Roisin Vaughan: “La IA se convertirá en fuerza motriz para evaluar los idiomas”
Roisin Vaughan lleva más de 20 años trabajando en la enseñanza de idiomas y el desarrollo de materiales de aprendizaje de inglés comercial y de idiomas digitales y en la creación de recursos de desarrollo profesional para profesores. Actualmente trabaja en Cambridge Assessment English como líder en investigación de clientes y mercado en los sectores de Educación Superior y Corporativo.
¿En qué situación se encuentra actualmente la enseñanza y evaluación de idiomas?
—El inglés se percibe como el idioma de los negocios y la llave para abrir oportunidades en materia de formación y trabajo tanto en España como en el extranjero. Los programas de aprendizaje de idiomas asistidos por ordenador se utilizan cada vez más en los centros de enseñanza superior. Además, universidades de toda España están usando pruebas adaptativas soportadas con tecnología de Inteligencia Artificial (IA) para evaluar los niveles lingüísticos de grandes grupos de estudiantes que necesitan demostrar un nivel específico para poder graduarse.
¿Qué evolución ha tenido en los últimos años?
—La enseñanza y evaluación de idiomas en España se está viendo cada vez más influida por el enfoque comunicativo del aprendizaje de idiomas, que pone más énfasis en el significado y el contexto que en la gramática. Las aulas están ahora más centradas en el alumno y menos en el profesor.
Los avances en el aprendizaje digital están desdibujando los límites tradicionales entre enseñanza y evaluación
"¿Dice que las aulas están menos centradas en el profesor?
—Los profesores de hoy en día tienen acceso a una gama mucho mayor de recursos digitales para apoyar y mejorar su enseñanza. El acceso fácil a medios digitales proporciona a los estudiantes una exposición al inglés real, ya que acceden a este idioma a través de canales como medios sociales, podcasts y de vías fuera de la Educación formal, como son los MOOC.
¿Cómo está afectando la transformación tecnológica al aprendizaje de idiomas?
—En su forma más transformadora, la tecnología está conduciendo a la creación de nuevas tareas que antes eran inimaginables: los estudiantes se conectan a las aulas de todo el mundo compartiendo documentos de Google y escribiendo juntos de manera colaborativa; además de utilizar la funcionalidad de voz o la realidad virtual, por ejemplo. El uso de la IA también sirve para entregar una calificación inmediata y para la retroalimentación de las pruebas de expresión escrita y oral.
¿Cuáles son los beneficios?
—Los beneficios incluyen una flexibilidad mucho mayor sobre cómo y dónde un estudiante elige aprender un idioma y muchas más oportunidades para que el aprendizaje informal tenga lugar fuera del aula. Los avances en el aprendizaje digital están desdibujando los límites tradicionales entre la enseñanza y la evaluación, lo que hace que se haga mucho más hincapié en las pruebas formativas, ya que los alumnos esperan recibir retroalimentación durante el proceso de aprendizaje y en la realización de tareas individuales.
Los alumnos se conectan a las aulas de todo el mundo compartiendo documentos de Google y escribiendo juntos de manera colaborativa
"¿Y los inconvenientes?
—La alfabetización digital puede ser un obstáculo no solo para los alumnos, sino también para los profesores. Esto se ve, a menudo, agravado por los temores o preocupaciones de los profesores en relación con la integración de las nuevas tecnologías en su práctica docente. Las cuestiones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos son también motivo de preocupación, especialmente en la era de los grandes avances en el campo de la IA, que se basan en la recopilación de conjuntos de datos mucho más amplios.
¿Qué está aportando la IA al aprendizaje de idiomas?
—La IA será la fuerza motriz que estará detrás del aprendizaje y la evaluación personalizada y adaptable. La tecnología adaptará el material didáctico y los itinerarios para satisfacer las necesidades individuales de cada alumno, desempeñando el papel de un tutor privado; algo que antes habría sido inalcanzable para muchos estudiantes. La IA y el big data también están ayudando a los investigadores a comprender mejor el proceso de aprendizaje mediante el análisis de analíticas más profundas de los alumnos, lo que conduce a la elaboración de planes de estudio más eficaces.
La IA sirve para entregar una calificación inmediata y para la retroalimentación de las pruebas de expresión escrita y oral
"¿Cómo están cambiando las titulaciones debido a la tecnología?
—Las nuevas tecnologías nos ofrecen diferentes maneras de evaluar a los alumnos, pero los estándares o la estructura detrás de los exámenes no deben verse comprometidos. Para certificar el nivel de idioma de un estudiante deben cumplirse ciertos criterios, y los estudiantes deberán demostrar las mismas habilidades o destrezas en un examen para obtener la certificación. Es probable que la mayor seguridad que ofrece el uso de tecnologías como el blockchain y el aumento de los servicios de verificación on line reduzca con el tiempo la dependencia de la certificación física.
¿Hacia dónde nos dirigimos en el aprendizaje de idiomas?
—Las tendencias en el aprendizaje de idiomas se orientan a proporcionar información diagnóstica más personalizada sobre el rendimiento de los alumnos, impulsada por los avances de la IA. En Cambridge Assessment English, hemos estado utilizando la IA para desarrollar una aplicación automática inteligente, Write and Improve, que puede tomar un texto escrito por el estudiante y analizarlo, calificar la redacción en base a estándares internacionales y ofrecer un informe detallado, específico y personalizado que incluye sugerir al estudiante cómo puede mejorar.
Las posibilidades de la IA
- Más motivación. “Al proporcionar comentarios de rendimiento individualizados, las pruebas soportadas por la IA pueden mantener la motivación al ayudar a los alumnos a identificar sus fortalezas y áreas de mejora, a la vez que reducen la carga sobre los maestros».
- Ahorro de costes. “La IA también está conduciendo a una mayor eficiencia y ahorro de costes asociados a las pruebas a gran escala, ya que ayuda a reducir su coste de generación y corrección».