos que darles a las niñas la oportunidad y el acceso para comenzar a usar las herramientas, construirlas, diseñarlas". 

Además, las tareas deben ser algo que apasione a cada estudiante. “No basta con decir: 'Oh, así es como funciona un modelo de IA, y luego, al final, hacer un proyecto'. Eso nunca funciona”, dice Chklovski. “El modelo Technovation es encontrar un problema que te interese en tu comunidad. Y luego, 'Oh, por cierto, estas son las formas en que puedes construir un modelo de IA o entrenar un conjunto de datos para resolver ese problema'”.

3. Contar con personas que crean en el éxito de cada estudiante 

“Necesitas personas a tu alrededor que tengan grandes expectativas puestas en ti. Y aquí es donde es realmente crítico que los padres comprendan cómo deben apoyar a sus hijas”, dice Chklovski.  

Sin embargo, el apoyo de los padres, e incluso de los educadores, no es suficiente. “Es muy importante tener mentores, que no sean ni maestros ni padres”, dice Chklovski. "Estos suelen ser obstáculos para los programas a gran escala porque nos encanta la idea de poner contenido en línea y que los estudiantes atraviesen todo tipo de obstáculos para aprender". 

Como era de esperar, estos recursos en línea no funcionan bien por sí solos. No importa qué tan bien esté diseñado uno, a menudo no se utilizará a menos que se le dé un toque personal. "Aprendemos mejor cuando hay humanos que nos apoyan y animan", dice Chklovski. "Así que una parte clave de nuestro modelo es involucrar a la industria, a los voluntarios y educadores, y a nuestra alumna como mentores de estas niñas". 

O, como dice Hope, los programas exitosos de educación sobre IA para mujeres jóvenes requieren una comunidad de apoyo. “Para que las niñas puedan practicar y tener un espacio seguro para aprender a fallar rápido y seguir adelante”, dice.

4. Celebre el éxito

El paso final es realizar una celebración a gran escala que honre el éxito del estudiante al completar el programa o un proyecto de IA. Estos deberían involucrar a muchas personas animando al estudiante en una ceremonia emotiva de algún tipo. “Estos no son fáciles de coordinar ni a gran escala, pero son fundamentales para consolidar en el cerebro: 'Oh, Dios mío, hice algo muy difícil y todos me aplaudieron'. Eso nunca lo olvidas'”, dice Chklovski. 

Parte de celebrar estos logros es reconocer el impacto real de los proyectos que los estudiantes han completado en el mundo real. Por ejemplo, un estudiante en Bolivia creó un algoritmo para rastrear el tráfico ilegal de vida silvestre. Otro estudiante de la India entrenó un modelo de inteligencia artificial para reconocer los cantos de los pájaros como forma de monitorear los niveles de contaminación local. 

“Una de las cosas que me encanta que hace Technovation es que en realidad no se trata de enseñar a las niñas a codificar o enseñarles ciencias de la computación”, dice Hope. "Es esta experiencia holística en la que les brindamos a las niñas las herramientas y capacidades, aprendiendo haciendo, en un entorno de apoyo sólido para que puedan construir para el futuro y ser parte del futuro". 

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• Fuente: https://www.techlearning.com/news/4-proven-strategies-for-teaching-ai-to-girls-and-anyone