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Autor: Pablo Dúo Terrón
Doctor en Ciencias de la Educación. Profesor Máster TIC y CDD en la UNIR. Maestro de Educación Primaria en el CEIP Príncipe Felipe de Ceuta. Premio Mejor experiencia InnoTECH Simo Educación 2022.
1.-Introducción
La historia de la Inteligencia Artificial (IA) y los chatbots se remonta a la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a explorar el concepto de inteligencia automatizada (Turing, 1950). Posteriormente, la tecnología de IA ha ido avanzando, lo que ha conducido al desarrollo de chatbots más sofisticados con la capacidad de comprender y responder a solicitudes complejas por parte de un humano (Rey, 2023) haciendo uso del Deep Learning, un método de aprendizaje automático no supervisado que simula el funcionamiento del cerebro humano y que no requiere datos etiquetados para entrenar (UNIR, 2021), como por ejemplo el chatbot que está revolucionando las redes sociales ChatGPT de OpenAI que se alimenta de los propios comentarios de los usuarios.
![Figura 1. Consulta a ChatGPT (1)](https://ciberespiral.org/wp-content/uploads/2023/04/Figura-1.-Consulta-a-ChatGPT-1.png)
Figura 1. Respuesta generada por chatbot de ChatGPT. Enlace
![Figura 2. DALL·E (1)](https://ciberespiral.org/wp-content/uploads/2023/04/Figura-2.-DALL·E-1.png)
Figura 2. Imagen generada con IA. Dalle_2.
La IA en el último año ha crecido a un ritmo exponencial en comparación con la última década, esto se traduce en que muchas de las tareas cotidianas que realizan las personas integran IA, en ocasiones hacemos uso de ella sin darnos cuenta. En este sentido, es una acción normalizada pedirle algo al móvil a través de Siri, Google, Cortana o Alexa, hacer compras, realizar consultas, trámites o citas administrativas a través de un chatbot textual, incluso reconociendo tu voz.
Desde la aparición de Internet, nuestras vidas han cambiado en este aspecto y muchas de estas acciones están normalizadas, pero las aulas no han cambiado. Continúan las pizarras de madera, la tiza, con falta de recursos tecnológicos y formación docente en el uso de la IA en muchos países.
Si estas acciones cotidianas a través de IA enumeradas anteriormente existen en la vida de las personas, las escuelas deberían de ser el primer eslabón para educar a los estudiantes en el conocimiento y uso ético de la IA y chatbots. En esta línea, la Comisión Europea de Educación (2022) considera dentro de su plan digital 2021-2027 que nos dirigimos hacia un cambio innegable de la IA en nuestros sistemas de educación y formación que seguirá creciendo en los próximos años. Un chatbot es en esencia un software que puede realizar una simulación de conversación real por texto o por voz con una persona (Moreno et al, 2022), gracias a una interfaz que se construye con palabras clave y se basa en interacciones que se repiten entre usuarios y marcas en sitios web o plataformas de comunicación como WhatsApp o Telegram.
Durante el desarrollo de este artículo vamos a centrarnos en cómo el uso de los sistemas conversacionales y los chatbots puede ser integrado en los próximos años en el mundo educativo, concretamente en metodologías o recursos educativos, sistemas de tutorías inteligentes, orientación y evaluación de estudiantes, atender a la diversidad, y muchas otras actuaciones.
2.- Sistemas conversacionales en educación.
Es normal oír a los docentes que cada vez existe más burocracia y menos tiempo para programar o atender de manera individualizada a un grupo de alumnos en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Para el Profesor Kai-Fu Lee (2021), creador del primer asistente de voz de Apple, la IA y los chatbots podrían reducir un 30% el tiempo burocrático o tareas repetitivas que exigen de un patrón común entre los docentes, pudiendo dedicar más tiempo a realizar actividades de trabajo cooperativo, emocional y creativo.
A pesar del poder innovador de las tecnologías educativas, las herramientas digitales más utilizadas hasta ahora no modifican significativamente el rol de los docentes. Las tareas de enseñanza típicas, como proporcionar feedback a los estudiantes, motivarlos o adaptar el contenido del curso a grupos específicos de estudiantes, son confiadas exclusivamente a los docentes, incluso en entornos de aprendizaje digital (Wollny et al, 2022). Entonces, nos hacemos la siguiente pregunta: ¿Por qué perder el tiempo corrigiendo exámenes cuando puede hacerlo una máquina a través de IA o realizar una supervisión del examen mediante un chatbot? En este último caso, los docentes únicamente deberían de preocuparse de elaborar las preguntas.
Hasta el año 2021 el número de artículos científicos sobre chatbots en educación reportados a la base de datos Web of Science fueron 44 y a Scopus 136, sin contar actas de congresos (Moreno et al. 2022). Según el artículo de revisión sistemática de chatbot en educación de Wollny et al. (2022) la mayoría de los objetivos que los chatbots tendrán en la educación irán dirigidos a desarrollar habilidades, eficiencia de la educación y motivar a los estudiantes. Aunque también encontramos experiencias educativas de creación de chatbots sencillos por parte de estudiantes como un método de aprendizaje transversal en las aulas desde etapas como la Educación Primaria (Dúo, 2022).
