Factores de uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la enseñanza superior: los estudiantes ante las metodologías activas

La Inteligencia Artificial en la Educación (AIED) ha generado muchas promesas y también ha sido considerada una amenaza por los críticos. Las voces críticas han visto un exceso de optimismo en la investigación actual sobre la IA. Se ha escrito extensamente sobre las altas expectativas de la AIED y su potencial transformador en la educación actual.

La IA en la docencia brinda una oportunidad para lograr resultados eficientes mediante la documentación, el análisis y la síntesis del conocimiento. Al emplear la IA en entornos educativos, se puede mejorar el rendimiento de la enseñanza, personalizar el aprendizaje y obtener datos para un uso ubicuo del conocimiento. Esto a su vez mejora las competencias docentes que finalmente benefician a los estudiantes.

En diversas investigaciones se han identificado y clasificado los factores que influyen en la confianza en los sistemas educativos basados en IA. Estos factores pueden ser agrupados en tres categorías: tecnología, contexto e individuo.

• Los factores relacionados con la tecnología incluyen la funcionalidad del sistema, su utilidad para el usuario, su interpretabilidad, fiabilidad y la interfaz de interacción que ofrece.
• Por otro lado, los factores relacionados con el contexto abarcan aspectos como la gestión de datos, las competencias de los docentes, las normas oficiales establecidas y las características del conocimiento que se imparte.
• Finalmente, los factores relacionados con el individuo se refieren a la percepción que tiene el usuario sobre la naturaleza de la IA, su nivel de conocimiento y experiencia previa con sistemas educativos basados en IA, así como sus expectativas y actitudes hacia estos sistemas.

La funcionalidad del sistema puede afectar la percepción del usuario sobre su utilidad y, a su vez, su actitud hacia la tecnología. Estos factores no son independientes, sino que interactúan entre sí y pueden influenciarse mutuamente.

La forma en que se enseña y se aprende en las universidades ha cambiado por el aprendizaje activo a través de la inteligencia artificial (IA). Esta combinación de pedagogía y tecnología permite a los estudiantes participar de manera más activa en su proceso de aprendizaje, lo que da como resultado una adquisición de conocimientos más efectiva.

El fomento de la colaboración entre estudiantes es otra ventaja del aprendizaje activo a través de la IA. La comunicación y el trabajo en equipo se ven facilitados por la tecnología, lo que permite a los estudiantes interactuar y compartir ideas y conocimientos entre sí. Como resultado, se promueve un ambiente de aprendizaje colaborativo y enriquecedor.

Otro beneficio de utilizar IA en el aprendizaje es la posibilidad de acceder a una amplia gama de recursos educativos. La tecnología puede recopilar y organizar información de diversas fuentes, incluyendo libros, artículos, videos y sitios web, para proporcionar a los estudiantes una variedad de materiales de estudio. Esto enriquece su experiencia de aprendizaje y les permite explorar diferentes perspectivas sobre un tema determinado.

No obstante, es importante tener en cuenta que la IA no debe reemplazar completamente la interacción humana en el aprendizaje. Aunque la tecnología puede ser una herramienta valiosa, la presencia de un profesor, maestro o tutor es fundamental para brindar orientación, motivación y apoyo emocional a los estudiantes.

En síntesis, si observamos las necesidades docentes universitarias y el aporte que puede ofrecer un sistema de inteligencia artificial para potenciar aspectos pedagógicos, didácticos y educativos, podemos inferir cinco apartados:

1. Conseguir por parte del alumno la comprensión de una realidad digital reflexiva: se refiere a la capacidad de los estudiantes para reflexionar sobre su propio aprendizaje basado en la tecnología y usar esta información para mejorar su rendimiento académico.
2. Explorar capacidades de la IA de crear representaciones del mundo real: esta capacidad permite generar simulaciones en diversos ámbitos del conocimiento (economía, historia, periodismo, derecho, matemáticas, ingeniería…), que ayudan a razonar.
3. La comprensión por parte del alumno de que la máquina no es un ser humano: la inteligencia artificial carece de emociones y conciencia propia, no puede experimentar sentimientos ni tener intuición. Su tarea es procesar información, mostrarla y realizar tareas de forma eficiente y precisa. Los profesores ofrecen apoyo emocional, motivación y orientación personalizada que las máquinas no pueden ofrecer.
4. El lenguaje natural es una forma de interactuar con las máquinas: el alumno debe saber expresarse con fluidez y una gramática correcta para obtener el máximo partido de la inteligencia artificial, ya que ha sido desarrollada para entender el lenguaje humano.
5. El impacto educativo de la IA debe ser entendido como una oportunidad, no un atajo para bloquear el aprendizaje: el estudiante universitario no debe dejarse tentar por la máquina. La IA no es un sustituto del conocimiento humano, sino una herramienta poderosa que puede potenciar sus capacidades cognitivas.

En su proceso de aprendizaje, la IA puede ser una herramienta valiosa para los estudiantes. Les ofrece contenido personalizado, recomendaciones de estudio, automatización de tareas repetitivas y retroalimentación instantánea. Como resultado, los estudiantes pueden aumentar su productividad, mejorar sus habilidades de estudio y obtener un mejor rendimiento académico.

En conclusión, los docentes tienen la enorme responsabilidad de formarse en la inteligencia artificial y, en paralelo, instruir al alumnado para un uso honesto, eficiente, correcto y eficaz; sin menoscabar su capacidad crítica y manteniendo el interés, el esfuerzo y la curiosidad como premisas inalienables del aprendizaje.

Juan Pablo Mateos Abarca es doctor en Empresa Informativa, en la especialidad de “Emprendimiento e Innovación” por la Universidad Complutense de Madrid y profesor en el Departamento de Periodismo y Nuevos Medios en la misma universidad. Además, es miembro del grupo de investigación Mediacom UCM y miembro oficial del Comité Científico Nacional de Profesionales de la Comunicación PROCOM. Ha publicado numerosos artículos científicos, capítulos de libro y ensayos en diversas editoriales de reconocido prestigio. Combina su docencia como consultor empresarial.