El auge de la IA en la educación: ¿Cómo está revolucionando el aprendizaje?

27 de noviembre de 2023

La aparición de la Inteligencia Artificial generativa (IAG) ha pasado a jugar un papel significativo en la actualidad revolucionando el ámbito educativo. Modelos como LLaMA2, GPT4-Turbo y Dall-E 3 están redefiniendo las posibilidades de enseñanza y aprendizaje, llevando el potencial educativo hasta nuevos niveles e introduciendo en nuestro vocabulario un nuevo concepto del que seguro hablaremos mucho, la EdTech.

La IA generativa ha emergido como una herramienta valiosa en la educación, proporcionando oportunidades innovadoras para mejorar la forma en la que los estudiantes aprenden y los educadores enseñan. En este sentido, estos últimos podrán ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas que se adapten a las necesidades de cada estudiante de manera individualizada, sin tener que preocuparse por tareas rutinarias que podrán ser automatizadas.

De igual manera, la aparición de asistentes virtuales potenciados por IA como ChatGPT, Copilot o WatsonX refuerzan las experiencias educativas personalizadas ofreciendo a los alumnos la posibilidad de recibir respuestas instantáneas en cualquier momento, feedback o incluso la resolución de dudas llegando así a convertirse en una especie de tutor o guía personalizada para los estudiantes con los que mejorar su rendimiento.

Con todo esto, se están abriendo nuevos caminos en todos los niveles educativos:

Transformando escuelas y universidades.
Creando impacto en formaciones corporativas.
Transformando y fomentando el aprendizaje de manera autonóma.

En las escuelas y universidades, además de ofrecer una educación individualizada a través de la hiperpersonalización y los asistentes inteligentes, podremos tratar de atajar grandes problemas que nuestro sistema educativo está enfrentando hoy en día como el abandono escolar o la existencia de planes de estudio obsoletos.

La analítica predictiva impulsada por la IA se puede utilizar para tratar de prevenir o solucionar estos problemas, bien sea permitiendonos identificar de manera anticipada estudiantes con posible riesgo de abandono y así reevaluar sus necesidades aumentando la tasa de retención, o la creación de planes de estudio personalizados con un estilo de aprendizaje individualizado y en base a unos objetivos académicos concretos.

En el ámbito corporativo, la IA Generativa está redefiniendo los roadmaps de aprendizaje adaptándolos al rol, habilidades y estilo de aprendizaje de cada empleado. Además, esta tecnología nos da la posibilidad de evaluar el rendimiento de los empleados y ajustar los módulos de formación de manera continua asegurando así que se saca el mayor rendimiento posible de los mismos.

Por otro lado, en lo referente al aprendizaje autónomo, el reciente lanzamiento de GPT4-Turbo ha marcado un antes y un después, especialmente en el ámbito del aprendizaje de idiomas. Esta versión incluye capacidades de habla y se ha convertido en la perfecta herramienta para quienes por ejemplo, quieran aprender un idioma nuevo o perfeccionar otro de forma autodidacta.

✅ Lo revolucionario de GPT4-Turbo es la oportunidad que nos brinda de crear asistentes personalizados que se ajusten específicamente a las necesidades y objetivos específicos de cada usuario ofreciendo una experiencia de aprendizaje interactiva y personalizada.

Desafíos en la implementación de la IA Generativa en el ámbito educativo

Sin embargo, a pesar de sus beneficios, la AI generativa se enfrenta a grandes desafíos. Entre ellos están la privacidad de los datos, la posible existencia de sesgos en los modelos, la accesibilidad, así como las limitaciones y cuestiones éticas relacionadas con el uso de contenido generado por IA generativa y el impacto que todo ello puede significar en el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico en los estudiantes. A continuación, hablaremos de algunos de ellos:

Privacidad de los datos: el uso creciente de la IA en la educación trae consigo un aumento en la recolección y uso de datos. Esto plantea preocupaciones relativas a la invasión de la privacidad de los estudiantes que podrían tratar de atajarse con la implementación de políticas de protección de datos y privacidad así como otras técnicas de seguridad.
Limitaciones de la IA en la educación: la IA carece de capacidad para la autocorrección y comprensión matizada de ejercicios. Esto puede llevar a evaluaciones inexactas de los estudiantes. Para mejorar este punto podrían incorporarse mecanismos de retroalimentación a los modelos de IA (Reinforcement Learning from Human Feedback) y fomentar la colaboración de los educadores con el fin de entender mejor las necesidades de los estudiantes y el contexto educativo.
Existencia de sesgos en los modelos de IA: los modelos de IA en educación pueden utilizar datasets sesgados, acentuando las desigualdades. Por ello, es muy importante fomentar el uso de modelos que utilicen datasets curados evitando así la dependencia de la IA en datasets sesgados que puedan desfavorecer aún más a grupos minoritarios.
Accesibilidad y equidad: la capacidad para implementar el aprendizaje basado en IA dependerá de los recursos, financiación y accesibilidad de cada institución educativa lo que podría aumentar la brecha digital entre estudiantes de diferentes entornos. Esto podría tratar de solucionarse con programas de subvenciones estatales con el objetivo de hacer la IA más accesible o desarrollar versiones simplificadas de algunos modelos de IA que requieran menos recursos computacionales para aquellos entornos educativos con menos recursos.
Regulación y ética de la IA en la educación: es importante establecer marcos regulatorios claros y efectivos en lo referente al uso de la IA en el ámbito educativo. Estos marcos deberán abordar aspectos clave como la privacidad de los datos estudiantiles, la equidad en el acceso a la tecnología y la prevención de sesgos en los algoritmos. La participación de educadores, expertos en tecnología y reguladores será clave para promover el uso ético y responsable de la IA.

Por último, resaltar que la IA será un complemento en la enseñanza y debemos capacitar tanto a los educadores como a los alumnos con las skills necesarias para que trabajen con tecnologías de IA Generativa y conozcan sus limitaciones.

Sin duda, todo esto significará un cambio de paradigma, pasando de un modelo educativo único para todos a una educación individualizada.

La aparición de la IA generativa en el sector educativo debe entenderse como un paso hacia adelante en nuestra manera de entender y transmitir el aprendizaje.

Como dijo Sócrates, "La educación es el encendido de una llama, no el llenado de un recipiente", y es precisamente esta chispa de curiosidad y pensamiento crítico lo que la IA generativa busca encender en cada aula.

Al evolucionar y crecer con esta tecnología, abriremos las puertas a un futuro donde la educación no solo será más personalizada, sino también más inspiradora y capaz de adaptarse a los retos de un mundo en constante cambio.

Referencias: