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La inteligencia artificial (IA) es una tecnología emergente que tiene un gran impacto en diversos ámbitos de la sociedad, entre ellos, la educación. Esta se define como “la ciencia y la ingeniería de crear sistemas inteligentes, especialmente sistemas informáticos inteligentes” (Russell y Norvig, 2016). La IA permite que las máquinas puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el razonamiento o el aprendizaje automático. Esta tecnología tiene múltiples aplicaciones educativas, como el diseño de contenidos adaptativos, el análisis de datos de aprendizaje, el apoyo a la evaluación o la tutoría personalizada. En este artículo, se pretende analizar el papel de la IA en la personalización del aprendizaje en la educación a distancia, así como sus ventajas y desafíos. Para ello, se revisará la bibliografía existente sobre el tema y se presentarán algunos ejemplos de proyectos e iniciativas que utilizan la IA para mejorar la calidad y la equidad de la educación a distancia.

¿Qué es el aprendizaje personalizado y cómo puede apoyarlo la IA?

El aprendizaje personalizado es un enfoque educativo que busca adaptar el proceso de enseñanza y aprendizaje a las características, necesidades e intereses de cada estudiante. Implica ofrecer a los estudiantes opciones sobre qué, cómo, cuándo y dónde aprender; tener en cuenta sus formas, ritmos y preferencias de aprendizaje; proporcionarles retroalimentación continua y orientación; así como fomentar su autonomía y responsabilidad (Pane et al., 2015). El aprendizaje personalizado tiene beneficios tanto para los estudiantes como para los docentes, ya que mejora la motivación, el compromiso, la comprensión y el rendimiento académico de los estudiantes. De la misma manera, facilita la labor docente al permitir una mejor atención a la diversidad y una mayor eficiencia en el uso de los recursos educativos (Bulger et al., 2018).

La IA puede apoyar el aprendizaje personalizado de diversas maneras, como las siguientes (Luckin et al., 2016):

• Puede diseñar contenidos adaptativos que se ajusten al nivel y al progreso de cada estudiante, ofreciendo actividades y recursos adecuados a sus objetivos y necesidades de aprendizaje.
• Permite analizar datos de aprendizaje que se generan durante las interacciones de los estudiantes con los sistemas educativos, proporcionando información útil sobre su comportamiento, su desempeño y sus dificultades.
• Apoya la evaluación del aprendizaje, tanto formativa como sumativa, mediante el uso de técnicas como el reconocimiento facial o de voz, la generación automática de preguntas o la calificación asistida por ordenador.
• Ofrece una tutoría personalizada a los estudiantes, mediante agentes inteligentes que simulen un rol humano (por ejemplo, un profesor, un compañero o un mentor) y que puedan interactuar con los estudiantes mediante texto o voz, dando instrucciones, dando consejos, resolviendo dudas o proporcionando retroalimentación.

¿Qué ventajas tiene la IA para la personalización del aprendizaje en la educación a distancia?

La educación a distancia es una modalidad educativa que se caracteriza por la separación física entre los estudiantes y los docentes, así como por el uso de medios y recursos tecnológicos para facilitar la comunicación y el intercambio de información. Esta modalidad educativa tiene ventajas como la flexibilidad, la accesibilidad, la diversidad y la innovación, pero también presenta desafíos como la falta de interacción, la desmotivación, el abandono o la brecha digital (UNESCO, 2020). La IA puede contribuir a mejorar la calidad y la equidad de la educación a distancia, al ofrecer soluciones que permitan personalizar el aprendizaje de los estudiantes y atender a sus necesidades específicas. Algunas de las ventajas que tiene la IA para la personalización del aprendizaje en la educación a distancia son las siguientes (UNESCO, 2020; Bulger et al., 2018):

• Permite ampliar el acceso a contenidos y recursos educativos de calidad, adaptados al nivel, al idioma y al contexto de cada estudiante.
• Facilita el seguimiento y la orientación de los estudiantes a distancia, mediante el análisis de datos de aprendizaje que permitan identificar sus fortalezas, debilidades, intereses y emociones, y ofrece recomendaciones personalizadas para mejorar su proceso de aprendizaje.
• Aumenta el interés y el compromiso de los estudiantes a distancia, mediante el uso de agentes inteligentes que puedan interactuar con ellos de manera natural y empática, creando un ambiente de aprendizaje más humano y cercano.
• Fomenta la colaboración y el apoyo entre los estudiantes a distancia, mediante el uso de redes sociales o plataformas virtuales que faciliten la creación de comunidades de aprendizaje, donde los estudiantes puedan compartir experiencias, conocimientos y recursos.
• Potencia el desarrollo de competencias clave para el siglo XXI, como el pensamiento crítico, la creatividad, la comunicación o la resolución de problemas, mediante el uso de herramientas o aplicaciones que estimulen el aprendizaje activo, creativo y reflexivo.

