El concepto calidad de la educación emerge en América Latina en la década del 90 y representó una meta a cumplir en el marco de los objetivos estratégicos nacionales de las reformas educativas en la Región.
La Inteligencia Artificial (IA) impacta en la mejora de la pedagogía y sus procesos, provee una dinámica particular a través de los modelos de enseñanza - aprendizaje adaptativos, los cuales se adecuan al estilo y al ritmo en los que cada estudiante asimila el conocimiento.
Los cambios en la educación en la era de la Inteligencia Artificial.
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El concepto calidad de la educación emerge en América Latina en la década del 90 y representó una meta a cumplir en el marco de los objetivos estratégicos nacionales de las reformas educativas en la Región.
Aunque el término presenta ciertas ambigüedades, diversos pedagogos coinciden que su enfoque debe ser multidimensional y alcanzar a los todos los actores del ecosistema educativo.
Su marco de análisis comprende tres ejes, el primero centrado en el alumno, el segundo orientado a la mejora de los procesos educativos y su eficacia de los sistemas de enseñanza, y el último, incorpora una perspectiva holística proveniente del campo disciplinar de la sociología el cual refiere a la Educación como un “bien público”.
Para Inés Aguerrondo, como señala en su artículo “La calidad de la evaluación: ejes para su definición y evaluación”, el concepto es multidimensional y no puede simplificarse solamente a indicadores de procesos, resultados y constituirse como un modelo de eficiencia.
Desde la perspectiva de Casasús como refiere en el documento “Acerca de la calidad de la educación”, Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) Santiago, la calidad debe estar asociada a la equidad y entre sus componentes señala: La calidad de los insumos, la calidad de los procesos y la calidad de los resultados.
Por su parte, la Organización para la cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) (1), destaca que una educación de calidad debe promover un sistema inclusivo, y para ello requiere de una formación orientada a desarrollar en los estudiantes conocimientos actualizados, competencias técnicas acordes a las demandas del mundo laboral y la vida en sociedad a fin de responder a los retos del siglo XXI.
En esta línea de análisis, cabe preguntarse, ¿Puede la Inteligencia Artificial (IA) contribuir a la mejora de la calidad educativa?
La Inteligencia Artificial (IA) impacta en la mejora de la pedagogía y sus procesos, provee una dinámica particular a través de los modelos de enseñanza - aprendizaje adaptativos, los cuales se adecuan al estilo y al ritmo en los que cada estudiante asimila el conocimiento.
Esta interacción provee una retroalimentación de la enseñanza en tiempo real, lo que permite detectar en forma anticipada las dificultades en el aprendizaje y actuar en consecuencia para ello. A manera de ejemplo, es factible desarrollar estrategias pedagógicas de apoyo a la protección de los trayectos educativos del estudiante con el fin de lograr mitigar la deserción escolar.
El despliegue de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) provee grandes volúmenes de datos, -las analíticas del aprendizaje, (Big Data educativo)- cuyos hallazgos en base a información histórica y datos dinámicos actuales, permiten potenciar la mejora continua de las estrategias pedagógicas, e impulsar la transformación de las instituciones en pos de una gestión eficiente.
Sin embargo, no todas son luces en las innovaciones de la Inteligencia Artificial (IA), existen cuestiones claves que no podemos soslayar.
Con la aparición de los modelos de la IA Generativa y la expansión del uso de los agentes conversacionales inteligentes, surgen nuevos desafíos. A manera de ejemplo, la centralidad del debate refiere a la implementación de metodologías para preservar la integridad académica.
Por su parte la UNESCO en el año 2016 en su documento Manual de la integridad académica señala que la integridad académica implica actuar con honestidad, equidad, ética y responsabilidad en las producciones académicas evitando el uso no autorizado de los trabajos de otros. Para ello, se focaliza en la necesidad de desarrollar mecanismos y recursos tecnológicos para la detección y reducción del plagio.
En esta línea de pensamiento, la reproducción de sesgos (de origen, género, etc.) en el uso de los algoritmos de la IA y, por otro lado, la profundización de brechas digitales pre existentes, referidas al acceso, uso y aprendizaje, conllevan desafíos pedagógicos esenciales.
Existen normativas internacionales que establecen estándares de uso referidos a la Inteligencia Artificial (IA) y la gestión en la gobernanza de datos, UNESCO, UNICEF, entre otros, las han desarrollado en el año 2021.
A nivel de Educación Superior, la Universidad de Chile, Universidad Nacional Autónoma de México, la Universidad de los Andes en Colombia y la Universidad Nacional de Mar del Plata en Argentina han elaborado normativas regulatorias de gran interés y aplicación.
Para finalizar, en Educación el reto es superior, se trata de navegar en la complejidad, poder pivotear estos cambios en el seno de las instituciones, trascender el tecno positivismo de las innovaciones, consolidar la integridad académica y preservar la calidad educativa.
[1] OECD (2012) Equity and quality in Education: Supporting Disadvantaged Students and Schools (Equidad y calidad de la educación: Apoyar a los estudiantes y escuelas en situación de desventaja.
* La autora es especialista en Políticas Educativas con posgrado en Educación. Universidad Torcuato Di Tella (UTDT). Líder de IA en Educación (UBA IALAB).