A lo largo de nuestra serie de blogs (divididos en tres partes), hemos analizado algunos de los trabajos fundacionales acerca de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, así como sus usos y actuales y temas que causan preocupación. En nuestro último blog sobre la IA en los salones de clase, nos gustaría enfocarnos en el futuro. ¿Qué impacto podrían tener estas herramientas en el futuro y cómo deberían plantear las instituciones su uso?

En nuestro primer blog, "La enseñanza en el futuro impulsada por la IA", hablábamos de cómo la IA se integra en el salón de clases de diversas formas, como, por ejemplo: en el aprendizaje personalizado y en los asistentes de enseñanza virtuales. El blog subraya que, aunque la IA puede ser útil en ciertos aspectos de la educación, no debe sustituir a los profesores humanos. En su lugar, la IA debería utilizarse para apoyar a los profesores y proporcionarles más tiempo para enfocarse en la enseñanza individualizada y en establecer relaciones con sus estudiantes.

Nuestro segundo blog, "El impacto de la IA en nuestros salones de clase", analizaba los beneficios potenciales de la IA en la educación, así como en la mejora de los resultados de los estudiantes. Pero también debatimos las preocupaciones en torno al uso ético de la IA en la educación y en los problemas de privacidad y parcialidad (sesgos). El blog hacía hincapié en la importancia de aplicar la IA de forma responsable y ética, enfocándose en mejorar el aprendizaje y los resultados de los estudiantes.

Ambos blogs reconocen los beneficios potenciales de la IA en la educación, pero advierten del peligro de confiar demasiado en ella y subrayan la importancia de una aplicación responsable.

En nuestros dos blogs anteriores tratamos el tema del sesgo, pero en este tercero queremos enfocarnos más en las formas de reducir el sesgo en la IA y pensar en cómo será la IA en el futuro.

Lo que nos espera

La IA ha recorrido un largo camino en los últimos años, y todavía hay muchos avances interesantes en el horizonte. Dado que la IA se utiliza cada vez más en aplicaciones de alto riesgo como ejemplo en la salud y las finanzas, existe una necesidad creciente de modelos que sean fáciles de entender y que sean confiables para los usuarios. A medida que más y más dispositivos se conecten a Internet, la IA desempeñará un papel clave en el procesamiento y la comprensión de los datos generados por estos dispositivos. Con el auge de los chatbots y los asistentes virtuales, crece la necesidad de sistemas de IA que puedan entender y responder al lenguaje humano de forma natural. A medida que la IA se hace más omnipresente, aumenta la necesidad de abordar consideraciones éticas como por ejemplo la parcialidad (sesgos), la transparencia y la responsabilidad.

Diseño de cursos en tiempo real

La IA puede revolucionar el modo en que se diseñan e imparten los cursos en la enseñanza superior, al proporcionar análisis y comentarios en tiempo real acerca del aprendizaje de los estudiantes. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de datos, la IA puede ayudar a los educadores a identificar las áreas en las que los estudiantes tienen dificultades y ajustar el contenido del curso para satisfacer sus necesidades.

La IA puede utilizarse para diseñar cursos en tiempo real al analizar los datos de los estudiantes, así como los niveles de compromiso, el progreso y el rendimiento en las evaluaciones. Al analizar los datos de varios estudiantes, la IA puede identificar áreas comunes de dificultad y ayudar a los educadores a tomar decisiones informadas acerca del desarrollo del plan de estudios. Por ejemplo, si un concepto es consistentemente difícil para los estudiantes, los educadores pueden ajustar el contenido del curso para proporcionar apoyo y recursos adicionales.

El diseño de cursos en tiempo real con la IA también puede ayudar a los educadores a adaptarse a circunstancias cambiantes y a acontecimientos inesperados. Un buen ejemplo de ello fue durante la pandemia de COVID-19, cuando hubo que adaptar rápidamente los cursos para impartirlos en línea. La IA puede ayudar a los educadores a analizar datos acerca de la participación y el rendimiento de los estudiantes en estos nuevos contextos. Asimismo, también puede ayudar a realizar los ajustes necesarios en el diseño del curso con el fin de garantizar que los estudiantes sigan recibiendo una experiencia de aprendizaje de alta calidad.

En general, el diseño de cursos en tiempo real con la IA puede mejorar la eficacia y la eficiencia de la enseñanza superior. Al proporcionar itinerarios de aprendizaje personalizados y al identificar las áreas de dificultad y adaptarse a las circunstancias cambiantes, la IA puede ayudar a los educadores a crear experiencias de aprendizaje atractivas y eficaces que cumplan con las necesidades de todos los estudiantes.

El profesorado es clave

El profesorado desempeña un papel fundamental en la elaboración e impartición del plan de estudios, en la tutoría y orientación de los estudiantes y en la investigación y la docencia. Se tratan de tareas complejas que requieren un profundo conocimiento de la materia, así como la capacidad de hacer partícipes y motivar a los estudiantes.

La IA no es capaz del tipo de interacciones interpersonales que son esenciales para la enseñanza y el aprendizaje. Los instructores humanos pueden proporcionar apoyo emocional, ánimo e inspiración a los estudiantes, los cuales son elementos cruciales del proceso de aprendizaje. También son capaces de adaptar sus estrategias de enseñanza a las necesidades individuales de cada estudiante, lo cual es un tema difícil de reproducir para un sistema basado en la IA.

