IA con enfoque humano en la educación: Cinco lecciones desde el Sur Global

En solo seis semanas, estudiantes de secundaria en Edo, Nigeria, que participaron en un programa extracurricular que combinaba tutoría con IA y orientación de docentes, lograron avances en el aprendizaje de 0,31 desviaciones estándar, lo que equivale aproximadamente a 1,5-2 años de escolarización típica. Detrás de estos resultados hubo una intervención cuidadosamente diseñada que puso a docentes y estudiantes en el centro, incorporando en su diseño la promesa hacia el aprendizaje personalizado de la IA generativa y aplicando lecciones cruciales de iniciativas pasadas de tecnología educativa (EdTech), particularmente durante la pandemia de COVID-19.

Como Especialista en Educación y Colíder del Equipo de Tecnología Educativa del Banco Mundial, he dedicado los últimos años a liderar programas pioneros de educación que incorporan el uso de la IA de manera responsable en Nigeria, Perú, Brasil y otros países. Mi experiencia muestra que la clave del éxito no es la tecnología en sí, sino un enfoque integral en el diseño de programas: uno que parte del problema educativo, considera el contexto local y siempre pone a las personas en primer lugar.

En este blog, comparto cinco ideas prácticas para apoyar a los responsables de políticas y a los líderes educativos hacia vías de integración más responsables y efectivas de la IA generativa en la educación. Estas lecciones ofrecen un marco para dar forma a la llamada «revolución de la IA» con el fin de abordar mejor la crisis mundial del aprendizaje.

1. Empezar por el problema educativo, no por la herramienta de IA

Antes de considerar las herramientas de IA como una posible solución, debemos definir claramente el desafío educativo que pretendemos abordar. ¿Buscamos mejorar la calidad de la enseñanza, proporcionar apoyo específico a los estudiantes rezagados en matemáticas o mejorar la alfabetización digital? La simple incorporación de la IA no garantiza su uso ni su impacto.

Esto se alinea con el principio de «Preguntar por qué» del Banco Mundial: las políticas y los proyectos de tecnología educativa deben basarse en una visión clara del cambio educativo que se busca. La tecnología debe ser un medio para un fin, no el fin en sí mismo. Esto garantiza que no adoptemos la tecnología por el simple hecho de hacerlo, sino como una herramienta específica para resolver un problema concreto.

2. Centrarse en el propósito del programa: desarrollar una teoría del cambio sólida

El diseño eficaz de un programa debe comenzar con una teoría del cambio clara, que es una descripción de cómo una intervención producirá los cambios deseados, delineando las vías causales y los supuestos detrás. En otras palabras, clarifica el vínculo entre las actividades, los productos, los resultados y los objetivos finales. Por ejemplo, la formación de docentes (actividad) puede conducir a nuevas prácticas pedagógicas (objetivo), que a su vez mejoran la participación de los estudiantes (resultado) y generan avances en el aprendizaje (impacto).

Tener una teoría del cambio sólida no solo respaldará una visión clara de cómo la herramienta de IA puede apoyar el propósito previsto del programa, sino que también destacará las actividades y los recursos clave necesarios para que eso suceda (por ejemplo, formación de docentes, directrices sobre alfabetización en IA, grupos focales con estudiantes o padres, etc.) y establecerá indicadores que midan el uso, el progreso y la participación.

Además, una teoría del cambio bien articulada proporciona la base para la evaluación de impacto, ayudando a construir la base de evidencia sobre lo que funciona y lo que no al integrar la IA en la educación.

3. El contexto es fundamental: diseñar para las necesidades del lugar

El éxito de la integración de la IA depende de la comprensión del contexto local. Factores como la conectividad, la electricidad y la disponibilidad de dispositivos deben guiar la elección de herramientas y contenidos adecuados. Por ejemplo, en zonas con dispositivos limitados, como computadoras portátiles o de escritorio, o con Wi-Fi intermitente, el uso de teléfonos móviles puede ser una opción más adecuada, como se vio en una iniciativa en Ghana.

El contexto también debe informar la selección de contenidos y herramientas. Por ejemplo, los materiales de capacitación para docentes y estudiantes en Nigeria y Perú se personalizaron según sus respectivas culturas y realidades locales, garantizando su relevancia y accesibilidad.

