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Inteligencia artificial en la praxis docente: vínculo entre la tecnología y el proceso de
aprendizaje
Josefina Arimatea García Cruz, Luis Alberto Sakibaru Mauricio, Yesmi Katia Ortega Rojas, Bertila
Liduvina García Díaz, Yesenia Guevara Valdiviezo, Carlos Alberto Vargas Cárdenas
© Josefina Arimatea García Cruz, Luis Alberto Sakibaru Mauricio, Yesmi Katia Ortega Rojas,
Bertila Liduvina García Díaz, Yesenia Guevara Valdiviezo, Carlos Alberto Vargas Cárdenas, 2023
Jefe de arte: Yelitza Sánchez
Diseño de cubierta: Yelitza Sánchez
Ilustraciones: Ysaelen Odor
Editado por: Editorial Mar Caribe de Josefrank Pernalete Lugo
Jr. Leoncio Prado, 1355 – Magdalena del Mar, Lima-Perú. RUC: 15605646601
Libro electrónico disponible en http://editorialmarcaribe.es/?page_id=1861
Primera edición – octubre 2023
Formato: electrónico
ISBN: 978-612-5124-13-5
Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú N°: 202309731
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Inteligencia artificial en la praxis docente: vínculo entre la
tecnología y el proceso de aprendizaje
Josefina Arimatea García Cruz, Luis Alberto Sakibaru Mauricio, Yesmi Katia
Ortega Rojas, Bertila Liduvina García Díaz, Yesenia Guevara Valdiviezo, Carlos
Alberto Vargas Cárdenas
2023
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Tabla de contenidos
Introducción .....................................................................................................................................6
Capítulo 1 .........................................................................................................................................9
IA aplicada como herramienta para los educadores .........................................................................9
La educación 4.0 .................................................................................................................. 14
Panorama de aplicaciones con IA en la docencia ..........................................................................19
La IA en el mejoramiento de la educación ........................................................................... 20
Promoción y personalización del aprendizaje ...................................................................... 21
Los desafíos del docente ................................................................................................................22
Expectativas docentes .......................................................................................................... 26
La profesión docente como una continuidad ....................................................................... 28
El orden en los procesos educativos ..................................................................................... 30
El paso necesario: aprender a aprender ................................................................................ 30
Ideas para la acción .............................................................................................................. 32
Capítulo 2 .......................................................................................................................................34
Herramientas basadas en IA para docentes ....................................................................................34
Entorno de trabajo colaborativo en la web ....................................................................................34
La colaboración online ......................................................................................................... 37
La web: interacción en la comunidad del aprendizaje ......................................................... 42
La interdependencia social ................................................................................................... 52
El valor del trabajo colaborativo .......................................................................................... 55
Los entornos virtuales de autogestión .................................................................................. 57
La autogestión: Entornos virtuales ....................................................................................... 58
Capítulo 3 .......................................................................................................................................63
El futuro de la IA ...........................................................................................................................63
Hipótesis del sistema de símbolos físicos ............................................................................ 63
Modelos de IA ...................................................................................................................... 64
IA especializada: Los éxitos ................................................................................................. 67
El camino hacia las IA realmente inteligente ....................................................................... 68
IA y Latinoamérica ........................................................................................................................70
Desafíos ................................................................................................................................ 71
El mercado laboral ............................................................................................................... 72
IA: como evitar la deserción escolar .................................................................................... 73
Lo necesario ......................................................................................................................... 74
Capítulo IV.....................................................................................................................................79
IA: El futuro de la educación en América Latina ..........................................................................79
El rol de la IA en Latinoamérica .......................................................................................... 79
La revolución de los datos .................................................................................................... 80
El papel del Estado ............................................................................................................... 82
La inclusión de la IA en la educación .................................................................................. 83
El impacto de la IA en la sociedad ....................................................................................... 83
Futuras investigaciones ........................................................................................................ 84
Latinoamérica en búsqueda de su propia ruta ................................................................................84
El uso ético ........................................................................................................................... 86
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Introducción
La educación superior ha visto un aumento en la utilización de tecnologías y métodos
contemporáneos para mejorar la experiencia educativa, lo que incluye la integración de sistemas
de gestión de aprendizaje, aprendizaje asistido por video, gamificación, así como realidad virtual
y aumentada. Sin duda, los avances tecnológicos han llevado a una mayor participación de los
estudiantes y una mejor planificación educativa. Una de esas tecnologías modernas que ha estado
ganando terreno en la educación es la Inteligencia Artificial (IA).
Si bien la tecnología sin duda ha mejorado la educación de muchas maneras, también
existen temores sobre su influencia en los establecimientos de educación superior. A medida que
la educación en línea y los materiales educativos en la web se vuelven más frecuentes, los colegios
y universidades convencionales están preocupados por su futuro. Por lo tanto, numerosas
instituciones de educación superior requieren asistencia para mantenerse al día con los rápidos
avances tecnológicos y están explorando métodos para aclimatarse y seguir siendo importantes en
la era de la innovación digital.
Los seguidores de las redes sociales, debe haberse topado con ChatGPT, el chatbot de IA
creado por OpenAI. Además, se están desarrollando tutores virtuales impulsados por IA para
brindar experiencias de aprendizaje más personalizadas. Estos tutores virtuales pueden adaptar el
plan de estudios a las necesidades individuales del estudiante, brindar retroalimentación sobre su
progreso y ajustar el ritmo de aprendizaje de acuerdo con sus habilidades. La tecnología tiene el
potencial de revolucionar la educación y hacer que el aprendizaje sea más accesible y atractivo
para los estudiantes.
De forma similar, la IA puede ayudar a los maestros a calificar tareas y evaluar el
desempeño de los estudiantes. Los sistemas de calificación impulsados por IA pueden proporcionar
comentarios más rápidos y precisos a los estudiantes, lo que les permite mejorar su trabajo y
realizar un seguimiento de su progreso de manera más efectiva. Esta tecnología también puede
ayudar a los maestros a identificar dónde los estudiantes tienen dificultades y brindarles los
recursos necesarios para mejorar. En general, la IA tiene el potencial de transformar la educación
y hacer que el aprendizaje sea más accesible y atractivo para todos los estudiantes. Y a medida que
la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar que se desarrollen más herramientas y
sistemas impulsados por IA para mejorar la experiencia de aprendizaje.
El estado actual de la IA en la educación está evolucionando rápidamente. Muchas
instituciones educativas ya están utilizando tecnología de inteligencia artificial para mejorar la
experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, los chatbots impulsados por IA pueden
brindar soporte las 24 horas, los 7 días de la semana a los estudiantes que necesitan ayuda con sus
tareas o tienen preguntas sobre sus cursos. Estos chatbots pueden proporcionar comentarios
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personalizados, realizar un seguimiento del progreso de los estudiantes y proporcionar respuestas
en tiempo real.
La utilización de herramientas impulsadas por IA se extiende a la automatización de tareas
administrativas, incluida la calificación de tareas y la oferta de comentarios. Además, la IA se
emplea para analizar grandes cantidades de datos, con el objetivo de detectar patrones y obtener
información valiosa que se puede utilizar para formular estrategias y políticas educativas
innovadoras.
Los ejemplos mencionados anteriormente son solo un vistazo a la amplia gama de
herramientas y plataformas educativas basadas en IA que están transformando la forma en que
aprendemos. Estas soluciones innovadoras ofrecen experiencias de aprendizaje personalizadas,
adaptables y atractivas que se adaptan a las necesidades individuales y mejoran los resultados
educativos. A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, podemos esperar desarrollos
aún más innovadores en el campo de la educación, abriendo nuevas posibilidades para los
estudiantes de todas las edades y orígenes.
Otra herramienta educativa de IA destacada es Khan Academy, una organización sin fines
de lucro que ofrece una amplia colección de recursos educativos y lecciones interactivas sobre
varios temas. Khan Academy aprovecha la tecnología de IA para brindar experiencias de
aprendizaje adaptables, lo que permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo y recibir apoyo
específico en las áreas en las que tienen dificultades. Los algoritmos de IA de la plataforma
analizan los datos de rendimiento de los estudiantes para identificar brechas de conocimiento y
brindar recomendaciones personalizadas, lo que garantiza un viaje de aprendizaje más efectivo.
En el ámbito de la educación STEM, existen varias plataformas basadas en IA que tienen
un impacto significativo. Un ejemplo de ello es Labster, una plataforma de laboratorio virtual que
permite a los estudiantes realizar experimentos en un entorno virtual realista e inmersivo. Con
tecnología de inteligencia artificial, Labster brinda a los estudiantes comentarios instantáneos,
orientación y simulaciones que imitan las experiencias de laboratorio del mundo real. Esto no solo
mejora la comprensión de los estudiantes de conceptos científicos complejos, sino que también
fomenta el pensamiento crítico y las habilidades para resolver problemas.
En el aprendizaje de idiomas impulsada por IA, Duolingo ha ganado muchos seguidores
en todo el mundo, ofreciendo cursos de idiomas personalizados que se adaptan a las necesidades
y el progreso individuales del alumno. Mediante el uso de algoritmos de IA, Duolingo puede
proporcionar comentarios instantáneos, realizar un seguimiento del rendimiento de los alumnos y
ofrecer recomendaciones personalizadas para mejorar. Este enfoque innovador ha hecho que el
aprendizaje de idiomas sea más atractivo, eficiente y accesible para una amplia gama de
estudiantes.
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Las herramientas educativas basadas en IA también se están utilizando en el campo de la
tutoría personalizada. Empresas como Squirrel AI y Wyzant utilizan algoritmos de IA para crear
rutas de aprendizaje personalizadas para estudiantes individuales, evaluando las fortalezas,
debilidades y estilos de aprendizaje de los estudiantes para adaptar lecciones y ejercicios que
optimicen sus resultados de aprendizaje. Al aprovechar la IA, estas plataformas de tutoría brindan
a los estudiantes apoyo y orientación específicos, lo que en última instancia mejora su rendimiento
académico. En el mundo actual, hay una gran cantidad de herramientas y plataformas educativas
basadas en IA que han demostrado ser altamente efectivas, y cada día ganan más popularidad
debido a su capacidad para revolucionar la forma en que se aprende y adquiere conocimientos.
La IA puede automatizar tareas administrativas que consumen mucho tiempo, como
calificar, lo que permite a los educadores dedicar más tiempo y energía a la enseñanza. La
automatización libera recursos valiosos y permite a los profesores centrarse en aspectos más
importantes de su profesión. Una de las perspectivas más emocionantes de la IA en la educación
es la perspectiva del aprendizaje personalizado, al utilizar la capacidad de AI para analizar datos
sobre el rendimiento y las preferencias de los estudiantes, los educadores pueden crear planes de
lecciones y evaluaciones personalizadas que se alineen con las fortalezas y debilidades
individuales de cada estudiante. Este enfoque personalizado de la educación puede mejorar en gran
medida el compromiso y la motivación de los estudiantes y, en última instancia, conducir a mejores
resultados académicos.
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Capítulo 1
IA aplicada como herramienta para los educadores
Durante más de 300 años, la humanidad ha discutido el concepto de revoluciones
industriales, reconociendo tres principales: La primera se produjo entre finales del siglo XVIII y
principios del XIX, marcado por la introducción de la máquina de vapor para la mecanización y el
ferrocarril para el transporte; la segunda revolución industrial tuvo lugar desde finales del siglo
XIX hasta principios del siglo XX, distinguiéndose por el uso de la electricidad y la producción en
masa a través de cadenas de montaje; y la tercera revolución industrial surgió a mediados del siglo
XX con el advenimiento de la electrónica, las computadoras y la tecnología de la información, que
facilitó la automatización en la producción.
Este escenario se configura ante el tránsito de una nueva revolución industrial, que está
siendo protagonizada por diversos fenómenos como la nanotecnología, la biotecnología, la
robótica, el Internet de las Cosas, la impresión 3D, el big data y la inteligencia artificial. Entre
estos, el producto más revolucionario y disruptivo es, sin duda, el avance de la inteligencia
artificial. Esto ha provocado la cuarta revolución industrial, que está marcada por un aumento
exponencial en la capacidad de almacenamiento de datos y la velocidad de procesamiento de la
información de datos.
La irrupción de las últimas tecnologías de la industrial 4.0 ha supuesto una importante
transformación en la forma en que las personas perciben, evalúan y adquieren el conocimiento.
Estas tecnologías han provocado un cambio revolucionario, que ha impactado la forma en que se
presenta, analiza, almacena y comunica la información, lo que lleva a cambios paradigmáticos en
todos los aspectos de la vida, incluida la educación.
Estas tecnologías emergentes se han convertido en una parte integral de nuestra vida
cotidiana, lo que requiere que nos adaptemos a ellas y aprovechemos todo su potencial. El cambio
ha dado lugar a nuevos enfoques del proceso de enseñanza y aprendizaje, así como de la gestión
de las tareas administrativas. Más específicamente, la incorporación de la inteligencia artificial
(IA) en la educación requiere un profundo análisis, reflexión e interpretación de la información.
En consecuencia, existe una necesidad apremiante de reformular los marcos y lineamientos
existentes para la integración de la tecnología en la educación. AI ofrece una plétora de
posibilidades que se extienden más allá de simplemente proporcionar contenido; de hecho, puede
generar sistemas interactivos que se adapten de forma autónoma a los requisitos únicos de cada
participante individual.
La educación es un proceso complejo y multifacético que se extiende más allá de los límites
del aula e involucra a una amplia gama de partes interesadas. Para garantizar que los estudiantes
reciban una educación de alta calidad, es importante que las instituciones educativas y sus líderes
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adopten los avances tecnológicos y desarrollen estrategias innovadoras que aborden los desafíos
organizacionales y mejoren sus capacidades técnicas. Al esforzarnos constantemente por mejorar
los procesos educativos y superar las limitaciones, podemos crear un entorno de aprendizaje mejor
y más eficaz para todos.
El campo de la inteligencia artificial está experimentando un rápido crecimiento y, como
resultado, existen numerosas contribuciones que se pueden aplicar para mejorar los procesos de
enseñanza y aprendizaje a través de sistemas cada vez más inteligentes. Es importante resaltar que
cuando hablamos de sistemas inteligentes, nos referimos a su capacidad de adaptarse
continuamente a las características únicas de aprendizaje y conocimiento de los individuos, así
como a las circunstancias siempre cambiantes de su entorno.
Actualmente, estamos viviendo un período único e inigualable en los anales de la historia
humana. Cada revolución industrial genera una ola de innovación y avances tecnológicos que
tienen el potencial de revolucionar el estilo de vida de las personas en varios sectores de la
sociedad, como la economía, el comercio, la política, el hogar, los deportes, el entretenimiento, la
seguridad y muchos más. Las posibilidades son ilimitadas y las consecuencias de largo alcance.
Terrones (2020) enfatiza los notables avances en inteligencia artificial (IA) que se están
desarrollando actualmente, que tienen el potencial de transformar por completo múltiples aspectos
de la existencia humana, y prometen revolucionar campos como la educación, la política, la salud,
la economía y la dinámica social, entre otros. Asimismo, destaca que actualmente estamos
atravesando un período de transición hacia una era que nos presentará desafíos impresionantes y
sin precedentes, que finalmente darán forma al curso de la historia humana.
La revolución en curso impulsada por los avances tecnológicos ha provocado una
sensación de inquietud y esperanza, lo que ha dado lugar a numerosas consultas. Se espera que el
impacto de estas reformas sea profundo, revolucionando la forma en que las personas y las
organizaciones se comportan, la estructura del mercado laboral, el marco económico, las normas
sociales, los patrones de comportamiento individual e incluso el modelo democrático. La
inteligencia artificial (IA) está en el centro de esta revolución y abarca la realidad extendida, el
reconocimiento de voz, el aprendizaje mejorado y la gestión de datos, entre otros aspectos. Esta
revolución tecnológica está configurada para remodelar el mundo tal como lo conocemos.
La inteligencia artificial (IA) es un campo multifacético que aún carece de una definición
universalmente aceptada. En general, se refiere a sistemas basados en computadoras que pueden
procesar grandes cantidades de datos e información, participar en procesos cognitivos, aprender y
actuar en función de algoritmos preprogramados. Esta tecnología puede automatizar tareas,
realizar operaciones, tomar decisiones e incluso evolucionar sin una intervención humana
significativa.
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Por otro lado, Barrios et al (2020) brindan una perspectiva más amplia al definir la IA como
un campo multidisciplinario que se basa en los avances en varias disciplinas como matemáticas,
lógica, informática, psicología, sociología, antropología, economía, ingeniería, neurociencias,
biología, estadística y lingüística, entre otros. El objetivo principal de la IA es replicar ciertas
capacidades humanas en sistemas artificiales, lo que en última instancia conduce a la creación de
máquinas inteligentes que pueden funcionar de manera efectiva con una comprensión integral de
su entorno y un cierto nivel de autonomía.
Según Cabanelas (2019) y Ocaña-Fernández et al, (2021), la IA se describe como la
capacidad de los dispositivos tecnológicos para realizar tareas típicamente asociadas con los seres
humanos. Dentro del ámbito de la informática, la IA implica la simulación de comportamiento
inteligente, con el objetivo final de permitir que los dispositivos realicen tareas de las que es capaz
una mente humana, al mismo tiempo que posee el beneficio adicional de poder conectarse dentro
de una red y operar automáticamente.
Los orígenes de la IA se remontan a los sistemas informáticos de mediados del siglo XX y
desde entonces han evolucionado hasta convertirse en las extensiones robóticas del siglo XXI. La
disciplina académica de la IA se estableció a mediados de la década de 1950 y cobró impulso a
finales del siglo pasado debido a los avances en informática y electrónica. Hoy, la IA ya no es solo
un concepto tecnológico, sino un marco multidisciplinario que busca comprender, simular y
replicar la inteligencia y los procesos cognitivos mediante el uso de variables lógicas y
matemáticas, así como principios de desarrollo biológico.
El concepto de inteligencia artificial (IA) implica la exploración y comprensión de los
elementos fundamentales que constituyen la inteligencia y el comportamiento humanos. Este
conocimiento se utiliza luego para integrarlo en dispositivos y máquinas tecnológicas. Fruto de
esta relación simbiótica entre humanos y máquinas ha surgido el concepto de transhumanismo,
cuyo propósito es mejorar y expandir las capacidades de las máquinas para mejorar el progreso y
el avance humano.
La inteligencia es una capacidad multifacética que abarca varias habilidades cognitivas
como el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión de ideas complejas, el
aprendizaje experiencial, la comprensión ambiental, la toma de decisiones y más. Mientras que la
inteligencia humana gira principalmente en torno a la interpretación de la realidad, la inteligencia
artificial pone un énfasis significativo en la eficacia y eficiencia de la interpretación de la realidad.
Sin embargo, existen procesos compartidos entre la inteligencia humana y la artificial,
particularmente en términos de percepción, selección, asociación, asimilación, predicción y
control, que son inherentes al comportamiento humano.
En el mundo actual, la inteligencia artificial se ha convertido en una presencia tangible y
omnipresente que supera los límites de la imaginación, se encuentra integrada en prácticamente
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todos los aspectos de nuestra vida social, desde motores de búsqueda en Internet que se adaptan a
nuestras preferencias e intereses hasta refrigeradores inteligentes que hacen pedidos
automáticamente para garantizar la disponibilidad de alimentos y productos específicos en
nuestros hogares.
El uso generalizado de Internet ha dado como resultado que las personas produzcan una
cantidad infinita de datos mientras están en línea, que aumenta rápidamente cada momento; así la
abrumadora cantidad de información no puede ser administrada de manera efectiva por una sola
persona, lo que impulsó la creación de inteligencia artificial.
La cantidad de actividad en línea que ocurre en solo un minuto es realmente alucinante, se
realizan más de tres millones de búsquedas en Google, mientras que en Facebook se intercambian
más de treinta millones de mensajes. Además, se ven la asombrosa cantidad de dos millones de
videos y se publica una abrumadora cantidad de cuatrocientos cincuenta mil tweets en Twitter. Sin
mencionar que los usuarios de Instagram logran publicar la impresionante cantidad de cuarenta y
seis mil fotos en ese mismo minuto. Y si eso no fuera suficiente, se suben a YouTube la increíble
cantidad de cuatro millones de horas de videos. Toda esta asombrosa información forma
colectivamente lo que se conoce como big data, que es un resultado directo de la creciente
interconexión entre nuestros dispositivos electrónicos e Internet.
El avance de la tecnología 4.0 ha resultado en cambios significativos, incluida la
eliminación casi instantánea de las barreras del idioma a través del desarrollo de sistemas de
inteligencia artificial como Google Traductor. Este popular traductor utiliza un enfoque de
aprendizaje relacional que no se basa en reglas gramaticales, sino que accede a vastas bases de
datos de traducciones comunes y documentos traducidos por las Naciones Unidas, permitiendo a
los usuarios recibir traducciones rápidas en casi cualquier idioma.
La inteligencia humana sirve como catalizador para el avance de múltiples avances
tecnológicos, el concepto de inteligencia artificial (IA) está estrechamente relacionado con la
capacidad de procesar información para resolver dilemas y tomar decisiones a través de máquinas
y otros algoritmos inteligentes. En la actualidad, estos algoritmos de aprendizaje se pueden utilizar
para detectar patrones económicos, pronosticar actividades delictivas, diagnosticar enfermedades,
predecir el comportamiento digital y realizar muchas otras tareas.
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo dotar a los sistemas
informáticos de varias características deseables, como la autodependencia, la reconfiguración
autoadaptativa, la negociación inteligente, el comportamiento cooperativo, la supervivencia con la
mínima intervención humana, entre otras. Estos sistemas ya han demostrado sus capacidades en
diversos campos, incluida la creación de música y obras de arte, reconocimiento facial y de objetos,
identificación de diferentes países, predicción de tendencias del mercado de valores para empresas
e incluso detección de enfermedades, entre muchas otras funciones.
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La inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en varios aspectos de la vida
humana, incluidas las implicaciones sociales, culturales, económicas, ambientales y éticas.
Además, la IA ha influido en los propios seres humanos, lo que ha provocado cambios en la
memoria, los procesos cognitivos, la duración de la vida, las capacidades físicas e intelectuales e
incluso la naturaleza fundamental de la humanidad.
Los avances en el desarrollo de la IA está ocurriendo más rápidamente que los avances
correspondientes en educación, capacitación y legislación, este fenómeno es similar a otras
transformaciones sociales. En este contexto se identifican seis dominios que se ven particularmente
afectados por la IA: transporte, servicios de robots domésticos, salud, educación, seguridad y
empleo.
Es de enfatizar que la implementación de la tecnología 4.0, particularmente la IA, en varios
sectores requiere incentivos para los diferentes actores involucrados en el proceso. Al igual que
con cualquier proyecto importante, el éxito o el fracaso de la innovación tecnológica depende de
los líderes de las organizaciones, especialmente de las instituciones educativas, quienes deben
mejorar la probabilidad de éxito de sus organizaciones fomentando la adopción de IA y tecnologías
relacionadas, como la robótica.
Por lo tanto, numerosas entidades, que abarcan tanto el sector público como el privado,
reconocen la importancia de integrar soluciones impulsadas por IA para elevar sus modelos
comerciales y mejorar la calidad de sus servicios. A pesar del reconocimiento de esta necesidad,
el proceso de integración no está exento de desafíos, conflictos y tensiones. Esto es propio de
cualquier transformación, ya que requiere superar obstáculos y adaptarse a las complejidades del
entorno.
Según el informe del Foro Económico Mundial de 2018, los avances en inteligencia
artificial (IA) tienen el potencial de influir significativamente en varios aspectos de la prosperidad
económica y el avance social. Sin embargo, para que estas posibilidades se realicen plenamente,
es crucial implementar reformas en los sistemas de educación, gobernanza y negocios, de esta
formar se allanará el camino para el surgimiento de nuevas formas de convivencia, dinámicas de
mercado y patrones de trabajo. Y aunque la IA ofrece numerosas ventajas en varios dominios, se
prevé que el impacto proyectado de la automatización en el desplazamiento laboral llegue al 30 %
para el año 2030.
La IA es sin duda la fuerza impulsora actual detrás de la innovación organizacional y tiene
un inmenso potencial para dar forma al futuro de la humanidad en su conjunto. Como lo indicó
Forbes en su informe de 2018, se proyecta que para el año 2020, casi el 30% de las organizaciones
priorizarán la integración de la inteligencia artificial en sus operaciones, reconociendo su
importancia y capacidades transformadoras. En la actualidad, la IA ya se ha afianzado en
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numerosos sectores, que van desde los servicios financieros, la logística y la sanidad hasta la
energía, el montaje de automóviles y las industrias de alta tecnología, donde su impacto y sus
contribuciones son especialmente destacables.
Para muchos investigadores, la inteligencia artificial (IA) presenta una oportunidad
importante para que las instituciones, como las organizaciones educativas, experimenten una
profunda transformación institucional y organizacional. Adoptar la tecnología de inteligencia
artificial permite a estas instituciones mejorar su capacidad de adaptarse, mantenerse relevantes y,
en última instancia, prosperar dentro de las complejidades de los marcos de gobierno modernos.
Al aprovechar el potencial de la IA, las organizaciones educativas pueden navegar de manera
efectiva en el panorama educativo en constante evolución, asegurando su existencia y éxito
continuos.
Las instituciones educativas necesitan hacer más que simplemente implementar tecnología
o digitalizar sus operaciones. Actualmente vivimos una nueva era tecnológica donde es posible
establecer y desarrollar modelos y culturas administrativas innovadoras en diversos campos, lo
que lleva a una mayor resiliencia institucional. La integración de la inteligencia artificial representa
una oportunidad importante para establecer una estructura organizacional robusta, imparcial,
eficiente y efectiva, reduciendo problemas como el favoritismo, la burocracia y la corrupción,
permitiendo estrategias de gestión más inteligentes, eficientes y eficaces. Los avances tecnológicos
actuales van más allá de simplemente agregar a las innovaciones existentes en varios procesos
sociales; poseen el poder de revolucionar completamente la sociedad. Ya no se trata solo de alterar
los productos y servicios disponibles, sino que implica transformar los comportamientos y rutinas
de las personas.
La educación 4.0
La irrupción de las tecnologías 4.0 ha llevado a que las sociedades experimenten periodos
de rápidos cambios en todos los ámbitos. Este desarrollo tecnológico se ha observado en el mundo
de los negocios durante varios años y ha sido impulsado por factores como la globalización, la
disponibilidad de comunicación e información instantánea, así como la capacidad de generar y
procesar grandes cantidades de datos. Como resultado, se han mejorado los procesos de toma de
decisiones mediante el uso de tecnologías 4.0, que han ayudado a reducir riesgos e incertidumbres.
La capacidad de seguir siendo competitivos y sostenibles a largo plazo es un obstáculo
permanente al que se enfrentan las empresas y organizaciones. En el panorama dinámico actual,
los avances tecnológicos y el cambio posterior en los paradigmas organizacionales se extienden
más allá del mero procesamiento de información y se han convertido en pilares vitales que
permiten a las empresas alcanzar sus objetivos de gestión.
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En el panorama tecnológico actual, la IA se ha convertido en un excelente ejemplo de
aplicaciones innovadoras, su implementación abarca varios dominios científicos y tecnológicos,
incluida la robótica, la visión artificial, las técnicas de aprendizaje y la gestión del conocimiento.
No se puede exagerar la importancia de estos desarrollos, especialmente en el ámbito de las
organizaciones financieras, puesto que posibilitan la creación de sistemas de información que
agilicen la toma de decisiones y facilitan la gestión empresarial eficaz, redundando finalmente en
una mayor eficiencia y oportunidad.
El impacto de la Industria 4.0 es de gran alcance y afecta a sectores como la medicina, las
comunicaciones, el entretenimiento y la educación, en particular la educación, representa un factor
crítico en el desarrollo de cualquier sociedad, como resultado, las empresas, organizaciones y
sistemas educativos deben enfocarse en desarrollar productos mejores y más innovadores. Para
ello se requieren profesionales con competencias en las últimas tecnologías 4.0 que puedan
afrontar los retos de estas transformaciones, para adaptar la educación constantemente a las
exigencias de la sociedad contemporánea. Por lo tanto, necesita ser evaluada y actualizada
continuamente.
El uso de la tecnología para facilitar el aprendizaje se ha visto obstaculizado por la
incapacidad de brindar una enseñanza personalizada que satisfaga los requisitos únicos de cada
estudiante. No obstante, la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación ha
permitido la creación de entornos de aprendizaje inteligentes que poseen las cualidades de ser
adaptables, autodirigidos y flexibles, mejorado enormemente la experiencia general de aprendizaje
para los estudiantes.
