Como se ha señalado en la Nota 5, entendemos que la Inteligencia Artificial (IA) es un producto de la inteligencia humana mediado por valoraciones, contextos y circunstancias que dan cuenta de diversidad de visiones sobre la sociedad y la educación. Asimismo, reafirmamos que la IA tiene el status de ser un soporte de la educación, entre otros fundamentales, que esencialmente apoya a alumnos y educadores, así como contribuye a la implementación y al seguimiento de procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación en diversidad de ambientes y espacios de aprendizaje.
Importa precisar que la IA no guarda similitud con la inteligencia humana, y menos aún es copia o reproducción de esta. Como señala el escritor y filósofo francés Eric Sadin (2020), existen básicamente dos factores que las diferencian nítidamente. En primer lugar, la IA consiste en “máquinas de cálculo cuya función se limita al tratamiento de flujos informacionales abstractos”, lo que deviene en una estandarización de procesos y respuestas que llevaría a una conducción robotizada y sin fallas de los asuntos humanos. En cambio, la inteligencia humana da cuenta de “una infinidad de dimensiones que nuestra sensibilidad sí puede capturar y que escapan al principio de una modelización matemática”. En segundo lugar, la IA se sustenta en su capacidad endógena de desarrollo y progresión, mientras que la singularidad y el desarrollo de la inteligencia humana es “indisociable de las relaciones abiertas e indeterminadas con los seres y las cosas”.
Nos parece relevante encuadrar la discusión sobre la IA en educación en el entendido de que su rol varía en función de una constelación de factores atinentes a las políticas públicas en educación, así como a las particularidades de cada sociedad. No se trata de acotar la IA a respuestas tecnológicas llave en mano ni de devenir consumidores acríticos y noveleros de productos comercializados, sino de significar su rol para fortalecer la educación con vistas a formar a las nuevas generaciones para que asuman con responsabilidad el mando de sus vidas y ejerciten su facultad de juicio, al decir de Hannah Arendt. Veamos algunas implicancias del uso de la IA en función de cómo se entiende la educación.
Una primera implicancia refiere al uso de la IA para fortalecer el rol de los alumnos como productores, discutidores y diseminadores de conocimientos, de acuerdo a la premisa de que sean protagonistas, reguladores y responsables de sus propios aprendizajes. Tal cual documenta la UNESCO (2021), esto supondría que los dispositivos de IA alentaran una construcción activa del conocimiento por el propio alumno mediante la exploración de ambientes de aprendizaje y facilitando las conexiones con sus conocimientos previos. El rol de la IA sería más bien el de liberar al alumno de una sobrecarga cognitiva, orientándolo y retroalimentando sus producciones.
Una segunda implicancia tiene que ver con cómo la IA puede fortalecer una cultura de la colaboración y de apoyo mutuo que sea transversal a alumnos y educadores. La UNESCO menciona las redes de aprendizaje orquestadas (LNO por sus siglas en inglés), que esencialmente facilitan la coordinación y la cooperación entre participantes con base en su disponibilidad, área de dominio y experticia. En tal sentido, la UNESCO menciona el ejemplo del Aprendizaje del Tercer Espacio en el Reino Unido, que conecta estudiantes en riesgo de fracasar en matemáticas con tutores de otros países. Otros ejemplos van en la línea de cómo el trabajo conjunto de alumnos en la resolución de problemas es una manera efectiva de fortalecer los resultados de los aprendizajes (UNESCO, 2021).
Los ejemplos mencionados son indicativos de los impactos que puede llegar a tener la IA en cuanto a personalizar la educación y los aprendizajes respondiendo a necesidades concretas de cada alumno. El radio de acción de estas prácticas colaborativas se fortalece en modos educativos híbridos, que permiten al alumno, individual y grupalmente, formarse a través de la combinación de actividades presenciales y virtuales mancomunadas en el objetivo de desarrollar competencias tales como creatividad, colaboración, comunicación, pensamiento y aprendizaje autónomo.
Una tercera implicancia versa sobre cómo la IA puede empoderar a los educadores y fortalecer los procesos de enseñanza. Alternativamente a una visión que entiende el rol de la IA como sustitutivo del educador o como forma de descargarlo de ciertas tareas como la automatización de la evaluación, la detección de plagios y quehaceres administrativos (UNESCO, 2021), se entiende necesario participar al educador de los marcos de referencia e instrumentos requeridos para usar la IA a efectos de entender y apuntalar mejor al alumno en sus necesidades de aprendizaje. Asimismo, la fantasía de idear una educación sin educadores deja de lado o no entiende el rol esencial, cultural y social, que estos cumplen en los procesos de aprendizaje (UNESCO, 2021).
