Una de las grandes promesas de la IA es la personalización de la enseñanza. Se dice que se puede adaptar a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Entiendo esa perspectiva, yo misma he participado de proyectos en los que se proporcionaba feedback automático y personalizado a partir de las respuestas del alumnado. Es útil, pero ¿es personalización del aprendizaje? ¿qué implica eso? ¿qué papel tiene la IA?.
Hoy, Jordi Adell me ha pasado esta fabulosa publicación de Michael Resnick. No tiene desperdicio, por un lado porque creo que clarifica algo sobre lo que aún hay bastante confusión. En relación a su impacto en la educación deberíamos diferenciar entre la IA generativa y la IA ya existente en contextos educativos.
La mayor parte de IA existente en contextos educativos se centra en sistemas de tutoría inteligente, calificación automática, recomendaciones de contenido, monitoreo, etc… (Zawacki-Ritcher et al (2019) tienen una clasificación interesante sobre todo esto). Sabemos que la clave en la educación es la herramienta y cómo se utiliza, pero también sabemos que las herramientas no son neutras, ni siquiera los libros de texto. Esto implica que existe una visión pedagógica detrás sobre lo que es aprender, y sobre el rol del profesor. En varias plataformas de IA que existen para la educación, aprender es básicamente asimilar contenidos. Muchas se identifican claramente con lo que Papert identificó como perspectiva «instructiva». Varias son propuestas open-closed (como dice Resnick), es decir, retos que se abren y se cierran (haz este problema, resuelve este puzzle). En este sentido, me gusta la comparativa que hacer Bers sobre los parques de juego (os recomiendo su libro: «coding as a playground«). Ella habla de que a la hora de abordar la enseñanza de la programación, podemos plantear dos perspectivas (aunque Bers habla de programación, pero lo podemos plantear en el marco de las tareas que pedimos a los estudiantes con tecnología y enlazarlo con la IA).
Playpen
Podemos plantear tareas que requieran la resolución de un problema, open-ended, marcamos el campo de juego y el camino que seguir.
Playground
Aquí también pueden jugar los niños, pero les damos distintos caminos, les permitimos construir sus itinerarios, sus estrategias e incluso sus fines.
Muchas de las plataformas de IA que existen plantean un enfoque instructivo de la educación, e incluso un rol de docente muy técnico. Detrás de ellas subyace una pedagogía y psicología determinada, en ocasiones incluso conductista, que no responde a los paradigmas educativos actuales. Groff (2017) explica que hay una tipología de herramientas de tipo cognitivo que, a partir de la comprensión de cómo funciona el cerebro, sacan conclusiones en base al conocimiento existente y propician retroalimentación a los estudiantes mientras resuelven problemas. Es decir, aprender sería, bajo esta idea, acumular información. Son útiles, por supuesto, pero no nos centramos a reflexionar sobre qué idea de aprendizaje promueven. Son varios los estudios que indican la necesidad de que los desarrollos de IA se hagan desde perspectivas multidisciplinares, que incluyan varias ramas del conocimiento y analicen mejor qué visión pedagógica subyace y se promuevan otros enfoques educativos en el diseño e implementación de algunas herramientas.
Por otro lado, el boom de la IA generativa tiene un impacto claro en el contexto educativo. Tiene el potencial de permitirnos, de una vez por todas, transformar las prácticas de enseñanza. Porque la disrupción de la IA generativa, dice Resnick, está llevando a muchas personas a darse cuenta de que es necesario un cambio en nuestro enfoque educativo. Lo que pasa que estos cambios, como bien argumenta, solo serán viables si las personas toman decisiones adecuadas en la forma en la que diseñan y utilizan estas nuevas herramientas.
Por ello, este impacto de la IA generativa actual nos tiene que hacer ver la importancia de retomar esa perspectiva constructiva de Papert, esa visión del pensamiento computacional de Wing, la cultura maker, el playground… la perspectiva de que puedan aprender a partir de estrategias didácticas adecuadas y utilizando herramientas (ética y legalmente) que les permita gestionar sus propios proyectos. No es que no tengan que jugar en un playpen, es que no podemos tenerlos siempre encerrados en sistemas open-closed (te pregunto para que llegues a la respuesta que yo quiero).
«Las oportunidades educativas más importantes no vendrán de enseñar a los estudiantes sobre IA, sino más bien de ayudar a los estudiantes a aprender con la IA, es decir, apoyar a los estudiantes en el uso de herramientas de IA para imaginar, crear, compartir y aprender. Y, como un beneficio adicional, aprender con la IA puede ser la mejor manera para que los estudiantes también aprendan sobre la IA». (Resnick, 2024).
La clave sigue siendo el docente
Con la IA generativa, la clave de cómo la utilizarán los estudiantes estará también en la tarea que plantea el docente. Un estudio llevado a cabo por Habib et al (2024) concluyó que herramientas como chatGPT 3.5 ayudaron a mejorar la fluidez en la generación de ideas y tiene potencial, Algunos estudiantes expresaron reservas sobre que la IA tome el control del proceso de pensamiento. Es decir, el uso de estas herramientas puede ser interesante para personas que ya tengan asentadas unas habilidades básicas en la resolución de problemas, no para los que aún están desarrollando habilidades de pensamiento divergente y carecen de confianza creativa.
Por lo tanto, bajo el constructivismo, el que realmente podrá personalizar no es la IA, sino el docente. Tendrá que ver su contexto, qué tarea quiere plantear, cómo está alfabetizando a los estudiantes, qué capacidades tienen, con qué recursos cuenta, y posibilitar tareas que realmente permitan un aprendizaje adecuado. Y en este sentido, su rol se hace más importante que nunca.
La educación no es solo instrucción, son muchas más cosas. Alguien como Papert lo tenía claro en los años 50. Ahora debería ser más patente que nunca.
«Creo que las tecnologías de inteligencia artificial generativa (en comparación con las tecnologías de IA anteriores) brindan mayores oportunidades para romper con el paradigma instruccionista y apoyar un enfoque más constructivista del aprendizaje. Es decir, existe el potencial para diseñar y utilizar tecnologías de IA generativa para apoyar a los jóvenes en experiencias de aprendizaje creativas basadas en proyectos, orientadas al diseño e impulsadas por intereses, y así ayudarles a desarrollar la creatividad, curiosidad y habilidades de colaboración que se necesitan para prosperar en el mundo de rápido cambio de hoy. Pero eso ocurrirá solo si tomamos decisiones intencionales en cómo diseñar y utilizar estas nuevas tecnologías» (Resnick, 2024).