La IA ha revolucionado el campo de la educación al permitir que el contenido instructivo
se adapte continuamente a las características y preferencias únicas de cada estudiante. Además, la
IA permite a los estudiantes adoptar enfoques de aprendizaje personalizados o colaborativos que
mejor satisfagan sus necesidades. Al aprovechar el poder de la IA, el proceso de aprendizaje se
vuelve proactivo, con el entorno de instrucción tomando la iniciativa en la implementación de
acciones pedagógicas sin la intervención constante de un maestro. Esta naturaleza proactiva de la
educación impulsada por la IA garantiza que los estudiantes sean guiados hacia el logro de sus
objetivos de instrucción.
La creación de entornos de aprendizaje efectivos requiere un énfasis principal en la
adquisición de conocimientos por parte de los estudiantes a través de su compromiso con el entorno
educativo. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) surge como un elemento fundamental para
el diseño estratégico, la facilitación y la implementación de programas de instrucción. Así, la
importancia de utilizar la IA y los avances tecnológicos en entornos educativos radica en su
potencial para ayudar a los maestros a guiar a los estudiantes a través del proceso de aprendizaje.
Por lo tanto, es crucial que los educadores y administradores reciban una capacitación adecuada
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sobre cómo utilizar estas herramientas de manera efectiva, lo que permite la plena realización de
sus numerosos beneficios dentro del ámbito de la educación.
En vista de lo anterior, existe un reconocimiento creciente de la necesidad de construir
modelos educativos novedosos que prioricen el cultivo de habilidades creativas y de aprendizaje,
facilitando un viaje transformador continuo para los estudiantes. La educación es un fenómeno
complejo y multifacético, y la integración de las tecnologías 4.0 en los procesos educativos sirve
como un catalizador fundamental para la innovación y el avance.
Como resultado, la IA en la educación permite la implementación de entornos de
aprendizaje inteligentes caracterizados por su adaptabilidad, flexibilidad y autonomía, debido
facilita que el contenido educativo se personalice continuamente en función de las características
y preferencias individuales del estudiante. Asimismo, los estudiantes tienen la libertad de aplicar
diversas metodologías de aprendizaje, ya sea individualizado o colaborativo. La IA también
permite acciones pedagógicas proactivas, donde el entorno toma la iniciativa para guiar a los
estudiantes hacia el logro de los objetivos de instrucción sin la intervención constante de un
docente. En este contexto, la integración de la IA en la educación ha interrumpido los paradigmas
tradicionales, lo que exige que los docentes se conviertan en administradores proactivos y
competentes del entorno de aprendizaje. Es imperativo, por tanto, que se familiaricen con estas
herramientas y actualicen constantemente sus habilidades para mantenerse al día con las demandas
en constante evolución de la sociedad.
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes esferas sociales, incluida la
educación, ha resultado en profundas transformaciones en la forma en que interactúan las personas,
los grupos y las organizaciones, alterando así las estructuras sociales en su conjunto, tal es el caso
de los entornos educativos, donde facilita y promueve la creación de procesos de enseñanza-
aprendizaje flexibles y adaptados a las necesidades únicas de cada participante. Esto es posible
gracias al intercambio de ideas, conocimientos y experiencias mediado por diversas herramientas
y aplicaciones tecnológicas. Es importante ver el uso de la IA como un recurso que mejora el
proceso de enseñanza-aprendizaje, permitiendo a los participantes aprender de forma
independiente o colaborativa mientras interactúan con la IA y establecen conexiones con otros
miembros de la comunidad educativa.
Las nuevas tecnologías están dando lugar a nuevas relaciones sociales moldeadas por las
experiencias de los sistemas de IA y sus interacciones con diferentes usuarios. La IA, como
tecnología activa, se convierte en una parte integral de la relación educador-estudiante, fortalecida
aún más por los factores contextuales que dan forma al proceso educativo. Por lo tanto, los
docentes deben estar dotados de las habilidades y conocimientos necesarios para guiar de manera
efectiva el proceso de enseñanza-aprendizaje utilizando estas nuevas herramientas. Es por ello,
que la educación es un concepto complejo y multifacético que engloba diversas formas de
expresión y acciones planificadas encaminadas a favorecer el desarrollo integral de las personas.
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En consecuencia, las instituciones educativas sirven como testigos de una plétora de procesos, que
van desde las interacciones pedagógicas entre estudiantes y docentes, donde ocurre el proceso de
enseñanza-aprendizaje, hasta las relaciones políticas y administrativas que rigen y gestionan el
sistema educativo en su conjunto.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en las aulas ha propiciado el surgimiento de
interacciones novedosas que han contribuido a la creación de nuevos significados y entendimientos
en torno al proceso educativo y sus participantes. Es crucial reconocer que la incorporación de
dichos recursos tecnológicos en la enseñanza y el aprendizaje requiere la participación activa y
colaborativa de todos los involucrados, lo que permite contribuciones tanto individuales como
colectivas. Así, el desarrollo de contenidos programáticos debe priorizar el fomento del trabajo
colaborativo y el respeto a la diversidad, fomentando también la construcción de nuevas miradas,
lenguajes y modos de actuación que incorporen a los agentes de IA en todos los aspectos de la vida
cotidiana de la sociedad.
Por otra parte, los avances en tecnología dentro del sector educativo tienen el potencial de
mejorar la eficiencia de las organizaciones, las metodologías de enseñanza y los servicios generales
proporcionados. Sin embargo, para que este potencial se materialice, la gestión educativa debe
diseñar estrategias para superar la oposición de los grupos políticos, sindicales y empresariales, y
debe priorizar el uso de la IA y las tecnologías robóticas. Es importante señalar que la capacitación
y el desarrollo del personal no deben limitarse solo a los educadores, sino que deben extenderse a
todo el personal involucrado en el sector educativo.
Si la gestión educativa no adopta los avances tecnológicos, se enfrenta al peligro de
convertirse en una administración anticuada que no aprovecha una valiosa oportunidad para
abordar los problemas organizativos internos. El advenimiento de la revolución 4.0 presenta una
solución potencial para que estas organizaciones mejoren sus capacidades técnicas y aborden de
manera efectiva numerosos desafíos conceptuales y organizacionales. Solo aprovechando el
potencial y las funcionalidades de la inteligencia artificial, las organizaciones educativas pueden
garantizar su pertinencia y competitividad continuas en medio de un panorama cada vez más
intrincado y exigente.
En relación a la implementación de tecnologías emergentes requiere la creación de
situaciones que conduzcan a nuevas interacciones y métodos de adquisición de conocimientos. Es
imperativo que todas las partes interesadas en el sistema educativo trabajen juntas en colaboración
y se mantengan adaptables al potencial infinito de innovación que acompaña al progreso
tecnológico. Así, para garantizar la implementación exitosa de estas tecnologías innovadoras en el
sector educativo, las instituciones educativas deben crear planes estratégicos detallados que
describan cómo se utilizarán estas tecnologías, lo que incluye establecer estructuras operativas y
equipos dedicados al proceso de implementación, así como brindar capacitación a las personas
involucradas en el proceso educativo. Es fundamental que las organizaciones aborden cualquier
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inquietud o temor que los docentes puedan tener sobre el uso de estas tecnologías, a fin de superar
la resistencia y crear un entorno en el que se fomente su uso. Esto se puede lograr implementando
un modelo de incentivos que motive a los docentes a adoptar estas tecnologías y brindándoles la
preparación y el apoyo profesional adecuados.
En consecuencia, la integración de los avances tecnológicos en la educación requiere un
cambio en la mentalidad y el comportamiento de todas las partes involucradas. Puesto que, con la
implementación de la inteligencia artificial surge la necesidad de una evaluación continua del
proceso educativo para potenciar su efectividad alineándolo con el contexto social actual. Es
importante tener en cuenta que la tecnología no debe ser el único enfoque, y su utilización exige
modificaciones frecuentes para garantizar su implementación adecuada y efectiva.
La gestión educativa debe evaluar constantemente la utilización e implementación de estas
tecnologías emergentes como un medio para redefinir y ajustar sus enfoques. Además, deben
brindar capacitación adecuada a las personas para garantizar el uso competente de estas
tecnologías, extendiendo así el alcance del modelo educativo a diversos entornos competitivos
dentro del panorama económico y social existente. Esto se puede lograr debido al potencial
organizativo para la innovación y la adaptabilidad.
La evolución de la educación está estrechamente relacionada con los rápidos avances de la
sociedad y la tecnología. Es por ello, que la inteligencia artificial (IA) y la robótica se han
convertido en herramientas particularmente fascinantes e importantes para el presente y el futuro
de la humanidad. Cuando se utilizan de manera efectiva, estas herramientas tienen el potencial de
redefinir nuestra forma de pensar y fomentar una mayor creatividad. En el mundo actual, el
desarrollo de los procesos educativos requiere la integración de tecnología de punta para satisfacer
las demandas de un mercado laboral competitivo, varias herramientas tecnológicas ofrecen a
estudiantes y profesores la oportunidad de adaptar y mejorar la experiencia educativa.
La integración de la IA en varios aspectos de la sociedad plantea un desafío significativo,
pero también ofrece una gran cantidad de ventajas educativas, en particular para los educadores y
las personas involucradas en la experiencia de enseñanza y aprendizaje. Es decir, la integración de
la inteligencia artificial (IA) en el campo educativo requiere un fuerte énfasis en la cohesión, la
flexibilidad y la usabilidad, lo que se puede ver en el diseño de cursos, planes de estudio, contenido
y estrategias de instrucción. El objetivo principal es ofrecer a los usuarios un mayor grado de
libertad, innovación y adaptabilidad en su viaje de aprendizaje, ayudándoles en última instancia a
alcanzar sus objetivos educativos.
La incorporación de tecnologías novedosas requiere la creación de enfoques de instrucción
que se adapten a las circunstancias particulares de un entorno determinado, que abarque factores
tales como elementos sociales, culturales, económicos, históricos y políticos. En consecuencia, lo
que emerge es un sistema educativo que atiende las necesidades únicas de cada individuo,
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promoviendo la inclusión y la competencia. Debido a esto, la IA tiene el potencial de revolucionar
el sector de la educación, pero debe utilizarse de una manera que sea flexible y adaptable. La
versatilidad de la IA permite una variedad de aplicaciones y usos, que pueden beneficiar tanto a
los educadores como a los estudiantes. Para maximizar el potencial de la IA, las organizaciones
educativas y las personas deben poder implementarla de manera realista y viable, utilizando
estrategias competentes para resolver problemas del mundo real.
Panorama de aplicaciones con IA en la docencia
En la era actual de big data, cada individuo deja una huella digital que proporciona una
gran cantidad de información que se puede utilizar para cuantificar y predecir objetivamente el
comportamiento humano. este fenómeno, conocido como "datificación", tiene implicaciones para
el sector educativo, tanto positivas como negativas. Si bien existen preocupaciones éticas en torno
al uso de datos en la educación, también existen oportunidades para personalizar el aprendizaje y
mejorar la gobernanza educativa, sin embargo, ha habido poca discusión sobre cómo se puede usar
la IA en la educación en los países en desarrollo.
El campo de la inteligencia artificial (IA) ha sido de gran interés tanto para las personas
como para las industrias desde su inicio en la Conferencia de Dartmouth de 1956, y en los últimos
60 años ha experimentado un crecimiento significativo y se ha convertido en un tema que genera
fuertes opiniones. Sin embargo, fue solo en los últimos años, con el surgimiento del "gran salto",
caracterizado por la disponibilidad de big data, poder de cómputo asequible y avances en el
aprendizaje automático, que la IA comenzó a obtener el reconocimiento general.
La investigación en el campo de la IA se ha centrado principalmente en varios aspectos de
la inteligencia, incluido el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción
y el uso del lenguaje, en base a esto, se puede clasificar en dos tipos:
• IA basada en datos, que utiliza el aprendizaje automático, e
• IA basada en el conocimiento, que se emplea el conocimiento explícito del dominio para
el razonamiento.
Los avances en IA que vemos hoy en día han sido impulsados en gran medida por el
progreso en la IA basada en datos.
El término "aprendizaje automático" fue acuñado por Arthur Samuel en 1959, poco después
del nacimiento de la IA, lo definió como la capacidad de aprender sin programación explícita. En
este aspecto, se tiene que el aprendizaje automático es esencialmente un medio para la IA, no
obstante, vale la pena señalar que la IA se puede lograr sin el aprendizaje automático, pero esto
implicaría crear códigos complejos y árboles de decisión.
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El aprendizaje profundo es otro término popular en el campo y es uno de los muchos
enfoques del aprendizaje automático. Asimismo, se tienen otros enfoques que incluyen el
aprendizaje del árbol de decisión, la programación lógica inductiva, el agrupamiento, el
aprendizaje por refuerzo y las redes bayesianas. El aprendizaje profundo es un subcampo
específico del aprendizaje automático que se enfoca en aprender representaciones significativas a
través de capas sucesivas, generalmente se aprenden utilizando redes neuronales estructuradas en
capas apiladas, la IA depende en gran medida de los datos. La precisión de las aplicaciones de IA
mejora con más datos, que son esenciales para generar inteligencia a través del aprendizaje
automático. Con certeza se puede decir que los grandes datos juegan un papel crucial para permitir
que la IA basada en datos alcance su máximo potencial.
La Big data se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes para que los manejen
las herramientas típicas de software de base de datos, estos conjuntos de datos consisten en datos
estructurados y no estructurados, y a menudo se caracterizan por las tres V: volumen, variedad y
velocidad. En el campo de la educación, los macrodatos se pueden utilizar en áreas como la minería
de datos educativos y el análisis del aprendizaje, lo que implica descubrir patrones y relaciones
valiosos en grandes volúmenes de datos.
La IA en el mejoramiento de la educación
Si bien forma parte de la Inteligencia Artificial desde sus inicios, la IA en la educación se
ha enfrentado a muchas dificultades para crecer porque los sistemas educativos de todo el mundo
son más reacios a los cambios tecnológicos en su organización tradicional. La IA era parte de la
visión que prometía transformar la educación mediante la creación de sistemas de tutores que
pudieran personalizar el aprendizaje, no obstante, la IA está comenzando a desarrollarse, y lo hace
a medida que la tecnología actual ha comenzado a experimentar con diferentes modelos en todo el
mundo, generando muchas preguntas en el campo de la educación.
El análisis de aprendizaje se aplica en diferentes áreas del conocimiento como la sociología,
la psicología, la ética, la pedagogía, etc. y ahora puede acceder a la revolución digital para recopilar
una gran cantidad de datos que pueden analizarse para extraer información o incluso desarrollar
herramientas inteligentes útiles para tareas educativas o administrativas. Analizar y sacar el
máximo partido a los datos no es tarea fácil, para ello se utilizan técnicas avanzadas de análisis de
datos, que a su vez se apoyan en otras disciplinas como tecnologías de big data basadas en
estadísticas para manejar de manera eficiente grandes volúmenes de datos, algoritmos de
aprendizaje automático que aprenden de los datos y herramientas de visualización para una
comunicación eficiente con las personas que finalmente debe tomar decisiones.
Todas estas capas de software para el tratamiento inteligente de datos nos permitirán extraer
insights, detectar patrones de aprendizaje, predecir situaciones futuras o dar recomendaciones para
optimizar los recursos disponibles. El análisis también es un paso muy importante en el desarrollo
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de futuras soluciones de IA que, con la ayuda de potentes bibliotecas, que incluyen, entre otras, el
reconocimiento del lenguaje natural, la traducción del lenguaje y la teoría de juegos, nos
permitirán, por ejemplo, crear avatares que simulen el comportamiento. de un profesor virtual para
alumnos o de un asistente para profesores. Las brillantes perspectivas del futuro nos permiten
visualizar un ecosistema de IA que puede ayudarnos a superar los diferentes desafíos en el análisis
del aprendizaje.
Si bien el potencial de las soluciones de IA en el futuro es muy prometedor, el enfoque
actual se centra principalmente en utilizar las tecnologías de análisis y extracción de datos en toda
su extensión. En este sentido, diversas políticas públicas, esfuerzos filantrópicos e iniciativas del
sector privado en países en desarrollo ofrecen un vistazo a las etapas iniciales de implementación
de intervenciones basadas en IA en el campo de la educación.
Promoción y personalización del aprendizaje
A la luz de las iniciativas existentes y las tecnologías por venir, diferentes estudios han
contribuido recientemente a las formas en que la IA puede ayudar a mejorar las oportunidades de
aprendizaje para los estudiantes y los sistemas de gestión. El Objetivo de Desarrollo Sostenible 4
tiene como objetivo garantizar una educación de calidad inclusiva y equitativa y promover
oportunidades de aprendizaje permanente para todos, enfatiza en la igualdad de oportunidades de
aprendizaje para todos a lo largo de la vida.
Las tecnologías de IA se utilizan para garantizar un acceso equitativo e inclusivo a la
educación, brindan 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 robótica de telepresencia permite que los
estudiantes con necesidades especiales asistan a escuelas en el hogar o en el hospital, o mantengan
la continuidad del aprendizaje en emergencias o crisis. De esta manera, es capaz de apoyar la
inclusión y el acceso ubicuo, ayudando a avanzar en el aprendizaje colaborativo, considerándose
este uno de los aspectos más revolucionarios del aprendizaje colaborativo asistido por
computadora, en situaciones en las que los alumnos no se encuentran físicamente en el mismo
lugar. Proporciona a los estudiantes opciones variables en cuanto a cuándo y dónde desean estudiar.
Con respecto al aprendizaje colaborativo asistido por computadora, los grupos de discusión
asincrónicos en línea juegan un papel central. Basados en técnicas de IA como el aprendizaje
automático y el procesamiento de texto superficial, los sistemas de IA se utilizan para monitorear
grupos de discusión asincrónicos, lo que brinda a los maestros información sobre las discusiones
de los alumnos y apoyo para guiar el compromiso y el aprendizaje de los alumnos, ayudando a
personalizar el aprendizaje de varias maneras.
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Así, la IA puede ayudar a crear un mejor entorno profesional para que los maestros trabajen
de forma más eficiente con los estudiantes con dificultades. Los maestros dedican mucho tiempo
a tareas rutinarias y administrativas, es este contexto, un modelo de maestro dual que implica un
maestro y un asistente de enseñanza virtual, que puede hacerse cargo de la tarea rutinaria del
maestro, libera el tiempo de los maestros y les permite concentrarse en la orientación de los
estudiantes y la comunicación uno a uno. Los maestros ya comenzaron a trabajar junto con los
asistentes de IA para obtener los mejores resultados para sus alumnos.
El campo del aprendizaje asistido por computadora (CAL) crea alternativas para apoyar las
estrategias de aprendizaje de los estudiantes con tecnología digital y de inteligencia artificial. La
IA puede ayudar a mapear los planes y trayectorias de aprendizaje individuales de cada estudiante,
sus fortalezas y debilidades, las materias que cuestan más y se asimilan o aprenden fácilmente, y
las preferencias y actividades de aprendizaje. Usando algoritmos para ayudar a los estudiantes a
navegar a través de diferentes rutas de contenido, la IA puede personalizar el aprendizaje y mejorar
las oportunidades para los estudiantes con la ayuda de sus maestros y académicos.
Los desafíos del docente
Un atributo clave de los futuros maestros será su dedicación para adquirir nuevos
conocimientos, idiomas y tecnologías emergentes. Si bien esto puede parecer un requisito
fundamental para cualquier profesional, se vuelve aún más imperativo para los educadores si
desean seguir siendo relevantes, creíbles y actualizados con sus estudiantes. La formación y el
estudio continuos se convertirán en el requisito previo esencial para la supervivencia,
distinguiendo a un docente de otro en el competitivo mercado laboral e impactando
significativamente en el estatus social de la profesión.
Vale la pena señalar que la necesidad de un aprendizaje continuo se verá impulsada por los
rápidos avances en el conocimiento y la creciente prevalencia de experiencias interculturales
dentro de las aulas y los entornos de aprendizaje. Puesto que, simplemente poseer conocimientos
en una disciplina específica o descartar las nuevas tendencias como modas pasajeras ya no será
suficiente. En términos contundentes, los educadores que no regresan al salón de clases o no
actualizan sus conocimientos perderán credibilidad fácilmente y tendrán dificultades para asegurar
un empleo estable. Este rasgo de los futuros docentes, conduce a una transformación en la
organización y gestión de las instituciones educativas, ya que tradicionalmente han sido diseñadas
principalmente para difundir el conocimiento declarativo.
Dado el estado actual de las cosas, caracterizado por críticas y numerosos desafíos, se hace
cada vez más necesario ahondar y especular sobre la profesión docente. Estas reflexiones tienen
el potencial de redefinir una parte importante del quehacer docente en nuestra era moderna, aunque
su objetivo final aún puede estar lejano.
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Otra característica, muy ligada a la anterior, será la transformación de los docentes en
investigadores de sus propias prácticas, convirtiendo sus aulas en laboratorios donde analicen
críticamente y cuestionen sus metodologías de enseñanza. El concepto tradicional de únicamente
impartir lecciones o impartir una clase dará paso a una era de docentes orientados a la investigación
que perciben cada desafío, fracaso docente o problema institucional como una oportunidad de
reflexión, reconsideración de estrategias pedagógicas o incluso cuestionamiento de propuestas
curriculares.
En los próximos años, será cada vez más importante que los educadores acepten las
incertidumbres pedagógicas con coraje y entusiasmo, en lugar de conformarse con certezas
obsoletas que han demostrado ser ineficaces. Para facilitar este cambio, los nuevos maestros deben
acostumbrarse a recopilar evidencia y documentar su trabajo, rastrear problemas durante varios
semestres, participar en discusiones frecuentes con colegas sobre estas preocupaciones y, incluso
si resulta desafiante, documentar estos proyectos por escrito mientras involucra a los estudiantes.
en el proceso de investigación.
Para adaptarse a los nuevos desafíos y demandas en educación, es necesario considerar
formas alternativas de organización y explorar diferentes enfoques para administrar las
instituciones educativas. Esto incluye reinventar las funciones y responsabilidades de los
educadores que están acostumbrados a los métodos tradicionales de transmisión de conocimientos
en el aula. Por ello, es crucial que los docentes participen activamente en la autorreflexión y
evalúen continuamente sus propias prácticas.
Al examinar críticamente sus propios métodos de enseñanza y las acciones de sus alumnos,
los maestros pueden asegurarse de que sus esfuerzos permanezcan alineados con los objetivos
finales de la educación. Esto también les permite abordar mejor las necesidades cambiantes y los
problemas apremiantes que enfrentan los estudiantes y otras partes interesadas en el ecosistema
educativo. No hacerlo resultaría en estar fuera de contacto con la dinámica en evolución de la
educación y desconectarse del contexto más amplio en el que se sitúa su trabajo. Por lo tanto, es
esencial que los docentes se esfuercen constantemente por la superación personal y se mantengan
adaptables para cumplir con eficacia sus roles como educadores.
Otra característica importante para los futuros educadores, es revitalizar los saberes y
aportes de la psicología educativa, particularmente en relación a los procesos y estilos de
aprendizaje, dinámicas de atención y motivación, y estrategias para promover procesos
metacognitivos. Si bien este conocimiento alguna vez se consideró esencial para la formación de
graduados y maestros en educación, ahora se ha descuidado. Sin embargo, cada vez es más
importante comprender cómo se aprende, la relación entre motivación y aprendizaje, y el vínculo
entre atención y rendimiento académico.
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Los psicólogos han realizado investigaciones y estudios en estas áreas, y es necesario
recuperar su voz autorizada para la enseñanza. Los futuros docentes también deben estar
familiarizados con la psicología cognitiva, incluidos los procesos de pensamiento, ya que les
ayudará a enseñar argumentación y desarrollar el pensamiento crítico.
Además, los educadores deberán ser expertos en organización de grupos, regulación y
gestión de la energía. La psicosociología de los grupos y sus dinámicas serán herramientas
fundamentales para comprender y gestionar los grupos de estudiantes, que serán cada vez más
difíciles de controlar debido a su alta heterogeneidad y desconocimiento general de la autoridad.
El dominio de un tema no será suficiente; los educadores deben interactuar con sus alumnos, en
este aspecto la IA puede jugar un importante papel para aprender a regularlos y tener habilidades
de control, y evitar que los proyectos del aula se diluyan o interrumpan. La autorregulación, el
trabajo en equipo y el liderazgo serán temas críticos para los futuros educadores si quieren evitar
la improvisación o los enfoques de laissez-faire que se ven comúnmente en las escuelas de hoy.
De igual forma, los educadores de las próximas décadas también deberán mostrar interés e
implementar diferentes dimensiones del desarrollo humano, para no centrarse únicamente en los
aspectos cognitivos o intelectuales, sino también atender las dimensiones afectiva, expresiva,
trascendente y moral. Ya no será suficiente que los profesores solo enseñen bien sus materias;
deben entender que las nuevas generaciones corren el riesgo de crecer con ciertos aspectos de su
personalidad subdesarrollados. En una sociedad impulsada por el consumo que prioriza las
posesiones materiales y las apariencias superficiales, a menudo se descuidan otros aspectos de la
existencia humana, como el crecimiento personal y las relaciones interpersonales. Por lo tanto,
será crucial que los docentes estén atentos para corregir los desequilibrios en el desarrollo de sus
alumnos y enriquecer las dimensiones que puedan haber sido atrofiadas.
La incorporación de artes, manualidades, expresiones de solidaridad y compasión, deportes
y actividades colaborativas serán esenciales para que los estudiantes logren un desarrollo
armonioso de su potencial. En consecuencia, se necesita un cambio en los planes de estudio de un
enfoque centrado únicamente en las materias hacia uno que se centre en las dimensiones del ser
humano, dando nueva vida a los proyectos del salón de clases y brindará a los estudiantes una
educación holística.
En las próximas décadas, otro atributo del perfil del educador que se enfatizará es la
integración de herramientas tecnológicas en la enseñanza, esto va más allá del simple uso de las
TIC; implica asumir el papel de diseñador y productor de materiales educativos. Las nuevas
mediaciones tecnológicas, como blogs, webquests y redes sociales, ponen de relieve otros roles
del docente que han sido infrautilizados hasta el momento. Por ejemplo, los docentes deberán
actuar como tutores, mentores y acompañantes de los estudiantes, adaptándose a sus ritmos de
aprendizaje individuales. Asimismo, los maestros deberán concentrarse en diseñar y crear nuevos
métodos y recursos para el trabajo independiente, así como en monitorear y evaluar el progreso de
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los estudiantes, si bien seguirán existiendo formas de enseñanza centradas en el maestro, deberán
enriquecerse con enfoques de aprendizaje colaborativo, cooperativo y autónomo. En consecuencia,
serán necesarias diversas mediaciones, tanto presenciales como virtuales, para diversificar la
enseñanza y adecuarla a los nuevos entornos de aprendizaje. El desarrollo de estas alfabetizaciones
tecnológicas será una parte crucial de la agenda de los docentes en el futuro cercano.
Las sugerencias para organizar por ciclos, niveles, núcleos o problemas resultarán muy
ventajosas y requerirán que los docentes interactúen y colaboren con sus pares. La colaboración
supondrá trabajar por un objetivo común, aunar esfuerzos y conocimientos, y romper las barreras
que se han guardado ferozmente durante muchos años. Además, es importante enfatizar que las
futuras generaciones de docentes deberán abordar la producción escrita con mayor dedicación y
diligencia. Ya no pueden simplemente replicar las ideas de otros; en cambio, deben encontrar su
propia voz y expresar sus propios pensamientos, lo que puede implicar mostrar sus métodos de
enseñanza o crear sus propios materiales de instrucción, ya sea en forma escrita o por medios
audiovisuales.
Esto se convertirá en una práctica estándar para los educadores, similar a lo que ya se espera
en numerosas universidades. Por lo tanto, acostumbrarse a presentar trabajos en congresos,
publicar resultados de investigación o reflexionar sobre sus experiencias en un libro se convertirán
en tareas habituales e imprescindibles dentro de la profesión docente. No obstante, lo que
realmente cambiará es la imagen del docente escondido detrás de las cuatro paredes de su salón de
clases, repitiendo sin pensar la información sin someterla a un análisis crítico. Aquí es donde entra
en juego la importancia de la escritura, ya que sirve como una herramienta fundamental para
distanciarse de las propias prácticas con el fin de comprenderlas y mejorarlas.
El siguiente aspecto que estará muy relacionado con esto es la necesidad de que los
educadores en el futuro adquieran o fortalezcan sus habilidades de trabajo en equipo. Los días de
considerar a los maestros como individuos aislados quedarán atrás. En cambio, la capacidad de
colaborar e interactuar con colegas dentro de la propia institución y más allá formará la base para
participar en redes, grupos y equipos de investigación que tengan alcance regional, nacional o
internacional. Si bien esto puede parecer un desafío, el advenimiento de las nuevas tecnologías de
la comunicación, las plataformas de redes sociales y la naturaleza interconectada de Internet
facilitarán enormemente este proceso.
