La interacción del futuro en educación combinará la dinámica profesor-estudiantado con la inteligencia artificial

En el webinar “Pinceladas tecnológicas sobre la Inteligencia Artificial y cómo aplicarla en educación” ofrecido para Edulabs por Jose Torre y Francesc Santanach, expertos del equipo de Tecnología de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC), nos compartieron las claves para entender la inteligencia artificial y cómo funciona, así cómo aprender a integrarla en el aula. Conceptos como aprendizaje automático o machine learning, aprendizaje profundo o deep learning, asistente virtual o bot, etc. ya forman parte del argot en la educación del presente y del futuro que apunta a volver a los inicios, el aprendizaje basado en la conversación pero ahora, en el siglo XXI, con las máquinas.

Tal como apunta la UNESCO, la inteligencia artificial (IA) proporciona el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos mayores de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje y acelerar el progreso para la consecución del ODS 4. Y es que, aunque la llamamos inteligencia, la IA es software y, por tanto, no es una herramienta capaz de tener conciencia. Se trata de una matriz de información con millones de billones de parámetros: “Es la rama de la ciencia de computación que habla de ficheros que son capaces de realizar tareas que se les podría presuponer inteligencia humana, pero que no la tienen, sino que simulan tareas que podría hacer un ser inteligente, a pesar de que inteligencia es lo que no aplican”, explica Jose Torre, director de Arquitectura Tecnológica, Datos y Seguridad de la Universidad de Catalunya (UOC). “La IA, pues, aplica una estadística dando la solución más concreta a un caso específico”, añade.

Dentro de la IA existen diferentes subconjuntos, el más importante de ellos es el aprendizaje automático o machine learning, un conjunto de modelos matemáticos y algoritmos estadísticos que son capaces de explicar cuál sería el valor más acertado para un parámetro en función de lo que ha aprendido con datos técnicos. “El machine learning cambia el paradigma del software tradicional. Tenemos un histórico y este sistema nos devuelve las reglas”, indica Torre. Una de las técnicas que más se conocen es el aprendizaje profundo o deep learning que trabaja básicamente con red neuronal – como lo harían las neuronas de una persona – y aquí “encontramos dos tipos de tareas en función del enfoque: el discriminativo (antes del ChatGPT) y el generativo, esta última la más utilizada recientemente en el ámbito educativo” con la que se pueden generar “recursos de aprendizaje, customizar la experiencia de aprendizaje, realizar aprendizaje adaptativo y dar feedback y ayudar en el aprendizaje inclusivo”. 

La IA en educación, el regreso del aprendizaje basado en la conversación

El objetivo en educación es poder tener tecnologías basadas en inteligencia artificial que puedan asistir todo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Antes del siglo XIX la manera de aprender estaba basada en la conversación, un maestro y un aprendiz que intercambiaban información a partir de una conversación y a partir de ahí se daba el proceso comunicativo en el que ambos eran capaces de aprender cosas. La revolución industrial y la masificación en las ciudades provocó que se cambiara la manera de aprender de una educación personalizada a una masiva – con un profesor con muchos estudiantes en una clase – y los docentes dejaron de diseñar de una manera personalizada a una, generalizada.

¿Qué podemos hacer hoy para combinar estos dos mundos? Francesc Santanach, arquitecto EdTech en la UOC nos da la respuesta: “Aunque podemos seguir teniendo una clase con profesor y estudiantes, también podemos ser capaces de tener un mecanismo de conversación como el que teníamos antes con asistentes o bots que pueden ser más o menos inteligentes”. El bot, explica Santanach, “es una interfaz conversacional tipo chat donde un estudiante y/o profesor puede lanzar preguntas y el asistente es capaz de enlazar estas preguntas con todo el conjunto de ecosistemas tecnológicos y humanos que pueden dar respuesta a ellas” ¿Y cuál sería el papel del bot en una institución educativa? Santanach afirma que es “un puente tecnológico entre nuestros usuarios y el conjunto de sistemas y personas que dan soporte a la institución”.

La interacción del futuro será la conversacional “porque ya fue la primera que existió” apunta el experto de la UOC “y en la actualidad la IA nos permite interactuar con la máquina en lenguaje natural, como lo hacemos los humanos, y no a través de formularios, sistema más acorde a como actúan las máquinas”, apunta. La misión de los bots en el aula es la de observar a cada uno de los estudiantes de clase, descubrir sus problemas específicos, trasladarlos al docente y que el bot, en el mejor de los casos, pueda actuar de manera autónoma. De esta manera, nuestro sistema educativo volvería a un sistema de enseñanza personalizado”.

Las máquinas son una ayuda, pero no son humanos

A los humanos nos cuesta mucho interaccionar con otros humanos y aún nos cuesta más interaccionar con máquinas – ya que buscamos a alguien que nos entienda.  La máquina tiene una manera de procesar los datos muy diferente a la humana. Son una ayuda, pero no son humanos.  Tanto Santanach como Torre insisten en esta cuestión “hay que tener claro que los bots y las IA no son personas, son máquinas y que si queremos diseñar interfaces conversacionales e inteligencias artificiales, el diseño de la interfaz no puede ser el de la usabilidad, sino el de la personalidad de estos artefactos”. Lo mejor de las herramientas tecnológicas basadas en IA es que “podrían desplegarse en los dispositivos que podemos utilizar en el aula como el móvil, el ordenador, en un dispositivo tipo Alexa, etc. También en entornos de aprendizaje y se podrían incrustar estos componentes tecnológicos dentro de contenidos específicos que los estudiantes puedan consumir sin limitarnos al espacio del aula”, concluye Santanach.

En la actualidad la Universitat Oberta de Catalunya ya cuenta con algunas pruebas de concepto y pilotos de diferentes tipos de asistentes en función de la finalidad que persiguen: el assessment bot, relacionado con preguntas personalizadas según cada perfil de estudiante; el phD bot, que puede facilitar información a los estudiantes de doctorado; el tutor bot, de apoyo a los tutores – que asesoran al estudiante durante todo proceso aprendizaje y el proyecto botter, que mediante un robot, busca otras maneras, distintas a las pantallas, de interactuar con el estudiante.