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Opinión: Cómo la inteligencia artificial puede democratizar la educación después de Covid

7 de noviembre de 2020

Craig Smith es un ex corresponsal del New York Times y anfitrión del podcast, Ojo con la IA.

La actual pandemia del Covid-19, que ha interrumpido la enseñanza en las aulas de todo el mundo, presenta una oportunidad histórica para democratizar la educación con inteligencia artificial.

Desde que Sócrates enseñó a Platón y Platón a Aristóteles – o Confucio enseñó a Yan Hui – el hombre ha sabido que la mejor educación es impartida individualmente por un educador experimentado. Pero eso es costoso, requiere mucha mano de obra y no se puede escalar. El resultado es la imperfecta instrucción en el aula con la que vivimos hoy en día.

Sin embargo, las nuevas formas de IA, basadas en redes neuronales profundas, pueden ahora descubrir patrones sobre el rendimiento de los estudiantes y ayudar a los profesores a optimizar sus estrategias en consecuencia. Los «tutores de IA», sistemas de software con los que los estudiantes interactúan en línea, pueden dar a cada estudiante un mayor acceso a la atención individualizada que necesitan. Estos avances, junto con el uso generalizado de Internet, pueden rehacer la educación tal y como la conocemos.

«Los futuros entornos de aprendizaje sin duda aprovecharán la IA», dijo Paul Kim, decano adjunto y jefe de tecnología de la Escuela de Posgrado de Educación de la Universidad de Stanford, añadiendo que el impacto de la IA irá «desde el asesoramiento de los estudiantes hasta la evaluación de proyectos de los estudiantes y desde las predicciones de logros hasta la planificación de programas».

Kim es parte de un esfuerzo para que las soluciones de IA estén disponibles en dispositivos portátiles a través de la Entorno de aprendizaje basado en la investigación móvil de Stanfordo SMILE, un software que ayuda a involucrar a los estudiantes en sesiones de aprendizaje basadas en la investigación y genera análisis de aprendizaje en tiempo real.

Predice que la mayoría de los educadores acogerán con agrado esos cambios, pero advierte que la actual brecha digital significará que sólo se beneficiarán aquellos que tengan acceso a una infraestructura de tecnología avanzada y a dispositivos personales.

«Abordar estos desafíos inmediatos debería ser central en los debates entre los educadores del siglo XXI», dijo Kim.

Los primeros sistemas de tutoría por computadora aparecieron en el decenio de 1960, pero eran caros y no pasaron de ser institutos de investigación bien financiados. Sin embargo, en los decenios de 1970 y 1980, los investigadores desarrollaron nuevos sistemas de tutoría utilizando la inteligencia artificial basada en reglas que guiaba a los estudiantes a través de las lecciones, dándoles pistas. Pero esos sistemas fallaron porque eran caros de programar y mantener.

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Desde entonces, la mayoría de los sistemas de enseñanza por computadora se han basado en «árboles de decisión», elaborando caminos de aprendizaje bifurcados que envían a los estudiantes en una dirección u otra dependiendo de su rendimiento.

Pero la reciente revolución de la IA, basada en redes de algoritmos que aprenden con el tiempo, ha cambiado eso. Hoy en día, los algoritmos de «aprendizaje profundo» pueden descubrir patrones en el rendimiento de un individuo y optimizar las estrategias de enseñanza en consecuencia.

El mejor de estos sistemas puede elevar el rendimiento de los estudiantes mucho más allá del nivel de las clases convencionales e incluso más allá del nivel alcanzado por los estudiantes que reciben instrucción de tutores humanos. Los tutores de IA superan, en parte, porque una computadora es más paciente y a menudo más perspicaz.

Una de las primeras aplicaciones comerciales del aprendizaje por máquina a la enseñanza fue realizada por una empresa llamada Knewton, fundada por un antiguo ejecutivo del gigante de la educación privada, Kaplan Inc. Después de responder algunas preguntas, Knewton puede determinar el nivel de un estudiante y ofrecer el contenido apropiado. Pero Knewton tuvo dificultades financieras y fue vendida en mayo de 2019 al editor de educación John Wiley & Sons por una décima parte de lo que los inversores habían invertido en ella.

Desde entonces, la empresa de arranque surcoreana Riiid ha llevado la idea más allá, desarrollando un conjunto de algoritmos que rastrean el progreso de los estudiantes, detectan cuando los estudiantes están aburridos o frustrados y optimizan el contenido para mantenerlos comprometidos y motivados. Su aplicación para aprender inglés ha sido utilizada por más de un millón de estudiantes en Corea y Japón, permitiéndoles acumular lo que dicen que es el conjunto de datos más grande del mundo de interacciones entre estudiantes y la IA.

