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Inteligencia artificial y educación (modificado)

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A partir de los conceptos clave de lo que es Inteligencia Artificial, se plantean los retos y beneficios de la Inteligencia Artificial en Educación. Ponencia presentada en 7º Encuentro de Experiencias Significativas en el 2019 por la Universidad ECCI (Sede en Bogotá)

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Inteligencia artificial y educación (modificado)

  1. 1. Company or Venue Name Inteligencia artificial en educación: nuevos retos y posibilidades Universidad ECCI. http://www.ecci.edu.co Calle 51 Nº 19-36 Bogotá (Colombia). 7mo Encuentro de Experiencias Significativas 2019 Fernando Santamaría González. Experto en Tecnologías Emergentes en Educación.
  2. 2. • Introducción y fundamentos. • Timeline y paisaje conceptual de IA • Diferentes tipos y acciones con los datos. • Qué puede hacer la IA • Las plataformas de aprendizaje y el IA • Los chatbots. • Retos que se deben enfrentar. Índice 2 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  3. 3. • Filosofía (desde el año 428 a.C. hasta el presente). • Matemáticas (aproximadamente desde el año 800 al presente). • Economía (desde el año 1776 hasta el presente). • Neurociencia (desde el año 1861 hasta el presente). • Psicología (desde el año 1879 hasta el presente) . • Ingeniería computacional (desde el año 1940 hasta el presente). • Teoría de control y cibernética (desde el año 1948 hasta el presente). • Lingüística (desde el año 1957 hasta el presente). Los fundamentos de la inteligencia artificial Se trata de la disciplinas que han contribuido con ideas, puntos de vista y técnicas al desarrollo de la IA. Del libro Inteligencia Artificial: un enfoque moderno Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI 3
  4. 4. Timeline de IA: primeras décadas 1936 1943 1950 1951 1954 1956 1958 1960 1963 1965 1968 1972 Alan Turing Diseño una Máquina Era capaz de implementar cualquier cálculo que hubiera sido formalmente definido. Con H. Keen en 1941 puso en práctica con ENIGMA. Test De Turing Soporte Para IA Famoso test determina si una máquina es capaz de hacerse pasar por un ser humano. Máquina Ferranti Mark 1 La Primera en utilizar un algoritmo para jugar a las damas. Programa Darpa Empieza a financiar investigaciones sobre Inteligencia Artificial para transcribir palabras en el MIT. John Mccarthy Organiza Conferencia Se habla por primera vez de Inteligencia Artificial junto con M. Minsky y Claude Shannon Ichiro Kato Primer Humanoide inteligente a tamaño natural, el WABOT-1, capaz de comunicarse, medir distancias y transporte de objetos.. Fuente: Russell, S., & Norvig, P. (2004). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno (2a; J. M. C. Rodríguez, Trad.). Madrid [etc.]: Pearson Educación Prentice Hall. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI 4
  5. 5. Timeline de IA: desde 1990 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI 1990 1995 1996 1997 2005 2007 2009 2011 2015 2017 2018 2019 Reconocimiento De Voz Primer Programa de reconocimiento de voz, Dragon Dictate, desarrollado por Dragon Systems. Deep Blue IBM Este ordenador derrota a Garry Kasparov, campeón del mundo de ajedrez. Singularidad Tecnológica Ray Kurzweil Se introduce el concepto de la singularidad. Stephen Hawking Milestone Name Considera que la IA es la mayor amenaza para la Humanidad. Ibm Watson / Siri Gana Concurso de preguntas. Alpha Go Derrota Derrota al campeón del juego. Fuente: Russell, S., & Norvig, P. (2004). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno (2a; J. M. C. Rodríguez, Trad.). Madrid [etc.]: Pearson Educación Prentice Hall. 5
  6. 6. Paisaje conceptual de IA Qué campos emergentes trabajan con IA. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI 6
  7. 7. Presentation Name | Section Name 77
  8. 8. 8 Machine Learning Deep Learning Inteligencia Artificial 1950 1955 1960 1970 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2017 2018 2019 2020 2025 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI Una técnica que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano. Subconjunto de técnicas de IA que utilizan métodos estáticos para permitir que las máquinas mejoren con la experiencia. Subconjunto de ML que hace factible el cálculo de la red neuronal multicapa.
