Como muchos estudiantes a tiempo completo, he estado disfrutando de los placeres edénicos, reflexivos y absolutamente no reflexivos de un verano sin clases. Y, como puede ser el caso de muchos estudiantes que conoces, el semestre de otoño se cierne sobre mí como un espectro cargado de libros, vestido con suéter y con aroma a especias de calabaza. Sé que no puedo escapar de este espectro cuya voz es el sonido de hojas crujientes, cuyos ojos brillan como lentes de proyector. Pero lo intentaré.

Lo que me lleva a una pregunta curiosa en relación con nuestro blog semanal: ¿cómo afectará la IA la participación de los aprendices en el aula?

Los LLMs como ChatGPT (pero hay muchos otros, y se puede argumentar que la hegemonía de OpenAI está destinada a ser efímera) pueden entender, generar y responder al lenguaje humano, facilitando experiencias de aprendizaje interactivas y receptivas. Con esta capacidad, abordan estos dos elementos cruciales del aprendizaje exitoso: la participación y la motivación.

Participación

Los modelos de educación estandarizados a menudo no logran mantener la atención de los aprendices. Desde que estos sistemas de IA realmente se han incorporado, un gran punto de venta de los mismos en el aprendizaje ha sido la capacidad de adaptar las experiencias de aprendizaje a las necesidades individuales, haciendo que la educación sea más interactiva y relevante. Por ejemplo, los estudiantes pueden conversar con tutores de IA, que pueden adaptar explicaciones al nivel de comprensión del aprendiz, haciendo que el contenido sea digerible y atractivo.

La IA puede proporcionar respuestas inmediatas a preguntas y respuestas, permitiendo a los estudiantes ver su progreso y áreas de mejora en tiempo real. Con una interacción que se asemeja estrechamente a la conversación entre humanos, el aprendizaje se convierte en un diálogo atractivo en lugar de un flujo unidireccional de información.

Esta ha sido siempre la ideal, y su atractivo se manifiesta en el mercado de tutores privados. Pero la tecnología de lenguaje natural hace que esta oferta sea escalable y asequible para los económicamente desfavorecidos.

Motivación

La personalización es un poderoso motivador. Cuando el aprendizaje se adapta a los intereses y capacidades individuales, se vuelve más significativo y cautivador. Los modelos de IA pueden analizar el comportamiento y las preferencias de los aprendices para ofrecer contenido personalizado, avivando el interés y la motivación.

La capacidad de facilitar el aprendizaje autodirigido es otro potenciador de la motivación. Los aprendices pueden avanzar a su propio ritmo sin sentirse apresurados ni retenidos, fomentando un sentido de propiedad y autoeficacia en el proceso.

Transformando la Experiencia de Aprendizaje Cotidiana

A medida que los LLMs como ChatGPT se vuelven comunes, los desafíos del aprendizaje impersonal y memorístico podrían disminuir. Y a medida que estos compañeros de IA razonan y resuelven problemas junto a los aprendices, crean un entorno de aprendizaje dinámico que se adapta continuamente a las necesidades del aprendiz.

Las herramientas de LLM también permitirán a los estudiantes asumir asignaciones más constructivas. En lugar de abordar problemas estrechos y de respuesta única como "¿Cuáles fueron las consecuencias económicas del New Deal?", los estudiantes podrían asumir una asignación formulada así: "Utiliza ChatGPT y los complementos de tu elección para examinar fuentes primarias de la época de la administración Roosevelt; utiliza estas fuentes para construir una imagen de cómo diversas personas de diferentes orígenes respondieron a este momento histórico de política."

El efecto de los LLMs no se limita a un estudiante y su material del curso, tampoco. Los modelos de IA podrían asumir las tareas rutinarias de la pedagogía, como la planificación de lecciones y la calificación estandarizada, lo que liberará a los docentes para centrarse en fomentar la creatividad y el pensamiento crítico.

Los modelos también podrían ayudar a fomentar la colaboración entre aprendices, quienes podrían unirse para jugar contra oponentes sintéticos sofisticados en juegos de aprendizaje, o trabajar juntos para resolver problemas planteados por un tutor artificial astuto.

¿El resultado de todos estos nuevos métodos? Una cultura de aprendizaje más bajo innovación.

Desafíos y Oportunidades

Se deben ponderar los desafíos y consideraciones éticas a medida que la presencia de la IA en el aprendizaje se expande. Para crear un entorno de aprendizaje eficiente y ético, necesitamos abordar cuestiones como la privacidad de los datos y la alucinación de los LLM, la alineación y el sesgo, entre otros. En nuestra industria, también enfrentamos una preocupación más específica: que implementemos herramientas de IA demasiado bien, atrapando a los aprendices en ecosistemas de tutores artificiales que alienan a los humanos de los vínculos sociales que también son fundamentales para un aprendizaje significativo.

Sin embargo, si podemos resolver estas preocupaciones, desbloqueamos el futuro de la IA que todos queremos: fomentar un proceso de aprendizaje en el que las personas estén personalmente involucradas. Y estamos comenzando a ver los frutos de ese esfuerzo. La gamificación, el mentoraje de IA y el aprendizaje colaborativo impulsado por IA están ganando impulso. Los complementos para ChatGPT y varias APIs de LLM ofrecen herramientas más poderosas para recopilar trabajos académicos y datos en información útil y en tiempo real.

En los próximos años, estamos seguros de que veremos un cambio aún mayor en cómo los educadores abordan la participación y motivación en el aprendizaje utilizando IA. El aprendizaje se volverá más personal, más enfocado y, como resultado, más efectivo.

Estamos comprometidos a ofrecer esas mejoras en Mindsmith, ya sea en el aula o en la sala de juntas. Puedes descubrir cómo lo estamos haciendo demostrando nuestro generador y editor de lecciones impulsado por GPT ahora.