La IA podría cambiar la forma en que medimos la inteligencia de los niños

En educación existe un dicho: lo que se mide es lo que se valora. Según las pruebas estandarizadas que dominan las escuelas de muchos países del mundo, estamos enseñando a los niños que solo valoramos una definición muy limitada de inteligencia: la capacidad de resolver problemas verbales sobre horarios de trenes o de identificar la finalidad de un tratado de la Primera Guerra Mundial en un examen de opción múltiple.

La verdad es que la inteligencia humana es vasta y compleja. Sin embargo, se mide y se valora de forma burda. Y en una era en la que la inteligencia artificial es capaz de superar los test de CI y dominar currículos basados en conocimientos, los humanos podríamos estar poniéndonos en una posición en la que la tecnología nos supere.

“Creo que corremos el riesgo de volvernos menos inteligentes”, afirma Rose Luckin, catedrática de diseño centrado en el aprendizaje en University College London, que lleva más de 25 años estudiando la inteligencia artificial y el aprendizaje. Como medimos la inteligencia de formas muy limitadas, “nos impresiona mucho el tipo de comportamiento inteligente que puede producir nuestra tecnología”.

El último libro de Luckin, Machine Learning and Human Intelligence: The future of education for the 21st Century, defiende que, si queremos evitar convertir a nuestros hijos y a sus profesores en robots, debemos redefinir radicalmente la inteligencia. Aboga por usar la IA para ayudarnos a desarrollar y medir la inteligencia humana en sus distintas formas, con el fin de preparar mejor a los estudiantes para un entorno laboral que exige adaptación y aprendizaje constantes.

Redefinir la inteligencia

Luckin identifica siete tipos de inteligencia que los niños necesitarán para prosperar en el futuro.

En primer lugar, está la inteligencia académica interdisciplinar, es decir, la capacidad de relacionar las materias en lugar de estudiarlas de forma aislada. (Finlandia, por supuesto, va a la vanguardia en este aspecto, tras haber abandonado la idea de enseñar por asignaturas para mostrar a los alumnos cómo conectar las matemáticas, la historia, la economía y la lengua bajo temas generales como «La Unión Europea».)

Después está la inteligencia social, es decir, desarrollar la conciencia de nuestras propias emociones y de cómo las regulamos en grupo. Es algo en lo que los humanos podemos destacar; los robots, no tanto.

Luckin también afirma que existen cuatro metainteligencias:

Metaconocimiento, o nuestra relación con el conocimiento. ¿Los estudiantes “entienden de dónde procede el conocimiento?”, pregunta Luckin. “¿Lo ven como algo que se les da y que deben aprender, o se dan cuenta de que es algo que construyen y que depende del contexto?”. Los niños con este tipo de inteligencia comprenden qué constituye una buena evidencia y cómo emitir juicios basados en ella.

Metacognición, o conocernos a nosotros mismos y regular nuestros procesos cognitivos. (Por ejemplo, si sé que soy procrastinador y que necesito escribir las cosas para aprenderlas, no debería esperar hasta una hora antes de un examen importante para intentar reescribir todos mis apuntes.)

Metainteligencia subjetiva, o comprensión de nuestras emociones y de su relación con nuestro aprendizaje y bienestar. La motivación es una pieza clave en este ámbito.

Metainteligencia contextual, que se refiere al contexto dinámico en el que se produce el aprendizaje: no solo en el aula, sino también con las personas, las cosas y los lugares. “Nuestra inteligencia no reside solo en el cerebro”, afirma Luckin. “Cada vez hay más pruebas de que el contexto es fundamental”, y el contexto es algo que la IA no hace bien, según Luckin.

La autoeficacia percibida precisa, es decir, nuestra capacidad para evaluar nuestras propias habilidades, es quizá el tipo de inteligencia más importante. “¿Podemos predecir con precisión si es probable que tengamos éxito en algo, si somos eficaces?”, pregunta Luckin.

Los humanos somos notoriamente malos prediciendo nuestro propio rendimiento. En general, los psicólogos del comportamiento y los economistas han demostrado que somos propensos al exceso de confianza, entre otros sesgos. Luckin sostiene que ahí es donde entra la IA.