  9. 9. 9 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  10. 10. 10 Aprendizaje Automático Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje de refuerzo Tipos de aprendizaje automático Se necesita intervención humana, haciendo posible retroalimentación para que sea más fácil la detección. No se necesita intervención humana. Los algoritmos aprenden de la experiencia, dándoles un refuerzo positivo. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  11. 11. Diferentes tipos de IA 11 La investigación en IA se ha centrado principalmente en los siguientes componentes de la inteligencia: aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción y uso del lenguaje. Hay dos tipos de inteligencia artificial: • La inteligencia artificial basada en datos (data- driven IA) a través del aprendizaje automático, • La inteligencia artificial basada en el conocimiento (knowledge-based IA), basada en una representación explícita del conocimiento del dominio sobre la que razona una máquina. El éxito actual de la IA se debe principalmente a los avances en la IA basada en datos (data- driven IA). Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  12. 12. Minería de datos y análisis del aprendizaje La minería de datos educativos (EDM) y el análisis del aprendizaje (LA) son dos áreas específicas en las que los grandes datos se pueden utilizar para la educación: Minería de datos: en informática, la minería de datos es el proceso de descubrir patrones y relaciones interesantes y útiles en grandes volúmenes de datos. Educational Data Mining (EDM) desarrolla métodos y aplica técnicas de estadística, aprendizaje automático y minería de datos para analizar los datos recopilados durante la enseñanza y el aprendizaje. EDM evalúa las teorías de aprendizaje e informa sobre la práctica educativa (Departamento de Educación de los Estados Unidos, 2012). Learning Analytics (LA) es una disciplina emergente que busca mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante la evaluación crítica de datos en bruto y la generación de patrones para caracterizar los hábitos de los alumnos, predecir las respuestas de los alumnos y proporcionar comentarios oportunos. Además, LA apoya la toma de decisiones, adapta el contenido legible, simplifica las evaluaciones realistas y proporciona supervisión personal del progreso de los alumnos. El objetivo es escalar la explotación de LA en tiempo real por parte de los alumnos, profesores / académicos y sistemas educativos basados en computadoras para mejorar los logros de los alumnos, tanto a nivel de curso como a nivel individual. 12 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  13. 13. • En la personalización del sistema educativo, tanto de los curricula, como de los contenidos (sin libros de texto) y de las prácticas puestas en las “rutas del aprendizaje” a lo largo de la vida. • En la capacidad de aprendizaje a través de la interacción de los objetos y de las agentes conversacionales o los chatbots, que cada vez serán más perfeccionados y agentes que conocerán a su “cliente” del aprendizaje. ¿Sustitutos de funciones de los tutores o profesores?. • Lo que hemos hablado, la integración IA en plataformas de aprendizaje, tanto en los grandes gestores educativos (EMIS) como en los locales de centros educativos o campus con sus LMSs y la integración de IA. Qué podrá hacer IA - 1 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  14. 14. • Hay muchas rutinas que los agentes inteligentes podrán hacer y al profesorado quitarle ese tiempo para dedicarlo a tareas (skills) de orden superior y de carácter organizativo. El profesorado cambiará su rol de docente. • El uso de sistemas inteligentes impulsados por IA puede mejorar en gran medida la eficiencia de muchas instituciones educativas, reducir sus costos operativos, darles una mayor visibilidad de los ingresos y gastos, y mejorar la capacidad de respuesta general de las instituciones educativas. • Una de las áreas de IA es generar algoritmos con base predictiva. Eso implica que se pueda predecir el comportamiento de cada uno de los estudiantes y poder adelantarse a fracasos de algunos alumnos que tendrán en un futuro cercano. Qué podrá hacer IA - 2 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  15. 15. • Aprendizaje personalizado: la IA ayuda a optimizar el ritmo de aprendizaje y el enfoque de instrucciones hacia los programas educativos según los intereses de cada alumno. Otro tema els el ritmo de aprendizaje de cada alumno con el que se podrá realizar una adecuación para cada alumno. • Evaluación automática de calificaciones y el rendimiento y otros logros como las competencias. Permite IA calificar automáticamente las preguntas con múltiples opciones. Pudiendo llevar a cabo otras tareas del profesorado (formación del profesorado en los entornos IA) Que pueden hacer los chatbots I Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  16. 16. • Supervisión: Se trata de garantizar la autenticidad de la prueba al evitar que el examinado haga trampa a través de un supervisor. Es propio para el aprendizaje virtual y a distancia. Que el alumno es tal y no otro. • Sesiones de retroalimentación: los comentarios juegan un papel importante en la mejora del proceso de aprendizaje de los estudiantes y de los maestros. Es importante ver con todos los datos que se tiene de cada estudiante ver las fallas/ brechas que hacen posible mandar comentarios (automatizados) de lo que se debe mejorar, con ello también mejora la comunicación rápida e instantánea para el estudiante. Que pueden hacer los chatbots II Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  17. 17. Algunos chatbots en educación Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI Programa o personaliza tus chatbots Los chatbots en educación permiten, por tanto, enriquecer, apoyar y dinamizar el proceso de aprendizaje, al tiempo que liberan al personal docente de las tareas más rutinarias y potencian la motivación del estudiante
