La IA puede dejar atrás los antiguos modelos de educación

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Los sistemas educativos actuales, funcionan hoy en día tal y como lo hacían en el siglo XIX, es decir, según el “modelo de fábrica”: todos los estudiantes aprenden a la misma velocidad, bajo los mismos procedimientos, en el mismo lugar y simultáneamente.

Pero este enfoque en el que unos pocos educadores deben gestionar un gran número de estudiantes y, mediante un ojo clínico basado fundamentalmente en lo subjetivo o en la superación de pruebas que en esencia demuestran haber memorizado un temario, podría quedar finalmente relegado al olvido gracias a diversas técnicas de inteligencia artificial.

Estamos a punto de acceder a un escenario donde los recursos educativos tendrán un coste marginal próximo a cero: identificación visual, reconocimiento de voz, creación de un perfil detallado basado en el comportamiento pasado.

Ya no importará que en una clase haya diez alumnos o diez mil, las técnicas citadas podrán igualmente proporcionar una experiencia educativa altamente personalizada. Un acercamiento más fiel a lo que verdaderamente significa aprender, abrazar la sabiduría, afilar un sentido crítico, más que una acumulación de datos estancos, aislados entre sí, y apenas gestionado por un profesor sesgados ideológica y psicológicamente con un tiempo disponible menguante.

La inteligencia artificial, así, puede mejorar cuatro escenarios de la educación en diversa medida: enseñanza en clase, tareas y ejercicios, exámenes y calificaciones y tutorías personalizadas. En países como China, de hecho, ya se está abordando la educación en estas cuatro dimensiones gracias a los algoritmos, sobre todo gracias a sus centros Squirrel. 

Gracias a la inteligencia artificial se podrá recabar una gran cantidad de macrodatos, no solo del estudiante concreto, sino de todos los estudiantes y sus diversos perfiles psicológicos, a fin de optimizar la enseñanza en lo sucesivo. Tal y como abunda en ello Kai Fu Lee en su libro Superpotencias de la inteligencia artificial, ese perfil contiene un recuento detallado de todo lo que afecta el proceso de aprendizaje de un estudiante, como los conceptos que ya comprende bien, aquellos que todavía no, cómo reacciona a los diferentes métodos de enseñanza, lo atento que está en clase, lo rápido que responde a las preguntas, y sus incentivos.

El reconocimiento facial servirá para pasar lista, pero también para comprobar el grado de atención de los estudiantes y evaluar el nivel de comprensión en función de gestos como asentir o negar con la cabeza o expresiones de perplejidad.

Al llegar a casa, el perfil del estudiante se combinará con algoritmos generadores de preguntas para crear las tareas configuradas exactamente según las habilidades y carencias del estudiante. De esta manera, los alumnos más preparados o avanzados pueden llegar más lejos; también que los neuropsicológicamente mejor adaptados para unas disciplinas frente a otras encaminen sus pasos hacia esa senda.

Liberado todo este tiempo para los profesores humanos, estos podrán pasar más tiempo con cada estudiante, sobre todo centrándose en aquellos donde los algoritmos no lleguen. Incluso los perfiles más atrasados podrán notificarse a los padres, proporcionando una idea clara y detallada de los conceptos con los que su hijo no termina de familiarizarse. Porque la educación también es algo que debe fomentarse en el hogar.

Casi todas las herramientas descritas aquí ya existen, y muchas se están ya implementando en diferentes clases por toda China. Tomadas en conjunto, constituyen un nuevo paradigma impulsado por la IA en materia de educación, un modelo que fusiona los mundos online y offline para crear una experiencia educativa adaptada a las necesidades y capacidades de cada estudiante.

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