2.- Sistemes conversacionals en educació.

És normal sentir els docents que cada cop hi ha més burocràcia i menys temps per programar o atendre de manera individualitzada un grup d’alumnes en el procés d’ensenyament-aprenentatge. Pel professor Kai-Fu Lee (2021), creador del primer assistent de veu d’Apple, la IA i els xatbots podrien reduir un 30% el temps burocràtic o tasques repetitives que exigeixen un patró comú entre els docents, podent dedicar més temps a fer activitats de treball cooperatiu, emocional i creatiu.

Tot i el poder innovador de les tecnologies educatives, les eines digitals més utilitzades fins ara no modifiquen significativament el rol dels docents. Les tasques d’ensenyament típiques, com ara proporcionar feedback als estudiants, motivar-los o adaptar el contingut del curs a grups específics d’estudiants, són confiades exclusivament als docents, fins i tot en entorns d’aprenentatge digital (Wollny et al, 2022). Aleshores, ens fem la següent pregunta: Per què perdre el temps corregint exàmens quan pot fer-ho una màquina a través d’IA o fer una supervisió de l’examen mitjançant un xatbot? En aquest darrer cas, els docents només s’haurien de preocupar d’elaborar les preguntes.

En relació amb el desenvolupament d’habilitats, els xatbots es poden programar per proporcionar tutorials i exercicis interactius que ajudin els estudiants a practicar i millorar habilitats que requereixen tasques repetitives amb uns mateixos patrons com l’aprenentatge d’idiomes, les matemàtiques, el pensament crític i la resolució de problemes. També poden proporcionar comentaris, orientació i ajuda en àrees específiques amb què els estudiants tenen dificultats. A més, poden fer servir el processament del llenguatge natural per comprendre el nivell de competència de l’estudiant, autorregular el nivell de dificultat dels exercicis en conseqüència. Finalment, els xatbots poden proporcionar als estudiants plans d’estudi i recursos personalitzats, la qual cosa ajuda a garantir que dediquin el seu temps a les activitats més efectives per al seu nivell i estil d’aprenentatge.

Figura 3. Creació de Xatbots amb LearningMl i Scratch.

3.-Impacte en l’aprenentatge

Pel que fa a l’eficiència en l’educació, ens referim a l’ús de xatbots per automatitzar tasques repetitives o que consumeixen molt de temps, com ara respondre preguntes freqüents, proporcionar informació o programar cites. També, poden brindar una experiència d’aprenentatge personalitzada als estudiants, adaptant-se a les seves necessitats i preferències, permetent aprendre al seu propi ritme i reduint la pressió sobre els mestres perquè brindin una instrucció única, a més, ajuda els docents a estalviar temps i concentrar-se en tasques més importants, com ara proporcionar comentaris personals, tutoria i altres activitats que requereixen interacció humana. Les propostes pedagògiques més prometedores permeten utilitzar Xatbots i altres sistemes computacionals (com el XAT GPT d’Open_AI) per estimular la reflexió, el pensament crític, la perspectiva ètica i el pensament creatiu (Codina, 2023).

En relació amb la motivació que generen els xatbots als estudiants, aquesta pot ser de diverses maneres. Com la gamificació, on els xatbots poden usar elements similars a jocs, com ara punts, insígnies i taules de classificació, perquè l’aprenentatge sigui més atractiu i divertit. També ofereix comentaris immediats als estudiants sobre el seu exercici, cosa que pot ajudar a augmentar la seva motivació i sentit de progrés. Finalment, els xatbots poden proporcionar als estudiants accés a informació, recursos i suport les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana, cosa que els permet aprendre al seu propi ritme i en el seu propi horari, això pot ser particularment motivador per als estudiants que tenen vides ocupades o que prefereixen aprendre de manera independent.

Finalitzem amb l’ús que fan servir alguns docents des de l’etapa de primària, utilitzant programes com Machine Learning for Kids o LearningML, una eina per fomentar el pensament computacional i les habilitats a través de projectes pràctics d’AI (Rodríguez-García et al., 2020) que són vinculades a un entorn programació infantil com Scratch i crear xatbots educatius. En aquest sentit, tots els continguts de diferents àrees que es poden classificar poden ser entrenats pels estudiants a través de l’aprenentatge automàtic per crear programes motivadors senzills.

Postdata: Esbrina si aquest article no ho ha escrit el xat d’OpenAI, ChatGPT.

Imatge del títol generada amb ArtSmart.

Descarregar PDF de l’Informe. Informe-Tendencias-ODITE-2022.pdf (11097 downloads )