La Dra. Singh respondió a cinco preguntas acerca de la convergencia de la neurociencia y la Inteligencia Artificial en el ámbito del aprendizaje, antes de que comenzara el Congreso Internacional de Ciencias Cognitivas en la Escuela en el que participará esta semana.
¿Qué vínculos existen entre la neurociencia y la Inteligencia Artificial en materia de aprendizaje?
La neurociencia y la IA se centran en comprender el funcionamiento del cerebro y, por consiguiente, en predecir el comportamiento. Y mientras mejor conozcamos el cerebro, mejores modelos de algoritmos de IA podremos elaborar. Cuando se trata de aprendizaje, la alianza entre las neurociencias y la IA puede ser sinérgica. Un buen entendimiento de los procesos de aprendizaje específicos mediante las neurociencias puede utilizarse como base en la concepción de ese proceso en materia de IA. Asimismo, si la IA encuentra pautas en un amplio conjunto de datos y extrae un modelo de aprendizaje, las neurociencias pueden llevar a cabo experimentos que lo confirme.
En segundo lugar, cuando las neurociencias proporcionan a la IA los comportamientos de aprendizaje, estos pueden traducirse a interacciones digitales, que son utilizadas a su vez por la IA para examinar los patrones de aprendizaje de un gran número de niños en el mundo entero. La capacidad de la IA consiste en que puede adaptarse a gran escala. La IA puede rastrear y buscar una gran cantidad de datos para entender cómo ocurre el aprendizaje, y determinar, cuando sea necesario, en qué momento el aprendizaje es diferente o se desvía de los objetivos.
Un tercer aspecto es el aprendizaje individualizado. Se sabe que el acto de aprender tiene un importante componente individual. A pesar de esto, nuestras aulas están diseñadas para proporcionar un aprendizaje común para todos los niños. En ocasiones, las diferencias individuales se convierten en un elemento crucial para obtener lo mejor de cada niño y, en esos casos, debemos adaptar el aprendizaje. Las investigaciones neurocientíficas en casos individuales han demostrado que la información detallada sobre cada persona puede revelar también abundante información sobre sus patrones de aprendizaje. No obstante, esto resulta muy costoso y exige un trabajo intenso. Sin embargo, el aprendizaje detallado que proporcionan las neurociencias puede llevarse al terreno de la IA con el fin de ampliarlo. La IA acopia datos exhaustivos y detallados en el plano personal, con miras a diseñar la trayectoria de aprendizaje de cada niño. De este modo, mientras que las neurociencias se estudian en pequeños grupos, la IA se aplica en gran escala. Si se desea garantizar un mundo en el que cada niño saque el máximo provecho de su potencial, entonces el aprendizaje personalizado resulta sumamente prometedor.
¿Cómo se puede crear una estructura en torno a la IA que garantice normas de aprendizaje a escala mundial?
En primer lugar, la IA se apoya constantemente en grandes cantidades de datos y saca provecho de ellos. Los algoritmos de IA funcionan mejor cuando se enriquecen regularmente con los datos disponibles. Debemos tener siempre en cuenta que los seres humanos son quienes elaboran estos algoritmos. Esto significa que los algoritmos solo funcionarán correctamente en base de la información que han recibido. Es fundamental que se garantice el acceso a la gran cantidad de datos emanados de los diferentes contextos de aprendizaje. En ocasiones lo que constituye un obstáculo para la IA es que la mayor parte de los datos sobre capacitación han sido seleccionados entre un grupo específico de personas. Esto significa que los sistemas no abarcan toda la diversidad de formas de aprendizaje.
Para volver al ejemplo de la lectura y la alfabetización, en lo relativo a la neurociencia, una parte importante de nuestra investigación y comprensión de cómo el cerebro aprende a leer proviene de personas que aprenden a leer en inglés u otras lenguas de estructura alfabética. No obstante, miles de millones de personas en el mundo hablan o leen lenguas de estructura no alfabética, visualmente complejas, que no quedaron realmente reflejadas en esta investigación. Por lo tanto, nuestra comprensión se basa en un sistema particular que no posee la suficiente diversidad.
