Inteligencia artificial, educación y desarrollo de habilidades intelectuales

Por Miguel Ángel Pérez Álvarez
Profesor de Filosofía y  Tecnologías en la Educación
Colegio de Pedagogía de la Facultad de Filosofía y Letras de la U.N.A.M.
mapa@unam.mx,
@maperez324

Fuente: https://unsplash.com/

Los sistemas autónomos en nuestra vida cotidiana

Nuestra vida cotidiana está atravesada por tecnologías basadas en inteligencia artificial.  Son tecnologías que se expresan a través de las aplicaciones y programas que ocupamos a diario en nuestros dispositivos digitales. Desde una sugerencia para realizar un viaje, hasta un recordatorio para contestar un correo electrónico, en el día a día experimentamos la existencia de sistemas autónomos.

Su presencia parece imperceptible, pero de manera frecuente nuestra actividad cotidiana depende de su uso y aprovechamiento.

Cuando hacemos una búsqueda en Google y la escritura predictiva adelanta el sentido de la frase que escribimos, la presencia de un sistema autónomo se hace evidente. Cuando dictas un mensaje y tu voz se transforma en un texto escrito o cuando pides a un programa en tu móvil que identifique una canción que se escucha en el ambiente de un restaurante, ahí opera, sin que lo presientas, un sistema que realiza tareas pensadas para humanos, pero que ejecuta un sistema de inteligencia artificial.

La lista crece día a día. De la clasificación y discriminación de mensajes marcados como spam, al reconocimiento biométrico (facial o de huellas dactilares), de la corrección ortográfica o sintáctica, predicciones del clima, hasta las recomendaciones de productos, la clasificación de los currículum en la selección de empleados, o la ayuda para llegar a un destino en un mapa, la inteligencia artificial nos proporciona una ayuda que difícilmente imaginamos es realizada por algoritmos.

Si bien este tipo de inteligencia no es nueva en su concepción, su difusión merced a los dispositivos de convergencia digital se ha incrementado de manera notable en la última década. Se ha transformado en un elemento principal de nuestra vida cotidiana. Al menos para aquellas personas que pertenecen a una capa social que ha logrado superar (cada vez de manera más amplia) la brecha digital que ominosamente aun separa a las sociedades contemporáneas.

En un artículo reciente, un grupo de dieciocho expertos señaló las implicaciones que tiene la presencia de la inteligencia artificial en la tarea educativa. En su gran mayoría se centran en el efecto técnico de los sistemas autónomos en la operación escolar, por ejemplo, en el almacenamiento de datos y sistemas escolares en la nube, la planeación para calcular el costo de la introducción de estas tecnologías en el aprendizaje, la analítica de los datos de la evaluación. Difícilmente logran identificar la relevancia que tiene la interacción entre los estudiantes y la inteligencia artificial en la construcción de nuevos conocimientos y el desarrollo de habilidades intelectuales.

Bill Salak[1] (2019), ejecutivo en  Brainly, por ejemplo, afirma: “Veo muchos retos en el corto, mediano y largo plazo. El reto número uno siento que pertenece al término medio. Es la definición del papel del maestro y su reentrenamiento. En el corto plazo, el uso de la Inteligencia Artificial en educación debe enfocarse principalmente en la mejora de nuestro sistema educativo existente y en el papel de los docentes en ese sistema. Los sistemas de IA serán principalmente suplementarios de los salones tradicionales o se orientarán a mejorar el medioambiente escolar”

Como podemos ver, algunos expertos vislumbran el papel de las TICCAD (tecnologías de la información, el conocimiento y el aprendizaje digital) como elementos técnicos a dominar y aplicar, pero no tienen los elementos pedagógicos para cuestionar su uso o para estudiar las formas más relevantes de la mediación educativa que posibilitan. Y por mediación educativa en realidad me refiero a las perspectivas pedagógicas y epistemológicas que sustentan la aplicación o estrategias técnicas en las aulas.

Exocerebro, inteligencia artificial y educación

Roger Bartra (2007)[2] ha empleado desde hace algunos años el término exocerebro para referirse a los dispositivos digitales y a las aplicaciones que median nuestra acción intelectual. Su efecto en la cognición ha sido estudiado también por Nicholas Carr [3] (2010) y otros investigadores desde la década pasada. En síntesis, lo que han señalado es que la interacción entre los seres humanos y sus dispositivos modifica la actividad cultural.  Nuestro ecosistema y modelo cognitivo son transformados por la interacción del aparato psicosocial situado que es nuestro cerebro con los dispositivos como el móvil y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

La interacción hombre-sistema autónomo es de enorme trascendencia. La modificación de nuestro modelo cognitivo, nuestra manera de actuar y de operar intelectualmente, representa un cambio aún más relevante que la revolución que estas tecnologías de la información, la comunicación, el conocimiento y el aprendizaje representan en términos técnicos. Es la revolución de la forma en la que construimos nuevos conocimientos, pero también de la manera en la que aprendemos y somos educados.

Las habilidades intelectuales pueden ser concebidas en formas distintas. La más importante es la que las divide para efectos de comprensión entre las que se ponen en juego durante la construcción de conocimientos específicos y las que se emplean para ser conscientes de nuestros propios procesos cognitivos. Estos dos tipos de habilidades son impactadas por la mediación que ofrecen los dispositivos digitales. No sólo se puede aprender el algoritmo de las operaciones aritméticas básicas mediante problemas de alta demanda cognitiva que se resuelven con la ayuda del pensamiento computacional (el coding o programación y la robótica, en específico) sino que también permiten desarrollar habilidades relativas a la autorregulación del proceso cognitivo. En suma, aprender con la mediación de dispositivos digitales contribuye a construir nuevos conocimientos y simultáneamente a desarrollar habilidades para regular el proceso de conocimiento.

