LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LLEGÓ A LAS AULAS

Airan Kang, Light Reading 4 (Lectura ligera 4), 2010. Cortesía de la artista y Gallery Simon. ©Airan Kang

por Elisa Navarro Chinchilla

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL HA LOGRADO PERMEAR DISTINTAS ÁREAS DE NUESTRA VIDA, INCLUSO LOS ESPACIOS EDUCATIVOS. ES IMPORTANTE ANALIZAR LA FORMA EN QUE ESTA TECNOLOGÍA HA LLEGADO A LOS SALONES DE CLASES PARA SABER TRAZAR LÍMITES Y APROVECHARLA AL MÁXIMO.

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Airan Kang, Installation view of Lighting Books (Vista de la instalación Libros de iluminación). Cortesía de la artista y Gallery Simon. ©Airan Kang

¿Cómo podemos educar a tantos niños y jóvenes de forma personalizada, respetando las diferencias y los ritmos de aprendizaje?

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Airan Kang, Hyper Book (Shakespeare Sonnet 18) [Hiper libro (Shakespeare, soneto 18)]. Cortesía de la artista y Gallery Simon. ©Airan Kang

 La IA es un campo de las ciencias computacionales que busca imitar cómo aprendemos y pensamos.

Hyper Open Book (Emily Bronte), 2011, LED lights, resin encasement, custom electronics

Airan Kang, Hyper Open Book (Emily Bronte) [Hiper libro abierto (Emily Bronte)], 2011. Cortesía de la artista y Gallery Simon. ©Airan Kang

La tecnología nos ayuda a simplificar ciertas tareas: nos subimos a un avión que se maneja casi solo y usamos navegador para llegar a nuestras casas. Sin embargo, pensar que la Inteligencia Artificial (IA) eduque a nuestros hijos nos parece aún lejano. Aun así, ya existen empresas que lo hacen, ¿en qué consiste y cuáles son los riesgos?

Todos hablamos de IA, pero realmente no entendemos de qué se trata. La IA es un campo de las ciencias computacionales que busca imitar cómo aprendemos y pensamos. Esto es mucho más difícil de lo que suena y hasta ahora, lo que se ha logrado es que la computadora busque, en muchísimos datos, los necesarios para cumplir un objetivo, y que cambie de estrategia, si es necesario.

La IA es una combinación de varias disciplinas:

Ciencia de Datos (Data Science). El análisis de todos los datos necesarios para cumplir el objetivo. En este aspecto, las computadoras son mucho más poderosas que los humanos, pueden revisar, clasificar y comparar enormes cantidades de datos y analizarlos para predecir comportamientos o tendencias; una forma de leer el futuro.

Aprendizaje automático (Machine Learning). Hay algoritmos que programamos para que las computadoras sigan nuestras instrucciones a fin de resolver un problema: se conoce como Aprendizaje automático. La máquina puede, sin una programación específica, “aprender” a resolverlo, como si aprendiera de su entorno y pudiera mejorar conforme adquiere más experiencias. Una subrama es el Aprendizaje profundo (Deep Learning), o redes neuronales profundas, que permiten tareas más complejas de reconocimiento de imágenes, rostros, voz y otras formas de lidiar con los datos.

Programación neurolingüística (NPL). Esta programación permite que la máquina entienda, interprete y manipule el lenguaje humano.

¿Cómo sirve esto en el mundo de la educación? Ya usamos IA en el aprendizaje desde hace años, nos corrige la ortografía cuando hacemos tareas en Word y facilita las búsquedas en la red por medio de resultados acotados. Sin embargo, hay un área de la IA que está creciendo mucho en los últimos años, especialmente para educación superior: la tutoría inteligente (Intelligent Tutoring Systems).

El reto de la educación ha aumentado conforme incrementa la población. ¿Cómo podemos educar a tantos niños y jóvenes de forma personalizada, respetando las diferencias y los ritmos de aprendizaje? La solución que han encontrado algunos es crear plataformas de aprendizaje en línea, en las que los alumnos, mientras resuelven ciertas problemáticas, dejan una huella digital que dice qué tan bien lo hicieron, qué tan rápido y qué se les dificultó. Estos programas o plataformas (Tutoring Systems) permiten varias tareas:

  1. Aprendizaje adaptativo (Adaptive Learning Systems). Conforme el alumno avanza el programa lo guía y le ofrece retos que estén a su nivel de aprendizaje, con retroalimentación personalizada en tiempo real.
  2. Evaluación (Assessment). En muchas plataformas de aprendizaje se guardan aciertos y errores, que se pueden consultar en gráficas, números o comparativos.
  3. Tutores virtuales. Hay plataformas educativas que tienen tutores virtuales en línea.
  4. Analíticos de aprendizaje (Learning Analytics). Los datos guardados respecto de cómo aprenden los estudiantes están permitiendo desarrollar nuevas estrategias y quitar viejos mitos sobre cómo aprendemos.

