E-learning e Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es el campo de la ciencia informática dedicado a la resolución de problemas cognitivos asociados comúnmente a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones. La inteligencia artificial, que normalmente se abrevia IA, puede evocar escenas futuristas o robóticas, pero va mucho más allá de los modelos autómatas de ciencia ficción, ya que se trata de ciencia informática avanzada actual. 

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

El aprendizaje automático está relacionado con el desarrollo de la inteligencia artificial en las máquinas para que sean capaces de aprender y tomar decisiones por sí mismas, en base al análisis de datos, estadísticas, modelos de comportamiento e incluso resultado de acciones previas.

Uno de los grandes desafíos en e-Learning es hacer un uso adecuado, eficiente, relevante, de las “toneladas” de información que se generan en un espacio mediado justamente por la tecnología.

Por poner un ejemplo sencillo, si necesito saber el presentismo en un entorno presencial, debo tomar lista, si necesito conocer el rendimiento académico, el docente a cargo debe aplicar criterios de evaluación propios y con ellos registrar “de algún modo” el progreso (o no) de sus alumnos. Planillas de notas, boletines, certificados y demás son frutos ampliamente conocidos de estos procesos.

En e-Learning todo esto cambia, a medida que un estudiante viaja por este espacio virtual, podemos medir su participación y desempeño en base a diferentes estrategias de recolección de datos y evaluación: que revise parte del material, haga clic en un enlace o responda varios cuestionarios. Diseñar itinerarios diferenciados, analizar el perfil y desempeño de los alumnos, ofrecer evaluaciones y ejercicios adaptados a sus dificultades, e incluso evaluar y acreditar aprendizajes efectivos son las claves en el e-learning.

 

Beneficios del uso de las IA en la educación

Aprendizaje Individualizado

La inteligencia artificial se puede utilizar para “agrupar” a los alumnos en función de las capacidades o debilidades que muestren (según lo determine una prueba de aptitud o, mejor aún, mediante una evaluación gradual de su rendimiento de entrenamiento) y asignar el material apropiado. Más allá de identificar las habilidades y recomendar cursos, los sistemas de IA adaptarían automáticamente el contenido de un curso a las necesidades del alumno. Y a medida que avanza la investigación sobre la “inteligencia emocional” de los agentes de software, dicha IA también podría emplear estrategias que se conectan con el alumno en un nivel emocional, por ejemplo, detectando su estado de ánimo o jugando con sus rasgos de personalidad, por ejemplo, su competitividad y así aumentar su compromiso.

Creación Automática de Contenido

Crear contenido requiere una comprensión real y completa del tema, y eso no puede ser replicado por el tipo de aprendizaje automático o algoritmos de aprendizaje profundo que dominan la investigación actual de IA. La idea es que por medio de AI crear nuevas pruebas y cuestionarios a partir de un grupo de preguntas existentes, pero con inteligencia adicional para poder satisfacer necesidades de aprendizaje específicas y avanzar más allá de la combinación aleatoria de preguntas preexistentes. Incluso hoy en día, para dominios específicos, como las matemáticas y el aprendizaje de idiomas, las reglas simples de IA pueden producir una variedad casi infinita de preguntas de prueba.

Los Chatbots

Los Chatbots son probablemente el mejor ejemplo de inteligencia artificial. Por ejemplo, si un alumno sabe que necesita ayuda con una habilidad, un Chatbot de e-learning puede dirigirlo a un curso relevante que aún no haya tomado.

Un Chatbot también puede señalar lagunas en el entrenamiento; si un alumno no ha completado un curso de cumplimiento requerido, el bot puede recordarle que haga eso. Ese tipo de función evita que el alumno olvide un curso obligatorio y también evita que su gerente tenga que molestar a su personal. Estos recordatorios son útiles cuando se trata de retención de información. Un Chatbot puede reforzar una habilidad aprendida en un curso, enviando un mensaje a un empleado, recordándole que use esa nueva habilidad.

Personalizando el Aprendizaje

El aprendizaje personalizado a veces toma la forma de una plataforma adaptativa o LMS que cambia un curso basado en el rendimiento del alumno individual. Algunas veces es tan simple como darles a los estudiantes que fallan ciertas preguntas en un cuestionario más material para que trabajen hasta que pasen. A veces, sin embargo, el aprendizaje personalizado puede ser entregado por un chatbot. La naturaleza conversacional de un chatbot significa que puede actuar como un tutor privado, responder preguntas y satisfacer las necesidades individuales de cada alumno.

Uso de IA para recopilar y analizar datos sobre los alumnos

Las plataformas de aprendizaje son capaces de generar una gran cantidad de datos sobre los estudiantes que los usan. La educación superior también está comenzando a utilizar este modelo, implementando “sistemas de alerta temprana” para los estudiantes matriculados en clases en línea y presenciales. Estos sistemas a menudo monitorean el comportamiento del estudiante en clase y fuera de él, para identificar a los estudiantes que pueden fallar o abandonar. Cuando se identifica a un alumno con problemas, el programa notifica a los profesores u otros mentores que el alumno necesita una intervención en persona.

 

Retos al momento de implementar las IA

La limitación principal de la inteligencia artificial es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.

Los sistemas de IA actuales son entrenados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega póquer no puede jugar solitario o ajedrez. El sistema que detecta fraude no puede conducir un automóvil o brindarle asesoría legal. De hecho, un sistema de IA que detecta fraude en la atención a la salud no puede detectar con precisión fraude en impuestos o en reclamos de garantías.

De la misma forma, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial imaginadas que usted ve en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción. Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

Referencias:

https://aws.amazon.com/es/machine-learning/what-is-ai/

https://www.graspway.com/e-learning-con-inteligencia-artificial/

https://www.sas.com/es_cl/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

https://ubits.mx/blog/tecnologia-y-software/la-herramienta-partner-del-e-learning-la-inteligencia-artificial/