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Cómo será la educación en el 2030 según la inteligencia artificial

¿Qué ocurre cuando es la IA generativa la que responde a la pregunta sobre cómo será la educación según su visión en el futuro cercano? Un pequeño experimento para reflexionar

La inteligencia artificial analiza el presente de la educación y comparte algunas consideraciones de cómo será en un futuro mediato (Imagen Ilustrativa Infobae)

Existen numerosas tendencias en redes sociales que invitan a preguntarle a los transformadores generativos pre entrenados visiones sobre el futuro: ¿Qué debo hacer en el presente para alcanzar cierta meta? ¿Cómo puedo planificar un menú saludable mensual? ¿Quién puede ser el próximo entrenador de un gran equipo? Las preguntas más o menos complejas pueden elevarse al infinito con menor o mayor precisión.

Cuando llega el momento de preguntarle a la inteligencia artificial cómo cree que será la educación del 2030, considerando las desigualdades socioeconómicas y de género internacionales, la brecha digital o los distintos niveles educativos; la IA destaca algunos puntos que sirven de reflexión para este presente de preguntas.

La brecha digital y tecnológica sigue siendo un hecho a resolver (Imagen Ilustrativa Infobae)

Transformación digital y brecha digital

La inteligencia artificial asegura que existe la promesa de personalizar el aprendizaje a través de plataformas que se adapten a los ritmos y necesidades de cada estudiante. Resulta interesante subrayar que lo plantea en términos de “promesa” ya que no se le escapa que la brecha digital y tecnológica sigue siendo un hecho no tan simple de resolver.

La pandemia de COVID-19 puso en agenda del debate social una realidad que los especialistas en educación venían señalando: internet no está presente en todos los lados como suele creerse, y la conectividad tampoco garantiza la digitalización educativa. El aprendizaje digital también requiere de herramientas docentes, políticas públicas y creatividad para el uso de diversos medios.

Incluso, la IA destaca que su uso podría ampliar aún más esa brecha si no hay acciones gubernamentales que trabajen en pos de brindar nuevas oportunidades a los que menos tienen.

(Imagen Ilustrativa Infobae)

Igualdad de género

La inteligencia artificial señala la importancia de crear plataformas de aprendizaje que al integrar IA eviten sesgos de género. Este dato es curioso ya que justamente se le cuestiona a la misma IA que hoy sí posee esos sesgos, que justamente se alimenta de los estereotipos ingresados a su algoritmo a partir del presente de la humanidad.

La IA plantea la importancia de crear programas específicos que aborden las disparidades existentes y la presencia de mujeres en áreas donde se encuentran subrepresentadas, como STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).

Entre las carreras que destaca la IA se encuentran Ciencia de Datos, Ingeniería en Inteligencia Artificial, Robótica, Desarrollo de Software, etc. (Imagen ilustrativa Infobae)

Carreras y habilidades de impacto

“La educación de 2030 será más variada, reflejando diferentes estilos y ritmos de aprendizaje”, plantea la IA. Una idea que refuerza los señalamientos de especialistas que apuntan a una educación personalizada de cara a las nuevas formas de entender el mercado laboral. Un mercado que por cierto parece estar volviendo a ciertas prácticas que parecían superadas con la experiencia de la pandemia como, por ejemplo, la exigencia de presencialidad al 100%.

Entre las carreras que destaca la IA se encuentran la importancia de estudiar Ciencia de Datos, Ingeniería en Inteligencia Artificial, Robótica, Desarrollo de Software y su integración con IA además de otro tema que suele estar presente en los debates actuales: Ética y Regulación de la Inteligencia artificial.

En cuanto a las habilidades que señala como claves en la educación del 2030, pone en primer lugar el pensamiento crítico; otro tema muy mencionado cada vez que se reflexiona sobre cómo usar la IA como herramienta al servicio de la educación.

Destaca la importancia de tener conocimientos de programación en lenguajes como

Python, R y Java, que son esenciales para trabajar con IA. Además comprender fundamentos y técnicas de machine learning y deep learning. Como así también entender de ciencia de datos y desarrollar habilidades de trabajo interdisciplinarias.

Para la IA, la educación debe ir hacia un futuro de formación continua en habilidades técnicas y blandas; las llamadas soft skills donde la adaptabilidad y la comunicación son las piezas centrales en las nuevas formas de aprender. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Consideraciones futuras

Para la IA la educación debe ir hacia un futuro de formación continua en habilidades técnicas y blandas; las llamadas soft skills donde la adaptabilidad y la comunicación son las piezas centrales en las nuevas formas de aprender.

Y donde las instituciones educativas deben adaptarse a un mundo que reconozca la diversidad de habilidades y talentos. Y donde los docentes estén en la primera línea para adquirir nuevos conocimientos tecnológicos que permitan hacer uso crítico de la IA.

Por otro lado, es tarea de los países realizar programas de intercambio, investigaciones conjuntas y plataformas digitales que puedan facilitar un ambiente colaborativo.

Reflexiones finales

A simple vista, podríamos decir que la IA está haciendo correctamente su tarea en cuanto a la agenda de temas críticos que se plantean por el uso de inteligencia artificial en educación.

Pero el pensamiento crítico, previo al uso de la IA, nos alerta que se trata de una herramienta que condensa y replica, que se moldea y que depende de los humanos entender la mejor manera de educarnos y enseñar.

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