El profesorado seguirá desempeñando un papel fundamental en la elaboración e impartición de planes de estudio, en la tutoría y orientación de los estudiantes y en la investigación y la docencia.

Consideraciones éticas

El uso de la IA en la educación tiene el potencial de mejorar los resultados del aprendizaje y proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas a los estudiantes. Sin embargo, el uso de la IA también plantea consideraciones éticas que deben abordarse para garantizar que se utilice de forma responsable y beneficiosa. Las instituciones educativas se apoyarán en sus socios de tecnología educativa para muchas de estas consideraciones, Las instituciones deben examinarlas prácticas de sus socios de tecnología educativa con atención, con el fin de comprender cómo se abordan estas consideraciones.

Privacidad

Los sistemas de IA recopilan una gran cantidad de información personal sobre los estudiantes, incluidos sus hábitos de aprendizaje, su progreso y su comportamiento. Además de garantizar la aplicación de medidas adecuadas de protección de datos, los centros educativos deben asegurarse de que estos datos se recopilen y utilicen de forma responsable y transparente. Para garantizar aún más la privacidad de los estudiantes, se deben codificar y compartir directrices claras con los estudiantes acerca del tipo de datos que se recopilan y cómo se utilizarán.

Transparencia

Las instituciones educativas deben garantizar que los algoritmos y los procesos de toma de decisiones utilizados por los sistemas de IA sean transparentes y comprensibles. Los estudiantes y profesores deben ser capaces de entender cómo se toman las decisiones, así como poder cuestionarlas si es necesario.

Rendición de cuentas

Las instituciones educativas deben responsabilizarse de las decisiones tomadas por los sistemas de IA. Esto incluye garantizar que las decisiones se basen en datos precisos y pertinentes y que todos los resultados son válidos y fiables.

Supervisión humana

Los sistemas de IA no deben sustituir a los profesores o personas encargadas. La supervisión humana es necesaria para garantizar que los sistemas de IA se utilicen de forma adecuada y equitativa y que las decisiones se tomen en el mejor interés de los estudiantes.

Acceso

Los sistemas de IA deben ser accesibles a todos los estudiantes, independientemente de su origen socioeconómico o su condición de discapacidad. Las instituciones educativas deben garantizar que los sistemas de IA no perpetúen las desigualdades existentes en la educación.

Seguridad

Los centros educativos deben garantizar que los sistemas de IA sean seguros y no supongan un riesgo para el bienestar físico o emocional de los estudiantes. Abordar estas consideraciones éticas es esencial para garantizar que el uso de la IA en la educación sea responsable, justo y beneficioso para los estudiantes. Las instituciones educativas deben dar prioridad a las consideraciones éticas a la hora de diseñar e implementar sistemas de IA. Esto debe hacerse con el fin de garantizar que estos sistemas se utilicen para promover resultados de aprendizaje positivos para todos los estudiantes.

Reducir la parcialidad (sesgos)

Reducir la parcialidad es un punto clave para garantizar que los sistemas de IA traten a las personas con equidad y eviten perpetuar las desigualdades existentes, He aquí algunas formas de lograr este objetivo:

1. Garantizar la diversidad de los datos de entrenamiento: Los sistemas de IA aprenden de los datos con los que se son entrenados. Por lo tanto, si estos datos representan a un grupo específico de personas o sesgos, el sistema de IA puede tomar decisiones parcializadas. Por lo tanto, es crucial garantizar que los datos de entrenamiento sean diversos y representativos de toda la población.
2. Abordar la parcialidad en los algoritmos: El sesgo puede introducirse en varias fases del proceso de desarrollo de la IA. Por lo tanto, es vital evaluar los algoritmos e identificar cualquier fuente potencial de parcialidad. Técnicas como las pruebas adversariales pueden ayudar a identificar y corregir la parcialidad de los algoritmos.
3. Implementar métricas de imparcialidad: Los desarrolladores pueden utilizar las métricas de imparcialidad para medir la imparcialidad de un sistema de IA, identificar posibles fuentes de sesgo y proporcionar información sobre cómo mejorar la imparcialidad del sistema.
4. Implicar a diversas partes interesadas: Es importante incluir a diversas partes interesadas en el proceso de desarrollo de la IA-incluyendo personas de distintos orígenes raciales, étnicos y socioeconómicos-con el fin de garantizar que el sistema de IA sea justo e imparcial.
5. Supervisar el rendimiento del sistema de IA: Es crucial evaluar continuamente el rendimiento de un sistema de IA para comprobar su imparcialidad y parcialidad después de desplegarlo. Si se detecta algún sesgo, debe abordarse de inmediato para evitar perjuicios a personas o grupos.

Reducir la parcialidad en los sistemas de IA requiere una combinación de enfoques técnicos y sociales. Es crucial dar prioridad a la equidad y la inclusión en todo el proceso de desarrollo y supervisar continuamente el rendimiento del sistema de IA para garantizar que siga siendo justo e imparcial.