El uso de la IA en la educación superior plantea desafíos éticos y pedagógicos

Al mismo tiempo, aumenta las herramientas que benefician a la evolución educativa para un futuro mejor

La inteligencia artificial está demostrando capacidad para transformar sectores en su totalidad, y la educación superior no es una excepción, ya que se encuentra en medio de una revolución impulsada por este tipo de tecnología. 

Así también, la implementación de la inteligencia artificial plantea cuestiones éticas y preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Además, existe la necesidad de mantener un equilibrio entre la tecnología y la interacción humana que caracteriza a la educación de calidad.  

Y es que, los salones de clase han cambiado. Desde la pandemia en 2020 y el surgimiento de tecnologías basadas en inteligencia artificial, se ha modificado la forma en que los estudiantes buscan, entienden y aplican el conocimiento o la información. Así también, la forma en que los docentes la transmiten. 

Esta evolución plantea una serie de cuestionamientos fundamentales. Entre ellos, ¿cuál es el verdadero potencial de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior? ¿De qué manera puede mejorar la experiencia educativa? ¿Cuáles son los posibles desafíos éticos y pedagógicos asociados con su implementación?  

La combinación entre la inteligencia artificial y la educación ha abierto nuevas oportunidades y ha desafiado los métodos convencionales de enseñanza y aprendizaje. Miguel Morales, director del Área de Educación Digital y Coordinador de la producción, en la plataforma edX, explica cómo la IA está redefiniendo la enseñanza, habla de su evolución y de los principales beneficios que aporta.  

El profesional, quien cuenta con un doctorado en Ingeniería de la Información y del Conocimiento, comenta que, en los últimos meses, la educación superior ha presenciado notables avances en la aplicación de la inteligencia artificial generativa, especialmente en respuesta a la creciente relevancia de herramientas como ChatGPT. “Estas herramientas ponen al alcance de cualquier individuo una tecnología capaz de crear una amplia variedad de datos, que incluyen imágenes, vídeos, audio, texto, código y modelos 3D. Este tipo de tecnología aprende de los patrones presentes en los datos existentes y los utiliza para generar resultados inéditos y únicos”, explica. 

En lo que respecta a los beneficios clave que esta integración ha aportado, cabe destacar la personalización del aprendizaje. A decir del profesional, quien es consultor en proyectos de innovación y tecnología, estos sistemas cuentan con la capacidad de evaluar el progreso de cada estudiante y ofrecen material adicional o explicaciones específicas para abordar las áreas en las que enfrentan dificultades. “Un aspecto esencial es el análisis de datos, en el que los sistemas de inteligencia artificial pueden recopilar y analizar grandes cantidades de información sobre el rendimiento de los estudiantes. Esto proporciona a los profesores información valiosa para identificar tendencias, patrones de aprendizaje y áreas de mejora en el plan de estudios”, agrega. 

Además, resulta relevante el apoyo ofrecido durante el proceso de enseñanza-aprendizaje a través de tutores virtuales. “Los chatbots y asistentes virtuales se encuentran disponibles para proporcionar respuestas instantáneas a las preguntas de los estudiantes en cualquier momento. Además, brindan orientación sobre la planificación de cursos, los recursos de estudio y los plazos de entrega”, comenta a Gerencia. “Un excelente ejemplo de este concepto es Khanmigo, un tutor socrático diseñado para respaldar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje. Su enfoque no es proporcionar respuestas directas, sino guiar a los estudiantes para que encuentren soluciones por sí mismos”, en referencia al método socrático. 

Por otro lado, otro beneficio significativo del uso de la inteligencia artificial reside en su capacidad para automatizar tareas como la retroalimentación en foros o la evaluación de actividades/asignaciones. En contextos como los cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs), en donde la cantidad de estudiantes puede ser considerable, la automatización de procesos conlleva una mayor eficiencia y escalabilidad. 

Beneficios de la IA en la educación superior 

En palabras de Morales, la inteligencia artificial se ha convertido en un aliado fundamental en la personalización del aprendizaje en la educación. Con diversas estrategias, la inteligencia artificial puede adaptar el contenido y la experiencia de aprendizaje para satisfacer necesidades específicas.  

Para ello, la evaluación previa y el diagnóstico son esenciales. Mediante pruebas y cuestionarios, los sistemas de IA pueden analizar las habilidades y los conocimientos iniciales de cada estudiante, lo que ayuda a identificar sus fortalezas y debilidades, para crear una base sólida y una personalización efectiva. 

Una vez obtenida la evaluación, la inteligencia artificial genera rutas de aprendizaje personalizadas. Estas se basan en el rendimiento y el progreso de cada estudiante. Es así como, proporcionan una mayor cantidad de recursos y material en las áreas que requieren más práctica, y los estudiantes avanzan de mejor forma en aquellas en donde demuestran más competencia. Además, la IA puede recomendar y ofrecer contenido y recursos específicos, desde lecturas y vídeos hasta ejercicios y ejemplos, estos recursos se adaptan al estilo de aprendizaje y las preferencias individuales, con lo que se enriquece la experiencia educativa.  

