La IA generativa llegó como una herramienta para facilitar el trabajo, y ahora está involucrada en diferentes aspectos de la cultura, desde el arte y hasta la educación. ¿Pero realmente la estamos aprovechando? ¿qué podemos esperar en el ámbito escolar?
Más allá de ser una herramienta de estudio para alcanzar mejores calificaciones, ¿Cómo nos pueden ayudar a mejorar el sistema educativo? Para encontrar la respuesta exploramos en este post el caso de los Estados Unidos y cómo se puede usar la IA generativa para realizar mejoras en los sistemas para elegir y asignar escuelas.
ChatGPT rompió Internet, provocó una pregunta demasiado familiar para las nuevas tecnologías: ¿Qué puede hacer por la educación? Muchos temían que empeoraría el plagio y dañaría aún más un humanismo ya decadente en la academia, mientras que otros elogiaron su potencial para despertar la creatividad y manejar tareas educativas mundanas.
Por supuesto, ChatGPT es solo uno de los muchos avances en inteligencia artificial que tienen la capacidad de alterar las prácticas pedagógicas. El atractivo de las herramientas impulsadas por IA para ayudar a las personas a maximizar su comprensión de las materias académicas (o prepararse de manera más efectiva para los exámenes) ofreciéndoles el contenido correcto, de la forma y momentos más adecuados para ellos, ha estimulado nuevas inversiones de gobiernos y privados.
Mejorar la calidad de vida con la IA generativa
Hay razones para estar entusiasmado con la IA generativa, especialmente si pueden mitigar las barreras para una mejor calidad de vida, como las disparidades en el dominio de la lectura por raza, que la NAACP ha destacado como un problema de derechos civiles. Sin embargo, bajo este entusiasmo subyace una visión estrecha de los objetivos de la educación. En este marco, los alumnos son actores individuales que pueden adquirir nuevos conocimientos y habilidades con la ayuda de la tecnología. El propósito del aprendizaje, entonces, es dominar el contenido, a menudo medido a través de calificaciones y desempeño en pruebas estandarizadas.
Pero ¿el dominio del contenido es realmente el propósito del aprendizaje? Nombrar el dominio de la lectura como un problema de derechos civiles probablemente tenga menos que ver con el valor de dominar la lectura en sí, y más con el hecho de que el dominio de la lectura (o matemáticas u otras materias) puede ayudar a sentar las bases de lo que el aprendizaje puede desbloquear: romper el ciclo intergeneracional de la pobreza, promover una mayor autoconciencia y confianza en uno mismo, y cultivar un mayor sentido de agencia sobre el propio destino y los destinos de las propias comunidades.
Las Redes de conexión
El dominio del contenido es parte de esta ecuación, pero convertirlo en el enfoque principal de la educación pasa por alto el hecho de que gran parte del futuro de un niño está determinado por factores que van más allá del salón de clases. Críticamente, las redes, o con quién están conectados los niños y sus familias, y cómo, es importante para ayudar a los niños a prepararse para vivir una vida plena.
Esto es especialmente cierto para las redes que atraviesan líneas socioeconómicas, demográficas y otras. De hecho, un gran estudio reciente destacó cómo el capital social, definido como amistades a través de divisiones socioeconómicas, puede desempeñar un papel más importante en el fomento de la movilidad económica intergeneracional que la calidad de la escuela (a menudo medida por los puntajes de las pruebas de los estudiantes que asisten allí).
Redes de padres, profesores y estudiantes
Las redes que conectan a los padres con entrenadores para ayudarlos a navegar la educación de sus hijos pueden forjar nuevas estructuras de apoyo y relaciones de confianza entre familias y educadores. Las redes que conectan a los estudiantes con modelos a seguir y mentores pueden cambiar el curso de sus vidas académicas y profesionales.
El contexto social más amplio de un niño, además del conocimiento y las habilidades que adquiere a través de la escuela, es muy importante para sus resultados futuros. Sin embargo, si no se intervienen, las redes del mundo real a menudo se forman y evolucionan de formas intrínsecamente desiguales. Por ejemplo, los patrones de apego preferencial pueden hacer que “los ricos se vuelvan más ricos”, excluyendo a muchos de acceder a conexiones que podrían mejorar sus vidas de manera importante.
Aplicaciones de la IA generativa para mejorar las redes
En la práctica, cada IA necesita una función objetivo que represente para qué se está optimizando. Las aplicaciones de IA para la pedagogía y el dominio del contenido podrían optimizarse para “ayudar a los estudiantes a obtener el puntaje más alto posible en una prueba”. Sin embargo, fomentar conexiones de red más inclusivas es un tipo de cambio más profundamente arraigado y estructural que mejorar los puntajes de las pruebas. El uso de IA para ayudar a cultivar estas redes podría hacer más por los resultados de la vida de los niños que centrarse solo en la pedagogía y el dominio del contenido.
Pero algunos pueden argumentar que optimizar las conexiones de red es una tarea más nebulosa que optimizar los puntajes de las pruebas. ¿Cuáles, precisamente, deberían ser la(s) función(es) objetivo?