Llevar la IA al aula

“La IA es una herramienta poderosa para abrir la ‘caja negra del aprendizaje’, al proporcionar una comprensión profunda y detallada de cuándo y cómo se produce realmente el aprendizaje”, escribe Luckin en Nature. Propone que los sistemas de IA pueden permitirnos desarrollar mejor esta gama más amplia de inteligencias, en parte porque la IA podría ayudar a medir aspectos más allá del conocimiento, como la colaboración, la perseverancia, la confianza y la motivación. También permitiría prescindir de las pruebas puntuales que se usan para evaluar a los estudiantes. En su lugar, los alumnos podrían ser evaluados de forma continua, con un ordenador, un teléfono o una tableta que utilice herramientas para valorar aspectos de sus metainteligencias sociales, interdisciplinares y múltiples. Al ofrecer a los niños y a los profesores un retrato más preciso de lo que pueden y no pueden hacer, los estudiantes dispondrían así de formas más eficientes de mejorar.

“A menudo, ver por uno mismo algunas evidencias sobre cómo lo estamos haciendo resulta muy instructivo para arrojar luz sobre lo que hacemos”, afirma Luckin. Este método liberaría al profesor para centrarse en dar sentido a los datos y en trabajar aspectos clave de los estudiantes, como la motivación y la perseverancia. Aunque reconoce que la IA no puede medir por completo ninguna de las inteligencias, cree que “puede ayudarnos a mejorar en todas ellas”.

Luckin ofrece algunos ejemplos de cómo la IA podría ayudar a mejorar el aprendizaje. En un artículo publicado en Computer Sciences, examina cómo medir la resolución colaborativa de problemas, una habilidad que se ha promocionado mucho como necesaria para el mundo laboral moderno. Pero es imposible que un solo profesor controle por completo qué alumnos trabajan bien juntos durante las actividades en pequeños grupos en el aula.

En un experimento, ella y sus colegas hicieron que unas cámaras grabaran los movimientos de las manos y la orientación de la cabeza de los niños para medir la eficacia con la que trabajaban juntos. Después, personas revisaron la herramienta de detección para juzgar si los grupos trabajaban de forma colaborativa o no. Según explicó Luckin, el objetivo era reunir evidencias de interacción social, que es un elemento de la resolución colaborativa de problemas exitosa. Estas evidencias podrían utilizarse para crear un panel que indicara a los profesores qué grupos necesitan su atención, lo que les permitiría emplear su tiempo de forma más eficiente.

Otro ejemplo de cómo la IA podría funcionar en el aula lo ofrece la plataforma de aprendizaje británica Century Tech, que utiliza la IA y el big data para adaptar los contenidos y las actividades educativas a las áreas de fortaleza y debilidad de cada alumno. Los profesores reciben actualizaciones en tiempo real sobre el progreso de los estudiantes, lo que les permite determinar la mejor forma de apoyar a los alumnos.

Desarrollar todos los tipos de inteligencia

También hay formas de desarrollar una serie de inteligencias que van más allá de la IA. Algunos profesores que buscan desarrollar la inteligencia metacognitiva utilizan un programa informático llamado “Betty’s Brain”. En el programa, los alumnos de ciencias enseñan a un personaje de dibujos animados llamado Betty sobre los procesos de los ecosistemas fluviales, incluidas la cadena alimentaria, la fotosíntesis y el ciclo de los residuos. Después, ponen a prueba a Betty para ver lo que ha aprendido, y observan el papel que desempeña la evaluación en el aprendizaje. “Al comprobarla, los alumnos en realidad se están comprobando a sí mismos y descubren que la autosupervisión es una estrategia importante que se aplica a todas las situaciones de aprendizaje”, explica la revista Vanderbilt. “Para enseñar, primero tienen que aprender”, afirmó Gautam Biswas, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática de Vanderbilt que lo desarrolló.

Luckin también afirma que los estudiantes pueden desarrollar sus inteligencias estudiando la propia IA. Señala que explorar Watson de IBM, que dispone de una enorme base de conocimientos, podría ayudar a los alumnos a desarrollar el metaconocimiento: la comprensión de que el conocimiento no es solo información que se nos presenta, sino algo que construimos. Watson puede responder preguntas complejas porque está programado para realizar observaciones y construir cuerpos de evidencia, generar y evaluar hipótesis y decidir la mejor respuesta posible. En otras palabras, Watson aprende de forma muy parecida a como deberían aprender los estudiantes. “Podemos usarlo como un arenero para que los alumnos vean que el conocimiento se ha construido”, afirma Luckin.

