Cómo la inteligencia artificial está dando forma al futuro de la educación

Cuando se compara el aula típica del siglo XXI con la de principios del siglo XX, las diferencias no son terriblemente obvias. Los maestros estarán parados delante, dando instrucciones y compartiendo notas en una versión moderna de la pizarra vieja, por ejemplo, un retroproyector o una pantalla de computadora compartida. Los estudiantes se sentarán en sus escritorios en el aula o mirarán a través de un software de videoconferencia en línea. La tecnología ha cambiado: muchas de las herramientas y procesos se han digitalizado, algunas de ellas se han automatizado y las barreras geográficas se han eliminado en cierta medida, pero los actores y los elementos se han mantenido muy parecidos.

Pero gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, una transformación lenta pero constante está llegando a la educación, bajo el capó. En unos pocos años, los maestros ya no estarán solos para asumir la carga de capacitar a la generación joven o la fuerza laboral en las corporaciones.

Los algoritmos de inteligencia artificial ya están ayudando a mejorar la educación al recopilar, analizar y correlacionar cada interacción que tiene lugar en las aulas físicas y virtuales, y ayudar a los maestros a abordar los puntos de dolor específicos de cada estudiante. Este podría ser el comienzo de una revolución en una de las habilidades sociales más antiguas y valiosas que la humanidad ha desarrollado, y un imperativo en un mundo donde los humanos viven y trabajan junto a máquinas inteligentes.

Medición del progreso del alumno

Los instructores deben tener en cuenta cada reacción a una conferencia, cada mirada en blanco o atenta, cada respuesta ansiosa o vacilante a una pregunta, cada tarea que se entrega temprano o tarde, y mucho más al evaluar la comprensión de un concepto por parte del alumno. Así es como pueden averiguar dónde están rezagados los estudiantes y guiarlos en la dirección correcta.

También es la razón por la cual medir el progreso de un alumno, un esfuerzo de naturaleza profundamente social, es uno de los mayores desafíos que enfrenta cada maestro, y una tarea que es difícil de lograr con el software clásico basado en reglas.

"Las conferencias del curso, ya sea en un campus universitario o en una corporación, son predominantemente de talla única, y el modo dominante es que los maestros hablen con los estudiantes", dice Chris Brinton, director de investigación de Zoomi, una compañía de IA que se especializa en la captura y análisis de datos de comportamiento en entornos educativos. "Esto nace de la necesidad: sería imposible, o al menos ineficiente desde el punto de vista del tiempo, que el maestro detenga la conferencia por períodos prolongados y aborde las preocupaciones de cada alumno individualmente para llevar todo a la misma página., a un estudiante con muchas preguntas generalmente se le pedirá que haga un seguimiento con el instructor fuera del horario de clase ".

Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático, que se basan en el análisis y la búsqueda de patrones y correlaciones entre puntos de datos, están demostrando ser una herramienta eficaz para ayudar a los maestros a cuantificar la comprensión de una clase por parte de un alumno.

"Al analizar datos específicos de los estudiantes, la IA tiene el potencial de ayudar a emerger más rápidamente en áreas en las que los estudiantes pueden necesitar más ayuda, mejorando así el rendimiento de los estudiantes y el apoyo de los maestros", dice Jessie Woolley-Wilson, presidenta y directora ejecutiva de DreamBox Learning, una matemática inteligente plataforma de aprendizaje.

Brinton explica que equipar el aula con inteligencia artificial es el equivalente a proporcionar a cada alumno un tutor digital. "Los algoritmos que impulsan la IA pueden ser entrenados para detectar cuándo un alumno está luchando y qué los causó, o cuándo están aburridos y qué causó su aburrimiento", dice.

Este es un cambio del software de aprendizaje tradicional, que se basó solo en las respuestas de evaluación para medir la comprensión de los estudiantes de los temas que estudian. "Estos datos a menudo no están disponibles durante una conferencia, y mucho menos en la granularidad subsecuente en la que un estudiante puede cambiar de un punto de vista claro a uno confuso", dice Brinton.

Ahora hay una serie de plataformas impulsadas por IA que crean ricos perfiles digitales de cada estudiante al recopilar información en vivo de la interacción del usuario con el material y el contexto del curso. Además de mantener registros de calificaciones y puntajes, Zoomi, la plataforma que Brinton ayudó a desarrollar, rastrea micro interacciones como ver diapositivas o páginas específicas en documentos PDF, reproducir una parte específica de un video o publicar una pregunta o respuesta en una discusión foro.

