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La inteligencia artificial como reforma de la educacin
Artificial
intelligence as education reform
Inteligncia artificial como reforma educacional
Karen Giselle Ochoa QuirolaI karen.ochoaq@ug.edu.ec https://orcid.org/0000-0002-3632-4141
Allan Manuel Ricaurte MontalvoII allan.ricaurtem@ug.edu.ec https://orcid.org/0009-0005-9453-6352 Gregorio
Alberto Coello MuozIII gregorio.coello@educacion.gob.ec https://orcid.org/0009-0009-9585-0844
Correspondencia:
karen.ochoaq@ug.edu.ec
Ciencias
de la Educacin
Artculo de Investigacin
*
Recibido:
10 de octubre de 2023 *Aceptado: 12 de noviembre de 2023 * Publicado: 12 de enero de
2024
- Magster en Administracin de Empresas con
mencin en Recursos Humanos; Ingeniera en Gestin Empresaria; Tecnloga
Administrativa Bilinge; Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.
- Magster en Administracin de
Empresas mencin en Negocios Internacionales; Ingeniero Comercial;
Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.
- Mster Universitario en
Didctica de las Matemticas en Educacin Secundaria y Bachillerato;
Profesor de Segunda Enseanza en la Especializacin de Fsico Matemticas;
Ministerio de Educacin; Guayaquil, Ecuador.
Resumen
La
Inteligencia Artificial es un dominio tecnolgico en auge capaz de alterar
todos los aspectos e interacciones sociales. En la educacin, la IA ha
comenzado a producir nuevas soluciones de enseanza que ahora se estn probando
en diferentes contextos. Respecto a las polticas educativas, la IA ha incidido
de manera notoria a nivel mundial con mayor ocurrencia en los pases en
desarrollo como parte de las mltiples formas de lograr el Objetivo de
Desarrollo Sostenible 4, que lucha por la equidad y la educacin de calidad
para todos. A travs del uso de la IA se analizan las mejorar en los resultados
del aprendizaje, por medio de ejemplos que exponen como la tecnologa puede
ayudar a los sistemas educativos, adems de explorar los diferentes medios por
los cuales los gobiernos y las instituciones educativas estn repensando y
reelaborando los programas educativos para preparar a los estudiantes para la
creciente presencia de la IA en todos los aspectos de la actividad humana,
tomando en consideracin los desafos y las implicaciones polticas que
deberan ser parte de las conversaciones globales y locales sobre las
posibilidades y riesgos de introducir la IA en la educacin y preparar a los
estudiantes para un contexto impulsado por la IA, haciendo reflexin sobre las
direcciones futuras de la IA en la educacin.
Palabras Clave: Inteligencia artificial, tecnologa, educacin, enseanza, aprendizaje.
Abstract
Artificial
Intelligence is a booming technological domain capable of altering all aspects
and social interactions. In education, AI has begun to produce new teaching
solutions that are now being tested in different contexts. Regarding
educational policies, AI has had a notable impact worldwide, with greater
occurrence in developing countries as part of the multiple ways to achieve
Sustainable Development Goal 4, which fights for equity and quality education
for all. Through the use of AI, improvements in learning outcomes are analyzed,
through examples that show how technology can help educational systems, in
addition to exploring the different means by which governments and educational
institutions are rethinking and reworking educational programs to prepare
students for the growing presence of AI in all aspects of human activity,
taking into account the challenges and policy implications that should be part
of global and local conversations about the possibilities and risks to
introduce AI into education and prepare students for an AI-driven context,
reflecting on the future directions of AI in education.
Keywords: Artificial intelligence, technology, education, teaching, learning.
Resumo
Artificial Intelligence is a booming technological domain capable of altering all
aspects and social interactions.
In education, AI has begun to produce new teaching solutions that are now being tested
in different contexts. Regarding educational policies, AI has had a notable impact worldwide, with greater occurrence
in developing countries as part of the
multiple ways to achieve Sustainable
Development Goal 4, which fights for
equity and quality education for all.
Through the use of AI, improvements in learning outcomes are analyzed, through examples that show how technology can help educational systems, in addition to exploring the
different means by which governments
and educational institutions
are rethinking and reworking
educational programs to prepare students for the growing
presence of AI in all aspects of
human activity, taking into account the
challenges and policy implications that should be part of global and local conversations
about the possibilities and risks to introduce AI into education and prepare students for an AI-driven
context, reflecting on the future directions
of AI in education.
