La clave del éxito no es la tecnología en sí, sino un enfoque integral en el diseño de programas: uno que parte del problema educativo, considera el contexto local y siempre pone a las personas en primer lugar.
Comparto cinco ideas prácticas para apoyar a los responsables de políticas y a los líderes educativos hacia vías de integración más responsables y efectivas de la IA generativa en la educación, con el fin de abordar mejor la crisis mundial del aprendizaje:
- Empezar por el problema educativo, no por la herramienta de IA. Debemos definir claramente el desafío educativo que pretendemos abordar. Esto garantiza que no adoptemos la tecnología por el simple hecho de hacerlo, sino como una herramienta específica para resolver un problema concreto.
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Centrarse en el propósito del programa: desarrollar una teoría del cambio sólida, que es una descripción de cómo una intervención producirá los cambios deseados, delineando las vías causales y los supuestos detrás. En otras palabras, clarifica el vínculo entre las actividades, los productos, los resultados y los objetivos finales. Por ejemplo, la formación de docentes (actividad) puede conducir a nuevas prácticas pedagógicas (objetivo), que a su vez mejoran la participación de los estudiantes (resultado) y generan avances en el aprendizaje (impacto).
- El contexto es fundamental: diseñar para las necesidades del lugar, teniendo en cuenta el contexto local, como la los aparatos disponibles, la conectividad, la electricidad y la disponibilidad de dispositivos, relevancia y accesibilidad de contenidos…
- La tecnología al servicio de las personas, docentes y estudiantes, familias, direcores… También requiere una formación integral en alfabetización sobre IA, priorizando las necesidades de los estudiantes, abordando inquietudes y limitaciones, y fomentando comunidades de práctica efectivas e inclusivas. Este enfoque garantiza que la tecnología empodere, en lugar de desplazar, el elemento humano en la educación.
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Asegurarse de que el producto sea adecuado para el propósito.
- Problema: ¿Cuál es el problema educativo que se está abordando? ¿Ayudaría la tecnología educativa? ¿De qué manera?
- Propósito: ¿Cuál es el objetivo principal del programa?
- Lugar (Contexto): ¿Cuáles son las condiciones de conectividad? ¿Y el tipo de dispositivos disponibles?
- Personas: ¿Quiénes deberían participar en el co-diseño? ¿Cuáles son sus opiniones sobre la IA en la educación? ¿Han utilizado herramientas de IA o han recibido formación en alfabetización sobre IA?
- Producto: ¿La solución es adecuada para el propósito y el contexto? ¿Existen políticas de seguridad y privacidad? ¿Es adecuada para el idioma y la cultura locales?
La revolución de la IA en la educación no es algo que deba aceptarse pasivamente; es una oportunidad para dar forma activamente a soluciones que aborden la crisis mundial del aprendizaje. Al centrarnos en problemas claros, articular un propósito y unos objetivos, diseñar para el contexto local y poner a las personas en el centro, podemos construir un marco para la integración responsable de la IA que realmente sirva a estudiantes y docentes.
Este blog se publicó originalmente en la página del blog «Voces» de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford. Y lo podemos encontrar en https://blogs.worldbank.org/es/education/people-centered-ai-in-education–five-lessons-from-the-global-so?cid=ECR_E_NewsletterWeekly_ES_EXT&deliveryName=DM262116