Luego, los datos se utilizan para construir un modelo que puede proporcionar información en tiempo real sobre la comprensión y la participación de un estudiante con temas específicos. Los modelos de datos también ayudan a encontrar patrones comunes entre varios estudiantes y a realizar análisis predictivos, como predecir cómo se desempeñarán los estudiantes en el futuro.

El uso más avanzado de la IA puede implicar el empleo de algoritmos complicados de visión por computadora para analizar expresiones faciales, como el aburrimiento y la distracción, y vincularlos con los otros datos recopilados sobre los estudiantes para crear una imagen más completa del modelo de aprendizaje de un estudiante.

Encontrar y abordar brechas en el aprendizaje

Hay múltiples beneficios de tener un modelo digital confiable que represente el conocimiento de un estudiante. "Los datos pueden ser utilizados automáticamente por un sistema inteligente para involucrar inmediatamente a los estudiantes en experiencias de aprendizaje que aborden específicamente esas brechas en la comprensión, o por el maestro para identificar y responder a esas áreas específicas de necesidad", dice Woolley-Wilson de DreamBox

Third Space Learning, una plataforma de educación en línea fundada en 2012 para proporcionar clases particulares de matemáticas, ahora está utilizando algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a mejorar el rendimiento de los maestros. Desde su lanzamiento, Third Space ha registrado datos sobre miles de sesiones. En asociación con la Universidad de College London, Third Space ahora está involucrado en un proyecto para extraer los datos con algoritmos de inteligencia artificial con el fin de encontrar patrones de aprendizaje y enseñanza exitosos y proporcionar comentarios en tiempo real a sus tutores en línea sobre cómo sus estudiantes se mantienen al día lecciones

El modelo de aprendizaje de IA también puede impulsar sistemas de tutoría inteligente (ITS). Los tutores inteligentes, que pueden trabajar en un entorno de aprendizaje a su propio ritmo o en conjunto con maestros humanos, utilizan los datos históricos y en tiempo real de un estudiante para proporcionarles contenido personalizado ajustado a sus fortalezas y debilidades específicas. Brindar una experiencia de aprendizaje personalizada es una meta que los maestros siempre han luchado por alcanzar.

"Los sistemas de tutoría basados ​​en inteligencia artificial han demostrado ser efectivos en la enseñanza de materias bien definidas, como matemáticas y física", dice Rose Luckin, profesora de diseño centrado en el alumno en el Laboratorio de Conocimiento de la Universidad de College de Londres. "La IA actualmente puede aliviar los puntos débiles al ayudar con el mantenimiento de registros y con la selección y recomendación de recursos para que los alumnos los usen".

Un ejemplo es MATHIA, una plataforma de aprendizaje de matemáticas impulsada por IA desarrollada por Carnegie Learning que refleja el comportamiento de los tutores humanos. MATHIA recopila varios puntos de datos y emplea algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para determinar los niveles de conocimientos y habilidades de los estudiantes y estimar su rendimiento en el futuro. La plataforma utiliza estos datos para adaptar la ruta de aprendizaje de acuerdo con los procesos de aprendizaje de los estudiantes.

"Cada paso en un problema, que podría involucrar llenar una celda en una hoja de cálculo, trazar un punto en un gráfico, etc., está asociado con una o más habilidades cognitivas", dice Steve Ritter, Arquitecto Jefe de Producto en Carnegie Learning. "Dependiendo de si el alumno realiza el paso correctamente o no, o solicita una pista, ajustamos nuestra estimación del conocimiento del alumno sobre las habilidades asociadas".

MATHIA utiliza el "rastreo del conocimiento", el proceso de determinar la comprensión de un alumno de diferentes conceptos, así como el "rastreo del modelo", el proceso de comprender el enfoque de un alumno para resolver problemas, a fin de ajustar el soporte del software para el proceso de pensamiento del alumno individual en lugar de redirigirlos a un enfoque estándar que puede no tener sentido para ellos. Esto ayuda a proporcionar contenido personalizado, posiblemente con innumerables caminos de aprendizaje.

"Nuestras sugerencias, por ejemplo, cambian en función del orden en que los estudiantes completan los pasos del problema, si este orden refleja diferentes formas de abordar el problema", dice Ritter.

