La intel·ligència artificial ha arribat per quedar-se

Des de l’Observatori de Tendències de l’eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) s’ha posat en marxa una col·laboració amb els centres d’observació del Tecnològic de Monterrey (Observatori d’Innovació Educativa) i de la Pontifícia Universitat Catòlica del Perú (Novetats Acadèmiques), mitjançant la qual, periòdicament, s’organitzen debats entre experts que hem anomenat «Diálogos».

L’últim, «Diálogo sobre inteligencia artificial y chatbots en educación» —en el qual vaig participar—, va tenir lloc el mes de novembre passat  i vaig tenir l’oportunitat de conversar amb César Beltrán Castañón, de la Pontifícia Universitat Catòlica del Perú (PUCP), i amb Omar Olmos López, del Tecnològic de Monterrey, institució que es va encarregar de moderar el debat.

Els representants de la PUCP, del Tecnològic de Monterrey i de la UOC durant el «Diálogo sobre inteligencia artificial y chatbots en educación».

 

Aquest ha estat el tercer dels diàlegs organitzats en el marc d’aquesta col·laboració. El primer va ser el «Diálogo de seguimiento de egresados», amb la participació de Carles Rocadembosch, director d’Alumni, com a representant de la UOC. El segon, «Diálogo sobre universidad y empresa», va tenir la participació d’Alberto Sánchez, tècnic especialista en transferència de l’Àrea de Recerca i Innovació de la UOC. 

 

Durant aquest últim debat sobre intel·ligència artificial i bots en ensenyament, vam compartir idees sobre com la intel·ligència artificial, els bots i la seva implantació afectaran la universitat —tant l’ensenyament superior com la manera d’aprendre—, del paper que exercirà la intel·ligència artificial quan arribi a les aules entre el professorat i també de l’acceptació que tindrà per part dels estudiants, entre altres temes. Després de l’interessant debat, he arribat a les conclusions següents:

 

  • No es tracta de substituir els professors sinó les tasques: els canvis en els rols són necessaris. Professors com a entrenadors de bots. Estem davant d’un canvi que no és només tecnològic.
  • Ara únicament hi ha intel·ligència artificial feble, però la mirada està posada en l’horitzó d’aquí a vint anys i això ens permet fer-nos bones preguntes.
  • Els bots en ensenyament poden no tenir intencionalitat educativa (fer tasques administratives i de gestió, respondre les preguntes més freqüents…) o tenir-ne (mentoria d’estudiants, motivació, pràctica d’habilitats i destreses específiques, simulacions, avaluació d’aprenentatge…).
  • La intel·ligència artificial, amb el bot com a vehicle, ha arribat per quedar-se i sembla que pot oferir una recepta que a priori resulta contradictòria: proporcionar ensenyament a grans volums d’estudiants i alhora ensenyament i atenció personalitzats.

Video: «Diálogo sobre inteligencia artificial y chatbots en educación»

A continuació transcric les meves pròpies notes i reflexions sobre les preguntes plantejades en el debat:

 

Pregunta: La intel·ligència artificial (IA), els bots i altres recursos tecnològics i eines han crescut en moltes activitats i fins i tot han reemplaçat el treball obrer rutinari i mecànic, i han millorat els acompliments pel que fa a precisió, regularitat i costos. En aquest sentit, s’haurien de considerar com una amenaça per al mercat laboral dels professionals? Quin grau de confiança es pot donar a aquestes eines i recursos tecnològics?

Guillem Garcia Brustenga: En aquest moment, no crec que els bots i la IA reemplacin el professor; en canvi, han de substituir certes tasques de baix nivell cognitiu i repetitives, cosa que permetrà al professor, lliure d’aquest tipus de tasques, dedicar el seu temps a altres de més crítiques, estratègiques i d’alt nivell cognitiu.

Els bots en ensenyament treballaran com a col·legues per als professors, per al personal d’administració i serveis, i sobretot per als estudiants. Aquesta interacció entre màquina i humà constitueix una associació clau en la qual, presumiblement, no es perdran feines, només tasques específiques, com ara respondre preguntes administratives relacionades amb les dates d’enviament de treballs o corregir exercicis. Cadascú farà la tasca que pugui fer de manera més eficient.

Tenim la visió de professors que entrenen bots i algoritmes per acompanyar i respondre els estudiants de la mateixa manera que ho fan els professors: amb les seves mateixes explicacions i amb els seus mateixos exemples. Els professors entrenen bots que arribaran allà on no poden arribar ells: a moltes més persones, en qualsevol moment o en qualsevol zona horària.

P: Cal que la universitat es redefineixi per incorporar els canvis que comporta la tecnologia?