![Figura 3. Chatbot con LM y Scratch](https://ciberespiral.org/wp-content/uploads/2023/04/Figura-3.-Chatbot-con-LM-y-Scratch.png)
Figura 3. Creación de Chatbots con LearningMl y Scratch. Enlace
En relación con el desarrollo de habilidades, los chatbots se pueden programar para proporcionar tutoriales y ejercicios interactivos que ayuden a los estudiantes a practicar y mejorar habilidades que requieren de tareas repetitivas con unos mismos patrones como el aprendizaje de idiomas, las matemáticas, el pensamiento crítico y la resolución de problemas. También pueden proporcionar comentarios, orientación y ayuda en áreas específicas con las que los estudiantes tienen dificultades. Además, pueden usar el procesamiento del lenguaje natural para comprender el nivel de competencia del estudiante, autorregular el nivel de dificultad de los ejercicios en consecuencia. Por último, los chatbots pueden proporcionar a los estudiantes planes de estudio y recursos personalizados, lo que ayuda a garantizar que dediquen su tiempo a las actividades más efectivas para su nivel y estilo de aprendizaje.
3.-Impacto en el aprendizaje
En cuanto a la eficiencia en la educación, nos referimos al uso de chatbots para automatizar tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo, como responder preguntas frecuentes, proporcionar información o programar citas. También, pueden brindar una experiencia de aprendizaje personalizada a los estudiantes, adaptándose a sus necesidades y preferencias, permitiéndoles aprender a su propio ritmo y reduciendo la presión sobre los maestros para que brinden una instrucción única, además, ayuda a los docentes a ahorrar tiempo y concentrarse en tareas más importantes, como proporcionar comentarios personales, tutoría y otras actividades que requieren interacción humana. Las propuestas pedagógicas más prometedoras permiten utilizar Chatbots y otros sistemas computacionales (como el Chat GPT de Open_AI) para estimular la reflexión, el pensamiento crítico, la perspectiva ética y el pensamiento creativo (Codina, 2023).
En relación con la motivación que generan los chatbots en los estudiantes, esta puede ser de varias maneras. Como la gamificación, donde los chatbots pueden usar elementos similares a juegos, como puntos, insignias y tablas de clasificación, para que el aprendizaje sea más atractivo y divertido. También ofrece comentarios inmediatos a los estudiantes sobre su desempeño, lo que puede ayudar a aumentar su motivación y sentido de progreso. Por último, los chatbots pueden proporcionar a los estudiantes acceso a información, recursos y apoyo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que les permite aprender a su propio ritmo y en su propio horario, esto puede ser particularmente motivador para los estudiantes que tienen vidas ocupadas o que prefieren aprender de forma independiente. .
Finalizamos con el uso que están empleando algunos docentes desde la etapa de primaria, utilizando programas como Machine Learning for Kids o LearningML, una herramienta para fomentar el pensamiento computacional y habilidades a través de proyectos prácticos de AI (Rodríguez-García et al., 2020) que son vinculadas a un entorno programación infantil como Scratch y crear chatbots educativos. En este sentido, todos los contenidos de diferentes áreas que se pueden clasificar pueden ser entrenados por los estudiantes a través del aprendizaje automático, para crear sencillos programas motivadores.
Posdata: Averigua si este artículo no lo ha escrito el chat de OpenAI, ChatGPT.
Descargar PDF del Informe. Informe-Tendencias-ODITE-2022.pdf (7661 descargas )
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Codina, Ll. (2023) Cómo utilizar ChatGPT en el aula con perspectiva ética y pensamiento crítico: una proposición para docentes y educadores 8 febrero, 2023. https://www.lluiscodina.com/chatgpt-educadores/
Comisión Europea, Dirección General de Educación, Juventud, Deporte y Cultura, Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en la educación y formación para los educadores, Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, 2022, https://data.europa.eu/doi/10.2766/898
Dúo, P. (2022). Inteligencia Artificial y la Historia de España. CodeIntef, 10. https://code.intef.es/experiencias_aula/inteligencia-artificial-y-la-historia-de-espana/
Lee, Kai-Fu.; Chen Qiufan, Chen (2021). AI 2041: Ten Visions for Our Future Autors. Editor Crown, ISBN 0593238303, 9780593238301
Moreno-Guerrero, A. J., Marín-Marín, J. A., Dúo-Terrón, P., & López-Belmonte, J. (2023). Chatbots in Education: A Systematic Review of the Science Literature. Artificial Intelligence in Higher Education, 81-94. DOI: 10.1201/9781003184157-4
Rey, MR. (2023), ChatGPT. Una conversación sobre inteligencia artificial, chatbots y plagio en la educación superior. Cel. Mol. Bioing. 16, 1-2 (2023). https://doi.org/10.1007/s12195-022-00754-8
Rodríguez-García, J. D., Moreno-León, J., Román-González, M., & Robles, G. (2020). LearningML: una herramienta para fomentar las habilidades de Pensamiento Computacional mediante proyectos prácticos de Inteligencia Artificial. Revista de Educación a Distancia (RED), 20(63). https://doi.org/10.6018/red.410121
Turing, M.A. (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: pp. 433-460.
UNIR. (2021). Deep learning: en qué consiste, ejemplos y aplicaciones. [Acceso 23 enero de 2023]. https://www.unir.net/ingenieria/revista/deep-learning/
Wollny, S.; Schneider, J.; Di Mitri, D.; Weidlich, J.; Rittberger, M. & Drachsler, H. (2021). Are We There Yet? -A Systematic Literature Review on Chatbots in Education. Front. Artif. intel. 4:654924. https://doi.org/10.3389/frai.2021.654924