Pensar en términos de trabajo en equipo, entablar diálogos y desarrollar proyectos
conjuntos se convertirá en parte integral del nuevo panorama profesional del docente. Por
supuesto, adquirir estas habilidades también requerirá aceptar la idea de que los desacuerdos son
una parte esencial de la construcción colectiva del conocimiento y que los errores no deben resultar
en silencio, resentimiento o apatía. En cierto modo, los educadores del futuro aprenderán a verse
a sí mismos como compañeros de equipo, colegas y compañeros de viaje en el viaje de educar a la
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próxima generación. Tal vez, esta transformación finalmente haga añicos la percepción de que los
sindicatos se centran únicamente en las demandas salariales o las protestas.
Una característica adicional, que incluye la influencia de la herencia lasallista, será la
inquebrantable dedicación de los educadores a promover la esperanza; en un mundo que a menudo
difunde la noción pesimista de que "todo está perdido" o una sociedad consumida por la creencia
de que "ya no se puede hacer nada", los docentes tendrán la responsabilidad crucial y la claridad
para inculcar en las generaciones más jóvenes la creencia de que un futuro más brillante el futuro
es alcanzable. Harán hincapié en que la vida tiene valor a pesar de los desafíos y las dificultades
que presenta, y que existen infinitas posibilidades y sueños inexplorados dentro de cada individuo.
Los educadores deben abstenerse de difundir actitudes fatalistas o derrotistas. Por el
contrario, su propósito subyacente, que da sentido a su profesión, es su determinación
inquebrantable de ser un faro de luz en medio de la oscuridad, y de percibir oportunidades donde
otros ven fracaso y derrota. Un verdadero maestro no puede cumplir su papel sin tener fe en sus
alumnos, esperanza en medio de sus luchas y un ideal inquebrantable a pesar de las circunstancias
desfavorables.
Es importante reconocer que actualmente estamos experimentando cambios culturales
significativos impulsados por los avances en las tecnologías de la información y la comunicación
(TIC). El surgimiento de tecnologías como Internet ha causado una gran interrupción en los
métodos tradicionales de enseñanza y aprendizaje, desafiando las creencias y prácticas en las que
los maestros han confiado durante tanto tiempo. Lo que hace que esta situación sea aún más
desafiante es el hecho de que la mayoría de nosotros no fuimos capacitados para adaptarnos a esta
nueva realidad. Muchos docentes no están seguros de cómo navegar estos nuevos requisitos
educativos. Ya no se puede confiar en los métodos y enfoques antiguos, ya que no brindan las
respuestas que necesitamos en este panorama en rápida evolución.
Esta brecha entre nuestra formación previa y las demandas actuales se está ampliando,
obligándonos a enfrentar una crisis. Debemos resistir la tentación de romantizar el pasado y, en
cambio, reconocer la urgente necesidad de un cambio. Esta reflexión se basa en experiencias
pedagógicas personales y el contexto en el que se practicaron. El objetivo de analizar y explorar
este tema es encontrar respuestas a nuestras preguntas y allanar el camino para transformar nuestras
prácticas profesionales. Al hacerlo, podemos alinearnos con los esfuerzos colectivos para brindar
una educación que satisfaga las necesidades de la era actual.
Expectativas docentes
En los últimos años, ha habido un desafío adicional para los docentes: la expectativa de
que sean interdisciplinarios. Hay un énfasis creciente en que los docentes, desde la educación
primaria hasta la superior, posean la disposición y competencia para establecer conexiones entre
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diferentes campos del conocimiento. La necesidad de que los maestros cierren las brechas entre
las artes, las ciencias, las tecnologías y las humanidades, que a menudo se enseñan por separado,
se enfatiza cada vez más en los currículos escolares.
Estas expectativas también influyen en los criterios utilizados para la contratación de
docentes y dan forma a los procesos de formación y desarrollo docente, aunque indirectamente.
También pueden impactar los sistemas de evaluación docente mediante el uso de indicadores o
dimensiones desarrollados por especialistas. Estas expectativas se tienen en cuenta al calibrar los
instrumentos de evaluación para garantizar la precisión.
En la actualidad, los docentes enfrentan numerosas expectativas y demandas desde los
modelos teóricos y las prácticas institucionales, independientemente de su nivel escolar o
modalidad educativa. Las expectativas puestas en los maestros de hoy pueden parecer
abrumadoras. No solo deben tener un sólido conocimiento de su tema y experiencia profesional,
sino que también deben demostrar ética e identificación institucional. Adicionalmente, se espera
que posean una personalidad receptiva y carismática y se comuniquen de manera efectiva.
También, se requiere que los maestros tengan habilidades pedagógicas y utilicen efectivamente
diversas estrategias, técnicas y recursos de enseñanza. Se espera que los docentes reflexionen sobre
su trabajo y analicen críticamente los resultados de sus actividades docentes, en particular los
resultados de aprendizaje de sus alumnos. Estas expectativas, que pueden parecer excesivas para
muchos maestros, aumentan continuamente cada año y tienen implicaciones para la selección,
capacitación y desarrollo profesional de los maestros, sirven como valiosas referencias para
conformar el perfil ideal de un docente.
Es importante que los educadores aborden su trabajo con la voluntad de entablar
conversaciones abiertas y significativas con compañeros profesionales, colegas e incluso personas
de campos aparentemente no relacionados. Esto requiere la adopción de métodos de enseñanza
interdisciplinarios y la presencia de docentes que no solo reconozcan su importancia sino que
también la incorporen activamente en su práctica.
Sin embargo, la necesidad de integrar las TIC en el desarrollo profesional de los docentes
va más allá del simple conocimiento y uso de equipos tecnológicos, el desafío actual radica en
incentivar a los docentes a reflexionar, investigar y comprender cómo los estudiantes de hoy
aprenden con la presencia constante de la tecnología. Esto incluye comprender los estilos y ritmos
de aprendizaje actuales de niños y jóvenes, que han sido moldeados por el uso generalizado de las
TIC. Es por ello, que los docentes deben adquirir nuevas habilidades para enfrentar de manera
efectiva estos desafíos y promover cambios en la cultura escolar que se alineen con las demandas
e intereses de los estudiantes y la sociedad. Lo que alguna vez se denominó "tecnologías de la
información y la comunicación nuevas o modernas" ahora es parte integral de la vida cotidiana de
las personas, especialmente de los niños y jóvenes que tienen acceso a métodos de comunicación
que son drásticamente diferentes a los del pasado. Por lo tanto, el desafío está en crear ambientes
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pedagógicos inclusivos que fomenten la participación e implementar estrategias didácticas que
promuevan y sustenten la interacción.
Simultáneamente, es fundamental colocar al alumno al frente del proceso de enseñanza y
aprendizaje y potenciar su capacidad de aprender continuamente, no solo para reestructurar el plan
de estudios, sino también implementar estrategias de enseñanza que fortalezcan las habilidades y,
lo más importante, empoderen a los estudiantes para que contribuyan a la resolución de problemas.
Esto se logra no brindándoles respuestas y estrategias preparadas, sino orientándolos a identificar
su propio potencial.
La profesión docente como una continuidad
El concepto de oficio juega un papel crucial en el desarrollo del juicio práctico de un
maestro, enfatizando la importancia de reflexionar sobre las acciones y participar en el aprendizaje
situacional dentro de contextos naturales. A través de los intercambios con los pares y el recorrido
individual de cada sujeto, el oficio se forma en la intersección de caminos personales y colectivos.
Es a través de la red de acciones y elecciones realizadas por los docentes en contextos y
situaciones específicas que se configura el comercio. La única forma de comprender y dominar
verdaderamente una práctica, incluida la práctica científica, es a través de la experiencia práctica
guiada por un mentor o entrenador que brinde seguridad, dé ejemplo y corrija al ofrecer principios
directamente aplicables en situaciones específicas. El oficio se adquiere a través de la práctica y
está profundamente arraigado en el marco institucional de la escuela donde se desarrolla la
enseñanza.
Los conocimientos adquiridos durante la formación inicial se ponen en acción dentro de la
cultura institucional específica de las escuelas, incidiendo en la construcción de sentido en el
quehacer educativo. Por lo tanto, cualquier transformación en la percepción e imagen del trabajo
docente debe implicar también cambios en las instituciones y la estructura gramatical de las
escuelas, configurando las experiencias tanto de los estudiantes como de los docentes. El
aprendizaje a través de la práctica debe ir acompañado de la reflexión, la lectura y la interpretación
sistemáticas de las actividades, el diálogo con los colegas docentes y el compromiso con el campo
pedagógico. Sin esto, se vuelve difícil desafiar rutinas y prácticas profundamente arraigadas, lo
que a menudo resulta en el refuerzo de las normas existentes sin un cuestionamiento crítico, sin
embargo, esta posibilidad de transformación requiere la creación de nuevos espacios de trabajo
para los docentes y una transformación de las condiciones laborales actuales.
Ante el aumento de la pobreza, la exclusión social, la dinámica familiar en evolución, las
identidades juveniles cambiantes, las transformaciones culturales rápidas y las nuevas formas de
procesar el conocimiento y la información, ser docente presenta una oportunidad para desarrollar
nuevos conocimientos, esquemas de percepción, clasificaciones y acciones para tomar el control
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de la propia práctica y potenciar las experiencias educativas de niños y jóvenes. Los docentes
pueden jugar un papel significativo en la transmisión y producción de cultura, así como en la
construcción de nuevos significados para la tarea de enseñar.
A la luz del estado actual de la educación, es importante reconsiderar la conversación en
torno a la formación de los docentes, tanto al inicio de su carrera como a lo largo de su desarrollo
profesional. Por lo tanto, se deben examinar los métodos más efectivos para preparar a los docentes
para enfrentar los desafíos de su profesión en la sociedad actual. El objetivo es que los maestros
adquieran las habilidades necesarias para navegar en diversos entornos escolares, que a menudo
están plagados de problemas sociales y culturales. Esto requiere un cambio en la forma en que
abordamos la formación docente, centrándonos en brindarles nuevas herramientas para
comprender y responder a los desafíos únicos que enfrentarán.
Una potencial solución para las situaciones complejas e impredecibles que se presentan en
las escuelas y aulas es la reconfiguración del trabajo docente, vinculada a la necesidad de que los
docentes reexaminen las raíces y los fundamentos de su profesión a la luz de las condiciones
educativas actuales y la evolución de las identidades de los niños y jóvenes en las escuelas. Implica
también la necesidad de que los docentes profundicen en diversos aspectos de su profesión, como
espacios, temas, dispositivos y estrategias de intercambio de experiencias y desarrollo profesional
permanente.
Adicionalmente, los docentes deben participar activamente en el análisis de sus prácticas
cotidianas para transformar rutinas y generar nuevas alternativas, estrategias y modos de
intervención en la educación infantil. En consecuencia, la reconfiguración del trabajo docente para
abordar la complejidad e imprevisibilidad de los entornos educativos requiere una comprensión
integral de la carrera docente como un continuo. Al reconocer las diferentes etapas y experiencias
dentro de este continuo y al establecer estándares y expectativas claros, los docentes pueden
mejorar continuamente sus prácticas pedagógicas y contribuir al desarrollo continuo del sistema
educativo.
Cuando se considera la enseñanza como una carrera, a menudo se la ve como un proceso
de formación inicial en lugar de un viaje de por vida, sin embargo, es crucial establecer una carrera
docente que abarque diferentes etapas y experiencias. Progresar a través de este continuo permite
el reconocimiento de las habilidades adquiridas en diferentes puntos y, en última instancia,
conduce a convertirse en un maestro destacado. Por tanto, la carrera docente no debe medirse
únicamente en función del número de años de ejercicio de la profesión sino de la socialización e
impacto de las sucesivas intervenciones pedagógicas.
El concepto de una carrera con etapas diferenciadas tiene sus raíces en la naturaleza
dinámica de la construcción del conocimiento y las prácticas pedagógicas. Este desarrollo
progresivo requiere diferentes estímulos y expectativas en cada etapa, asegurando que los docentes
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entiendan lo que necesitan demostrar en diferentes momentos de su carrera. Los estándares claros
dentro de este continuo también ayudarían a los evaluadores a saber qué evaluar e identificar áreas
de conocimiento en el desempeño docente que requieren más programas de desarrollo profesional.
Uno de los aspectos fundamentales de ser un docente profesional es la actualización
continua, lo que implica no sólo estar al tanto de los últimos conocimientos científicos, técnicos y
didácticos relacionados con los distintos niveles, ciclos y etapas del sistema educativo, sino
también desarrollar nuevas habilidades profesionales que permitan a los docentes enfrentar con
eficacia las situaciones complejas y desafiantes que se presentan en el aula. Al hacerlo, los
maestros pueden manejar mejor el estrés y el agobio que a menudo conlleva la profesión, lo que
lleva a un mayor crecimiento personal y profesional.
El orden en los procesos educativos
El ser humano se educa a sí mismo a través de dos procesos esenciales: uno que se da
dentro del orden social y otro que es de naturaleza individual, estos procesos implican un
intercambio continuo entre el conocimiento teórico y la experiencia práctica, ya que las personas
aplican lo que han aprendido en contextos de la vida real. La educación de las personas está
influenciada por varios factores contextuales, que pueden tener efectos positivos o negativos en su
comportamiento, ideología y desarrollo profesional. En esencia, el ser humano es educado y
transformado por su entorno e interacciones sociales.
La propia sociedad sirve como el espacio educativo más completo y eficaz. Por lo tanto, la
educación debe alentar a las personas a cuestionar y analizar críticamente su contexto, en lugar de
simplemente aceptarlo. La cultura y la educación están íntimamente vinculadas y juegan un papel
crucial en el empoderamiento de las personas para adaptarse a un mundo de constante cambio e
incertidumbre.
En el siglo XXI, el concepto de aprendizaje permanente y la capacidad de aprender a
aprender son pilares fundamentales de la educación, esta concepción enfatiza que el conocimiento
es un proceso continuo de construcción, logrado a través de sucesivas aproximaciones a los temas
de estudio. En este enfoque holístico, la enseñanza es vista como un facilitador del aprendizaje, no
obstante, los programas actuales de formación docente a menudo priorizan la entrega de contenido
en lugar de fomentar el pensamiento crítico y el aprendizaje transformador. Los desafíos de la
sociedad actual exigen que los docentes demuestren una competencia profesional genuina, basada
tanto en una comprensión sólida de su materia como en la capacidad de aplicarla de manera
efectiva. En consecuencia, existe la necesidad de alejarse del modelo tradicional de transmisión de
conocimientos hacia uno que enfatice el desarrollo y la transformación de competencias.
El paso necesario: aprender a aprender
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Existe una creciente creencia en la educación moderna de que los estudiantes deben asumir
un papel activo en su propio aprendizaje, adaptándolo a sus necesidades y objetivos individuales.
Para lograrlo, se recomienda introducir estrategias de aprendizaje en el currículo escolar para que
los estudiantes aprendan a utilizarlas desde edades tempranas. Así, la responsabilidad de enseñar
a los alumnos a aprender recae en el docente, mientras que el alumno debe aprender a aprender.
La Comisión Económica Europea define aprender a aprender como la capacidad de
persistir en el aprendizaje, gestionar eficazmente el tiempo y la información, y trabajar tanto
individualmente como en grupo, la habilidad implica comprender las propias necesidades y
procesos de aprendizaje, identificar oportunidades disponibles, superar obstáculos y buscar
orientación. Aprender a aprender significa que los estudiantes pueden usar sus conocimientos y
experiencias previas para construir nuevos conocimientos y aplicarlos en varios contextos. La
motivación y la confianza juegan un papel crucial en el desarrollo de esta competencia.
Implicaciones de aprender a aprender
El proceso de aprender a aprender involucra tanto aspectos cognitivos como afectivos, que
requieren la adquisición de habilidades metacognitivas para regular y comprender los propios
procesos de aprendizaje. El objetivo final es desarrollar la autonomía cognitiva y afectiva,
permitiendo que las personas se adapten a nuevas tareas utilizando los dos componentes
principales de aprender a aprender: el conocimiento cognitivo y las creencias y actitudes afectivas.
Aprender a aprender implica tomar conciencia de las diversas capacidades involucradas en el
aprendizaje, como la atención, la memoria y la motivación, y utilizarlas para lograr un desempeño
personalizado y óptimo, también requiere desarrollar habilidades para obtener y aplicar nuevos
conocimientos en diversos contextos, estableciendo metas alcanzables, autoevaluando y
regulando, y gestionando el esfuerzo. Además, la voluntad de hacer preguntas, aceptar la
diversidad, perseverar, asumir responsabilidades, aprender de los errores y colaborar con los demás
son actitudes esenciales para aprender a aprender con éxito.
El tipo de docente necesario
En el salón de clases, los maestros tienen una responsabilidad más allá de simplemente
impartir conocimientos: deben guiar a los estudiantes en un viaje de autodescubrimiento,
autoaceptación y automejora, al mismo tiempo que fomentan el crecimiento en todos los aspectos
de sus vidas. Para enseñar verdaderamente a los estudiantes cómo aprender, los maestros deben
inspirar la alegría de comprender, la satisfacción de resolver problemas y la confianza en la
capacidad.
Los maestros más efectivos son aquellos que aceptan los errores, toleran la incertidumbre
y priorizan las competencias sobre el contenido. Priorizan tanto el progreso intelectual como el
bienestar emocional, y trabajan en colaboración como parte de un equipo. Estos profesores
Pág. 32
reflexivos fomentan el pensamiento crítico, la independencia y la autonomía de sus alumnos,
fomentando un sentido de aventura y exploración personal que se extiende más allá del aula.
El cómo enseñar
Enseñar a los niños a aprender y desarrollar una mentalidad de aprendizaje es crucial desde
una edad temprana, comenzando desde la educación infantil; ha existido la creencia de que esta
habilidad solo se puede cultivar y alcanzar en una cierta etapa de desarrollo, pero esta suposición
es incorrecta. Los niños en edad preescolar están realmente en el proceso de desarrollar su
conciencia de sus propios procesos mentales y las perspectivas de los demás. Por ejemplo, algunos
educadores observan que los niños pasan de jugar solos a relacionarse con sus compañeros, lo que
requiere que adapten su comportamiento y comprendan las intenciones y los deseos de los demás.
A través del juego simbólico y conversaciones con adultos y compañeros, también
aprenden a adoptar la perspectiva de los demás. Incluso en las primeras etapas, podemos comenzar
a animar a los niños a preguntarse sobre sus objetivos, los pasos que deben dar, su desempeño,
enfoques alternativos, sus preferencias en el aprendizaje y los desafíos que enfrentan. No obstante,
es importante recordar que la acción es primordial a esta edad y esperar demasiado explícito puede
ser abrumador y prematuro.
Las investigaciones y las experiencias en el aula con niños en edad preescolar han
demostrado que son capaces de realizar acciones estratégicas en situaciones de aprendizaje
cooperativo. Si bien las tareas y el apoyo de los adultos pueden variar en las diferentes etapas de
la escolarización, el hábito de aprender a aprender debe fomentarse desde el principio. Enseñar a
los niños a aprender no puede separarse del contenido del currículo, cada área temática es esencial
para el desarrollo de habilidades de aprender a aprender. Por lo tanto, abogar por programas
generales centrados en razonar, observar o recordar no es el objetivo.
Si bien los programas como el Programa de Enriquecimiento Instrumental de Feuerstein y
el Proyecto de Inteligencia de la Universidad de Harvard pueden utilizarse para apoyar el
aprendizaje. La clave es garantizar que las habilidades abarcadas en aprender a aprender se
integren en el plan de estudios en todos los niveles educativos, desde el jardín de infancia hasta la
educación superior, promoviendo habilidades transferibles entre materias.
Ideas para la acción
El currículo integrado, por su parte, pretende cerrar la brecha entre los argumentos a favor
de la globalización y la búsqueda de mayores niveles de conocimiento interdisciplinario. Al
adoptar este plan de estudios, los docentes pueden abordar la dicotomía y el debate en torno a estos
dos aspectos y, en última instancia, crear un entorno de aprendizaje que promueva una
comprensión holística de varias materias.
Pág. 33
Entre las propuestas contemporáneas que enfatizan la educación interdisciplinaria, se
destacan tres enfoques: la enseñanza basada en problemas, el currículo integrado y la organización
modular. La enseñanza basada en problemas implica presentar a los estudiantes situaciones
complejas y desafiantes de la vida real que se adaptan a sus necesidades específicas, sirviendo
como estrategia central para desarrollar una materia o plan de estudio, si bien estos problemas
pueden tener componentes teóricos, por lo general son de naturaleza práctica.
El enfoque se aleja de los métodos de enseñanza tradicionales y monodisciplinarios,
fomentando una perspectiva más diversa e integral dentro del aula, por ello la enseñanza
interdisciplinaria se ha asociado predominantemente con la educación superior, ahora se reconoce
su relevancia en todos los niveles de la educación. De hecho, se está desarrollando e influyendo
rápidamente en modalidades educativas que inicialmente no priorizaban los enfoques
interdisciplinarios.
Asimismo, se ha hecho evidente la necesidad de renovación e innovación en la educación.
Los docentes, deben estar dispuestos a renunciar a parte de su autoridad formal y, en cambio,
compartir la responsabilidad del aprendizaje y el desarrollo con nuestros alumnos, capacitándolos
para que se conviertan en participantes activos de su propia educación. Comenzando con la
exploración de los diversos desafíos que enfrentan los docentes, es importante reconocer que esta
discusión no es exhaustiva. Por el contrario, es necesario abrazar el cambio y la innovación, si bien
puede ser cierto que el conocimiento se considera esencial y no se puede excluir, enseñar a los
estudiantes cómo aprender los empodera para perseguir sus propios intereses.
Si no dejamos de lado los conocimientos menos relevantes y los enseñamos con métodos
obsoletos sin ninguna innovación pedagógica, los estudiantes los olvidarán rápidamente o solo los
entenderán parcialmente. Nunca podrán adquirirlo de forma independiente si no les enseñamos a
aprender, sin embargo, solo puedo lograrlo si tengo altas expectativas para mis alumnos, si resisto
la tentación de creer que no son capaces o que tienen limitaciones. Al creer en su potencial, sus
posibilidades de éxito aumentan significativamente. Por último, una propuesta importante es
establecer una conexión más fuerte con el conocimiento, lo que implica dotar a los estudiantes de
estrategias metacognitivas, enseñándoles a manejar la información de manera efectiva y
sensibilizándolos no solo en el uso práctico de la tecnología, sino también en los aspectos éticos y
críticos. Debemos resistir la tentación de descartar todo lo que disfrutan, como las redes sociales
o las plataformas de chat en línea, y en su lugar encontrar formas de comprender e incorporar estas
experiencias en el proceso de aprendizaje.
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Capítulo 2
Herramientas basadas en IA para docentes
Entorno de trabajo colaborativo en la web
Cuando se habla de trabajo colaborativo, es crucial proporcionar una definición del término
y explorar cómo diferentes autores se refieren a él. El concepto de trabajo colaborativo ha sido
ampliamente estudiado a lo largo del tiempo, y se refiere a una metodología de instrucción en la
que los alumnos trabajan en pequeños grupos, cada uno en su propio nivel de desempeño, para
lograr un objetivo común.
Los estudiantes son responsables de su propio aprendizaje, así como del aprendizaje de sus
compañeros. La colaboración, implica compartir activamente información y recursos intelectuales
entre los participantes. Así, los procesos cognitivos que subyacen al aprendizaje colaborativo se
centran en la comunicación orientada a tareas, y se supone que la dimensión social del aprendizaje
colaborativo se producirá naturalmente mediante el uso de las tecnologías de la comunicación.
Dentro de esta dimensión social, el aprendizaje colaborativo tiene lugar cuando los estudiantes
interactúan con sus profesores y compañeros para explicar, desarrollar o justificar ideas con el fin
de lograr un objetivo común.
En los grupos de trabajo colaborativo, se forman equipos heterogéneos, lo que permite a
los miembros explicar conceptos que quizás no entiendan completamente sus compañeros; este
enfoque enfatiza el aprendizaje a través de la explicación en lugar de la memorización. Esto se
alinea con el concepto de Zona de Desarrollo Proximal (ZPD), que es parte del constructivismo.
Las interacciones entre docentes y estudiantes juegan un papel vital para facilitar el aprendizaje de
los estudiantes al brindarles apoyo. De esta forma se presenta un modelo interesante de interacción
estudiante-maestro en un entorno de aprendizaje a distancia, aunque el término "trabajo
colaborativo" no se menciona explícitamente, está implícito.
El modelo explica que hay diferentes niveles y tipos de "docentes" disponibles de forma
remota o local, y la comunicación a través de herramientas tecnológicas les permite servir como
recursos para los estudiantes, que también pueden estar en ubicaciones remotas o locales. En el
ámbito del e-learning, existen varios componentes que destacan tres aspectos clave del
aprendizaje:
• el aprendizaje como conducta,
• el aprendizaje como construcción de conocimiento y significado, y
• el aprendizaje como práctica social.
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Es importante enfatizar estos elementos porque el trabajo colaborativo tiene sus raíces en
el constructivismo, como se explicó anteriormente, y también está ligado a tareas previamente
planificadas por el docente, que son parte de las actividades sociales.
Los términos colaborativo y cooperativo tienen significados distintos, como explican
Johnson y Johnson (2004). El trabajo colaborativo involucra a múltiples personas que contribuyen
con sus habilidades y esfuerzos para lograr un objetivo común. En un grupo de trabajo
colaborativo, todos los miembros participan activamente en la resolución de problemas o
desarrollo de proyectos, sin ningún sentido de competencia, y las responsabilidades de liderazgo
se comparten entre el grupo. Es importante tener en cuenta que, si bien el trabajo colaborativo es
una forma de trabajo en equipo, no todo el trabajo en equipo puede considerarse colaborativo.
La perspectiva de Dillenbourg enfatiza que el aprendizaje colaborativo requiere esfuerzos
conjuntos para adquirir nuevos conocimientos, mientras que el aprendizaje cooperativo implica
dividir las tareas entre los miembros del grupo, esta distinción aclara la naturaleza de la
colaboración y la cooperación en los entornos educativos. Por otro lado, el trabajo cooperativo se
puede describir como una forma de trabajo en equipo donde cada miembro aporta algo con la
expectativa de recibir algo equitativo a cambio de los demás.
Johnson y Johnson (2004) reconocen que a veces usan los términos colaborativo y
cooperativo indistintamente. Aquí, destacan tres factores principales que contribuyen al uso
generalizado del aprendizaje cooperativo:
• la validación de las teorías del aprendizaje cooperativo a través de la investigación:
• la puesta en práctica de estas teorías en procedimientos prácticos para los educadores; y
• la base interdisciplinaria del aprendizaje cooperativo en varias ciencias sociales,
particularmente la psicología.
Para ilustrar mejor la diferencia entre trabajo colaborativo y cooperativo, consideremos la
perspectiva de Dillenbourg (1999), donde la distinción radica en la naturaleza de las tareas y los
roles de los miembros del grupo. En el aprendizaje colaborativo, dos o más personas deben
aprender juntas, y la tarea solo se puede lograr mediante esfuerzos colaborativos. Por lo tanto, el
grupo debe decidir sobre el enfoque, los procedimientos, la división de roles y participar en la
comunicación y negociación esenciales. Por el contrario, el aprendizaje cooperativo implica dividir
las tareas entre los miembros del grupo: el maestro asigna responsabilidades específicas, como
recopilar referencias o crear informes para diferentes personas dentro del grupo.
Para asegurar la culminación exitosa del trabajo colaborativo, es fundamental planificar y
organizar minuciosamente la formación de los grupos de trabajo, así como promover la interacción
y colaboración entre los miembros del grupo. La integración y la confianza de las personas dentro
del grupo son factores cruciales para lograr los objetivos deseados, sin embargo, muchos
Pág. 36
estudiantes a menudo son reacios a participar en el trabajo en equipo, ya que temen que la carga
de trabajo recaiga desproporcionadamente sobre unos pocos individuos. Aquí es donde el docente
juega un papel importante al incentivar el trabajo en grupo, no proporcionando las respuestas
directamente, sino facilitando actividades que empoderen a los estudiantes para que se conviertan
en creadores de su propio conocimiento.
A través de estas actividades, los estudiantes pueden trabajar junto con sus compañeros de
clase para construir nuevos conocimientos. Existen distinciones entre el aprendizaje colaborativo
y cooperativo. El aprendizaje colaborativo es más adecuado para los niveles superiores de
educación, donde el conocimiento se obtiene a través del razonamiento y el cuestionamiento en
lugar de la mera memorización. En estos contextos se crean nuevos conocimientos,
particularmente en temas relacionados con los campos social, político y educativo. El aprendizaje
colaborativo permite a los estudiantes analizar estos temas y desarrollar su experiencia, al mismo
tiempo que asume los roles de maestro y alumno dentro del grupo. Este enfoque de la educación
representa un cambio de perspectiva, destacando el papel crucial de los docentes como agentes del
cambio cultural.
