¿Cuál es la manera correcta de utilizar Inteligencia Artificial en educación?

Este artículo es la respuesta al anterior, ¡Error! ¿Por qué se está utilizando mal la Inteligencia Artificial en educación (habitualmente)?, que por cierto ha generado alguna respuesta interesante en Linkedin, como puede verse aquí.

Cuando alguien, como es el caso, dice que algo se está haciendo mal, debe explicar la manera correcta. Porque se trata de que las críticas sean constructivas. Eso es lo que haremos hoy.

Y para ello, será necesario que el lector esté mínimamente familiarizado con el funcionamiento de la «nueva» Inteligencia Artificial, que tiene como base el cómputo masivo de datos, que es la que actualmente se está utilizando en la inmensa mayoría de los casos, y con el de la Inteligencia Artificial clásica, que busca hacer computables modelos de conocimiento. Sin tener siquiera unas nociones sobre la diferencia metodológica de ambas será difícil que se pueda comprender del todo lo que diremos a continuación. Esa ha sido la razón de que hayamos dedicado últimamente algunos artículos a hacer una divulgación de estos dos acercamientos.

Sobre la «nueva» Inteligencia Artificial hemos escrito bastante, ya que es el método de trabajo casi universal actualmente. Por eso hemos explicado:

Después, hemos intentado aclarar más la cuestión en el artículo ¿El «machine learning» es Inteligencia Artificial? y, finalmente, expusimos de manera breve el planteamiento originario de la disciplina en La Inteligencia Artificial clásica de los sistemas expertos frente a la «nueva» Inteligencia Artificial.

Muchos pueden pensar que la cuestión que vamos a abordar hoy es de una complejidad técnica demasiado profunda, pero estamos convencidos de que cualquier lector atento que haya pasado por los artículos anteriores podrá estar en disposición de seguir nuestros razonamientos.

La «nueva» Inteligencia Artificial no vale para todo

La «nueva» Inteligencia Artificial está demostrando un éxito descomunal en aspectos muy concretos, como detectar fraudes, identificar objetos en imágenes, procesar documentos, transcribir discursos, leer en voz alta textos escritos, traducir automáticamente, moderar contenidos, hacer determinadas previsiones, responder automáticamente a preguntas sobre una cuestión particular, conducir coches, recomendar libros, películas o series de TV con bastante tino, ganar partidas en juegos, etc.

Incluso recientemente se está viendo que la «nueva» Inteligencia Artificial es capaz de enfrentarse con éxito a tareas que podrían quizá considerarse creativas, como redactar textos siguiendo un estilo de escritura determinado y hasta ofrecer imágenes nuevas a partir de conceptos que se le pidan. Estar al día de lo que está pasando es realmente fascinante.

Pero estos avances increíbles de la «nueva» Inteligencia Artificial, y otros muchos más, no significan necesariamente que este tipo de acercamiento técnico sea el adecuado para todo. El que una técnica de resolver determinadas cuestiones esté demostrando un éxito enorme no significa que esa técnica pueda aplicarse de manera satisfactoria para resolver cualquier cuestión que se plantee. Ya vimos en nuestro artículo anterior qué sucede cuando se utiliza en educación la «nueva» Inteligencia Artificial como único método.

¿Cuál es el problema a resolver en educación?

Las técnicas de Inteligencia Artificial se utilizan para conseguir resolver razonablemente bien determinadas tareas u objetivos. En el caso de la educación, el objetivo no es conseguir el aprendizaje de la máquina (machine learning), sino el aprendizaje de los estudiantes. Son los estudiantes los que deben aprender, no las máquinas.

La pregunta para la Inteligencia Artificial en educación es ¿cómo conseguir que los estudiantes aprendan más o aprendan mejor? Veremos qué sucede cuando ponemos a la Inteligencia Artificial a resolver este problema.

En el mejor de los mundos posibles, y después de un tiempo utilizando los teóricamente mejores datos puros (sin sesgos de ningún tipo), la «nueva» Inteligencia Artificial quizá alcanzaría algunas conclusiones «a posteriori» que por suerte ya conocemos «a priori» gracias al trabajo de científicos del aprendizaje que han estudiado la cuestión durante décadas. Así de claro.

Lo habitual es que la «nueva» Inteligencia Artificial se encuentre en educación con resultados de agrupamientos de estudiantes que no sabe cómo interpretar. Es una pena que no sirva como planteamiento de partida para resolver el problema, pero es así.

La IA clásica resuelve el problema educativo mejor

Una Inteligencia Artificial clásica que pueda hacer computables los conocimientos de la ciencia del aprendizaje sí que resultará mucho más efectiva en la resolución del problema de cómo conseguir que los estudiantes aprendan más o aprendan mejor.

Y eso es porque se apoyará en nuestro conocimiento de cómo aprenden los estudiantes. Como hemos visto, por desgracia no podemos aplicar con éxito el acercamiento de la «nueva» Inteligencia Artificial. Ya lo hemos visto. Pero sí podemos aplicar con éxito el clásico.

Gracias al trabajo de décadas de figuras clave de científicos del aprendizaje como Ebbinghaus, Pavlov, Watson, Piaget, Skinner, Miller, Bruner, Vigotsky, Ausubel, Tulving, Bandura, Sweller, Mayer, Deci y Ryan, o Keller entre otros tenemos el conocimiento necesario para construir sistemas de aprendizaje eficaces y eficientes.

«Solamente» hay que hacer computables los descubrimientos de estos grandes hombres, y aplicarlos. Lo cual no resulta sencillo. Pero sí en gran medida posible. Tenemos el mapa del tesoro. Lo que hay que hacer es seguirlo.

Una vez alcanzado el «tesoro», en forma de sistemas expertos que repliquen el conocimiento que nos han aportado estos sabios, habrá que afinar la programación. Y ahí sí puede ser el momento para el cómputo de datos. Porque los dos acercamientos pueden colaborar.

Si todo esto parece muy complejo, lo veremos de una manera más clara con un ejemplo. Pero eso ya será la semana que viene. No se lo pierdan que pasaré lista.

Julián Alberto Martín

La tecnología, ¿mejora la educación?

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