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La I.A, en palabras de Luckin se define como “sistemas computacionales que fueron diseñados para interactuar con el mundo mediante capacidades que normalmente pensamos como humanas” (Luckin et al., 2016). La investigación en IA se ha centrado principalmente en los siguientes componentes de la inteligencia:

Aprendizaje.

Razonamiento.

Resolución de problemas.

Percepción y uso del lenguaje.

La inteligencia Artificial trabaja de la mano con otras tecnologías como son:

Machine learning: (aprendizaje automático) se refiere a una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.

Deep Learning: es una técnica que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones similares a las de los humanos, mediante la extracción de patrones y características en grandes conjuntos de datos

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En 1943 Warren McCullough y Walter Pittscon publicaron el artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

En 1952, Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma.

1 997, La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.

2008, Google realizó  avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

Actualmente  tecnologías como Deep Learning y Machine Learning se usan para infinidad de aplicaciones.

La IA continua avanzando y sorprendiendo con su rendimiento

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Desafíos de la I.A en el campo educativo

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Desafíos de la I.A en el campo educativo

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La aceleración del aprendizaje propiciado por la I.A y las tecnologías emergentes, puede poner en riesgo la socialización, la interacción entre pares o aumentar las desigualdades debido al  acceso inequitativo a las tecnologías sobre todo en Latino América y Colombia.

El Consenso de Beijing sobre la Inteligencia Artificial en la Educación y la Estrategia de la Unesco sobre la innovación tecnológica en la educación (2021-2025), presenta cinco ámbitos en los cuales se realizan recomendaciones estratégicas sobre IA en la educación:

La IA al servicio de la gestión y la implementación de la educación.

La IA al servicio del empoderamiento de los docentes y su enseñanza.

La IA al servicio del aprendizaje y de la evaluación de los resultados.

El desarrollo de los valores y de las competencias necesarias para la vida y el trabajo en la era de la IA.

La IA como modo de proporcionar a todos posibilidades de aprendizaje a lo largo de toda la vida.

Es así como la IA puede brindar apoyo en el contexto educativo en actividades como:

Planificar políticas educativas para sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial en la educación del presente y el futuro.

Diseñar nuevos modelos educativos que integren la inteligencia artificial en el desarrollo de mejores servicios, recursos y herramientas educativas para un aprendizaje remoto más personalizado.

Velar porque la IA beneficie a los docentes en lugar de reemplazarlos, creando programas que refuercen sus capacidades.

Preparar a la próxima generación de profesionales con valores y competencias adecuadas para la vida y el trabajo en la era de la inteligencia artificial.

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Asistencia en el aprendizaje: Los sistemas basados en inteligencia artificial, como ChatGPT, pueden proporcionar asistencia personalizada a los estudiantes.

Tutoría virtual: La IA pueden puede brindar orientación sobre diversos aspectos del conocimiento.

Retroalimentación automatizada:

Ayuda en la preparación de materiales educativos, respuesta a preguntas frecuentes.

Análisis de datos educativos: La inteligencia artificial puede analizar grandes conjuntos de datos educativos.

Personalización  del aprendizaje mediante la creación de trayectorias individuales con retroalimentación en tiempo real.

Generación automática de información para docentes.

Desarrollo de herramientas  que alerten las dificultades de aprendizaje o deserción escolar

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Privacidad de Datos: los datos personales del estudiante pueden ser vulnerables. Se deben garantizar políticas claras y transparentes.

Uso responsable del tiempo en pantallas.

Equidad: existe el riesgo de que la IA perpetúe los prejuicios, el sesgo y la discriminación existentes en el sistema educativo, lo que puede perjudicar a ciertos grupos.

Dependencia de Tecnología: con la dependencia creciente de la IA, ¿qué sucedería si las tecnologías fallaran o no estuvieran disponibles?