La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación tiene el potencial de ofrecer muchos beneficios, tales como la personalización del aprendizaje, retroalimentación instantánea, acceso adaptable, y creación y acceso a contenidos, entre otros. Así, profesores y educadores de todo el mundo han utilizado las extraordinarias habilidades de la IA en dispositivos inteligentes y otros materiales para mejorar el rendimiento de los estudiantes.
Sin embargo, todas estas ventajas pueden conllevar algunos desafíos significativos principalmente originados por las potenciales brechas entre estudiantes con acceso a recursos/infraestructura y aquellos que no los poseen. Por ejemplo, la IA se utiliza cada vez más en el desarrollo de materiales educativos personalizados, los que pueden adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante. Este material requiere datos y algoritmos complejos que pueden ser costosos de desarrollar y mantener, siendo más probable que los estudiantes de escuelas con recursos tengan mayor acceso a materiales educativos personalizados basados en IA, comparado a estudiantes de escuelas con menos recursos. Pero estas diferencias no sólo podrían impactar a los estudiantes sino también a los profesores quienes también necesitan capacitación para aprovechar la IA de manera efectiva en el aula. Es más, esto podría llevar a una brecha en la calidad de la enseñanza que reciben los estudiantes.
Un efecto evidente de estas diferencias, tal como ocurre en otras áreas de aplicación de la IA, es que algunos algoritmos de IA podrían poseer sesgo sociales y prejuicios, lo que podría afectar negativamente a ciertos grupos de estudiantes, como minorías étnicas o estudiantes con discapacidades, y ampliar las desigualdades existentes. Además, los modelos de IA pueden perpetuar estos sesgos si es que se entrenan sobre datos sesgados lo que puede dificultad las necesidades de aprendizaje individualizado, incrementando la discriminación a diferentes grupos de estudiantes. A esta diferencia en acceso y sesgos de la información que se maneja se le debe agregar costos asociados a ciertas tecnologías como la evaluación automática basada en IA, que sin bien puede ser más objetiva y precisa que los sistemas tradicionales, también es más costosa y difícil de implementar.
Quizás una de las mayores preocupaciones en el uso de nuevas tecnologías como la IA se vieron amplificadas con el surgimiento de aplicaciones como ChatGPT: la potencial reducción en la capacidad de pensamiento. Para abordar garantizar que la IA tenga un impacto positivo en la educación, es importante que se implemente de manera equitativa y justa. Esto significa que los gobiernos y las escuelas deben tomar medidas para garantizar que todos los estudiantes tengan acceso a la infraestructura, el software y la capacitación necesarios para aprovechar las ventajas de la IA.
Por Dr. John Atkinson, Profesor Titular Facultad de Ingeniería y Ciencias Universidad Adolfo Ibañez
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