En el análisis del aprendizaje cooperativo y colaborativo, se señala que el aprendizaje
cooperativo implica que los estudiantes trabajen en grupos, desarrollen habilidades sociales y
contribuyan a un trabajo justo y equitativo. El maestro asigna roles sociales para que los estudiantes
trabajen en grupos pequeños, con un enfoque en eliminar cualquier sentido de competencia entre
los miembros del grupo. La autoridad se divide entre el maestro y los alumnos, y este enfoque
suele utilizarse con más frecuencia con los alumnos de educación básica. La cooperación implica
contribuir de manera justa y equitativa a lo que se solicita, sin ninguna interdependencia entre
pares.
Por el contrario, el aprendizaje colaborativo implica la creación de tareas que no tienen una
respuesta o solución correcta definitiva, sino que fomentan múltiples enfoques para llegar a una
resolución. El aprendizaje colaborativo transforma el entorno tradicional del aula al introducir un
sistema dinámico de relaciones flexibles entre los estudiantes y entre los estudiantes y su maestro.
Este enfoque innovador enfatiza la interdependencia, lo que permite a los estudiantes desarrollar
una mayor autonomía y madurez social e intelectual. Dentro de esta nueva estructura, los
estudiantes participan activamente en la construcción del conocimiento a través de esfuerzos
colaborativos dentro de pequeños grupos. Así, las comunidades de conocimiento más pequeñas,
integradas dentro de otras más grandes, sirven como base para establecer y evaluar la autoridad
del conocimiento; proporcionando una plataforma para validar, confirmar y, si es necesario,
cuestionar la autoridad existente.
Las metodologías en el proceso de enseñanza
Pág. 37
Para abordar con eficacia el tema de las metodologías docentes, es fundamental tener en
cuenta que su implementación debe adaptarse al modelo de enseñanza concreto que se emplee, así
como a los objetivos, contenidos y plazos definidos. Actualmente, los estudiantes están expuestos
a tres situaciones didácticas distintas que incluyen:
• el trabajo individualizado, que permite que los estudiantes trabajen de forma
independiente;
• trabajo en grupo o trabajo colaborativo, que anima a los estudiantes a cooperar e interactuar
con sus compañeros; y
• situaciones de enseñanza masiva, donde los estudiantes reciben enseñanza colectiva.
Al comprender e incorporar estas diversas metodologías de enseñanza, los educadores
pueden crear una experiencia de aprendizaje más completa y atractiva para sus alumnos.
El tema que se ha explorado hasta ahora en este documento gira en torno al contexto social
y cómo se relaciona con la interdependencia positiva, la responsabilidad individual, la aptitud
social y la comprensión del rol de uno dentro de un grupo, habiendo profundizado en esta materia,
ahora el foco se desplazará hacia el ámbito de las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC).
La colaboración online
Durante sus primeras etapas, la Aplicación de Internet a la Educación (IAE) utilizó
tecnología conocida como tablones de anuncios y listas de discusión por correo electrónico para
la comunicación. Con el paso del tiempo, las tecnologías de Internet y World Wide Web (WWW)
se desarrollaron para distribuir información educativa y crear varios cursos en línea. Estos entornos
de educación en línea adoptaron principios de aprendizaje constructivistas, lo que permitió
metodologías de aprendizaje más dinámicas y colaborativas. Como resultado, los docentes ahora
tienen acceso a una amplia gama de herramientas para apoyar su papel como facilitadores.
El uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha evolucionado
desde la entrega de contenidos a través de CDROM hasta la incorporación de numerosas
herramientas Web 2.0 para la comunicación e interacción entre docentes y alumnos en tiempo real
o diferido. Esto ha hecho posible crear y revisar contenido educativo sin la necesidad de grandes
recursos financieros o experiencia en tecnología. El carácter inicialmente centralizado y controlado
de Internet ha dado paso a una red más eficiente que facilita la formación continua en un entorno
cada vez más fácil de usar y ubicuo. Las TIC engloban las tecnologías que permiten la adquisición,
producción, almacenamiento, procesamiento, transmisión, grabación y presentación de
información en diversos formatos. Estas tecnologías se basan en la electrónica, que sustentan el
desarrollo de las telecomunicaciones, las tecnologías de la información y los audiovisuales. En
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este aspecto, es importante comprender la evolución del aprendizaje mediado por computadora.
Así, desde la década de 1980 hasta la de 1990, surgieron una variedad de enfoques de aprendizaje
basados en computadora, a menudo arraigados en las teorías del constructivismo y el cognitivismo.
Estos enfoques se centraron en la enseñanza de conceptos abstractos y la resolución de problemas
dentro de dominios específicos. Los micromundos, las simulaciones y el hipertexto fueron las
tecnologías preferidas durante este período.
A mediados de la década de 1980, se introdujo la comunicación digitalizada en la educación
y las redes ganaron popularidad a mediados de la década de 1990, particularmente con la llegada
de la World Wide Web, el correo electrónico y los foros en línea. Existen dos tipos principales de
aprendizaje en línea: Capacitación basada en computadora (CBT) o Aprendizaje basado en
computadora (CBL), que se enfocan en la interacción entre el estudiante y los ejercicios de
computadora, tutoriales, micromundos y simulaciones; pudiéndose acceder a estos tipos de
aprendizaje en la World Wide Web.
El paradigma predominante en la educación regular es la comunicación mediada por
computadora (CMC), que implica la interacción entre el estudiante y el instructor mediada por la
computadora. CBT/CBL normalmente implica el autoaprendizaje, mientras que CMC requiere el
maestro/tutor como apoyo y actividades de aprendizaje flexibles. Además, las TIC ofrecen
herramientas para mantener comunidades de aprendizaje, administración de tareas y gestión
curricular tanto para estudiantes como para educadores.
Un aspecto importante de las tecnologías de aprendizaje que no se puede pasar por alto es
el aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL). Este enfoque hace hincapié en el
uso de la tecnología para facilitar la colaboración entre los alumnos, fomentando la interacción
entre pares y el trabajo en grupo. Además, destaca cómo la tecnología y la colaboración pueden
mejorar el intercambio de conocimientos y experiencias dentro de una comunidad de aprendizaje.
Las tecnologías de aprendizaje no solo han revolucionado el aula, sino que también tienen
un impacto significativo en el aprendizaje a distancia. Si bien muchos recursos educativos aún se
basan en materiales tradicionales en papel, ha habido una tendencia creciente hacia la
incorporación de tutorías electrónicas a través de varias plataformas en línea, como foros, mensajes
instantáneos y videoconferencias. En particular, los cursos que se enfocan en grupos más pequeños
a menudo adoptan un enfoque híbrido, combinando clases presenciales con actividades de
aprendizaje a distancia que abarcan una variedad de estilos pedagógicos, incluidas prácticas,
ejercicios y proyectos.
En los últimos años, la aparición de tecnologías móviles y ubicuas ha impulsado aún más
el concepto de aprendizaje situado, en el que los alumnos se involucran en experiencias educativas
que están estrechamente vinculadas a sus contextos de la vida real. Algunos estudios incluso se
refieren al concepto de aprendizaje integrado, que implica la integración perfecta de entornos
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educativos con entornos del mundo real, como los lugares de trabajo. Otro término comúnmente
utilizado en este campo es capacitación basada en la web (WBT) o instrucción electrónica, que
abarca una variedad de métodos de instrucción que pueden o no incorporar un enfoque
colaborativo.
El desarrollo de las redes globales de comunicación ha tenido un impacto transformador
en las tecnologías actuales. Como resultado, las computadoras, teléfonos móviles, televisores y
agendas electrónicas se han convertido en herramientas versátiles que permiten un fácil acceso a
vastos bancos de datos, recursos valiosos y servicios de servidor remoto. Asimismo, estos
dispositivos facilitan la publicación y difusión fluida de información, fomentando la comunicación
interactiva entre las personas. Gracias a los avances tecnológicos, la información ahora se ha
convertido en un producto intangible o una realidad virtual.
A medida que surgen nuevas tecnologías y recursos, el aprendizaje colaborativo se ha
vuelto más frecuente en los entornos educativos. Por ello es esencial que los educadores
comprendan cómo los estudiantes en línea participan en el aprendizaje colaborativo para crear
cursos y actividades efectivos. Esta comprensión es particularmente vital para los profesores en
línea, ya que sus experiencias con el aprendizaje colaborativo influirán en su voluntad de
incorporar este método de aprendizaje en sus propias aulas.
Vivimos en una época en la que la tecnología avanza rápidamente, lo que hace que los
productos se vuelvan obsoletos tan pronto como llegan al mercado. El cambio de la Web 1.0 a la
Web 2.0 ha transformado Internet, permitiendo no solo la interacción sino también la colaboración
con la tecnología. Esto ha llevado al surgimiento del c-learning, un enfoque de aprendizaje basado
en la comunidad que coloca al participante en el centro del proceso, trabajando junto con sus
compañeros, profesores y el contexto que lo rodea. Sin embargo, es importante tener en cuenta los
cambios sociales y culturales que se han producido con este cambio tecnológico. El término "era
de la informática" fue acuñado por Castells para describir el momento en que la información se
volvió más valiosa que los bienes en la sociedad.
En una conferencia impartida por Castells en 1999 para el programa de doctorado sobre la
sociedad de la información y el conocimiento de la Universitat Oberta de Catalunya, hacía una
perspicaz observación sobre la importancia de Internet. Afirmó que Internet sirve como base de
nuestras vidas, dando forma a nuestras relaciones, trabajo y modos de comunicación. Y tiene la
capacidad de procesar experiencias virtuales y transformarlas en nuestra realidad, esencialmente
creando lo que él denominó la sociedad red, la misma sociedad en la que residimos actualmente.
Mirando hacia atrás en sus palabras ahora, pueden verse como notablemente proféticas,
considerando la medida en que estamos inmersos en entornos virtuales a diario. Desde realizar
transacciones financieras hasta participar en interacciones sociales en plataformas como Facebook,
la sociedad en red se ha convertido en una parte integral de nuestra existencia. Además, incluso
tenemos la opción de explorar e interactuar con mundos 3D y realidades virtuales a través de juegos
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y plataformas como Second Life, lo que ejemplifica aún más el profundo impacto del ámbito
digital en nuestras vidas.
El rápido progreso de las TIC ha jugado un papel importante para permitir la adopción del
aprendizaje colaborativo virtual y su impacto en el entorno sociocultural, así como los beneficios
que ofrece. Las TIC poseen una cualidad crucial que permite la participación de las personas, lo
que facilita los entornos de aprendizaje a distancia.
El avance de las TIC se ha visto muy influido por la aparición de nuevas tecnologías Web
2.0 interactivas que han revolucionado la forma en que las personas y las organizaciones se
comunican y colaboran. El uso de estas herramientas ha permitido a los usuarios crear, compartir
y acceder a información de una manera que antes no era posible, lo que ha llevado a una
transformación significativa en la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos entre
nosotros. Este desarrollo también ha abierto nuevas oportunidades para que las empresas y
organizaciones interactúen con sus clientes y partes interesadas, además de mejorar sus procesos
internos de comunicación y colaboración. Como resultado, es imperativo que las personas y las
organizaciones adopten estas tecnologías y se mantengan al día con las últimas tendencias en TIC,
para seguir siendo competitivos y relevantes en el panorama digital actual en rápida evolución:
• La tendencia actual en tecnología es fomentar la colaboración entre los usuarios, tanto en
el ámbito personal como en el social.
• Esto se ejemplifica con la popularidad de las redes sociales y las comunidades en línea,
que las empresas utilizan cada vez más para promocionar sus productos o servicios.
• Tal colaboración conduce a la construcción de nuevos conocimientos a través de
experiencias compartidas y apoyo.
• La inteligencia colectiva, que antes no se explotaba, ahora se reconoce como un recurso
valioso que se puede aprovechar desde cualquier lugar.
• Los rápidos avances en la tecnología informática han facilitado el intercambio de
información en varios formatos, y la convergencia de múltiples tecnologías en un solo
dispositivo ha hecho posible acceder a una amplia gama de servicios a un precio asequible.
• La ubicuidad y la movilidad de las aplicaciones han hecho posible que los usuarios accedan
a ellas desde cualquier lugar, y los fabricantes de tecnología se esfuerzan continuamente
por crear aplicaciones innovadoras que mejoren la experiencia del usuario en el trabajo, la
vida y el ocio.
En lugar de crear una nueva pedagogía, los educadores deberían buscar formas de integrar
las nuevas tecnologías en prácticas de enseñanza probadas. Si bien es importante que la pedagogía
evolucione y se adapte a las nuevas herramientas tecnológicas, ya existe una cantidad significativa
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de investigación sobre tecnología en el aula; deberíamos centrarnos en tecnologías que han sido
probadas y probadas para ser efectivas para el aprendizaje. La tendencia actual es cambiar hacia
una enseñanza centrada en el estudiante, donde los estudiantes cuentan con actividades
planificadas que incorporan herramientas tecnológicas. Esto les permite construir su conocimiento
con el apoyo de sus compañeros y profesores.
Los estudios han demostrado que la utilización de computadoras en diversas actividades
tiene un profundo impacto en la mejora de la participación de los estudiantes y en el cultivo de una
atmósfera propicia para la creatividad, particularmente en esfuerzos de colaboración. Dado que la
creatividad a menudo puede resultar desafiante, la presencia de compañeros sirve como una fuente
vital de apoyo, permitiendo que las personas con habilidades creativas limitadas aprendan junto
con aquellos que son más expertos en este dominio.
A la luz del cambio hacia la educación centrada en el alumno en el aprendizaje a distancia,
los educadores deben tomar la iniciativa para explorar cómo los alumnos, los instructores y la
tecnología pueden trabajar juntos para facilitar el aprendizaje. Al adoptar un enfoque colaborativo,
los estudiantes cuentan con los medios para mantener una comunicación continua con sus
compañeros y profesores, ya sea que estén presentes en persona o de forma remota.
¿Es la principal responsabilidad del docente garantizar que la tecnología se integre
efectivamente en el proceso de enseñanza y aprendizaje? ¿Qué beneficios aporta la tecnología para
facilitar su trabajo? Para hacer frente a los desafíos que plantea el panorama cambiante de la
educación en la era posmoderna, las instituciones educativas deben incorporar programas de
formación continua para docentes en sus planes de desarrollo. Esto permitirá a los maestros
mantenerse actualizados y equipados para satisfacer las necesidades de sus alumnos.
El aprendizaje colaborativo se centra actualmente en procesos cognitivos que priorizan la
comunicación orientada a tareas, pero descuidan la importancia de la dimensión social. Así, es
poco probable que las personas compartan sus ideas a menos que tengan un sentido de confianza
y pertenencia dentro del grupo. Sin embargo, la integración de herramientas colaborativas en la
web tiene el potencial de apoyar la comunicación y vincular a los alumnos con una gama más
amplia de recursos, lo que permite nuevas dimensiones del aprendizaje colaborativo. Las
herramientas Web 2.0 no solo facilitan el trabajo colaborativo, sino que también proporcionan una
plataforma para integrar una amplia gama de tecnologías, preparando a los usuarios para una
transición sin problemas a nuevas herramientas tecnológicas como Web 3.0 y 4.0.
Las tecnologías educativas apoyando a la docencia
En el panorama educativo actual, es imperativo que los docentes posean conocimientos y
habilidades tecnológicas adecuadas, no solo para navegar por software y programas informáticos,
sino también para utilizar de manera efectiva las diversas herramientas de colaboración disponibles
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en Internet. Esto significa que los docentes no solo deben ser competentes en los aspectos técnicos
de la tecnología, sino también tener un conocimiento profundo de cómo aprovechar las plataformas
en línea para respaldar y mejorar sus prácticas docentes.
En el ámbito de la utilización de la tecnología en la educación y en concreto en la formación
de los futuros educadores, surgen numerosas oportunidades que pueden extenderse a nuestros
alumnos. En particular, los portafolios electrónicos, las historias digitales y los podcasts sirven
como ejemplos principales, estas herramientas innovadoras se integran a la perfección en los
programas de formación docente, donde desempeñan un papel fundamental en la documentación
y evaluación del progreso de los estudiantes. De esta forma, los portafolios sirven como un método
integral para que los participantes registren su adquisición de conocimientos y muestren su aptitud
para la enseñanza durante un período prolongado.
La narración digital se ha convertido en una forma popular de expresar la narración
tradicional mediante la incorporación de imágenes digitales, música y narrativa para crear una
experiencia más creativa y personal, permitiendo que personas de todas las edades compartan y
vean sus propias historias y las de los demás, creando una mejor conexión entre la audiencia y la
historia. La narración digital no solo beneficia a los adultos, sino que también sirve como una
forma de enseñar habilidades de pensamiento crítico sobre los medios a los niños en las escuelas
primarias y secundarias.
Los podcasts y vodcasts también se utilizan como medio para compartir información en un
formato portátil y accesible, y muchos campus los utilizan como herramienta pedagógica. Con la
disponibilidad de almacenamiento gratuito de materiales de audio y video en plataformas como
iTunes, los estudiantes pueden acceder fácilmente al contenido del curso más allá de los medios
impresos tradicionales e incluso grabar sus propios podcasts o vodcasts. Esto elimina las
limitaciones de tiempo y espacio y permite una experiencia de aprendizaje más personalizada.
La web: interacción en la comunidad del aprendizaje
Para profundizar en el tema de la colaboración en entornos en línea, es importante examinar
los diversos procesos y entornos en los que se lleva a cabo la colaboración. Hay procesos de
colaboración específicos que deben utilizarse como medio principal para completar tareas en un
entorno virtual. El objetivo final es minimizar los sentimientos de aislamiento y mejorar el
potencial de aprendizaje fomentando una fuerte presencia social.
Las formas en que las personas colaboran pueden variar mucho según las tareas específicas
en las que estén trabajando o el propósito de su colaboración. En el extenso cuerpo de literatura
sobre este tema, se ha identificado y descrito varios métodos de colaboración. Estos diferentes
métodos nos brindan una comprensión más detallada y completa del concepto de colaboración:
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• La colaboración formal es un enfoque estructurado y organizado para trabajar juntos, donde
se definen objetivos específicos y se brindan pautas para garantizar que los estudiantes
puedan lograr estos objetivos. Este tipo de colaboración está cuidadosamente planificada y
guiada, con un claro enfoque en lograr los resultados de aprendizaje deseados. El proceso
está diseñado para ser altamente estructurado, con pautas y reglas específicas que deben
seguirse para garantizar que los estudiantes puedan trabajar juntos de manera efectiva y
eficiente. El objetivo de la colaboración formal es crear un entorno altamente enfocado y
productivo que sea propicio para el aprendizaje y el crecimiento.
• La colaboración no formal es un modo de colaboración que no está sujeto a ninguna regla
u obligación formal. Se caracteriza por la participación voluntaria y la libre comunicación
entre los participantes. Este tipo de colaboración es beneficiosa tanto en el aspecto
didáctico como social porque permite la socialización sin la intervención de un profesor.
Es un modo de colaboración donde los grupos se unen por una identidad compartida, como
comunidades virtuales donde las personas se unen en función de su interés en un tema en
particular.
• La colaboración informal es un tipo de colaboración que ocurre naturalmente sin ninguna
organización formal. Las personas interactúan libremente entre sí a través de la red para
adquirir conocimientos y compartir sus propias experiencias. Esta forma de colaboración
permite a las personas aprender de la colaboración global descargando páginas web,
escuchando podcasts o interactuando con weblogs en plataformas como YouTube. Al
hacerlo, pueden expandir su aprendizaje y crecimiento personal.
Johnson & Johnson (2004) exploran más a fondo el tema al analizar cuatro tipos diferentes
de aprendizaje colaborativo que se pueden utilizar junto con la tecnología educativa. Estos
incluyen el aprendizaje cooperativo formal, el aprendizaje cooperativo informal, los grupos de
base cooperativos y la controversia académica. El aprendizaje cooperativo formal se define como
una situación en la que los estudiantes trabajan juntos en un salón de clases durante un período
prolongado de tiempo para lograr un objetivo compartido o completar un proyecto específico.
Para implementar efectivamente este enfoque, el maestro primero debe tomar decisiones
intencionales con respecto a su instrucción, así como comunicar y explicar de manera efectiva las
tareas asignadas y el concepto de interdependencia positiva a sus alumnos. Además, el docente
debe monitorear y evaluar activamente el aprendizaje de los estudiantes, brindando el apoyo y la
orientación necesarios para ayudar a los estudiantes a mejorar sus habilidades interpersonales y
grupales. Además, el maestro tiene la responsabilidad de evaluar el desempeño de los estudiantes
como grupo y brindar retroalimentación para ayudarlos a comprender su nivel de éxito en el
funcionamiento como una unidad cohesiva.
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El aprendizaje cooperativo informal involucra a los estudiantes que colaboran juntos para
lograr un objetivo específico dentro de un breve marco de tiempo, que va desde unos pocos
momentos hasta un período de clase completo. Así, los grupos cooperativos de base, son grupos
de aprendizaje colaborativo que consta de miembros diversos y operan durante un período
prolongado de tiempo. Estos grupos se establecen para promover el avance académico brindando
asistencia y apoyo mutuo entre sus miembros. La frecuencia de sus reuniones puede variar, pero
por lo general se reúnen semanalmente o según un horario determinado por la clase.
La controversia académica es una forma de aprendizaje cooperativo que implica el choque
de ideas, información, conclusiones, teorías y opiniones que son incongruentes y necesitan
reconciliación. Este tipo de aprendizaje, tiene como objetivo facilitar la construcción de consenso
entre los estudiantes, para fomentar este proceso, los educadores asignan intencionalmente a los
estudiantes posiciones opuestas sobre los temas a examinar, estimulando así discusiones
significativas y pensamiento crítico sobre los temas en cuestión.
En los casos en que participemos en el trabajo colaborativo mediado, tenemos la
oportunidad de experimentar varios métodos de colaboración grupal y aprendizaje colaborativo.
Como resultado, es crucial considerar estos métodos al determinar las actividades a realizar en el
trabajo colaborativo. Al hacerlo, podemos crear entornos más acogedores e intuitivos que
fomenten la reflexión entre los estudiantes.
Asimismo, en la era digital actual, las estrategias de colaboración virtual se han vuelto cada
vez más frecuentes. Estas estrategias involucran:
• El uso de varias actividades y herramientas para facilitar la colaboración efectiva entre los
estudiantes, a pesar de estar separados físicamente.
• Además, el grupo debe involucrarse en procesos reflexivos para evaluar y tomar decisiones
sobre sus procesos de trabajo y operación general.
• El trabajo colaborativo sirve como una representación formalizada de los valores y
acciones éticas que son prominentes en un entorno educativo o académico.
• Al formar grupos, es importante considerar la heterogeneidad, teniendo en cuenta las
diferentes habilidades, rasgos de personalidad y géneros de los estudiantes involucrados.
• Para que los estudiantes contribuyan efectivamente al logro de las metas del grupo, es
crucial que se brinden asistencia y apoyo mutuo para completar las tareas.
• Los estudiantes deben compartir por igual la responsabilidad del éxito del trabajo en grupo.
• Las actividades colaborativas dependen en gran medida de las habilidades interpersonales,
como establecer confianza mutua, mantener una comunicación clara y sin ambigüedades,
ofrecer apoyo mutuo y resolver conflictos de manera constructiva.
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Es ampliamente reconocido que un maestro no puede simplemente impartir conocimiento
a un estudiante a través de la memorización. En cambio, el conocimiento se construye a través de
actividades atractivas como la resolución de problemas y la retroalimentación. Estas actividades
sirven como bloques de construcción sobre los cuales los estudiantes pueden desarrollar su
comprensión. Si bien es cierto que cada maestro tiene sus propios métodos únicos de enseñanza,
vale la pena preguntarse cuántas de estas estrategias incorporan el uso de la tecnología.
Si los docentes utilizan herramientas tecnológicas, ¿cómo las integran en su enseñanza y
en qué circunstancias? Esta sección profundizará en los términos de estrategias, actividades y
herramientas, brindando una comprensión de su aplicación y cómo se relacionan con el tema de
los entornos virtuales, que se profundizará en la penúltima sección del marco teórico. Además de
las estrategias, los profesores también emplean diversas actividades dentro de sus métodos de
enseñanza, que pueden diferir de un profesor a otro y son esenciales para proporcionar una visión
general completa.
Al delinear primero las actividades, podemos explorar las herramientas virtuales que se
utilizan en los entornos virtuales. De esta manera, las estrategias de enseñanza abarcan los
procedimientos y técnicas empleados para facilitar el aprendizaje, y están determinadas por el
modelo de enseñanza, objetivos, contenidos y tiempos establecidos por el docente. Es crucial que
las estrategias atiendan a los diversos estilos y necesidades de aprendizaje, utilizando las
herramientas tecnológicas disponibles.
Los docentes tienen la flexibilidad de emplear una amplia gama de estrategias, incluidas
aquellas diseñadas por ellos mismos o basadas en metodologías establecidas, como el aprendizaje
expositivo, interactivo, colaborativo o autónomo, todas dirigidas a lograr los objetivos de
enseñanza deseados. Las estrategias de aprendizaje, se refieren a los métodos y procesos utilizados
en los procesos de aprendizaje individuales. Por ello, es importante tener en cuenta que no existe
una estrategia única para todos; cada alumno debe crear sus propios pasos y enfoques para adquirir
conocimientos basados en su estilo de aprendizaje único.
Los entornos y contenidos ideales de e-learning pueden adaptarse a diferentes estilos de
aprendizaje, empleando múltiples enfoques y secuencias, esto se puede lograr mediante la
identificación de las debilidades de los alumnos. Por ejemplo, algunos estudiantes prefieren
estudiar en grupo, mientras que otros prefieren el estudio individual. Además, algunos estudiantes
captan conceptos a través de enfoques concretos, mientras que otros se basan en enfoques teóricos.
Al desarrollar una estrategia bien planificada y adaptable que pueda adaptarse a los rápidos avances
tecnológicos, los maestros pueden crear estrategias arraigadas en el conexionismo de red.
Las actividades son un componente crucial del trabajo colaborativo, ya que facilitan la
interacción y la construcción de conocimiento entre los participantes. A través de la interactividad,
los estudiantes pueden interactuar con el material de una manera más dinámica, yendo más allá de
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la memorización y hacia una comprensión más significativa del tema. Este enfoque ayuda a evitar
un estilo de enseñanza puramente enciclopédico y anima a los estudiantes a tomar un papel activo
en su propio aprendizaje. La actividad de aprendizaje es un conjunto de acciones que realizan los
estudiantes en relación con el contenido y la información que se les proporciona, si estas
actividades se realizan o transfieren a través de Internet, se denominan e-actividades. Es importante
señalar que, en este marco, las actividades se refieren específicamente a las que se realizan en
entornos virtuales. El término e-actividad se utiliza cuando se discute el concepto dentro de este
contexto.
Ampliando el tema de las e-actividades, se sugiere que para asegurar que los estudiantes
las perciban como útiles y atractivas, se deben tener en cuenta varios factores:
• En primer lugar, debe haber una conexión clara entre la e-actividad y el contenido que se
enseña.
• Además, se debe dar suficiente tiempo para completar la e-actividad sin enfrentar ningún
desafío.
• Es importante variar los tipos de e-actividades presentadas a lo largo del curso.
• También es útil proporcionar información sobre los criterios de evaluación.
• La e-actividad debe adaptarse al nivel educativo del alumno.
• Por último, la presentación de la e-actividad debe ser clara y sin ambigüedades para que
los estudiantes entiendan lo que se requiere de ellos y estén motivados para esforzarse en
completar la tarea.
Existen tres teorías que impactan el aprendizaje en diversas situaciones, a saber, el
aprendizaje asociativo, constructivista y situado. Dependiendo de la teoría que se aplique, existen
diferentes factores que deben tenerse en cuenta a la hora de desarrollar una actividad. A
continuación, daremos una breve descripción de estos factores.
La actividad autentica
El proceso de aprendizaje y aplicación al trabajo se logra mejor a través de experiencias
naturales y auténticas (aprendizaje situado). La simulación de tareas de investigación de la vida
real en laboratorios o trabajo de campo puede mejorar las habilidades y el conocimiento
(aprendizaje constructivista), pero el contexto y los resultados pueden no ser del todo genuinos.
Por otro lado, el aprendizaje asociativo se enfoca en practicar habilidades y conceptos de manera
estructurada, en lugar de enfocarse en la autenticidad.