La evolución de los sistemas inteligentes de tutoría puede conducir eventualmente a una experiencia de aprendizaje más rica a su propio ritmo. Si bien no será un reemplazo para los maestros humanos, las plataformas de aprendizaje en línea impulsadas por IA pueden desempeñar un papel fundamental para hacer que la educación de alta calidad esté disponible en áreas donde hay escasez de maestros y los estudiantes tienen que aprender por sí mismos.

"La combinación de Big Data e IA podría proporcionar a los alumnos sus propios análisis personales, que pueden aprovechar para convertirse en el alumno más eficaz que puedan ser", dice Luckin.

Según Luckin, el autoconocimiento (saber lo que hace y lo que no sabe) y la autorregulación (por ejemplo, poder evitar que lo distraiga lo que otra persona está haciendo) son dos habilidades que tales sistemas pueden ayudar a desarrollar..

"La inteligencia artificial se puede utilizar para ayudar a los alumnos a desarrollar estas habilidades clave al reflexionar sobre sus datos personales utilizando interfaces y visualizaciones cuidadosamente diseñadas", dice Luckin. "De esta forma, se podría ayudar a todos los alumnos a mejorar su aprendizaje, lo que sería útil en todas las materias".

Uno de los beneficios de los sistemas de aprendizaje impulsados ​​por IA es la asistencia perfecta que pueden proporcionar. "Las mismas tecnologías inteligentes que ayudan a los estudiantes y sus maestros dentro del aula siempre deben aprovecharse para hacer lo mismo fuera del aula", dice Woolley-Wilson. "Pueden aportar el mismo poder de las recomendaciones personalizadas donde sea que esté el estudiante. Las oportunidades de aprendizaje y el acceso ya no deberían limitarse a un determinado momento o lugar como lo han sido en nuestro pasado analógico".

La capacitación corporativa también puede beneficiarse de la personalización de AI. Zoomi, que proporciona herramientas en línea para capacitación profesional, utiliza algoritmos de inteligencia artificial para reconocer las preferencias de los alumnos y adaptar dinámicamente el contenido del curso para satisfacer sus necesidades. Por ejemplo, en función del comportamiento pasado del usuario y la reacción a los diferentes tipos de medios, la plataforma puede decidir si el material del curso debe entregarse en formato PDF o de video. Progressive Business Partners ha estado utilizando la plataforma desde 2016 para capacitar a profesionales de recursos humanos, lo que resulta en un aumento del 12 por ciento en la finalización del curso y un aumento del 30 por ciento en los ingresos.

Encontrar y abordar brechas en la enseñanza

Cuando los estudiantes se retrasan en una lección, las fallas en los métodos de enseñanza y el currículo son a menudo tan culpables como las debilidades en los propios estudiantes. ¿Fue la causa del malentendido de los alumnos algo sobre el material en sí mismo, la forma en que se presentó o el momento del material dentro del flujo del plan de estudios? ¿Era que el estudiante tenía gripe cuando se cubrieron previamente algunos conceptos necesarios? ¿Cómo se involucró el alumno con el material, de manera activa o pasiva?

Estas son algunas de las preguntas que cada maestro tiene que responder al evaluar la calidad de una lección impartida e investigar las causas fundamentales de los problemas de aprendizaje.

"Los grandes sistemas pueden aprovechar enormes conjuntos de datos para ayudar a los maestros a encontrar las debilidades en el plan de estudios y encontrar estudiantes con dificultades", dice Woolley-Wilson. "Y es importante recordar que la cantidad de ayuda brindada al maestro depende de la calidad de los datos disponibles que informan el análisis".

La plataforma de aprendizaje adaptativo en línea de DreamBox utiliza los datos que recopila de los estudiantes para descubrir brechas de aprendizaje y luego ayuda a los maestros a abordarlos a nivel de clase o para grupos específicos o estudiantes individuales. Esto puede incluir la creación de grupos de estrategia, planes de aprendizaje personalizados o tareas enfocadas que aborden brechas específicas y complementen el plan de estudios básico.

AI también ayuda a los maestros a evaluar la relevancia de su material de enseñanza. "Si bien el contenido se entrega 'en vivo' en el aula, la mayoría de los instructores preparan sus materiales electrónicamente", dice Brinton, el investigador de Zoomi. "Como resultado, es posible que las tecnologías de inteligencia artificial interpreten el material, determinen los temas cubiertos e incluso analicen los materiales de evaluación del curso para obtener una idea de cuán bien la evaluación cubre el contenido del curso".