4. La tecnología al servicio de las personas

La educación se trata fundamentalmente de conexiones humanas. El uso de la IA generativa debe estar al servicio de docentes y estudiantes, apoyando sus necesidades y centrándose en mejorar las prácticas de aprendizaje y enseñanza. Esto significa involucrar a las partes interesadas, desde docentes y estudiantes hasta padres y directores de escuela, para co-diseñar los programas. También requiere una formación integral en alfabetización sobre IA, priorizando las necesidades de los estudiantes, abordando inquietudes y limitaciones, y fomentando comunidades de práctica efectivas e inclusivas, entre otras consideraciones.

El año pasado, en Lima, Perú, realizamos grupos focales en escuelas públicas para comprender el uso actual de la IA por parte de los docentes y cómo pensaban podría ayudarles en su trabajo diario. Este proceso colaborativo nos llevó a seleccionar a docentes innovadores que co-diseñaron con nosotros los materiales de capacitación e identificaron casos de uso en los que la IA podría mejorar sus prácticas pedagógicas.

Este enfoque centrado en las personas garantiza que la tecnología empodere, en lugar de desplazar, el elemento humano en la educación.

5. Asegurarse de que el producto sea adecuado para el propósito

Finalmente, cualquier herramienta o solución de IA debe ser adecuada para el contexto y el propósito específicos. Esto implica una evaluación cuidadosa de sus características, que incluyen, entre otras:

• Seguridad y privacidad: ¿el producto cuenta con políticas sólidas para proteger los datos de los usuarios?
• Adecuación cultural y lingüística: ¿la herramienta está disponible en los idiomas locales, es sensible a las normas culturales y está diseñada para evitar sesgos y estereotipos?
• Adaptabilidad: ¿se puede adaptar la solución a las necesidades específicas del entorno educativo y de los diversos estudiantes?
• Optimizado para el aprendizaje: ¿la herramienta se alinea con los principios de la ciencia del aprendizaje y ha sido evaluada con los usuarios a los que se dirige?
• Accesibilidad: ¿existen opciones sin conexión y apoyo para estudiantes con discapacidades?

El marco de las «5 P» (por sus siglas en inglés: Problem, Purpose, Place, People y Product) —Problema, Propósito, Lugar, Personas y Producto— proporciona una forma estructurada de abordar el diseño y la implementación de programas de IA en la educación.

Un marco práctico para la integración responsable de la IA

Para ayudar a guiar el diseño de programas, considere estas preguntas clave en cada etapa:

• Problema: ¿Cuál es el problema educativo que se está abordando? ¿Ayudaría la tecnología educativa? ¿De qué manera? Si es así, ¿jugaría un papel la IA generativa?
• Propósito: ¿Cuál es el objetivo principal del programa? ¿Existe evidencia emergente de casos de uso anteriores? ¿La IA generativa estaría en segundo plano o de cara al usuario? ¿Puede ilustrar cómo se articula la IA en su teoría del cambio?
• Lugar (Contexto): ¿Cuáles son las condiciones de conectividad y electricidad? ¿Qué tipo de dispositivos están disponibles? ¿Se pueden adaptar las herramientas de IA al contexto?
• Personas: ¿Quiénes deberían participar en el co-diseño? ¿Cuáles son sus opiniones sobre la IA en la educación? ¿Han utilizado herramientas de IA o han recibido formación en alfabetización sobre IA?
• Producto: ¿La solución es adecuada para el propósito y el contexto? ¿Existen políticas de seguridad y privacidad? ¿Es adecuada para el idioma y la cultura locales?

Conclusión

El debate sobre la IA en la educación a menudo está polarizado, pero una integración responsable requiere matices y liderazgo. Los líderes educativos deben comprometerse no solo con el uso responsable, sino también con el diseño y la implementación responsables de los programas de IA. La revolución de la IA en la educación no es algo que deba aceptarse pasivamente; es una oportunidad para dar forma activamente a soluciones que aborden la crisis mundial del aprendizaje.

Al centrarnos en problemas claros, articular un propósito y unos objetivos, diseñar para el contexto local y poner a las personas en el centro, podemos construir un marco para la integración responsable de la IA que realmente sirva a estudiantes y docentes. Los invito a compartir sus experiencias y a unirse a esta conversación mientras trabajamos juntos para aprovechar el potencial de la IA para la educación.

Este blog se publicó originalmente en la página del blog "Voces" de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford.