Introducción
La integración de la IA en la educación se está acelerando y las principales empresas de tecnología están invirtiendo fuertemente en herramientas de aprendizaje basadas en IA. OpenAI, Google y Anthropic han presentado recientemente nuevas versiones de aprendizaje y estudio de sus modelos, diseñadas para funcionar como tutores de IA. Mashable probó estas herramientas para evaluar su efectividad, considerando el contexto más amplio del papel de la IA en la educación y los posibles obstáculos. Esta revisión tiene como objetivo proporcionar información sobre si estas herramientas realmente ayudan al aprendizaje o no cumplen con las expectativas.
El auge de los tutores de IA y los desafíos contextuales
La introducción de tutores de IA refleja una tendencia creciente hacia la incorporación de tecnología a la educación, reflejando la adopción de computadoras portátiles y bibliotecas. Sin embargo, el “problema del cinco por ciento” resalta un desafío recurrente en el diseño de tecnología educativa: si bien los estudiantes altamente motivados pueden beneficiarse, la mayoría (alrededor del 95%) puede no experimentar mejoras sustanciales. Esto se debe en parte al enfoque en ganancias a corto plazo, como calificaciones, en lugar de una comprensión más profunda. Además, muchas herramientas de IA carecen de personalización y contexto, lo que dificulta su capacidad para atender estilos de aprendizaje y planes de estudio individuales.
Metodología: Prueba de tutores de IA
Para evaluar estas herramientas, Mashable analizó preguntas directamente del examen Regents de Nueva York, los estándares básicos comunes del estado de Nueva York, los exámenes AP y los planes de estudio de ciencias sociales del programa Learning for Justice del Southern Poverty Law Center. En lugar de centrarse en las sugerencias típicas de STEM, la revisión incorporó preguntas de humanidades para evaluar las capacidades de las herramientas en áreas donde la IA ha enfrentado críticas. El objetivo era simular el enfoque típico de un estudiante: comenzar con una solicitud de ayuda con la tarea y permitir que la conversación fluyera naturalmente hasta que se volviera inútil.
Ideas clave de expertos
Hamsa Bastani, profesora asociada de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania, enfatiza que comprender el comportamiento de los estudiantes promedio es crucial. Señala que los chatbots de IA generativa existentes a menudo se reutilizan en lugar de diseñarse específicamente para el aprendizaje, lo que lleva a salvaguardias inadecuadas contra la revelación de respuestas. Dylan Arena, director de ciencia de datos e inteligencia artificial de McGraw Hill, utiliza la analogía de adaptar un motor moderno a una máquina más antigua, destacando el desafío de integrar la inteligencia artificial en los marcos educativos existentes y la necesidad de una personalización más profunda más allá de simplemente pedir información al usuario.
Revisión de tutores de IA
- ChatGPT: Si bien es experto en exámenes de práctica y en aclarar estándares de calificación, con frecuencia proporciona respuestas directas y prioriza la práctica de memoria, lo que lo hace frustrante para preguntas complejas.
- Géminis: Destaca en la enseñanza de matemáticas y ofrece opciones como tarjetas didácticas y cuestionarios, pero es propenso a generar evaluaciones inútiles y enfatiza la práctica sobre la comprensión.
- Claude: Se centra en el proceso de aprendizaje en lugar de en calificaciones perfectas, lo que lo hace adecuado para estudiantes de ciencias sociales que desean desarrollar habilidades de pensamiento crítico, pero puede ser demasiado socrático y exigente.
Seamos realistas: limitaciones y preocupaciones
A pesar de sus diferentes enfoques, los tres tutores de IA comparten limitaciones comunes:
- Diseño: El formato del chatbot, con su ventana de texto restringida y su falta de elementos visuales, no es ideal para aprender, especialmente cuando se trata de comprender conceptos complejos.
- Personalización: Los tutores de IA carecen de contexto sobre los estudiantes individuales y sus planes de estudio, lo que dificulta la capacidad de personalizar verdaderamente las lecciones.
- Conciencia social: Los tutores de IA a menudo carecen de la flexibilidad y la conciencia social de un maestro humano, lo que lleva a un ciclo interminable de optimización y dificultad para alcanzar una respuesta definitiva.
El enfoque de McGraw Hill: una alternativa más segura
McGraw Hill ofrece un enfoque diferente, integrando herramientas de inteligencia artificial directamente en sus materiales educativos. Esto elimina la necesidad de un contexto proporcionado por los estudiantes y ofrece un entorno más controlado. Además, la herramienta de evaluación de la empresa, ALEKS, proporciona una forma más segura de crear perfiles personales de aprendizaje de los estudiantes y retroalimentar las funciones de IA.
Conclusión: los chatbots no pueden reemplazar a los grandes profesores
Si bien los tutores de IA pueden ofrecer algunos beneficios, no pueden reemplazar la experiencia y la adaptabilidad de un maestro humano. En última instancia, la generación actual de chatbots lucha por brindar una experiencia de aprendizaje verdaderamente personalizada y atractiva. Se necesita más trabajo para crear herramientas de IA que aborden estas limitaciones y se alineen con los aspectos sociales y contextuales del aprendizaje eficaz.