GGB: Sí, és clar, en diferents fronts. En el front tecnològic òbviament; cal tenir dades actualitzades, rellevants, de qualitat, etc. i una infraestructura i un aparador de dades (datamart) que permeti treballar-hi, no solament de la manera habitual (generant fulls d’Excel o informes) sinó generant prediccions i models d’aprenentatge automàtic (machine learning) per poder oferir serveis basats en IA.

Estem en un canvi de transformació digital, no és només un canvi tecnològic. La IA transformarà molts rols diferents a la universitat. Per gestionar aquest canvi tan gran caldrà oferir formació al personal perquè s’adapti als seus nous rols en l’era de la IA. S’ha de produir un canvi cultural tant en els directius o el rectorat (que sàpiguen què es pot fer i què no amb la IA, que n’entenguin l’impacte…) com en els professors (adaptar-se a noves tasques i cedir-ne altres, entendre els models d’IA), en els tècnics informàtics (com es pot treballar amb les dades, com es poden crear models), en el personal de gestió, etc. I pel que fa als estudiants també cal fer un pla de transició que no els representi un sobreesforç. Aquí cal incidir en un bon disseny centrat en l’usuari i la usabilitat.

P: Com s’està integrant l’ús de la IA i els bots en la manera d’aprendre en l’ensenyament superior?

GGB: Una distinció important en el camp de la IA és entre la IA feble (narrow AI) i la IA forta (general AI o AGI). La primera consisteix en un programa d’ordinador que utilitza tècniques d’IA (aprenentatge automàtic, aprenentatge profund) i està dissenyat per resoldre un problema específic (des de jugar a escacs fins a detectar vianants i obstacles en el camí). En canvi, l’AGI es refereix a màquines amb la capacitat de resoldre molts tipus de problemes tal com ho fan els humans; en altres paraules, poden entendre el seu entorn i raonar com un humà. Totes les aplicacions d’IA que hem vist fins ara són exemples d’IA feble. L’AGI encara no existeix.

No obstant això, en els últims anys hem vist alguns avenços molt significatius en les tècniques d’IA que ens permeten considerar una AGI viable en les pròximes dues dècades. Potser d’aquí a vint anys, el nostre professor serà un bot basat en intel·ligència artificial general.

Mentrestant, ens sembla que val la pena començar a considerar totes les preguntes que sorgirien d’aquesta situació. Algunes de les respostes ja es poden aplicar en aquest moment, atès l’estat actual de la tecnologia.

I amb la mirada centrada en l’horitzó de vint anys, també hem de començar a pensar com a societat sobre el paper que farà la IA en l’ensenyament, les implicacions de l’AGI i el paper que les persones i la societat han de tenir en tot això. Aleshores, què passa si apliquem aquesta AGI a l’ensenyament? Com hauria de ser a llarg termini una IA o un bot o assistent dedicat a l’aprenentatge?

Primer analitzem una mica els bots actuals que trobem en diferents institucions educatives. Aquests bots es poden classificar de diverses maneres.

Classificació de bots per finalitat educativa i no educativa

GGB: Sense intencionalitat educativa: són bots que s’incorporen a

tasques d’ensenyament de caràcter administratiu (orientació a l’estudiant) i de suport (per respondre preguntes freqüents). La majoria de bots educatius pertanyen a aquest grup.

 

Amb intencionalitat educativa: estan dissenyats per fomentar l’ensenyament i l’aprenentatge directament. Bàsicament són de dos tipus:

  • Tutors que ofereixen suport per al procés d’aprenentatge: poden adaptar, seleccionar i seqüenciar continguts d’acord amb les necessitats i el ritme de l’estudiant, ajudar en els processos de reflexió i proporcionar motivació per a l’aprenentatge.
  • Programes d’exercici i pràctica per a l’adquisició d’habilitats: presenten un estímul en forma de pregunta o problema i l’estudiant hi dona una resposta. Aquesta és avaluada automàticament pel bot, que ofereix comentaris immediats a l’estudiant.

 

Classificació de bots per tasques

  • Tasques administratives i de gestió.
  • Resposta a preguntes freqüents (PMF).
  • Mentoria d’estudiants.
  • Motivació.
  • Pràctica d’habilitats i destreses específiques.
  • Simulacions.
  • Avaluació d’aprenentatge estudiantil.

 

Si anem més enllà en el temps i comencem a pensar en un assistent que acompanyi realment l’estudiant d’una manera més complexa, ens  comencem a plantejar molts dilemes ètics i riscos relacionats amb els biaixos. Per exemple aquests:

Honestedat i transparència: és just intentar enganyar els estudiants i no dir-los que el professor assistent és una IA?

Biaix a causa d’un entrenament erroni de les màquines: les respostes de la IA poden ser incorrectes per haver-la entrenat amb dades que poden ser errònies, per exemple amb respostes prèvies donades per altres estudiants (en els debats), interaccions prèvies amb l’estudiant o material d’internet no validat. Fins i tot podem transmetre biaixos que tenen les persones com ara masclisme, racisme, etc. L’expert humà (professor) ha d’estar present en aquest procés per validar les dades de l’entrenament. Hem de posar un «humà en el circuit» per garantir que no hi hagi biaix.

