Con la IA generativa podemos reimaginar la educación —y el cielo es el límite

Las herramientas de IA generativa han asombrado al mundo académico. Se han destacado como estudiantes de primer año en Harvard, han eclipsado a los estudiantes del segundo año de medicina de Stanford en tareas de razonamiento clínico e incluso han superado a estudiantes de una universidad de élite en creatividad -un dominio que durante mucho tiempo se creyó exclusivamente humano.

Es comprensible que los educadores estén preocupados y que a menudo adopten una respuesta defensiva, que va desde la observación titubeante a la resistencia frontal. Pero si nos centramos demasiado en lo que puede ir mal con la IA, es posible que estemos pasando por alto lo que puede ir bien.

No debemos olvidar los defectos de nuestro actual sistema educativo, desde la desigualdad de acceso hasta la prevalencia de agotamiento (burnout) entre los profesores. La inteligencia artificial no es sólo un reto, sino una oportunidad para abordar estos problemas de larga data y elevar el potencial humano y la creatividad. Para hacerlo con eficacia, debemos replantearnos cuidadosamente nuestros enfoques de desarrollo de habilidades, evaluación y enseñanza.

¿Qué habilidades serán esenciales para los alumnos en un mundo impulsado por la IA? Aunque nadie sabe la respuesta con seguridad, un primer paso razonable es establecer una comprensión básica de la IA: cómo funciona, sus puntos fuertes y sus limitaciones. Desarrollar estos conocimientos básicos es importante para desmitificar la IA y evitar conceptos erróneos, como antropomorfizarla. Afortunadamente, existen recursos para impartir estos conocimientos de forma gratuita, rápida y eficaz, como el curso del King's College diseñado para la enseñanza superior.

Pero esto es sólo el principio. Una habilidad vital es la formulación de problemas, a menudo eclipsada por la resolución de problemas. En un mundo en el que abundan las herramientas de IA que ofrecen soluciones instantáneas, la verdadera habilidad reside en identificar y diseccionar eficazmente los problemas, delimitar sus fronteras y replantearlos de forma creativa para ampliar el espacio de soluciones.

La rápida evolución del panorama de la IA también exige un conjunto de habilidades basadas en la exploración y la experimentación. A medida que la afluencia de herramientas de IA nuevas y actualizadas se convierte en la norma, la capacidad de adaptarse y aprender haciendo es crucial. Dado que estas herramientas carecen de manual de instrucciones y que sus aplicaciones en el mundo real pueden sorprender incluso a sus creadores, cultivar una mentalidad exploratoria y una disposición a aprender mediante el método de ensayo y error es clave para seguir el ritmo de los avances.

El pensamiento crítico y la capacidad de reflexión son cada vez más importantes. A medida que se difumina la línea que separa la realidad de lo artificial, y dado que las herramientas de IA generan a veces resultados inexactos o sesgados, necesitamos personas capaces de analizar la información de forma crítica. Además, reflexionar sobre las implicaciones más amplias de la IA en nuestros métodos de resolución de problemas, identidades personales y estructuras sociales es vital a medida que la IA se infiltra cada vez más en nuestras vidas.

Los métodos tradicionales que el ámbito educativo ha utilizado durante mucho tiempo para evaluar a los estudiantes se están quedando obsoletos. Esto puede ser bueno.

Una vez que reconocemos que los estudiantes utilizarán herramientas de IA generativa -estén o no oficialmente aprobadas- se abren nuevas vías para lo que podemos esperar de ellos. Esto significa ir más allá de las redacciones y de los problemas para obtener resultados más sofisticados, contemporáneos y pertinentes. Estos podrían incluir la creación de prototipos funcionales, software u otros artefactos, preparando mejor a los alumnos para los siguientes pasos en su vida y su carrera.

Aunque adoptar la IA generativa en las tareas es un paso adelante, no es suficiente. Es imperativo combinarla con una sólida orientación y tutoría para los estudiantes. Esto exige nuevos métodos diseñados específicamente para el papel de la IA en el aprendizaje, pero basados en teorías educativas de eficacia probada. Por ejemplo, el marco PAIR (Problem, AI, Interaction, Reflection), que se basa en el aprendizaje activo y basado en problemas, está siendo utilizado por educadores del King's College de Londres y otros centros. Presenta un marco para que los educadores diseñen tareas y actividades de aprendizaje que promuevan un compromiso eficaz y responsable con la IA.

Pero esto no significa una aplicación generalizada de la IA a todas las formas de evaluación. Las evaluaciones en persona siguen desempeñando un papel importante a la hora de establecer una base sólida, especialmente en las primeras fases del aprendizaje. Un conocimiento profundo de los ámbitos fundamentales sigue siendo vital para garantizar que no cedemos demasiado control a la IA y que planteamos preguntas a las herramientas de IA e interactuamos de forma crítica con ellas. La clave está en adoptar un enfoque estratégico y matizado para incorporar la IA.

La educación personalizada ha sido durante mucho tiempo un lujo para unos pocos privilegiados. La IA generativa puede cambiar esta situación.

Ofrece un futuro en el que la personalización se hace accesible a todos, incluidos los 250 millones de niños que actualmente no van a la escuela. Imagina un mundo en el que los tutores de IA generan materiales de aprendizaje y respuestas adaptadas a las necesidades, preferencias y capacidades específicas de cada alumno en cualquier lugar del mundo.

Puede parecer ciencia ficción, pero ya está ocurriendo en cierta medida. Pensemos en Khanmigo, un tutor de inteligencia artificial creado por Khan Academy que ayuda a los jóvenes estudiantes en varias asignaturas. Del mismo modo, ahora es posible crear bots ChatGPT personalizados, sin necesidad de conocimientos de programación. Yo, por ejemplo, pude desarrollar un chatbot que ayuda a los educadores a adaptar el marco PAIR en solo 10 minutos.

La IA generativa también promete proporcionar a los educadores un conjunto de asistentes virtuales que puedan encargarse de diversas tareas, desde tareas administrativas hasta la creación de nuevos materiales didácticos. Dada la escasez y la prevalencia de agotamiento (burnout) de los docentes, la IA puede cambiar las reglas del juego, permitiendo a los educadores dedicar más tiempo y energía a su verdadera vocación: la enseñanza.

En un futuro en el que la inteligencia artificial desempeñe un papel fundamental en la transmisión de información, la finalidad de las aulas debería evolucionar. Podríamos, por ejemplo, pasar a un modelo de aula invertida, en el que la clase se dedique a actividades que promuevan la participación activa y la colaboración.

La IA generativa es mucho más que la última moda tecnológica; es una tecnología de uso general que afectará, y quizás reconfigurará, todas las facetas de nuestras vidas. Tal vez la mayor amenaza para la educación en la era de la IA no sean los riesgos inherentes a la tecnología, sino nuestra reticencia a explorar plenamente y aprovechar reflexivamente el enorme potencial de la IA para fomentar una nueva era de aprendizaje, enseñanza y desarrollo.