Inteligencia Artificial y eLearning

Inteligencia Artificial y eLearning: ¿por qué es tan importante?

La Inteligencia Artificial (IA) es una combinación de procesos que tienen el fin de conseguir, a través de máquinas, la consecución de procesos que realiza el ser humano.

En otras palabras, su fin es el de agregar mayor valor a los individuos mediante su potente análisis de datos. Su rápido procesamiento permite agilizar procesos que, en otras circunstancias, serían demasiado lentos. La IA, busca replicar el proceso cognitivo de los humanos para aprender, asociar y resolver problemas.

Actualmente, la IA se encuentra presente en móviles, en procesos como el reconocimiento facial o en los asistentes por voz. Pero, ¿cómo se combinan Inteligencia Artificial y eLearning?

¿Se pueden combinar Inteligencia Artificial y eLearning?

Uno de los grandes desafíos que presenta el eLearning es el uso eficiente de los recursos que se quieren transmitir. Se busca el máximo aprovechamiento para una mejor adquisición del conocimiento y de las habilidades.

La IA pretende identificar nuevos conceptos dentro de las materias y ser capaz de confeccionar, por si mismo, itinerarios formativos con estas ideas.

De igual forma, se espera que la Inteligencia Artificial y eLearning avancen de la mano en materia de Big Data. Su combinación, supondrá de cara a los docentes y equipos administrativos a ahorrar tiempo y recursos en procesos recurrentes.

Ventajas y desventajas de sumar IA y eLearning

Ventajas

Aunque muchos consideran la Inteligencia Artificial una tecnología propia del futuro, lo cierto es que ya se está empleando con éxito en distintos ámbitos, incluido el educativo.

En todo el mundo se está comenzando a experimentar con nuevas soluciones en el aprendizaje mediante la implementación de la Inteligencia Artificial. Estas son algunas de sus ventajas:

  • Profesores virtuales o learnbots. Son bots cuya misión es la de responder al instante las dudas de los estudiantes. Estas herramientas almacenan y estudian los datos para analizar el aprendizaje.
  • Contenidos personalizados: los bots utilizan los datos para evaluar el progreso, crear contenidos de refuerzo o realizar evaluaciones a medida.
  • El proceso de aprendizaje gana efectividad: se almacenan y analizan datos de los alumnos para evaluar qué metodologías fueron más fructíferas.
  • Agilidad en el proceso de calificación: aportando un feedback rápido a los alumnos y permitiéndoles interiorizar más rápidamente las respuestas correctas.
  • Reconocimiento del alumnado: muchas plataformas ya cuentan con un sistema de reconocimiento facial para el alumnado, pero no solo se queda ahí; también permite el reconocimiento por voz y por estilo de redacción. De este modo, la identidad y auditoría de los alumnos puede ser validada de forma rápida, tanto en exámenes como en asistencia.

Aunque la IA aún no es una realidad extendida por el globo, está ganando popularidad por sus altas capacidades.

Desventajas

Como todo nuevo desarrollo tecnológico, la IA tiene desventajas. Algunas de las que se plantean son las siguientes:

  • Disponibilidad de datos: tras la recopilación, el reto de extraer los datos de calidad de una forma rápida, eficiente y organizada supone una barrera.
  • Carencia de profesionales cualificados.
  • Altos importes de implementación de estos proyectos: el coste de implementación y de tiempo dedicado para ello es un factor muy importante que puede suponer el rechazo a la incorporación de este tipo de procesos.

Retos a los que se enfrenta la Inteligencia Artificial y el eLearning

La UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura), ha realizado un estudio titulado «La Inteligencia Artificial en la Educación», documento en el que se plantean diferentes casos de estudio y se examinan los diferentes desafíos a los que esta tecnología ha de hacer frente:

  • Garantizar un uso equitativo de la IA en la educación: el desarrollo de este tipo de tecnología no puede suponer la creación de nuevas brechas digitales en países menos desarrollados. Previo a la llegada de la IA, hay otras carencias que cubrir.
  • Preparar a los docentes: antes de la incorporación de esta tecnología, los docentes han de adquirir nuevas capacidades para utilizar la IA de forma apropiada.
  • Mejorar los sistemas de datos: para permitir recopilar información clara, ordenada y útil para la mejora de la educación.
  • Aplicar políticas de protección de datos: que permitan hacer frente a cuestiones éticas y de recopilación y difusión de los datos.

Ejemplo práctico

Actualmente ya hay proyectos de Inteligencia Artificial que se encuentran en marcha orientados hacia el mundo de la educación. La UNESCO ya ha comenzado a desarrollar contenidos educativos para cumplir con los objetivos del ODS4 para 2030.

La UNESCO mantiene que la IA tiene la capacidad de reducir la barrera de acceso a la educación, haciendo que una mayor número de usuarios puedan acceder a los programas educativos.

Para conocer más sobre su proyecto, recomendamos la lectura de «La Inteligencia Artificial en la Educación».