Educación e inteligencia digital
Este día regresamos a un nevo ciclo escolar para la educación básica en nuestro país, misma que sin duda, debido a las brechas existentes entre los diversos sectores de la población, provocó que se incrementaran una serie de desigualdades en el aprendizaje y en el aprovechamiento por periodo lectivo, que eventualmente requerirá acciones extraordinarias por parte del sector educativo o de la industria para que aquellos estudiantes que el día de mañana formarán parte del capital humano, puedan compensar las deficiencias técnicas de aprendizaje a través de otro tipo de alternativas de tipo formativo.
No obstante dicho escenario, se vuelve importante que, en conjunto con las necesidades de digitalización que se crearon en el marco de la pandemia por COVID-19, se determinen los requerimientos que deben ser cubiertos en el ámbito educativo en congruencia con las tendencias tecnológicas del entorno digital, y, es por ello que, aunque ya cuenta con una año de que dicho documento fue circulado de manera oficial, retomo el contenido de las perspectivas de educación digital de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico correspondiente al año 2021.
En dicho reporte, se destaca que la digitalización está transformando la educación, al igual que en otros sectores de la sociedad. Los datos se utilizan cada vez más para gestionar los sistemas e instituciones educativos, para orientar mejor las intervenciones políticas e impulsar la innovación. Los dispositivos tecnológicos y las soluciones impulsadas por inteligencia artificial se utilizan cada vez más para ayudar a los docentes en el aula o a los alumnos en sus estudios en el hogar. Las empresas de tecnología educativa están desarrollando una serie de nuevas soluciones. La educación podría volverse rápidamente diferente en la forma en que se imparte y experimenta. Esto plantea nuevas oportunidades y desafíos, ya que los responsables de las políticas educativas y las partes interesadas tienen que aprovechar la tecnología para mejorar y quizás transformar la educación. Esta serie pretende ser una referencia para los responsables de la formulación de políticas educativas y los investigadores interesados en las últimas tendencias y políticas a nivel internacional relacionadas con el mayor uso de la tecnología digital y los datos en la educación.
Particularmente, surge esta reflexión: ¿Cómo podrían la tecnología digital y, en particular, las tecnologías inteligentes basadas en inteligencia artificial (IA), análisis de aprendizaje, robótica y otras, transformar la educación? Este documento explora tal pregunta. Se centra en cómo las tecnologías inteligentes cambian actualmente la educación en el aula y la gestión de las organizaciones y sistemas educativos. El libro profundiza en los usos beneficiosos de las tecnologías inteligentes, como la personalización del aprendizaje, el apoyo a los estudiantes con necesidades especiales de aprendizaje y la acreditación de diplomas de blockchain. También considera desafíos y áreas para futuras investigaciones. Los hallazgos ofrecen vías para que los maestros, los formuladores de políticas y las instituciones educativas digitalicen la educación mientras optimizan la equidad y la inclusión.
En resumen, señala que la tecnología de aprendizaje adaptativo, como los sistemas de tutoría inteligente, permite la personalización del aprendizaje de los estudiantes utilizando enfoques similares: detectan el conocimiento (o las lagunas de conocimiento) de los estudiantes; diagnostican los siguientes pasos apropiados para el aprendizaje de los estudiantes; actúan proporcionando nuevos ejercicios, nuevas unidades curriculares, alguna forma de instrucción o simplemente notificando al maestro. Este enfoque ahora se está ampliando más allá de la mera adquisición de conocimientos y tiene en cuenta dimensiones conductuales como la autorregulación del aprendizaje o el estilo.
Dado que mantener a los estudiantes comprometidos y motivados es clave para la eficacia del aprendizaje, un nuevo dominio de desarrollo tecnológico se centra en medir el compromiso y las intervenciones para mantener a los estudiantes comprometidos, tanto en entornos de aprendizaje digitales como físicos. Medir el compromiso es difícil, pero se han desarrollado una gran cantidad de nuevos enfoques automatizados, desde rastreadores oculares hasta el monitoreo y análisis de otras características faciales. Mejorar el compromiso generalmente toma dos rutas: los enfoques proactivos intentan estimular el compromiso con incentivos, ludificación, etc.; los enfoques reactivos lo hacen de una manera más sofisticada al monitorear continuamente el compromiso, detectar cuándo el compromiso está disminuyendo y adaptar la instrucción para abordar los períodos de desconexión.