Palavras-chave: Inteligncia artificial, tecnologia, educao, ensino,
aprendizagem.
Introduccin
En esta era de big
data, toda persona deja huellas de informacin individuales, lo que da como
resultado una abundancia de datos que permite cuantificar objetivamente el
comportamiento humano y social y, por lo tanto, rastrearlo, modelarlo y, hasta
cierto punto, predecirlo fcilmente. Este fenmeno que rodea a las huellas de
informacin se conoce como datificacin y tambin
afecta al sector educativo (Mayer & Cukier,
2014).
Si bien la datificacin
plantea algunas preocupaciones ticas, que requieren una respuesta poltica
concertada, tambin ofrece un mundo de posibilidades en trminos de
individualizar el aprendizaje y la gobernanza educativa. Hasta la fecha, se ha
discutido poco sobre las posibilidades y limitaciones de la IA en la educacin
en el mundo en desarrollo, particularmente en lo que respecta a los problemas
extremos de los pases menos desarrollados.
En este contexto, identificar
las implicaciones de la IA en las polticas educativas se puede lograr
examinando el uso inclusivo y equitativo de la IA en la educacin, el
aprovechamiento de la IA para mejorar la educacin y el aprendizaje, promover
el desarrollo de habilidades para el empleo y la vida en la era de la IA,
adems de proteger el uso transparente y auditable de los datos educativos (Fredy
& Caldern, 2020).
Comprender y anticipar el alcance del impacto
de la IA en el sector educativo hace que se puedan determinar las respuestas
polticas adecuadas al examinar la incidencia en el sector educativo de la IA
en varios pases donde las polticas pblicas de los pases en desarrollo se
integres a las tecnologas impulsadas por IA (Gutirrez, Cabero, &
Estrada, 2016). El objetivo general es garantizar que los estudiantes adquieran
las competencias necesarias para prosperar en una sociedad impulsada por la IA,
tomando en consideracin, los riesgos y desafos clave que enfrentan los pases
al dirigir el uso y el desarrollo de la IA.
Dada la complejidad del tema, con cambios que
se producen a un ritmo exponencial e impredecible, las discusiones sobre
polticas pblicas han sido suscitadas pero pospuestas por las urgencias que
enfrentan los sistemas educativos en todo el mundo. Sin embargo, en un mundo
que se est volviendo impulsado por la IA, la educacin debe priorizar esta
discusin en la agenda de polticas pblicas en todos los contextos.
Metodologa
i)
Esta investigacin est
dirigida al estudio del tema La
inteligencia artificial como reforma de la educacin. Para realizarlo
se us una metodologa descriptiva, con un enfoque documental, es decir,
revisar fuentes disponibles en la red, cuyo contenido sea actual, publicados en
revistas de ciencia, disponibles en Google Acadmico, lo ms ajustadas al
propsito del escrito, con contenido oportuno y relevante desde el punto de
vista cientfico para dar respuesta a lo tratado en el presente artculo y que
sirvan de inspiracin para realizar otros proyectos. Las mismas pueden ser
estudiadas al final, en la bibliografa.
Resultados
Desde su nacimiento en la Conferencia de
Dartmouth de 1956, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha seguido
atrayendo el inters tanto de empresas como de industrias. Pocos avances
tecnolgicos en la historia reciente han sido tan polarizadores como la IA. Si
bien la IA existe desde hace casi 60 aos, sigui siendo una tecnologa
marginal hasta hace poco debido a los cambios radicales ocurridos en los
ltimos aos (lo que se conoce como el gran salto), que implican la
abundancia de datos (big data), el acceso econmico a
potencia informtica y avances en Machine Learning (Antoninis & Montoya, 2018).
De acuerdo con Galisteo, (2020) la IA se
comprende mejor considerando diferentes dimensiones. (ver Figura 1).
Figura N 1. Diferentes dimensiones de la IA.
El nuevo y apasionante esfuerzo
por hacer que las computadoras piensen... mquinas con mente, en el
sentido pleno y literal. La automatizacin de actividades que se asocian
con el pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, la
resolucin de problemas, entre
otras. La Inteligencia Computacional
es el estudio del diseo de agentes inteligentes. El arte de crear
mquinas que realicen funciones que requieren inteligencia cuando las
realizan personas. El estudio de cmo hacer que
los ordenadores hagan cosas en las que, por el momento, la gente es mejor.