Por consiguiente, es importante que los algoritmos de IA se prueben en diversos contextos a lo largo y ancho del mundo, que sean culturalmente diferentes. Esto permitirá la creación de modelos de aprendizaje más sólidos que satisfagan las diferentes necesidades del aprendizaje y tomen en cuenta a toda clase de educandos en el mundo entero. Si somos capaces de esto, podremos entonces predecir qué tipo de trayectoria de aprendizaje es la correcta para los niños en cualquier lugar.
Los seres humanos se parecen en cuanto a la manera en que aprenden, pero los métodos pedagógicos varían en función de las diferentes situaciones. Asimismo, estas diferencias pueden quedar reflejadas en los datos proporcionados. Los resultados pueden ser mucho más pertinentes si somos capaces de captar y reflejar estas diferencias en los datos recopilados, algo que nos ayudaría a mejorar el aprendizaje de la IA y, en última instancia, a comprender el funcionamiento del cerebro. Esto nos permitiría sacar mejor provecho de los principios universales del aprendizaje que podrían aplicarse en el mundo entero y de los efectos intrínsecamente culturales. Es algo a lo que queremos aferrarnos y aprovechar para ayudar a los niños. Hasta ahora las personas encargadas de diseñar los algoritmos de IA no han prestado mucha atención a esto, pero ya comienzan a tomarlo en cuenta en diferentes lugares del mundo.
¿Cómo ve usted la función que desempeña la IA en la educación inclusiva hoy en día, en particular en el contexto de la migración?
Las sociedades han adquirido un carácter multicultural. Si Ud. visita un aula corriente en muchos países, encontrará a niños de diferentes culturas sentados en el mismo entorno de aprendizaje. El aprendizaje debe tener la capacidad de hacer frente a diversas necesidades y debe convertirse en algo más inclusivo y que refleje la diversidad cultural. Las pedagogías innovadoras, tales como los juegos, las sesiones interactivas y las situaciones de la vida real, son fundamentales ya que sirven de pruebas para determinar las capacidades de aprendizaje centradas en las competencias que los niños pueden adquirir. La IA cuenta con las interacciones digitales para comprender el aprendizaje y eso comienza con la evaluación de las capacidades y el comportamiento. Ahora sabemos que lo que necesitamos es empoderar a los niños mediante capacidades y comportamientos – y no necesariamente atiborrarlos de información.
Las pedagogías digitales como los juegos interactivos se encuentran entre las que permiten evaluar con rapidez las competencias de los niños. Son poderosas porque pueden utilizarse en entornos multiculturales diversos y permiten evaluar diferentes capacidades, a la vez que no se encuentran supeditadas a una lengua o plan de estudios específico, sino que se basan sobre todo en el desempeño. ¿Cómo evaluar a un niño por su participación en el aula? En el contexto de las migraciones y de las competencias del siglo XXI, estas capacidades son necesarias y los juegos digitales proporcionan un medio para evaluarlas en la educación. Cuando en el mundo entero los niños utilizan esos juegos interactivos, están proporcionando interacciones digitales a la IA. La IA puede descubrir nuevas pautas y formas de colaborar, porque los niños suelen comportarse de manera poco convencional. Los enfoques basados en las capacidades pueden aplicarse en cualquier parte, tanto en un aula de la India, como en Francia o en Kenya. Por el contrario, los métodos basados en los planes de estudio responden a un contexto específico y muestran amplias diferencias culturales.
¿Cuáles son los riesgos y los desafíos?
La protección y seguridad de los datos es, sin lugar a dudas, un asunto importante y también uno de los mayores desafíos en este ámbito. Debemos garantizar que los niños no corran riesgos exponiéndose y que los datos no puedan ser utilizados de manera indebida. Es algo que requiere del apoyo y la atención de todos.
