Barbara Wasson: “Hay nuevas herramientas de IA que pueden ayudar a los docentes a diseñar el proceso de aprendizaje y las asignaturas”

En el marco del Ed Tech Congress, que se celebró en Barcelona del 9 al 11 de abril, entrevistamos a Barbara Wasson, directora y profesora del Centre for the Science of Learning & Technology (SLATE) de la Universidad de Bergen de Noruega. Wasson también es miembro del grupo de expertos del Consejo de Europa sobre IA y Educación y del subcomité CDEDU de Política en la Educación Superior.
Hablamos con ella de las posibilidades y desafíos de los datos en educación, específicamente de las analíticas de aprendizaje y la inteligencia artificial (IA).

¿Cuáles son algunas de las posibles aplicaciones prácticas de la analítica del aprendizaje sobre inteligencia artificial en la educación?

La IA puede utilizarse para los alumnos. Pueden tener lo que llamamos «sistemas de tutoría inteligente» o «tutores dialógicos», en los que reciben información personalizada. Por ejemplo, en matemáticas, hay muchas herramientas de matemáticas adaptativas en las que, dependiendo de tus respuestas a las preguntas, la siguiente pregunta se adapta a ti en particular.

Y después puede ser útil para los docentes. Hay nuevas herramientas de IA que les pueden ayudar a diseñar el aprendizaje y las lecciones. Como institución, también existen herramientas que ayudan con la acreditación de personas que solicitan ingresar a la universidad, por ejemplo, identificando aquellas que podrían abandonar el programa para que se pueda intervenir. Esa sería una forma de utilizar la IA en los sistemas, pero el análisis del aprendizaje se produce cuando se visualiza o se presenta un informe sobre diferentes tipos de datos a las partes interesadas. Al final, hay muchas formas diferentes de utilizarlo.

¿Cuáles son los principales retos a los que se enfrenta la aplicación de estas tecnologías?

Para mí, el problema más importante es el uso de los datos de los estudiantes, porque no siempre tenemos derecho a utilizarlos. Puede que sean privados o sensibles. Además, somos vulnerables ante los fabricantes de dichas herramientas. Solo obtenemos los datos que ellos deciden guardar, que pueden no ser los que queremos como educadores. Tiene que ver con su regulación. Esos son algunos de los principales retos. Hay otros retos relacionados con la competencia para poder utilizar los datos como persona receptora de los análisis, por ejemplo. Necesitamos competencia para comprender e interpretar los datos. No solo es seguro para los docentes, también lo es para los líderes escolares. Hay muchos estudios que demuestran que las escuelas que realmente utilizan los datos sobre lo que ocurre en su centro obtienen mejores resultados como organización escolar a la hora de mejorar las escuelas.

¿Cómo cree que pueden prepararse los educadores y educadoras para integrar estas tecnologías en el plan pedagógico?

Realmente creo que la mejor manera es que las universidades formen a los docentes para que empiecen a utilizarlas. Tienen que dejarles usar las herramientas de IA y mostrarles cómo pueden utilizar ellos mismos los datos. Es difícil mejorar la capacidad de los docentes para utilizar estas herramientas de manera competente. Se dice mucho que les ahorrará tiempo, pero yo no lo creo. Pienso que les da más trabajo porque es algo más que tienen que hacer y no tienen por qué tener las habilidades necesarias.

Una de las cosas que queremos saber es hasta qué punto está cambiando su papel y ese es uno de los grandes problemas, ya que no hay muchos estudios sobre la práctica a lo largo del tiempo. Lo que sabemos, incluso sin relación con la educación, es que introducir herramientas lleva mucho tiempo para que se adopten y cambien las prácticas de trabajo o la manera de usarlas. No es algo que suceda de la noche a la mañana. Creo que esperamos que las cosas sucedan rápidamente y las desechamos si no funcionan. Necesitamos tiempo.

¿Cuál es la investigación más destacable que está llevando a cabo actualmente en el campo de la IA y el aprendizaje?

Ahora mismo tenemos un nuevo proyecto, que se llama Inteligencia Artificial en la Educación, capas de Confianza, que estudia cómo se construye la confianza en el sector educativo y qué significa confiar en la IA como docente o como líder escolar. También tiene que ver, por ejemplo, con la regulación de la IA. Como profesor en Europa, eres individualmente responsable del uso de la herramienta que utilizas en clase, y te pueden multar si utilizas una herramienta que envía sus datos fuera de Europa. También implica a los responsables de privacidad, quienes verifican y aprueban las herramientas determinando si cumplen el GDPR y la normativa nacional en lo que respecta a la protección de datos, especialmente la de los menores. Al final, tenemos que confiar en las herramientas y esto implica a todo el mundo.

¿El aprendizaje adaptativo está a punto de ser implementado cada vez más en los centros educativos o sigue siendo una tecnología costosa debido a razones económicas?

Los primeros sistemas que se construyeron ya desde los años 70 y 80 resultaron muy costosos debido a la manera en que diseñábamos los dominios y teníamos que modelar la toma de decisiones. Ahora pensamos que la IA generativa puede ser parte de la adaptación por sí misma, pero ¿confiamos en ella?

No siempre nos fiamos de todo lo que sale de ahí, pero alguien se ha hecho cargo de los gastos y estos son probablemente mucho más caros si pensamos en los costes que ha supuesto formar a los modelos. Aunque el aprendizaje es un proceso colaborativo, existe el temor de que se produzca un impulso hacia un aprendizaje más individualizado y centrado, perdiendo ese aspecto. Aún no hay respuestas, pero esta idea quizá forme parte de ello.

¿Cómo cree que la IA puede ayudarnos a mejorar como universidad en línea?

Creo que hay muchas formas de utilizar la IA para apoyar los procesos de colaboración y diálogo entre estudiantes. Quizá haya que centrarse un poco más en eso, en lugar de en los tutores individuales, que tienen su papel, pero no lo son todo. Se pueden encontrar formas de colaborar en las que no sea necesario estar juntos, así como aprender a minimizar la cantidad de tiempo que se necesita estar sincrónicamente juntos.

Al final, hay que preguntarse si los alumnos prefieren trabajar en equipo al mismo tiempo o si se sienten cómodos, dividiéndose el trabajo y reuniéndose solo de vez en cuando. Los datos solo nos dan una opinión, un punto de vista. Para descubrir el porqué de las preferencias de cada alumno es necesario preguntarles a ellos personalmente.