La pregunta sobre cómo será la educación del futuro es, a su vez, una larga sucesión de incógnitas:
¿
desaparecerán las aulas tal y como las conocemos, reconvertidas en espacios más flexibles?
¿Las pantallas desterrarán para siempre al papel?
Y los profesores… ¿acabarán sustituidos por robots?
La inteligencia artificial ha llegado ya a la educación, acompañada como es habitual de
afirmaciones apocalípticas.
Hace poco más de un año, el experto británico Anthony Sheldon se aventuró a pronosticar que en 2027 las máquinas inteligentes ya habrían reemplazado a los docentes.
Pero los primeros ensayos apuntan a un escenario mucho menos radical, al menos de momento.
No, los robots no van a sustituir a los profesores.
Pero sí, las clases del futuro serán una especie de tándem entre humanos y máquinas en el que cada uno de ellos se especializará en aquello que mejor sepa hacer.
La predicción de Sheldon para 2027 dibujaba un panorama inquietante.
En su visión, la tarea de transmitir el conocimiento recaería por completo en los robots, mientras que los docentes quedarían relegados a un papel de asistente (para mantener la disciplina en el aula, ayudar a los alumnos, preparar el material necesario para las clases…).
No parece un escenario factible a tan corto plazo.
Para empezar, porque la propia inteligencia artificial está todavía lejos de ser una verdadera inteligencia.
Los expertos distinguen entre dos tipos, la débil y la general o fuerte.
La primera es la que ya convive con nosotros.
Se trata de programar a la máquina para que realice tareas concretas, en rangos limitados previamente definidos: recomendarte una canción según lo que escuchas en Spotify, tramitar tus reclamaciones en el banco… o, en el caso de la educación, resolver la duda de cuándo es la fecha de un examen.
La
inteligencia artificial general, por su parte, lo que persigue es dotar a la máquina de una verdadera inteligencia que funcione como la humana, es decir, que sea capaz de resolver problemas por sí misma y no en marcos previamente definidos.
De tener incluso emociones, personalidad o, por ejemplo, de
dominar el lenguaje humano para ser capaz de leer las respuestas de un examen y decidir si se merecen un 4 o un 10.
Es una posibilidad aún lejana.
“Es el escenario de ciencia ficción”, asegura Guillem García Brustenga, director de tendencias del
eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
“Hablamos de décadas… aunque también es cierto que llevamos 20 años diciendo que es una cuestión de 20 años.
Eso me hace pensar que, en realidad, nadie lo sabe”.
El futuro, por lo tanto, se perfila con la forma de un binomio entre humano y máquina, en el que el profesor seguirá asumiendo la tarea esencial de transmitir conocimiento pero podrá apoyarse en la máquina para descargarse de las tareas más repetitivas y anodinas.
Ya hay numerosos ejemplos de cómo la inteligencia artificial puede aplicarse en los centros educativos para desatascar, por ejemplo, la parte administrativa y de gestión.
En la
Universidad CEU Cardenal Herrera, en Valencia, están a punto de estrenar un chatbot que se va a encargar de dar respuesta a las dudas más engorrosas de los alumnos: explicar trámites, indicar horarios de tutorías, aclarar qué papeleo hay que presentar…
“Son preguntas en las que la respuesta que puede dar la universidad o el profesor tiene un valor añadido escaso, pero que los alumnos necesitan resolver con inmediatez”, señala Iñaki Bilbao, vicerrector de Relaciones Internacionales.
Este asistente inteligente ha implicado más de un año y medio de desarrollo de la universidad junto con Microsoft y Encamina, una consultora tecnológica.
El proyecto es, sin embargo, un primer paso.
El centro quiere impulsar una
combinación de inteligencia artificial y big data como receta para alcanzar ese ideal que persigue la educación del siglo XXI: el aprendizaje personalizado.
Así, buscan recoger todos los datos posibles sobre cómo aprenden sus alumnos para elaborar modelos predictivos de rendimiento académico, capaces de activar alertas tempranas (por ejemplo, si un estudiante falta a clase) que permitan al centro y a los profesores poner en marcha acciones personalizadas.
Inteligencia artificial para adaptar la educación a cada estudiante, pero también para involucrarles más. “La tecnología posibilita la participación activa del alumno en clase.
Y eso conlleva que la atención del profesor sea más exhaustiva”, apunta Lorenzo Moreno, profesor de la
Universidad de La Laguna, que imparte clase en un máster especializado en acercar la tecnología a los docentes.
El ejemplo de la CEU Cardenal Herrera sirve para ilustrar cómo el próximo paso de la inteligencia artificial en la educación es traspasar el ámbito de la mera gestión para introducirse de lleno en el propio proceso de aprendizaje.
“En las cuestiones administrativas o incluso de productividad hay más experiencias por la analogía que se puede establecer con los servicios de atención al cliente de cualquier empresa.
Pero los usos con intencionalidad educativa son mucho más complicados”, explica García Brustenga.