¿Qué desafíos plantea la IA para la personalización del aprendizaje en la educación a distancia?

La IA es una tecnología con un gran potencial para transformar la educación a distancia, pero también plantea una serie de desafíos éticos, sociales y pedagógicos que deben ser abordados con precaución y responsabilidad. Algunos de los desafíos que plantea la IA para la personalización del aprendizaje en la educación a distancia son los siguientes (UNESCO, 2020; Bulger et al., 2018):

• Puede generar riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos de los estudiantes, especialmente si se usan sin su consentimiento o se comparten con terceros sin su autorización. Es necesario garantizar que los datos se recojan, se almacenen y se utilicen de manera ética y transparente, respetando los derechos humanos y las normativas legales vigentes.
• Puede generar sesgos o discriminaciones en el diseño o en el uso de los sistemas educativos basados en IA, especialmente si se usan datos incompletos, inexactos o no representativos. Es necesario garantizar que los sistemas sean inclusivos, equitativos y diversos, y que no reproduzcan o refuercen estereotipos o prejuicios sobre los estudiantes o los docentes.
• La IA puede generar dependencia o deshumanización en el proceso de enseñanza y aprendizaje, especialmente si se sustituye o se reduce el papel del docente o se limita la interacción humana. Es necesario garantizar que los sistemas sean complementarios y no sustitutivos del rol docente, y que fomenten la participación activa y social de los estudiantes.
• La IA puede generar confusión o desorientación en el proceso de enseñanza y aprendizaje, especialmente si se usan sistemas complejos o poco transparentes que dificulten la comprensión o la explicación de los resultados o las decisiones. Es necesario garantizar que los sistemas sean claros y comprensibles, y que ofrezcan información suficiente y adecuada sobre su funcionamiento y sus objetivos.
• La IA puede generar desafíos para la evaluación y la certificación del aprendizaje, especialmente si se usan sistemas automatizados o no estandarizados que puedan afectar a la validez, la fiabilidad o la equidad de las pruebas o los criterios. Es necesario garantizar que los sistemas sean coherentes y justos, y que respeten los principios y las normas de calidad educativa.

Conclusión

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología emergente que tiene un gran impacto en la educación a distancia, al ofrecer soluciones que permiten personalizar el aprendizaje de los estudiantes y atender a sus necesidades específicas. Puede apoyar el aprendizaje personalizado mediante el diseño de contenidos adaptativos, el análisis de datos de aprendizaje, el apoyo a la evaluación o la tutoría personalizada. Esta tecnología tiene ventajas para la educación a distancia, como la ampliación del acceso, la facilitación del seguimiento, el aumento del interés, el fomento de la colaboración o el potenciamiento del desarrollo de competencias. Sin embargo, también plantea desafíos para la educación a distancia, como los riesgos para la privacidad, los sesgos o discriminaciones, la dependencia o deshumanización, la confusión o desorientación o los desafíos para la evaluación. Se recomienda que los docentes se formen en el uso ético y responsable de la IA en la educación a distancia, y que apliquen criterios pedagógicos para seleccionar y utilizar los sistemas más adecuados para sus contextos y objetivos educativos. Asimismo, se recomienda que se realicen más investigaciones sobre el impacto y la efectividad de la IA en la personalización del aprendizaje en la educación a distancia.

Referencias

Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L.B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Londres: Pearson.

Pane, J. F., Steiner, E. D., Baird, M. D., & Hamilton, L. S. (2015). Continued progress: Promising evidence on personalized learning. Santa Monica: RAND Corporation.

Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno (3ª ed.). Madrid: Pearson Educación.

UNESCO (2020). Inteligencia artificial en educación: Desafíos y oportunidades para el desarrollo sostenible. París: UNESCO.