Mucho se ha hablado de cómo la llamada Inteligencia Artificial (IA) contribuye en los diversos procesos educativos. Amplias dimensiones se han considerado para valorar el aporte que pueden generar estas tecnologías en aspectos como la gestión, la personalización del aprendizaje, el apoyo para el desarrollo de recursos educativos, el diseño curricular y la evaluación. Efectivamente, resultan un aporte para diversas tareas mecánicas o tediosas que se resuelven con un buen “Prompt” para que el algoritmo de redacción se sumerja en su inmensa base de datos y logre detectar la concatenación léxica que estadísticamente sea más confiable para resolver un problema educativo.
En otros ámbitos productivos se destaca como la versión generativa de la Inteligencia Artificial nos entrega la posibilidad de ser más eficientes para el desarrollo de productos o servicios. Como señala Carlos Madrid (2024) “la finalidad que orienta el campo de la IA es diseñar y construir artefactos –programas o máquinas– que realicen determinadas tareas con mayor eficacia y eficiencia que los humanos sin la supervisión constante del usuario, es decir, delegando el control” (p. 35). Y es que precisamente de eso se trata, de la eficiencia, de cómo construimos para generar mayor confort o bienestar con menor tiempo y recursos en las organizaciones o empresas en las que contribuimos. Hasta ahí todo bien, ya que de eso se trata el aparente éxito, hacer las cosas mejor, con menor esfuerzo y costo, pero lo que ocurre en las empresas, no necesariamente funciona a nivel educativo.
En variadas ocasiones sacamos a relucir la idea de que “de los errores se aprende” lo cual es una máxima pedagógica que solemos repetir frecuentemente, y no tan sólo dentro de las salas de clases, sino también en los diversos ámbitos cotidianos de nuestras vidas. Reconocemos en las caídas, en las crisis, en los desatinos o desaciertos la oportunidad de un profundo aprendizaje. Recordamos incluso con nostalgia experiencias pasadas en donde no lo hicimos bien, y son instancias grabadas en nuestra memoria como tesoros vitales. Es allí en donde encontramos una paradoja gigante, ya que el error es por definición una ineficiencia productiva, algo que ralentiza la labor, que la entorpece, no obstante, cuando se trata de una persona que aprende, esa ineficiencia puede significar algo totalmente distinto a nivel de resultado. El error y la demora puede ser una inmensa oportunidad de aprendizaje.
La promesa de eficiencia educativa que nos entregan las “Inteligencias Artificiales” (lo señalo en plural porque en el fondo son un conjunto de algoritmos sincronizados), es en gran medida contraproducente en varios aspectos. Que la IA resuma un texto en segundos, disminuye la oportunidad (más lenta) de que estudiantes aprendan a sintetizar; que una IA elabore un mapa conceptual, disminuye la tediosa tarea de construirlos analizando los marcos teóricos de un contenido; que una IA elabore rápidamente respuestas e informes, reduce la capacidad de análisis critico de fuentes y las habilidades investigativas para la selección de contenidos; que la IA haga muchas cosas mejor de lo que podríamos hacerlo de forma análoga, impide que queden a la vista nuestros errores y que por lo tanto los docentes podamos desarrollar una retroalimentación y evaluación de aprendizaje de lo que realmente está presente en nuestras estructuras cognitivas.
La integración de las Inteligencias Artificiales en educación deberá estudiarse con mucha detención por la tecnología educativa, ya que sin duda genera grandes saltos de mejora en muchos campos, particularmente aquellos periféricos de los procesos de enseñanza-aprendizaje (gestión, analíticas de datos, desarrollo de recursos educativos, entre otros), pero su integración curricular como recurso de aprendizaje requiere de un andamiaje didáctico cuidadosamente configurado que permita que el estudiante efectivamente logre los resultados de aprendizaje que se esperan. Deberemos fijarnos mucho más en los procesos que desencadenan las actividades didácticas (ojalá con muchos errores), que en el producto final que surja (que puede verse muy perfecto). Como conclusión (muy humana), la pedagogía necesita del insumo del error de nuestros estudiantes para que ellos aprendan, en esa ineficiencia hay mucha productividad educativa.
Referencias:
- Madrid, C. (2024) Filosofía de la Inteligencia Artificial. Pentalfa Ediciones.
- UNESCO (2024) Guía para el Uso de la IA generativa en educación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
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