Actuar racionalmente Actuar humanamente El estudio de las facultades
mentales mediante el uso de tecnologas computacionales. El estudio de los clculos que
permiten percibir, razonar y actuar. Pensar
racionalmente Pensar
humanamente
Fuente (Galisteo, 2020)
La investigacin en IA se ha centrado
principalmente en los siguientes componentes de la inteligencia: aprendizaje,
razonamiento, resolucin de problemas, percepcin y el uso del lenguaje. Hay dos tipos de IA, a saber, la IA basada en
datos a travs del aprendizaje automtico y la IA basada en el conocimiento,
que se basa en una representacin explcita del conocimiento del dominio sobre
el que razona una mquina (Winthrop, Barton, & McGivney, 2018). El xito actual de la IA se debe
principalmente a los avances en la IA basada en datos.
Aunque forma parte de la Inteligencia
Artificial desde sus inicios, la IA en la educacin ha enfrentado muchas
dificultades para crecer porque los sistemas educativos de todo el mundo son
ms reacios a los cambios tecnolgicos en su organizacin tradicional.
La IA es parte de la visin que promete
transformar la educacin mediante la creacin de sistemas de tutora que puedan personalizar el aprendizaje. Esta promesa est empezando a materializarse a medida que la tecnologa
actual ha comenzado a experimentar con diferentes modelos en todo el mundo, lo
que plantea muchas preguntas al campo de la educacin (Hutchins,
2017).
Analizar y aprovechar al mximo los datos no
es una tarea fcil. Para ello, se utilizan tcnicas avanzadas de anlisis de
datos, que a su vez se basan en otras disciplinas, como tecnologas de big data basadas en estadsticas para manejar
eficientemente grandes volmenes de datos, algoritmos de aprendizaje automtico
que aprenden de los datos y herramientas de visualizacin para una comunicacin
eficiente con las personas que en ltima instancia debe tomar decisiones (Ordiales, 2020).
Todas estas capas de software para el
procesamiento inteligente de datos permiten extraer insights,
detectar patrones de aprendizaje, predecir situaciones futuras o dar
recomendaciones para optimizar los recursos disponibles (Prez
& Rojas, 2019). El anlisis tambin es un
paso muy importante en el desarrollo de futuras soluciones de IA que, con la
ayuda de potentes bibliotecas, que incluyen, entre otras, el reconocimiento del
lenguaje natural, la traduccin de idiomas y la teora de juegos, permitirn,
por ejemplo, crear avatares que simulen el comportamiento de un profesor
virtual para estudiantes o asistente de profesores (Martens,
2018).
Las brillantes perspectivas del futuro
permiten visualizar un ecosistema de IA que puede ayudar a superar los
diferentes desafos en la analtica del aprendizaje. Aunque el futuro de las
soluciones de IA es muy prometedor a medio plazo, las soluciones actuales estn
ms enfocadas a aprovechar al mximo las tecnologas de anlisis/minera de
datos.
El Objetivo de Desarrollo Sostenible es garantizar
una educacin inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de
aprendizaje permanente para todos. Hace hincapi en la igualdad de
oportunidades de aprendizaje para todos a lo largo de la vida. Las tecnologas
de inteligencia artificial se utilizan para garantizar un acceso equitativo e
inclusivo a la educacin (Monasterio, 2021). Proporciona a las personas y
comunidades marginadas, las personas con discapacidad, los refugiados, los que
no asisten a la escuela y los que viven en comunidades aisladas acceso a
oportunidades de aprendizaje adecuadas. Por ejemplo, la robtica de telepresencia
permite a los estudiantes con necesidades especiales asistir a la escuela en
casa o al hospital, o mantener la continuidad del aprendizaje en emergencias o
crisis. De esta manera, puede apoyar la inclusin y el acceso ubicuo.
El campo del Aprendizaje Asistido por
Computadora (CAL) crea alternativas para apoyar las estrategias de aprendizaje
de los estudiantes con tecnologa digital y de IA. La IA puede ayudar a mapear
los planes y trayectorias de aprendizaje individuales de cada estudiante, sus
fortalezas y debilidades, las materias que cuestan ms y se asimilan o aprenden
fcilmente, y las preferencias y actividades de aprendizaje (Sampson, 2022).
Al utilizar algoritmos para ayudar a los estudiantes a navegar a travs de diferentes
rutas de contenido.
