La interacció del futur en educació combinarà la dinàmica professor-estudiantat amb la intel·ligència artificial

En el seminari web “Pinzellades tecnològiques sobre la intel·ligència artificial i com aplicar-la en l’educació”, ofert per a Edulabs per Jose Torre i Francesc Santanach, de l’equip de Tecnologia de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), van compartir amb nosaltres les claus per entendre la intel·ligència artificial i com funciona, així com aprendre a integrar-la a l’aula. Conceptes com aprenentatge automàtic o machine learning, aprenentatge profund o deep learning, assistent virtual o bot, etc., ja formen part de l’argot en l’educació del present i la del futur, que apunta a tornar als inicis, l’aprenentatge basat en la conversa, però ara, al segle XXI, amb les màquines.

Tal com apunta la UNESCO, la intel·ligència artificial (IA) proporciona el potencial necessari per abordar alguns dels desafiaments més grans de l’educació actual, innovar les pràctiques d’ensenyament i aprenentatge, i accelerar el progrés per a la consecució de l’ODS 4. Ara bé, encara que l’anomenem intel·ligència, la IA és programari i, per tant, no és cap eina capaç de tenir consciència. Es tracta d’una matriu d’informació amb milions de bilions de paràmetres: “És la branca de la ciència de la informàtica que parla de fitxers que són capaços de fer tasques per a les quals es podria pressuposar intel·ligència humana, però que no la tenen, sinó que simulen tasques que podria fer un ésser intel·ligent, malgrat que intel·ligència és el que no apliquen”, explica Jose Torre, director d’Arquitectura Tecnològica, Dades i Seguretat de la UOC. “La IA, doncs, aplica una estadística i dona la solució més concreta a un cas específic”, afegeix.

Dins la IA hi ha diferents subconjunts, el més important dels quals és l’aprenentatge automàtic o machine learning, un conjunt de models matemàtics i algorismes estadístics que són capaços d’explicar quin seria el valor més encertat per a un paràmetre en funció del que han après amb dades tècniques. “El machine learning canvia el paradigma del programari tradicional. Tenim un històric i aquest sistema ens retorna les regles”, indica Torre. Una de les tècniques que es coneixen més bé és l’aprenentatge profund o deep learning, que treballa bàsicament amb xarxa neuronal —com ho farien les neurones d’una persona—, i aquí “trobem dos tipus de tasca en funció de l’enfocament: la discriminativa (abans del ChatGPT) i la generativa, aquesta darrera, la que s’ha fet servir fa més poc en l’àmbit educatiu”, amb la qual es pot crear “recursos d’aprenentatge, personalitzar l’experiència d’aprenentatge, portar a terme aprenentatge adaptatiu i donar feedback, i ajudar en l’aprenentatge inclusiu”. 

La IA en educació: el retorn de l’aprenentatge basat en la conversa

L’objectiu en educació és poder tenir tecnologies basades en intel·ligència artificial que puguin assistir tot el procés d’ensenyament-aprenentatge. Abans del segle XIX, la manera d’aprendre estava basada en la conversa: hi havia un mestre i un aprenent que intercanviaven informació a partir d’una conversa, i a partir d’aquí es donava el procés comunicatiu en què tots dos eren capaços d’aprendre coses. La revolució industrial i la massificació a les ciutats van provocar que es canviés la manera d’aprendre: es va passar d’una educació personalitzada a una de massiva —amb un professor amb molts estudiants en una classe—, i els docents van deixar de dissenyar d’una manera personalitzada per fer-ho d’una manera generalitzada.

Què podem fer avui per combinar aquests dos mons? Francesc Santanach, arquitecte EdTech de la UOC, ens dona la resposta: “Encara que podem continuar tenint una classe amb professor i estudiants, també podem ser capaços de tenir un mecanisme de conversa com el que teníem abans amb assistents o bots que poden ser més o menys intel·ligents”. L’assistent virtual o bot, explica Santanach, “és una interfície conversacional tipus xat en què un estudiant o un professor poden llançar preguntes, i l’assistent és capaç d’enllaçar aquestes preguntes amb tot el conjunt d’ecosistemes tecnològics i humans que hi poden donar resposta”. I quin seria el paper de l’assistent personal en una institució educativa? Santanach afirma que és “un pont tecnològic entre els nostres usuaris i el conjunt de sistemes i persones que donen suport a la institució”.

La interacció del futur serà la conversacional, “perquè ja va ser la primera que va existir”, apunta l’expert de la UOC, “i en l’actualitat la IA ens permet interactuar amb la màquina en llenguatge natural, com ho fem els humans, i no a través de formularis, sistema que concorda més amb com actuen les màquines”, apunta. La missió dels assistents virtuals a l’aula és observar cadascun dels estudiants de classe, descobrir quins problemes específics tenen, traslladar-los al docent i que el bot, en el millor dels casos, pugui actuar de manera autònoma. D’aquesta manera, el nostre sistema educatiu tornaria a un sistema d’ensenyament personalitzat”.

Les màquines són una ajuda, però no són humans

Als humans ens costa molt interaccionar amb altres humans i encara ens costa més interaccionar amb màquines, perquè busquem algú que ens entengui. La màquina té una manera de processar les dades molt diferent de la humana. Són una ajuda, però no són humans. Tant Santanach com Torre insisteixen en aquest punt: “cal tenir clar que els bots i les IA no són persones, sinó que són màquines i que, si volem dissenyar interfícies conversacionals i intel·ligències artificials, el disseny de la interfície no es pot regir per la usabilitat, sinó per la personalitat d’aquests artefactes”. El millor de les eines tecnològiques basades en IA és que “es podrien desplegar en els dispositius que podem fer servir a l’aula com el mòbil, l’ordinador, en un dispositiu tipus Alexa, etc. També en entorns d’aprenentatge, i es podrien incrustar aquests components tecnològics dins de continguts específics que els estudiants puguin consumir sense limitar-nos a l’espai de l’aula”, conclou Santanach.

En l’actualitat, la Universitat Oberta de Catalunya ja disposa d’algunes proves de concepte i proves pilot de diferents tipus d’assistents en funció de la finalitat que persegueixen: l’assessment bot, relacionat amb preguntes personalitzades segons cada perfil d’estudiant; el PhD bot, que pot facilitar informació als estudiants de doctorat; el tutor bot, de suport als tutors, que assessora l’estudiant durant tot el procés aprenentatge, i el projecte Botter, que, mitjançant un robot, cerca altres maneres, diferents de les pantalles, d’interactuar amb l’estudiant.