Investigación

Cada vez es más común interactuar con productos que parecen “inteligentes”, aunque quizás la etiqueta “inteligencia artificial” haya sido sustituida por otros eufemismos. Desde noviembre de 2022, con la aparición de la herramienta ChatGPT, ha habido un aumento exponencial en el uso de la inteligencia artificial en todos los ámbitos. Aunque ChatGPT es solo una de las muchas tecnologías generativas de inteligencia artificial, su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje ha sido notable. Este artículo reflexiona sobre las ventajas, inconvenientes, potencialidades, límites y retos de las tecnologías generativas de inteligencia artificial en educación, con el objetivo de evitar los sesgos propios de las posiciones extremistas. Para ello, se ha llevado a cabo una revisión sistemática tanto de las herramientas como de la producción científica que ha surgido en los seis primeros meses desde la aparición de ChatGPT. La inteligencia artificial generativa es extremadamente potente y mejora a un ritmo acelerado, pero se basa en lenguajes de modelo de gran tamaño con una base probabilística, lo que significa que no tienen capacidad de razonamiento ni de comprensión y, por tanto, son susceptibles de contener fallos que necesitan ser contrastados. Por otro lado, muchos de los problemas asociados con estas tecnologías en contextos educativos ya existían antes de su aparición, pero ahora, debido a su potencia, no podemos ignorarlos solo queda asumir cuál será nuestra velocidad de respuesta para analizar e incorporar estas herramientas a nuestra práctica docente.

El Machine Learning es un campo de la inteligencia artificial que está impactando últimamente en todas las áreas del conocimiento. Las áreas de las ciencias sociales, en especial la educación, no es ajena a ella, por tanto, se realiza una revisión sistemática de la literatura sobre aquellas técnicas y aplicaciones del Machine Learning e inteligencia artificial en Educación. La falta de conocimientos y habilidades de los educadores en Machine Learning e inteligencia artificial limita la implementación óptima de estas tecnologías en la educación. El objetivo de este trabajo es identificar las oportunidades de mejora de los procesos de enseñanza-aprendizaje y la gestión educativa en todos los niveles del contexto educativo a través de la aplicación de Machine Learning e inteligencia artificial. Las bases de datos utilizadas para la búsqueda bibliográfica fueron Web of Science y Scopus, la metodología aplicada se basó en la declaración PRISMA para la obtención y análisis de 55 artículos publicados en revistas de alto impacto entre los años 2021 y 2023. Los resultados mostraron que los estudios trataron un total de 33 técnicas de Machine Learning e inteligencia artificial y múltiples aplicaciones que fueron implementadas en contextos educativos en niveles de educación primaria, secundaria y superior en 38 países. Las conclusiones mostraron el fuerte impacto que tiene el uso de Machine Learning e inteligencia artificial. Este impacto se ve reflejado en el uso de diferentes técnicas inteligentes en contextos educativos y el aumento de investigaciones en escuelas de secundaria sobre inteligencia artificial.

El artículo analiza y reflexiona sobre aspectos coyunturales de la ética en el uso de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en contextos educativos. Se aborda, por un lado, el impacto de la IA en el campo de la Educación, desde la perspectiva de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (concretamente, ODS4) de la Agenda 2030 de la UNESCO, describiendo las oportunidades en su uso por parte de docentes y estudiantes. Por otro, se hace hincapié en las incertidumbres, sobrevenidas por los temores de algunos que piensan, por ejemplo, que los robots de IA reemplazarán a los profesores humanos. La metodología utilizada se basa en la revisión documental que parte de informes y estudios de investigadores, así como de instituciones y organismos comprometidos con el desarrollo de la Inteligencia Artificial y de su capacidad de acción en el ámbito educativo, para, a partir de ahí, abordar las cuestiones éticas que se vienen planteando por parte de expertos y de organizaciones de todo el mundo. Los resultados obtenidos buscan incidir y profundizar en las implicaciones éticas que la Inteligencia Artificial puede tener en el ámbito educativo. Finalmente, se proponen algunas cuestiones clave de la ética y los retos de la IA en la educación concluyéndose en la necesidad de sumar propuestas con nuevas investigaciones y acciones políticas, retos que podrían materializarse con la creación de un observatorio ético de IA para la educación.

El informe realizado por el Banco Mundial borda la transformación de la educación mediante el uso de la inteligencia artificial (IA). El documento destaca cómo la IA está ofreciendo oportunidades revolucionarias para personalizar las experiencias de aprendizaje, apoyar a los docentes y optimizar la gestión educativa. Se centra en tres áreas principales: Docentes: La IA ayuda a los docentes con mentores que ofrecen orientación personalizada, herramientas como TeachFX para feedback pedagógico y asistentes como UmmIA para planificar lecciones. Además, automatiza tareas administrativas, liberando tiempo para enseñar. Estudiantes: La IA personaliza el aprendizaje con sistemas como ALEKS, mejorando los resultados académicos. Herramientas generativas como ChatGPT ayudan en tareas escolares, aunque requieren nuevas estrategias para mantener la integridad académica. Administración: Asistentes basados en IA como Uplanner y DRUID optimizan la gestión administrativa y mejoran la eficiencia. Sistemas de alerta temprana identifican a estudiantes en riesgo, y mecanismos centralizados aseguran una distribución equitativa de recursos educativos. El informe también subraya la importancia de cerrar la brecha digital, desarrollar marcos éticos para la gobernanza de la IA y garantizar una integración responsable que complemente la experiencia humana en la educación.