La cara negativa de la vigilancia con IA

Existen algunos obstáculos evidentes para el mundo habilitado por la IA que imagina Luckin. Por un lado, los sistemas educativos son notoriamente reacios al cambio. Por otro, la idea de que la IA haga un seguimiento del rendimiento de los estudiantes plantea serias preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Si la tecnología evalúa constantemente las inteligencias de su hijo, también está recopilando datos sobre sus fortalezas y debilidades.

Es fácil imaginar las formas en que esto podría utilizarse para encasillar a los estudiantes o negarles oportunidades. Un artículo del Financial Times ofrece un ejemplo ilustrativo, en el que explica cómo un instituto del este de China decidió hacer un seguimiento de sus alumnos: “Un sistema de vigilancia, basado en el reconocimiento facial y la inteligencia artificial, controla a los 1,010 alumnos de este centro público, informando a los profesores de qué estudiantes llegan tarde o han faltado a clase, mientras que en la cafetería, sus elecciones del menú dejan una huella dietética digital que el personal puede supervisar para ver quién come en exceso comida grasienta.” La escuela acabó suspendiendo el programa por la polémica local, según informa el Financial Times. Pero el retrato que pinta es inquietante.

Luckin admite que la privacidad de los datos es un problema enorme, aunque ella misma no tiene necesariamente una solución. “Este es el gran debate que debe producirse”, afirma, y los profesores y los responsables políticos deberían unirse a los académicos e ingenieros que ya debaten sobre cómo utilizar la IA en la educación.

En cuanto a la cuestión de la resistencia histórica de las escuelas al cambio, Luckin no está sola al creer que es inevitable que la IA se integre cada vez más en las aulas. Simon Balderson, subdirector de Wells Cathedral School en el Reino Unido, organiza una conferencia internacional sobre IA y educación. Le dice a Tes, un sitio web y revista británica sobre enseñanza y aprendizaje:

“En este momento, impartimos contenidos y evaluamos a los alumnos, pero, a medida que la IA se infiltre en las aulas, esto cambiará. La IA se está desarrollando tan rápido que, en el futuro, podrá detectar, por ejemplo, las microexpresiones que atraviesan el rostro de alguien cuando le cuesta entender un concepto, y las reconocerá y adaptará una lección para tenerlas en cuenta.”

Al igual que los profesores, la IA adaptaría su enfoque a cada alumno. Pero lo haría de forma coherente, de manera constante y para cada alumno. “Ningún profesor puede hacer eso con 30 niños por clase”, señala Balderson. “La IA también gestionará los datos de cada alumno, garantizando que el trabajo siempre esté dirigido exactamente al nivel adecuado para cada estudiante. Actualmente, ese nivel de diferenciación es imposible.”

El futuro de las evaluaciones

Parece poco probable que las escuelas abandonen pronto las pruebas académicas de alto impacto. Pero en ambos lados del Atlántico crece el reconocimiento de que el sistema de exámenes está roto: recompensa a los alumnos por repetir información en lugar de construir significado a partir de ella, e incentiva la motivación extrínseca, en lugar de la intrínseca.

Image: Mastery

Luckin sostiene que la IA es una opción viable para sustituir algunas pruebas. “Ahora que disponemos de formas de recopilar y analizar datos que nos permiten realizar evaluaciones formativas continuas y muy precisas”, afirma, “existe una alternativa realista a los exámenes, si así lo queremos”.

Le entusiasma la posibilidad de que cambiar lo que medimos transformaría lo que valora nuestro sistema educativo: “Si podemos aceptar que necesitamos cambiar ese sistema de evaluación”, afirma, “entonces se abre la puerta a esa reflexión radical sobre para qué sirve el sistema educativo”.

Aún es pronto para saber si la visión de Luckin es utópica, distópica o simplemente errónea. Pero las conclusiones de un reciente informe de la Cámara de los Lores sobre la IA incluyen esta afirmación:

Todos los ciudadanos deberían tener derecho a recibir una educación que les permita prosperar mental, emocional y económicamente junto a la inteligencia artificial.

Este tipo de pensamiento presagia una sacudida en el funcionamiento de las escuelas. “Cuando se analiza”, afirma Luckin, “eso es enorme”.