La inteligencia artificial ha llegado para quedarse

Desde el Observatorio de Tendencias del eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) se ha puesto en marcha una colaboración con los centros de observación del Tecnológico de Monterrey (Observatorio de Innovación Educativa) y de la Pontificia Universidad Católica de Perú (Novedades Académicas), mediante la cual, periódicamente, se organizan debates entre expertos a los que denominamos «Diálogos».

El último de ellos, «Diálogo sobre inteligencia artificial y chatbots en educación» —en el que participé—, tuvo lugar el pasado mes de noviembre y tuve la oportunidad de conversar con César Beltrán Castañón, de la Pontificia Universidad Católica de Perú (PUCP), y con Omar Olmos López, del Tecnológico de Monterrey, institución que se encargó de moderar el debate.

 

 

Los representantes de la PUCP, del Tecnológico de Monterrey y de la UOC durante el «Diálogo sobre inteligencia artificial y chatbots en educación».

Este ha sido el tercero de los diálogos organizados en el marco de esta colaboración. El primero de ellos fue el «Diálogo de seguimiento de egresados», con la participación de Carles Rocadembosch, director de Alumni, como representante de la UOC. El segundo, el «Diálogo sobre universidad y empresa», tuvo la participación de Alberto Sánchez, técnico especialista en transferencia del Área de Investigación e Innovación de la UOC. 

Durante este último debate sobre inteligencia artificial y bots en educación, compartimos ideas acerca de cómo la inteligencia artificial, los bots y su implantación afectarán a la universidad —tanto a la educación superior como a la manera de aprender—, del papel que ejercerá la inteligencia artificial a su llegada a las aulas entre el profesorado así como de la aceptación que tendrá por parte de los estudiantes, entre otros temas. Tras el interesante debate he llegado a las conclusiones siguientes:

 

  • No se trata de sustituir a los profesores sino las tareas: los cambios en los roles son necesarios. Profesores como entrenadores de bots. Estamos ante un cambio que no es solo tecnológico.
  • Ahora tan solo hay inteligencia artificial débil, pero la mirada está puesta en el horizonte a veinte años y ello nos permite hacernos buenas preguntas.
  • Los bots en educación pueden no tener intencionalidad educativa (hacer tareas administrativas y de gestión, responder las preguntas más frecuentes…) o sí tenerla (mentoría de estudiantes, motivación, práctica de habilidades y destrezas específicas, simulaciones, evaluación de aprendizaje…).
  • La inteligencia artificial, con el bot como vehículo, ha llegado para quedarse y parece que puede ofrecer una receta que a priori resulta contradictoria: proporcionar educación a grandes volúmenes de estudiantes y educación/atención personalizada al mismo tiempo.

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


Pregunta: La inteligencia artificial (IA), los bots y otros recursos tecnológicos y herramientas han crecido en muchas actividades e incluso han reemplazado el trabajo obrero rutinario y mecánico, y han mejorado los desempeños en cuanto a precisión, regularidad y costos. En este sentido, ¿se deberían considerar como una amenaza para el mercado laboral de los profesionales? ¿Qué grado de confianza se puede dar a estas herramientas y recursos tecnológicos? 
A continuación transcribo mis propias notas y reflexiones a las preguntas planteadas en el debate:

Guillem Garcia Brustenga: En este momento, no creo que los bots y la IA vayan a reemplazar al profesor; en cambio, tienen que reemplazar ciertas tareas de bajo nivel cognitivo y repetitivas, lo que permitirá al profesor, libre de tales tareas, dedicar su tiempo a tareas más críticas, estratégicas y de alto nivel cognitivo.

Los bots en educación trabajarán como colegas para los maestros, el personal de administración y servicios, y sobre todo para los estudiantes. Esta interacción entre máquina y humano constituye una asociación clave en la que, presumiblemente, no se perderán trabajos, solo tareas específicas, como responder preguntas administrativas relacionadas con las fechas de envío de trabajos o corregir ejercicios. Cada uno hará la tarea que puede hacer de manera más eficiente.

Tenemos la visión de profesores que entrenan bots y algoritmos para acompañar y responder a los estudiantes de la misma manera que lo hacen los profesores: con sus mismas explicaciones y con sus mismos ejemplos. Los profesores entrenan bots que llegarán a donde no pueden llegar ellos: a muchas más personas, en cualquier momento o en cualquier zona horaria.

P: ¿Es necesario que la universidad se redefina para incorporar los cambios que trae la tecnología?