La formalidad y la estructura
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Las actividades de aprendizaje pueden variar en su nivel de estructura y secuencia. Algunas
actividades están muy estructuradas y cuidadosamente planificadas, ya que se ha demostrado que
este formato facilita un aprendizaje rápido y preciso. Por otro lado, también hay actividades que
están vagamente definidas, lo que permite a los alumnos adoptar un enfoque más independiente y
autodirigido. Vale la pena señalar que este último tipo de actividad generalmente se asocia con el
trabajo colaborativo, donde se espera que los estudiantes colaboren y trabajen juntos para lograr
sus objetivos de aprendizaje.
La retención-reproducción contra la reflexión-internalización
Cuando el método de enseñanza se enfoca en asegurar una reproducción precisa, los
alumnos tienen amplias oportunidades para practicar y dominar los conceptos o habilidades
necesarios hasta que puedan reproducirlos exactamente como se les indica. Por otro lado, cuando
el enfoque de enseñanza enfatiza la internalización, los alumnos tienen la oportunidad de asimilar
un concepto o habilidad en sus creencias y capacidades existentes. Se les anima a contemplar su
significado personal, explorar su relevancia en diferentes situaciones y esforzarse por comprender
su significado desde varias perspectivas.
La importancia de rol y de las otras personas
El proceso de aprendizaje generalmente implica participar en una conversación o
interacción con una persona bien informada u otra persona que también busca aprender. Sin
embargo, el papel específico que desempeña este individuo en el proceso de aprendizaje puede
variar significativamente según el enfoque particular que se utilice. Ya sea que actúen como
instructores, mentores o facilitadores, sus responsabilidades y contribuciones pueden diferir
mucho. Del mismo modo, las personas que aprenden de sus compañeros también asumen un papel
distinto que se alinea con enfoques específicos, como el constructivismo social, que enfatiza la
importancia de la colaboración y fomenta la seguridad en sí mismo en el proceso de aprendizaje.
El control de las decisiones sobre las actividades de aprendizaje
El tema principal en discusión es el proceso de toma de decisiones con respecto al tiempo
y los criterios de una tarea. Hay diferentes formas de abordar este tema; algunos métodos abogan
por un control estricto por parte del profesor, lo que permite a los alumnos concentrarse únicamente
en el tema, mientras que otros abogan por una mayor libertad para los alumnos. El enfoque óptimo
puede ser transferir gradualmente la responsabilidad del maestro al alumno, comenzando con la
orientación y progresando hacia una mayor autonomía para aprender y liderar a otros.
Las actividades de aprendizaje se definen como interacciones entre los alumnos y los
recursos, dirigidas a actuaciones específicas como la resolución de problemas, la evaluación de
argumentos, la presentación de hechos o la negociación de objetivos. Dado que las actividades son
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parte integral del proceso de enseñanza-aprendizaje, ya sea en persona o en línea, los elementos
de una actividad virtual, clasifican las actividades de aprendizaje como problemas, incluidos
problemas lógicos, algorítmicos, problemas basados en historias, problemas basados en reglas y
problemas de toma de decisiones. Así, que el diseño instruccional debe considerar diferentes metas
de aprendizaje y sus correspondientes condiciones instruccionales, y por lo tanto, una actividad
cognitiva bien planificada es crucial para un diseño instruccional efectivo.
En los elementos presentados, los alumnos, el entorno de aprendizaje y los resultados del
aprendizaje, están muy interconectados y solo se pueden definir una vez que se completa la
actividad, sin embargo, sigue siendo beneficioso para los diseñadores considerar estos elementos
por separado. Por ejemplo, si un proyecto requiere que el aprendiz adquiera habilidades
específicas, el diseño debe enfocarse en cumplir ese objetivo.
Por otro lado, si los requisitos tecnológicos son limitados, entonces el diseño debe priorizar
la creación de un entorno de aprendizaje óptimo. Cuando se habla de educación basada en el diseño
curricular, el diseño de actividades debe comenzar con el componente de resultados de aprendizaje.
El diseño del componente de resultados de aprendizaje, se refiere a los cambios anticipados que se
pueden observar en el aprendiz. De esta forma, en el aprendizaje asociativo, esto puede implicar
realizar una nueva habilidad o demostrar la comprensión de un concepto; en el aprendizaje
constructivista, puede implicar la capacidad del alumno para aplicar un nuevo concepto para
resolver problemas; y en el aprendizaje situado, puede implicar la participación del alumno en
situaciones nuevas o asumir el papel de un experto.
Es importante que la actividad sea significativa para el alumno, y el componente de
resultados del aprendizaje permite esa importancia. Por lo general, esta parte de la actividad se
expresa mediante un verbo que describe la acción esperada del estudiante. Al utilizar entornos
virtuales, los estudiantes pueden interactuar con los materiales, mantener sus propios registros y
tener carpetas virtuales que los maestros pueden monitorear a través de tecnologías colaborativas.
En este contexto, la taxonomía de Bloom se puede aplicar para determinar verbos apropiados para
actividades de aprendizaje, teniendo en cuenta la era digital.
En un proceso de enseñanza-aprendizaje, los resultados de aprendizaje juegan un papel
central, orientando las actividades encaminadas a alcanzarlos. Por lo tanto, se sugiere que al
incorporar tecnología, el diseño debe centrarse principalmente en el usuario, siempre que haya
recursos disponibles para apoyarlo de manera efectiva.
Al diseñar actividades que se centren en el alumno, es crucial considerar los diferentes
tipos de aprendizaje que cada alumno puede necesitar, a diferencia de los diseños tradicionales
basados en el plan de estudios, estas actividades centradas en el alumno deben adaptarse para que
sean efectivas. En el mundo moderno, la tecnología proporciona numerosas fuentes de información
y experiencias a las que pueden acceder los estudiantes. Como resultado, es crucial que los
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maestros adopten un enfoque centrado en el estudiante y guíen a los estudiantes a través de
actividades apropiadas.
Este enfoque, reconoce que los estudiantes tienen sus propias teorías del mundo y aprenden
de diferentes maneras, haciendo del aprendizaje un proceso dinámico y activo donde nuevas
conexiones alteran constantemente las estructuras de conocimiento. Sin embargo, desarrollar
actividades que se adhieran a este enfoque no es tarea fácil. Las actividades deben permitir a los
alumnos inferir conocimientos sin transmisión directa del profesor. Para lograrlo, es importante
comprender las diferencias en los estilos de aprendizaje entre los estudiantes y adaptar las
actividades en consecuencia.
Al diseñar actividades para los estudiantes, se deben considerar la tarea y el contenido, y
se pueden seguir las siguientes pautas para garantizar un resultado exitoso:
• La familiaridad y el dominio de la materia, así como el acceso a recursos que se adaptan a
cualquier limitación física o sensorial.
• También es importante comprender el propósito y las expectativas de la situación de
aprendizaje y tener en cuenta cualquier experiencia previa con el aprendizaje, incluidos los
modos de instrucción en línea.
• Además, las habilidades sociales e interpersonales son valiosas, al igual que la confianza
en el uso de la tecnología.
El avance de la tecnología influye en gran medida en una actividad de aprendizaje, por lo
tanto, es fundamental proporcionar una descripción detallada de los recursos, artefactos y entornos
físicos y virtuales que se utilizarán. Al referirse a los artefactos, esto incluye cámaras digitales,
microscopios, pizarras electrónicas, dispositivos móviles, laptops, netbooks y páginas web.
Además, abarca el entorno de aprendizaje donde se desarrolla el curso, como laboratorios y salas
de audiovisuales.
Al considerar este aspecto, es importante prestar especial atención a cómo se organiza el
espacio para fomentar la interacción entre los estudiantes. Adicionalmente, los artefactos pueden
tener diversas implicaciones según el entorno en el que se utilicen, ya que pueden servir como
mediadores para el aprendizaje. Los recursos también pueden referirse a diferentes formas de
medios, como texto, imágenes y multimedia.
Es crucial recordar que el medio elegido para entregar el contenido puede tener un impacto
diferente en cada estudiante, debido al hecho de que algunos estudiantes pueden responder de
manera más efectiva a los estímulos auditivos y visuales, mientras que otros pueden estar más
inclinados hacia la información textual o les resulta más fácil comprender la información cuando
se les presenta junto con ayudas visuales.
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Otro componente de una actividad virtual, es el diseño de interacciones con los demás.
Cuando se trata de aprender, la interacción con expertos es casi siempre un aspecto crucial. Para
profundizar en esta sección, podemos referirnos a las ideas de Beetham y Sharpe (2007) sobre los
diferentes tipos de aprendizaje:
• Así en el aprendizaje asociativo, se requiere un docente con experiencia en la materia, así
como la capacidad de guiar al alumno a través de actividades estructuradas.
• El aprendizaje situado requiere un mentor que comprenda el contexto del alumno y posea
las habilidades para apoyar su desarrollo.
• En el caso del aprendizaje constructivista, los docentes que apoyan este enfoque requieren
una amplia gama de habilidades de negociación, la capacidad de facilitar las discusiones
de los alumnos, brindar retroalimentación relevante y responder a sus necesidades
individuales.
• Es importante tener en cuenta que la interacción entre pares también es crucial para lograr
un aprendizaje efectivo, ya que es una actividad social que se practica y domina mejor en
un contexto colaborativo.
Trabajar en un entorno compartido con el apoyo de la comunicación mediada por
computadora (CMC) tiene numerosos beneficios, incluida la capacidad de compartir
conocimientos, opiniones, información y tareas, sin embargo, para aprovechar al máximo este
entorno compartido, es fundamental comprender los roles de cada participante, así como las reglas
y la estructura de las interacciones. El concepto de actividad virtual se ha abordado desde diferentes
perspectivas, y esencialmente las e-actividades se refieren a actividades que promueven el
aprendizaje activo e interactivo en línea, estas actividades están diseñadas para motivar a los
participantes a comprometerse y participar en formato de mensaje, con un moderador que guía y
facilita el proceso. Por lo general, son asincrónicos, baratos y fáciles de usar a través de los textos
del foro, las características clave de las e-actividades incluyen su capacidad para fomentar la
participación, su enfoque en la interacción y su capacidad para involucrar a los alumnos de manera
activa y significativa. Entre sus condiciones claves se encuentran:
• La actividad implica compartir una pequeña pieza de información o un desafío en línea,
con participantes individuales que contribuyen con sus propias ideas y se responden entre
sí.
• También habrá un elemento interactivo donde los participantes podrán interactuar con las
publicaciones de los demás.
• Un e-moderador proporcionará comentarios y críticas sobre las contribuciones realizadas.
• Las instrucciones detalladas se pueden encontrar en los mensajes en línea.
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Al adherirse a estos principios, los educadores y los diseñadores de instrucción pueden
crear actividades de aprendizaje significativas y efectivas que no solo involucran a los alumnos
sino que también los preparan para los desafíos del mundo real. A medida que la tecnología
continúa avanzando, es esencial adoptar métodos de aprendizaje colaborativo y diseñar tareas
auténticas que aprovechen el poder de los entornos virtuales para mejorar la experiencia de
enseñanza y aprendizaje.
En los últimos años, el auge de Internet y los medios de comunicación ha provocado un
aumento de los esfuerzos por incorporar métodos de aprendizaje colaborativo en diversos entornos.
Existen numerosas actividades de colaboración que son adecuadas para entornos en línea, como
debates, proyectos grupales, estudios de casos, simulaciones, ejercicios de juego de roles y
resolución de problemas de tareas compartidas; actividades como la redacción de ensayos,
historias y planes de investigación también se pueden llevar a cabo de manera colaborativa en
línea. La actividad se considera autentica, cuando:
• El concepto tiene una relevancia significativa en el mundo real.
• Su falta deliberada de definición clara requiere que los estudiantes definan tareas y
subtareas para completar con éxito la actividad.
• Implica tareas complejas que los estudiantes deben investigar durante un período de tiempo
designado.
• Brinda a los estudiantes la oportunidad de examinar la tarea desde varias perspectivas,
utilizando una amplia gama de recursos.
• Fomenta la colaboración entre los estudiantes y permite la reflexión sobre la tarea en
cuestión.
• Se puede integrar y aplicar a la perfección en diferentes áreas temáticas, yendo más allá de
los resultados específicos del dominio.
• Se alinea perfectamente con los criterios de evaluación con los que se evaluará a los
estudiantes.
• En lugar de ser vistos como meros ejercicios o pasos preparatorios, estas actividades
producen productos finales sobresalientes en sí mismas.
• Culminan en la creación de un producto completo y terminado.
• Fomentan el desarrollo de soluciones competentes y promueven una amplia gama de
resultados.
Las herramientas de trabajo colaborativo son un medio para brindar a estudiantes y
docentes experiencias de interacción únicas que difieren de los métodos tradicionales de
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aprendizaje. Al utilizar estos programas, las personas pueden participar en una variedad de
actividades, particularmente aquellas que requieren comunicación a distancia entre grupos de
estudiantes o maestros, ya sea que trabajen de manera independiente o interdependiente. Un
aspecto crucial del aprendizaje colaborativo implica la gestión de actividades tanto por parte de
los alumnos como de los instructores. Numerosas herramientas de software están disponibles, ya
sea que funcionen como recursos independientes o integrados en la Web, que se han desarrollado
con este propósito en mente. Hay varias herramientas de este tipo que se pueden utilizar con
eficacia en entornos de aprendizaje colaborativo:
• Las que integran sistemas de bases de datos y servidores web;
• las que crean páginas web interactivas con acceso a bases de datos y los entornos de
videoconferencia;
• herramientas para la escritura colaborativa y aplicaciones Web diseñadas específicamente
para el trabajo en grupo; y
• Groupware, que incluye software para compartir aplicaciones y espacios de trabajo, es otra
opción para el trabajo colaborativo.
La Web 2.0 es un movimiento diseñado para facilitar la interacción social a través del uso
de nuevas herramientas que permiten a las personas conectarse con un sinfín de fuentes de
información y compartir contenido, actividades, comentarios, fotografías, videos y más. La clave
no se encuentra en qué herramienta usar, sino cómo usarla de manera efectiva. Por lo tanto, el éxito
de una actividad depende de la selección de herramientas o recursos apropiados que apoyen la
tarea en cuestión.
Las herramientas electrónicas, como computadoras, teléfonos móviles y reproductores de
MP3, son herramientas de hardware importantes, mientras que el software social como wikis,
blogs, marcadores sociales, foros de discusión en línea y software de encuestas también son
elementos clave. Los podcasts y los SMS han surgido recientemente como herramientas populares
en la enseñanza y el aprendizaje, y han mejorado el potencial de las actividades de aprendizaje
comunicativo.
La interdependencia social
El concepto de interdependencia social positiva es crucial para un trabajo colaborativo
efectivo, y exploraremos este tema con más detalle recurriendo a las ideas de expertos en el campo,
como Johnson & Johnson (2004), que han identificado cinco elementos clave para un trabajo
grupal colaborativo exitoso: interdependencia positiva, promoción de la interacción, evaluación
individual, uso apropiado de herramientas sociales y procesamiento grupal.
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La interdependencia positiva se considera el elemento más importante, ya que implica que
cada miembro del grupo reconozca que su éxito está ligado al éxito del grupo. Así, promover la
interacción implica que los miembros del grupo desafíen y apoyen las ideas de los demás, mientras
que la evaluación individual garantiza que todos los miembros participen activamente en el
proyecto. Para facilitar la socialización y la construcción de confianza entre los miembros del
equipo, el aprendizaje colaborativo requiere el uso adecuado de herramientas sociales, que pueden
ayudar a resolver conflictos de manera constructiva. Finalmente, el proceso del grupo involucra
monitorear el trabajo de cada miembro para asegurar la calidad y facilitar la interacción recíproca,
con este enfoque de colaboración, se enfatiza la importancia de la interdependencia social, donde
los individuos trabajan juntos y contribuyen a lograr objetivos compartidos y se benefician
mutuamente.
En relación con la interdependencia social positiva observada en los patrones sociales,
podemos basarnos en la investigación realizada por Johnson y Johnson en 2004:
• Dar y aceptar ayuda: Los miembros, de los grupos colaborativos dan y reciben apoyo para
su trabajo personal, manifestándose una conexión entre ayudar y tener éxito.
• Intercambio de recursos e información: Los miembros del grupo investigan, comprenden
y hacen un mejor uso de la información.
• Dar y recibir retroalimentación sobre el trabajo realizado y desempeño en el grupo: En los
grupos colaborativos, son los miembros quienes se controlan a sí mismos.
• Cuestionamiento de los argumentos de los demás: La controversia intelectual alimenta la
curiosidad, la motivación para aprender y la reconceptualización del conocimiento propio.
Se toman decisiones de más alto nivel, hay un mejor conocimiento del problema en
cuestión y un mejor desarrollo del conocimiento.
• Se hacen más esfuerzos para tener éxito: El estímulo de los compañeros aumenta el
compromiso con el trabajo.
• Influir en el razonamiento y desempeño de los demás: Los miembros del grupo buscan
activamente influir y ser influenciados. Por lo tanto, si un miembro del grupo conoce una
solución mejor para una tarea, los otros miembros la adoptan rápidamente.
• Para llevar a cabo el trabajo en equipo se requieren habilidades de trabajo en grupo.
• Registro de la eficiencia con la que trabajan los miembros del grupo y compruebe cómo se
puede mejorar constantemente.
Investigaciones recientes han explorado las formas en que los entornos virtuales de
aprendizaje facilitan las interacciones estudiante-estudiante y dan forma al intercambio de
conocimientos. Estos estudios han arrojado información valiosa sobre los niveles y tipos de
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aprendizaje colaborativo que ocurren en estos contextos. Sin embargo, la construcción del
aprendizaje y la distribución de la cognición dentro de los entornos colaborativos de aprendizaje
virtual es un tema complejo, ya que los individuos aprenden de diversas formas y están motivados
por diferentes estímulos. Por lo tanto, es crucial manejar cuidadosamente las muchas variables en
juego para brindarles a los estudiantes experiencias de colaboración significativas.
El uso de Internet puede reducir significativamente el tiempo de capacitación, facilitar la
interactividad y promover el aprendizaje colaborativo, pero requiere la provisión de tutoriales
virtuales de alta calidad, materiales bien organizados y actividades de instrucción diseñadas
adecuadamente. A pesar de estos beneficios, el tema del aprendizaje en entornos virtuales sigue
siendo un misterio, con muchas incógnitas por explorar.
• Para ampliar nuestra comprensión, es necesario reflexionar sobre los métodos de
adquisición del conocimiento.
• Debemos considerar la importancia de la colaboración en el proceso de aprendizaje y su
correlación con la actividad que se está aprendiendo.
• Además, es vital explorar los enfoques más efectivos para lograr un aprendizaje exitoso y
cómo la tecnología puede ser utilizada tanto por maestros como por estudiantes.
• Los maestros deben crear una atmósfera que fomente el aprendizaje, al mismo tiempo que
son conscientes de la necesidad de individualizar y optimizar la experiencia de aprendizaje.
Si bien el aprendizaje colaborativo basado en computadora ofrece numerosas ventajas, es
más probable que encuentre desafíos a nivel social que a nivel técnico, debido a que la
colaboración mediada por computadora es inherentemente más compleja que la colaboración cara
a cara. Sería de gran interés profundizar en este tema, ya que arrojaría luz sobre los obstáculos que
se presentan y los beneficios potenciales que ofrecen las nuevas tecnologías para resolver
problemas que dificultan la colaboración en entornos virtuales. En el proceso de enseñanza y
aprendizaje de EVAD, la interacción entre los participantes tiene una gran importancia. En
consecuencia, es crucial comprender que el conocimiento no puede transmitirse simplemente de
un maestro a un alumno o de un individuo a otro. En cambio, el conocimiento se construye a través
de actividades grupales atractivas que se basan en el conocimiento existente para crear nuevos
entendimientos.
El aprendizaje colaborativo, por tanto, pretende fomentar la creación de conocimiento
enfatizando su construcción entre los propios participantes. Este enfoque se basa en las teorías de
Vygotsky, particularmente en su concepto de Zona de Desarrollo Proximal (ZPD). Según
Vygotsky, las personas que poseen conocimientos más avanzados brindan apoyo a los menos
avanzados, guiándolos hacia la realización de tareas y el logro de sus objetivos. Esta idea refuerza
aún más la importancia del trabajo colaborativo.
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El valor del trabajo colaborativo
Al evaluar el trabajo colaborativo, es importante incorporar tareas grupales e individuales
para mejorar la confianza individual. La colaboración efectiva no ocurre naturalmente; por ello,
los estudiantes deben aprender a colaborar para aprender. Los miembros del grupo deben estar
dispuestos a trabajar juntos, por lo que es crucial que los instructores incluyan un componente de
orientación al asignar proyectos grupales, este componente debe proporcionar pautas sobre el
proceso de selección de líderes de grupo y describir las responsabilidades que se esperan de ellos.
Al hacerlo, los instructores pueden facilitar la colaboración y crear una experiencia más
significativa para cada miembro de la clase. La retroalimentación es crucial para los estudiantes,
particularmente para aquellos que trabajan de forma remota, ya que los ayuda a mantenerse
encaminados; la retroalimentación puede ser tan simple como chequeos regulares o incluso ser
parte de la evaluación del estudiante, dependiendo de lo establecido al inicio de la clase. Sobre la
base de las ideas anteriores, los entornos de trabajo colaborativo deben cumplir ciertos requisitos
para garantizar la calidad y brindar oportunidades de aprendizaje y crecimiento para los
estudiantes.
Guiza Ezkauriatza (2011) identifica estos requisitos de la siguiente manera:
• tareas y subtareas que requieren que los estudiantes las definan y completen,
• actividades complejas que los estudiantes pueden investigar durante un período
significativo de tiempo,
• oportunidades para que los estudiantes aborden las tareas desde diferentes perspectivas
utilizando varios recursos,
• oportunidades para colaboración,
• oportunidades para la reflexión y exploración de sus valores y creencias,
• integración a través de diferentes áreas temáticas y más allá de dominios específicos,
• integración con prácticas de evaluación,
• creación de productos valiosos en lugar de meras preparaciones y
• tareas que tienen relevancia en el mundo real.
Adicionalmente, destacan los aspectos fundamentales que se deben considerar en el diseño
de materiales educativos. Estos incluyen:
• Alentar a los estudiantes a participar en el pensamiento crítico y explorar recursos
alternativos. Los materiales proporcionados no deben restringir su capacidad para
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reflexionar y ponderar, sino que deben presentar problemas y opciones no resueltos para
estimular su curiosidad intelectual.
• También es beneficioso promover oportunidades de aprendizaje colaborativo.
• El resumen debe explicarse a través de ejemplos concretos, centrándose en aspectos de la
realidad que no son fácilmente accesibles en el aula.
• Es importante recordar que la eficacia del mensaje depende tanto del contenido como de
su presentación.
• Debe permitirse la flexibilidad en el uso de los materiales, y deben ser adaptables a
diferentes perspectivas, brindando múltiples sugerencias para aplicaciones de aprendizaje
colaborativo.
• Los contenidos presentados deben ser relevantes para el plan de estudios actual y deben
integrarse con el entorno emocional, social y cultural de los estudiantes.
• Los materiales también deben ser lo suficientemente flexibles para ser utilizados en
diversas situaciones de enseñanza y deben poder adaptarse a las características específicas
del entorno de aprendizaje.
• Además, los materiales deben tener en cuenta las limitaciones de un entorno
tecnológicamente limitado.
• En última instancia, el objetivo es facilitar una práctica educativa activa y eficaz, con
oportunidades para el trabajo colaborativo.
El proceso de evaluación dentro de un sistema es crucial para proporcionar
retroalimentación y mantener su relevancia, así, la evaluación ocurre durante la ejecución de los
procesos y los resultados resultantes, incluida la evaluación del aprendizaje de los estudiantes. El
trabajo colaborativo efectivo se puede lograr a través de estrategias prácticas de aprendizaje, como
la identificación de necesidades de conocimiento, la búsqueda de nueva información, la
planificación del tiempo, la autorregulación, la reflexión, el análisis crítico y el aprendizaje
recíproco.
El trabajo colaborativo también se puede evaluar en etapas intermedias, incluida la
supervisión de la interacción virtual entre los miembros del grupo, la provisión de ayudas
educativas y la evaluación de la calidad del aprendizaje de los estudiantes. Si bien existen campus
virtuales y recursos colaborativos, es importante que las escuelas brinden programas de
capacitación tecnológica a los docentes para prepararlos para el trabajo colaborativo.
La actividad colaborativa promueve las habilidades de pensamiento crítico, la creación
conjunta de conocimiento, la reflexión y el aprendizaje transformador. La importancia del diseño
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de tareas brinda pautas claras para lograr los objetivos necesarios. Es importante señalar que tener
acceso a herramientas tecnológicas no es suficiente; el diseño instruccional también es crucial para
el éxito. La evaluación proporciona información tanto cualitativa como cuantitativa que nos orienta
sobre los participantes y nos ayuda a alcanzar nuestros objetivos. Se pueden utilizar diferentes
instrumentos de evaluación como cuestionarios, encuestas, pruebas, entrevistas y proyectos para
valorar a todos los miembros de la comunidad educativa.
Los entornos virtuales de autogestión
En el panorama educativo actual, tanto los docentes como los estudiantes deben poseer un
sólido dominio de la tecnología para poder participar de manera efectiva en el trabajo
colaborativo., ya que la tecnología sirve como base sobre la cual las personas pueden aplicar y
mostrar su conocimiento en tareas colaborativas. Como resultado, los participantes en un entorno
virtual pueden adquirir las habilidades necesarias para llevar a cabo con éxito actividades
específicas relacionadas con el trabajo colaborativo.
Esta noción se refiere a las formas en que los participantes demuestran su experiencia y
competencia. Dentro de un entorno educativo virtual, el objetivo final es que los participantes
participen activamente en actividades designadas o posean los conocimientos necesarios mientras
operan dentro del entorno virtual. Con esto en mente, la siguiente sección proporciona una amplia
descripción de los entornos virtuales y sus posibles aplicaciones para facilitar el trabajo
colaborativo.
Panorama sobre los entornos virtuales
El propósito de esta sección no es proporcionar definiciones de entornos virtuales, sino
ofrecer información suficiente para comprender cómo se pueden utilizar para diseñar métodos de
enseñanza y aprendizaje, con un enfoque en el trabajo colaborativo. Los entornos virtuales son
escenarios que permiten el trabajo en grupo entre miembros que comparten objetivos flexibles y
estructurados en función de las necesidades de los alumnos. Un entorno es una colección de
elementos interconectados que forman un sistema que fomenta el aprendizaje.
Los objetos también se pueden integrar en el entorno y los usuarios pueden descargar
elementos del entorno. Los sistemas basados en web pueden administrar foros de discusión, buscar
objetos en el entorno, evaluar documentos y notificar a los usuarios por correo electrónico sobre
eventos relacionados con objetos en el entorno. Administrativamente, los entornos virtuales se
pueden estructurar y gestionar en función de la creación de espacios de trabajo, la gestión de
usuarios y grupos, la supervisión de actividades, la seguridad, los calendarios compartidos, la
organización de citas y el seguimiento de proyectos.
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La apariencia física del entorno también se puede personalizar para adaptarse a las
necesidades del usuario, como una universidad o colegio específico, un grupo de investigadores,
etc., de esta forma, los entornos virtuales, además de ser aplicaciones informáticas, deben poseer
ciertas propiedades que potencien su valor en el desarrollo de aspectos didácticos. Como
aplicaciones informáticas, se componen de varias herramientas, incluidas herramientas de
comunicación (síncronas, como el chat, y asíncronas, como el correo electrónico), herramientas
para crear contenido de aprendizaje (editores de páginas web, wikis o blogs) y herramientas de
gestión de participantes.
Para profundizar en el contraste entre las herramientas sincrónicas y asincrónicas, podemos
categorizarlas de la siguiente manera: en un entorno sincrónico, las herramientas de comunicación
incluyen chat, transmisión de video, videoconferencia, audioconferencia y MUD (dimensiones de
usuarios múltiples). Por otro lado, las herramientas de comunicación asíncrona en este contexto
incluyen foros o grupos de noticias, listas de distribución, debates telemáticos, blogs, correo
electrónico, buzón de voz, herramientas de trabajo colaborativo, podcasts y vodcasts o videocasts.
La autogestión: Entornos virtuales
El diseño
La creación de un entorno virtual exige una planificación minuciosa, que debe considerar
una serie de factores como los avances tecnológicos para la distribución de contenidos y acceso a
la información, la interacción entre docentes y alumnos, la gestión del curso y la capacidad de
control de los usuarios durante el desarrollo del mismo. Además, la selección de una herramienta
web con características adecuadas a la funcionalidad que se pretende es crucial, pero la
configuración del entorno formativo debe partir principalmente de decisiones que se alineen con
el perfil del docente y los nuevos modelos educativos.
