En la actualidad, iniciativas como el aprendizaje personalizado y adaptativo, los chatbots educativos, los traductores automáticos y el uso de análisis predictivo en la educación tienen un factor en común: forman parte de una educación basada en datos. A medida que los sistemas educativos se digitalizan, el uso intensivo de datos se convierte en una tendencia irreversible.
Expansión de la tecnología en la educación
Muchos países están impulsando la incorporación de tecnología en el aprendizaje, lo que ha dado lugar a sistemas educativos cada vez más dependientes de los datos. Desde tutores inteligentes que interactúan con los estudiantes en lenguaje natural hasta herramientas de predicción del abandono escolar, el impacto de la tecnología en la educación seguirá en aumento en los próximos años.
Sin embargo, esta digitalización también trae consigo nuevos desafíos. La pérdida de información personal, el acceso no autorizado a los datos y la falta de transparencia en el uso de algoritmos pueden generar consecuencias imprevistas. Además, el sesgo automatizado y la influencia sobre el comportamiento del usuario son preocupaciones clave que deben ser consideradas.
Retos en la alfabetización de datos
El nuevo panorama educativo no solo exige que estudiantes y docentes mejoren su alfabetización digital, sino que también demanda estrategias más integrales por parte de las instituciones educativas y sus administradores. Con la proliferación de sistemas inteligentes capaces de identificar patrones, reconocer rostros, analizar textos e incluso registrar pulsaciones de teclado, se hace necesario educar en la comprensión de algoritmos y en la ética de la inteligencia artificial (IA).
Para garantizar un uso seguro, ético y transparente de estas herramientas, es esencial ampliar las definiciones de alfabetización digital y desarrollar capacidades institucionales que permitan su adopción responsable.
Cuestiones clave sobre el uso de datos en la educación
El crecimiento de los sistemas educativos basados en datos plantea preguntas fundamentales que serán decisivas en la próxima década. Algunas de estas cuestiones incluyen:
- Privacidad y protección de datos: Quién tiene acceso a mis datos? Están seguros? Quién me está rastreando? Cuáles son mis derechos?
- Uso ético de los datos: Cuáles son los riesgos de depender de sistemas automatizados? Cómo garantizar que la tecnología en la educación no comprometa principios éticos?
- Responsabilidad en el uso de datos: Se ha obtenido el consentimiento de todas las partes involucradas? Existen mecanismos de control de calidad?
- Alfabetización en algoritmos: Cómo evaluar críticamente los resultados de la IA en la educación? Cuáles son sus impactos positivos y negativos?
- Concienciación sobre sesgos: Cómo minimizar los sesgos en los algoritmos utilizados? En qué datos se basan las predicciones y cuáles son sus limitaciones?
- Transparencia: Cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos de los estudiantes? Cómo resolver el problema de la «caja negra» de los algoritmos?
- Explicabilidad: Cómo hacer que los términos y condiciones de la IA sean más comprensibles para los usuarios?
Desafíos según la UNESCO
Según un informe reciente de la UNESCO, existen al menos seis grandes desafíos en la implementación de IA en la educación:
- Desarrollar una política integral sobre IA para el desarrollo sostenible.
- Garantizar la inclusión y equidad en el acceso a la IA educativa.
- Preparar a los docentes para la educación impulsada por IA.
- Crear sistemas de datos de calidad y accesibles.
- Impulsar la investigación sobre IA en la educación.
- Abordar la ética y la transparencia en la recopilación y uso de datos.
El volumen creciente de datos en los sistemas educativos puede ofrecer nuevas oportunidades para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Sin embargo, también plantea preguntas sobre las consecuencias a largo plazo del seguimiento y perfilado de los estudiantes. La calidad y el uso adecuado de los datos pueden influir significativamente en la toma de decisiones educativas, pero también pueden generar riesgos si no se implementan políticas claras y efectivas.
Si la «dataficación de la educación» es una realidad en expansión, es fundamental establecer normas y directrices que aseguren que la tecnología educativa beneficie a la sociedad sin comprometer la privacidad, la equidad y la transparencia. Aunque es temprano para predecir el impacto total de la IA en la educación, nunca es demasiado pronto para prepararse para el futuro digital que está por venir.