En mi experiencia como docente y directivo en las escuelas, los estudiantes construyen nuevos conocimientos si la interacción con sistemas autónomos los lleva a programar los algoritmos de, digamos, las operaciones básicas, en lugar de memorizar a través de la mecanización. Mediante un reto consistente en tres problemas aritméticos, se puede lograr que la mayoría de los estudiantes de tercer grado de educación primaria construyan el algoritmo de la resta. Los alumnos deben programar a un sistema para que resuelva restas de tres cifras. Los profesores estamos acostumbrados a presentar los algoritmos como algo dado, pero permitir a los estudiantes analizar, pensar y desarrollar un procedimiento con ayuda de un sistema, genera la ocasión para construir nuevos conocimientos.

Ejemplo de reto empleado para construir el algoritmo de la resta:

Problema 1

Resolver 812-357=

Problema 2

Usa dígitos del 1 al 9, como máximo una vez cada uno. Coloca un dígito en cada guión para formar dos números que formen un enunciado numérico verdadero. Puedes reutilizar dígitos del Problema 1. No utilice el 0.

_ _ _ – 291= _ _ _

Problema 3

Utiliza dígitos del 1 al 9. Como máximo una vez cada uno. Coloca un dígito en cada línea para obtener una diferencia lo más cercana posible a 329.

_ _ _ -_ _ _ = _ _ _

Como puede verse en este ejemplo, una serie de tres problemas con alta demanda cognitiva genera las condiciones para que los estudiantes construyan el algoritmo de la resta. Encontrar tres números con las restricciones señaladas es muy complejo para los estudiantes de educación básica en la medida que requiere aproximar valores hasta dar con las posibles combinaciones válidas. Ese ejercicio nos muestra que la construcción de algoritmos involucra una acción intelectual más allá de la mecanización. Cuando los alumnos escriben un algoritmo con un programa deben realizar varias pruebas para comprobar que las instrucciones que han definido llevan al sistema a realizar correctamente una tarea. Favorecer este tipo de actividades constituye un reto en la formación y actualización de los docentes. El aprendizaje basado en retos y la mediación, por ejemplo, con tecnologías digitales, enriquece las experiencias educativas. Eso presenta un desafío para el sistema escolar en materia de formación y actualización docente.

El maestro deviene en facilitador que orienta y acompaña, mediante preguntas y retos, el proceso intelectual de sus estudiantes.

En un caso que hemos estudiado, los alumnos construyeron la noción de fracción común mediante la programación de un robot para que recorriera distancias que representaban porciones de una recta. El reto incluyó una fase previa en la que se les pidió que anticiparan en valor del recorrido de un robot sobre el suelo después de haber caminado en línea recta una cantidad determinada de centímetros, retroceder la mitad y nuevamente avanzar un tercio. Los estudiantes debían señalar el valor, en términos de fracciones, del último tramo recorrido por el robot.

Recientemente, hemos aprovechado algunos sistemas de inteligencia artificial disponibles en línea. Los estudiantes “enseñan” a sistemas de inteligencia artificial a distinguir entre diversos sonidos y entre distintas imágenes. Los chicos presentan diferentes objetos, mapas o imágenes de animales para que el sistema entrenado los identifique. Aprovechando las herramientas disponibles para que los alumnos enseñen a la máquina (Machine Learning) a identificar sonidos, hemos pedido a los alumnos dar instrucciones verbales a un sistema “que aprende”. Al ejercicio lo hemos realizado cuando los chicos dan órdenes a estos sistemas autónomos en lengua inglesa. Ellos se percatan que al pronunciar de manera incorrecta algunas órdenes, el sistema autónomo no las comprende. Esta situación les permite desarrollar su habilidad para determinar sus fallas en la pronunciación y también corregirla. Ofrece la oportunidad para desarrollar la autocorrección de los errores y, por ende, el desarrollo de una habilidad metacognitiva que la mayoría de los teóricos consideran básica. No es extraño que los estudiantes comenten que el sistema “no los obedece” antes de comprender que deben corregir su pronunciación. De manera tal que la presencia del sistema autónomo posibilita que hagan consciencia de sus errores y que los corrijan.

El maestro tiene ante sí la ocasión para desarrollar su creatividad pedagógica al diseñar retos con alta demanda cognitiva para favorecer la construcción de nuevos conocimientos y el desarrollo de habilidades metacognitivas.

La difusión de tecnologías que integran los sistemas autónomos y robóticos, así como aquellos que involucran el aprendizaje de máquinas (o Machine Learning) y la inteligencia artificial, representan una de las mayores oportunidades para aprovechar las TICCAD en la mediación de los procesos educativos. Los docentes tenemos la enorme responsabilidad de estudiar su potencial y desarrollar estrategias epistemológicas y pedagógicas para su uso en la tarea educativa. Utilizar el aprendizaje basado en retos o el que se basa en proyectos es imperativo en este momento de la revolución tecnológica que experimenta la sociedad contemporánea.

[1] Mire, S.  “What Challenges Face AI Adoption In Education? 18 Experts Share Their Insights”, Disruptor Daily, 29 September 2019.   https://www.disruptordaily.com/ai-challenges-education/

[2]  Bartra, R., (2007), Antropología del cerebro. La conciencia y los sistemas simbólicos, primera edición, México, Fondo de Cultura Económica Pre-Textos.

[3] Carr, N. (2010), The Shallows. What the Internet is doing our Brains, 1^st edition, New York, W.W. Norton & Co. Inc.