Políticas de incorporación de IA en los sistemas educativos de la región

Los sistemas educativos despliegan diversas estrategias de abordaje a los desafíos enmarcados en torno a la calidad de los aprendizajes, algunas de ellas mediadas por las tecnologías, con la IA como protagonista de soluciones de alto nivel, merced a sus capacidades de cómputo, aprendizaje profundo y redes neuronales. Los reportes de actividades vinculadas a la IA dan cuenta de numerosas iniciativas en el ámbito privado y público, que impulsan la creación de empresas y servicios educativos que se caracterizan por la personalización de rutinas de aprendizaje virtual mediante laboratorios, realidad aumentada, gamificación, entre otros usos con objetivos didácticos.

Como una forma de ejemplificar algunas políticas de incorporación más cercanas a los procesos de enseñanza y aprendizaje se recurrió a los reportes de diversas iniciativas con componentes de IA en los países de la región como plataformas virtuales en Colombia, Chile y México, que aprovecharon los datos generados por los usuarios para gestionar las clases virtuales con retroalimentación. Estas plataformas reciben numerosas mejoras merced a la colaboración de las universidades y empresas tecnológicas globales. En Argentina, se avanzó en la integración de la programación en la educación obligatoria, que tomó ventaja de los programas de dotación de computadoras y contenidos digitales libres (^{Vázquez et al., 2019}). Brasil por su lado, llevó adelante proyectos basados en robótica, impresión en 3D y diseño de ofertas educativas técnicas de Educación Media (EM) especializadas en IA, dada la complejidad del mercado, son innumerables las innovaciones ejecutadas en las instancias municipales y estaduales. Mención aparte debe hacerse a Uruguay que sostiene desde 2006 su Plan Ceibal de universalización de la dotación computadoras para estudiantes, conectividad y uso pedagógico en las instituciones, con fuertes componentes de capacitación docente, curación de contenidos y plataformas adaptativas. Diversas fuentes consultadas hicieron hincapié en las ofertas de servicios educativos personalizados en los diversos países, ligados al enfoque STEAM que está basado en la enseñanza integrada de ciencia, tecnología, ingeniería, artes y matemáticas (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics en inglés), en donde la IA es canalizada como fuente de datos sobre el desempeño académico de los estudiantes y soporte de las tareas innovadoras, a un costo de mercado. También es importante resaltar que las mejores universidades de Latinoamérica, desde hace unos años, ofrecen programas de grado y posgrado en áreas afines a la IA, como una forma de garantizar la formación del talento que pueda tomar provecho del mercado que se genera en torno a su uso.

En lo que hace a Paraguay, desde la agenda digital del gobierno llevada adelante por el Ministerio de Tecnologías de la Información y la Comunicación (MITIC) se han desarrollado los fundamentos de una agenda digital con una hoja de ruta enfocada al gobierno digital, economía digital y conectividad, pero todavía con desafíos para su ejecución por las limitaciones estructurales que condicionan su eficaz implementación (Figura 2). Desde la agenda del MEC, se tiene referencias de iniciativas de gobiernos cooperantes e instituciones del sector privado para introducir proyectos piloto de uso de IA en sus diversas aplicaciones, pero hasta la fecha de publicación de este escrito no se ha dado a conocer un plan concreto a nivel del sistema educativo. Es dable pensar que la actual gestión presidencial (2023-2028) incluirá esta tecnología entre planes de acción.

Nota: Mapa conceptual de elaboración propia basado en ^{Gómez Mont et al. (2020}).

Figura 2 Factores de éxito para las políticas de uso de la IA. 

Por su parte, desde una mirada más global sobre la incorporación de IA, ^{Scrollini et al. (2021}) concluyen que no hay sostenibilidad en las estrategias nacionales de gobierno digital, pues, los diferentes países atraviesan dificultades estructurales en la conectividad y talento profesional para aprovechar los beneficios de la ciencia de los datos. Se necesita de inversión y proyectos comunes para que el efecto tecnológico se visualice en los mercados productivos.

Aspectos de la enseñanza y aprendizaje que pueden ser innovados con la incorporación intencionada de sistemas de IA

Un primer punto que analizar en este apartado tiene que ver con el tipo de pedagogía que se asocia a la incorporación de tecnologías en la enseñanza, en particular de la IA. ^{Jara y Ochoa (2020}) relaciona la IA con el aprendizaje adaptativo, que aprovecha la capacidad de los sistemas para reconocer patrones de manera a disponer para los estudiantes de material de estudio, actividades de aprendizaje personalizados y evaluación. Así, a través de la recolección de datos (big data) es posible ayudar a establecer rutas de aprendizaje para los estudiantes y predecir los comportamientos de estos ante las exigencias académicas.

