Uno de los desafíos que plantea la Inteligencia Artificial (IA), para la educación en el aula, es cómo determinar si la forma que evaluamos hoy realmente permite medir cuánto han aprendido los alumnos, en circunstancias que tienen a su disposición, de una manera u otra, un sinfín de herramientas de IA.
Hoy día hay muchas aplicaciones que permiten transformar el contenido enseñado en evaluaciones. El profesor explica a una herramienta de IA cómo quiere que construya la prueba, pero al final el resultado es bastante parecido a lo que habría hecho el profesor sin la ayuda de una IA. Entonces, lo que hace la IA es ahorrar tiempo y estructurar la evaluación que el profesor quiere hacer para que él la revise, corrija y mejore, para luego aplicarla. La IA no es capaz de “inventar” o desarrollar formas nuevas de evaluar, ya que se basa en las instrucciones recibidas y el conocimiento de la forma en que se han realizado las evaluaciones hasta ahora.
Hoy existen decenas de herramientas no solamente para construir los instrumentos de evaluación, sino que también para controlarla, corregirla y hacer sugerencias de acuerdo a los objetivos logrados por cada alumno, personalizando su proceso de aprendizaje, pero sobre la base de una evaluación muy parecida a la que se haría sin IA y, por lo tanto, bastante tradicional.
¿Debemos seguir evaluando en esta forma ya conocida? ¿Debemos estar apoyados o no por la IA? O, por el contrario, ¿hay que hacer un proceso y elaborar herramientas distintas? ¿Reforzar las evaluaciones formativas y revisar el proceso más que un resultado o producto final? ¿Apoyarse en las IA’s para hacer este cambio? ¿Cómo hacerlo? En esta conversación deben participar todos los actores involucrados en la educación. Definir cómo medir el aprendizaje hoy, tiene como principal problema que no sabemos mucho hasta ahora del impacto de las IA’s, ni en los profesores – utilizada como apoyo en la planificación y evaluación – ni en los alumnos, que tienen acceso, queramos o no, a recursos que nunca antes imaginamos, y por lo tanto, difícilmente estamos preparados para enfrentar este desafío solos.
En relación a lo anterior, podemos intuir muchos beneficios, pero también muchos desafíos. El beneficio más evidente para los profesores es el ahorro de tiempo: con solo algunas instrucciones el profesor puede generar planificaciones de clases y crear instrumentos de evaluación, pudiendo destinar a sus alumnos ese tiempo ganado. También hay beneficios con impacto directo en los estudiantes, ya que apoyado por las herramientas de la IA, el análisis de resultados de las evaluaciones puede conducir a enfocarnos en las capacidades individuales de cada alumno y desarrollar actividades motivantes específicas basadas en los intereses de cada uno.
En algún momento, tal vez, habrá actividades, evaluaciones y correcciones totalmente diferentes y personalizadas para cada estudiante. Desde hace algunos años existen sistemas apoyados por tecnología que, por ejemplo, asignan libros de acuerdo a los intereses de los niños y de esa manera los motivan a la lectura sobre la base de sus intereses y capacidades específicas. Eso es solo una pequeña pincelada de lo que parece venir, probablemente en forma inevitable. Debemos estar preparados para adoptar y aprovechar estas tecnologías, pero también poder guiar a nuestros alumnos en esta nueva era que recién comienza.
Por Alejandro Rojas, Subdirector de Tecnología de la Información de SEDUC.