Machine learning & human learning

No, no pretendo descubrir cómo aprenden las máquinas y cómo aprendemos las personas. Lo que quiero transmitir en este artículo es cómo puede ayudarnos la inteligencia artificial a aprender y enseñar mejor. Cómo y en qué puede aportar a la educación.

Sabemos que no todas las personas aprendemos igual. Somos tan diversos que incluso en la forma en la que aprendemos cada uno somos distintos. Incluso cambiamos a lo largo de nuestra vida y en el momento en el que nos encontremos. Eso lo sabemos. Además, no todos partimos desde el mismo punto y nuestras situaciones personales no son iguales.

Por tanto, los estilos de aprendizaje y el perfil del individuo son casi tan diversos como personas hay en la Tierra. Estos dependen de factores sociodemográficos, culturales, personalidad, económicos, tipo de contenidos, metodologías pedagógicas aplicadas…

Por tanto, se nos hace necesario y obligatorio para los que diseñamos experiencias educativas aplicar estrategias y métodos que garanticen un aprendizaje significativo para todos y cada uno de los y las estudiantes. Aquí la neurociencia y la programación neurolingüística nos ayuda a identificar diferentes modelos de pensamiento que a su vez influyen en el comportamiento y en el modo en el que una persona aprende. Algunos somos visuales, otros auditivos y otros kinestésicos a la hora de recibir los estímulos externos, otros los hay que aprendemos desde la emoción y los que prefieren construir conocimiento desde la razón.

Con esto, y sin desviarme del tema que hoy quiero tocar, es que el reto de la educación y de su naturaleza de ser universal es: ¿Cómo podemos personalizar la formación y la educación para atender la diversidad?

Don´t fear AI or machine learning. Fear humans not continuosly learning…

Stephen Walsh

La cita es digna de analizar con detenimiento…

Si… exacto, es natural temer lo desconocido, pero ya está ocurriendo y tengo que decirte que lleva un tiempo entre nosotros. Realmente, no te voy a decir que no nos debemos preocupar. Eso es bueno y si participamos mucho mejor. Es más te invito a leer la entrevista a filósofa Marina Garcés al respecto. En sus palabras: “El problema no es la tecnología sino quién la crea y desde qué intereses”.

Ahora bien, superado este miedo… vamos a dar un paso más.  Machine learning o aprendizaje automático, es un método de análisis de datos. Tiene un enfoque centrado en las máquinas, los robots (o algoritmos, no hace falta imaginarse complejos dispositivos). Estos algoritmos definen lo que una máquina aprende a través de los datos que recoge y/o recibe de forma iterativa que le permiten cada vez obtener e interpretar mejor los datos que recibe y/o recoge (incluso si estos son implícitos). Esto hace posible que las máquinas puedan tomar decisiones sin ser programadas previamente para hacer una determinada acción para cada caso.

Esta es la base de la inteligencia artificial. Machine learning es el aprendiaje de las soluciones de inteligencia artificial, de los robots si preferimos un formato más de ciencia ficción (cada vez más real).

No pretendo dar una lección sobre IA pues no soy experto ni mucho menos, pero pretendo llamar la atención sobre ello, con optimismo de cara a plantearnos como pueden ayudar las soluciones de inteligencia artificial a la educación. Como podemos aplicar el aprendizaje de las máquinas al aprendizaje de las personas.

Sin pensarlo llegamos a una paradoja cuanto menos curiosa: como el aprendizaje de los robots puede ayudar al aprendizaje de las personas. Vaya y nosotros teniendo miedo de la chatarra con circuitos.

Pues bien, si lo unimos a la declaración inicial de este artículo, nos puede ayudar a la personalización del aprendizaje. A acercarnos a la plena atención a la diversidad. Si… algo utópico, pero para qué sirven las utopías si no son para avanzar y progresar.

Pues bien vamos a ver unas cuantas soluciones que hoy en día ya están disponibles al servicio del aprendizaje de las personas:

  • Inteligencia artificial aplicada a la curación de contenido. Soluciones como Capaball o Filtered entre otras nos dan soluciones que utilizan un algoritmo que aprende sobre lo que una persona humana necesita aprender y en función de eso filtra y ofrece contenido cada vez más segmentado y de interés para que aprendas con éxito los contenidos y competencias que necesitas en el formato que mejor te viene. Seguramente aun son modelos mejorables y el aprendizaje de estos algoritmos / bots siguen siendo ciertamente supervisados. Mira esta referencia: INTELLIGENT LEARNING RECOMMENDATIONS.
  • Análisis de sentimiento y emoción. Piensa en el gigante asiático y el miedo que da el sistema de cámaras con IA que reconocen como se siente el ciudadano de pie… todo por la seguridad, pero aterra como empiezan a predecir actitudes y actos delictivos. Imagina que ya podemos utilizar esta tecnología para detectar cómo se encuentra un estudiante frente a una experiencia educativa y de esa forma adaptarla para que podamos tener un acercamiento desde la emoción correcta. Recuerda que si algo aprendemos con éxito es lo que nos emociona.
  • Mucho se ha escrito sobre la seriedad y seguridad de la formación online. ¿Cómo sabes si tus estudiantes son los que dicen ser? ¿Cómo asegurar que no copian y que los retos a los que los enfrentas los realizan siguiendo las instrucciones diseñadas para ello? De nuevo la IA aprendiendo y reconociendo rostros, a través del reconocimiento facial es capaz de asegurarte un control fehaciente que te asegura que el aprendizaje se aplica como y para lo que fue diseñado. Esto hoy ya no es una barrera ni por viabilidad técnica ni por usabilidad.
  • Otra solución o implementación es la IA aplicada a los vídeos que la tecnología de Microsoft Azure nos permite. A esto pronto quiero dedicarle un post en exclusiva. Pero de momento os dejo un ejemplo. Descubre por ti mismo como reconoce las personas que salen en el vídeo, lo ha traducido automáticamente sin supervisión, el minutaje está perfecto y por si no fuera poco te permite buscar aquel concepto que quieres ver sin tener que avanzar o retroceder el video. Te animo también a que pruebes las etiquetas y categorías que automáticamente ha decidido el algoritmo colocar durante todo el video. Disculpadme, pero a mí esto me parece la P*** O****. Nos abre tantas posibilidades para aplicarlo a la formación online o para nuestros contenidos cuando hacemos flipped classroom… Te dejo un ejemplo para que lo pruebes por ti mismo/a.
Ejemplo de chatbot con recomendaciones inteligentes con objetivos de aprendizaje.
Modelo de reconocimiento facial aplicado en China, usado en tiendas, restaurantes, seguridad… El análisis de sentimiento es muy útil para ajustar el aprendizaje desde la emoción así como recibir feedback sin sesgos.
Ejemplo de cómo ProctorU asegura el control de la formación y monitoriza el desempeño online de los alumnos.

No quería despedirme sin antes citar Usha Goswami, Geoff Stead y Rose Luckin y la entrevista que concedieron a El País recientemente.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático dan forma a la educación del presente y del futuro, pero su implementación tiene todavía luces y sombras.

Todas las personas que trabajamos en el sector educativo tenemos el deber y obligación de sumar a nuestros propósitos el preparar a los alumnos para el mundo digital.

No lo olvidéis, está sucediendo…

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Crea un sitio web o blog en WordPress.com

Subir ↑