La versatilidad de la AI es una cualidad aprovechable en los procesos pedagógicos en la línea de la instrucción directa, en donde el docente lleva paso a paso al estudiante en la tarea de apropiarse de una lección y también el aprendizaje por descubrimiento, en donde se da preeminencia a la autonomía en el aprender (^{Martin, 2020}). Para las rutinas de instrucción directa, los sistemas de chatbot están capacitados para sostener interacciones en forma de preguntas y respuestas, de paso a paso, tal como se haría en la comunicación entre docente y estudiante. Con la misma herramienta de chatbot, podría diseñarse clases con videos explicativos que se enlacen a ejercicios personalizados presentados por un sistema virtual. Es importante mencionar también que la IA puede ser parte de pedagogías de colaboración entre los estudiantes (aprendizaje basado en proyectos, aprendizaje cooperativo, entre otros) al ser un asistente capaz de acelerar la elaboración de proyectos.

Otro punto de análisis a considerar es ¿cómo se concibe la contribución de la IA en la innovación de la enseñanza de las disciplinas básicas del currículum (Comunicación, Matemática, Ciencias) que se presentan deficitarias en las mediciones ejecutadas? La respuesta podría estar en la capacidad de retorno de la información sobre cada estudiante, de manera sistematizada a lo largo de la vida estudiantil y en la potencialidad de interactuar de manera inteligente con los actores educativos a través del teclado (texto), del micrófono (voz), de la cámara (imagen), de los sensores, dispositivos electrónicos (celulares, tabletas, robot, dron) y otros periféricos (gafas de realidad aumentada, auriculares). En los sitios especializados de Internet, se aprecia en la interacción entre las personas y las máquinas todo el poder contenido en los algoritmos que alimentan los entornos virtuales: tutorías, simulaciones y creación colaborativa que tienen la potencialidad de conectarse con cualquier saber curricular, y que en suma contribuyen a darle contexto y motivación a los procesos cognitivos del aprender (^{Jara & Ochoa, 2020}).

De los conceptos expuestos se toman argumentos para estimar que una clase mediada por IA en el marco de las orientaciones didácticas para las diferentes disciplinas y niveles ofrece oportunidades de aprendizajes de mayor complejidad, asociados con los niveles 2 (medio) a 4 (destacado) de las Pruebas del SNEPE (^{MEC, 2020}) (Figura 3), pero es dable también advertir que los algoritmos en las plataformas no harán nada por la enseñanza y el aprendizaje si antes no hay una comprensión y apropiación instrumental de sus potencialidades y limitaciones por parte de los docentes (^{Piquer et al., 2018}).

Nota: Elaboración propia a partir de niveles de desempeño académico y puntajes de SNEPE 2018.

Figura 3 Niveles de desempeño académico según SNEPE y su potencial desarrollo con IA. 

En otra arista del tratamiento del tema, ^{Luckin (2017}) propone que la enseñanza y aprendizaje sean favorecidas por la IA en la formulación de un problema con la información requerida debido a la amplia capacidad de procesos de fuentes de información, el diseño de la solución en donde la IA ayuda a estimar posibles estrategias, reconocer patrones y predicciones pero siempre bajo las consultas lógicas a los algoritmos y la atención a los estudiantes menos favorecidos que tienen grandes chances de ahondar la brecha de aprendizaje y sufrir sus consecuencias posteriores en la calidad de formación ante las demandas del mercado laboral futuro.

Las capacidades docentes necesarias para operar sistemas de IA

La IA demanda altas competencias TIC a los docentes que son compatibles con las competencias del siglo XXI, entre los que podemos citar: resolución de problemas, pensamiento lógico y crítico, creatividad, habilidades de relacionamiento, ciudadanía, y más específicamente el pensamiento computacional, programación y operación de herramientas tecnológicas, entre las más importantes (^{Van Laar et al., 2017}; ^{OCDE, 2018}). Se hace necesario entender que los procesos cognitivos relacionados con las capacidades docentes para enseñar utilizando tecnologías como IA requieren ser potenciados; pues la complejidad que ha adquirido su uso forma parte de las visiones futuras, que según ^{Tucker (2017}) dependerá de cómo se eduque a los hijos en el futuro, para convertir las tecnologías en fuerzas del bien y no dejar que los postulados de la economía inescrupulosa guíen las herramientas del saber.

El esfuerzo de los diseñadores de capacitaciones (equipos centrales del MEC) deberá orientarse a relacionar las estructuras cognitivas que han construido los docentes en estos años de apropiación de TIC con los fundamentos operativos de las IA; especialmente aquellos aprendizajes que puedan contribuir positivamente con su tarea de enseñar: reconocer las cualidades y limitaciones de los estudiantes, utilizar información para tomar decisiones, facilitar la tarea administrativa y mejorar sus propuestas didácticas (Figura 4). Dada la cantidad de capacidades instrumentales que forman parte de la compleja red de operaciones tecnológicas cuyo abordaje supera cualquier temario de los espacios de formación, en el marco de este estudio se enfatiza la necesidad de apuntar al uso del pensamiento computacional, programación y ciencia de los datos (big data) como capacidades clave.

