Chatbots en educación superior (Parte I)

Primera parte

En esta entrada hablaremos de chatbots, pero no con la voluntad de explicar qué es un chatbot ni cómo se desarrolla uno. Lo que queremos es efectuar una valoración desde el punto de vista de una institución que empieza a explorar este mundo. Existe un impulso que se vive en la educación superior para implantar la utilización de chatbots como una vía de resolución de dudas para los estudiantes. Por ejemplo, en la pasada edición de EXPOELEARNING en Madrid, a la que asistimos algunas personas del eLearn Center, había un panel de expertos dedicado a este tema.

En general, cuando decimos «utilización de chatbots como canal de atención a los estudiantes», en realidad lo que deberíamos decir es «queremos utilizar los chatbots como vehículo de comunicación entre los estudiantes universitarios y una serie de tecnologías en desarrollo que llamamos en conjunto inteligencia artificial».

En esta frase salen dos de los tres conceptos más relevantes de esta entrada: chatbot e inteligencia artificial (en adelante, IA). El tercero, que saldrá en la segunda parte de esta entrada, es asistente personal.

Los chatbots

En realidad, los chatbots no son más que un canal de comunicación entre personas y máquinas. La IA no es una forma nueva de conciencia  de las máquinas: es un conjunto de tecnologías todavía poco desarrolladas que, a medida que se vayan desarrollando, saldrán de este saco contenedor que es la IA para hacerse un nombre por sí mismas. Dentro de algunos años, nadie dirá que el análisis del tono de una conversación es IA, del mismo modo que nadie dice hoy que un bolígrafo es una herramienta TIC. De hecho, existen chatbots que no usan IA, seguramente porque las tecnologías que utilizan ya han sido asimiladas y tienen un nombre propio.

¿Qué significa usar un chatbot? Quiere decir dar una orden a una máquina, que ésta ejecute la tarea que le pedimos y que nos responda. No es muy distinto de lo que tenemos hasta ahora. ¿En qué es revolucionario el chatbot? Pues en que puede hablar imitando a una persona. Cuando decimos «hablar» nos referimos a chatear, escribiendo palabras en una pantalla en forma de conversación, aunque algunos chatbots pueden entender nuestra voz mediante un programa de speech-to-text, y respondernos también con una voz sintética mediante text-to-speech.

A las personas siempre nos ha fascinado que las máquinas puedan imitarnos. Pero esto, por más divertido que sea, solo nos entretendrá durante un rato. Pasado ese tiempo, el chatbot solo tendrá sentido si es realmente útil.

Lo que hay detrás de estos chatbots es un gran árbol de preguntas y respuestas: el usuario pregunta, el chatbot responde. Como decíamos, no es nada que sea muy revolucionario, sino más bien una gran base de datos de FAQ acompañada de un buscador con varias fórmulas de conversación.

Esta base puede sofisticarse de varias maneras. Una de las formas sería  que algunas de las respuestas del chatbot incluyan una pregunta al usuario, y a partir de ahí ir construyendo un árbol de preguntas y respuestas que puede parecer una conversación más o menos real.

Otra forma de sofisticar el proceso es aplicando alguna de las tecnologías de este «saco» de IA que hemos comentado más arriba, principalmente NLP (Natural Language Processing) y ML (Machine Learning). Estas tecnologías son las que hacen que el chatbot parezca «inteligente». En lugar de ejecutar una búsqueda sobre una lista de preguntas más frecuentes (FAQ), el chatbot analiza las preguntas del usuario para averiguar la intención, las entidades o elementos importantes, el tono, o incluso la personalidad del usuario, y entonces le da la respuesta prefabricada adecuada.

Los hay que aún pueden ir más allá y mejoran con el uso. Cuanta más gente los utiliza, mejores son las respuestas que dan porque «aprenden» de los errores.

Finalmente, un paso más hacia la sofisticación del chatbot es que pueda conocer a su usuario y sus datos personales, sus conversaciones anteriores y otras fuentes de información sobre éste accediendo a bases de datos que contienen información.

Oportunidades para los chatbots

Hoy por hoy no nos planteamos poner un chatbot en una ventanilla física, real. Más bien pensamos en chatbots que responden conectados a un entorno virtual. En las universidades presenciales, la mayoría de preguntas que se recibenen línea son sobre matrículas, becas y otros temas administrativos. Por eso una de las primeras aplicaciones de los chatbots ha sido responder este tipo de preguntas.

Este asistente aparece en el film Elysium

Muchas de estas preguntas pueden responderse con información que hay en la web de la propia universidad. Para poner a punto el chatbot, la universidad deberá recoger un historial de preguntas y respuestas, e irlo manteniendo para tener el chatbot actualizado y en mejora constante. En este caso, el chatbot no será mucho más que un buscador sobre una lista de FAQ.

Las universidades virtuales tienen la posibilidad de ir más allá y hacer que los chatbots resuelvan dudas docentes sobre los contenidos de la asignatura. En la UOC, la comunicación entre estudiantes y profesores se lleva a cabo por medio de foros. Recoger todas las preguntas y respuestas que se formulan por esta herramienta y convertirlas en una lista de FAQ requiere esfuerzo, porque la información no está estructurada. Habría, por lo tanto, que hacer un primer esfuerzo para dar estructura a toda esta información y comenzar a recoger datos de una forma válida.

A partir de aquí puede construirse un chatbot que responda a un porcentaje significativo de estas preguntas. La cooperación entre profesor y chatbot podría generar una combinación óptima entre inmediatez y calidad de respuesta, y al mismo tiempo descargar al docente de tareas más mecánicas o respuestas repetitivas y de gestión, lo que le permitiría dedicarse a tareas de mayor valor añadido. Una de estas tareas sería el ir «entrenando» al chatbot constantemente con nuevas preguntas y respuestas, por lo que éste estaría actualizado y sería cada vez más eficiente.

Conclusiones

Pronto publicaremos la continuación de esta entrada con un segundo texto que contendrá además las conclusiones.

Para más información, podéis consultar el artículo sobre el Briefing paper: los chatbots en educación.


Foto de cabecera de Philipp Katzenberger en Unsplash

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Roger Griset
Roger Griset is a graduate in Library and Information Sciences and Master on Digital Content Management at the University of Barcelona; in his time in the UOC he has worked at the Audiovisual department, the Digital Library, the Learning Resources Technology department and the eLearnCenter Trend Spotting and Analysis team in the same university, where he's working now. He's got experience in the design and maintaining of institutional repositories, design of metadata profiles and digital content management.

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