Este desarrollo de plataformas ha crecido mucho y ha ido mejorando. Ya es muy común que en las grandes universidades haya docentes con clases masivas, que se logran gracias a estos avances. Aunque quizá esto ya no nos sorprenda mucho, llama la atención cómo esto se está implementando en educación primaria y secundaria.

El caso de China parece una película de ciencia ficción. Debido a la gran demanda escolar, algunas empresas llevan estos sistemas de tutoría inteligente un paso más allá. Squirrel, una empresa china, desarrolló una plataforma de IA para que niños de primaria en zonas rurales, que no pueden tener acceso a docentes, puedan estudiar con tutores virtuales. La forma más fácil de imaginarlo es lo que pasó en su momento con el programa de Telesecundarias en México, un sistema que apoya a un docente que no puede cubrir todos los temas y que se enfrenta a demasiados alumnos.

Una empresa que lleva la IA aún más lejos es faceplusplus.com, que usa la tecnología de reconocimiento facial de una empresa enorme llamada MEGVII. Face++ ofrece un servicio completo para escuelas en el que una cámara lee las expresiones faciales de los niños en clase. Con esta tecnología el docente evalúa si los alumnos están poniendo atención, además de ofrecer seguridad en las escuelas para detectar extraños por reconocimiento facial: si alguien no está en la base de datos de la escuela se emite una alerta. Cuenta incluso con stickers que se pueden colocar a los docentes con realidad aumentada.

Otro caso que llama la atención es BrainCo, una empresa de estudiantes de Harvard que fabrica diademas para medir la concentración de los alumnos y los ayuda a meditar para bajar el estrés. Aunque es estadounidense, sus principales clientes están en China.

Una grave preocupación alrededor de la IA son las cuestiones éticas. No suena bien que los estudiantes estén constantemente vigilados, ni que los califiquen en función de lo que arrojó una diadema; o que su rostro esté guardado, con todos sus datos, en algún lugar sin protección de datos. A pesar de que esto está en la mesa, el mercado avanza sin contrapesos. Todo esto ya está en funcionamiento, se puede ver, falta imaginar hacia dónde llegará la IA en los próximos años. 

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A partir de la pandemia de COVID-19 y con las escuelas cerradas, la educación a distancia y el aprendizaje a partir de herramientas digitales se volvió indispensable de la noche a la mañana. Esto reveló el número de herramientas con las que cuenta cada país, así como cuál es su concepción de la digitalización. En el caso de México, la SEP lanzó Aprende en casa, portal en donde colgaron los contenidos de los libros de texto digitalizados que ya tenían y, con la intención de que los padres los lean y los enseñen como si fueran los profesores. Sin embargo, el sistema no tiene dinámicas interactivas, ni participación entre compañeros. En la práctica parece que resultó más útil, para muchos docentes, usar herramientas de chat, como WhatsApp, para enviar tareas.

Bibliografía

Face++. “Solutions of Education Industry”. faceplusplus.com/education-solutions (consultado el 13 de febrero de 2020).

Mueller, John Paul y Massaron, Luca. Machine Learning For Dummies. Estados Unidos: John Wiley & Sons, 2016.

Squirrel AI Learning. squirrelai.com (consultado el 13 de febrero de 2020).

Universidad de Stanford. “Artificial Intelligence And Life In 2030. One Hundred Year Study On Artificial Intelligence (AI100)”. Documento de estudio. Estados Unidos: Universidad de Stanford, 2016. 

Airan Kang es una artista surcoreana; trabaja como profesora de arte en Ewha Women’s University en Seúl. Sus instalaciones de libros en neón exploran al libro como símbolo tradicional del conocimiento y portal de información, al tiempo que, por medio de colores y una materialidad contemporánea invita a los espectadores a reflexionar sobre las nuevas relaciones de conocimiento en la era digital. Gallery Simon en Seúl representa su obra. gallerysimon.com | Instagram @gallery_simon

Elisa Navarro Chinchilla es desarrolladora de videojuegos y tecnología educativa. Fundadora de Gargamel Estudio. Es Maestra en pedagogía por el Instituto de Educación de UCL (Reino Unido); animadora por Eunoia School y Licenciada en literatura por la Universidad Iberoamericana. gargamel-estudio.com

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