En 2019, la UNESCO publicó el Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación. Este es el primer documento histórico que propone consejos y recomendaciones sobre cómo sacar mayor provecho de las tecnologías de IA respecto a la Agenda 2030 de Educación.
El consenso declara oficialmente la integración de la inteligencia artificial en la educación para hacer frente a los retos del aprendizaje en aspectos como los siguientes:
- Planificar políticas educativas para sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial en la educación del presente y el futuro.
- Diseñar nuevos modelos educativos que integren la inteligencia artificial en el desarrollo de mejores servicios, recursos y herramientas educativas para un aprendizaje remoto más personalizado.
- Velar porque la IA beneficie a los docentes en lugar de reemplazarlos, creando programas que refuercen sus capacidades.
- Preparar a la próxima generación de profesionales con valores y competencias adecuadas para la vida y el trabajo en la era de la inteligencia artificial.
Promover el uso equitativo e inclusivo de la IA, eliminando las barreras de discapacidad, estatus social o económico, origen étnico o cultural o situación geográfica, haciendo hincapié en la igualdad de género y garantizando la utilización ética, transparente y verificable de los datos educativos.
Así como la UNESCO destaca la importancia de la inteligencia artificial en la educación, muchas escuelas en Latinoamérica ya apuestan por la innovación enfocada en esta tecnología, aplicando diversos recursos de IA en sus entornos de aprendizaje virtuales y presenciales.
¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial a optimizar las clases?
Muchas de las actividades docentes son de carácter administrativo y pueden ser automatizadas con facilidad, pero la inteligencia artificial va mucho más allá. Sus recursos pueden ayudar a realizar con éxito otras actividades directamente relacionadas con el proceso de enseñanza-aprendizaje cómo las siguientes:
- Calendarizar anuncios y eventos para su distribución masiva entre los estudiantes.
- Programar chatbots de gestión y atención a los alumnos.
- Optimizar las búsquedas de contenidos académicos para el diseño de clases.
- Revisar, calificar y evaluar grandes cantidades de exámenes y otras pruebas no numéricas como ensayos.
- Gestionar perfiles personalizados por alumno para llevar un diagnóstico y control puntual de su aprovechamiento.
- Aplicación de evaluaciones remotas.
- Obtener datos estadísticos para analizar y diagnosticar la situación académica de los alumnos para tomar mejores decisiones.