Sería difícil argumentar que la IA puede cumplir de manera integral e interconectada los cuatros roles que definen esencialmente la profesión del educador: a) referente del alumno, b) orientador de sus procesos de aprendizaje, c) gestor de ambientes de aprendizaje donde se integran y complementan espacios de formación presencial y a distancia (sincrónicos y asincrónicos) y d) generadores y sostén de trayectorias personalizadas de aprendizaje. La IA puede ciertamente ayudar a los educadores en la consecución de estos roles, pero para que esto efectivamente ocurra se requiere, ante todo, reafirmar el rol insustituible del educador, así como incentivar su formación y desarrollo profesional en competencias no solo digitales, sino también de entendimiento afinado de las necesidades de los alumnos, de cómo estos aprenden y cómo se puede lograr que cada uno de ellos pueda desarrollar su propio potencial de excelencia.
Tal como subraya la UNESCO (2021), las iniciativas en IA son concebidas más para sustituir o alivianar tareas que realizan los docentes que como instrumento que puede ampliar y mejorar la calidad de los procesos de enseñanza y de aprendizaje, así como el acceso al conocimiento de expertos. En la línea de apoyar procesos educativos, cabe mencionar el caso de algunas escuelas de las zonas rurales remotas de China donde se recurre al modelo docente dual. Este implica que un docente experto brinda una conferencia por video a estudiantes y un docente local con menor experiencia los apuntala (iResearch Global, 2019). En tal sentido, los modos híbridos abren un sinnúmero de posibilidades para que educadores puedan desarrollar estrategias colaborativas y de aprendizaje entre pares con el objetivo de mejorar la calidad de la enseñanza.
Otro ejemplo interesante tiene que ver con el uso de la evaluación escrita automatizada (AWE por sus siglas en inglés). Su uso puede fundamentarse en reducir la carga de trabajo docente asociado a la corrección manual. Pero, por otro lado, se argumenta que la corrección que realiza cada docente, aun cuando sea automatizable, puede ser reveladora de las estrategias aplicadas por los estudiantes, así como de sus competencias (UNESCO, 2021). Con similar preocupación, la OECD (2020) advierte que la automatización fácilmente aplicable a tareas docentes puede reducir oportunidades para los educadores de pensar y explorar soluciones creativas, así como de tomar mayor conciencia de las diferencias individuales entre alumnos. No es cuestión de estar a favor o en contra de la automatización per se, sino de tener claridad de pensamiento y evidencia de sus impactos en el conocimiento de los alumnos, así como en las relaciones trabadas entre estos y los educadores.
Una cuarta implicancia tiene que ver con la evaluación de los alumnos. Nuevamente nos enfrentamos a los usos restringidos o amplios de la evaluación en función de la visión educativa que se abrigue. Si se entiende el uso de la IA como soporte de prácticas de evaluación que los sistemas educativos aplican de manera regular, su uso se puede reducir, por ejemplo, al reconocimiento de la voz y de la cara para verificar la identidad de los estudiantes en exámenes tomados a distancia. Desde una perspectiva más amplia, se puede pensar en cómo la IA puede contribuir a monitorear la evolución del alumno en el desarrollo de competencias y la adquisición de aprendizajes, así como ayudar al educador a compartir con el estudiante una retroalimentación ajustada a sus necesidades y desafíos. Esto último contribuiría a reforzar el rol de la evaluación como aprendizaje.
Asimismo, la IA, a través por ejemplo de los e-portfolio, puede ayudar al alumno a tener un registro completo de lo que ha llevado a cabo y obtenido durante su formación, incluyendo diferentes tipos de evaluaciones. Sus antecedentes educativos debidamente registrados, que dan cuenta de sus experiencias de aprendizaje, pueden constituir una carta de presentación del alumno con vistas a continuar estudios o frente a potenciales empleadores.
En resumidas cuentas, las implicancias en el uso de la IA en educación tienen una alta carga valorativa, así como plantean dilemas de política educativa. No son discusiones esencialmente tecnológicas en su punto de partida animadas por la aspiración de cerrar las brechas en el acceso a productos tecnológicos de punta, sino que requieren primariamente una explicitación robusta y clara de los imaginarios sociales y educativos que orientan el uso de la IA. En esencia, esto supone entender que la IA puede servir al propósito de apuntalar y acrecentar las competencias de alumnos y educadores para idear, aplicar, discutir y compartir conocimientos.
La IA no sustituye la empatía, la creatividad, la generosidad ni la solidaridad humanas, pero ciertamente puede ayudar a educadores y alumnos a ampliar oportunidades y espacios para enseñar y aprender, para que el ingenio pueda soltarse aún más y para contribuir a cerrar brechas culturales, sociales y territoriales en el goce del derecho a la educación y al conocimiento.
Referencias bibliográficas para seguir profundizando
Arendt, H. (2016). Entre el pasado y el futuro. Ocho ejercicios sobre la reflexión política. V. La crisis en la educación (pp. 269-301). Barcelona: Península.
iResearch Global. (2019). 2018 China’s K12 Dual-teacher Classes Report. Recuperado de: http://www.iresearchchina.com/ content/details8_51472.html
OECD. (2020). Curriculum Overload. A way forward. Paris: OECD.
Sadin, E. (2020). La inteligencia artificial o el desafío del siglo. Anatomía de un antihumanismo radical. Buenos Aires: Caja Negra.
UNESCO (2021). AI and Education: Guidance for policy-makers. París: UNESCO. Recuperado de: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709