La inteligencia artificial (IA) prometió revolucionar el campo de la educación. Pero, ¿cómo, y cuánto son realmente utilizados por estudiantes y maestros hoy? Nuestro artículo reciente buscó responder a este problema analizando la integración de la IA en las universidades desde dos perspectivas: científico (cómo se usa realmente) y uso social).
Si bien los investigadores se esfuerzan por resaltar las oportunidades y los desafíos de las representaciones de IA para el aprendizaje personalizado, la percepción social cuenta una historia diferente, refleja la adopción más lenta y desigual, especialmente en Europa.
Personalización, tutores virtuales y administrador
En los últimos años, la IA se cruzó constantemente en la educación, especialmente en áreas como el aprendizaje personalizado, los maestros virtuales y la automatización de tareas administrativas.
Las plataformas como Smart Sparrow, Knevton, Centuri Tech y Khan Academy usan IA para adaptar el tempo y el contenido de los alumnos a las personas. Estos sistemas utilizan IA para el análisis de rendimiento del estudiante (respuestas correctas o incorrectas, tiempo de respuesta, formularios de error), así como para ajustar automáticamente el nivel de peso, el contenido o los tempos y las recomendaciones y recomendaciones.
Los sistemas de supervisión son otro uso. Estos son chatbots o asistentes virtuales que se comunican con los estudiantes como maestro humano. Sus funciones típicas son responder a los problemas sobre el contenido, proponer ejercicios, dar explicaciones, resolver problemas paso a paso, motivar y acompañar al estudiante en su progreso.
Algunos ejemplos son Khanmigo (Khan Academi + GPT-4), que ayuda a Duolingo Max, y la enseñanza personalizada de idiomas, y Carnegie Learning Mika, y Carnegie Learning Mika, y Carnegie Learning Mika.
Todas estas plataformas utilizan modelos de máquinas de aprendizaje que reconocen las fortalezas y debilidades de los estudiantes. Esta tecnología ya se ha utilizado con éxito en disciplinas como la medicina, la electrónica y la lingüística, en las que el análisis y la automatización de una gran escala son esenciales para la enseñanza y la investigación.
Esta tecnología también permite la gestión eficiente de procesos administrativos, como la corrección y el monitoreo y el rendimiento del examen.
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Restricciones y desafíos
A pesar de las expectativas en torno a la IA, su influencia en la educación universitaria sigue siendo modesta. A nivel mundial, su uso en las universidades aún está en la infancia, y la adopción varía en gran medida entre regiones y disciplina. Aunque se han hecho un progreso significativo en algunas áreas, como las ciencias de la salud, otras áreas como las ciencias humanistas apenas comienzan a explorar las posibilidades de esta tecnología.
Uno de los principales desafíos es la falta de capacitación para maestros y administradores en uso y herramientas. Muchos maestros no tienen las habilidades necesarias para integrarlas en sus aulas, lo que limita su adopción. Además, la falta de políticas de privacidad claras para los estudiantes de los estudiantes y el uso ético de esta tecnología son barreras significativas.
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Europa se queda atrás
A pesar del líder en regulaciones sobre el uso ético de la tecnología, Europa se retrasa en términos de investigación científica sobre cómo integrarlo en los métodos educativos.
Hay excepciones, incluido el Reino Unido, que tienen una investigación muy sólida de IA educativa y modelos de enseñanza adaptativa y evaluaciones automáticas. En Alemania y los Países Bajos, los proyectos interdisciplinarios de la Unión Europea también combinan educación, ciencia cognitiva e informática.
Estados Unidos lidera en publicaciones científicas, patentes y desarrollo de tecnologías educativas basadas en la IA. Mientras tanto, en China, ha habido un aumento significativo en las publicaciones y aplicaciones de la IA educativa, especialmente en el aprendizaje adaptativo e identificación de personas en las aulas inteligentes. Las inversiones estatales masivas en "educación inteligente" son parte de su estrategia para el liderazgo en la IA.
América Latina (especialmente Brasil, Chile y México) también tiene una creciente producción de investigación y un advenimiento a plataformas educativas adaptativas y analizar datos de aprendizaje. Existe un interés creciente en el uso de esta tecnología para reducir las brechas educativas y mejorar el acceso a ella en áreas desfavorables.
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Percepción social: indiferencia en el mejor de los casos
En nuestro reciente estudio, comparamos la investigación sobre el uso de la IA en la educación con la percepción social de su uso a través de una mención de redes sociales.
El uso de la IA fue causado por la audición social en la educación, pero descubrimos que los usuarios de las redes sociales eran en su mayoría neutrales o incluso inconscientes, cuando se trata de su impacto en las universidades. A pesar de la creciente presencia en las conversaciones de tecnología educativa, la mayoría de la mención en línea de la IA en la educación no es una representación ni una preocupación significativa.
Aunque los investigadores se centran más en el desarrollo y la influencia académica de la IA, los usuarios de las redes sociales se centran principalmente en herramientas de inteligencia artificial como ChatGGPT, que ayudan a los estudiantes con tareas diarias más convenientes.
¿Dónde está la IA en educación en la frente?
En términos de lo que esta tecnología puede ofrecer, la automatización personalizada del aprendizaje y las tareas son solo la punta del iceberg. Para aprovechar su verdadero potencial, es crucial en la capacitación docente, desarrollar políticas claras y promover una mayor cooperación entre investigadores, instituciones educativas y sociedades.
AI abre una nueva puerta en educación, pero su adopción continúa enfrentando obstáculos significativos, especialmente en Europa. A pesar del progreso de la medicina, la electrónica y la lingüística, su uso generalizado en otras áreas de reclamos y científicos y sociedad para cerrar las brechas existentes y usar sus posibilidades.
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