Otro aspecto importante es la retroalimentación inmediata. La IA puede ofrecer retroalimentación instantánea sobre tareas y preguntas planteadas por los estudiantes. Esto les permite corregir errores de forma ágil y comprender conceptos desafiantes de manera eficiente. 

Por último, el aprendizaje adaptativo es una característica clave de la inteligencia artificial. “Los sistemas pueden monitorizar constantemente el progreso del estudiante y ajustar el nivel de dificultad de las tareas y ejercicios de acuerdo con su desempeño. En la actualidad, existen proyectos enfocados en este tema”, advierte Morales. 

Asimismo, uno de los desafíos en la educación superior es la retención estudiantil. La IA ayuda a identificar patrones de deserción temprana y brinda intervenciones personalizadas para mejorar la retención. Según el experto, “esta ofrece varias herramientas analíticas para el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que devela variables asociadas a la deserción temprana”. 

Algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar múltiples factores, como el rendimiento académico, la participación en actividades extracurriculares y las interacciones en plataformas de aprendizaje en línea, para prever qué estudiantes están en riesgo de abandonar sus estudios.  

Una vez identificados los patrones y factores de riesgo, se puede facilitar intervenciones personalizadas para mejorar la retención estudiantil. Sistemas de apoyo al aprendizaje adaptativo pueden ofrecer recursos y actividades educativas ajustadas a las necesidades específicas de cada estudiante, lo que mejora la eficacia del aprendizaje y, por ende, las tasas de retención. Además, los chatbots o asistentes virtuales pueden brindar apoyo psicoemocional y académico, para guiar a los estudiantes a través de las complejidades administrativas y académicas de la vida universitaria. 

“La inteligencia artificial cuenta con potencial en temas de deserción en la educación superior, tanto en la identificación temprana de estudiantes en riesgo como en la implementación de intervenciones educativas personalizadas”, recalca el experto en educación digital. 

Morales, explica que la IA mejora los métodos de evaluación, pero también plantea grandes desafíos que requieren una revisión profunda de estos procesos. Uno de los retos más apremiantes es que los estudiantes también pueden utilizar la IA para generar tareas, ensayos, artículos, mapas mentales y otro tipo de entregables. En este aspecto, herramientas, como generadores de texto automáticos o solucionadores de problemas matemáticos, basadas en IA pueden afectar la integridad académica. 

Por ello, en la era de la IA el fenómeno exige una reconsideración de lo que se entiende por «evaluación» y «conocimiento». Las evaluaciones basadas en tareas específicas o en la memorización de información pueden volverse obsoletas, si las máquinas realizan las tareas de manera eficiente. 

Esto plantea la necesidad de migrar hacia métodos de evaluación que se centren en habilidades que son exclusivamente humanas, como la creatividad, el pensamiento crítico y el trabajo colaborativo. El uso de la IA por parte de los estudiantes también exige un enfoque más holístico de la evaluación, que podría incluir evaluaciones de desempeño en tiempo real, portafolios digitales y métodos de evaluación formativa que se integren de manera continua en el proceso de aprendizaje. 

Con respecto a la ética, la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior requiere una evaluación exhaustiva, dada la sensibilidad de los datos y las implicaciones para los procesos de enseñanza y el aprendizaje. Uno de los aspectos éticos más relevantes es la privacidad de los datos. 

La IA a menudo requiere del análisis de grandes volúmenes de datos de los estudiantes, lo que plantea preocupaciones sobre la recolección, el almacenamiento y el uso de la información personal y académica. Para abordar este tema, es fundamental adoptar políticas de gestión de datos, que sean claras y transparentes y, a la vez, obtener el consentimiento informado de los participantes. 

Otro aspecto ético importante es el sesgo algorítmico. Los algoritmos de IA pueden perpetuar o incluso amplificar desigualdades sociales y estereotipos existentes si se entrenan con datos sesgados. Esto es particularmente problemático en el contexto educativo, donde las decisiones basadas en datos pueden poseer un impacto duradero en las trayectorias educativas y profesionales de los estudiantes. 

La inteligencia artificial también plantea cuestiones éticas relacionadas con la autonomía del estudiante y la personalización del aprendizaje. Mientras que, los sistemas adaptativos pueden ofrecer un aprendizaje más personalizado, también existe el riesgo de “encasillar” a los estudiantes en rutas de aprendizaje predeterminadas, lo que limita su exposición a una gama más amplia de ideas y estilos de aprendizaje. Por lo tanto, la transparencia y la posibilidad de intervención humana en las decisiones tomadas por los sistemas de IA son fundamentales para garantizar que se respete la autonomía del estudiante.  

La IA en la educación no pretende sustituir a los docentes, sino darles herramientas y con ello enriquecer la experiencia de enseñanza y aprendizaje. La colaboración entre la tecnología y la andragogía es fundamental para garantizar que esta evolución educativa conduzca a un futuro mejor. 

José Manuel Monroy Cruz 
MSc. y licenciado en Publicidad 
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