Usos de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha transformado de forma significativa los procesos de aprendizaje tanto en el ámbito académico como en el profesional. Se ha abierto un nuevo campo de posibilidades que facilita mediante nuevas herramientas mejorar la experiencia educativa tanto para los estudiantes como para los docentes.

Los principales usos y aplicaciones en el aprendizaje son:

1. Personalización del aprendizaje

La IA permite crear experiencias de aprendizaje personalizadas. A través de algoritmos de aprendizaje automático, las plataformas educativas pueden analizar el progreso y los comportamientos de los estudiantes para ofrecer contenido adaptado de forma individualizada a sus necesidades y estilos de aprendizaje. Esto incluye ajustar la dificultad de las tareas, recomendar materiales complementarios o modificar los métodos de enseñanza según el rendimiento del estudiante, su ritmo de aprendizaje y áreas de interés. Por tanto, el aprendizaje es más eficiente y centrado en las necesidades del mismo y con un resultado óptimo.
Entre las aplicaciones destacan DreamBox (para matemáticas) o Knewton (plataforma de aprendizaje adaptativo) ajustan los niveles de dificultad y el contenido de acuerdo con el progreso de cada estudiante.

2. Asistentes virtuales y tutores inteligentes
Los chatbots están transformando la manera en que los estudiantes interactúan con el contenido académico y reciben ayuda fuera del aula. Estos sistemas pueden responder preguntas, dar explicaciones sobre conceptos complejos, e incluso ayudar a resolver problemas técnicos. La ventaja de usarlos es que brindan soporte personalizado 24/7, lo que es especialmente útil para estudiantes que necesitan ayuda fuera del horario de clases, asignaturas más complicadas o resolver dudas y problemas administrativos.
Entre las herramientas más extendidas se encuentran Socrative (evaluación interactiva), ChatGPT o Microsoft Copilot sirven como asistentes de aprendizaje, proporcionando orientación y respuesta inmediata.

3. Análisis de datos de aprendizaje
La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre cómo los estudiantes interactúan con el material educativo. Esto permite a los docentes identificar patrones, predecir qué estudiantes pueden necesitar más apoyo y mejorar las estrategias pedagógicas. El análisis de datos también puede ayudar a identificar brechas en el aprendizaje o áreas donde los estudiantes suelen tener dificultades. Plataformas como Civitas Learning y Knewton utilizan análisis predictivo para identificar estudiantes en riesgo de bajo rendimiento y sugerir intervenciones personalizadas, como tutorías o cambios en el plan de estudios.

4. Automatización de tareas administrativas
La IA puede simplificar y automatizar tareas administrativas como la calificación de exámenes, la evaluación de tareas, la gestión de horarios o la organización de recursos. Esto permite que los docentes dediquen más tiempo a interactuar directamente con los estudiantes y se concentren en aspectos más importantes del proceso educativo.

5. Desarrollo de contenido interactivo y inmersivo
La realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR), que utilizan tecnologías impulsadas por la IA, pueden crear entornos de aprendizaje inmersivos. Estos entornos permiten a los estudiantes experimentar situaciones o conceptos que de otro modo serían difíciles de simular, como experimentos científicos, exploración de lugares históricos o el aprendizaje de habilidades prácticas en un entorno controlado. Entre las herramientas más usadas se encuentra Labster, aplicación que utiliza simulaciones de laboratorio en 3D impulsadas por IA, permite a los estudiantes realizar experimentos virtuales de ciencias sin necesidad de equipo físico o Unity para aprender con videojuegos.

6. Evaluaciones inteligentes
Los sistemas de evaluación basados en IA pueden realizar pruebas más dinámicas y justas, adaptándose al nivel de habilidad del estudiante. Estas plataformas pueden medir no solo la memorización de datos, sino también la comprensión profunda de los conceptos, lo que permite una evaluación más precisa del aprendizaje.

7. Creación de contenido educativo
La IA puede asistir a los docentes en la creación de contenido educativo, como presentaciones, cuestionarios, y materiales multimedia. Al usar IA, pueden generar material educativo dinámico, diverso y visualmente atractivo sin necesidad de ser expertos en diseño o multimedia y conseguir un aprendizaje más productivo. Entre las herramientas más utilizadas se encuentran Canva (para diseño de contenido visual) y Lumen5 (para videos educativos).

8. Educación inclusiva
Las herramientas de IA están ayudando a crear entornos de aprendizaje más inclusivos para estudiantes con discapacidades. La IA permite la adaptación del contenido, la creación de interfaces accesibles y la asistencia en tiempo real. Herramientas como Microsoft Immersive Reader y Google Read&Write utilizan IA para apoyar a estudiantes con dificultades de lectura, ofreciendo texto a voz, traducción automática, y otras ayudas personalizadas.

9. Automatización de la evaluación
La IA facilita la automación de la corrección de exámenes y otras evaluaciones, lo que permite a los docentes dedicar más tiempo a la interacción directa con los estudiantes. Además, se pueden realizar evaluaciones más dinámicas, con correcciones automáticas y retroalimentación personalizada. Aplicaciones como Gradescope o Turnitin no solo ayudan a evaluar trabajos escritos, sino que también permiten detectar el plagio, analizar la calidad del contenido y ofrecer retroalimentación instantánea.

10. Fomento de habilidades del siglo XXI
La IA puede ayudar a desarrollar habilidades importantes del siglo XXI como el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas y el trabajo en equipo. A través de plataformas interactivas, los estudiantes pueden enfrentarse a situaciones complejas que requieren estas habilidades y recibir retroalimentación personalizada.

11. Educación continua y aprendizaje a lo largo de la vida
La IA también está siendo utilizada para el aprendizaje en adultos, con programas de educación continua y cursos en línea que se adaptan a las necesidades de los profesionales. Las plataformas de aprendizaje, como los cursos masivos abiertos en línea (MOOCs), utilizan IA para personalizar el contenido y proporcionar recomendaciones sobre qué estudiar a continuación en función de los intereses y el progreso del estudiante.

A pesar de los enormes beneficios que la IA puede ofrecer, su implementación en la educación universitaria plantea ciertos desafíos y consideraciones éticas, que hay que tener en cuenta tales como:

• Privacidad de los datos: La recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos de los estudiantes plantean preocupaciones sobre la protección de la privacidad y el uso ético de la información.
• Desigualdad de acceso: Los estudiantes que no tienen acceso a tecnologías avanzadas pueden quedar en desventaja si las herramientas de IA se vuelven fundamentales para el aprendizaje.
• Dependencia tecnológica: La dependencia de la IA podría reducir la interacción humana directa en la enseñanza, lo que podría afectar el desarrollo de habilidades interpersonales y de pensamiento crítico.

Por ello, el Vicerrectorado de Innovación Educativa de la UNED ha elaborado la Guía de uso de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para el estudiantado con documentos y recursos que facilitan profundizar en este tema en el contexto de los estudios de la UNED.

En resumen, la IA está transformando la enseñanza universitaria al proporcionar herramientas que personalizan el aprendizaje, mejoran la eficiencia administrativa, y enriquecen la experiencia educativa. Sin embargo, es crucial implementar estas tecnologías de manera ética y equitativa para maximizar sus beneficios y minimizar sus riesgos.

Foto de Igor Omilaev en Unsplash