Inteligencia Artificial en Educación: I+D para transformar prácticas.

Objetivos Generales

• Explorar las implicaciones pedagógicas de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y de aprendizaje.
• Examinar cómo las herramientas de IA generativas pueden facilitar la creación de entornos de aprendizaje colaborativos y personalizados.
• Desarrollar marcos teóricos y prácticos que guíen la integración de la IA en estrategias educativas.
• Analizar los desafíos éticos, sociales, técnicos y filosóficos en torno a la Inteligencia Artificial Generativa y sus implicancias para la educación.
• Incorporar la IA generativa en procesos de producción digital de recursos educativos, plataformas y espacios de trabajo en línea.

Objetivos Específicos

• Explorar acciones diversas con tecnologías emergentes de IA para identificar oportunidades y desafíos en los procesos de enseñanza y aprendizaje. 
• Diseñar y evaluar experiencias de aprendizaje con IA que fomenten la interacción, la reflexión y el pensamiento crítico.
• Diseñar estrategias de enseñanza que fomenten la comprensión, el pensamiento crítico y los desafíos en torno a la IA  
• Revisar críticamente las aplicaciones y tendencias actuales de IA en educación y su alineación con principios alineados a la construcción social del aprendizaje. 
• Generar criterios para el diseño de materiales didácticos basados en IA que enriquezcan las propuestas de enseñanza.
• Diseñar y desarrollar plataformas y herramientas con IA que apoyen la diversificación de estrategias pedagógicas adaptativas y personalizadas.
• Difundir conocimientos y buenas prácticas en la comunidad educativa, a través de diversos formatos y acciones de formación docente.
• Construir y programar recursos y aplicativos educativos a medida con asistencia de IA generativa.

Fundamentación

¿Por qué es relevante este proyecto de investigación?

Este proyecto surge de la necesidad de comprender el potencial y los riesgos de la aplicación de  inteligencia artificial generativa en los procesos de enseñanza y de aprendizaje. Nos apoyamos en los resultados de investigaciones previas y en la experiencia acumulada del equipo en Educación y Nuevas Tecnologías para explorar nuevas fronteras en la intersección de la IA, las tecnologías digitales emergentes y la educación.

En lo que respecta a las potencialidades de la IA, reconocemos la capacidad de generar procesos de cambio para transformar significativamente tanto el contenido como las propuestas educativas en diferentes aspectos (gestión, planificación, enseñanza, producción, etc.). Nuestro enfoque se centra en explorar cómo estas tecnologías pueden mejorar la experiencia de aprendizaje, ya sea coadyuvando en el proceso de enseñanza o facilitando la creación de entornos interactivos, personalizados y colaborativos. 

De esta forma pensamos en la IA como oportunidad para repensar y enriquecer los procesos de enseñanza y de aprendizaje alineados con principios del constructivismo social. Esto incluye la exploración de cómo la IA puede apoyar la construcción de conocimientos en comunidad, fomentar el pensamiento crítico y creativo, y ofrecer experiencias de aprendizaje adaptativas y personalizadas que respondan a las necesidades individuales de los estudiantes, sin perder de vista la dimensión colectiva de estas actividades sociales. Esta postura difiere de tendencias muy generalizadas en el discurso que promueven el uso de la IA en la educación considerándola como un medio para automatizar tareas, proporcionar respuestas, personalizar los procesos y reforzar la eficiencia.

Esta diferencia de enfoque no es banal. La IA al igual que las tecnologías digitales, tienen un gran potencial amplificador de prácticas y una fuerte influencia en el discurso hegemónico a través de actores con capacidad de acceso a los medios y la generación de tendencias. La implementación de la inteligencia artificial (IA) sin un sólido fundamento pedagógico que sustente la creación de experiencias de aprendizaje significativas y de calidad corre el riesgo de generar propuestas sin valor socio-educativo. Por un lado proponiendo experiencias automatizadas o limitadas, que no se adapten a las necesidades específicas de estudiantes o que no fomenten su compromiso, creatividad y pensamiento crítico. Por el otro, expandiendo una acelerada mala práctica al utilizar la IA para generar propuestas utilizadas simplemente como un sustituto de baja calidad de la enseñanza tradicional transmisiva, re legitimando prácticas que hace décadas se ha demostrado su obsolescencia. Al mismo tiempo, estos modelos no toman en cuenta la riqueza de las interacciones humanas estableciendo que el horizonte de aplicación de la IA es la posibilidad de reemplazar docentes por tutores autónomos.

Además de los riesgos anteriormente señalados, abordaremos temas críticos como la ética en la IA educativa, la equidad en el acceso a tecnologías avanzadas y cómo éstas herramientas pueden diseñarse e implementarse de manera que potencien, y no reemplacen, las interacciones humanas ricas y significativas que son fundamentales para el aprendizaje con otros.

Este esquema provee una base sólida para presentar y fundamentar un equipo de investigación en educación y tecnología con un enfoque tecnopedagógico, centrado en la necesidad de explorar y maximizar el uso pedagógico de la IA para enriquecer los procesos de enseñanza y de aprendizaje.

Equipo 

• Dirección — Fabio Tarasow y Christian Milillo
• Investigadores/as principales — Fabio Tarasow, Christian Milillo, Gisela Schwartzman, Graciela Caldeiro, Mónica Trech, Nahuel Gonzalez, Francisco Chamorro, Ramiro Landeo, Ignacio Castillo.

Contacto: ftarasow@flacso.org.ar y cmilillo@flacso.org.ar.