Otro punto crucial es que las evaluaciones del aprendizaje no se limiten a un solo ámbito. Hay diversas maneras, ritmos y espacios para aprender. Aprender, por naturaleza, es algo continuo y debe poder adaptarse a las necesidades de los niños en cada momento. La evaluación también debe ser continua a fin de ofrecer un panorama completo de los logros que cada niño alcanza. Si no hay mejoras, entonces podemos intervenir para ayudar y encontrar por qué hay dificultades con el aprendizaje. Las neurociencias indican que cuanto antes se interviene, mayores son las posibilidades de que los niños cambien y se adapten. La capacidad de cambio y aprendizaje del cerebro se ejerce de manera más rápida y sencilla en la infancia que en la edad adulta.
Ahora bien, debemos ser cautelosos con las conclusiones que obtengamos acerca de cómo intervenir en el caso de los niños. Los resultados académicos pobres pueden tener causas sociales o emocionales.
De modo que, hoy en día, el aprendizaje ha de ser pluridimensional. Junto con las capacidades académicas, es preciso evaluar también las competencias sociales y emocionales. Si esta información se utiliza con prudencia, puede proporcionar muchos datos acerca del bienestar académico y emocional de los niños. Mediante una combinación de ambos, es posible proporcionar la intervención correcta. A menos que las múltiples evaluaciones converjan hacia el mismo resultado, las capacidades de aprendizaje de los niños no deben encasillarse. La IA brinda una gran oportunidad para llevar a cabo, no solo una, sino múltiples evaluaciones de las capacidades. Las normas en las que se basan los algoritmos deben tomarse debidamente en cuenta para toda clase de evaluación. Deben proceder de una amplia cantidad de datos con miras a proporcionar resultados lo más exactos posible. Este es un aspecto en el que no debemos hacer ninguna concesión.
¿Cómo responde la comunidad docente a esta nueva vía de aprendizaje y evaluación?
Algunos docentes se preocupan por el futuro del aprendizaje, pero eso suele ocurrir porque no disponen necesariamente de una perspectiva completa. Las personas que trabajan y promueven la utilización de la IA en el aprendizaje pueden desempeñar un papel clave en transmitir a los docentes la idea de que no se quedarán obsoletos. Los docentes estarán más empoderados y capacitados para satisfacer las necesidades de cada niño que aprenda en su aula. La IA es una herramienta que guía a los docentes en la búsqueda del camino correcto para intervenir en favor de los alumnos que se esfuerzan por aprender. Esa intervención es el resultado de datos que han sido contrastados a fin de erradicar los prejuicios, que se basan en la diversidad y que no emplean un enfoque de modelo único; por lo tanto, los docentes pueden estar más seguros de que se ajustará a las necesidades de cada niño. La IA proporciona a los docentes la posibilidad de adaptar el aprendizaje al niño. Además, no conocemos realmente todas las modalidades de aprendizaje. En ocasiones debemos estar preparados para aprender de los propios niños. Un niño puede proporcionar informaciones acerca de las diferentes vías de aprendizaje y los docentes deben estar listos para aplicar en sus clases esos conocimientos. Los docentes son personas muy influyentes que son capaces de dar forma a los cerebros de muchos niños. Si hacen un buen trabajo, estarán preparándolos correctamente para la vida.
La UNESCO MGIEP se centra en integrar el aprendizaje socioemocional a los sistemas educativos y en las pedagogías digitales innovadoras. Basándose en las neurociencias del aprendizaje, el programa emblemático “Repensar el Aprendizaje” del Instituto tiene como objetivo dotar a los jóvenes educandos de competencias necesarias en lo relativo a los problemas mundiales actuales y, a su vez, en la construcción de sociedades más pacíficas y sostenibles.
Fuente: Unesco
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