Los desafíos de la educación personalizada en la era de la IA

¿Se puede lograr una educación personalizada efectiva al combinar diferentes enfoques, como la asignación de tareas, el aprendizaje autorregulado y las actividades de aprendizaje?

Este interrogante nos lleva a explorar el mundo de la educación individualizada y las estrategias innovadoras que pueden potenciar el aprendizaje a la medida en la era de la inteligencia artificial.

En el artículo "There are multiple paths to personalized education, and they should be combined" de Garvin Brod (2024), aborda la idea de la necesidad de combinar diversas orientaciones para lograr un enfoque pedagógico adaptado a las necesidades de cada estudiante.

Por lo cual es esencial adecuar la enseñanza a las capacidades e intereses de cada aprendiz, lo cual abre la puerta a la prometedora sinergia entre la asignación personalizada de tareas, el aprendizaje autogestionado y las actividades de aprendizaje flexibles.

Los retos de la educación en la era digital

La investigación psicológica sobre el aprendizaje ha buscado abordar la gran variabilidad entre los estudiantes para mejorar el éxito educativo, centrándose en la adquisición de conocimientos específicos y habilidades metacognitivas fundamentales para un aprendizaje a largo plazo.

Sin embargo, gracias al surgimiento de los dispositivos digitales y a los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA), ahora es posible asignar diferentes tareas y niveles de apoyo a los alumnos, incluso en el aula, utilizando software de evaluación formativa o sistemas de tutoría inteligentes.

Actualmente, la personalización realizada únicamente por un docente tiene limitaciones y representa solo una de las múltiples vías hacia una educación centrada en el estudiante.

El aprendizaje autorregulado y las actividades de aprendizaje adaptables, como las estrategias generativas y las tareas diferenciadas, también son enfoques prometedores que se complementan bien con la personalización. Para lograr la máxima eficacia, es crucial combinar diferentes enfoques, aprovechando los avances en inteligencia artificial.

Durante mucho tiempo, la investigación psicológica ha abogado por adecuar la instrucción a cada alumno, considerando sus características y conocimientos previos. Ya sea a través de zonas de desarrollo próximo o enseñanza adaptativa, el objetivo es ajustar los parámetros de instrucción a las particularidades de cada estudiante en un momento dado.

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La evidencia inicial muestra que la personalización mejora los resultados del aprendizaje, como se ha observado en estudios sobre tutorías individuales que han demostrado avances significativos en comparación con la instrucción grupal.

Hacia una educación centrada en el estudiante

Brod explica como la Asignación Personalizada de actividades y niveles de asistencia se ha vuelto fundamental en la educación gracias al desarrollo de programas informáticos, como los sistemas de tutoría inteligente (ITS).

Estos sistemas han sido diseñados para llevar los beneficios de la tutoría individualizada a grupos más grandes de estudiantes. Al adaptar las tareas y los niveles de apoyo según el estado actual del alumno, los ITS han demostrado generar mejoras en el aprendizaje que son comparables a los obtenidos en entornos de tutoría uno a uno.

En el aula, la evaluación formativa juega un papel crucial al permitir a los maestros monitorear de cerca el progreso de los estudiantes a través de pruebas cortas y específicas. Esta información les facilita personalizar la instrucción de acuerdo con las necesidades y el desempeño de cada estudiante, lo que contribuye a mejorar la efectividad del proceso educativo en general.

Claves para una educación en la era de la IA

Brod sostiene que existen desafíos significativos en la asignación individualizada de actividades escolares y los diferentes niveles de apoyo requeridos, debido a varios factores. En primer lugar, destaca que la clave para una personalización efectiva radica en la adaptación repetida a los estados de los estudiantes.

Sin embargo, surge la pregunta crucial de a qué estados específicos deberían adaptarse. Mientras los sistemas de tutoría inteligente (ITS) y la evaluación formativa se centran principalmente en el conocimiento y las habilidades momentáneas de los alumnos, los tutores humanos tienen la capacidad de considerar múltiples factores simultáneamente, como el conocimiento, el afecto y la motivación del estudiante.

Brod plantea que asignar tareas óptimas basadas únicamente en datos puede tener limitaciones importantes. Por un lado, esta práctica puede restringir el desarrollo de la autonomía y las habilidades de aprendizaje autorregulado de los estudiantes, aspectos fundamentales para un aprendizaje efectivo a largo plazo.