  18. 18. 18 Reseña: Los desarrollos en IA, robótica y big data están cambiando la naturaleza de la educación. Sin embargo, las implicaciones de estas tecnologías para la profesión docente son inciertas. Si bien la mayoría de los educadores siguen convencidos de la necesidad de maestros humanos, fuera de la profesión existe una creciente expectativa de una reinvención tecnológica de las formas en que se lleva a cabo la enseñanza y el aprendizaje. A través de un examen de los desarrollos tecnológicos, tales como robots autónomos en el aula, sistemas de tutoría inteligente, análisis de aprendizaje y toma de decisiones automatizada, Neil Selwyn destaca la necesidad de discusiones matizadas sobre la capacidad de la IA para replicar las cualidades sociales, emocionales y cognitivas de los maestros humanos. Empuja las conversaciones sobre IA y educación en el ámbito de los valores, los juicios y la política, argumentando en última instancia que la integración de cualquier tecnología en la sociedad debe presentarse como una opción. ¿Deberían los robots reemplazar a los maestros? es una lectura obligada para cualquier persona interesada en el futuro de la educación y el trabajo en nuestros tiempos cada vez más automatizados. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  19. 19. Presentation Name | Section Name
  20. 20. Plataformas de aprendizaje IA 20 Adaptative Intelligence Sana Insights Sana Learn Sana Voice EThink Education hace posible rutas de aprendizaje personalizado en LMSs Vision computacional Ejemplo Lens Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  21. 21. Plataforma Century • Al estudiante le ofrece rutas recomendadas para mejorar su desempeño. El profesor puede generar Nuggets (pepitas de contenido) y analizar posteriormente o que el sistema haga el trabajo. • Hay una biblioteca de contenidos. Están creada por expertos maestros, pero hay flexibilidad para que el profesor suba sus contenidos. • Tablero de insights. En el se puede ver la evolución, resultados obtenidos, donde están las fallas del aprendizaje del alumno. Le permite al profesor explorar el uso y el rendimiento de clases y estudiantes individuales. Retroalimentación para la mejora de sus cursos. • Tableros de los profesores para quitarles las tareas más tediosas como es la calificación en metodologías clásicas. Esto hace que la metodología sea un enfoque basado en evidencias para focalizar las intervenciones y planificar lecciones.
  22. 22. Company or Venue Name El nuevo concepto de las plataformas para la gestión y el aprendizaje: Los (E)MIS También llamados Intelligence Learning Environments
  23. 23. De los LMS a los Sistemas de Información de Gestión Educativa (Los EMIS, Education Management Information Systems) LMS/LCMS EMIS Definición Se trata de una plataforma para el aprendizaje exclusivamente, de un sistema de gestión del aprendizaje. Es un sistema de recopilación, difusión e integración de información de múltiples fuentes para apoyar la toma de decisiones, el análisis y la formulación de políticas, la planificación, el monitoreo y la gestión de un sistema educativo, en lo que también se analiza el aprendizaje de los propios Enfoque Sólo aprendizaje Administrativo y de aprendizaje a través de técnicas de Big Data e IA Tecnologías Web (con programación) Big Data, Analítica, Algoritmias IA Técnicas/Módulos Foros, gestión de contenidos, wikis, correo, archivos, paginas, etc Dashboards, Data Analytics Qué abarca Local/A nivel de campus Mundial Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  24. 24. Integración en LMS/LCMS Lo más común es la integración de tecnologías EMIS en plataformas clásicas LMS Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  25. 25. Retos en la Inteligencia Artificial los albores de una nueva era Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  26. 26. En investigación tecnológica, y concretamente en IA, los que se llevan la investigación y su desarrollo son las grandes empresas tecnológicas privadas. Las universidades y centros de investigación de los gobiernos están a remolque, por ello la educación superior cada vez más será manejada por empresas y dejando de lado la misma Universidad. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  27. 27. Desafíos y retos de IA en las políticas nacionales e internacionales Según el documento de programa o reunión de la UNESCO “Artificial Intelligence in education: challenges and oportunities for sustainable development” (2019) En https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000366994 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  28. 28. 