Si bien las tecnologías inteligentes que se enfocan en personalizar el aprendizaje para los individuos son probablemente las más generalizadas, otro enfoque es considerar el salón de clases o más bien lo que sucede en el salón de clases como el tema del análisis de aprendizaje. El objetivo es apoyar a los docentes en la orquestación del aprendizaje en su salón de clases y proponer escenarios de aprendizaje ricos y efectivos para sus estudiantes. Algunas técnicas de análisis del aula brindan a los maestros retroalimentación en tiempo real para ayudarlos a administrar las transiciones de una tarea a la siguiente a medida que sus alumnos trabajan individualmente, en pequeños grupos o colectivamente, por ejemplo. También brindan retroalimentación a los maestros sobre su comportamiento en el aula para que puedan reflexionar y aprender de su práctica.
Los robots sociales también se están desarrollando cada vez más para usos de aprendizaje. Por lo general, impulsados por los sistemas de personalización mencionados anteriormente, apoyan a los docentes de diferentes maneras: como instructores o tutores para individuos o grupos pequeños, pero también como aprendices entre pares que les permiten a los estudiantes «enseñarles». Los robots de telepresencia también permiten a los profesores o estudiantes enseñar o estudiar de forma remota y ofrecen nuevas posibilidades para los estudiantes que están enfermos y no pueden asistir físicamente a clase. También pueden movilizar una fuerza laboral docente ubicada en lugares remotos, por ejemplo, maestros de otro país para enseñar idiomas extranjeros.
La tecnología también permite que los estudiantes con necesidades especiales participen en la educación y hagan realidad la educación inclusiva. Con aplicaciones conocidas como conversión de voz a texto, conversión de texto a voz y subtítulos automáticos, etc., la IA permite que los estudiantes ciegos, con problemas de visión, sordos y con problemas de audición participen en entornos y prácticas educativas tradicionales. . Algunas tecnologías inteligentes facilitan el diagnóstico y la corrección de algunas necesidades especiales (por ejemplo, la disgrafía) y apoyan el aprendizaje socioemocional de los estudiantes con autismo para que puedan participar más fácilmente en la educación general.
Esas tecnologías inteligentes generalmente asumen y requieren un ser humano en el circuito: un maestro. El nivel de automatización de acciones y decisiones debe concebirse como un continuo entre acciones que están completamente automatizadas en un extremo y, en el otro extremo, acciones sobre las cuales los humanos tienen control total. A día de hoy, los sistemas de IA siguen siendo híbridos y solicitan la intervención humana en un punto determinado del proceso.
Existen buenas razones para creer que las tecnologías inteligentes pueden contribuir a la eficacia, equidad y rentabilidad de los sistemas educativos. Al mismo tiempo, hay algunos aspectos importantes de las tecnologías inteligentes a tener en cuenta para obtener esos beneficios:
- Las tecnologías inteligentes son sistemas híbridos humano-IA. Involucrar a los usuarios finales en su diseño, dar control a los humanos para las decisiones importantes y negociar su uso con la sociedad de manera transparente es clave para que sean útiles y socialmente aceptables.
- Las tecnologías inteligentes apoyan a los humanos de muchas maneras diferentes sin ser perfectas. La transparencia sobre cuán precisos son al medir, diagnosticar o actuar es un requisito importante. Sin embargo, sus límites deben compararse con los límites de los seres humanos que realizan tareas similares.
- Se debe financiar más evidencia sobre los usos pedagógicos efectivos de las tecnologías inteligentes dentro y fuera del aula, así como sus usos para fines de gestión del sistema, sin centrarse exclusivamente en la tecnología. También se podrían desarrollar criterios para que esta evidencia se produzca rápidamente.
- La adopción de tecnologías inteligentes se basa en una protección de datos sólida y una regulación de la privacidad basada en la evaluación de riesgos, pero también en consideraciones éticas donde no existe regulación. Por ejemplo, existe una creciente preocupación por la imparcialidad de los algoritmos, que podrían verificarse a través de «algoritmos abiertos» verificados por terceros.
- Las tecnologías inteligentes tienen un costo, y el análisis de costo-beneficio debe guiar su adopción, reconociendo que sus beneficios van más allá de los pecuniarios. En muchos casos, la identificación de patrones de datos permite un mejor diseño de políticas e intervenciones que tienen más probabilidades de mejorar la equidad o la eficacia. Los formuladores de políticas también deberían alentar el desarrollo de tecnologías que sean asequibles y sostenibles gracias a los estándares abiertos y la interoperabilidad.
Hasta la próxima.