Inteligencia Artificial para mejorar la educación

Desde hace casi una década, los investigadores en las universidades y en las empresas dedicadas a vender sistemas educativos han invertido tiempo en estudiar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los profesores a personalizar la educación y volverla más relevante, eficiente y efectiva.

Por: Rafael Rangel Sostmann

Cada día me sorprende más cómo los motores de búsqueda de información que usan las compañías que venden productos y servicios, como Amazon y Google, aprenden de nuestros gustos, intereses y estilos personales al comprar. Nos envían promociones de libros, cámaras fotográficas, viajes, o suplementos alimenticios, de acuerdo a nuestro perfil y basándose únicamente en la información que obtuvieron de nosotros al usar sus plataformas.

Los automóviles también aprenden sobre nuestros estilos de manejo, con el objetivo de sincronizar la respuesta del motor y la transmisión con la persona al volante. De hecho, cada vez son más los automóviles que cuentan con dispositivos que constantemente envían información a los sistemas centrales de las automotrices con datos sobre la distancia que recorremos, en qué lugares nos detenemos, qué rutas tomamos, etc. La razón detrás de estas herramientas es que, a través de dicha información, las compañías automotrices pueden diseñar mejores unidades que respondan mejor a nuestras necesidades, tanto de seguridad como personales.

De la misma forma en que estos sistemas aprenden sobre los requerimientos de cada persona, existen sistemas para impartir educación que aprenden de los alumnos en forma individual, utilizando bases de datos que obtienen de los exámenes y encuestas que aplican directamente a los estudiantes. A estos sistemas se les denomina “Sistemas Adaptativos de Aprendizaje;” y la razón del nombre es porque se adaptan a las necesidades de cada alumno.

Al conocer los intereses de cada estudiante, se pretende desarrollar una educación más personalizada y efectiva, logrando una mejor calidad en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

En el sistema tradicional de enseñanza, el profesor explica y guía a sus alumnos para que éstos adquieran conocimientos y conceptos. Después de un periodo de tiempo, el profesor aplica una evaluación a sus alumnos con el fin de verificar su progreso, de acuerdo con los objetivos de la materia o lección. Si el alumno no tiene una calificación aprobatoria, se le pide cursar de nuevo el programa completo o la materia.

Bajo el sistema tradicional, el profesor imparte conocimiento a un grupo de estudiantes que supuestamente comparten las mismas necesidades y estilos de aprendizaje. Sin embargo, sabemos que cada alumno tiene necesidades y capacidades diferentes.

¿No sería mejor si el profesor contara con el apoyo de un tutor para cada alumno, y que éste ayudara al estudiante en sus necesidades individuales? El tutor personal guiaría al alumno en su proceso de aprendizaje y lo apoyaría con los temas que necesita dominar, a través de recomendaciones específicas sobre qué material consultar. A este tutor personal se le define como “tutor digital” y se comunica con el alumno a través de una computadora o dispositivo. Este tutor está conectado a un sistema inteligente central, que recaba la información del alumno cuando contesta encuestas y exámenes, e incluso puede contar con su historial académico y extracurricular.

Con esta información, el sistema analiza las respuestas enviadas por cada alumno y emite recomendaciones personalizadas a través del tutor digital. El profesor supervisa la asesoría que los tutores digitales imparten a los alumnos y, si es necesario, interviene. A medida que el alumno cubre los contenidos recomendados, el sistema efectúa evaluaciones adicionales. Dependiendo de las repuestas del alumno, el sistema asigna nuevas tareas que pueden ser reforzar temas complementarios, o avanzar en el plan de estudios.

Desde hace casi una década, los investigadores en las universidades y en las empresas dedicadas a vender sistemas educativos han invertido tiempo en estudiar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los profesores a personalizar la educación y volverla más relevante, eficiente y efectiva.

Existen varios sistemas educativos que han sido desarrollados comercialmente y se les conoce como Plataformas de Aprendizaje Adaptativo. Dentro de las más conocidas o populares está ALEKS, desarrollada por la compañía editorialista de libros y materiales educativos McGraw Hill. Otra plataforma muy utilizada es Knewton.

Estos sistemas son usados por millones de estudiantes en Estados Unidos y en el mundo, especialmente en escuelas secundarias y preparatorias para la enseñanza de matemáticas. También empiezan a ser utilizados por las universidades, con el objetivo de evaluar la preparación o formación con la que llegan los alumnos de primer ingreso.  A través de sus investigadores, las universidades han implementado la inteligencia artificial y han perfeccionado la docencia, al incluir otras áreas del conocimiento adicionales a las matemáticas. Actualmente, se está trabajando en preparar sistemas inteligentes que enseñen cursos de economía, química, física, literatura, historia, etc.

¿Cuál es el papel del profesor ante el surgimiento de estos sistemas inteligentes? El profesor siempre se va requerir para supervisar y mejorar el trabajo de dichos programas, además, existe la oportunidad y necesidad de crear nuevos materiales académicos para alimentar las plataformas.

Esto abre toda una nueva área de oportunidades para incrementar la calidad de la educación, hacerla más efectiva, más inclusiva, reducir la deserción e incrementar la motivación de los alumnos por aprender. Las plataformas de Aprendizaje Adaptativo ofrecen la posibilidad de llevar a un gran número de estudiantes una educación de calidad personalizada. Estos sistemas ofrecen una alternativa muy prometedora para un país como México, en el cual la educación sigue teniendo grandes áreas de oportunidad.

* Rafael Rangel Sostmann es académico mexicano. De 1985 a 2011 ejerció como rector del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM). Actualmente funge como asesor para el Presidente de la Arizona State University (ASU), Michael Crow.

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