Biaixos en els models: els objectius finals (programats) de la IA educativa podrien ser variats i fins contradictoris. L’objectiu pot ser que l’estudiant aprengui (i llavors correm el risc que la IA plantegi activitats difícils i amb molts reptes, que, d’altra banda, podrien fer que l’estudiant suspengués). O pot ser que l’estudiant aprovi (i llavors el perill és que la IA posi proves massa fàcils, suggereixi les respostes i resulti que passar de curs és massa fàcil i que l’estudiant no aprèn). O fins i tot l’objectiu pot ser que l’estudiant es matriculi de moltes assignatures (i llavors potser la IA no donarà informació realista sobre la capacitat de l’estudiant per cursar tantes assignatures i ocultarà dificultats potencials per passar de curs). Cada part interessada en el procés docent (professorat, estudiants, màrqueting, departaments financers, societat, mercat laboral, etc.) pot tenir objectius oposats. En aquest cas, cal posar la «societat en el circuit», és a dir, implicar-la i fer un contracte social educatiu.

P: S’està utilitzant tecnologia basada en IA i bots a la vostra universitat? Quins projectes s’hi estan desenvolupant actualment?

GGB: A la UOC, universitat cent per cent en línia, tenim un avantatge: disposem de moltes dades històriques. Això ens permet pensar que és possible aprofitar aquestes tecnologies. Actualment tenim dos projectes en curs. 

El primer, Soul University, consisteix en una sèrie de proves pilot amb les nostres dades i amb alguns motors de bots per validar la visió de bots + IA de la UOC. La intenció és que a partir d’aquestes proves la iniciativa de Soul University serveixi de plataforma per aixecar projectes de transformació en totes les àrees de la universitat (docència, aprenentatge i gestió). Pensem que és aplicable a moltes de les activitats del cicle de vida de l’estudiant.

D’altra banda, el LIS és un projecte d’innovació i recerca que proporciona models predictius per generar un sistema adaptatiu al Campus que pugui ajudar els estudiants a acabar el curs amb èxit. 

P: Com augureu que seran la integració de la IA a la universitat i la seva recepció per part de professorat, personal de gestió i alumnat?

GGB: A la UOC, hem començat a experimentar i provar un pilot de bots educatius utilitzant diferents tecnologies presents en el mercat. També hem començat a pensar i fer-nos preguntes sobre les funcionalitats de disseny i els riscos dels bots educatius del futur, quan la intel·ligència artificial ens permetrà fer coses que avui només es troben en les fases de recerca o prospectiva tecnològica.

La intel·ligència artificial, amb el bot com a vehicle, sembla que pot oferir una recepta que a priori resulta contradictòria: proporcionar ensenyament produït en massa i alhora ensenyament/atenció personalitzats.

Per tant, penso que la integració serà inevitable. També serà inevitable una bona gestió del canvi, ja que hi haurà una redefinició de rols important, en professorat, estudiants i gestió. Un bot té uns processos darrere, que impliquen unes tasques d’entrenament diferents de les que es feien; per tant, segur que hi ha certa resistència al canvi.

No obstant això, tenim a favor l’evolució de la societat. La universitat o l’ensenyament no seran el primer entorn que  conviurà amb la IA i els bots, ja ho estem veient. 

 

Autor de l’apunt

Guillem Garcia Brustenga (@txerdiakov) és enginyer sènior de Telecomunicacions per la Universitat Politècnica de Catalunya i director d’Anàlisi i Detecció de Tendències a l’eLearn Center de la UOC. Li interessen els models i les estratègies d’innovació, la transformació digital de les empreses, les oportunitats que sorgeixen a causa del creixement exponencial de la tecnologia i l’efecte que aquest provoca en les persones, en la societat, en el mercat laboral i en l’ensenyament.


Foto de Francesco Ungaro a Pexels

Guillem Garcia Brustenga on LinkedinGuillem Garcia Brustenga on Twitter
Guillem Garcia Brustenga
Guillem Garcia Brustenga is Director of Trend Spotting and Analysis in the eLC of the UOC. Senior Telecommunications Engineer by the Universitat Politècnica de Catalunya (1997) he holds a Master's degree in Multimedia and both postgraduate degrees in Business Administration and Project Management.
He has been involved in the management of several UOC technology projects in innovation areas related to the Internet as a facilitator of the University's educational innovation from the eLearn Center. He is currently looking for creative solutions to boost the translational research on e-Learning in the UOC and solutions to reinvent the concept of Research Center in a virtual environment. He is interested in innovation models and strategies, in the digital transformation of companies, in arising opportunities and in the effect that technology has -and the exponential growth it causes- on individuals, society, the labour market and education.

Leave a Reply