Publicado el 08 May 2024 / Sin comentarios

EL ESTADO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN: Presente y Futuro

Autor: Marta Hurtado, Fundación Europea Sociedad y Educación.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando diversos sectores, y la educación no es una excepción. A medida que avanza la tecnología, la integración de la IA en los entornos educativos sigue evolucionando, prometiendo remodelar la forma en que aprendemos y enseñamos. Desde experiencias de aprendizaje personalizadas hasta la automatización de tareas administrativas, la IA está dejando su huella en las aulas de todo el mundo.

En un reciente desayuno de trabajo del Grupo Sectorial de Fundaciones Educativas, al que tuve el honor de asistir, y que fue convocado por la Asociación Española de Fundaciones, educadores y expertos se reunieron para debatir y reflexionar sobre el acuciante tema de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación. El objetivo de la reunión era profundizar en el estado actual de la integración de la IA en los entornos educativos y explorar su posible impacto en el futuro del aprendizaje.

Decidí entonces animarme a escribir un artículo y para ello, decidí preguntar a la IA que pensaba ella de este tema, con el fin de utilizar la información que me iba a proporcionar, para ayudarme a hacer un planteamiento crítico sobre el estado actual y las perspectivas de futuro de la AI en el sistema educativo.

ESTADO ACTUAL

• Aprendizaje personalizado:

Uno de los efectos más significativos de la IA en la educación es el aprendizaje personalizado. Los algoritmos de IA analizan los patrones de aprendizaje, las preferencias y los puntos fuertes de los estudiantes para ofrecer contenidos educativos a medida. Las plataformas de aprendizaje adaptivo, impulsadas por la IA, ajustan el ritmo y el nivel de dificultad de las lecciones en función de las necesidades individuales de los estudiantes. Esta personalización aumenta el compromiso y la comprensión del alumno, mejorando en última instancia los resultados del aprendizaje. 

• Asistentes virtuales:

Los asistentes virtuales como los chatbots se están convirtiendo en algo habitual en las instituciones educativas. Proporcionan a los estudiantes ayuda instantánea, respondiendo a preguntas, ofreciendo orientación sobre las tareas del curso e incluso proporcionando apoyo emocional cuando es necesario. Estos asistentes basados en IA aligeran la carga de trabajo de los educadores, permitiéndoles centrarse más en la enseñanza y la tutoría.

• Calificación automatizada:

Los sistemas de calificación basados en IA automatizan el proceso de calificación de tareas y evaluaciones. Mediante el análisis de patrones en las respuestas de los estudiantes, estos sistemas proporcionan retroalimentación instantánea, ahorrando a los educadores tiempo y esfuerzo valioso. Además, la calificación mediante IA garantiza la coherencia e imparcialidad en la evaluación, reduciendo la subjetividad asociada a menudo con la calificación manual.

• Análisis predictivo:

Los algoritmos de IA analizan grandes cantidades de datos para predecir el rendimiento futuro de los estudiantes e identificar posibles áreas de preocupación. Mediante el análisis de factores como la asistencia, el compromiso y el rendimiento académico en el pasado, los educadores pueden intervenir a tiempo para proporcionar apoyo adicional a los estudiantes en riesgo, mejorando en última instancia las tasas de retención y el éxito académico.

• Creación de contenidos:

Las tecnologías de IA se utilizan cada vez más para crear contenidos educativos. Desde la generación de preguntas para cuestionarios hasta la producción de módulos de aprendizaje interactivos, la IA agiliza los procesos de creación de contenidos, lo que permite a los educadores centrarse en impartir una enseñanza de alta calidad. Además, las herramientas de creación de contenidos basadas en IA garantizan la pertinencia de los contenidos y su adecuación a las normas curriculares.

PERSPECTIVAS DE FUTURO

• Mayor personalización:

A medida que los algoritmos de IA se vuelven más sofisticados, las experiencias de aprendizaje personalizadas podrán ser aún más refinadas. La IA no sólo podrá adaptar los contenidos en función de los estilos de aprendizaje individuales, sino que también podrá tener en cuenta factores como las necesidades socioemocionales y los datos de rendimiento en tiempo real. Esta hiper-personalización podría maximizar el compromiso de los estudiantes y podría promover un aprendizaje más profundo.

• Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA):

La integración de la IA con las tecnologías de RV y RA encierra un inmenso potencial para las experiencias de aprendizaje inmersivas. Los algoritmos de IA pueden personalizar los entornos de RV y RA, simulado escenarios del mundo real adaptados a los objetivos educativos de los alumnos. Ya sea explorando civilizaciones antiguas o realizando experimentos científicos virtuales, estas tecnologías, sin ninguna duda, podrían revolucionar el aprendizaje experiencial de los alumnos.

• Tutoría basada en IA:

Los sistemas de tutoría impulsados por IA podrían ofrecer tutorías personalizadas a demanda a los estudiantes en cualquier momento y lugar. Estos sistemas se podrán adaptar a los ritmos, preferencias y necesidades individuales de aprendizaje, proporcionando apoyo muy específico en asignaturas difíciles.

• Consideraciones éticas y mitigación de sesgos:

Como ya hemos ido experimentando hasta hora, a medida que la IA se imponga más y más en la educación, será fundamental abordar las consideraciones éticas y mitigar los prejuicios. Los educadores y desarrolladores deberían garantizar que los sistemas de IA sean transparentes, responsables y libres de prejuicios. Además, deberían establecerse directrices y normativas éticas para regular el uso de la IA en entornos educativos, dando prioridad a la privacidad y el bienestar a los estudiantes.

• Aprendizaje permanente y desarrollo de competencias:

La IA podría desempeñar un papel crucial a la hora de facilitar el aprendizaje permanente y el desarrollo de habilidades en la mano de obra del futuro. Las plataformas impulsadas por la IA podrían ofrecer itinerarios de aprendizaje personalizados adaptados a los objetivos profesionales y los requisitos de cualificación de cada persona. La evaluación continua y los bucles de retroalimentación impulsados por la IA podrían llegar a permitir a los alumnos mejorar y reciclarse en respuesta a la evolución de las demandas de la industria.

Conclusión

El estado actual de la IA en la educación muestra su potencial transformador, desde experiencias de aprendizaje personalizadas hasta mejoras de la eficiencia administrativa. De cara al futuro, el estado de la IA en la educación es aún más prometedor a la vez que preocupante. Con los avances en la personalización, las tecnologías inmersivas, los sistemas de tutoría y el apoyo al aprendizaje permanente que ofrece la IA, no hay duda que la IA tiene futuro como sistema de mejora en el sistema educativo. Sin embargo, para hacer realidad este potencial es necesario tener muy en cuenta las implicaciones éticas y realizar un esfuerzo concertado para mitigar los prejuicios. A medida que la IA siga evolucionando, no hay duda que revolucionará la forma en que aprendemos y enseñamos, y también ayudando a allanar el camino para un sistema educativo más accesible, inclusivo y eficaz.