En los debates sobre educación y el uso de la inteligencia artificial se suele remarcar que esta última es una herramienta posible para ayudar a los docentes en ciertas tareas que tienen que ver no solo con aspectos más rutinarios sino también de seguimiento de los estudiantes.
El profesor Gregory Kestin, de la materia Ciencias Físicas 2, en la Universidad de Harvard decidió poner manos a la obra con esta posibilidad y se dedicó a enseñarle a un tutor de inteligencia artificial aspectos claves para generar un verdadero impacto en el aprendizaje de sus estudiantes.
La idea de un tutor entrenado que puede resolver dudas concretas sobre el contenido de la clase y estar disponible las 24 horas, los siete días de la semana; resultó ser una verdadera herramienta educativa que ayudó a que los jóvenes se involucren de forma más activa en la materia.
Estudio de campo
El profesor Kestin y la profesora Kelly Miller, junto a un equipo de académicos, además presentaron los avances preliminares de un estudio que da cuenta de esta experiencia en su materia que suele ser muy concurrida.
Si bien los resultados finales aún no están publicados, ya se compartieron los preliminares que dan cuenta de esta mejora en la cursada de la materia y que instaron a que otros profesores de la prestigiosa universidad empiecen a evaluar entrenar a tutores de IA personalizados para otras materias académicas.
“Teníamos mucha curiosidad con respecto a este estudio para saber si nuestro tutor de IA iba a ser tan efectivo como una persona”, planteó Kestin en diálogo con The Harvard Gazette. Y se mostró realmente sorprendido en el engagement que logró en la cursada de Física.
El estudio destaca que no sólo los estudiantes lograron tener un buen apoyo para aprender mayor cantidad de material, sino que ellos mismos plantearon que encontraron una mayor motivación en el aprendizaje con el uso de esta herramienta.
Nuevos procesos de aprendizaje
En esta experiencia educativa se demostró que el uso de inteligencia artificial para introducir una primera etapa de contenido general a los estudiantes resulta efectiva, lo que permite repensar el tiempo valioso de clases dedicadas a temas introductorios.
De esta forma, podrían pasar a priorizarse temas más complejos en las aulas con un profesor presente y estudiantes con una base de conocimientos ya instalados a partir del tutor de IA.
A pesar de los exitosos avances, Kesin se mostró precavido y destacó que si bien cree que la inteligencia artificial puede efectivamente revolucionar la educación, también tiene el poder de “socavarla si no somos cuidadosos”.
Por ello destaca; “los tutores de IA no deben pensar por los estudiantes, sino a desarrollar habilidades de pensamiento crítico”. Y agrega: “Los tutores de IA no deben reemplazar a los profesores” sino más bien funcionar como un asistente para potenciar los conocimientos.
Personalización
Hasta el momento 200 estudiantes participaron de esta experiencia educativa y fueron divididos en dos grupos, cada uno de los cuáles tuvo dos lecciones en semanas consecutivas. Durante la primera semana, el grupo 1 tuvo una lección de aprendizaje activo con un instructor humano; mientras que el grupo 2 participó de una lección remota guiados por el tutor de IA.
Las condiciones se revirtieron la semana siguiente y uno de los puntos destacados por los participantes es que en el caso de las clases con IA sintieron que podían manejar sus ritmos de aprendizaje y respuestas de forma más personalizada sin sentir la presión de ser juzgados ante sus consultas.
Además de esta forma quienes ya poseen conocimientos de la materia, usan las clases de inteligencia artificial como una forma de repaso; mientras quienes carecen de esos aprendizajes pueden reforzarlos y así generar una base de saberes para las clases presenciales.
El profesor Kestin empezó a desarrollar este tutor poco después de la aparición de ChatGPT a nivel internacional y utilizó el marco de esta IA generativa para pensar la personalidad e información necesaria que debían contener el tutor.
En breve, la Universidad espera contar con una nueva experiencia para la materia de Cálculo Multivariable donde el foco estará puesto en que los estudiantes puedan desarrollar una metodología de estudio basada en las preguntas.
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