Cuando el Stanford Accelerator for Learning y el Stanford Institute for Human-Centered AI comenzaron a planificar la Cumbre inaugural AI+Educación el año 2022, el furor público en torno a la IA no había alcanzado su nivel actual. Esta era la época anterior a ChatGPT. Aun así, ya se estaban realizando investigaciones intensivas en la Universidad de Stanford para comprender el vasto potencial de la IA, incluida la IA generativa, para transformar la educación tal como la conocemos.
Cuando se celebró la cumbre el 15 de febrero 2022, ChatGPT había llegado a más de 100 millones de usuarios únicos y el 30 % de todos los estudiantes universitarios lo habían utilizado para sus tareas, lo que la convierte en una de las aplicaciones más rápidas jamás adoptadas en general, y ciertamente en entornos educativos. En el mundo de la educación, los docentes y los distritos escolares han estado debatiendo cómo responder a esta tecnología emergente.
La Cumbre AI+Educación exploró una pregunta central: ¿Cómo se puede utilizar mejor la IA tales como esta y otras aplicaciones para promover el aprendizaje humano?
“La tecnología ofrece la perspectiva de acceso universal para aumentar formas claramente nuevas de enseñanza”, dijo el decano de la Escuela de Graduados en Educación, Daniel Schwartz, en su discurso de apertura. “Quiero enfatizar que mucha IA también automatizará formas de enseñanza realmente malas. Así que necesitamos pensar en ello como una forma de crear nuevos tipos de enseñanza”.
Investigadores de Stanford (desde educación, tecnología, psicología, negocios, derecho y ciencias políticas) se unieron a líderes de la industria como Sal Khan, fundador y director ejecutivo de Khan Academy, para compartir investigaciones de vanguardia y generar ideas sobre formas de desbloquear el potencial de la IA en la educación de manera ética, equitativa y segura.
Los participantes también pasaron gran parte del día en pequeños grupos de discusión en los que profesores, estudiantes, investigadores, personal y otros invitados compartieron sus ideas sobre la IA en la educación. Los temas de discusión incluyeron el procesamiento del lenguaje natural aplicado a la educación; desarrollar la alfabetización en IA de los estudiantes; ayudar a los estudiantes con diferencias de aprendizaje; aprendizaje informal fuera de la escuela; fomentar la creatividad; equidad y cierre de brechas de rendimiento; desarrollo de la fuerza laboral; y evitar posibles usos indebidos de la IA con estudiantes y profesores.
A lo largo del día surgieron varios temas sobre el potencial de la IA, así como sus importantes riesgos.
Primero, una mirada al potencial de la IA:
1. Mejorar el apoyo personalizado a los docentes a escala
Los buenos profesores siguen siendo la piedra angular del aprendizaje eficaz. Sin embargo, los docentes reciben comentarios prácticos limitados para mejorar su práctica. La IA presenta una oportunidad para ayudar a los profesores a perfeccionar su oficio a escala a través de aplicaciones como:
Simulación de estudiantes: los modelos de lenguaje de IA pueden servir como estudiantes de práctica para nuevos profesores. Percy Liang, director del Centro HAI de Investigación sobre Modelos de Fundaciones de Stanford, dijo que son cada vez más efectivos y ahora son capaces de demostrar confusión y hacer preguntas de seguimiento adaptativas.
Comentarios y sugerencias en tiempo real: Dora Demszky, profesora asistente de ciencia de datos educativos, destacó la capacidad de la IA para proporcionar comentarios y sugerencias en tiempo real a los profesores (por ejemplo, preguntas para hacer a la clase), creando un banco de consejos en vivo basado sobre pedagogía experta.
• Comentarios posteriores a la enseñanza: Demszky añadió que la IA puede producir informes posteriores a la lección que resumen la dinámica del aula. Las métricas potenciales incluyen el tiempo de conversación de los estudiantes o la identificación de las preguntas que generaron la mayor participación. Las investigaciones encuentran que cuando los estudiantes hablan más, mejora el aprendizaje.
• Experiencia refrescante: Sal Khan, fundador del entorno de aprendizaje en línea Khan Academy, sugirió que la IA podría ayudar a los profesores a mantenerse actualizados con los últimos avances en su campo. Por ejemplo, un profesor de biología haría que la IA lo actualizara sobre los últimos avances en la investigación del cáncer o aprovecharía la IA para actualizar su plan de estudios.
2. Cambiar lo que es importante para los alumnos
El profesor de ciencias políticas de Stanford, Rob Reich, propuso una pregunta convincente: ¿Es la IA generativa comparable a la calculadora en el aula o será una herramienta más perjudicial? Hoy en día, la calculadora es omnipresente en las escuelas intermedias y secundarias, lo que permite a los estudiantes resolver rápidamente cálculos complejos, graficar ecuaciones y resolver problemas. Sin embargo, esto no ha resultado en la eliminación del cálculo matemático básico del plan de estudios: los estudiantes todavía saben cómo hacer divisiones largas y calcular exponentes sin asistencia tecnológica. Por otro lado, señaló Reich, escribir es una forma de aprender a pensar. ¿Subcontratar gran parte de ese trabajo a la IA podría perjudicar el desarrollo del pensamiento crítico de los estudiantes?
Liang sugirió que los estudiantes deben aprender cómo funciona el mundo desde los primeros principios: esto podría ser una suma básica o una estructura de oraciones. Sin embargo, ya no necesitan ser completamente competentes; en otras palabras, hacer todos los cálculos a mano o escribir todos los ensayos sin el apoyo de la IA.