GGB: Sí, claro, en distintos frentes. En el frente tecnológico obviamente; hace falta tener datos actualizados, relevantes, de calidad, etc. y una infraestructura y un datamart que permita trabajar con ellos, no solo de la manera habitual (generando hojas de Excel o informes) sino generando predicciones y modelos de aprendizaje automático (machine learning) para poder ofrecer servicios basados en IA.

Estamos en un cambio de transformación digital, no solamente es un cambio tecnológico. La IA transformará muchos roles diferentes en la universidad. Para gestionar este cambio tan grande hará falta ofrecer formación al personal para que se adapte a sus nuevos roles en la era de la IA. Tiene que producirse un cambio cultural tanto en los directivos o el rectorado (que sepan qué se puede hacer y qué no con la IA, que entiendan su impacto…) como en los profesores (adaptarse a nuevas tareas y ceder otras, entender los modelos de IA), en los técnicos informáticos (cómo trabajar con los datos, cómo crear modelos), en el personal de gestión, etc. Y respecto a los estudiantes también se tiene que hacer un plan de transición que no les represente un sobreesfuerzo. Aquí hace falta incidir en un buen diseño centrado en el usuario y la usabilidad.

P: ¿Cómo se está integrando el uso de la IA y los bots en la manera de aprender en la educación superior?

GGB: Una distinción importante en el campo de la IA es entre la IA débil (narrow ai) y la IA fuerte (general ai o AGI). La primera consiste en un programa de computadora que utiliza técnicas de IA (aprendizaje automático, aprendizaje profundo) y está diseñado para resolver un problema específico (desde jugar al ajedrez hasta detectar peatones y obstáculos en el camino). La AGI, sin embargo, se refiere a máquinas con la capacidad de resolver muchos tipos de problemas tal como lo hacen los humanos; en otras palabras, pueden entender su entorno y razonar como un humano. Todas las aplicaciones de IA que hemos visto hasta ahora son ejemplos de IA débil. La AGI aún no existe.

Sin embargo, en los últimos años hemos visto algunos avances muy significativos en las técnicas de IA que nos permiten considerar una AGI viable en las próximas dos décadas. Quizás dentro de veinte años, nuestro profesor será un bot basado en inteligencia artificial general.

Mientras tanto, creemos que vale la pena comenzar a considerar todas las preguntas que surgirían de esta situación. Algunas de las respuestas ya se pueden aplicar en este momento, dado el estado actual de la tecnología.

Y con la mirada centrada en el horizonte de veinte años, también tenemos que empezar a pensar como sociedad sobre el papel que desempeñará la IA en la educación, las implicaciones de la AGI y el papel que las personas y la sociedad deben tener en todo ello. Entonces, ¿qué pasa si aplicamos esta AGI a la educación? ¿Cómo debería ser a largo plazo una IA o un bot o asistente dedicado al aprendizaje?

Primero analizamos un poco los bots actuales que encontramos en diferentes instituciones educativas. Estos bots se pueden clasificar de varias maneras.

Clasificación de bots por finalidad educativa y no educativa

GGB: Sin intencionalidad educativa: son bots que se incorporan a tareas de enseñanza de carácter administrativo (orientación al estudiante) y de soporte (para responder preguntas frecuentes). La mayoría de bots educativos pertenecen a este grupo.

Con intencionalidad educativa: están diseñados para fomentar la enseñanza y el aprendizaje directamente. Básicamente son de dos tipos:

  • Tutores que brindan andamiaje para el proceso de aprendizaje: pueden adaptar, seleccionar y secuenciar contenidos de acuerdo con las necesidades y el ritmo del estudiante, ayudar a los procesos de reflexión y proporcionar motivación para el aprendizaje.
  • Programas de ejercicio y práctica para la adquisición de habilidades: presentan un estímulo en forma de pregunta o problema y el estudiante da una respuesta. Esta es evaluada automáticamente por el bot, que brinda comentarios inmediatos al estudiante.

 

Clasificación de bot por tareas

  • Tareas administrativas y de gestión.
  • Respuesta a preguntas frecuentes (PMF).
  • Mentoría de estudiantes.
  • Motivación.
  • Práctica de habilidades y destrezas específicas.
  • Simulaciones.
  • Evaluación de aprendizaje estudiantil.

 

Si ya vamos más allá en el tiempo y empezamos a pensar en un asistente que acompañe realmente al estudiante de un modo más complejo, nos empezamos a plantear muchos dilemas éticos y riesgos relacionados con los sesgos. Por ejemplo estos:

Honestidad y transparencia: ¿es justo intentar engañar a los estudiantes y no decirles que el profesor asistente es una IA?