Nota: Elaboración propia basada en ^{Jara y Ochoa, 2020}

Figura 4 Procesos en los que la IA puede apoyar a un docente. 

En este estado de desarrollo del tema, es propicio tomar conocimiento de los aportes de ^{Wing (2006}) que introdujo las características principales del pensamiento computacional que son: ayudar resolver problemas, trabajar en el diseño de sistemas y usar conceptos de informática en la gente; lo que de alguna manera podrían considerarse como capacidades qué están en el repertorio de un docente. A esto debe acompañarse la comprensión y aplicación del lenguaje del software por el docente, de las instrucciones lógicas de los sistemas, en el nivel en que puede permitirse para comprender el enorme caudal de conocimiento contenido en las piezas de programación. Debería aprender de la lógica de los lenguajes de programación con fines didácticos como Scratch y otros, de manera a ensayar algunas construcciones entre software y hardware en conexión con su contenido programático, en general. También debería aprender los fundamentos del manejo de los grandes datos (big data), la estadística y la versatilidad de aplicaciones que permiten “leer” los datos, graficarlos y tomar decisiones a través de ellos. Debe enfatizarse también la capacidad para encausar la creación del contenido “con la ayuda” de los servicios basados en IA y que se haga un uso racional de ellos. Estos apartados no pueden desconocer los diagnósticos de la educación paraguaya ya mencionados sobre la disponibilidad de datos en las mediciones, en el Registro Único del Estudiante (RUE), en las instancias departamentales, pero a su vez, sin capacidades de procesamiento por parte del docente para la toma de decisiones (^{MEC, 2020}).

El abordaje de la capacitación docente en la temática de la IA

Es dable reconocer el esfuerzo puesto por los docentes de todos niveles y los responsables técnicos de las TIC de la gestión ministerial por facilitar la apropiación desde lo planificado de manera institucional y lo auto aprendido, pero la evidencia recogida en las mediciones y recuentos de los últimos años no hace ver la adquisición de estas competencias, por lo que es importante pensar en nuevas estrategias que deberían partir de situaciones cotidianas en donde la IA ya se encuentra presente como la publicidad dirigida en las redes sociales, los sistemas de sugerencias de las plataformas de distribución de contenido como Netflix y otras, las nuevas formas de fidelización de los clientes en las grandes empresas de ventas y las autoediciones que ofrecen las últimas versiones de las aplicaciones ofimáticas como el Microsoft Office, que automatizan procesos en el entendimiento de que liberan la carga de trabajo del usuario.

Aquí debe tomar protagonismo las capacitaciones sobre el pensamiento computacional, planificar y poner en funcionamiento las capacidades para automatizar algunos procedimientos instructivos como explicar ejercicios matemáticos, ampliar vocabularios, deletrear palabras, detectar errores ortográficos o presentar conceptos con el apoyo de los sistemas operativos y software específicos. Esto lo puede hacer el docente a la manera habitual e introducir la grabación de sonidos, reconocimiento de errores, realización de ejercicios de las disciplinas curriculares, entre otras. Así mismo, en plano proposicional se puede aspirar a la adecuación del portal educativo del MEC Paraguay Aprende, de manera que se pueda aprovechar y ampliar los contenidos y agregar funcionalidades de gamificación que permita al docente graduar las exigencias en función a los datos que pueda proveer la misma plataforma con IA. En este punto, es dable pensar en la amplia oferta de herramientas soportadas por la IA que pueden respaldar a la enseñanza disciplinar: robots virtuales (chatbots), sistemas de georreferenciación (Google Map), laboratorios virtuales, aplicaciones de predicción del clima, entre otras. En la experiencia de capacitación deberá asegurarse los espacios de laboratorio para poner en práctica el uso de las diversas herramientas digitales, pues se observa en el mercado una amplia oferta de nuevos servicios basados en IA que se pueden adecuar al contexto de cada docente.

Así, en este estudio se anima a enfatizar en las capacitaciones el uso de las máquinas para pensar, pero antes y más importante en pensar. Sería oportuno, entonces, presentar procesos para docentes que se puedan aprender de manera desenchufada (sin máquinas) y enchufadas (con máquinas) y que el acompañamiento técnico y pedagógico sea cercano.

Con estas experiencias, las comunidades educativas estarían preparadas para llevar la IA a la instancia de sus planes de mejoramiento institucional y se reflejen en las metas deseables en sus Proyectos Educativos Institucionales (PEI) (Figura 5).

Nota: elaboración propia según conceptos desarrollados en el apartado.

Figura 5 Ejes de la capacitación docente en IA.