Inteligencia Artificial en el Aprendizaje

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Las tutorías inteligentes o la evaluación automatizada son solo dos de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la educación.

Estas son sus posibilidades, según un informe de la UNESCO.

Inteligencia Artificial en el Aprendizaje

El amplio potencial de la Inteligencia Artificial en la educación (permite automatizar tareas repetitivas, fomentar el aprendizaje colaborativo o personalizar los contenidos para cada uno de los estudiantes, entre otros), ha llevado a la UNESCO a explorar todas sus posibilidades; un trabajo que les ha servido para crear el informe ‘Inteligencia Artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas’.

En él, se desgranan todas las oportunidades (también los posibles riesgos) de la IA en el ámbito educativo y cómo, a través de ella, se puede alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible número 4; el que tiene como finalidad “garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos”.

IA en aprendizaje y evaluación: aplicaciones a tener en cuenta

Así, hace especial hincapié en cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial en el aprendizaje y la evaluación, destacando diferentes usos.

  • Sistemas de tutoría inteligentes. Las tutorías individualizadas permiten que, a medida que el estudiante participe en las actividades propuestas, el sistema pueda determinar sus conocimientos y en qué áreas necesita más refuerzo, ajustando el nivel de dificultad y ofreciendo claves u orientación en torno a los puntos fuertes y débiles de cada alumno. Plataformas como Moodle lo aplican en sus sistemas de gestión de aprendizaje.
  • Sistemas de aprendizaje basados en la colaboración y el diálogo. Hacen uso del procesamiento del lenguaje natural y la IA para simular un ‘diálogo’ entre tutores y alumnado cuando estudian en línea. Así, estos sistemas generan una serie de preguntas que van guiando al alumnado para que descubra por sí mismo la solución al problema planteado, consiguiendo una comprensión profunda del tema.
  • Entornos de aprendizaje exploratorio. En este caso, se anima a los estudiantes a construir su propio aprendizaje realizando una exploración del entorno de aprendizaje y de los conocimientos. Aquí, la IA funciona como un mero acompañante del proceso, abordando los conceptos erróneos por parte del alumnado y proponiéndole enfoques alternativos.
  • Evaluación automatizada de la escritura. Este sistema analiza los textos escritos por los estudiantes con dos objetivos: de manera formativa, permitiendo al alumnado mejorar su escritura antes de ser evaluada; o sumativa, proporcionando una calificación automática de sus trabajos.
  • Aprendizaje de idiomas y lectura. El reconocimiento del habla es el elemento fundamental ya que, en el caso de los idiomas, se puede comparar la pronunciación del estudiante con grabaciones de hablantes nativos. También se hace uso de la traducción automática cuando se trata de leer y comprender un contenido. En el caso de la lectura, la IA ayuda a detectar y analizar las habilidades lectoras ofreciendo retroalimentación simultánea al alumnado.
  • Robots y agentes inteligentes. Los robots inteligentes pueden ayudar a los estudiantes con discapacidad o dificultades del aprendizaje: un ejemplo son los robots con capacidad para hablar que ayudan al alumnado con autismo, ya que ofrecen interacciones mecánicas predecibles. También el uso de robots humanoides con los que se introduce a la clase, generalmente, en materias como la programación o la robótica; o emplear agentes virtuales que permiten interactuar con el estudiante e, incluso, proponerle juegos educativos dependiendo del contenido a estudiar.

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