¿Cuáles son las acciones en pro de la implementación de la inteligencia artificial en el sistema educativo?

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:

  1. 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.
  2. 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
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. IA para la igualdad de género: herramientas libres de prejuicios de género, que más bien promocionen la igualdad.
  9. 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.
  10. IA para el seguimiento, evaluación e investigación.
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Marilú Lazo
Abogada por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Redactora en el Blog The Crypto Legal, cuenta con experiencia en asesoría corporativa, protección al consumidor, así como en materia de protección de datos personales y nuevas tecnologías.

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