Un marco para explorar esto puede implicar centrarse en cómo se forman y evolucionan en primer lugar las redes en las que los niños y las familias están inmersos. En el contexto de la educación, esto involucra la amplia gama de políticas que los distritos escolares diseñan para determinar a qué escuelas pueden asistir los estudiantes (“políticas de asignación de escuelas”), junto con las prácticas que adoptan las familias al elegir escuelas para sus hijos bajo estas políticas.
Asignación de escuelas en EEUU
Dichas políticas y prácticas históricamente han perpetuado características dañinas como la segregación escolar por raza y estatus socioeconómico, que, a pesar de casi 70 años desde su ilegalización formal, continúa definiendo la educación pública en los EE. UU. Muchos académicos argumentan que la integración demográfica ha sido históricamente uno de los métodos más efectivos, no solo para mejorar la preparación académica de grupos históricamente desfavorecidos, sino también para fomentar una mayor compasión y comprensión, digamos, una ética del pluralismo, entre personas de diferentes orígenes.
La IA puede ayudar a respaldar el diseño de políticas de asignación de escuelas más equitativas que fomenten escuelas diversas e integradas, por ejemplo, apoyando los esfuerzos de planificación a nivel de distrito para rediseñar las “zonas de asistencia escolar”, es decir, áreas de captación que determinan qué vecindarios alimentan a qué escuelas. en formas que busquen mitigar los patrones subyacentes de segregación residencial sin imponer grandes cargas de viaje y otros inconvenientes a las familias.
¿Cómo aprovechar la IA generativa para mejorar la asignación de escuelas?
Las asociaciones existentes entre investigadores y profesionales están aprovechando herramientas de la comunidad de investigación de operaciones y la IA basada en reglas como programación de restricciones para explorar políticas de asignación alternativas que podrían optimizar la integración racial y socioeconómica en las escuelas.
Estos algoritmos pueden ayudar a simplificar un proceso engorroso de explorar un número aparentemente infinito de posibles cambios de límites para identificar caminos potenciales hacia escuelas más integradas que equilibren una serie de objetivos competitivos (como tiempos de viaje familiares y cambio de escuela). También se pueden combinar con sistemas de aprendizaje automático, por ejemplo, aquellos que intentan predecir la elección familiar frente a cambios de límites, para estimar de manera más realista cómo las políticas cambiantes podrían afectar la demografía escolar.
Los riesgos de usa IA generativa
Por supuesto, ninguna de estas aplicaciones de IA viene sin riesgos. El cambio de escuela puede ser disruptivo para los estudiantes, e incluso con la integración a nivel escolar, la segregación puede persistir en escalas más pequeñas, como aulas y cafeterías, debido al seguimiento curricular, la falta de prácticas de enseñanza culturalmente receptivas y otros factores.
Además, las aplicaciones deben estar formuladas en una infraestructura sociotécnica apropiada que incorpore las voces de la comunidad en el proceso de formulación de políticas. Aun así, el uso de IA para ayudar a informar qué estudiantes y familias asisten a la escuela juntos puede generar cambios estructurales más profundos que alteran las redes a las que se conectan los estudiantes y, por extensión, los resultados de vida que finalmente logran.
IA para mejorar el compartimiento para seleccionar escuelas
Sin embargo, es poco probable que los cambios en las políticas de asignación de escuelas sin cambios en los comportamientos de selección de escuelas entre las familias conduzcan a transformaciones sostenibles en las redes en las que se aprovechan los estudiantes. Aquí, también, la IA puede tener un papel que desempeñar. Por ejemplo, las plataformas digitales de calificación de escuelas como GreatSchools.org están moldeando cada vez más la forma en que las familias evalúan y seleccionan las escuelas para sus hijos, especialmente porque sus calificaciones a menudo están integradas en sitios de vivienda como Redfin, lo que puede influir en el lugar donde las familias eligen vivir.
Conclusión
Estos son solo algunos ejemplos, y no son mutuamente excluyentes con aplicaciones enfocadas pedagógicamente. Por ejemplo, si bien es probable que carezcamos de los datos para hacer esto hoy, mirando hacia el futuro, la IA podría ayudar a determinar qué estudiantes se beneficiarían más de qué tutores, aquellos que no solo pueden ayudar a cerrar las brechas de aprendizaje, sino que también sirven como fuentes relevantes de tutoría, orientación. e inspiración. Y expandir nuestro enfoque en IA para la educación para incluir redes no nos absuelve de las preocupaciones de equidad y otros riesgos que siguen planteando los despliegues existentes de IA.
El diseño de nuevas aplicaciones de IA exige una exploración cuidadosa y reflexiva, especialmente porque nosotros, como sociedad, seguimos respondiendo a nuestro panorama de IA que cambia rápidamente con una combinación dinámica de miedo, esperanza, preocupación y asombro. Por supuesto, como en la vida misma, todas estas emociones son importantes. Aprovecharlos para fomentar conexiones de red más inclusivas para la próxima generación de estudiantes puede ser la respuesta más significativa de todas.
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