Traducimos un artículo muy interesante publicado en LinkedIn por Linda Berberich, PhD, Senior Learning Experience Designer para Visa, diciembre 2019
En otros artículos que he escrito discutí las intersecciones y similitudes entre el aprendizaje humano y el aprendizaje de las máquinas/inteligencia artificial (IA). Otras personas han escrito acerca de similitudes y diferencias en el proceso mismo de aprendizaje. Después de varios pedidos sobre mi opinión he decidido escribir hoy sobre el tópico que todos están consultando a los expertos recientemente: cómo la inteligencia artificial facilita o aumenta el aprendizaje de los humanos. Usando palabras de Elizabeth Barrett Browning, “let me count the ways”
Sistemas de recomendación. Cuando las personas piensan sobre inteligencia artificial describen los sistemas comúnmente usados y popularizados por Netflix, Amazon y otros. Para mí, esos solo son los primeros frutos en términos de cómo IA aumenta el aprendizaje de los humanos. Y ciertamente muchas plataformas de aprendizaje como udemy.com o lynda.com, ya tienen sistemas de recomendación funcionando, que guían a las personas a nuevos contenidos, basándose en los contenidos que vieron en el pasado. Sin embargo, la recomendación de contenidos similares es útil solamente en la medida en que el individuo sea nuevo en el tema y/o esté buscando profundizar su conocimiento en los contenidos que el sistema le recomienda. Todos sabemos lo molesta que puede ser la publicidad online cuando ya compramos el producto que nos interesa y no estamos buscando comprar otro. Los sistemas de recomendación serían más útiles para las personas si fueran programados para anticiparse a otros momentos de necesidad de aprendizaje y si hicieran las recomendaciones basándose en esas necesidades, en lugar de enfocarse simplemente en quienes son nuevos frente a esos contenidos o buscan incorporarlos por primera vez.
Evaluaciones de diagnóstico prescriptivo. Cuando se utiliza inteligencia artificial para construir un sistema de evaluación lo que estamos haciendo esencialmente es armar un sistema más sofisticado de recomendación basado en respuestas discretas en un entorno más amplio de testing. El aspecto de diagnóstico se refiere a evaluar las fortalezas y debilidades del aprendiz en un tema específico, y el aspecto prescriptivo se refiere a prescribir contenidos personalizados basándose en los resultados de esa evaluación. Aunque las evaluaciones se pueden lograr sin el uso de inteligencia artificial, la programación necesaria para armar el core de los contenidos, particularmente si están diseñados para abrirse en distintos caminos posibles (branching), hace la creación de esos sistemas muy laboriosa. Además, los componentes de almacenamiento y análisis son muy difíciles sin el uso de inteligencia artificial. Al implementar sistemas de evaluación usando IA no sólo el proceso se hace más rápido sino que además resulta en lo que podemos llamar caminos de aprendizaje autogestionados asistidos por inteligencia artificial.
Camino de aprendizaje autogestionado. En general los caminos de aprendizaje se presentan a las personas ya previamente construidos y basados en una serie de experiencias acumulativas. Aunque frecuentemente ofrecen guía de navegación para que los individuos puedan saltearse contenido o acceder a contenidos en un orden distinto, esencialmente tienen un enfoque de “talle único”. Lo que aprendimos realizando evaluaciones es que las personas generalmente tienen vacíos diferentes y únicos en su aprendizaje. Por lo tanto, al utilizar inteligencia artificial para crear un sistema de evaluación, se puede lograr un camino de aprendizaje único para cada individuo. Estos caminos se basan en las necesidades específicas de cada aprendiz según su performance en los mismos tests.
Aprendizaje adaptado. Llevándolo un paso más allá, un camino de aprendizaje diseñado con inteligencia artificial puede llevar el concepto de personalización a un nuevo nivel. Cuando la evaluación se programa en la misma experiencia de aprendizaje, en lugar de de ser usada previamente para “crear” el camino de aprendizaje, éste se convierte en sí mismo en una experiencia adaptable. Ha medida que los individuos progresan por el camino inicialmente diseñado, van determinando si la necesidad de aprendizaje ha cambiado basándose en las experiencias más recientes. Esta práctica les permite pegar saltos en su aprendizaje, tales como la combinación de experiencias previas con las más recientes que cambian los conocimientos y habilidades del individuo, a tal punto que parte de los contenidos inicialmente diseñados pueden ya no ser necesarios. De esa manera los individuos que se encuentran en un camino de aprendizaje adaptable pueden moverse entre los contenidos mucho más rápido y a un ritmo apropiado para ellos, basándose completamente en sus patrones únicos de respuestas.
“Guide on the side”. Hay dos frases que comúnmente se utilizan en nuestro entorno para describir la interacción entre un instructor y sus alumnos: “sage on the stage”, que se refiere aun experto impartiendo una experiencia de aprendizaje mientras los alumnos la reciben pasivamente, y “guide on the Side”, que se refiere a un facilitador que se encuentra presente en una experiencia de aprendizaje cuyas funciones son más de guía para asistir que de experto liderando la experiencia en sí. Los chatbots son una implementación de IA que ya se está usando como guía. Podemos pedirles a Alexa, Siri, Cortana o Google que nos asistan en nuestras tareas cotidianas. En una experiencia de aprendizaje un Chatbot puede ser programado no solo para dar un nivel de personalización, sino para agregar más valor al reconocer el contexto y dar sugerencias en tiempo real. Esto puede tener la forma de respuestas a preguntas, recomendación de recursos, conexión de los alumnos con otros estudiando el mismo contenido, correcciones y otras tareas típicamente asignadas a facilitadores humanos.
Éstas son cinco formas diferentes y relacionadas en las que la inteligencia artificial puede aumentar el aprendizaje humano. Es muy emocionante vivir en tiempos donde se puede tomar en cuenta tanta información y la velocidad de procesarla hace que este tipo de avances de IA se puedan aplicar al aprendizaje de las personas.
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