Algoritmos para aprender más
Aquí, las posibilidades son enormes.
El eLearn Center de la UOC acaba de publicar la investigación
Los chatbots en educación, en el que hace recuento de cómo los asistentes inteligentes —tan solo un ejemplo de herramientas basadas en inteligencia artificial— se pueden usar con fines educativos: para acompañar al estudiante, motivarle, ayudarle a practicar habilidades concretas (aprender un idioma), simular situaciones (una consulta a un paciente), evaluar…
La propia UOC ha creado a Botter, un prototipo de robot pensado para animar a sus alumnos con el estudio, capaz incluso de mostrar decepción si el estudiante no rinde adecuadamente. Es una idea del departamento de Psicología, que quiere así investigar si este tipo de estímulos sirven para mejorar la motivación de los alumnos.
El
aprendizaje de idiomas es terreno abonado para este tipo de experiencias.
Y los sistemas de reconocimiento vocal, habituales ya por ejemplo en los smartphones, son su principal herramienta. Aunque también suponen un reto.
La plataforma
Lingokids, pensada para que los niños puedan aprender inglés, recurre a algoritmos para ayudar a definir el contenido y las actividades que le ofrece a cada niño, en función de su nivel de inglés y de sus gustos.
Pero se enfrenta a la dificultad de que estos sistemas de reconocimiento de voz están pensados para adultos.
“En niños no funcionan todavía muy bien.
Con la complejidad añadida de que son niños pequeños hablando una lengua que no es la materna”, explica Carlos García Prim, su director de ingeniería móvil.
En
ABA English, una academia virtual de idiomas, recurrieron al prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y a la popular
Alexa —el asistente de Amazon— en un pequeño experimento: simular una conversación entre profesor y alumno para evaluar el nivel de inglés en apenas cinco minutos.
La empresa ya emplea inteligencia artificial, por ejemplo para asignar profesores reales a cada uno de sus estudiantes.
Su
responsable de aprendizaje, María Perillo, asegura que lejos de sustituir a los docentes, esta tecnología les convierte en todavía más necesarios.
“El profesor tiene ahora un papel diferente del que solíamos pensar.
Muchas veces nos limitamos a recoger datos y damos por cierto el resultado de la máquina, pero es necesario tener a los expertos detrás para analizar e interpretar esos datos.
También para hacer aquello que la máquina no puede: motivar al estudiante, darle el feedback correcto...”, enumera.
“No se trata de utilizar la inteligencia artificial para todo, sino de usarla en todo”.
Esa división de tareas, junto con la imagen del docente como una suerte de entrenador de asistentes, algoritmos, sistemas de recogida de datos…, es una constante en los proyectos educativos de inteligencia artificial.
A veces incluso en terrenos insospechados.
De los más de 15.000 aspirantes que el pasado fin de semana se enfrentaron a la temida
prueba del MIR para conseguir una plaza de médico residente, algunos se habían preparado para el examen con la ayuda de un algoritmo inteligente.
Tras cuatro años de desarrollo, la Editorial Médica Panamericana ha lanzado recientemente
Promir, un curso online que se basa en inteligencia artificial para preparar la prueba.
Así, la herramienta es capaz de analizar en detalle a cada alumno para trazar un camino personalizado: le indica qué estudiar cada día, selecciona las preguntas y las tareas en función de aquello que más le cuesta y le ayuda a repasar lo que ya ha asimilado.
Esa es la parte en la que la máquina es imbatible.
Pero no es suficiente.
“Aplicamos la inteligencia artificial para lo que la tecnología hace bien: conocer al alumno, hacer un diagnóstico muy detallado de su perfil y guiarle en el proceso”, explica Ignacio Ferro, su director tecnológico.
“Pero hay otras tareas para las que es más eficaz que intervenga un profesional: desarrollar los contenidos, resolver las dudas, preparar al alumno psicológicamente.
Para eso hay tutores especializados”.
Pero como en todo escenario que se mueve entre un presente comprensible y un futuro casi de ciencia ficción, surgen los interrogantes éticos.
El informe de la UOC destaca una pregunta: ¿cuál es el objetivo final de la máquina?
Si se trata de que el alumno aprenda más, señalan los investigadores, el riesgo es que la inteligencia artificial plantee retos demasiado difíciles que conduzcan al suspenso.
Si la finalidad es que apruebe, puede fijar estándares demasiado fáciles de manera que el alumno finalmente no aprenda.
Y si el objetivo es aumentar las matriculaciones, ya entra el juego el debate sobre si la tecnología es un medio para mejorar el aprendizaje o un fin en sí mismo para, por ejemplo, utilizar como herramienta de marketing.
“Tendremos que llegar a un compromiso, incluso a nivel social, sobre qué es lo que queremos de todo esto”, resume Guillem García Brustenga.
Escrito por
Bárbara Sánchez
En colaboración con
EL PAÍS.
Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.
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