Sesgo debido a un entrenamiento erróneo de las máquinas: las respuestas de la IA pueden ser incorrectas por haberla entrenado con datos que pueden ser erróneos, como respuestas previas dadas por otros estudiantes (en los debates), interacciones previas con el estudiante o con material no validado de internet. Incluso podemos transmitir sesgos que tienen las personas como machismo, racismo, etc. El experto humano (profesor) debe estar presente en este proceso para validar los datos del entrenamiento. Debemos poner a un «humano en el circuito» para garantizar que no haya sesgo.

Sesgos en los modelos: los objetivos finales (programados) de la IA educativa podrían ser variados y hasta contradictorios. El objetivo puede ser que el estudiante aprenda (y entonces corremos el riesgo de que la IA plantee actividades difíciles y con muchos retos, que, por otra parte, podrían causar que el estudiante suspendiera). O puede ser que el estudiante apruebe (y entonces el peligro es que la IA ponga pruebas demasiado fáciles, sugiera las respuestas y resulte que pasar de curso es demasiado fácil y que el estudiante no aprende). O el objetivo puede ser incluso que el estudiante se matricule en muchas asignaturas (y entonces tal vez la IA no dará información realista sobre la capacidad del estudiante para cursar tantas asignaturas y ocultará dificultades potenciales para pasar de curso). Cada parte interesada en el proceso docente (profesorado, estudiantes, marketing, departamentos financieros, sociedad, mercado laboral, etc.) puede tener objetivos opuestos. En este caso, hay que poner la «sociedad en el circuito», esto es, implicarla y hacer un contrato social educativo.

P: ¿Se está utilizando tecnología basada en IA y bots en su universidad?¿Qué proyectos se están desarrollando actualmente?

GGB: En la UOC, universidad cien por cien en línea, tenemos una ventaja: disponemos de muchos datos históricos. Eso nos permite pensar que es posible aprovechar estas tecnologías. Actualmente tenemos dos proyectos en curso. 

El primero, Soul University, consiste en una serie de pruebas piloto con nuestros datos y con algunos motores de bots para validar la visión de bots + IA de la UOC. La intención es que a partir de estas pruebas la iniciativa de Soul University sirva de plataforma para levantar proyectos de transformación en todas las áreas de la universidad (docencia, aprendizaje y gestión). Pensamos que es aplicable a muchas de las actividades del ciclo de vida del estudiante.

Por otro lado, LIS es un proyecto de innovación e investigación que proporciona modelos predictivos para generar un sistema adaptativo en el Campus que pueda ayudar a los estudiantes a finalizar el curso con éxito. 

P: ¿Cómo auguran que será la integración de la IA en la universidad y cómo su recepción por parte de profesorado, personal de gestión y alumnado?

GGB: En la UOC, hemos comenzado a experimentar y probar un piloto de bots educativos utilizando diferentes tecnologías presentes en el mercado. También hemos comenzado a pensar y hacernos preguntas sobre las funcionalidades de diseño y los riesgos de los bots educativos del futuro, cuando la inteligencia artificial nos permitirá hacer cosas que hoy solo se encuentran en las fases de investigación o prospectiva tecnológica.

La inteligencia artificial, con el bot como vehículo, parece que puede ofrecer una receta que a priori resulta contradictoria: proporcionar educación producida en masa y educación/atención personalizada al mismo tiempo.

Por lo tanto, pienso que la integración será inevitable. También será inevitable una buena gestión del cambio, pues habrá una redefinición de roles importante, en profesorado, estudiantes y gestión. Un bot tiene unos procesos detrás, que implican unas tareas de entrenamiento distintas a las que se hacían; por lo tanto, seguro que hay cierta resistencia al cambio.

Sin embargo, tenemos a favor la evolución de la sociedad. La universidad o la educación no van a ser el primer entorno que va a convivir con la IA y los bots, ya lo estamos viendo. 

 

Autor del apunte

Guillem Garcia Brustenga (@txerdiakov) es ingeniero sénior de Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de Catalunya y director de Análisis y Detección de Tendencias en el eLearn Center de la UOC. Le interesan los modelos y las estrategias de innovación, la transformación digital de las empresas, las oportunidades que surgen debido al crecimiento exponencial de la tecnología y el efecto que este provoca en las personas, en la sociedad, en el mercado laboral y en la educación.


Foto de Francesco Ungaro en Pexels

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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.

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