Los Sistemas Inteligentes de Tutora son parte
de las nuevas posibilidades tecnolgicas para ampliar el aprendizaje educativo
en los pases en desarrollo como se muestra en revisiones recientes (Nye,
2015). Adems, si se considera la enorme cantidad de tiempo que se dedica a
calificar exmenes y tareas, la IA como herramienta de evaluacin se puede
aplicar para saber cmo califica un docente y as liberar tiempo. La IA no solo
se utiliza para calificar pruebas de opcin mltiple, sino tambin para evaluar
ensayos.
Por lo general, las empresas adoptan
rpidamente soluciones basadas en IA. Esto significa una demanda creciente de
nuevos tipos de trabajos y habilidades que estn vinculados al uso de la IA en
la industria.
Como tal, existe un fuerte imperativo para que
el sector educativo responda en el sentido de que se deben reelaborar los
planes de estudio y reformular las polticas. Sin embargo, ningn pas del
mundo est realmente preparado para la automatizacin inteligente; ni siquiera
aquellos tradicionalmente concebidos como lderes en el campo como respuesta
poltica a la automatizacin inteligente siguen siendo incipientes (Jing,
2018).
No obstante, pases de todo el mundo estn
realizando un trabajo ejemplar para garantizar que sus sistemas educativos
promuevan la adquisicin de las competencias que requiere una sociedad
impulsada por la IA. Sus esfuerzos pueden servir como punto de partida hacia el
desarrollo de un marco poltico concertado para la respuesta de la educacin a
la IA.
Un nuevo plan de estudios para un mundo digital e
impulsado por la IA
La educacin desempea un papel fundamental en
los esfuerzos por preparar a las futuras fuerzas laborales para la IA. Cerrar
la brecha de habilidades en IA va ms all de la adopcin de tecnologas cada
vez ms poderosas para facilitar el aprendizaje. Tambin significa repensar el
contenido y mtodos utilizados para impartir instruccin en todos los niveles
de educacin.
En el contexto de una sociedad del futuro
cercano potenciada por la IA, es importante desarrollar nuevas habilidades para
crear y decodificar tecnologas digitales. Para abordar este tema, estudios se
han centrado en nuevos marcos que caracterizan las habilidades digitales de
estudiantes y docentes y algunos casos de diferentes pases. El objetivo es
revelar el poder de las competencias digitales que pueden analizar, utilizar y
decodificar la Inteligencia Artificial como una tecnologa poderosa, a la que
necesariamente se debe pensar como un contexto para comprender sus alcances,
limitaciones, potencial y desafos (Inderwildi, Oliver, &
Zhang, 2020) .
Marcos de competencias
digitales
La necesidad de
recopilar datos para los indicadores de Educacin sienta las bases para un
trabajo colectivo de desarrollo de un Marco Global para Medir la Alfabetizacin
Digital. Esta ha sido la prioridad de un grupo de trabajo de expertos y
representantes de pases establecidos por la Alianza Global para Monitorear el
Aprendizaje (GAML) y presidido por el Informe GEM.
La principal definicin de
alfabetizacin digital es a capacidad de acceder, gestionar, comprender,
integrar, comunicar, evaluar y crear informacin de forma segura y adecuada a
travs de dispositivos digitales y tecnologas en red para la participacin en
la vida econmica y social. Incluye competencias que se conocen como
alfabetizacin informtica, alfabetizacin en TIC, alfabetizacin informacional
y alfabetizacin meditica (Antoninis & Montoya,
2018).
La siguiente tabla
muestra el conjunto de competencias definidas como parte de este marco.
Tabla N1: reas y competencias de alfabetizacin digital propuestas.