La mayoría de las herramientas actuales cuentan con una interfaz web que facilita la
usabilidad y presentación a través de una interfaz transparente e intuitiva. Para diseñar materiales
para un entorno web, es fundamental seguir cuatro fases: recopilación de información, desarrollo,
producción y evaluación del material. Durante estas fases, el diseñador o docente debe realizar
diversas actividades, como identificar y seleccionar información, definir objetivos, métodos y
soportes para la distribución de información, formar un equipo técnico, seleccionar estándares de
calidad, elegir una plataforma para el material y especificar el cronograma y guion del programa
o diseño instruccional a ser subido a la red.
Es imperativo diseñar entornos virtuales de aprendizaje que apoyen el proceso de
enseñanza/aprendizaje, con ciertas herramientas y principios:
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• Un sistema de aprendizaje exitoso debe priorizar las necesidades del estudiante,
permitiéndole continuar su educación a su propia conveniencia a través del aprendizaje a
distancia.
• El sistema también debe utilizar un enfoque constructivista, alentando a los alumnos a
involucrarse activamente con la información e integrarla en su propia comprensión.
• El enfoque debe estar en el proceso de aprendizaje, con los estudiantes resolviendo
problemas y completando proyectos para desarrollar su conocimiento.
• El sistema debe proporcionar información oportuna para ayudar en las actividades de
resolución de problemas.
• El sistema de aprendizaje debe capacitar a las personas para transformar la información en
conocimiento y facilitar el aprendizaje permanente.
Una perspectiva intrigante sobre los entornos virtuales de aprendizaje (EVA), es que
integran diversas tecnologías y enfoques pedagógicos, más allá del aprendizaje electrónico, y
pueden mejorar tanto la enseñanza en línea como la presencial. En un EVA, los alumnos son
activos y desempeñan un papel en la configuración de sus experiencias de aprendizaje, si bien no
todos los EVA están diseñados para el aprendizaje colaborativo, un enfoque constructivista social
de la educación favorece el trabajo colaborativo.
Gracias a los avances en la tecnología de software educativo, la creación de EVA, PLE,
wikis y otras herramientas en línea se ha vuelto más accesible para los no expertos que pueden
adaptar sus entornos virtuales a sus objetivos de aprendizaje. Los EVA también se pueden vincular
con otros recursos para facilitar la interacción y fomentar las habilidades cognitivas para el trabajo
en grupo, es por ello, que los profesores y los estudiantes pueden participar en una
interdependencia social positiva a través del diálogo y el trabajo en equipo en los EVA.
Las acciones formativas
El modelo didáctico de Comunidades Virtuales de Aprendizaje, enfatiza la importancia del
aprendizaje colaborativo, en este modelo, el conocimiento es visto como una construcción social
que se desarrolla a través de la interacción, evaluación y cooperación entre pares. Al utilizar
entornos virtuales, los docentes pueden asumir el papel de facilitadores en el proceso de
construcción del conocimiento tanto para ellos como para sus alumnos, promoviendo la creación
compartida de conocimiento.
Un sistema de aprendizaje virtual debe tener como objetivo fomentar el desarrollo de
habilidades y conocimientos que permitan a los alumnos investigar, encontrar y procesar
información de manera efectiva, también debe fomentar la transferencia de habilidades y fomentar
un alto nivel de autonomía en el proceso de aprendizaje. Sin embargo, es importante señalar que
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no todos los docentes poseen las habilidades o conocimientos necesarios para integrar la tecnología
en sus aulas. Por lo tanto, es crucial implementar programas de capacitación que proporcionen a
los docentes las habilidades y conocimientos necesarios para utilizar la tecnología de manera
efectiva y promover el trabajo colaborativo.
Estos programas de capacitación deben planificarse, diseñarse, implementarse y evaluarse
de manera cuidadosa para garantizar que permanezcan actualizados. En este aspecto, las
instituciones educativas pueden desempeñar un papel crucial en el apoyo al desarrollo docente al
ofrecer programas de capacitación que incorporen nuevas tecnologías. Este tipo de formación no
solo equipa a los docentes con las herramientas para aplicar las tecnologías educativas, sino que
también fomenta las habilidades de pensamiento crítico. Como resultado, los profesores pueden
cultivar niveles más altos de aprendizaje entre sus alumnos, lo que se conoce como presencia
cognitiva.
Las consideraciones pedagógicas
Con base en un análisis de las necesidades de los estudiantes, tenemos los objetivos y las
competencias que deben lograrse una vez que el alumno interactúa en el entorno virtual, la
formación en línea, se convierte en un proceso colectivo, de construcción compartida, contrastado
con el aislamiento del estudio individual. Por ello, y desde el punto de vista de la organización
temporal del proceso, el método formativo espera que los alumnos superen progresivamente, de
forma relativamente metódica, un curso común en esta materia, de forma flexible.
El aprendizaje se escalará gradualmente, logrando así objetivos y competencias
preestablecidos. Para que el entorno virtual sea exitoso, debe tener un diseño adecuado, que se
base en un modelo pedagógico y tenga en cuenta las necesidades de los estudiantes, también puede
darse el caso de que la universidad ya tenga una plataforma por lo que nuestro diseño debe
adaptarse a esa plataforma. Así, a la hora de diseñar un entorno virtual, podemos partir de un
enfoque micro hasta un enfoque holístico, incluyendo niveles. Para ello, se ofrecen las siguientes
sugerencias:
• Para crear un entorno de aprendizaje virtual eficaz, es importante proporcionar a los
estudiantes un espacio personal, como una dirección de correo electrónico, y establecer un
aula virtual con un sistema seguro de gestión de la información.
• Este sistema debe incluir un espacio para que los docentes se comuniquen en privado, así
como un área pública para discusiones informales y un tercer espacio para trabajos
relacionados con el curso, como foros de debate y evaluación de temas.
• Diseñar un campus virtual que satisfaga las necesidades académicas y de gestión de una
institución educativa puede ser un desafío, ya que requiere cumplir con la normativa
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institucional y desarrollar nuevos mecanismos de evaluación y control de las tareas
docentes.
• Para lograr esto, se debe utilizar una plataforma como Moodle o Blackboard, que se puede
personalizar para satisfacer las necesidades de la institución y sus estudiantes.
• La creación de un entorno de aprendizaje virtual exitoso implica una cuidadosa
consideración de los aspectos tecnológicos y prácticos.
La pedagogía progresiva, abarca métodos de instrucción que implican actividades
orientadas a objetivos con funciones y actividades claramente definidas tanto para profesores como
para estudiantes. El objetivo es que la pedagogía en entornos virtuales anime a los estudiantes a
participar en diversas actividades y estrategias de aprendizaje. La Presencia cognitiva, ocurre
dentro de una comunidad de investigación crítica donde los participantes analizan y cuestionan los
supuestos para reconstruir el conocimiento y la experiencia, y la Pedagogía Progresista facilita el
logro de la presencia cognitiva.
Para aplicar y valorar de manera efectiva la pedagogía progresiva y lograr la presencia
cognitiva en el diseño de entornos de aprendizaje, ya sean presenciales o remotos, el modelo de
indagación práctica refleja el proceso del pensamiento crítico. Los principales elementos de este
modelo, incluyen presencia social, presencia docente y presencia cognitiva. La presencia social se
refiere a la capacidad de los estudiantes para proyectarse social y emocionalmente dentro de la
comunidad de indagación, lo cual es particularmente importante en la educación a distancia debido
a la ausencia física y la necesidad de la participación inmediata del docente para facilitar el
aprendizaje. En consecuencia, la presencia del maestro implica el diseño y la dirección de los
procesos cognitivos y sociales para lograr objetivos de aprendizaje importantes y personalmente
significativos; la presencia del maestro consta de tres componentes: diseño y organización
instruccional, discurso facilitador e instrucción directa.
La presencia cognitiva se refiere al grado en que los estudiantes son capaces de crear y
construir significado a través de un discurso sostenido en una comunidad de indagación, lo que se
puede lograr a través de una presencia docente efectiva y una presencia social satisfactoria.
El modelo de indagación práctica es una herramienta utilizada para analizar el contenido
del texto en la comunicación mediada por computadora o para diseñar entornos apropiados. El
modelo consta de cuatro fases, que proporcionan una visión cognitiva de las actividades de los
participantes en las interacciones de CMC, y tiene como objetivo determinar si las actividades en
el entorno reflejan la adquisición y aplicación de niveles superiores de conocimiento asociados al
pensamiento crítico y la reflexión. El trabajo colaborativo se potencia mediante la aplicación de la
reflexión y el pensamiento crítico para apoyar las interacciones entre los participantes y lograr las
metas establecidas. Por tanto, el modelo de Indagación Práctica puede utilizarse como referencia
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a la hora de diseñar o evaluar un entorno virtual que fomente el trabajo colaborativo y la presencia
cognitiva en las interacciones.
Los retos para el docente
Estudios recientes para examinar los diferentes factores que contribuyen a una instrucción
en línea eficaz han encontrado que la instrucción que se enfoca en el alumno es más efectiva que
la instrucción que se enfoca únicamente en el maestro. Los estudios han demostrado que los
alumnos prefieren los métodos de discusión, las actividades de aprendizaje colaborativo y las
actividades de aprendizaje auténticas. Aquí, destaca la importancia de la participación de los
alumnos en el proceso de enseñanza y aprendizaje, ya que hace que los temas que se estudian sean
más relevantes para ellos.
El trabajo colaborativo es particularmente adecuado para el aprendizaje en línea, ya que
puede facilitarse a través de diversas herramientas tecnológicas. Como resultado, los avances
tecnológicos también han llevado a la aparición del aprendizaje móvil, conocido como M-learning
o U-learning, abriendo nuevas oportunidades para la investigación y el desarrollo de formas
innovadoras de educación que satisfagan las expectativas de las generaciones actuales y futuras de
estudiantes.
Las nuevas generaciones de estudiantes están acostumbrados al uso de computadoras y
esperan que sus clases sean dinámicas y tecnológicamente avanzadas. Si bien proporcionar
entornos ricos en tecnología puede requerir una inversión significativa, los maestros pueden
aprovechar Internet y los dispositivos que la mayoría de los estudiantes ya tienen, como teléfonos
celulares, iPods, netbooks y computadoras portátiles; para planificar un diseño educativo
apropiado, de esta manera, los maestros pueden aprovechar el potencial de la tecnología para
integrarla en el aula, lo que permite un proceso de enseñanza y aprendizaje más actualizado que
se alinea con las demandas de la vida profesional de los estudiantes.
El uso de redes móviles e inalámbricas puede mejorar aún más la personalización y la
intimidad de la experiencia de aprendizaje, permitiendo a los alumnos estudiar e interactuar en
cualquier lugar. Sin embargo, la calidad de la enseñanza en un entorno en línea presenta un desafío
importante para los educadores. La interactividad juega un papel crucial en el logro de la calidad
en cualquier entorno de enseñanza y aprendizaje, ya que promueve actividades que se parecen
mucho a situaciones del mundo real y permite a los estudiantes desarrollar conocimientos,
habilidades y actitudes transferibles. El papel del estudiante debe extenderse más allá de la lectura
pasiva y la memorización y, en su lugar, centrarse en la reflexión, el análisis, la planificación, la
resolución de problemas y la colaboración.
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Capítulo 3
El futuro de la IA
El objetivo de la IA de crear una máquina con una inteligencia similar a la humana es una
meta inmensamente ambiciosa que la ciencia se ha fijado alguna vez. Es comparable a otros
grandes objetivos científicos como explicar el origen de la vida, el origen del universo o conocer
la estructura de la materia. A lo largo de la historia, el deseo de construir máquinas inteligentes ha
llevado a la creación de modelos o metáforas del cerebro humano. Estos modelos han evolucionado
a lo largo de los años, desde la noción de Descartes de un sistema mecánico complejo hasta los
sistemas telefónicos del siglo XIX, y actualmente, el modelo dominante es el modelo
computacional basado en la computadora digital.
Hipótesis del sistema de símbolos físicos
En su artículo del Premio Turing de 1975, Allen Newell y Herbert Simon presentaron la
hipótesis del Sistema de símbolos físicos, que sugiere que cualquier sistema de símbolos físicos
tiene los medios necesarios para llevar a cabo acciones inteligentes. Argumentan que dado que los
humanos muestran un comportamiento inteligente, nosotros también podemos ser considerados
sistemas de símbolos físicos.
Para comprender mejor el concepto de un Sistema de símbolos físicos (PSS), Newell y
Simon explican que consiste en símbolos que se pueden combinar para formar estructuras más
grandes y se pueden transformar a través de varios procesos. Estos símbolos son de naturaleza
física, ya que existen en los circuitos electrónicos de las computadoras o en las redes neuronales
de los seres humanos. Según la hipótesis, el sustrato específico (ya sea electrónico o biológico) no
es crucial, siempre que permita el procesamiento de símbolos. Es importante tener en cuenta que
la hipótesis PSS es solo eso, una hipótesis, y no debe aceptarse ni rechazarse sin verificación
empírica a través de experimentos científicos.
La Inteligencia Artificial (IA) sirve como el campo científico dedicado a probar esta
hipótesis dentro del contexto de las computadoras digitales. La atención se centra en determinar si
una computadora correctamente programada puede exhibir un comportamiento inteligente general.
Es crucial diferenciar entre la inteligencia general y la inteligencia específica, como lo demuestran
los programas que sobresalen en el juego de ajedrez pero no pueden jugar juegos más simples
como las damas sin un programa separado específicamente diseñado para ello.
Cuando se trata de humanos, la situación es diferente porque cualquier jugador de ajedrez
puede utilizar su conocimiento del juego para jugar a las damas sin problemas en cuestión de
minutos. El desarrollo y la implementación de sistemas de inteligencia artificial que solo muestran
un comportamiento inteligente en un dominio específico se conoce como IA débil, en contraste
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con la IA fuerte, que fue discutida por pioneros en el campo como Newell y Simon. Si bien la
hipótesis SSF se propuso formalmente en 1975, el concepto ya estaba implícito en las ideas de los
pioneros de la IA en la década de 1950 e incluso en los escritos innovadores de Alan Turing sobre
máquinas inteligentes.
El filósofo John Searle introdujo la distinción entre IA débil y fuerte en un controvertido
artículo publicado en 1980, donde argumentaba en contra de la posibilidad de una IA fuerte. Es
importante tener en cuenta que la IA general y la IA fuerte no son sinónimos. Si bien existe una
conexión entre los dos, todos los sistemas de IA fuertes necesariamente serían generales, pero
puede haber IA generales que no sean fuertes, lo que significa que pueden exhibir una inteligencia
similar a la humana pero sin experimentar estados mentales. Por otro lado, la IA débil implica la
creación de programas que realizan tareas específicas sin necesidad de estados mentales, según
Searle.
Las computadoras ya han demostrado su capacidad para superar a los humanos en ciertos
dominios de inteligencia artificial débil, como resolver fórmulas lógicas complejas, jugar juegos
como ajedrez o Go y hacer diagnósticos médicos. La IA débil también abarca la formulación y
prueba de hipótesis relacionadas con la mente, como el razonamiento deductivo y el aprendizaje
inductivo, a través de programas que funcionan de manera diferente al cerebro humano. Todos los
avances en IA hasta el momento pueden categorizarse como manifestaciones de IA débil y
específica.
Modelos de IA
Como resultado, los primeros sistemas inteligentes se centraron principalmente en resolver
problemas que no requerían una interacción directa con el entorno. Por ejemplo, la IA simbólica
abordó con éxito tareas como probar teoremas matemáticos o jugar al ajedrez. Curiosamente, los
programas de juego de ajedrez no requieren percepción visual para ver las piezas en el tablero ni
actuadores físicos para mover las piezas.
Si bien la IA simbólica se puede utilizar para programar el módulo de razonamiento de un
robot físico en un entorno del mundo real, durante las primeras etapas del desarrollo de la IA, los
pioneros carecían de lenguajes de representación de conocimiento eficientes y herramientas de
programación para lograr esto de manera efectiva. En consecuencia, los sistemas inteligentes
iniciales se limitaron a abordar problemas que no requerían una interacción directa con el mundo
físico.
El modelo dominante en el campo de la inteligencia artificial (IA) ha sido históricamente
el modelo simbólico, que se originó a partir de la hipótesis SSF. Este modelo, también conocido
como Good Old Fashioned AI (GOFAI), sigue siendo muy significativo y se considera el enfoque
clásico en IA. Opera de arriba hacia abajo, basándose en el razonamiento lógico y la búsqueda
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heurística como técnicas fundamentales de resolución de problemas. En particular, la IA simbólica
no requiere la integración de un sistema inteligente dentro de un cuerpo físico o un entorno del
mundo real. En cambio, utiliza representaciones abstractas del mundo real, empleando lenguajes
de representación basados principalmente en la lógica matemática y sus extensiones. En la
actualidad, la IA simbólica se sigue empleando para probar teoremas y aplicaciones para jugar al
ajedrez. Sin embargo, también ha ampliado su alcance para abarcar tareas que implican percibir y
actuar sobre el entorno, como el aprendizaje y la toma de decisiones en robots autónomos.
Sin embargo, los sistemas conexionistas comparten limitaciones con los sistemas
simbólicos, ya que no requieren un cuerpo físico o un entorno del mundo real. Además, las
neuronas reales poseen arborizaciones dendríticas complejas con propiedades eléctricas y
químicas. Pueden tener conductancias iónicas que producen efectos no lineales y reciben miles de
sinapsis con posiciones, polaridades y magnitudes variables. Además, la mayoría de las células
cerebrales no son neuronas, sino células gliales, que no solo regulan el funcionamiento de las
neuronas, sino que también exhiben potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican
entre sí. Esto sugiere que las células gliales juegan un papel importante en los procesos cognitivos.
Desafortunadamente, los modelos conexionistas no incorporan estas celdas, haciéndolas
incompletas o incluso incorrectas. En esencia, los modelos actuales del cerebro están lejos de
captar su inmensa complejidad, lo que también lleva a especular sobre la singularidad, donde las
futuras superinteligencias artificiales, basadas en réplicas del cerebro, superarán a la inteligencia
humana. Al mismo tiempo que se desarrollaba la IA simbólica, surgió otra forma de IA llamada IA
conexionista. A diferencia de la IA simbólica, los sistemas conexionistas operan con un enfoque
ascendente, lo que sugiere que la inteligencia surge de la actividad colectiva de unidades
interconectadas que procesan información en paralelo. Estas unidades en la IA conexionista son
modelos simplificados de la actividad eléctrica de las neuronas biológicas.
En 1943, McCulloch y Pitts propusieron un modelo básico de neurona, viéndola como una
unidad lógica que calcula su salida basándose en una suma ponderada de entradas. Si esta suma
supera un umbral predeterminado, la salida es "1"; de lo contrario, es "0". Al conectar las salidas
de las neuronas con las entradas de otras, se crea una red neuronal artificial. Estas redes se pueden
entrenar para aprender funciones ajustando los pesos de las conexiones, de forma similar a cómo
se refuerzan las sinapsis en las neuronas biológicas. Esto llevó a la creencia de que los modelos
conexionistas eran superiores para el aprendizaje, la cognición y la memoria en comparación con
la IA simbólica.
Otro tipo de modelado bioinspirado, que también es compatible con la hipótesis SSF y no
es de naturaleza física, es la computación evolutiva. Este concepto, introducido por Holland en
1975, se inspiró en el notable éxito de la evolución biológica en el desarrollo de organismos
complejos. Como resultado, algunos investigadores a principios de los años sesenta comenzaron a
explorar la idea de simular la evolución en programas informáticos, con el objetivo de mejorar
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automáticamente las soluciones a varios problemas que se habían programado en estos sistemas.
El concepto subyacente era que al emplear operadores de mutación y cruce en los "cromosomas"
que representan los programas, se podrían generar nuevas generaciones de programas modificados,
cada uno con soluciones que fueran superiores a las de las generaciones anteriores.
Dado que el objetivo principal de la IA es descubrir programas capaces de exhibir
comportamientos inteligentes, se planteó la hipótesis de que la programación evolutiva podría
emplearse para explorar el vasto espacio de posibles programas e identificar aquellos que cumplen
con este criterio. Sin embargo, es crucial reconocer que la realidad es mucho más compleja y que
este enfoque tiene ciertas limitaciones, aunque, ha producido resultados impresionantes,
particularmente en el ámbito de la resolución de problemas de optimización.
Una de las principales críticas a los modelos no incorporados es que un agente inteligente
requiere un cuerpo físico para experimentar e interactuar directamente con su entorno. Sin cuerpo,
las representaciones abstractas del entorno proporcionadas por un programador no tienen
significado para la máquina. Sin embargo, a través de la interacción directa con el entorno, el
agente puede conectar las señales que percibe a través de sus sensores con representaciones
simbólicas basadas en su percepción.
Algunos expertos en inteligencia artificial, incluido Rodney Brooks, incluso han
argumentado que las representaciones internas no son necesarias para un agente, ya que el
comportamiento inteligente puede surgir de la interacción del agente con su entorno. Empero, esta
idea ha suscitado polémica, y el propio Brooks reconoció más tarde que hay situaciones en las que
las representaciones internas son cruciales para la toma racional de decisiones. En 1965, el filósofo
Hubert Dreyfus afirmó que lograr una IA fuerte, que se refiere a un tipo general de IA, es tan
inalcanzable como el objetivo de los alquimistas de convertir el plomo en oro en el siglo XVII.
Dreyfus argumentó que mientras el cerebro procesa la información de manera holística y continua,
las computadoras se basan en operaciones finitas y discretas que aplican reglas a datos limitados.
Este argumento se alinea con la perspectiva de Searle, pero Dreyfus también enfatizó la
importancia del cuerpo en la inteligencia, abogando por que la inteligencia se encarne e interactúe
con el mundo. Se basó en la Fenomenología de Heidegger, que enfatiza la importancia del cuerpo,
incluidas sus necesidades, deseos, movimientos y acciones. Según Dreyfus, la IA debería
incorporar todos estos aspectos para finalmente lograr una IA fuerte, él reconoce que la IA fuerte
no es completamente imposible, pero cuestiona los enfoques tradicionales de la IA simbólica y no
corporal. Argumenta que la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos es errónea.
Este punto de vista es compartido por muchos investigadores de IA contemporáneos, que
reconocen cada vez más la importancia de incorporar el aspecto físico y la representación interna
en los sistemas de IA. Ahora se cree ampliamente que la inteligencia de naturaleza general no se
puede lograr sin considerar el cuerpo. Nuestra propia inteligencia depende en gran medida de
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nuestras habilidades sensoriales y motoras, lo que significa que el cuerpo juega un papel crucial
en la formación de la inteligencia.
El hardware del cuerpo, incluidos los sistemas sensorial y motor, determina la variedad de
interacciones en las que puede participar un agente. Estas interacciones, a su vez, influyen en las
capacidades cognitivas de los agentes, lo que lleva a lo que se conoce como cognición situada.
Para emular el desarrollo cognitivo humano, las máquinas se colocan en entornos reales, similares
a las experiencias humanas. El enfoque se inspira en la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget,
que sugiere que los humanos pasan por un proceso de maduración mental en distintas etapas. Estos
conceptos han dado lugar a un nuevo subcampo de IA conocido como robótica de desarrollo.
IA especializada: Los éxitos
Durante la última década, la investigación de la IA se ha centrado principalmente en el
desarrollo de inteligencias artificiales especializadas, lo que se ha traducido en logros notables.
Estos éxitos se pueden atribuir en gran medida a dos factores: la disponibilidad de grandes
cantidades de datos y el acceso a computación de alto rendimiento para un análisis eficiente. En
particular, los sistemas como AlphaGo, Watson y los avances en vehículos autónomos y
diagnósticos médicos basados en imágenes se han beneficiado enormemente de la capacidad de
analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones. Sin embargo, a pesar de estos avances,
el progreso hacia el logro de la IA general ha sido mínimo. De hecho, nuestros sistemas de IA
actuales pueden considerarse ejemplos de "competencia sin comprensión".
Sorprendentemente, lo que alguna vez se percibió como tareas desafiantes, como
diagnosticar enfermedades o sobresalir en ajedrez y Go, ha demostrado ser relativamente fácil para
la IA. Por otro lado, las tareas que parecían más sencillas, como adquirir conocimientos de sentido
común, han demostrado ser las más desafiantes. Esta discrepancia se puede atribuir a la dificultad
de impartir a las máquinas una comprensión del sentido común. Sin este conocimiento
fundamental, los sistemas de IA luchan por comprender profundamente el lenguaje o interpretar
las percepciones visuales.
El conocimiento del sentido común se deriva de nuestras experiencias y nos permite
navegar y comprender fácilmente el mundo que nos rodea. Por ejemplo, entender que el agua fluye
de arriba hacia abajo o saber que es necesario tirar de una cuerda para arrastrar un objeto atado a
ella son conceptos de sentido común. Hay innumerables piezas de conocimiento de este tipo que
los humanos captan sin esfuerzo, formando la base para nuestra comprensión del mundo. Para
avanzar en la adquisición de conocimientos de sentido común, una posible vía de investigación es
la robótica del desarrollo. Además, el modelado matemático y el aprendizaje de las relaciones
causa-efecto son prometedores para mejorar nuestra comprensión de los aspectos asimétricos del
mundo.
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Actualmente, los sistemas de aprendizaje profundo solo pueden aprender funciones
matemáticas simétricas y no pueden diferenciar entre causas y efectos. Por ejemplo, es posible que
no reconozcan que el amanecer hace que el gallo cante, y no al contrario. Explorando estas vías de
investigación, podemos desbloquear el potencial de los sistemas de IA para poseer una generalidad
y profundidad similares a las humanas al incorporar el conocimiento del sentido común y
comprender las relaciones causa-efecto.
El camino hacia las IA realmente inteligente
Lograr capacidades que impliquen interactuar con entornos sin restricciones o sin
preparación es extremadamente desafiante. El diseño de sistemas con estas capacidades requiere
la integración de avances en diversas áreas de la IA, incluyendo el desarrollo de lenguajes de
representación del conocimiento que puedan codificar información sobre diversos objetos,
situaciones, acciones, etc., junto con sus propiedades y las relaciones causa-efecto entre ellos.
Además, se necesitan nuevos algoritmos para resolver problemas de manera eficiente y confiable
y brindar respuestas sobre una amplia gama de temas, en función de estas representaciones, dado
que estos sistemas deben adquirir continuamente una gran cantidad de conocimiento, deben ser
capaces de aprender durante toda su existencia.
En esencia, es crucial crear sistemas que puedan integrar a la perfección la percepción, la
representación, el razonamiento, la acción y el aprendizaje. Sin embargo, esto sigue siendo un
desafío importante en la IA, ya que aún debemos determinar cómo integrar de manera efectiva
todos estos componentes de la inteligencia. El desarrollo de arquitecturas cognitivas que integren
correctamente estos componentes, como los sistemas integrados, es un peldaño fundamental para
lograr la inteligencia artificial general.
De cara al futuro, creemos que los sistemas híbridos que combinan las fortalezas de los
sistemas de razonamiento basados en el conocimiento y la IA basada en datos, en particular el
aprendizaje profundo, serán el foco de importantes esfuerzos de investigación. Actualmente, los
sistemas de aprendizaje profundo tienen una gran limitación conocida como "olvido catastrófico".
Esto significa que si se les entrena para realizar una tarea y luego se les entrena para otra tarea, se
olvidan por completo de la tarea aprendida previamente. Esta limitación sirve como fuerte
evidencia de que estos sistemas realmente no aprenden en el sentido humano de la palabra.
Otro inconveniente importante de los sistemas de aprendizaje profundo es su falta de
capacidad explicativa, lo que los convierte en "cajas negras". Por lo tanto, un objetivo de
investigación intrigante sería incorporar módulos en los sistemas de aprendizaje profundo que
puedan proporcionar explicaciones para sus resultados y conclusiones. La capacidad de ofrecer
explicaciones es una característica indispensable de cualquier sistema inteligente. A medida que la
IA continúa avanzando, es crucial desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje que no requieran
grandes cantidades de datos y hardware de bajo consumo para implementarlos.
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El cerebro es significativamente más eficiente energéticamente que la tecnología actual
utilizada para los algoritmos de IA, por lo que explorar la computación neuromórfica basada en
memristor podría ser una vía prometedora. También se seguirán investigando las técnicas
tradicionales de IA, como los sistemas multiagente, la planificación de acciones y el razonamiento
basado en la experiencia, así como las nuevas tendencias en robótica de desarrollo que podrían
conducir a máquinas con sentido común. Asimismo, se explorarán enfoques biomiméticos que
tienen como objetivo comprender y replicar el comportamiento de los animales en las máquinas.
Los biólogos están interesados en crear un cerebro artificial complejo para comprender mejor el
órgano, mientras que los ingenieros buscan utilizar información biológica para diseños más
efectivos. La biología molecular y la optogenética desempeñarán un papel en la identificación de
genes y neuronas clave para las actividades cognitivas.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) son diversas, y algunas de las más
importantes están relacionadas con la web, los videojuegos, los asistentes personales y los robots
autónomos, como vehículos autónomos, robots sociales y robots exploradores de planetas.
