En el contexto en el que vivimos, uno de los derechos humanos más golpeados, quizás solo después del tema salud, es el derecho a la educación. La teleeducación se ha masificado prácticamente en el mundo entero, pero es cierto que no todos los países estaban preparados ni tenían las herramientas para llevarlo a cabo satisfactoriamente. Existe un déficit muy grande en cuanto a calidad educativa, y peor aún en el propio acceso a la educación.
Sin embargo, también es cierto que el peor revés te puede llevar a crecer a pasos agigantados, te obliga a salir del estado de monotonía en el que te encontrabas, y te fuerza al cambio. Quizá, estamos a puerta de un gran cambio en el sistema educativo producto del entendimiento de sus falencias y de su colosal importancia.
Por otro lado, si bien el concepto “inteligencia artificial” (IA) ha sido comúnmente relacionada al ámbito comercial, sus usos son muy amplios, y uno de los más fructíferos, probablemente sería en el sector educativo.
En este contexto, en el año 2019 la Organización de las Naciones Unidas para la educación, la ciencia y la cultura dio pie al planteamiento y discusión específico de esta materia, y se dio lugar al Consenso de Beijing. Mediante este consenso se acordó ciertas recomendaciones en pro de las oportunidades relacionadas a educación y los desafíos presentados por la IA:
- Planificación de la inteligencia artificial en las políticas educativas: que implica la adopción de un enfoque gubernamental e intersectorial interesado en la planificación y la gobernanza de la IA en el sector educativo, sobre todo, identificando los propios desafíos. Esto debe ir de la mano de un esquema de prioridades y un plan de financiamiento que incluye al sector público, pero también al privado, e incluso al internacional.
- IA para la gestión y ejecución de la educación: la IA tiene la capacidad de mejorar (o transformar, quizás) los sistemas de recopilación y procesamiento de datos, de tal forma que la experiencia educativa pueda ser equitativa, inclusiva, abierta y personalizada
- IA para empoderar a la docencia y a los docentes: en ninguno de los escenarios se puede considerar la IA como un reemplazo del docente, siempre debe entenderse como una herramienta. En esa medida, esta herramienta debe poder ser usada a cabalidad por los docentes, para ello, se deben desarrollar programas que les ayuden a utilizarlas a su máxima capacidad y de la manera más eficiente posible.
- IA para el aprendizaje y la evaluación del aprendizaje: la IA cuenta con vastas herramientas para facilitar la experiencia educativa, por ello, la metodología de aprendizaje y evaluación tendrá que cambiar para incluirlas. Por otro lado, permitirá la evaluación de las múltiples dimensiones de las competencias de los estudiantes y mejorará las situaciones de evaluación remota.
- Desarrollo de valores y habilidades para la vida y el trabajo en la era de la IA: teniendo como precepto que la transformación producto de la IA será de carácter sistémico e incluirá, evidentemente el ámbito laboral. En ese sentido, en los años que vienen deberán surgir “habilidades de alfabetización de IA necesarias para la colaboración eficaz entre humanos y máquinas” y esto deberá difuminarse en toda la sociedad en su conjunto. Finalmente, se deberán apoyar a las instituciones para desarrollar talento en IA.
- IA para ofrecer oportunidades de aprendizaje permanente para todos: IA permitirá la implementación de sistemas educativos que permitirán el aprendizaje personalizado en cualquier momento y en cualquier lugar. Esto otorga flexibilidad al proceso educativo.
- Promover el uso equitativo e inclusivo de la IA en la educación: en vista que ofrece oportunidades de aprendizaje a lo largo de toda la vida (no solo en las edades típicamente formativas) y para todos, con independencia del sexo, la discapacidad, el estado social o económico, el origen cultural o la ubicación geográfica.
- IA para la igualdad de género: herramientas libres de prejuicios de género, que más bien promocionen la igualdad.
- Garantizar un uso ético, transparente y auditable de los datos y algoritmos educativos: la recopilación de datos e información puede acarrear diversos riesgos, con lo cual, desde el diseño de las plataformas, estos riesgos deben ser prevenidos. Se deben evitar usos no éticos, discriminatorios o que violen la privacidad de los involucrados.
- IA para el seguimiento, evaluación e investigación.