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La autonomía y la autorregulación son habilidades esenciales que los estudiantes deben practicar y desarrollar para lograr un aprendizaje significativo y sostenible en el tiempo. Sin embargo, enfocarse únicamente en asignar tareas óptimas basadas en datos puede resultar en un sacrificio de la efectividad del aprendizaje a corto plazo, ya que se corre el riesgo de descuidar el desarrollo de habilidades cruciales para el éxito a largo plazo.

Todos los caminos conducen a la educación personalizada

Brod argumenta que la educación puede beneficiarse significativamente al considerar múltiples caminos hacia la personalización.

En este sentido, destaca la importancia de incorporar vías adicionales para la instrucción particularizada, como la entrega de control a los alumnos para que puedan autorregular su aprendizaje y la utilización de actividades de aprendizaje adaptables que se ajusten a sus conocimientos, habilidades y preferencias actuales.

Estas estrategias se complementan de manera efectiva con la individualización de tareas y niveles de apoyo, lo que ofrece un enfoque prometedor hacia la educación personalizada.

Al permitir a los alumnos elegir sus propias tareas y decidir cuándo trabajar en ellas, se evita el problema de la asignación óptima de tareas, especialmente en entornos de aprendizaje digital.

Por otro lado, las actividades de aprendizaje adaptables permiten a los estudiantes interactuar de acuerdo con sus conocimientos y habilidades, ofreciendo múltiples soluciones posibles y diferentes niveles de dificultad.

Aunque cada enfoque hacia la personalización presenta fortalezas y desafíos únicos, Brod sugiere que la combinación de estos enfoques puede ser altamente beneficiosa tanto para la investigación como para la práctica educativa, ya que cada enfoque puede compensar las debilidades de los otros y potenciar los resultados de aprendizaje de los estudiantes.

Perspectivas de la individualización educativa

Brod destaca la importancia de avanzar hacia enfoques híbridos en educación, donde se combinan diferentes estrategias para lograr una personalización efectiva del aprendizaje.

En este contexto, los Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS) han demostrado integrar elementos de aprendizaje autorregulado, lo que sugiere que combinar la personalización de tareas con actividades adaptables puede resultar en una mejora significativa en los resultados del aprendizaje.

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Un ejemplo concreto de esta integración es el Diagram Choice Tutor, un ITS que incorpora los tres caminos hacia la personalización mencionados por Brod. En este sistema, los estudiantes tienen la posibilidad de elegir recibir ayuda en forma de diagramas y participar en actividades de aprendizaje generativo.

Si bien se ha demostrado la efectividad de cada uno de estos caminos de forma individual, es necesario llevar a cabo más investigaciones para examinar cómo la combinación de estos enfoques en un ITS completo impacta en los resultados del aprendizaje de manera integral.

Este enfoque híbrido representa una oportunidad prometedora para optimizar la personalización educativa y mejorar la efectividad del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Conclusión

En conclusión, la educación personalizada exitosa va más allá de asignar tareas y niveles de apoyo, requiriendo la exploración de diversos enfoques. El aprendizaje autorregulado y las actividades adaptables, combinadas con tecnologías como los Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS), ofrecen promesas para mejorar el proceso educativo, beneficiando tanto los resultados inmediatos como el éxito a largo plazo de los estudiantes.

Es esencial investigar cómo integrar de manera efectiva estos enfoques para lograr una educación individualizada efectiva que empodere a los estudiantes y fomente una comprensión profunda de los contenidos.

Para lograr una educación verdaderamente personalizada, no basta con variar las actividades y los niveles de acompañamiento; es crucial capacitar a los estudiantes para gestionar su propio aprendizaje y promover actividades que estimulen una comprensión significativa. La combinación de estos caminos, facilitada por avances en inteligencia artificial, representa una oportunidad para mejorar de forma significativa el proceso de aprendizaje, destacando la importancia de una enseñanza adaptada, autónoma y enriquecedora para el desarrollo educativo.

Fuentes y recursos de información

Brod, G. (2024). There Are Multiple Paths to Personalized Education, and They Should Be Combined. Current Directions in Psychological Science, 33(3), 153-158. DOI: 10.1177/09637214241242459

Carlos Vergara Cano

Psicólogo y Administrador en Servicios de Salud graduado en la Universidad de Antioquia, con experiencia en intervención individual y grupal con niños, adultos y familias. Experiencia en investigación cuantitativa, evaluación, diagnóstico e intervención psicológica con niños, adultos y familias. Intervención grupal con niños, adolescentes y padres de familia, Planeación y formulación de Políticas Públicas en Salud

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