Metodologías activas e inteligencia artificial en educación

¿Es «metodologías activas e inteligencia artificial en educación» un oximoron? ¿Te suena a contradicción? ¿En qué medida pueden las metodologías activas enriquecerse con el apoyo de la inteligencia artificial y hasta qué punto puede la inteligencia artificial contribuir a conceptos como agencia o autonomía del aprendiz, claves para el desarrollo de competencias?

Para responder a estas preguntas me gusta utilizar el artículo «Artificial intelligence in education: The three paradigms», de Ouyang y Jiao. En este artículo se argumenta que hay tres paradigmas para entender la relación entre la inteligencia artificial y quien aprende:

In Paradigm One AI-directed, learner-as-recipient, AI is used to represent and direct cognitive learning while learners are recipients of AI services; in Paradigm Two AI-supported, learner-as-collaborator, AI is used to support learning while learners work as collaborators with AI; in Paradigm Three AI-empowered, learner-as-leader, AI is used to empower learning and learners take agency of their learning.

Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020

A partir de estos tres paradigmas, Ouyang y Jiao concluyen que (traducción personal)

El desarrollo de la inteligencia artificial en educación ha estado centrado en el Paradigma Uno y el Paradigma Dos, y actualmente se está moviendo hacia el Paradigma Tres para facilitar la agencia del aprendiz, su empoderamiento, la personalización, para permitir a los aprendices reflexionar sobre el aprendizaje e informar convenientemente a los sistemas de IA, y para conducir hacia un desarrollo iterativo del aprendizaje centrado en el aprendiz.

Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020

Así pues, la inteligencia artificial puede contribuir a crear un continuo de oportunidades desde el aprendizaje más guiado y repetitivo hasta un aprendizaje más autónomo, creativo y competencial. La cuestión es, como siempre, saber qué experiencia de aprendizaje queremos diseñar, cómo vamos a facilitar a nuestro alumnado su aprendizaje y cómo le vamos a evaluar. Esa decisión es previa a la pregunta de qué recursos (incluida la IA) usaremos y cómo.

En este sentido, la IA puede ser un complemento de calidad para un aprendizaje basado en artefactos; la IA puede permitir abordar desafíos de alto nivel de complejidad, encontrar información con más facilidad, trabajar con ella y producir artefactos digitales (desde una presentación hasta código de programación, pasando por un vídeo o un texto con determinadas características, entre muchos otros) para intentar afrontar el desafío inicial de manera satisfactoria.

Si queremos integrar la IA en el aprendizaje y la enseñanza sin caer en las garras del solucionismo o del negacionismo tecnológico, será necesario que los docentes mantengamos un optimismo experimental razonable junto a una mirada escéptica y basada en evidencias científicas. Como afirma Matt Miller (2023), nuestros estudiantes no necesitan docentes clarividentes con una visión exacta de cómo será el futuro.

What our students need are teachers who are open and aware. Who are curious. Who are willing to experiment and get it wrong sometimes in hopes that, eventually, with enough trial and error and learning, they’ll get it right… Our students need teachers who are willing to consider how their future will differ from ours and bravely explore this new frontier with them.

Miller, M. 2023. AI for educators. Dave Burgess Consulting.

«El futuro será diferente», no cabe duda. Será divertido explorar «esta nueva frontera» con nuestro alumnado.

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Recientemente he tenido la suerte de ver publicados un artículo en The Conversation sobre metodologías activas y una entrevista en EPALE sobre inteligencia artificial en educación (para la cual te ruego que seas paciente y que la leas hasta el final). Quizás en la fusión de ambos textos se encuentran las respuestas a las preguntas con que comenzó esta entrada.

¡Gracias por tu atención!

Imagen de cabecera generada con Dall·E

Referencias:

• Miller, M. 2023. AI for educators. Dave Burgess Consulting.
• Ouyang, F., & Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The three paradigms. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100020