El papel de las máquinas en el futuro de la Educación

En estos tiempos convulsos para la Educación vemos cómo se está menospreciando la labor del profesorado en pos de una supuesta inteligencia artificial, robótica docente, etc. que supuestamente haría prescindible la tarea de enseñar, la relación humana y personal tan necesaria para la Educación de nuestros hijos y alumnos. No se engañe el lector: la idea que subyace a la digitalización de la enseñanza no es otra que ir avanzando en la suplantación del profesor por una máquina, más o menos capaz, que se encargue de la transmisión de información (a eso se quiere reducir la enseñanza) que todo alumno debe conocer para enfrentarse a la vida social y profesional, a la vida adulta.

Sabemos que esto no es solo ciencia ficción. Ya hay empresas que trabajan en el diseño de la llamada realidad aumentada, un sistema encaminado a conseguir que la Educación vaya progresivamente avanzando en su tecnificación. Los profesores, en ese futuro hipotético, serían meros funcionarios encargados de guiar a las máquinas (y quizá de programarlas) para que les sustituyan en su rol de transmisores de conocimiento.

Las plataformas de aprendizaje que ya proliferan en nuestras aulas y en nuestras casas no son sino el estadio inicial de este proceso que apenas ha comenzado y que culminaría con una gran red de espacios virtuales de conocimiento estandarizado donde la capacidad crítica del alumno, la personalidad propia, la creatividad, etc. quedarían proscritas o, al menos, postergadas en pos de una dosis muy aguda de conocimiento enlatado, acrítico, neutral, domesticado, que sustituiría a la fatigosa tarea de pensar, de analizar, de valorar y, en fi n, de saber.

Algunos pensarán, insistimos, que se trata de pura ciencia ficción, pero les vamos a dar algunos ejemplos de que no es así. Es sabido que muchos centros de investigación, empresas y universidades ya trabajan en la llamada «neurotecnología educativa», que no es otra cosa que la utilización de datos neuronales para explorar y recopilar datos de aprendizaje, la sincronía cerebral con fines educativos, las necesidades y/o preferencias de «alumnos neurodiversos», así como los contextos educativos vulnerables al desarrollo de la neurotecnología, la Learning Analytics, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, entre otras aplicaciones.

En todo este proceso cobra especial relevancia la gestión de los datos personales del individuo, tanto del alumno como del profesor y, por supuesto, de la familia, para diseñar un perfil de alumno, primero, y un mapa de conocimiento, después.