Los seis retos para integrar la inteligencia artificial en la educación

El sector privado ha liderado el desarrollo de la inteligencia artificial, sobre todo en EE UU y China. Dada la omnipresencia de la IA en todos los aspectos de la actividad humana, cada vez más gobiernos comienzan a implementar activamente respuestas concretas ante la IA, según un informe lanzado por ProFuturo, un programa de educación puesto en marcha en 2016 por Fundación Telefónica y Fundación Bancaria La Caixa. Su misión es reducir la brecha educativa en el mundo proporcionando una educación digital de calidad a niños y niñas en entornos vulnerables de América Latina, África subsa...

El sector privado ha liderado el desarrollo de la inteligencia artificial, sobre todo en EE UU y China. Dada la omnipresencia de la IA en todos los aspectos de la actividad humana, cada vez más gobiernos comienzan a implementar activamente respuestas concretas ante la IA, según un informe lanzado por ProFuturo, un programa de educación puesto en marcha en 2016 por Fundación Telefónica y Fundación Bancaria La Caixa. Su misión es reducir la brecha educativa en el mundo proporcionando una educación digital de calidad a niños y niñas en entornos vulnerables de América Latina, África subsahariana y Asia.

Algunos países, como Francia, Australia, Estonia, Corea del Sur, China y Estados Unidos, han implantado estrategias de IA a nivel nacional. En todas estas respuestas, la educación es un elemento clave. Sin embargo, en países en vías de desarrollo, estas cuestiones aún no se plantean y están limitadas por obstáculos estructurales (como la infraestructura tecnológica básica y los recursos humanos de perfil alto en este campo).

Los sistemas educativos se han de reformar para garantizar que los estudiantes adquieren las capacidades necesarias para un futuro lugar de trabajo preparado para la IA. Estas reformas se producen en todos los subsectores educativos y ha de reorientarse hacia una educación permanente que se replantee de forma regular y continua. Dado que estas reformas se aplican por la brecha que existe en las capacidades de uso de la IA, también debe producirse un mayor diálogo y colaboración entre la industria y el sector educativo.

• Reto 1. Desarrollar una política pública exhaustiva sobre la IA. La complejidad de las condiciones tecnológicas necesarias para avanzar en este campo exige la convergencia de múltiples factores e instituciones. Las políticas públicas deben trabajar de forma conjunta a nivel local e internacional para crear un ecosistema para el desarrollo.
• Reto 2. Garantizar un uso inclusivo y equitativo de la IA en la educación. Los países menos desarrollados se arriesgan a sufrir nuevas divisiones sociales y tecnológicas. Es necesario hacer frente a algunos obstáculos importantes para establecer las condiciones básicas de implementación de nuevas estrategias que para mejorar el aprendizaje.
• Reto 3. Preparar a los profesores para una educación impulsada por la IA, a la vez que se prepara la IA para que entienda la educación, aunque se trata de una responsabilidad compartida: los profesores deben aprender nuevas habilidades digitales para usar esta tecnología de forma significativa y pedagógica, y los desarrolladores deben aprender cómo trabajan los profesores y crear soluciones sostenibles en entornos reales.
• Reto 4. Desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad. La calidad de los datos debe ser nuestra principal inquietud. Es fundamental desarrollar capacidades estatales para mejorar la sistematización y recopilación de datos. Los avances de la IA deben ser una oportunidad para que los datos cobren importancia en la administración de los sistemas educativos.
• Reto 5. Resulta necesario conseguir que la investigación sobre la IA en educación sea significativa. Es necesario recordar las dificultades a las que se ha enfrentado el sector educativo para hacer balance de la investigación educativa a nivel práctico y legislativo.
• Reto 6. Este reto aborda la ética y la transparencia en la recopilación, uso y divulgación de los datos. La IA plantea muchas inquietudes éticas sobre el acceso al sistema educativo, recomendaciones para estudiantes individuales, concentración de datos personales, responsabilidad, repercusión en el trabajo, privacidad de los datos y propiedad de los datos que se añaden a los algoritmos. Por tanto, la regulación de la IA requiere un debate público sobre ética, responsabilidad, transparencia y seguridad.