La inteligencia artificial revolucionar¨¢ la educaci¨®n (para bien)

Durante las vacaciones de Navidad no pudimos cargar con demasiados cuentos en las maletas, as¨ª que decid¨ª tirar de ChatGPT para ayudarme. La primera noche, le suger¨ª que me escribiera una historia sobre dos ni?os de tres y ocho a?os perdidos en una monta?a nevada, que durara cinco minutos, que fuera divertida, que tuviera final feliz y que estuviera adaptada a ni?os de esas edades. En cinco segundos hab¨ªa escrito una historia m¨¢s original y entretenida que muchos de los cuentos que habitualmente compramos. Los ni?os se engancharon inmediatamente. Al terminar, me pidieron otra. Y luego m¨¢s. Despu¨¦s empezamos a interactuar con los protagonistas. Le dimos nuevos giros a la historia. Y m¨¢s tarde creamos nuevos personajes. Y tambi¨¦n cambiamos los finales. Terminamos leyendo m¨¢s de media hora y eso se repiti¨® casi todos los d¨ªas de las vacaciones.

Esta es solo una peque?a an¨¦cdota. A algunos les parecer¨¢ sorprendente. A los que est¨¦n siguiendo de cerca los desarrollos de la inteligencia artificial (IA) en educaci¨®n les parecer¨¢ solo una gota de agua en un mar de nuevas posibilidades. Salman Khan, el consejero delegado y fundador de Khan Academy ¡ªuna exitosa academia de v¨ªdeos tutoriales radicada en EE UU¡ª cuenta en su ¨²ltimo libro el d¨ªa en que Sam Altman, el jefe de OpenAI, le propuso verse. Suced¨ªa pocos meses antes de que la primera versi¨®n de ChatGPT irrumpiera en el mundo con m¨¢s fuerza que cualquier aplicaci¨®n previa en la historia de internet. Entonces, el equipo de Open AI estaba buscando aliados para poder mostrar los impactos sociales positivos de la IA generativa y hab¨ªa elegido las academias de Khan. La idea fue lanzar un tutor personalizado que se comportara como un tutor humano, adaptado a tus conocimientos y gustos, que pudiera acompa?arte siempre y al que pudieras preguntar sobre cualquier cosa en cualquier momento.

Al cabo de poco tiempo estaba el primer prototipo en el mercado. Khanmigo es una m¨¢quina a la que le puedes preguntar por texto o por voz lo que quieras y no te ofrece una respuesta definitiva, sino que, como un buen profesor socr¨¢tico, te hace m¨¢s preguntas y te da ejemplos para orientarte hacia la respuesta. Tambi¨¦n puedes subirle una imagen sobre cualquier problema, de fracciones, franc¨¦s o historia del arte. En el v¨ªdeo promocional, Khan y su hija suben una foto de un tri¨¢ngulo, y la IA les ayuda paso a paso a calcular el ¨¢ngulo de la hipotenusa.

En grupos grandes, cada nueva materia se aprende t¨ªpicamente de forma incompleta, y ese efecto es acumulativo a lo largo de los a?os. En 1984, el psic¨®logo educativo Benjamin Bloom caracterizaba los efectos de la ense?anza individualizada como el two sigma problem. Seg¨²n Bloom, la retroalimentaci¨®n personalizada pod¨ªa ayudar a mejorar el aprendizaje en dos desviaciones est¨¢ndar (two sigma), el equivalente a pasar del percentil 50 al 96. Despu¨¦s de eso, la investigaci¨®n ha mostrado abundantes evidencias sobre los efectos positivos de ense?ar ¡°al nivel adecuado¡± o sobre el alt¨ªsimo retorno de las tutor¨ªas individualizadas o en peque?os grupos. Sin embargo, por razones obvias esa ense?anza individualizada es muy costosa. La mejor soluci¨®n a la que hemos podido llegar ha sido imperfecta: meter a 25 o 30 alumnos en una clase con un solo profesor. Eso ha permitido democratizar la escolarizaci¨®n. Pero no es una soluci¨®n perfecta: a muchos les cuesta seguir el ritmo y a los m¨¢s motivados no les lleva al m¨¢ximo de su potencial.