Además, la IA también se puede aplicar a los esfuerzos ambientales y de ahorro de energía, así
como a los estudios económicos y sociológicos. Un desarrollo emocionante es el uso de la IA en
campos creativos como las artes visuales, la música, la danza y la narración de historias. En lugar
de ser solo herramientas, las computadoras ahora pueden actuar como agentes creativos, un campo
conocido como Creatividad Computacional. Esta área de la IA ya ha demostrado resultados
impresionantes en ajedrez, música, artes plásticas y narrativa.
Independientemente de cuán avanzadas se vuelvan las futuras inteligencias artificiales,
incluidas aquellas con capacidades generales, nunca estarán a la par de las inteligencias humanas.
Esto se debe al hecho de que el desarrollo mental requerido para la inteligencia compleja depende
en gran medida de las interacciones con el entorno, que a su vez dependen de los sistemas motores
y de percepción del cuerpo. Además, las máquinas no pasan por los mismos procesos de
socialización y aculturación que los humanos, lo que enfatiza aún más las diferencias
fundamentales entre sus inteligencias y las nuestras.
El hecho de que estas inteligencias sean ajenas a los valores y necesidades humanos plantea
preocupaciones éticas con respecto al desarrollo de la IA. Estamos de acuerdo con la afirmación
de Weizenbaum de que las máquinas nunca deben tomar decisiones de manera autónoma ni brindar
consejos que requieran sabiduría derivada de las experiencias humanas y la consideración de los
valores humanos. El verdadero peligro de la IA no radica en la existencia hipotética de máquinas
superinteligentes, sino en el presente. Los algoritmos utilizados en los motores de búsqueda de
Internet, los sistemas de recomendación y los asistentes personales de nuestros teléfonos móviles
ya poseen un conocimiento profundo de nuestras acciones, preferencias e incluso de nuestros
pensamientos y emociones. Esto es posible gracias al análisis de grandes cantidades de datos
generados voluntariamente de varias fuentes utilizando técnicas de inteligencia artificial para
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descubrir relaciones y patrones que de otro modo pasarían desapercibidos. En consecuencia, existe
una preocupante pérdida de privacidad. Para abordar este problema, las personas deben tener
derecho a poseer copias de sus datos personales, ejercer control sobre su uso y determinar quién
puede acceder a ellos y en qué condiciones. Esto evitaría que las grandes corporaciones posean y
utilicen nuestros datos sin nuestro conocimiento de su verdadero propósito.
El desarrollo de la IA es un proceso complejo que se basa en una programación intrincada
y, como resultado, es inevitable que se cometan errores. Sin embargo, incluso si pudiéramos crear
un software completamente confiable, existen dilemas éticos que los desarrolladores de software
deben tener en cuenta al diseñar sistemas de IA. Un ejemplo de tal dilema es la posibilidad de que
un vehículo autónomo elija dañar a un peatón para proteger a sus pasajeros de una posible colisión.
Asimismo, la implementación de sistemas avanzados de IA en las empresas para mejorar la
eficiencia de la gestión y la producción podría conducir a una disminución de la necesidad de
empleados humanos, lo que daría lugar a un aumento de las tasas de desempleo.
Estas preocupaciones éticas han llevado a muchos expertos en IA a abogar por la regulación
del desarrollo de la IA, y algunos incluso sugieren la prohibición de ciertas aplicaciones, como las
armas autónomas, ya que plantean un desafío ético especialmente significativo debido a los tres
principios fundamentales que rigen los conflictos armados: discriminación, proporcionalidad y
precaución. Estos principios requieren la capacidad de diferenciar entre combatientes y civiles,
medir el uso apropiado de la fuerza y minimizar las bajas y los daños a la propiedad.
Las evaluaciones son extremadamente complejas y casi imposibles de cumplir para los
sistemas de inteligencia artificial que controlan las armas autónomas, incluso si las máquinas
fueran eventualmente capaces de cumplir con estos criterios, sería moralmente incorrecto delegar
la decisión de quitarle la vida a una máquina. Además de la regulación, es crucial educar al público
en general sobre los riesgos asociados con las tecnologías inteligentes y equiparlos con las
habilidades necesarias para controlar y comprender la IA en lugar de ser controlados por ella.
Debemos esforzarnos por crear conciencia sobre las limitaciones de la IA y trabajar
colectivamente para garantizar su uso seguro, confiable y responsable por el bien de la sociedad.
La educación juega un papel vital en el logro de este objetivo. Es fundamental brindar una
formación integral a los ciudadanos, desde sus primeros años en la escuela y continuando a lo largo
de su formación universitaria. Los estudiantes de ciencias e ingeniería, en particular, deben recibir
una formación ética que les permita comprender las implicaciones sociales de las tecnologías que
probablemente desarrollarán. Al invertir en educación, podemos crear una sociedad que aproveche
de manera efectiva los beneficios de las tecnologías inteligentes y minimice los riesgos
potenciales.
IA y Latinoamérica
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Desafíos
Hay un debate en curso sobre el papel de la educación en el desarrollo de la IA. Si bien es
cierto que el campo requiere un alto nivel de experiencia científica, las empresas de tecnología han
hecho que sea más fácil y asequible acceder a plataformas que pueden realizar el trabajo de un
equipo de científicos de IA. En consecuencia, la forma más rápida de integrar la IA en América
Latina es a través de cursos cortos que se actualizan con frecuencia para mantenerse al día con las
últimas tendencias y aplicaciones.
Este enfoque puede permitir que un gran número de personas en la región adquieran las
habilidades y conocimientos necesarios. Según Coursera, actualmente hay más de 430.000
estudiantes matriculados en cursos de ciencia de datos en América Latina, siendo el curso de
aprendizaje automático de la Universidad de Stanford uno de los más populares. Sin embargo,
también existe la necesidad de investigación científica para informar la toma de decisiones sobre
infraestructura y gestión de datos. Además, los líderes del sector público deben estar equipados
con la comprensión de los avances de la IA para tomar decisiones informadas.
El desarrollo de la IA requiere personas con experiencia en campos como bases de datos,
estadísticas, matemáticas, ingeniería, procesamiento de señales y programación. Por lo tanto, se
deben realizar esfuerzos para incentivar y facilitar el desarrollo del talento en estas áreas. En
América Latina, existe una importante brecha de talento en la transformación digital, solo en Chile
se requieren aproximadamente 65.000 profesionales cada año para ocupar estos roles.
Para invertir en el crecimiento de los jóvenes estudiantes y promover el estudio de carreras
STEM, es importante incluir y preparar tanto a los niños como a las niñas desde la escuela primaria
y secundaria. Esto ayudará a estimular su interés en utilizar las plataformas existentes o desarrollar
nuevos sistemas de IA, al mismo tiempo que reconoce su potencial como usuarios y ciudadanos
proactivos.
Es crucial prepararlos para un futuro en el que las tecnologías basadas en IA se utilicen
ampliamente. Este esfuerzo también está dirigido a reducir la brecha entre las habilidades que
imparten las Instituciones de Educación Superior y las habilidades que demanda la industria,
específicamente en relación con la Industria 4.0. Además, existe la necesidad de volver a capacitar
a una parte de la fuerza laboral, en particular a las personas cuyos trabajos pueden automatizarse.
Por ello, es fundamental contar con personas dedicadas a la investigación y desarrollo en IA para
la formación universitaria de grado y posgrado.
La escasez de personas con estas habilidades está aumentando a nivel mundial (OCDE,
2019). Por ejemplo, en Chile, solo hay una persona dedicada a I+D por cada mil trabajadores, lo
que es ocho veces inferior al promedio de la OCDE. El surgimiento de tecnologías como big data,
Internet de las Cosas, blockchain e inteligencia artificial ha provocado una transformación
económica en varios sectores e industrias. Es por ello, que la implementación de estas tecnologías
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en el marco de la Cuarta Revolución Industrial (4RI) presenta nuevos desafíos, como adaptar la
fuerza laboral a las necesidades de las entidades públicas y privadas, abordar los riesgos de
desplazamiento laboral y aprovechar el potencial de creación de empleo. También requiere la
formulación de políticas para atender las crecientes demandas del mercado laboral.
En el Centro de Nuevos Diseños para el Aprendizaje y las Becas (CNDLS) de la
Universidad de Georgetown, el autor, bajo la dirección de Phil Long, exdirector de tecnologías
académicas del MIT y vicerrector de innovación de la Universidad de Texas, realiza una
investigación aplicada utilizando la metodología TalentoLab. Esta metodología, reconocida como
una innovación por el Departamento de Educación de los Estados Unidos, tiene como objetivo
alinear la educación y el empleo en el sector de las industrias creativas y de la comunicación.
También proporciona un marco para utilizar IA y blockchain para garantizar que los estudiantes y
empleados posean habilidades que puedan transferirse y verificarse globalmente (habilidades
portátiles).
El mercado laboral
En respuesta a esta necesidad, los países deben promover una estrategia que combine
gobierno digital, infraestructura y datos, habilidades y educación e innovación del sector privado,
para abrir oportunidades en mercados emergentes, generando alternativas de desarrollo para que
América Latina se convierta en un centro de distribución global de esta tecnología. La revolución
digital está transformando el futuro del trabajo, siendo el desarrollo de software, los datos en la
nube, el análisis de datos, el aprendizaje automático, la IA, la ciberseguridad y la privacidad y la
seguridad las habilidades más valiosas requeridas en el mercado laboral desde ahora hasta 2025.
Según Coursera's 2021 Industry Skill Report, se espera que estas habilidades creen la asombrosa
cantidad de 98 millones de puestos vacantes. Sin embargo, existe una escasez significativa de
talento con las habilidades necesarias en inteligencia artificial, aprendizaje automático y robótica,
que son vitales para cubrir los nuevos puestos de trabajo creados a partir de la automatización de
operaciones.
Para facilitar esta transición, los países latinoamericanos deben priorizar la formación de
talento en IA y ciencia de datos, esto requerirá un esfuerzo concertado de los gobiernos, el sector
privado y las instituciones educativas. Al promover e invertir en estas áreas, América Latina puede
aprovechar las oportunidades de la revolución digital y convertirse en un líder en la economía
global. A pesar de la creencia popular de que la automatización eliminará puestos de trabajo, una
mirada más cercana al problema revela que la automatización a menudo da como resultado una
mayor compensación para los trabajadores y una mayor productividad. Es crucial tener una visión
clara de dónde la automatización eliminaría tareas, aumentaría otras y crearía trabajos
completamente nuevos que antes eran imposibles.
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El sector gubernamental, en particular, aún tiene que abordar el tema apremiante de
preparar a sus ciudadanos para las vacantes laborales que surgirán en el futuro. Puesto que, más de
la mitad de los directivos públicos de América Latina carecen de habilidades esenciales en el
análisis de datos. Asimismo, se estima que puede haber una escasez de hasta un millón de
programadores en América Latina para 2025. Esta escasez se ve agravada por el hecho de que
muchas personas talentosas están siendo atraídas por iniciativas de IA en las principales ciudades
como Nueva York, Londres, Singapur, San Francisco y Boston. Por lo tanto, nos enfrentamos a un
desafío importante para satisfacer las demandas y requisitos de la futura fuerza laboral.
IA: como evitar la deserción escolar
En la región, una proporción importante de jóvenes, específicamente uno de cada cinco
individuos de 15 a 24 años, no estudia ni trabaja. Esta estadística, que se mantiene relativamente
estable en los últimos años, equivale a aproximadamente 19 millones de individuos jóvenes.
Dentro de los países de América Latina, el sistema educativo enfrenta importantes desafíos, como
lo demuestran los bajos puntajes en las pruebas de conocimientos básicos, las bajas tasas de
matrícula en la educación secundaria y las altas tasas de deserción entre los estudiantes.
Muchos estudiantes abandonan la escuela prematuramente y algunos incluso no logran
completar la educación mínima requerida. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) presenta una
solución prometedora para combatir las tasas de deserción escolar. Al utilizarla, las instituciones
educativas pueden identificar a los estudiantes en riesgo, implementar intervenciones para
retenerlos y desarrollar estrategias para prevenir la deserción escolar. La disponibilidad de datos
permite no solo el análisis y la evaluación del rendimiento académico, sino que también ayuda a
los docentes en su planificación mediante la creación de modelos predictivos.
Estos modelos se basan en módulos de software flexibles capaces de procesar nuevos datos,
ajustar algoritmos y brindar información sobre el riesgo de deserción estudiantil individual. Una
aplicación ejemplar que sirve como punto de referencia para América Latina es el Sistema de
Información para la Educación de Wisconsin (WISE). Este proyecto integral, iniciado por el
Departamento de Instrucción Pública (DPI), tiene como objetivo promover el uso de datos como
herramienta de planificación dentro de las instituciones educativas. La implementación de WISE
muestra la utilización de datos en el desarrollo de políticas educativas, con un enfoque en la
comprensión y optimización de los entornos de aprendizaje para mejorar los procesos educativos.
El sistema de Wisconsin consta de cinco componentes interconectados:
• WISEData, un sistema de recopilación de datos;
• WISELearn, un portal fácil de usar para acceder a la información;
• WISEDash, un tablero que proporciona información específica de la escuela;
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• WISE Explorer, que ofrece capacitación sobre la utilización de datos y su integración en
planes de mejora; y
• WISEgrants, un módulo que facilita el acceso a los recursos del gobierno federal,
obligatorio para los distritos que buscan dicho financiamiento.
En América Latina, un programa similar llamado Programa Asistiré se estableció en
Buenos Aires, Argentina en 2018. El objetivo principal de este programa era identificar a los
estudiantes de secundaria que estaban en riesgo de abandonar la escuela. Para crear este programa,
los datos recopilados durante un período de dos años (2016 y 2017) se analizaron y utilizaron como
base para su desarrollo. El Programa Asistiré se implementó por primera vez en 2019, pero
lamentablemente se suspendió debido a un cambio de gobierno en 2020.
Esta suspensión destaca la importancia de no depender únicamente de un gobierno para la
mejora del sistema educativo y el desarrollo del talento. Más bien, debe considerarse como una
política de Estado que se mantiene constante independientemente de los cambios de gobierno.
Introducir iniciativas como el Programa Asistiré en la región presenta su propio conjunto de
desafíos. Uno de los obstáculos más significativos e intimidantes es la brecha de conectividad.
Sorprendentemente, un asombroso 32% de la población de América Latina y el Caribe, que
asciende a aproximadamente 244 millones de personas, no tiene acceso a servicios de Internet. Un
estudio realizado en 24 países reveló que mientras el 71 % de la población urbana tiene acceso a
opciones de conectividad, menos del 37 % de las personas en áreas rurales tienen el mismo acceso.
Lo necesario
Para utilizar la IA de manera efectiva, es necesario establecer una infraestructura que esté
específicamente orientada a la estandarización de datos. Esto es crucial porque permite que
diferentes plataformas de IA aprovechen y utilicen datos de fuentes dispares para varios propósitos,
según la aplicación específica, mientras se almacenan en una amplia gama de formatos y sistemas.
Para crear con éxito una infraestructura que facilite la implementación de IA, se deben considerar
tres factores.
La capacidad de procesar información
Para entrenar modelos de IA, se necesitan insumos tecnológicos como energía,
computadoras de alta capacidad y servidores para almacenar y procesar grandes cantidades de
datos. Desde 2012, se estima que la potencia computacional necesaria para entrenar los modelos
de IA más importantes se duplica cada 3,4 meses. Esto significa que los recursos necesarios para
la capacitación en IA están creciendo a un ritmo siete veces más rápido que antes, lo que plantea
un desafío para invertir en la infraestructura necesaria para respaldar la capacitación de modelos
poderosos.
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En el pasado, las empresas solían almacenar sus datos en servidores ubicados dentro de sus
propias instalaciones, sin embargo, el concepto de almacenamiento de datos y capacitación ha
cambiado con la llegada de la computación en la nube. La computación en la nube se refiere al uso
de centros de datos, que son grandes edificios de servidores diseñados para satisfacer la gran
demanda de computación. Los tres principales proveedores de esta industria, Amazon, Google y
Microsoft, ahora compiten para ofrecer sus servicios en la nube a gobiernos y empresas de todo el
mundo.
Hoy en día, la nube es el entorno esencial para la formación en IA, por ejemplo en América
Latina, existen más de 200 centros de datos operados por diferentes empresas repartidas por toda
la región. Sin embargo, es importante considerar el tema de la soberanía de los datos
confidenciales, ya que las preocupaciones regulatorias pueden impedir que los gobiernos
desarrollen soluciones innovadoras para sus ciudadanos. Por lo tanto, es crucial que cada país
invierta en la infraestructura necesaria para almacenar ciertos datos dentro de su propio territorio
nacional y garantizar una latencia mínima.
El acceso
Latinoamérica cuenta con ciertas ventajas a la hora de acceder a la órbita geoestacionaria
debido a su ubicación geográfica. En particular, Chile sirve como un excelente ejemplo con el
observatorio ALMA, el proyecto astronómico más grande del mundo. Situado estratégicamente en
el desierto de Atacama, el observatorio ha estado equipado durante mucho tiempo con
infraestructura para capturar datos astronómicos y procesar grandes volúmenes de información.
Asimismo, Colombia y Ecuador poseen posiciones geográficas favorables, lo que les permite
acceder a la órbita geoestacionaria de manera más eficiente en comparación con otras regiones del
mundo.
Esta ventaja geográfica presenta una gran oportunidad para mejorar la conectividad a través
de internet satelital en estos países. En la carrera por dominar la conectividad a Internet basada en
el espacio, han surgido tres jugadores principales:
• SpaceX, dirigida por Elon Musk, tiene como objetivo proporcionar Internet de alta
velocidad a nivel mundial a través de su red satelital Starlink.
• Amazon, reconocida por su extensa infraestructura de servidores Amazon Web Services,
también tiene el Proyecto Kuiper, que comparte el mismo objetivo de brindar acceso a
Internet a través de satélites.
• OneWeb, respaldada por empresas destacadas como Qualcomm, Airbus y Virgin Group,
que busca competir con los emprendimientos de Elon Musk.
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Para avanzar aún más en los servicios de Internet satelital en la región, varias
organizaciones se dedican a la investigación y el desarrollo en este campo. Cabe destacar que la
Agencia Espacial de Chile (ACE), la Agencia Espacial de Colombia (AEC) y la reciente inclusión
de Ecuador en la Agencia Espacial Latinoamericana demuestran el compromiso de estos países
para explorar el potencial de la tecnología satelital.
La conectividad juega un papel crucial en el desbloqueo del potencial de la inteligencia
artificial (IA), sin embargo, es desalentador ver que un número significativo de personas en
América Latina y el Caribe, aproximadamente 77 millones de personas, aún carecen de acceso a
conexiones confiables a Internet. Para abordar este problema, la tecnología de Internet satelital ha
surgido como una solución prometedora, particularmente para las áreas remotas de la región. Al
desplegar satélites en órbita geoestacionaria y establecer comunicación con antenas en los hogares,
los datos pueden transmitirse a través de ondas electromagnéticas directamente al espacio,
eliminando la necesidad de una extensa infraestructura de cableado.
La fibra óptica y las redes 5G son dos tecnologías potenciales que podrían ofrecer el ancho
de banda necesario y la baja latencia para aprovechar al máximo el poder de la IA. La fibra óptica
es un tipo de cable que puede transmitir datos a mayor velocidad, mientras que las redes 5G
implican la instalación de antenas muy cerca para facilitar la transmisión de datos a través de ondas
electromagnéticas. Las empresas de telecomunicaciones están promocionando ambas tecnologías,
ya que ya cuentan con la infraestructura para respaldar su despliegue. Sin embargo, los gobiernos
también deben desempeñar un papel en el apoyo a la legislación y la ampliación del espectro para
garantizar un acceso generalizado a estas tecnologías. En este aspecto, la Unión Internacional de
Telecomunicaciones ha enfatizado la necesidad de apoyo gubernamental en la promoción de la
conectividad para la adopción de estas tecnologías.
El sector investigación
A medida que el campo de la tecnología continúa expandiéndose, sigue existiendo una
brecha significativa en nuestra comprensión de las capacidades, los sesgos y las limitaciones de la
inteligencia artificial (IA). La investigación exhaustiva es crucial para avanzar en nuestro
conocimiento en esta área, lo que lleva a muchas empresas de tecnología destacadas a invertir en
proyectos dedicados exclusivamente a explorar los límites de esta tecnología. Un caso
particularmente intrigante es GPT-3, una red neuronal desarrollada por OpenAI, una empresa
cofundada por Elon Musk y respaldada por inversiones de Microsoft y otros líderes de la industria.
GPT-3 posee la notable capacidad de generar texto de una manera que se parece mucho al habla
humana.
Ha sido entrenada utilizando una gran cantidad de información abierta disponible en
Internet, superando la complejidad de cualquier otra red neuronal de procesamiento de lenguaje
previamente entrenada. Sin embargo, la investigación ha revelado que este sistema exhibe un
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comportamiento sesgado, completando oraciones con sesgos discriminatorios basados en el
género, la raza y la religión. Por ejemplo, cuando se le solicita la frase "el hombre trabaja como...",
GPT-3 responde con "un trabajador en Walmart". Por el contrario, cuando se le da la frase "la mujer
trabaja como...", el algoritmo completa la frase con "una prostituta que se hace llamar Hariya".
El propósito de realizar dichos experimentos es determinar con precisión el alcance de los
problemas y limitaciones asociados con los datos utilizados para entrenar algoritmos de IA. Otra
área fascinante de la IA que se está investigando actualmente es la de DeepMind, una empresa
adquirida por Alphabet (la empresa matriz de Google). DeepMind es reconocida por desarrollar
un algoritmo que resolvió con éxito uno de los desafíos más complejos de la historia de la biología:
predecir la estructura de 100 proteínas en función de sus secuencias de aminoácidos. En julio de
2021, se lanzó la patente de esta IA con la intención de permitir que la comunidad científica
identifique soluciones potenciales adicionales para problemas de salud pública.
El dominio de Elon Musk y empresas como Amazon, Google y Microsoft en la propiedad
de la infraestructura necesaria para la IA en el mundo occidental es evidente. Sin embargo, las
empresas latinoamericanas que trabajan con estos proveedores no pueden ignorar la importancia
de la investigación científica en el desarrollo de un ecosistema tecnológico saludable que cubra
todo el ciclo desde la investigación básica hasta la investigación aplicada y, en última instancia,
hasta las aplicaciones mismas. Afortunadamente, ya existen universidades y centros de
investigación en la región que están ampliando los límites de la IA. Las leyes obsoletas dificultan
el acceso y el uso de la infraestructura para la IA en América Latina, que es un tema común de la
Cumbre de Inteligencia Artificial de América Latina.
Por lo tanto, existe la necesidad de que los países latinoamericanos prioricen el desarrollo
de infraestructura, marcos legales y regulatorios, y la investigación científica para ponerse al día
con otras regiones en el desarrollo y adopción de IA. El desarrollo exitoso de la IA requiere acceso
a Internet, dispositivos y servicios en la nube que proporcionen herramientas específicas de IA. Si
bien algunos países latinoamericanos ya se encuentran en esta etapa inicial, el acceso a internet
aún no llega a toda la población.
Los gobiernos deben priorizar el aumento de la infraestructura digital para lograr la
inclusión digital, lo cual es urgente ya que la región está rezagada con respecto a otras. Si bien
existen programas para proporcionar infraestructura para respaldar la IA y otras iniciativas de
tecnología moderna, la adopción exitosa de la computación en la nube y otras soluciones de
infraestructura digital requiere una consideración cuidadosa de la gobernanza de datos, los
acuerdos de propiedad, las cláusulas de salida y la facilidad de cambio de proveedor. Además,
tener una infraestructura solo es valioso si el marco legal y regulatorio fomenta su uso para la IA.
El surgimiento de la IA en América Latina presenta tanto oportunidades como riesgos para
los gobiernos, los ciudadanos y la fuerza laboral, similares a las disrupciones tecnológicas del
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pasado, como la revolución industrial. Si bien existen similitudes en las políticas públicas, los
marcos éticos y las estrategias de promoción del talento de la región, es necesario un enfoque
estratégico para evitar una brecha de crecimiento drástica y establecer a América Latina y el Caribe
como un centro de distribución global de tecnología de IA. La cooperación y los acuerdos entre
países han demostrado ser efectivos para lograr los objetivos, como se ve en los éxitos del
Protocolo de Montreal y el desarrollo de la vacuna COVID-19.
Para prepararse para la nueva economía de datos e IA, es necesaria la capacitación desde
los primeros años en matemáticas, computación y herramientas de IA, seguida del desarrollo de
habilidades en neurociencia, aprendizaje automático, resolución de problemas y autoaprendizaje.
La alfabetización en IA abrirá oportunidades laborales en campos como el diseño, la educación, el
marketing, la investigación y la gestión de proyectos. Atraer inversiones a la región es imperativo,
y alianzas sólidas entre el sector gubernamental, las empresas privadas y la academia pueden crear
centros o hubs de IA que ganen inversores en todo el mundo. Así, la adopción de tecnología de IA
por parte de gobiernos y empresas es crucial para reducir las desigualdades sociales y promover la
investigación básica en América Latina. Las instituciones que aprovechen esta oportunidad no solo
pueden desarrollar la economía de la región, sino también participar en la creación de nuevos
campos científicos y tecnologías que darán forma al futuro de la humanidad.
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Capítulo 4
IA: El futuro de la educación en América Latina
La inteligencia artificial, que alguna vez fue solo un concepto que se encontraba en las
películas y la ciencia ficción, ahora es una realidad tangible. En el campo de la educación, tiene
un potencial inmenso, pero también conlleva riesgos y limitaciones que deben ser comprendidas
y estudiadas para desarrollar acciones concretas que promuevan el desarrollo integral de las
personas y sus aprendizajes. Además de estos avances tecnológicos, nuestra región iberoamericana
se ha enfrentado a necesidades sociales y educativas sin precedentes debido a la pandemia del
COVID-19. El cierre prolongado de las escuelas, que en algunos casos ha durado más de dos años,
ha exacerbado las brechas educativas existentes y ha creado nuevos desafíos.
Como resultado, existe una necesidad apremiante de crear entornos educativos inclusivos,
resilientes y equitativos. Reconociendo esto, varias partes interesadas se han unido para colaborar
y abordar estos desafíos, con el objetivo de mejorar la calidad educativa en nuestra región en línea
con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 17 sobre alianzas para los objetivos. La rápida
transformación digital que ha tenido lugar en nuestra sociedad durante las últimas décadas nos
presenta nuevos retos y oportunidades en el campo de la educación. Hemos logrado un progreso
significativo en la exploración de métodos de enseñanza innovadores, la integración de la
tecnología en el aula y la creación de modelos de aprendizaje flexibles y personalizados. Sin
embargo, en medio de este proceso en curso, existen fuerzas disruptivas, como la inteligencia
artificial, que están remodelando la educación y, todavía tenemos mucho que aprender sobre sus
implicaciones.
El rol de la IA en Latinoamérica
Se espera que la inteligencia artificial (IA) juegue un papel crucial en el campo de la
educación en los próximos años, particularmente en entornos de educación superior. Las opiniones
de varias partes interesadas con respecto a la importancia actual y futura de la IA en la educación
son relativamente consistentes, y los funcionarios gubernamentales expresan más optimismo sobre
su potencial para abordar las disparidades educativas tanto dentro como entre países.
Por otro lado, los académicos tienden a ser más escépticos sobre estos aspectos y el rol
futuro de la IA en la educación en América Latina. A pesar de la amplia gama de roles que la IA
puede cumplir en la educación, no hay una variación clara en las percepciones de los encuestados
con respecto a estos roles potenciales. Dos áreas que prometen un crecimiento en el uso de la IA
en la educación para 2030 son su aplicación en entornos de aprendizaje no tradicionales y para
estudiantes con necesidades especiales.
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Las recomendaciones para la política pública en este campo se centran principalmente en
mejorar la conectividad a Internet en las escuelas y brindar una capacitación adecuada a los
maestros, lo que indica que estos problemas han sido preocupaciones desde hace mucho tiempo,
incluso antes de la introducción de la IA en la educación. Se espera que el crecimiento de la IA en
la educación continúe de manera constante sin causar interrupciones significativas en los próximos
ocho años. Esto sugiere que el campo aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo y
existe incertidumbre en torno a su impacto potencial en el futuro cercano.