|
Competencia rea |
Competencias |
|
0. Fundamentos de hardware y software |
0.1
Bsico conocimiento
de hardware semejante como torneado encendido apagado y cargando, cierre
dispositivos 0.2
Conocimientos
bsicos de software, como administracin de cuentas de usuario y contraseas,
inicio de sesin y cmo realizar configuraciones de privacidad, etc. |
|
1. Informacin y datos de literatura |
1.1
Navegar, buscar y
filtrar datos, informacin y contenidos digitales. 1.2
Evaluacin de datos,
informacin y contenidos digitales. 1.3
Gestin de datos,
informacin y contenidos digitales. |
|
2.Comunicacin y colaboracin |
2.1 Interactuando a travs de tecnologas digitales 2.2 Compartir a travs de tecnologas digitales 2.3 Participar en la ciudadana a travs de las tecnologas digitales 2.4 Colaborando a travs de tecnologas digitales 2.5 Netiqueta 2.6 Gestionar la identidad digital |
|
3. Creacin de
contenidos digitales |
3.1 Desarrollando contenidos digitales 3.2 Integrar y reelaborar contenidos digitales 3.3 Derechos de autor y licencias 3.4 Programacin |
|
4. Seguridad |
4.1 Dispositivos de proteccin 4.2 Proteccin de datos personales y privacidad 4.3 Proteger la salud y el bienestar 4.4 Protegiendo al medio ambiente |
|
5. Resolucin de
problemas |
5.1 Resolviendo problemas tcnicos 5.2 Identificacin de necesidades y respuestas tecnolgicas. 5.3 Utilizar creativamente las tecnologas digitales 5.4 Identificar brechas de competencia digital 5.5 pensamiento computacional |
|
6. Relacionado con
la carreracompetencias |
6. Las competencias
relacionadas con la carrera se refieren a los conocimientos y habilidades necesario
para operar hardware/software especializado para un determinado campo como
software de diseo de ingeniera y herramientas de hardware, o el uso de
sistemas de gestin del aprendizaje para impartir completamente en lnea o
cursos semipresenciales. |
Como iniciativa paralela, la UNESCO desarroll
el Marco de Competencias en Tecnologas de la Informacin y la Comunicacin
para Docentes (ICT-CFT) en consulta con importantes actores privados como ISTE,
Cisco, Intel y Microsoft (Antoninis & Montoya, 2018). Este marco especifica las competencias que los docentes deben integrar
en sus prcticas profesionales para desarrollar conocimiento crtico y
conciencia con sus estudiantes en la era digital.
El marco enfatiza el papel que tienen las
tecnologas digitales en el apoyo a seis reas clave de conocimiento:
1-Comprender las TIC en la educacin; 2-Plan de estudios y evaluacin;
3-Pedagoga; 4-TIC; 5-Organizacin y Administracin; 6-Aprendizaje Profesional
Docente. El marco establece tres fases de adquisicin de conocimientos:
1-alfabetizacin tecnolgica; 2-profundizacin del conocimiento; 3-creacin de
conocimiento (Antoninis & Montoya, 2018).
Adicionalmente subraya que no basta con que
los docentes tengan ciertas habilidades para manejar las tecnologas digitales
y ensearlas a sus alumnos, sino que tambin deben ayudar a sus alumnos a ser
capaces de colaborar, resolver problemas y ser creativos en el uso de las
tecnologas digitales. En un mundo tecnolgico en crecimiento, estas
habilidades pasan a formar parte de su formacin ciudadana para participar en
la sociedad digital en la que vivirn.
Educacin ms alta
La apremiante necesidad de adaptarse a los
rpidos avances en la IA ejerce un esfuerzo mayor y obligatorio en las
instituciones educativas. Desarrollar experiencia en IA a travs de la
educacin superior y la investigacin es uno de los principales enfoques
utilizados por los gobiernos para abordar sus respectivas brechas de
habilidades (Gutirrez, Cabero, & Estrada, 2016). En una lucha por impulsar sus respectivas capacidades en IA y
convertirse en lderes en el campo, muchos pases estn tratando de hacer ms
atractivas las profesiones en la investigacin y prctica de la IA.
Aprendizaje no formal e informal
La "escolarizacin" debe
distinguirse del aprendizaje, si bien la escolarizacin ocurre dentro de
entornos de aprendizaje estructurados contenidos en un tiempo y lugar fijos, el
aprendizaje ocurre de manera continua, independientemente del tiempo y el
lugar. Con la existencia de tecnologas mviles, por ejemplo, se ha vuelto an
ms evidente que el aprendizaje puede ocurrir mucho ms all de los lmites de
las instituciones educativas tradicionales (Borda, 2023).
Los cursos en lnea masivamente abiertos y las
plataformas de aprendizaje en lnea como son canales alternativos mediante los
cuales las personas pueden acceder a capacitacin en habilidades relacionadas
con la IA y varias universidades ofrecen cursos en lnea sobre programacin,
ciencia de datos y aprendizaje automtico. De hecho, las plataformas MOOC son
buenos ejemplos de sistemas de aprendizaje que contribuyen a impartir formacin
en habilidades relacionadas con la IA y utilizan tcnicas de IA para aprovecharlas
al mximo debido a su carcter digital inherente.
