La inteligencia artificial (IA) ha impactado prácticamente todas las industrias, y la educación no es una excepción. La IA puede revolucionar la educación haciéndola personalizada, adaptativa, eficiente y efectiva. Se espera que el mercado de sistemas educativos basados en IA alcance los 6 mil millones de dólares para 2024. Se ha adoptado un enfoque integral respecto a la IA en educación, centrándose en estudiantes, profesores y todo el sistema educativo con herramientas que apoyan el aprendizaje y la evaluación, la enseñanza, la gestión educativa y la entrega de educación.

El aprendizaje personalizado apoya a estudiantes individuales dentro de grupos heterogéneos para satisfacer sus necesidades de aprendizaje en términos de objetivos, enfoque, ritmo, contenido y trayectorias. La tecnología de IA da a los estudiantes control sobre qué, cuándo, cómo y dónde aprender. En un entorno de aprendizaje personalizado basado en tecnología, el estudiante decide sus metas de aprendizaje. Los estudiantes pueden elegir entre diversas metodologías de aprendizaje como el basado en proyectos, guiado por currículo, ejercicios repetitivos o una combinación. La interacción del estudiante con el sistema se registra y utiliza para sugerir trayectorias de aprendizaje que aborden las dificultades del estudiante y se alineen con sus metas. El ritmo de aprendizaje es la velocidad a la que el estudiante pasa de un tema o dominio a otro. El sistema inteligente puede establecer un ritmo personalizado para cada estudiante basado en su perfil actualizado continuamente, incluyendo datos sobre sus fortalezas y debilidades cognitivas y sus metas de aprendizaje.

Las evaluaciones tradicionales mediante exámenes de 90 minutos no revelan la comprensión real de un tema por parte del estudiante. Es estresante, quita tiempo al aprendizaje y deja a los estudiantes mal preparados, aún así se usa como factor decisivo para universidades y empleos. Los sistemas de evaluación por IA proporcionan una comprensión más completa y detallada de cómo y cuándo ocurre el aprendizaje. Los sistemas de evaluación basados en IA deben entrenarse con el currículo, área de conocimiento y actividades de aprendizaje. También necesita conocer detalles más específicos, como los pasos para completar las actividades, los resultados exitosos para cada paso y la actividad. Como parte de la evaluación de los estudiantes, el sistema requerirá información detallada sobre las acciones de cada estudiante mientras realiza las actividades. El sistema de IA evalúa el conocimiento del estudiante sobre el tema y proporciona información sobre habilidades no cognitivas como la confianza, motivación y perseverancia. La evaluación basada en IA ocurre durante un período más largo y proporciona retroalimentación constante a profesores, estudiantes y padres sobre la adquisición de conocimientos, desafíos y progreso hacia las metas de aprendizaje. La información obtenida de los sistemas de evaluación puede usarse para crear visualizaciones del Modelo de Aprendiz Open (OLM) que ayuden a los profesores a recalibrar su enseñanza para mejorar el aprendizaje y motivar a los estudiantes permitiéndoles seguir su progreso.

Las soluciones de tutoría habilitadas por IA proporcionan tutoriales paso a paso personalizados para cada estudiante. El sistema decide la trayectoria de aprendizaje, contenido y actividades mediante conocimiento experto sobre el tema y ciencia cognitiva. Responde dinámicamente a la interacción del estudiante, éxitos y fracasos ajustando el nivel de dificultad y proporcionando pistas y orientación. Los sistemas de tutoría también pueden inferir la atención del estudiante monitoreando su mirada y, en consecuencia, tomar medidas para aumentarla. Los sistemas de tutoría basados en diálogo usan procesamiento del lenguaje natural (NLP) para simular una interacción hablada similar a la que tendría con un tutor humano. Estos sistemas formulan preguntas generadas por IA para mantener una conversación guiada que lleve al estudiante a descubrir la solución a cualquier problema. Existen tutores de escritura que proporcionan retroalimentación automatizada sobre la escritura del estudiante. La información proporcionada busca ser útil para mejorar las habilidades de escritura. Estos sistemas de tutoría inteligente pueden ser transformadores para niños con discapacidades de aprendizaje.

Cuando se combinan con IA en un contexto educativo, la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA) pueden proporcionar una experiencia estudiantil inmersiva y mejorada. La RV puede transportar a los estudiantes a un entorno imaginario donde puedan visualizar el tema que se enseña, como el interior de un volcán, la superficie de la luna o un viaje a través del sistema digestivo. La RA puede proporcionar información adicional sobre cualquier tema superponiendo visuales detallados sobre la vista del mundo real. Por ejemplo, escanear un código QR podría proporcionar visuales en 3D del cerebro que pueden explorarse al estudiar la anatomía del cerebro humano.

La IA puede potenciar a los profesores a través de diversas aplicaciones como evaluaciones automatizadas, detección de plagio y automatización de tareas administrativas repetitivas. La monitorización mediante IA de foros de discusión, chatbots para responder a preguntas frecuentes de los estudiantes y herramientas que identifican a estudiantes que necesitan apoyo adicional son algunas formas de reducir la carga de trabajo de los profesores y permitirles concentrarse en mejorar el aprendizaje. Sin embargo, como cualquier tecnología innovadora, estas aplicaciones de IA en el sector educativo no son infalibles y continúan evolucionando con el tiempo.

La aplicación de IA en cualquier sector requiere analizar conjuntos de datos vastos, y este es también el caso en el sector educativo. Los sistemas basados en IA recopilan datos de los estudiantes relacionados con su historial de rendimiento, información personal, preferencias, etc., lo que puede generar preocupaciones sobre la privacidad de los datos si estos se ven comprometidos. Tales sistemas también podrían resultar en una reducción de la interacción humana para los estudiantes, con sus módulos de autoaprendizaje, afectando su capacidad para desarrollar habilidades sociales clave e inteligencia emocional. Curiosamente, incluso a través de un medio en línea, la enseñanza basada en libros de texto puede sofocar el pensamiento creativo y crítico en los estudiantes, haciendo crucial asegurar un equilibrio entre el aprendizaje estimulado por máquinas y el aprendizaje orgánico físico.

Además, debemos asegurar que la IA no amplíe las disparidades educativas existentes proporcionando más oportunidades para estudiantes acomodados. La tecnología de IA debe utilizarse para garantizar una educación de calidad accesible para todos y promover oportunidades de aprendizaje a lo largo de la vida. También es esencial mantener un equilibrio entre educación impulsada por humanos y por tecnología, y una no debe prevalecer a costa de la otra. El toque humano, cuando se utiliza para desarrollar un currículo personalizado impulsado por IA, puede maximizar el aprendizaje personalizado para los estudiantes y proporcionar los mejores resultados.

La IA ha transformado el mundo de la educación más allá de lo reconocible. El aprendizaje personalizado autodidacta, sistemas de evaluación innovadores y adaptativos que proporcionan retroalimentación individual, sistemas de tutoría basados en diálogo y tecnologías inmersivas están reescribiendo la experiencia del aula, beneficiando a estudiantes en todo el mundo. Sin embargo, esta evolución debe continuar con la colaboración de educadores, profesores y estudiantes para garantizar un aprendizaje ético y efectivo.