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Elizabeth Ruiz Ramírez

Docente en línea en el Programa Educativo de Derecho

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Resumen

La inteligencia artificial (IA) ha ido transformando rápidamente diferentes aspectos de la sociedad, y el sector educativo no ha sido una excepción, con la creciente disponibilidad de datos, la mejora en la capacidad de procesamiento y el avance en algoritmos de aprendizaje automático, la IA está cambiando la forma en que se lleva a cabo la enseñanza y el aprendizaje en las escuelas y universidades de todo el mundo, por lo que en este artículo se analizarán algunas de las más importantes implicaciones.

El uso de la IA en la educación también plantea implicaciones importantes que deben ser cuidadosamente consideradas.

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Imagen 1. Beneficios y áreas de oportunidad en el uso de la IA en la educación. Fuente: Elaboración propia.

Una de las implicaciones más notables del uso de la IA en la educación es la personalización del aprendizaje, toda vez que la IA tiene la capacidad de analizar datos de los estudiantes, como su estilo de aprendizaje, las preferencias y las habilidades para adaptar la instrucción a sus necesidades específicas, esto permite que los estudiantes reciban una experiencia de aprendizaje individualizada y ajustada a su ritmo y nivel de habilidad. Por ejemplo, los programas de tutoría virtual basados en IA pueden proporcionar retroalimentación inmediata y personal a los estudiantes, pues identifica las áreas en las que se puede mejorar y ofrece, además, recursos de apoyo específicos.

Además, la IA también ha impactado la evaluación y el monitoreo del progreso de los estudiantes, puesto que los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos, como pruebas y tareas realizadas por los estudiantes, para identificar patrones y tendencias. Esto permite a los facilitadores tener una visión más completa y precisa del desempeño de los estudiantes, identificar las debilidades y fortalezas, y ajustar su enfoque pedagógico en consecuencia. Sin embargo, también surgen preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos de los estudiantes, como la necesidad de garantizar que la recopilación y el análisis de los datos se realicen de manera ética al proteger la confidencialidad de la información.

Otra implicación importante de la IA en la educación es la automatización de tareas administrativas y logísticas, puesto que la IA puede ayudar a agilizar la gestión de datos de los estudiantes, el seguimiento de la asistencia, la programación de clases y la gestión de recursos, lo que permite a los facilitadores y al personal administrativo dedicar más tiempo a la enseñanza y la interacción con los estudiantes; sin embargo, esto también plantea preocupaciones sobre la sustitución de empleos y la necesidad de desarrollar habilidades digitales y de adaptabilidad en el personal educativo, lo que implicaría una capacitación constante debido a las frecuentes actualizaciones, necesarias para hacer frente a las nuevas tecnologías y aprovecharlas completamente.

Además, la IA también ha sido utilizada en la creación de contenidos educativos: los sistemas de generación de contenido basados en IA pueden producir material de aprendizaje, como videos, lecciones y ejercicios, de manera eficiente y escalable, esto puede facilitar el acceso a los recursos educativos en línea y ampliar la disponibilidad de materiales en diferentes idiomas y con niveles de dificultad variados; no obstante, es importante asegurarse de que los contenidos generados por IA sean precisos, actualizados y apropiados para los estudiantes y que no reemplacen la interacción y el apoyo de los facilitadores en el proceso de aprendizaje.

Por último, la IA también ha sido utilizada en la identificación y prevención del abandono escolar, por ejemplo, durante el Primer Taller Virtual Regional de la Comunidad de Especialistas en Datos para el Planeamiento Educativo, en julio de 2021, funcionarios y especialistas en información de varios países de la región enfatizaron la importancia de avanzar en la inclusión de indicadores de titulación, vinculación y abandono, así como de información sobre aprendizajes, en los sistemas de información para la gestión educativa (SIGED) (UNESCO/OREALC, 2021).

Como parte de las propuestas de solución, el Banco Mundial propuso, en 2021, la implementación de sistemas de alerta temprana (SAT)[1]; por su parte, el Banco Interamericano de Desarrollo, complementó esto con un set de estrategias e intervenciones para desplegar ante las situaciones de riesgo identificadas, al señalar que: “…resulta clave el desarrollo de protocolos de acción que guíen a los actores del sistema educativo en una serie de intervenciones, programas y/o servicios que deben ser activados en situaciones de riesgo…” (Arias Ortiz, 2021), y es aquí donde se utilizaría la inteligencia artificial al detectar el riesgo, como se puede ver en la Imagen 2.

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Imagen 2. Esquema de funcionamiento de un sistema de protección de trayectorias educativas. Fuente: Arias Ortiz, E. et al. (2021).

Aunado a lo anterior, los sistemas de IA pueden analizar datos socioemocionales, de comportamiento y académicos de los estudiantes para identificar patrones de riesgo de abandono escolar temprano, lo que permite a los facilitadores intervenir oportunamente y proporcionar un apoyo adicional a los estudiantes en riesgo, lo que puede ayudar a reducir las tasas de abandono escolar y mejorar las oportunidades de éxito académico.

