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Enfoque pedagógico de la Inteligencia Artificial (IA) en Educación

La innovación educativa encuentra en la inteligencia artificial un aliado que permitirá transformar el paradigma educativo en los próximos años. La UNESCO es consciente del impacto social de la IA en la educación, en este sentido apunta que….


“La IA transformará profundamente la educación, declaro Audrey Azoulay, Directora General de la UNESCO en la Semana del Aprendizaje Móvil de la UNESCO llevada a cabo en el mes de marzo de 2019 en Paris, Francia. Se van a revolucionar los métodos de enseñanza, las formas de aprender, de acceder al conocimiento, de capacitar a los docentes.” [Moreno Padilla, 2019]



Para que este cambio tenga consecuencias epistemológicas capaces de trasformar la realidad educativa es preciso observar una serie de precauciones de orden teórico metodológico. Para ello, es necesario romper algunos mitos y prácticas pedagógicas que se han consolidado en estos albores de la aplicación de la IA al campo educativo.


La cultura popular (el cine, la televisión, la literatura, el arte y otro) han construido una idea socialmente compartida de la IA que poco o nada tiene que ver con la realidad. La imagen de un robot impartiendo clase en un aula es un icono ajeno a cualquier posibilidad de aplicación IA en educación. Se hace necesario acotar el concepto teórico de Inteligencia Artificial.


Richard Bellman en An Introduction To Artificial Intelligence la describe asi: “La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades, tales como, toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje…” [Moreno Padilla, 2019].


Como se desprende de la anterior definición, hay que establecer un proceso de ruptura de preconceptos, mitos y estereotipos colectivos. Solo desde el conocimiento exhaustivo del concepto científico de la IA podemos abordar su comprensión y posibilidades. La diversidad y complejidad que ofrece la inteligencia artificial encierra una potencialidad que afecta a múltiples ámbitos del conocimiento.


En 1987 fueron Martin Fischles y Oscar Firschein quienes describieron los atributos de un agente inteligente:

  1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.

  2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.

  3. Puede resolver problemas, incluso descomponiendo problemas complejos en otros más simples.

  4. Capaz de realizar operaciones más complejas.

  5. Entiende. Posee la capacidad de dar sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.

  6. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)

  7. Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.

  8. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.

  9. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.

  10. Puede generalizar.

  11. Puede percibir y modelar el mundo exterior.

  12. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.


Para poder asumir todas estas oportunidades tenemos que abandonar definitivamente el determinismo y finalismo tecnológico. Entender que estamos asistiendo a un cambio mucho más profundo. Las oportunidades que se genera con la incorporación de sistemas de IA a la educación trascienden los medios tecnológicos. La atención debe centrarse en el aporte de conocimiento derivado de su implantación. Y esto pasa inexorablemente por un análisis informacional de los datos.


Una de las dificultades reside en la cultura dominante de los docentes

Una de las dificultades para afrontar este cambio de mentalidad reside en la cultura dominante de los profesionales de la docencia. El desconocimiento de los fundamentos teóricos de la IA y sus posibilidades restringe muchas oportunidades para la puesta en marcha efectiva de sistemas inteligentes. La condición de inmigrantes digitales del profesorado unido a la ausencia de competencias específicas son un problema añadido. La formación específica en Inteligencia Artificial debería ser imprescindible para poder adquirir las necesarias competencias profesionales y romper con la dicotomía existente entre docentes y tecnólogos. Para solventar esta cuestión es preciso establecer un marco político, legal y administrativo que favorezca la alfabetización no sólo del profesorado, sino de todos los actores educativos.


La integración científico-pedagógica de la IA en el ámbito educativo pasa necesariamente por una adecuación entre las características y oportunidades de la inteligencia artificial y la observación científica de la naturaleza de los procesos educativos en la sociedad de la información. En este terreno, podemos afirmar que la aplicabilidad educativa es importante. Como bien señala… Red Tecnológica (2015) se plantea las formas o vías en que la IA puede contribuir a cambiar la educación:

  • Automatización de tareas administrativas docentes.

  • Software para brindar educación personalizada.

  • Detectar que temas necesitan más trabajo en clases.

  • Compañero y soporte de los estudiantes dentro y fuera del aula.

  • 5.Información importante para avanzar en el curso.

  • 6. Cambios en la búsqueda e interacción con la información.

  • 7. Nuevo significado del rol y papel del docente.

  • 8. Uso de datos de manera inteligente para enseñar y apoyar al estudiante (p. 415).


La innovación, un cambio planificado orientado a la mejora educativa

La innovación educativa proporciona ese marco de integración. Entendiendo innovación como un cambio planificado orientado a la mejora educativa. Se comparte lo señalado por Jaume Carbonell (Cañal de León, 2002: 11-12), quien entiende la innovación educativa como: “(un) conjunto de ideas, procesos y estrategias, más o menos sistematizados, mediante los cuales se trata de introducir y provocar cambios en las prácticas educativas vigentes. La innovación no es una actividad puntual sino un proceso, un largo viaje o trayecto que se detiene a contemplar la vida en las aulas, la organización de los centros, la dinámica de la comunidad educativa y la cultura profesional del profesorado. Su propósito es alterar la realidad vigente, modificando concepciones y actitudes, alterando métodos e intervenciones y mejorando o transformando, según los casos, los procesos de enseñanza y aprendizaje. La innovación, por tanto, va asociada al cambio y tiene un componente–explícito u oculto-ideológico, cognitivo, ético y afectivo. Porque la innovación apela a la subjetividad del sujeto y al desarrollo de su individualidad, así como a las relaciones teoría-práctica inherentes al acto educativo.” [Rimari Ariass. s. f., p. 3)



Es preciso definir cuáles son los inputs necesarios para promover la mejora educativa

Tenemos que establecer procesos de reflexividad en torno a la implementación de la IA en educación. Para ello es preciso definir y establecer claramente los inputs que son necesarios de cara a promover la mejora educativa. Estos indicadores son los que deben permitir un diseño tecno-pedagógico capaz de acceder a datos significativos y relevantes susceptibles de generar conocimiento.


Es en este punto donde debe entrar el diseño de articulación de tecnologías y dispositivos soft y hard que deben implementarse para recabar datos y patrones. En definitiva, la generación de outputs que proporcionen el oportuno análisis de Big Data. Cabe señalar que, cuando hablamos de Big data “, nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Con la aparición del Big Data los científicos lograron establecer una unidad de medida en al cual podían almacenar una cantidad de datos específicos enormes de tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales,…” [Moreno Padilla, 2019, p. 263)]



Todo esto pasa por una adecuada planificación con un enfoque innovador orientado a la mejora y a la necesidad de construcción de un enfoque epistemológico teórico capaz de integrar IA. La producción de conocimiento sobre la base del análisis de macro datos, fruto de los procesos de enseñanza aprendizaje, no sólo debe estar orientada hacia los procesos decisorios para la mejora de la enseñanza aprendizaje, sino que debe convertirse en sustrato capaz de articular un marco comprensivo capaz de redefinir el paradigma educativo en la segunda posmodernidad.


Jesús Mejías López, Doctor en Educación y Doctor en Sociología, UNIR

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