De hecho, al no exigir ya el dominio de la competencia, Demszky argumentó que la IA en realidad puede subir el estándar. Los modelos no le facilitarán el pensamiento a los estudiantes; más bien, los estudiantes ahora tendrán que editar y seleccionar, lo que los obligará a involucrarse más profundamente que antes. En opinión de Khan, esto permite a los estudiantes convertirse en arquitectos capaces de dedicarse a algo más creativo y ambicioso.
Y Noah Goodman, profesor asociado de psicología e informática, cuestionó la analogía y dijo que esta herramienta puede parecerse más a la imprenta, que condujo a la democratización del conocimiento y no eliminó la necesidad de habilidades de escritura humana.
3. Permitir el aprendizaje sin miedo a ser juzgado
Ran Liu, científico jefe de IA en Amira Learning, dijo que la IA tiene el potencial de apoyar la autoconfianza de los estudiantes. Los profesores suelen fomentar la participación en clase insistiendo en que no existen las preguntas estúpidas. Sin embargo, para la mayoría de los estudiantes, el miedo a ser juzgados por sus compañeros les impide participar plenamente en muchos contextos. Como explicó Liu, los niños que creen que están atrasados son los que tienen menos probabilidades de participar en estos entornos.
Las interfaces que aprovechan la IA pueden ofrecer retroalimentación constructiva que no conlleva los mismos riesgos ni causa el mismo temor que la respuesta de un ser humano. Por lo tanto, los estudiantes están más dispuestos a participar, asumir riesgos y ser vulnerables.
Un área en la que esto puede resultar extremadamente valioso es el de las habilidades interpersonales. Emma Brunskill, profesora asociada de informática, señaló que existe una enorme cantidad de habilidades sociales que son realmente difíciles de enseñar de manera efectiva, como la comunicación, el pensamiento crítico y la resolución de problemas. Con la IA, un agente en tiempo real puede brindar apoyo y retroalimentación, y los alumnos pueden probar diferentes tácticas mientras buscan mejorar.
4. Mejorar la calidad del aprendizaje y la evaluación
Bryan Brown, profesor de educación, dijo que “lo que sabemos sobre el aprendizaje no se refleja en la forma en que enseñamos”. Por ejemplo, los profesores saben que el aprendizaje se produce a través de intensos debates en el aula. Sin embargo, sólo un estudiante puede hablar a la vez. La IA tiene el potencial de apoyar a un solo profesor que intenta generar 35 conversaciones únicas con cada estudiante.}
Esto también se aplica a la fuerza laboral. Durante una mesa redonda facilitada por el director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, Erik Brynjolfsson, y Candace Thille, profesora asociada de educación y líder del cuerpo docente en aprendizaje de adultos en el Acelerador de Aprendizaje de Stanford, los asistentes observaron que la incapacidad de juzgar el perfil de habilidades de un alumno es uno de los principales desafíos en la industria. La IA tiene el potencial de determinar rápidamente las habilidades de un alumno, recomendar soluciones para llenar los vacíos y vincularlos con roles que realmente requieren esas habilidades.
Por supuesto, la IA nunca es una panacea. Ahora echemos un vistazo a los riesgos importantes de la IA:
1. Los resultados del modelo no reflejan la verdadera diversidad cultural
En la actualidad, ChatGPT y la IA generan de manera más amplia textos en un lenguaje que no refleja la diversidad de estudiantes atendidos por el sistema educativo ni captura la voz auténtica de poblaciones diversas. Cuando se le pidió al robot que hablara con la cadencia del autor de The Hate U Give, que presenta a un protagonista afroamericano, ChatGPT simplemente agregó "yo" delante de oraciones aleatorias. Como explicó Sarah Levine, profesora asistente de educación, esta abrumadora brecha no logra fomentar un entorno equitativo de conexión y seguridad para algunos de los estudiantes más desatendidos de Estados Unidos.
2. Los modelos no se optimizan para el aprendizaje de los estudiantes.
Si bien ChatGPT ofrece respuestas a consultas, estas respuestas no están diseñadas para optimizar el aprendizaje de los estudiantes. Como señaló Liang, los modelos están entrenados para ofrecer respuestas lo más rápido posible, pero eso a menudo entra en conflicto con lo que sería pedagógicamente sólido, ya sea una explicación más profunda de conceptos clave o un encuadre que probablemente despierte la curiosidad de aprender más.
3. Las respuestas incorrectas vienen en bonitos paquetes
Goodman demostró que la IA puede producir texto coherente que es completamente erróneo. Su laboratorio capacitó a un tutor virtual que tenía la tarea de resolver y explicar ecuaciones de álgebra en formato chatbot. El chatbot produciría oraciones perfectas que exhibirían técnicas de enseñanza de alta calidad, como el refuerzo positivo, pero no lograrían llegar a la respuesta matemática correcta.
4. Los avances exacerban una crisis de motivación
Chris Piech, profesor asistente de informática, contó la historia de un estudiante que recientemente llegó llorando a su oficina. El estudiante estaba preocupado por el rápido progreso de ChatGPT y cómo esto disuadiría futuras perspectivas laborales después de muchos años de aprender a codificar. Piech conectó el incidente con una crisis de motivación existencial más amplia, en la que es posible que muchos estudiantes ya no sepan en qué deberían centrarse o no vean el valor de las habilidades que tanto les costó ganar.
El impacto total de la IA en la educación aún no está claro en este momento, pero, como coincidieron todos los oradores, las cosas están cambiando y ahora es el momento de hacerlo bien.
Tomado de Stanford University, Mar 9, 2023. “AI Will Transform Teaching and Learning. Let’s Get it Right" by Claire Chen. Todos los derechos reservados.
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