Otro desafío es la formación y el desarrollo profesional del personal educativo en el uso de la IA, puesto que la implementación exitosa de la IA en la educación requiere que los facilitadores tengan una comprensión sólida de cómo funciona la tecnología y cómo se la puede integrar de manera efectiva en su práctica pedagógica. Lo que se traduce en un deber fundamental para brindar las oportunidades de formación y desarrollo profesional adecuadas al personal educativo, para que pueda aprovechar al máximo las herramientas de IA y garantizar que se utilicen de manera ética y efectiva en el aula.

A partir de lo anterior, en el ejercicio de la práctica docente, he encontrado trabajos de investigación presentados por estudiantes que han hecho uso de la IA y por tanto, en primera instancia, no se detecta el plagio, pero sí hay, curiosamente, una irregularidad en la redacción, lo que significa que el estudiante no concatena cada párrafo ni integra un análisis de lo indicado, por lo que las ideas se muestran aisladas. Tampoco hay una debida fundamentación y una motivación jurídica al respecto, con esto quiero decir que no logran correlacionar ni respaldar el fundamento jurídico con lo mencionado en su investigación, así como tampoco ampararlo con fuentes del Derecho. Esto solo indica que el estudiante no revisó la forma en la que se puede, jurídicamente, soportar su dicho, lo cual, es vital en el ejercicio de la profesión de la Licenciatura en Derecho.

Esta es una parte muy importante: revisar el uso adecuado de la inteligencia artificial al atender las normas para ello, que impliquen su regulación, por ejemplo, por decir lo menos: es deber de los estudiantes no copiar todo lo transcrito por los sistemas de inteligencia artificial ya que ello implicaría una falta de respeto, honestidad y responsabilidad, valores marcados en el Código de Ética de los Estudiantes de la Universidad Abierta y a Distancia de México (UnADM). Y a esto, le sumaría originalidad, en atención al respeto a los derechos de autor y la creación de obras con contenido propio del estudiante con el fin de evitar copias, falsificaciones, plagios o inclusive réplicas de otras obras.

Conclusiones

El uso de la inteligencia artificial en el sector educativo tiene implicaciones significativas, desde la personalización del aprendizaje hasta la automatización de tareas administrativas, pasando por la generación de contenidos educativos y la identificación del abandono escolar. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que se enseña y se aprende, aunque también plantea desafíos en términos de confidencialidad, formación del personal educativo y regulación adecuada para mantener un correcto uso y evitar así, sanciones futuras.

Si prevenimos conductas y corregimos a tiempo las necesidades planteadas podremos ayudar a que nuestra educación siga siendo de alta calidad al llevar de la mano a las y los futuros profesionistas, pues estos harán un mejor uso de las nuevas herramientas que brinda la ciencia y la tecnología, asegurándonos que la IA se utilice de manera responsable, inclusiva y mejore la calidad de la educación para todas y todos los estudiantes.

Referencias

Arias Ortiz, E. et al. (2021). Camino hacia la inclusión educativa: 4 pasos para la construcción de sistemas de protección de trayectorias: Paso 1: Exclusión educativa en ALC: ¿cómo los sistemas de protección de trayectorias pueden ayudar?, Washington, BID, disponible en: https://publications.iadb.org/es/camino-hacia-la-inclusion-educativa-4-pasos-para-la-construccion-de-sistemas-de-proteccion-de [fecha de consulta: abril 2023].

UNICEF. (2021). Building Resilient Education Systems beyond the COVID-19 Pandemic: Second set of considerations for school reopening. Version July 2021. UNICEF Regional Office for Europe and Central Asia. Geneva, UNICEF, disponible en: https://www.unicef.org/eca/reports/building-resilient-education-systems-beyond-covid-19-pandemic-second-set-considerations [fecha de consulta: abril 2023].

UNESCO/OREALC. (2021). Cambios recientes en los Sistemas de Información para la Gestión Educativa (SIGED) y perspectivas de continuidad. Comunidad de Especialistas en Datos para el Planeamiento Educativo. Reporte de síntesis del Taller Virtual Regional núm. 1. Santiago, UNESCO, disponible en: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379030 [fecha de consulta: abril 2023].

UNICEF, (2017). Early Warning Systems for students at risk of dropping out. UNICEF Series on Education Participation and Dropout Prevention, Volume 2. UNICEF Regional Office for Central and Eastern Europe and the Commonwealth of Independent States. Geneva, UNICEF, disponible en: https://www.unicef.org/eca/sites/unicef.org.eca/files/2018-11/Early%20warning%20systems%20for%20students%20at%20risk%20of%20dropping%20out_0.pdf [fecha de consulta: abril 2023].

 

[1] La UNESCO (2017) en su obra Early Warning Systems for students at risk of dropping out, indica que un sistema de alerta temprana (SAT) diseñado para prevenir el abandono escolar es una herramienta que busca identificar a los estudiantes en riesgo de dejar la escuela, mediante la detección de "banderas rojas", es decir, factores específicos que contribuyen a la deserción.

 


Fotografías e imágenes:

Tania Velasco, Freepik, Rebeca Mazón, Benjamín Delgado, Ángel Campos y Vladimir Balderas.