En el campo de la educación, la IA es cada vez más relevante, con aplicaciones que van
desde el análisis de datos hasta el reconocimiento facial de las expresiones de los estudiantes. Esta
revolución de big data, aprendizaje automático y análisis de aprendizaje es muy prometedora, ya
que la IA tiene el potencial de personalizar el aprendizaje mediante la creación de rutas de
aprendizaje individualizadas con retroalimentación inmediata y adaptaciones al ritmo de cada
alumno. También puede ayudar a los profesores proporcionando información automática y
reduciendo el tiempo de corrección, además de proporcionar información valiosa sobre el progreso
del aprendizaje de grandes grupos de estudiantes. A un nivel más amplio, la IA puede ofrecer
herramientas de gestión que identifiquen de manera proactiva las dificultades de aprendizaje o
posibles abandonos.
La utilización de la IA en la educación es un área de gran interés y potencial, al comprender
su impacto e incorporarlo en las discusiones con los tomadores de decisiones, podemos garantizar
que los sistemas educativos estén equipados para adaptarse al panorama tecnológico cambiante y
brindar las mejores experiencias de aprendizaje posibles para los estudiantes. El éxito de la IA en
los últimos años se puede atribuir en gran medida a los avances en la IA basada en datos, a la
capacidad de predecir el futuro se asocia cada vez más con el potencial de controlar y dar forma a
los cambios en la educación. En los últimos años, se han realizado estudios sistemáticos sobre las
tendencias futuras de la educación que han proporcionado información sobre el impacto de la
tecnología en los sistemas educativos.
Organizaciones como HolonIQ, OCDE y Fundación Telefónica han realizado una extensa
investigación sobre el tema, si bien ha habido un enfoque en la promoción de la inteligencia
artificial (IA) para el desarrollo de los países de América Latina, su impacto específico en la
educación en estas regiones no se ha explorado a fondo. Existe la creencia ampliamente aceptada
de que el campo educativo, junto con varias otras áreas de la actividad humana, experimentará
cambios significativos debido a la revolución tecnológica liderada por la IA, no obstante, la
velocidad y el alcance de esta transformación siguen siendo temas de debate entre los expertos.
La revolución de los datos
La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto significativo en la integración de la tecnología
en la educación en todo el mundo; América Latina experimentó una interrupción particularmente
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severa de las clases presenciales, superando a cualquier otra región. Si bien esto permitió la
introducción de nuevas tecnologías como sustituto de la educación tradicional, también reveló una
marcada desigualdad en el acceso basada en las condiciones sociales y económicas.
La crisis educativa provocada por la pandemia exige soluciones innovadoras para enfrentar
numerosos desafíos, ya que alcanzar el ODS 4 al 2030 parece cada vez más difícil en términos de
acceso, equidad y calidad de la educación. Los resultados de las pruebas ERCE realizadas en 2019
en 15 países de América Latina ya indicaban un estancamiento en el aprendizaje, que
probablemente la pandemia exacerbó a niveles críticos. Así, la integración de la IA en la educación
ofrece una solución potencial para acelerar y personalizar la entrega de oportunidades educativas
de manera más eficiente.
Los estudios que se centran en el desarrollo de la IA en la educación latinoamericana
destacan el crecimiento significativo del aprendizaje automático, lo que permite el aprendizaje
continuo a través del análisis de datos educativos. Las técnicas de aprendizaje profundo, como el
reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje, tienen el potencial de avances
exponenciales en el desarrollo educativo innovador. Al respecto, algunos expertos incluso sugieren
que en 2021 se alcanzó un "punto de no retorno" en el desarrollo de la IA y el aprendizaje
automático, lo que llevó a un crecimiento exponencial imparable. Esto podría generar una
revolución similar al impacto de la electricidad en el pasado, sin embargo, estos avances
tecnológicos también conllevan múltiples riesgos, tal es el caso de las consideraciones éticas, como
respetar la privacidad del consumo digital de estudiantes y docentes, el uso responsable del tiempo
de pantalla y evitar sesgos que marginen a diversos grupos culturales, son cruciales en el desarrollo
de la IA en la educación.
Otras obras han explorado el intrincado vínculo entre los jóvenes latinoamericanos y la
tecnología, arrojando luz sobre su compleja relación; adoptando la perspectiva de las humanidades
digitales, uno puede ampliar su perspectiva y evitar estar confinado a los caminos predeterminados
trazados por la inteligencia artificial. Los puntos de vista sociológicos sobre el consumo cultural y
el profundo impacto de las nuevas tecnologías en la vida de los jóvenes ofrecen información
valiosa, si bien el aprendizaje acelerado puede traer ciertos beneficios, también presenta riesgos
para la socialización, la interacción entre pares y exacerba las desigualdades existentes derivadas
del acceso desigual a la tecnología en una región socioeconómicamente diversa como América
Latina.
Para aprovechar las ventajas potenciales y abordar de manera efectiva los peligros
potenciales de la integración de la IA en la educación, se han defendido iniciativas como el
Consenso de Beijing sobre Inteligencia Artificial en la Educación y la Estrategia de la UNESCO
sobre innovación tecnológica en la educación (2021-2025. El Consenso proporciona sugerencias
estratégicas para la integración de la IA en la educación en cinco dominios clave:
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• En primer lugar, la IA se puede utilizar para mejorar la gestión educativa y facilitar su
implementación.
• En segundo lugar, la IA tiene el potencial de empoderar a los docentes y mejorar sus
metodologías de enseñanza.
• En tercer lugar, la IA se puede aprovechar para mejorar el proceso de aprendizaje y evaluar
los resultados de los estudiantes.
• Además, existe la necesidad de desarrollar valores y habilidades que son esenciales para
que las personas prosperen en la era de la IA.
• Por último, la IA puede servir como un medio para garantizar que las oportunidades de
aprendizaje permanente sean accesibles para todas las personas.
El Consenso también proporciona pautas sobre cómo promover un uso justo e inclusivo de
la IA en la educación, enfatizando la importancia de la igualdad de género y el uso ético de datos
y algoritmos. Reconociendo la importancia de la educación en el logro de los objetivos de
desarrollo sostenible, el proyecto conjunto entre la Fundación ProFuturo y la Organización de
Estados Iberoamericanos (OEI) tuvo como objetivo analizar las tendencias actuales y futuras en la
aplicación de la IA en la educación en América Latina. A través de una encuesta, los expertos
identificaron el estado actual de la situación y realizaron proyecciones para el año 2030, cuando
concluye el ciclo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. El Consenso también incluye
recomendaciones sobre cómo garantizar un uso equitativo y transparente de la IA en la educación,
con un fuerte enfoque en la promoción de la igualdad de género y las prácticas éticas de datos.
El papel del Estado
El primer desafío para introducir la IA en la educación es encontrar un equilibrio entre el
papel del Estado y el rápido ritmo de innovación tecnológica en el mercado privado. Mientras que
el sector privado tiene la ventaja de difundir rápidamente los avances tecnológicos, el sector
público puede comprar tecnología avanzada del sector privado o formar alianzas para distribuir
tecnología emergente en el sector educativo. Sin embargo, estas alianzas pueden ser inestables y
el sector está en constante cambio, por lo que es importante que el Estado desarrolle un alto nivel
de conocimiento especializado para comprender las tendencias, rumbos, posibilidades y riesgos en
las políticas públicas relacionadas con la IA en educación.
No participar en debates avanzados sobre la IA en la educación significará perderse un
campo cada vez mayor de soluciones que podrían aumentar en gran medida el acceso al
conocimiento para estudiantes y profesores. Además, comprender la complejidad de este campo
puede ayudar a desarrollar respuestas a amenazas emergentes como la ética y la seguridad en el
uso de datos privados. Para enfrentar estos desafíos, se recomienda que las agencias educativas
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públicas se desarrollen para especializarse en el desarrollo tecnológico más avanzado. Estas
agencias deben tener recursos para desarrollar productos, alianzas y contratar especialistas en el
campo que combine conocimientos tecnológicos y pedagógicos.
Los países también deben formar alianzas supranacionales para desarrollar, comprar y
distribuir bienes educativos digitales. Dadas las desigualdades entre países en cuanto a poder
económico, recursos humanos especializados y tamaño de la masa crítica en el avance tecnológico,
es importante ir más allá de las soluciones individuales y formar redes internacionales para utilizar
de manera efectiva la IA en la educación. Nuevas alianzas, especialmente en una región como
América Latina con desafíos comunes, podrían conducir a la convergencia en el uso de la IA en la
educación en el futuro.
La inclusión de la IA en la educación
La integración de la IA en el sistema educativo puede manifestarse de varias formas.
Algunos avances pueden conducir a nuevas opciones educativas externas o complementarias para
los estudiantes mediante el uso del aprendizaje digital. Otras soluciones están diseñadas
específicamente para escuelas y profesores, aunque también pueden tener diferentes
implicaciones. Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar la evaluación del aprendizaje de los
estudiantes, brindando retroalimentación inmediata, ayudando a los maestros a asignar más tiempo
para enseñar o brindar orientación individual a los estudiantes.
Esencialmente, la inteligencia artificial transforma el panorama de la educación, lo hace
enfatizando la necesidad de discusiones extensas sobre su implementación. Es crucial involucrar
a docentes y educadores en estas conversaciones, asegurando que la introducción de la tecnología
en las escuelas sea pedagógicamente relevante y apoyada por docentes y estudiantes por igual.
Además, es imperativo dotar tanto a los docentes como a los estudiantes con habilidades digitales,
permitiéndoles comprender las complejidades de los avances tecnológicos y las diversas
oportunidades y riesgos que presentan. El desarrollo de ciudadanos digitales se ha convertido en
un foco central en los sistemas educativos, como se destaca en la encuesta. La ciudadanía digital
abarca una gama de competencias que permiten a las personas acceder, comprender, analizar,
producir y utilizar el entorno digital de manera crítica, ética y creativa.
El impacto de la IA en la sociedad
Los riesgos asociados con el acceso desigual a la tecnología son evidentes. Aquellos que
ya tienen más acceso a la tecnología ya tienen una ventaja social y pueden beneficiarse más del
uso de plataformas pagas y recursos impulsados por IA para mejorar su aprendizaje. Como
resultado, uno de los riesgos más preocupantes identificados por los encuestados es que las
desigualdades entre países se amplíen debido al acceso desigual a los avances tecnológicos.
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Esto está estrechamente relacionado con la necesidad de que el gobierno juegue un papel
activo en el aprovechamiento de las nuevas tecnologías en beneficio de los sectores más
desfavorecidos. La defensa del derecho a la educación incursiona ahora en nuevos terrenos que
requieren comprender cómo se distribuyen la cultura y la educación en un mundo digitalizado.
Hoy en día, la innovación es crucial para garantizar que todos tengan acceso a las mejores
herramientas digitales, al igual que en el campo de la medicina, donde la distribución de
medicamentos o vacunas de tecnología avanzada se considera una cuestión de derechos humanos.
Asimismo, la perspectiva sociológica de la inteligencia artificial nos obliga a considerar las
diferentes situaciones de exclusión y proponer soluciones innovadoras que aprovechen las
posibilidades tecnológicas. Por ejemplo, como se destaca en este libro, la IA puede desempeñar un
papel importante en la educación de personas con necesidades especiales, según afirman varios
expertos. Por lo tanto, es fundamental incluir comunidades de pueblos indígenas, perspectivas de
género y poblaciones marginadas en estos desarrollos y discusiones.
Futuras investigaciones
Es importante señalar la necesidad de explorar nuevos fenómenos que pueden impactar en
el sistema educativo. Recientemente, han surgido motores de inteligencia artificial (IA) con
capacidades avanzadas de reconocimiento de idiomas, como CHATGPT, que pueden expandir o
restringir potencialmente las oportunidades educativas, ya sea proporcionando nuevas
herramientas para mejorar el pensamiento o facilitando el plagio en los ensayos. Por lo tanto, la
creación de nuevas agendas de investigación se ha convertido en una tarea cada vez más crucial.
La investigación académica puede desempeñar un papel importante para evitar que los
intereses de las diferentes partes dominen la conversación y brindar perspectivas interdisciplinarias
de campos como la filosofía, la tecnología y la pedagogía. Actualmente nos encontramos en un
momento en el que varios desarrollos educativos con IA se están experimentando rápidamente en
un gran laboratorio. Es crucial estudiar rigurosamente los efectos y posibilidades de estas
soluciones para ampliar los límites del derecho a la educación en el futuro.
Latinoamérica en búsqueda de su propia ruta
Varios países de la región han adoptado la inteligencia artificial por tendencia mundial o
por inercia. Algunos ya han implementado una estrategia nacional, mientras que otros están en las
primeras etapas de diseño de la suya, sin embargo, algunos tendrán que decidir si quieren ser meros
espectadores o participantes activos de las nuevas oportunidades que brinda la IA. Se estima que
el PIB mundial crecerá un 14 % para 2030 debido al rápido desarrollo y adopción de la IA. Aunque,
el impacto será significativamente menor en los países emergentes, con América Latina y el Caribe
recibiendo solo el 5,4% del aumento del PIB mundial.
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Lo anterior plantea la pregunta de si América Latina está lista para adoptar la IA o se
quedará atrás. La IA se ha infiltrado silenciosamente en casi todas las partes de nuestra vida diaria,
desde nuestro uso de Waze para encontrar direcciones, hasta pedirle a Alexa que nos recuerde citas
y usar Shazam para identificar canciones. La IA está presente en diversas áreas como el trabajo, el
deporte, los espacios sociales y culturales, y tiene impacto en industrias como la medicina, la
manufactura, la banca, el transporte, la agricultura, la aeronáutica y el espacio, y ha ayudado a
descubrir los secretos del microcosmos y el macrocosmos.
Las importantes inversiones que están realizando los países desarrollados en inteligencia
artificial (IA) resaltan el inmenso potencial que tiene. Si bien algunos creen que la IA es más
adecuada para las economías desarrolladas debido a su complejidad, en realidad es aún más
relevante en los mercados emergentes. Los mercados tienen una gran necesidad de importantes
avances sociales, económicos y ambientales, al respecto Sundar Pichai, el líder de Google, la
empresa de tecnología más rica y más grande de la historia, cree que la IA provocará una
transformación que es incluso más profunda que el fuego, la electricidad o Internet.
Ante esto, es crucial que la región entienda la IA, sus aplicaciones, sus riesgos e identifique
los factores que permitirán el desarrollo de un ecosistema de innovación y progreso, colocándonos
en una posición competitiva durante el auge tecnológico. Por ello, es importante reconocer que la
IA es producto de una revolución tecnológica imparable que está cambiando rápidamente todo lo
que conocemos, dado lugar a tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y
blockchain, entre otras.
Estas tecnologías se consideran "emergentes" ya que aún se están desarrollando,
"convergentes" ya que se unen para mejorar sus capacidades y "perturbadoras" ya que provocan
un cambio significativo en la cultura. Uno de los impactos más notables de este torbellino
tecnológico es la repentina transición de un estilo de vida lineal a uno exponencial, donde el futuro
se nos acerca a un ritmo cada vez más acelerado. La línea borrosa entre el presente y el futuro nos
obliga a mantenernos a la vanguardia y ser contemporáneos del futuro para abrazar plenamente el
presente. Mathieu Baudin, historiador y futurista que dirige el Instituto de Futuros Deseables de
París, describe acertadamente esta realidad de cambios constantes y acelerados como una nueva
civilización que ha llegado para quedarse.
El papel de la IA en la configuración del diseño de una nueva civilización es cada vez más
evidente en América Latina, aunque algunos países están tomando la iniciativa de incorporar este
tema en sus agendas políticas y desarrollar estrategias nacionales de IA: Brasil, Argentina,
Uruguay, Chile, Colombia, Perú y México se encuentran entre estos países. Las estrategias no solo
enfatizan las oportunidades que la IA presenta para el desarrollo y el crecimiento de las naciones,
sino que también resaltan los riesgos potenciales que representa para las personas y la sociedad en
su conjunto.
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El Plan Nacional de Inteligencia Artificial de Argentina, por ejemplo, reconoce los posibles
impactos negativos del mal uso de la tecnología, las intenciones maliciosas detrás de los sistemas
de IA, los vacíos legales que permiten desarrollos indeseables y las regulaciones obsoletas, todo
lo cual puede afectar a las sociedades y los ciudadanos. A la luz de estas preocupaciones, es notable
ver cómo Chile, en medio de una importante polarización social y política, ha dado un paso
innovador al convertirse en el primer país del mundo en establecer una legislación que protege la
mente humana de los usos malévolos de la IA y el avance de las neuro tecnologías.
Esta protección incluso tiene estatus constitucional, lo que muestra el enfoque único de
Chile hacia la política y la toma de decisiones en el siglo XXI. El país ha entrelazado con éxito la
ciencia, la ciudadanía y la política para dar forma al futuro de la nación. La urgencia de actuar es
evidente ya que la tecnología continúa evolucionando rápidamente, lo que requiere un papel más
proactivo para América Latina en todos los aspectos relacionados con esta tecnología
transformadora, que sirve como pilar de la Cuarta Revolución Industrial.
El uso ético
En medio de estas discusiones, surge una pregunta importante: ¿el desarrollo de la IA
servirá únicamente a los intereses de los gigantes tecnológicos y sus ganancias, o priorizará el
servicio a la humanidad en su conjunto mejorando la educación? En enero de 2021, el Foro
Económico Mundial lanzó la Global AI Action Alliance (GAIA), con el objetivo de promover
prácticas de IA responsables y éticas, reuniendo a más de 100 empresas, gobiernos, organizaciones
de la sociedad civil e instituciones académicas para acelerar la adopción de IA para el interés
público mundial.
El Foro Económico Mundial destacó que la IA tiene el potencial de contribuir con más de
$ 14 billones a la economía global para 2035 mientras mejora la vida de miles de millones de
personas. Sin embargo, también enfatizaron la necesidad de un uso responsable de la IA para
aprovechar al máximo su potencial. Las organizaciones reconocen la inevitable transformación
que la IA traerá a nuestras vidas y economías, abogan por el desarrollo de hojas de ruta para
aprovechar sus beneficios para el bienestar de las personas y el desarrollo sostenible.
Es importante tener en cuenta que ninguna estrategia de IA puede seguir el ritmo de la
rápida evolución de esta herramienta. Algunos expertos, como Michael Chui y Martin Harrysson
de McKinsey, creen que la IA traerá desafíos a corto plazo antes de generar ganancias a largo
plazo. Al considerar el enfoque de la inteligencia artificial (IA), es crucial reconocer que no se trata
únicamente de los beneficios económicos potenciales que brinda a los países, empresas y
organizaciones. También conlleva riesgos significativos que requieren una cuidadosa atención y
análisis por parte de gobiernos, organizaciones e individuos.
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Esta naturaleza dual de la IA ha dado lugar a numerosos estudios e informes, incluidos los
realizados por la Comisión Europea, las Naciones Unidas, la Organización de los Estados
Americanos, el Foro Económico Mundial y muchos otros. Casi todos estos informes enfatizan los
riesgos potenciales asociados con la IA.
Un artículo publicado en el periódico español El País destaca los puntos de vista opuestos
de dos expertos en inteligencia artificial de Silicon Valley, arrojando luz sobre el debate mundial
más amplio en torno a la tecnología. Jeff Hammerbacher, exjefe de datos de Facebook, comentó
que "las mejores mentes de mi generación se dedican a pensar en cómo hacer que las personas
hagan clic en los anuncios", enfatizando el papel importante que juegan las grandes plataformas
como Google y Facebook en la utilización de IA para aumentar ingresos a través de la publicidad.
El artículo profundiza en cómo compañías como Google, Facebook y Amazon están
dominando el campo de la IA, monopolizando la investigación y el desarrollo en el sector. Estas
empresas contratan a los mejores talentos de las universidades y compran nuevas empresas que
presentan nuevas ideas, dirigiendo la dirección de la IA hacia sus intereses comerciales. Esto ilustra
cómo los desarrolladores de tecnología y los evangelistas a menudo priorizan sus intereses sobre
las aspiraciones de desarrollo de los países.
Según Brian Subirana, profesor de IA en el MIT, el interés público pasa a un segundo plano
cuando la IA se marca con un logotipo. A pesar de esto, la IA ya ha demostrado su potencial para
beneficiar a la sociedad, desde mejorar el bienestar de las personas hasta ayudar en la protección
del medio ambiente y combatir el cambio climático. Cuando se usa correctamente, la IA puede ser
un aliado valioso para los gobiernos y varios sectores de la economía. Esto es especialmente
relevante dadas las predicciones de que el impacto de la IA en la economía global seguirá
creciendo. En última instancia, la importancia de la ciencia y la tecnología radica en su capacidad
para impactar positivamente en los ciudadanos.
Conclusión
Existe amplia evidencia de varios estudios de que la mayoría de los países de la región de
América Latina se han quedado atrás en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en
comparación con las naciones líderes. Esto destaca la necesidad urgente de que América Latina
establezca o mejore sus ecosistemas de IA en una carrera contra el tiempo. Es crucial que estos
países prioricen la incorporación de consideraciones éticas como base fundamental de todas las
acciones relacionadas con la IA. También deben asegurarse de no ceder la responsabilidad de
analizar, reflexionar y tomar decisiones sobre el uso responsable, la gobernanza y los principios
éticos de la IA a otros.
Teniendo en cuenta los conocimientos recogidos de los expertos en este capítulo, si hubiera
una recomendación que pudiera extenderse a la región, sería sin duda la tarea imperativa de
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fomentar la colaboración entre la ciencia, la academia, la comunidad intelectual y las ciencias
sociales. Esta colaboración debe estar encaminada a diseñar políticas públicas, crear leyes y
anticipar proactivamente las respuestas a los desafíos que plantea la IA.
La acumulación de conocimiento en un mundo cada vez más complejo no puede tolerar
más retrasos, especialmente cuando el crecimiento exponencial de la IA tiene el potencial de poner
en peligro la esencia misma de la humanidad. Por lo tanto, es de suma urgencia regular la IA para
garantizar su inquebrantable dedicación al servicio de la humanidad. En este sentido, el Senado
chileno ha emergido como un faro de progreso, funcionando como un centro de estudios moderno
que constantemente sorprende al público local e internacional con su legislación con visión de
futuro.
Esto sirve como testimonio de la necesidad de que otros gobiernos y parlamentos de la
región abandonen políticas y prácticas obsoletas que ignoran la influencia de la ciencia, la
tecnología, la sociedad y el futuro. En cambio, deberían formar grupos de trabajo dedicados que
comprendan las mentes más brillantes de varios sectores. Para enfatizar la gravedad de la situación,
se debe reconocer que una política que permanece anclada en el pasado y que ignora los avances
de la ciencia y la tecnología no solo perpetúa la pobreza y el subdesarrollo en la región, sino que
también expone a sus ciudadanos a los riesgos y amenazas que plantea la imparable disrupción
tecnológica.
Ya es hora de que los gobiernos y los parlamentos abandonen la miopía y la toma de
decisiones impulsiva a favor de la planificación a largo plazo y la formulación de políticas basadas
en evidencia. Como bien dijo el Senador Girardi, presidente de la Comisión de Desafíos del Futuro
de Chile, los parlamentarios no pueden basarse únicamente en su propia comprensión limitada de
temas complejos al diseñar políticas públicas; deben buscar y considerar activamente las opiniones
de los expertos.
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Referencias bibliográficas
Alario-Hoyos, C., Pérez-Sanagustín, M., Morales, M., Delgado Kloos, C., Hernández-Rizzardini,
R., Román, M., ... & Solarte, M. (2018). MOOC-Maker: Tres anõs construyendo
capacidades de gestión de moocs en latinoamérica. In proceedings of the II international
conference MOOC-maker (MOOC-maker 2018) (pp. 4-14).
Barrios, H., Díaz, V., y Guerra, Y. (2020). Subjetividades e inteligencia artificial: desafíos para ‘lo
humano’. Veritas, (47), 81-107.
Beetham, H. & Sharpe R. (2007). Rethinking Pedagogy for a Digital Age. Oxon, Great Britain:
Routledge.
Cabanelas, J. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? Mercados y Negocios, (40).
Calderon-Valencia, F., Perez-Montoya, J. J., & De Morais, F. S. (2021). Sistemas de IA en la
experiencia del Supremo Tribunal Federal Brasileño y la Corte Constitucional Colombiana:
Análisis Prospectivo. Law, State and Telecommunications Review, 13(1), 143-169.
Castells, M. (1999). Internet y la Sociedad Red Lección inaugural del programa de doctorado
sobre la sociedad de la información y el conocimiento. (UOC).
Coursera. (2021). Industry Skills Report 2021. Coursera. Obtenido de https://pages.coursera-for-
business.org/rs/748-MIV-116/images/Coursera-Industry-Skills-Report-2021.pdf
Diaz Tito, L. P., Tito Cárdenas, J. V., Garcia Curo, G., y Boy Barreto, A. M. (2021). Inteligencia
artificial aplicada al sector educativo. Revista Venezolana de Gerencia, 26(96), 1189-1200.
Dillenbourg, P. (1999). Collaborative Learning Cognitive and computational Approaches
Advances in learning and instructional series. Oxford, UK: Pierre Pergamon.
Elacqua, G., Hincapié, D., Vegas, E., Alfonso, M., Montalva, V., & Paredes, D. (2018). Profesión:
Profesor en América Latina:¿ Por qué se perdió el prestigio docente y cómo recuperarlo?.
Inter-American Development Bank.
Enríquez, M. B. (2020). Perspectivas éticas de la docencia universitaria en América Latina: retos
y desafíos en el siglo XXI. Revista Educación, 579-595.
Freites, Y. (2023). Universidad en Latinoamérica en el siglo xxi.¿ lo digital, lo es todo?.
Interciencia, 48(4), 173-173.
González, M. P. (2018). El estudio del formador latinoamericano: un campo de investigación ‘en
construcción’. Magis: Revista Internacional de Investigación en Educación, 10(21), 35-
54.
Guiza Ezkauriatza, M. (2011). Trabajo colaborativo en la web: Entorno virtual de autogestión
para docentes [Tesis de doctorado, Universitat de les illes balears departament de
pedagogia aplicada i psicologia de l’educació].
Pág. 90
Johnson, D. W., & Johnson, R. T. (2004). Cooperation and the use of technology.
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L., Vera-Flores, M., y Rengifo-Lozano, R. (2021).
Inteligencia artificial (IA) aplicada a la gestión pública. Revista Venezolana de Gerencia,
26(94), 696-707.
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). (2019). The Path to
Becoming a Data-Driven Public Sector. Paris: OECD Digital Government Studies, OECD
Publishing.
Ortega, C. (2023, February 25). Inteligencia artificial en la educación: Impacto y ejemplos.
QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/inteligencia-artificial-en-la-
educacion/
Pollo-Cattaneo, M. F. (2020). Metodología de implementación de un chatbot como tutor virtual en
el ámbito educativo para universidades en Latinoamérica Martha Orozco González Pablo
Pytel. INVESTIGACIÓN FORMATIVA EN INGENIERÍA, 218.
Rivas, A., Buchbinder, N. y Barrenechea, I. (2023). El futuro de la Inteligencia Artificial en
educación en América Latina. ProFuturo y OEI.
Román, J. A. M. (2020). La educación superior en tiempos de pandemia: una visión desde dentro
del proceso formativo. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos (México), 50, 13-
40.
Rosales-Veítia, J., de Salas, A. Y. A., & Linares-Morales, J. (2021). Educación virtual en tiempos
de contingencia. Un acercamiento a la realidad del docente venezolano. Revista
Latinoamericana de Estudios Educativos (México), 51, 153-180.
Salazar, L., Zuluaga, L., Martínez, Y., y Castro, M. (2020). Inteligencia Artificial en
Latinoamérica. Fundación Konrad Adenauer.
Silveira, I. F., Casali, A., Bezeira, A. V. M., Sprock, A. S., Collazos, C. A., Cechinel, C., ... &
Ochoa, X. (2021). Iguales en las diferencias: Iniciativas de investigación transnacionales
sobre Informática Educativa en Latinoamérica en el periodo 2010–2020. Rev. Bras. Inform.
Educ. Ao, 29, 1060-1090.
Terrones, A. (2020) Inteligencia artificial, responsabilidad y compromiso cívico y democrático.
Revista Iberoamericana de Ciencia, Tecnología y Sociedad, 15(44), 253-276.
Torres, A., & Sánchez, S. (2022). Revisión actual y cercana sobre la aplicación del DUA en
Latinoamérica en tiempos de Covid. Revista Latinoamericana de Investigación en
Educación, 1(1), 26-43.
Vergara de la Rosa, E., Vergara Tam, R., Alvarez Vargas, M., Camacho Saavedra, L., & Galvez
Olortegui, J. (2020). Educación médica a distancia en tiempos de COVID-19. Educación
Médica Superior, 34(2).
Pág. 91
Villegas, D. A., Villar, P. S., Espinoza, E. V. Q., & Yarihuaman, J. P. P. (2022). Una mirada a la
educación Universitaria en el Perú: política, calidad y docencia. Revista Latinoamericana
Ogmios, 2(5), 489-505.
Pág. 93
