Últimamente hemos estado ordenando nuestras ideas en torno al uso de Inteligencia Artificial (IA) en educación, tras años de estudio, observación y experimentación, y detectamos dos grandes grupos de tendencias.
- El primer grupo engloba las herramientas para la captación de datos del alumno/a; las que nosotros llamamos “IAs desde dentro hacia fuera”.
En la inmensa mayoría de los casos, estos datos se trasladan al sistema para que éste personalice los contenidos que el alumno/a recibe, y/o asesore al profesor/a sobre cómo llevar a cabo esa personalización, o cómo evaluar al alumno/a.
Estos sistemas llevan años usándose en medios de comunicación y redes sociales, y está ampliamente demostrado cómo, al hacerlo, acaban generando efectos de “Cámara de eco” y “Sesgos de confirmación” que causan polarización social y desinformación.
El efecto “Cámara de eco” ocurre cuando los navegantes en un medio digital o red social acaban encontrando solo ideas e información que amplifican y refuerzan sus propias creencias, sin abrirles a nuevo conocimiento, perspectivas, oportunidades y realidades diversas. Este efecto implica un consumo de contenidos sesgado, y moverse dentro de sistemas cerrados que rechazan otras visiones, personas o posibilidades.
El efecto de “sesgo de confirmación” consiste en la tendencia de las personas a: 1) Buscar, favorecer y recordar información que respalde los puntos de vista o ideas que ya tienen, o hipótesis y conclusiones que han alcanzado en solitario o con fuertes influencias individuales; y a la vez 2) Dar desproporcionadamente menos consideración a posibles alternativas. Dice la Wikipedia que se trata de un error del razonamiento inductivo, y que las personas muestran esta tendencia cuando reciben y manejan información de manera selectiva.
Por estas razones, a nosotros el uso de estas IAs en educación nos preocupa, y no es algo que defendamos. Preferimos métodos que abran horizontes e inviten a explorarlos, que amplíen visiones, que aumenten la tolerancia y motiven la curiosidad.
Otra posibilidad, que a nosotros nos interesa más, es cuando esos datos se usan en sistemas de “gamificación educativa autónoma” (o semi-autónoma); es decir, capaces de ajustarse en tiempo real a ciertas circunstancias, de forma que resulte más fácil alcanzar los objetivos de aprendizaje deseados (por ejemplo, cuando un alumno/a falla en una respuesta, para que reciba feedback inmediato, o se bloquea durante el desarrollo de una actividad, para tratar de ofrecerle palancas de avance). Se trata de un campo emergente en el que es necesario seguir investigando. Para nosotros, el objetivo es que nunca rompa con los principios fundamentales de una gamificación para ser realmente didáctica. Además, es importante entender bien cómo integrar estas IAs con la acción directa de los educadores que dirigen la gamificación.
2. El segundo grupo son las herramientas que sirven para trasladar la información desde el mundo en Internet hacia los alumnos/as; las llamamos “IAs desde fuera hacia dentro” y, por todo lo que hemos dicho hasta ahora, éstas nos interesan mucho.
Dentro de este grupo destacan de pronto las Inteligencias Artificiales Generativas (como ChatGPT, Pi y otras). Llevamos meses explorando sus posibilidades y les vemos mucho potencial. Próximamente les dedicaremos un artículo propio en nuestro blog.
Artículo escrito por: Eva García Muntión.