Coursera, edX, iversity, Future Learn, Udacity, CognitiveClass.ai, entre otras, son ejemplos de
este tipo de plataformas que, en algunos casos, dicen que estn aplicando PNL
(Procesamiento del lenguaje natural) y Machine Learning
en combinacin con Crowdsourcing, por ejemplo, para calificar respuestas
cortas, ejercicios de codificacin, vocabulario e incluso generar
automticamente 'wh' (quin/qu/cundo/dnde/por qu)
preguntas (Borda, 2023).
El impacto de este tipo de plataformas radica
en el crculo virtuoso que pueden generar entre cuatro factores: (i) alcance
global, que produce una gran cantidad de datos de uso al llegar a todo el
mundo, (ii) pueden combinar sncrono y asincrnico el
aprendizaje, lo que significa flexibilidad para los estudiantes, (iii) ofrecen una oportunidad para cambiadores de carrera
para estudiantes de por vida, y (iv) permiten que los
propietarios y profesores investiguen y experimenten.
Sin embargo, cabe sealar que, dada la
aparicin relativamente reciente de estas plataformas de aprendizaje informal, los
datos y las investigaciones sobre su eficacia general todava tienen un largo
camino por recorrer en la medida en que deben medirse y contrastarse bien.
Cuando se trata de medir la eficacia de estas plataformas, de hecho, para
cualquier sistema de aprendizaje a escala, la definicin de indicadores clave
de rendimiento relevantes es, por supuesto, una tarea muy compleja. Es fcil
empezar a utilizar indicadores simples como participacin, perseverancia,
finalizacin, satisfaccin y actividad. Pero deberan surgir mtricas ms
sofisticadas, que vayan desde correlaciones entre diferentes medidas de
actividad hasta patrones exitosos o fallidos no triviales que pueden
descubrirse utilizando el poder de la IA.
Los servicios impulsados por IA
ya se han convertido y prevalece en las vidas humanas en muchos lugares,
incluidos los pases menos desarrollados. En el sector salud, agrcola,
financiero, de transporte, entre otros, ya se observa una marcada participacin
de la IA y del empleo de las mismas en pases desarrollados como de bajo
desarrollo.
Conclusin
Hasta la fecha, los
actores no estatales, en particular el sector privado, han liderado
principalmente la respuesta a la IA en la mayora de los pases. Los gigantes
tecnolgicos, concentrados principalmente en Estados Unidos y China, por
ejemplo, estn dominando el desarrollo de tecnologas basadas en IA. El auge de
las nuevas empresas tecnolgicas tambin ha desempeado un papel importante en
la aceleracin de la penetracin de la IA.
No obstante, dada el
creciente uso de la IA en todos los aspectos de la actividad humana, cada vez
ms gobiernos estn comenzando a implementar activamente con respuestas
concretas a la IA. Algunos pases como Francia, Australia, Estonia, Corea del
Sur, China y Estados Unidos incluso han publicado estrategias nacionales de IA.
En todas esas respuestas, la educacin es un elemento integral. Sin embargo, en
los pases en desarrollo, estos debates estn lejanos y limitados por
obstculos estructurales (infraestructura tecnolgica bsica, recursos humanos
capacitados de alto perfil en el campo de la IA, entre otros).
Es evidente la
abundancia de datos educativos que se han creado con la llegada de la era de la
informacin en donde las instituciones educativas han comenzado a recopilar
conocimientos de grandes masas de datos para brindar experiencias de
aprendizaje ms personalizadas. En tal sentido, cualquier marco poltico
concertado sobre el uso de la IA en la educacin debe abordar esta cuestin,
por lo que los sistemas educativos deben delimitar claramente cmo se utilizan
los datos de los alumnos basado expresamente en el consentimiento de los
alumnos para que se utilicen sus datos.
Los sistemas
educativos tambin se han estado reformando activamente para garantizar que los
estudiantes adquieran las habilidades requeridas en un futuro lugar de trabajo
habilitado para la IA. Estas reformas se estn produciendo en todos los
subsectores educativos, desde los primeros aos hasta la educacin continua.
Esta orientacin al aprendizaje permanente es, por supuesto, apropiada a la luz
de la rapidez con la que evolucionan las tecnologas de IA. Como tal, este
proceso de repensar y desarrollar los programas educativos en respuesta a la IA
podra necesitar convertirse en un proceso regular y continuo.
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Press.
2024 por los autores.
Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y
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