Inteligencia artificial en la universidad: mucho camino por recorrer

Ángel Bartolomé Muñoz de Luna, Universidad CEU San Pablo y Sonia Martín Gómez, Universidad CEU San Pablo

¿Está siendo la inteligencia artificial esa revolución que se anunciaba en el ámbito de la educación? ¿Cuánto y cómo se usa, por estudiantes y profesores? En un reciente artículo, hemos analizado su integración en la universidad desde una doble perspectiva: la científica (es decir, lo que se investiga sobre su uso universitario) y la social (la percepción que se tiene sobre su uso en la universidad).

Mientras que los investigadores destacan las oportunidades y desafíos que plantea para personalizar el aprendizaje, la percepción social refleja una adopción más lenta y desigual, particularmente en Europa.

Personalización, tutores virtuales y labores administrativas

En los últimos años, la inteligencia artificial ha comenzado a introducirse en el ámbito educativo, particularmente en áreas como la personalización del aprendizaje, la creación de tutores virtuales y la automatización de tareas administrativas.

Plataformas como Smart Sparrow, Knewton, Century Tech o Khan Academy usan la IA para adaptar el ritmo y el contenido del aprendizaje a las necesidades individuales de los alumnos mediante sistemas de aprendizaje adaptativo, que usan inteligencia artificial para analizar el rendimiento del estudiante (respuestas correctas o incorrectas, tiempo de respuesta, patrones de error); ajustar automáticamente el nivel de dificultad, el tipo de contenido o el ritmo; y recomendar ejercicios, vídeos o lecturas adicionales.

Otra aplicación son los sistemas de tutoría: se trata de agentes conversacionales (chatbots o asistentes virtuales) que interactúan con los estudiantes como lo haría un tutor humano y cuyas funciones típicas son responder dudas sobre contenido, proponer ejercicios, dar explicaciones, resolver problemas paso a paso, motivar y acompañar al estudiante en su progreso.

Algunos ejemplos son: Khanmigo (Khan Academy + GPT-4), que ayuda con matemáticas, escritura, ciencias; Duolingo Max, una inteligencia artificial para tutoría personalizada en idiomas; Socratic (de Google), que responde dudas con explicaciones visuales, o Mika (Carnegie Learning), un tutor IA para matemáticas.

Todas las plataformas citadas usan modelos de aprendizaje automático que reconocen fortalezas y debilidades del alumno. Esta tecnología ya se está utilizando con éxito en disciplinas como la medicina, la electrónica y la lingüística, áreas donde el análisis de grandes volúmenes de datos y la automatización son esenciales para la enseñanza y la investigación.

Finalmente, esta tecnología permite gestionar de manera eficiente procesos administrativos como la corrección de exámenes y la gestión de notas.

Limitaciones y desafíos

Sin embargo, a pesar de las expectativas generadas, el impacto real de la inteligencia artificial en la educación universitaria sigue siendo modesto. A nivel mundial, su uso en las universidades está todavía en una fase incipiente y su adopción varía mucho entre regiones y disciplinas. Mientras que en algunas áreas, como las ciencias de la salud, se han realizado avances significativos, otras áreas más humanísticas apenas han comenzado a explorar las posibilidades de esta tecnología.

Uno de los principales desafíos es la falta de formación adecuada para docentes y administradores en el uso de herramientas de inteligencia artificial. Muchos profesores no cuentan con las competencias tecnológicas necesarias para integrar estas soluciones en sus aulas, lo que limita su adopción. Además, la falta de políticas claras sobre la privacidad de los datos de los estudiantes y el uso ético de esta tecnología plantea son barreras significativas.

Escasa producción científica en Europa

En nuestro reciente estudio, hemos querido comparar la investigación que se dedica al uso de inteligencia artificial en educación con la percepción social de su uso a través de menciones en redes sociales.

A pesar de ser líder en regulaciones sobre el uso ético de la tecnología, Europa está quedándose atrás en términos de producción científica sobre cómo integrarla en los métodos educativos, con las excepciones de Reino Unido –con una investigación muy sólida ética de la inteligencia artificial educativa y en modelos de enseñanza adaptativa y evaluación automática– y Alemania y Países Bajos, desde donde se lideran proyectos de la Unión Europea con enfoques interdisciplinarios combinando educación, ciencias cognitivas e informática.

Estados Unidos lidera en publicaciones científicas, patentes y desarrollo de tecnologías educativas basadas en esta tecnología, mientras que en China han aumentado mucho las publicaciones y aplicaciones de IA educativa, especialmente en aprendizaje adaptativo y reconocimiento facial en aulas inteligentes. La inversión estatal masiva en “Smart Education” es parte de su estrategia de liderazgo en IA.

América Latina (sobre todo Brasil, Chile y México) tiene una emergente producción científica, con avances en plataformas educativas adaptativas y análisis de datos de aprendizaje y con un interés creciente en usar esta tecnología para reducir brechas educativas y mejorar el acceso en zonas vulnerables.

La percepción social

El uso de la inteligencia artificial en la educación también ha generado un debate social. Hemos podido comprobar que las redes sociales reflejan una percepción neutral o incluso un desconocimiento sobre su impacto en las universidades. A pesar de su creciente presencia en conversaciones sobre tecnología educativa, la mayoría de las menciones no expresan ni un entusiasmo desmedido ni una preocupación significativa.

Mientras los científicos se enfocan más en el desarrollo y el impacto académico de la IA, los usuarios de redes sociales se centran principalmente en las herramientas de IA, como ChatGPT, que ayudan a los estudiantes en tareas más prácticas y cotidianas.

¿Hacia dónde se dirige la IA en la educación?

La personalización del aprendizaje y la automatización de tareas son solo la punta del iceberg de lo que esta tecnología puede ofrecer. Para aprovechar su verdadero potencial, es crucial que se invierta en formación para los docentes, se desarrollen políticas claras y se promueva una mayor colaboración entre investigadores, instituciones educativas y la sociedad.

La IA está abriendo nuevas puertas en el ámbito educativo, pero su adopción aún se enfrenta a importantes barreras, especialmente en Europa. A pesar de los avances en medicina, electrónica y lingüística, su implementación generalizada en otras áreas requiere que tanto los científicos como la sociedad cierren las brechas existentes y aprovechen al máximo sus oportunidades.

Ángel Bartolomé Muñoz de Luna, Profesor de Creatividad, Universidad CEU San Pablo y Sonia Martín Gómez, Profesora de Organizacion de Empresas, Universidad CEU San Pablo

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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