La IA puede ayudar a cambiar eso para siempre, haciendo posible a la vez la diversidad y la individualizaci¨®n en la misma clase. Un reciente experimento en Nigeria muestra unos resultados muy prometedores. Unos investigadores del Banco Mundial asignaron de forma aleatoria en centenares de centros un refuerzo educativo por las tardes con el foco en la lengua inglesa y con apoyo de un modelo de IA generativa. En solamente seis semanas de refuerzo por las tardes, los alumnos del grupo de tratamiento ¡ªcon acceso al apoyo de la IA¡ª tuvieron mejoras equivalentes a dos a?os de aprendizaje en relaci¨®n con el grupo de control. Las mejoras no se limitaron al ingl¨¦s: hubo tambi¨¦n efectos positivos en diferentes asignaturas en la escuela.

Un aprendizaje importante de este experimento es que esos fant¨¢sticos resultados se lograban gracias a la interacci¨®n con los profesores, que recibieron un peque?o entrenamiento para trabajar con la IA en clase. Con un poco de gu¨ªa en las preguntas y las indicaciones, los estudiantes ganaron autonom¨ªa y empezaron a resolver sus dudas concretas, mientras que se liberaba tiempo del maestro para ayudar a otros grupos de estudiantes en la clase que tuvieran m¨¢s necesidad. La IA funcion¨® como complemento al humano ¡ªy no como sustituto¡ª para multiplicar las posibilidades de aprendizaje de todos los alumnos.

Este es un ejemplo, pero hay muchos m¨¢s. La IA puede ayudar de muchas maneras a los profesores: para reducir tiempo en preparar sus clases, para retroalimentarse sobre su forma de ense?ar, para ayudarles a estructurar su asignatura o para preparar ex¨¢menes simplemente alimentando a la m¨¢quina con el material que se ha cubierto en la asignatura. Pero tambi¨¦n les pueden servir para conocer mejor a sus alumnos. Ahora existen programas basados en la IA que permiten medir en tiempo real las habilidades espec¨ªficas de los estudiantes y generar informes cuando se necesite: la empresa emergente espa?ola Monk es un buen ejemplo. Eso permite ofrecer datos a los profesores para que entiendan d¨®nde puede estar el escollo de aprendizaje de forma mucho m¨¢s precisa. Estas tecnolog¨ªas tambi¨¦n permiten usar, por ejemplo, v¨ªdeos de instrucci¨®n que se adapten a tu nivel generando preguntas de forma autom¨¢tica bas¨¢ndose en esos v¨ªdeos (como hacen en EdPuzzle, una firma catalana de tecnolog¨ªa educativa que triunfa en Estados Unidos) o sobre la base de textos que est¨¦s leyendo para medir tu comprensi¨®n lectora.

Desde el punto de vista de los decisores p¨²blicos, el potencial de estas m¨¢quinas es enorme. Por ejemplo, la brecha entre los que pueden pagarse o no clases de refuerzo por las tardes es creciente y contribuye a que las desigualdades aumenten. El acceso a tutor¨ªas de calidad podr¨ªa democratizarse enormemente gracias a tutor¨ªas con apoyo de la IA. Por otra parte, la IA acompa?ada de suficiente acceso a datos puede ayudar a anticipar futuros problemas o a asignar mejor los recursos: por ejemplo, una investigaci¨®n muestra que se puede predecir con varios a?os de antelaci¨®n la probabilidad de que un ni?o abandone la escuela en el futuro y reaccionar antes para evitarlo.

Por supuesto, persisten retos. Una m¨¢quina que genera textos, si no se usa de la manera correcta, podr¨ªa contribuir a perjudicar el aprendizaje de la escritura. Deberemos hacer m¨¢s ex¨¢menes orales o ensayos largos y complejos presenciales y menos redacciones en casa, y fomentar el pensamiento lateral y relacional que las m¨¢quinas, al menos por el momento, tienen m¨¢s dif¨ªcil replicar, como sugiere el catedr¨¢tico de Did¨¢ctica de la UNED Juan Manuel Moreno. Por otra parte, la evidencia muestra que la exposici¨®n abusiva a pantallas puede ser perjudicial, pero eso se puede acotar. Tambi¨¦n es importante asegurar que los contenidos resultan adecuados y seguir avanzando en reducir errores y alucinaciones. Pero las mejoras en las ¨²ltimas versiones de estos modelos de lenguaje son ya enormes. Todav¨ªa estamos al principio de esta revoluci¨®n. Puede generar v¨¦rtigo, como las monta?as nevadas del cuento. Pero seguro que el trayecto vale la pena.