Zoomi utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la rama de la inteligencia artificial que analiza el contenido y el contexto del material escrito, para sopesar la calidad del material del curso del profesor. Los algoritmos de Zoomi eliminan contenido que no tiene un impacto positivo en el proceso de aprendizaje. La compañía también está trabajando en algoritmos que aumentan la experiencia de aprendizaje al encontrar contenido complementario y reutilizarlo para que se ajuste al contexto de una lección particular en la que un estudiante tiene dificultades.

"Pronto, los algoritmos pueden modificar las oraciones para mayor claridad, e incluso crear material nuevo por sí mismos tal como lo haría un humano", dice Brinton.

Content Technologies, Inc (CTI), una compañía de investigación y desarrollo de inteligencia artificial con sede en California, ha desarrollado IA que genera automáticamente contenido educativo personalizado. El motor de CTI utiliza el aprendizaje profundo para ingerir y analizar el plan de estudios y el material del curso, dominar el conocimiento y generar nuevo contenido, como libros de texto personalizados, resúmenes de capítulos y pruebas de opción múltiple. La tecnología está siendo utilizada por varias empresas e instituciones educativas.

La educación seguirá siendo una experiencia social

Si bien hemos visto esfuerzos impresionantes en la aplicación de la inteligencia artificial en la educación, los resultados palidecen en comparación con otros dominios donde los algoritmos de IA están causando grandes interrupciones. La razón es que la educación y el aprendizaje son experiencias fundamentalmente sociales que son extremadamente difíciles, si no imposibles, de automatizar.

"La inteligencia artificial no puede reemplazar a los maestros, porque no tiene autoconciencia ni regulación metacognitiva, y también carece de empatía", Luckin, profesor del Laboratorio de Conocimiento de UCL. "Sin embargo, la IA, cuando su diseño se basa en lo que sabemos sobre el aprendizaje y la enseñanza (es decir, las ciencias del aprendizaje), se puede combinar con grandes datos sobre los alumnos para desempaquetar la caja negra del aprendizaje y permitir que los alumnos, los maestros y los padres puedan seguir progreso a través de múltiples materias, habilidades y características: esto puede proporcionar información vital para ayudar a los alumnos a ser más eficaces como aprendices, así como para ayudarlos a aprender conocimientos y habilidades ".

El aumento y la asistencia que AI proporciona al proceso de educación y aprendizaje hará que los maestros sean aún más productivos y eficientes. "Los maestros podrán concentrarse en lo que pueden hacer mejor: crear contenido excelente, impartir conferencias fuertes y abordar los puntos de dolor más generalizados tanto en persona como a distancia, individualmente y en grupos", dice Brinton.

Otro aspecto social de la educación es la colaboración. Los estudiantes a menudo aprenden más al trabajar en grupos y entre ellos como lo hacen al escuchar conferencias y resolver problemas a su propio ritmo. "Los objetivos de la educación incluyen una mayor interacción social, como aprender a ser un buen colaborador o comunicarse con los demás", dice Ritter, el arquitecto de productos de Carnegie Learning. "Por lo tanto, un desafío en la personalización de la instrucción es equilibrar el hecho de ver a un estudiante como un alumno independiente que puede proceder a su propio ritmo con la necesidad de trabajar en colaboración con otros".

Pero la IA también podría convertirse en un facilitador en el aprendizaje colaborativo. Intelligence Unleashed , un trabajo de investigación conjunto de UCL y Pearson, del cual Luckin es coautor, explica que la IA puede apoyar el aprendizaje colaborativo al comparar modelos de estudiantes y sugerir grupos en los que los participantes tienen un nivel cognitivo similar o habilidades complementarias y pueden ayudarse mutuamente.. AI también puede participar en grupos de estudiantes como miembro y ayudar a influir en las discusiones en la dirección correcta al proporcionar contenido, hacer preguntas y proporcionar puntos de vista alternativos.

La ubicuidad de la IA en todo el proceso de aprendizaje eventualmente revolucionará la educación. Según un informe de la Universidad de Stanford, en los próximos quince años, es probable que los maestros humanos reciban asistencia de tecnologías de IA que generen una mejor interacción humana tanto en el aula como en el hogar.

El aula puede permanecer más o menos como lo es hoy, pero gracias a los asistentes digitales, los algoritmos de inteligencia artificial y los maestros más capaces, es de esperar que las generaciones futuras tengan acceso a una educación de mayor calidad y puedan aprender a un ritmo mucho más rápido.