Repensando posibilidades de la IA para mejorar el funcionamiento de los centros educativos andaluces más desfavorecidos

Enfoque

Introducción

Esta aportación compartirá una experiencia de Design Thinking realizada por investigadores de la Universidad de Sevilla y que involucró a 8 expertos de IA en educación a nivel estatal. El taller tuvo la finalidad de discutir como la IA puede ayudar a los centros de EI y EP situados en Zonas con Necesidades de Transformación Social (en adelante, ZNTS).

Metodología

En primera fase del proyecto, se llevó a cabo un estudio cualitativo mediante grupos focales con directivos, profesorado y estudiantes de un centro situado en ZNTS de cada provincia andaluza. Esta fase nos sirvió para identificar los principales retos a los que se enfrentan estos centros.

En una segunda fase, partiendo de los retos identificados en la parte cualitativa, se organizó un taller con 8 expertos en IA en educación para discutir como esta tecnología puede usarse para resolverlos. El taller utilizó una metodología Design Thinking y se focalizó en 4 retos seleccionados previamente por los expertos: personalización de la enseñanza en los centros educativos, acompañamiento educativo fuera del aula, mejorar la comunicación con las familias y romper las burbujas de información en las que muchas veces los estudiantes se quedan al usar la tecnología. Los expertos cocrearon de forma colectiva una solución para cada uno de estos retos, siempre basada en el uso de IA.

En una tercera fase, que aún no se ha llevado a cabo, se pretenden testar algunas de las soluciones propuestas por los expertos en contextos reales.

Resultados

A rasgos generales, algunas de las soluciones propuestas para cada uno de los retos fueron las siguientes:

1. Burbujas de información. Usar la IA para expandir la información a la que acceden, dando recomendaciones personalizadas que salgan de sus burbujas. Mensajes automáticos vía IA para proporcionar información interesante a los alumnos cuando están fuera del colegio. IA para generar grupos de trabajo adecuados y para conectar con niños/as de otros contextos socioculturales.
2. Acompañamiento educativo. Se propone la creación de un entrono virtual de aprendizaje adaptativo basado en IA local (usando datos propios del centro educativo y el contexto en que se enclava) que cubra aspectos como tutorización/orientación, herramientas IA para proporcionar apoyo metacognitivo y emocional, herramientas IA para feedback automático y adaptativo, y herramienta IA para el aprendizaje para conectar individuos en un aprendizaje más social e incluso para realizar mentorías personalizadas.
3. Personalización. Usar la IA para conectar con los intereses y cultura del alumnado. Adaptar el contenido de forma automática a los niveles variados de los diferentes alumnos. Conversión del contenido a vídeos de forma automática usando personajes que puedan resultar atractivos para los estudiantes. Por ejemplo, que un futbolista famoso (que ceda sus derechos de imagen) pueda salir en vídeos generados por IA explicando contenidos curriculares.
4. Familias. Incorporar acervo cultural y lingüístico propio en las comunicaciones escuela-familia adaptando los mensajes con IA a un lenguaje claro y comprensible para ellas. Entrenar chatbot para resolver preguntas de las familias, ayudar en gestiones burocráticas y formar a las familias teniendo en cuenta sus diferentes intereses y conductas. Detección de situaciones de riesgo académico y social (maltrato, entre otros aspectos).

Discusión y conclusiones

El taller demostró la importancia de un enfoque colaborativo entre expertos en educación e IA para abordar desafíos educativos complejos. Además de los resultados se analizaron también las implicaciones éticas y prácticas de aplicar soluciones de IA en contextos educativos complejos.

Se concluyó que la IA tiene un potencial significativo para mejorar la educación en ZNTS, aunque es crucial considerar las necesidades específicas y los contextos de cada institución.

Se sugiere continuar explorando y desarrollando las ideas surgidas en el taller en contextos reales para poder evaluar su viabilidad y eficacia.