Armada con la validación proporcionada por su aplicación en inglés, la compañía está ahora proporcionando soluciones de fondo a empresas privadas de educación y a administraciones educativas en varios países, incluyendo los EE.UU.

«En un principio pensamos que nuestras tecnologías eran específicamente para el mercado de la preparación para pruebas, pero justo después de que Covid-19 llegara al mundo, el ministerio de educación de los Emiratos Árabes Unidos y Google Classroom y otras organizaciones educativas no relacionadas con la preparación para pruebas, se pusieron en contacto con nosotros para preguntarnos cómo pueden utilizar las tecnologías de IA que hemos desarrollado», dijo YJ Jang, fundador de Riiid.

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Para fomentar la investigación en este campo, Riiid ha lanzado una competición global – la Riiid AIEd Challenge – …para comprometer el talento global de la IA en el diseño de mejores algoritmos de enseñanza. El desafío inaugural, anunciado en octubre, invita a los equipos a utilizar el conjunto de datos EdNet de Riiid para construir algoritmos de «rastreo de conocimiento» para la plataforma de competición Kaggle de Google. Más de 1.000 equipos están participando hasta ahora.

Los tres primeros equipos, en lo que se espera que sea una competición anual, compartirán 100.000 dólares en premios y presentarán sus soluciones en un taller en la conferencia de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial en febrero del próximo año.

Esos desafíos se han utilizado en el pasado para centrar las mejores mentes académicas del mundo en problemas difíciles, y son responsables de algunos de los avances más importantes en materia de inteligencia artificial. El Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala de ImageNet condujo a grandes avances en la visión por ordenador, por ejemplo, y el Gran Desafío de DARPA de los Estados Unidos dio inicio al desarrollo de coches auto-conductores.

«Como asesor de este importante evento, espero revisar las soluciones respaldadas por la IA que pueden dar a los educadores indicaciones perspicaces para entrenar mejor a las mentes jóvenes», dijo Kim de la Universidad de Stanford.

Riiid no está solo. Un número creciente de empresas están recurriendo al trabajo académico para crear soluciones comerciales que esperan rehacer la educación tal y como la conocemos. La firma de investigación de mercado HolonIQ predice que más de 6 mil millones de dólares se gastará en la educación de la IA para el 2025.

China está a la cabeza de la educación de la IA con más de 1.000 millones de dólares invertidos en el sector hasta ahora. Decenas de millones de estudiantes ahora usan alguna forma de IA para aprender. El jugador más destacado es la IA de la ardilla de Yixue Education, que tiene más de 2.000 centros de aprendizaje en 200 ciudades de todo el país. La compañía se ha asociado con la Universidad Carnegie Mellon para crear el CMU-Squirrel AI Research Lab on Personalized Education at Scale.

Yoshua Bengio, uno de los más destacados investigadores de aprendizaje profundo del mundo y ganador del Premio Turing 2019 -el Premio Nobel de Informática- ha creado una empresa llamada Korbit junto con un investigador de la Universidad de Cambridge y uno de sus estudiantes de la Universidad de Montreal.

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Por ahora, Korbit se centra en la enseñanza del aprendizaje de la máquina, utilizando el aprendizaje de la máquina. Pero Bengio imagina un futuro en el que estos sistemas de IA puedan enseñar cualquier materia a cualquier estudiante con una conexión a Internet.

«El impacto potencial de este tipo de tecnologías podría ser enorme», dijo Bengio en una reciente entrevista telefónica. «No hay suficientes educadores capacitados para atender las necesidades de un gran número de jóvenes en todo el mundo».

Todos los involucrados en la IA para la educación subrayan que los tutores de IA están destinados a ser un ayudante del profesorado, no un sustituto de los profesores.

«Lo que tendrás es un maestro humano que ayuda a un grupo de cierto tamaño, pero entonces cada uno de estos individuos puede obtener una orientación personalizada», dijo Bengio. «Esa personalización es realmente donde el aprendizaje automático entra en juego.»

Los investigadores están trabajando ahora en la incorporación de robots de charla e incluso avatares humanos realistas en estos sistemas de tutoría para hacer que la enseñanza, que ahora se realiza principalmente a través de texto, sea aún más atractiva. Bengio compara a los actuales tutores de IA de hoy con los torpes teléfonos celulares de principios de los 90. «Lo que estás viendo es la primera generación», dijo. «Va a llevar décadas refinarlos».

Sin embargo, la IA e Internet prometen democratizar la educación de calidad. Al centrar las mejores mentes de la IA en el mundo en la mejora de la educación posibilitada por la IA, los investigadores y los profesores pueden diseñar juntos un nuevo paradigma para la educación en la era post-Covid.

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