Hace cinco años recurrir a asistentes virtuales para solicitar el resumen de un informe de trescientas páginas era ciencia ficción. Hoy, sin embargo, ya es posible. Desde la ingeniería y la logística hasta los recursos humanos, todos los sectores se están reajustando a partir de la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA).
El ámbito de la educación no ha quedado al margen de esta gran transformación. Universidades, institutos y centros de formación están aprovechando las potencialidades de la IA para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje a través de la personalización, el principio pedagógico que permite adaptar el ritmo y los contenidos a las necesidades de cada estudiante.
Las nuevas relaciones entre estudiantes y tecnología abren la puerta a modelos de aprendizaje más flexibles y autónomos que llevan a preguntarse cómo utilizar los asistentes virtuales de IA para la adquisición de conocimientos.
¿Qué voy a leer en este articulo?
A partir del siglo XIX, en América y Europa, se empezó a promover el acceso universal a la educación. Las economías industrializadas requerían profesionales más formados debido a la complejidad de los nuevos entornos productivos. Para responder al crecimiento exponencial de la escolarización obligatoria, los sistemas educativos se inspiraron en el taylorismo, el modelo que permitió educar en masa adoptando un enfoque similar al de una fábrica: procesos estandarizados y homogéneos, tiempos fragmentados, etapas bien definidas y aprendizaje repetitivo. Ese modelo no tiene en cuenta las diferencias de intereses, ritmos o profundidad del aprendizaje entre estudiantes de un mismo grupo.
Las nuevas relaciones entre estudiantes y tecnología abren la puerta a modelos de aprendizaje más flexibles y autónomos.
La Inteligencia Artificial ofrece nuevas soluciones para superar alguna de las limitaciones de la educación tradicional. Gracias a los avances en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la interacción humano-máquina es más sencilla que nunca. La IA es realmente beneficiosa para adquirir nuevos saberes o desarrollar nuevas destrezas según las necesidades del usuario. Hace unos años para poder comunicarse con una máquina era necesario saber codificar o programar. Hoy, esa interacción es sencilla, intuitiva y con lenguaje humano.
La IA destaca especialmente en el análisis de grandes volúmenes de datos, estructurando información e identificando patrones. Utilizamos diariamente agentes inteligentes para transcribir reuniones, resumir informes, analizar métricas o interactuar con servicios de atención al cliente. No obstante, la IA también tiene el potencial de funcionar como un asistente del aprendizaje informal.
En el día a día surgen ideas, dudas inesperadas o problemas que necesitan de una respuesta inmediata. En este contexto, la IA tiene la capacidad de guiar el aprendizaje en situaciones concretas.
Frente a la educación tradicional, la IA redefine un nuevo concepto de aprendizaje con características como:
- Disponibilidad. El asistente virtual de IA está accesible en cualquier momento, independientemente de la disponibilidad de un tutor.
- Personalización del aprendizaje. Tiene la capacidad de presentar conceptos y guiar instrucciones en diferentes niveles de profundidad y dificultad.
- Feedback inmediato. Permite recibir respuestas y correcciones en tiempo real, facilitando un diálogo ágil.
- Comunicación interactiva. Favorece un intercambio continuo de respuestas que permite adaptar las explicaciones y la información.
- Gratuito. Los principales asistentes virtuales ofrecen versiones gratuitas muy completas para los usos diarios.
La IA resulta especialmente útil en el aprendizaje de conocimientos breves o “píldoras”. Ahora es posible aprender vocabulario profesional en otro idioma, comprender qué es el interés compuesto en un minuto o utilizar nuevas funcionalidades de un programa informático sin necesidad de participar en una acción formativa estructurada.
La IA resulta especialmente útil en el aprendizaje de conocimientos breves o “píldoras”.
Sin embargo, las herramientas de IA no reemplazan la formación reglada ni la labor docente, sino que funcionan como un recurso complementario capaz de enriquecer la enseñanza y facilitar ciertos procesos educativos.
Saber cómo elaborar instrucciones precisas para la IA (prompts) es clave para evitar que los resultados contengan sesgos, alucinaciones o sean imprecisos. El prompt engineering, la disciplina que estudia cómo diseñar este tipo de indicaciones, aconseja estructurar el mensaje en cuatro partes.
- Cualquier proceso de aprendizaje parte de un objetivo (¿qué quiero aprender?) y de una situación inicial (¿cuál es mi nivel en este tema?). A partir de ahí, un ejemplo de prompt orientado a la adquisición de nuevos conocimientos o al desarrollo de habilidades sería: Definir un rol. Indicar a la IA que actúe como un experto en el tema que quieres aprender.
- Proporcionar un contexto preciso. Especificar el nivel de conocimiento previo (punto de partida) y el instrumento usado (idioma, programa informático, etc.)
- Indicar la tarea a realizar. Describir con precisión, qué se espera de la IA y el resultado deseado (aprendizaje).
- Especificar el formato. Definir la forma y estilo de las respuestas proporcionada por la IA.
Actúa como experto en [tema o habilidad]. Mi nivel actual es [nivel]. Quiero aprender a [contenido]. Indica [objetivo] y presenta los resultados como [formato].
Gracias a la comunicación interactiva, el asistente puede ir ajustando las respuestas de forma progresiva hasta conseguir el resultado deseado. Cabe la posibilidad de obtener respuestas concretas, utilizando un lenguaje más sencillo u obteniendo un esquema.
En este proceso, resulta especialmente útil mantener las comunicaciones dentro de un mismo chat o crear proyectos específicos para cada área de aprendizaje.. De este modo, la IA conserva el contexto y el histórico de la conversación (dudas, avances, estilos de respuesta, plan de trabajo, etc.), lo que le permitirá desarrollar un itinerario más personalizado y, coherente, adaptadoa las necesidades del usuario y según el contexto indicado.
Desde aprender a utilizar una función concreta de una hoja de cálculo hasta comprender un concepto científico o trazar un plan para iniciarse en el marketing, la IA analiza grandes estructuras de datos y los adapta a las necesidades de una situación concreta.
La IA puede ayudar a analizar la adquisición de saberes y destrezas adquiridos mediante la realización de preguntas tipo test, ejercicios o casos prácticos.
Uno de los aspectos más interesantes en un proceso de aprendizaje es la evaluación. La IA puede ayudar a analizar la adquisición de saberes y destrezas adquiridos mediante la realización de preguntas tipo test, ejercicios o casos prácticos. Además, ofrece correcciones inmediatas, detecta errores y permite reforzar los contenidos que presentan mayor dificultad.
Junto a las múltiples oportunidades que brinda la IA, su uso plantea nuevos desafíos. La facilidad de obtener información de manera inmediata, aparentemente bien estructurada y fundamentada, puede generar una desmesurada confianza en la IA. Se aconseja analizar y evaluar cuidadosamente las respuestas generadas. Algunas formas de hacerlo son contrastar datos y evaluar la fiabilidad de las fuentes, así como, identificar sesgos o imprecisiones en las respuestas.
El desarrollo del pensamiento crítico se convierte en una habilidad clave en la actual sociedad digital y en una de las soft skills más demandadas en el mercado laboral.
Graduado en Pedagogía por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), cuenta con más de cinco años de experiencia potenciando carreras profesionales y conectando talento con empresas. Actualmente, lidera el Departamento de Desarrollo Profesional (Orientación, Formación & Empleo) en el Colegio Oficial de Aparejadores y Arquitectos Técnicos de Madrid.