El 7 de diciembre de 1968, Douglas Englebart presentó una demostración legendaria que mostraba cómo las tecnologías informáticas emergentes podían ayudar a las personas a trabajar juntas. De manera más general, Englebart dedicó su vida profesional a articular su visión del papel de la informática en el tratamiento de los problemas sociales. Hizo hincapié en el potencial de la tecnología para aumentar la inteligencia humana. Desde entonces, muchos otros han desarrollado el concepto de aumento de inteligencia (IA).
Por ejemplo, el campo de la salud ve la AI como un marco más ético. Un informe define la IA como «… una conceptualización alternativa que se centra en el papel de asistencia de la IA, enfatizando un enfoque de diseño y una implementación que mejora la inteligencia humana en lugar de reemplazarla». Este informe sostiene que «la IA para el cuidado de la salud debe entenderse como una herramienta para aumentar el juicio clínico profesional».
En la educación, las aplicaciones de la inteligencia artificial se están expandiendo rápidamente. Los innovadores no solo están desarrollando sistemas de tutoría inteligentes que apoyan el aprendizaje de cómo resolver problemas difíciles de álgebra. Las aplicaciones de inteligencia artificial también incluyen la calificación automática de ensayos o tareas, así como sistemas de alerta temprana que alertan a los administradores sobre posibles abandonos. También vemos productos de inteligencia artificial para laboratorios de ciencias en línea que brindan comentarios a maestros y estudiantes. Otros productos escuchan las discusiones en el aula y resaltan las características de la charla en el aula que un maestro podría buscar para mejorar u observar la calidad de la enseñanza en videos de niños en edad preescolar. Un informe de expertos reciente sobre inteligencia artificial y educación reveló visiones para la inteligencia artificial que ayudarían a los maestros a orquestar las actividades en el aula, ampliar la gama de resultados de aprendizaje de los estudiantes que se pueden medir, apoyar a los estudiantes con discapacidades y más.
En el uso coloquial, el término IA evoca imágenes de agentes cuasi humanos que actúan de forma independiente, a menudo reemplazando el trabajo de los humanos, que se vuelven menos importantes. La IA suele ser más rápida y se basa en más datos, pero ¿es más inteligente? Además, existen problemas difíciles de privacidad y seguridad: la sociedad tiene la obligación de proteger los datos de los niños. Y hay cuestiones aún más difíciles de prejuicio, equidad, transparencia y responsabilidad. Aquí está nuestra preocupación: un enfoque en la inteligencia artificial proporciona la ilusión de que podríamos obtener lo bueno (inteligencias alternativas sobrehumanas) si solo encontramos formas de abordar lo malo (ética y equidad). Creemos que esto es un espejismo. La gente siempre será intrínseca al aprendizaje, ahora importa cuán rápidos, inteligentes y conocedores de datos se vuelvan los agentes tecnológicos. Las personas son la razón por la que existen los agentes. Creemos que es importante tener siempre al ser humano al tanto para entender si las cosas están funcionando y, si no, para entender por qué y hacer planes creativos para el cambio.
Hoy, los estudiantes y maestros están abrumados por los desafíos de la enseñanza y el aprendizaje en una pandemia. Los problemas que enfrentamos en la educación son problemas de niños completos. ¿Por qué los padres claman por enviar a sus hijos de regreso a la escuela? ¡No es solo para que puedan trabajar! El aprendizaje es fundamentalmente social y cultural; Permitir que la próxima generación construya conocimientos, habilidades y prácticas que necesitarán para prosperar es un trabajo que requiere que las personas trabajen juntas en una comunidad de aprendizaje. Las escuelas también brindan el apoyo social y emocional necesario. Al mismo tiempo, nos encontramos en una coyuntura crítica en la que la necesidad de abordar la ética y la equidad es profunda. Además de las consideraciones de confianza y seguridad, priorizar el impacto y comprender cómo cambia las interacciones y cuáles son esas implicaciones para los estudiantes y maestros es esencial al evaluar la IA o cualquier tecnología.
Por lo tanto, recomendamos un enfoque en la IA en la educación que ponga el juicio profesional de los educadores y la voz de los estudiantes en el centro de los diseños y características innovadores. Un sistema de IA puede ahorrarle tiempo administrativo a un educador (por ejemplo, en la calificación de trabajos) y apoyar su atención a las luchas y necesidades de sus estudiantes. Un sistema de IA podría ayudar a los educadores a darse cuenta de cuándo un estudiante participa menos y sugerir estrategias para la participación, quizás incluso basándose en lo que funcionó para involucrar al estudiante en una situación relacionada en el aula. En esta era del zoom, también hemos visto tecnologías prometedoras de reconocimiento de voz que pueden detectar desigualdades en las que los estudiantes tienen voz en las discusiones en el aula sobre grandes muestras de discurso verbal en línea. En algunos distritos escolares con visión de futuro, los maestros tienen entrenadores de instrucción. En esas situaciones, el entrenador y el maestro podrían utilizar una herramienta de IA para examinar los patrones de habla en su enseñanza y hacer planes para abordar las desigualdades. Además, la herramienta de IA podría permitir que el entrenador y el maestro especifiquen alertas inteligentes para el maestro, por ejemplo, para patrones esperados en futuras discusiones en el aula que señalarían un buen momento para probar un movimiento educativo nuevo y diferente. Más tarde, la herramienta de IA podría hacer un «carrete de aspectos destacados» que el entrenador y el maestro podrían revisar para decidir si seguir con ese nuevo movimiento de instrucción o intentar con otro.
La diferencia importante entre IA e IA puede ser cuando el juicio profesional de un educador y la voz de los estudiantes están al tanto. La perspectiva de la IA suele ofrecer oportunidades para el juicio humano antes de que se adopten las tecnologías o cuando se evalúen; La perspectiva de AI coloca el juicio humano a la vanguardia en la enseñanza y el aprendizaje y debe cambiar la forma en que se diseñan las tecnologías.. Nos preocupa que la perspectiva de la IA pueda alentar a los innovadores a ver la ética y la equidad como una barrera que deben superar una vez, y luego su producto pueda tomar decisiones para los estudiantes de forma autónoma. Por desgracia, cuando las cosas van mal, los educadores pueden responder con una reacción violenta que elimina tanto lo malo como lo bueno. Consideramos que la perspectiva de la AI reconoce los problemas de ética y equidad en la enseñanza y el aprendizaje como algo continuo y desafiante.
Partiendo de la presunción de que el juicio humano siempre tendrá que estar al tanto, esperamos que la IA para la educación centre la atención en cómo la inteligencia humana y la computacional podrían combinarse en beneficio de los alumnos. Con IA, la moderación está incorporada en el diseño y la tecnología no tiene el poder de tomar decisiones por completo sin la participación de un grupo diverso de humanos. Esperamos que la IA para la educación fundamenta la ética y la equidad no en una decisión de divulgación / consentimiento / adopción de alto riesgo, sino en ciclos de mejora continua donde los nuevos poderes de la inteligencia computacional se equilibran con la sabiduría de los educadores y estudiantes.
Jeremy Roschelle es Director Ejecutivo de Investigación en Ciencias del Aprendizaje en Digital Promise y miembro de la Sociedad Internacional de Ciencias del Aprendizaje. Pati Ruiz (pruiz@digitalpromise.org) es investigadora en educación en ciencias de la computación en la organización sin fines de lucro Digital Promise. Judi Fusco (jfusco@digitalpromise.org) es un investigador sénior que se centra en la enseñanza y el aprendizaje de STEM en Digital Promise.
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