Barbara Wasson: “Hi ha noves eines d’IA que poden ajudar els docents a dissenyar el procés d’aprenentatge i les assignatures”

En el marc del Ed Tech Congress que es va celebrar a Barcelona del 9 a l’11 d’abril entrevistem Barbara Wasson, directora i professora del Centre for the Science of Learning & Technology (SLATE) de la Universitat de Bergen de Noruega. Wasson també és membre del grup d’experts del Consell d’Europa sobre IA i Educació i del subcomitè CDEDU de Política en l’Educació Superior. Parlem amb ella de les possibilitats i desafiaments de les dades en educació, específicament de les analítiques d’aprenentatge i la intel·ligència artificial (IA).

Quines són algunes de les possibles aplicacions pràctiques de l’analítica de l’aprenentatge sobre intel·ligència artificial en l’educació?

La IA es utilitzar amb l’alumnat, que poden tenir el que anomenem «sistemes de tutoria intel·ligent» o «tutors dialògics», amb els quals reben informació personalitzada. Per exemple, en matemàtiques, hi ha moltes eines adaptatives en les quals, depenent de les teves respostes, la pregunta següent s’adapta a tu en particular.

I després pot ser útil per als docents. Hi ha noves eines de IA que els poden ajudar a dissenyar l’aprenentatge i les lliçons. Com a institució, també hi ha eines que ajuden amb l’acreditació de persones que sol·liciten entrar en la universitat, per exemple, identificant les que podrien abandonar el programa perquè es pugui intervenir. Aquesta seria una manera d’utilitzar la IA en els sistemes, però l’anàlisi de l’aprenentatge es produeix quan es visualitza o es presenta un informe sobre diferents tipus de dades a les parts interessades. Al final, hi ha moltes formes diferents d’utilitzar-ho.

Quins són els principals reptes als quals s’enfronta l’aplicació d’aquestes tecnologies?

Per a mi, el problema més important és l’ús de les dades dels estudiants, perquè no sempre tenim dret a utilitzar-les. Pot ser que siguin privades o sensibles. A més, som vulnerables davant els fabricants d’aquestes eines. Només obtenim les dades que ells decideixen guardar, que poden no ser les que volem com a educadors. Això té a veure amb la seva regulació. Aquests són alguns dels reptes principals. Hi ha altres reptes relacionats amb la competència per utilitzar les dades com a persona receptora de les anàlisis, per exemple. Necessitem competència per a entendre i interpretar les dades. No només és segur per als docents, també ho és per als líders escolars. Hi ha molts estudis que demostren que les escoles que realment utilitzen les dades sobre el que passa al seu centre obtenen resultats més bons com a organització escolar, a l’hora de millorar les escoles.

Creu que els educadors i educadores es poden preparar per integrar aquestes tecnologies en el pla pedagògic?

Realment, penso que la millor manera de fer-ho és instar a les universitats a formar els professors perquè comencin a utilitzar-les. Els han de deixar utilitzar les eines d’IA i mostrar-los com poden utilitzar les dades ells mateixos. És difícil millorar la capacitat dels docents per utilitzar aquestes eines de manera competent. Es diu molt que els estalviarà temps, però jo no ho crec. Penso que els dona més feina, perquè és una cosa més que han de fer, i no tenen per què tenir les habilitats necessàries.

Una de les coses que volem saber és fins a quin punt està canviant el seu paper, i aquest és un dels grans problemes, ja que no hi ha gaires estudis sobre la pràctica al llarg del temps. El que sabem, fins i tot sense relació amb l’educació, és que introduir eines requereis molt temps perquè s’adoptin i, perquè canviïn les pràctiques de treball o la manera d’utilitzar-les. No és una cosa que passi d’un dia per l’altre. Crec que esperem que les coses succeeixin ràpidament, i les rebutgem si no funcionen. Necessitem temps.

Quina és la recerca més destacable que està duent a terme actualment en el camp de la IA i l’aprenentatge?

Ara mateix tenim un nou projecte, anomenat Intel·ligència Artificial en l’educació, capes de confiança, que estudia com es genera la confiança en el sector educatiu i què significa confiar en la IA com a docent o com a líder escolar. També té a veure, per exemple, amb la regulació de la IA. Com a docent a Europa, ets responsable individualment de l’ús de l’eina que utilitzes en classe, i et poden multar si utilitzes una eina que envia les seves dades fora d’Europa. També implica els responsables de privacitat, els que verifiquen i aproven les eines determinant si compleixen el GDPR i la normativa nacional pel que fa a la protecció de dades, especialment la dels menors. Al final, hem de confiar en les eines, i això implica a tothom.

L’aprenentatge adaptatiu, s’està implementant cada vegada més en els centres educatius o continua sent una tecnologia costosa per motius econòmics?

Els primers sistemes que es van construir, ja des dels anys 70 i 80, van resultar molt costosos, a causa de la manera com dissenyàvem els dominis i havíem de modelar la presa de decisions. Ara pensem que la IA generativa, per si mateixa, pot ser part de l’adaptació, però… hi confiem?

No sempre ens fiem de tot el que surt d’aquí, però algú n’ha assumit les despeses, que probablement són molt més elevades si pensem en els costos que ha comportat formar als models. Encara que l’aprenentatge és un procés col·laboratiu, hi ha el temor que es produeixi un impuls cap a un aprenentatge més individualitzat i centrat, de manera que aquest aspecte es perdria. Encara no hi ha respostes, però potser aquesta idea forma part de tot això.

Com creu que ens pot ajudar la IA a millorar com a universitat en línia?

Penso que hi ha moltes maneres d’utilitzar la IA per reforçar els processos de col·laboració i diàleg entre estudiants. Potser cal centrar-se una mica més en això i no tant en els tutors individuals, que tenen el seu paper, però no ho són tot. Es poden trobar maneres de col·laborar en les quals no sigui necessari estar junts, així com aprendre a minimitzar la quantitat de temps que cal estar sincrònicament junts.

Al final, però, cal preguntar-se si els alumnes prefereixen treballar en equip al mateix temps o si se senten còmodes, dividint-se el treball i reunint-se només de tant en tant. Les dades només ens donen una opinió, un punt de vista. Per descobrir el perquè de les preferències de cada alumne, cal preguntar-ho a ells personalment.