28 El primer desafío radica en desarrollar una visión integral de la política pública sobre IA para el desarrollo sostenible. La complejidad de las condiciones tecnológicas necesarias para avanzar en este campo requiere la alineación de múltiples factores e instituciones. Las políticas públicas tienen que trabajar en asociación a nivel internacional y nacional para crear un ecosistema de IA que sirva al desarrollo sostenible. 1 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  29. 29. 29 El segundo desafío es garantizar la inclusión y la equidad para la IA en la educación. Los países menos desarrollados corren el riesgo de sufrir nuevas divisiones tecnológicas, económicas y sociales con el desarrollo de la IA. Se deben enfrentar algunos obstáculos principales como la infraestructura tecnológica básica para establecer las condiciones básicas para implementar nuevas estrategias que aprovechen la IA para mejorar el aprendizaje. 2 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  30. 30. 30 El tercer desafío es preparar a los maestros para una educación impulsada por la inteligencia artificial mientras se prepara la inteligencia artificial para comprender la educación, aunque esto debe ser un camino de doble sentido: los maestros deben aprender nuevas habilidades digitales para usar la inteligencia artificial de una manera pedagógica y significativa y los desarrolladores de inteligencia artificial deben aprenda cómo trabajan los maestros y creen soluciones sostenibles en entornos de la vida real. 3 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  31. 31. 31 El cuarto desafío es desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad. Si nos dirigimos hacia la dataficación de la educación, la calidad de los datos debería ser nuestra principal preocupación. Es esencial desarrollar capacidades/cualidades/ competencias estatales para mejorar la recopilación y sistematización de datos. Los desarrollos de IA deberían ser una oportunidad para aumentar la importancia de los datos en la gestión del sistema educativo. 4 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  32. 32. 32 El quinto desafío es hacer que la investigación sobre IA en la educación sea significativa. Si bien puede esperarse razonablemente que la investigación sobre IA en educación aumente en los próximos años, vale la pena recordar las dificultades que ha tenido el sector educativo para hacer un balance de la investigación educativa de manera significativa tanto para la práctica como para la formulación de políticas. 5 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  33. 33. 33 El sexto desafío se refiere a la ética y la transparencia en la recopilación, uso y difusión de datos. AI abre muchas preocupaciones éticas con respecto al acceso al sistema educativo, recomendaciones a estudiantes individuales, concentración de datos personales, responsabilidad, impacto en el trabajo, privacidad de datos y propiedad de algoritmos de alimentación de datos. Por lo tanto, la regulación de la IA requerirá una discusión pública sobre ética, responsabilidad, transparencia y seguridad. 6 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición - Universidad ECCI
  34. 34. Otros retos en la Inteligencia Artificial Aspectos claves para entender y desarrollar IA Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición | Octubre 2019 Universidad ECCI
  35. 35. Brechas tremendas entre capas de la sociedad o entre países. Algo preocupante si vemos que son tecnologías que requieren un amplio presupuesto, de carácter interdisciplinar y relación con Big Data para aplicar eficientemente IA en determinados campos o áreas de conocimiento. Encuentro de Experiencias Significativas Séptima Edición - Universidad ECCI
  36. 36. Educación y formación ante este nuevo paradigma. Los profesores y personal administrativo de un centro educativo o Universidad sean formados para que sepan lo que se puede hacer y tener conciencia del desplazamiento que sufrirán con su nuevo rol. Encuentro de Experiencias Significativas Séptima Edición - Universidad ECCI
  37. 37. Privacidad La privacidad en IA es un campo donde hay muchos retos y compromisos internacionales que se deben desarrollar. Estas tecnologías IA cada vez serán más “devoradoras” de la privacidad humana. Las compañías requieren de esos datos para hacer publicidad personalizada que va al contexto del usuario. Encuentro de Experiencias Significativas Séptima Edición - Universidad ECCI
  38. 38. Dilemas éticos • En primer lugar, aquellos que implementan sistemas artificialmente inteligentes dentro de los entornos de educación y capacitación rara vez tienen una comprensión suficiente de la tecnología para poder garantizar que los sistemas que se utilizan cumplan con los requisitos establecidos aquí para una IA confiable. • En segundo lugar, hay una suposición enorme y subestimada críticamente en la declaración dentro del principio 1 sobre Agencia Humana y Supervisión de que los usuarios deberían poder tomar decisiones informadas y autónomas con respecto a los sistemas de IA. • Teniendo en cuenta estos anteriores puntos es obligado trabajar desde un nivel de transparencia y evaluación en los algoritmos. Desarrollar inteligencia artificial amigable (como la compañía de Elon Musk y Sam Altman OpenAI). Encuentro de Experiencias Significativas Séptima Edición - Universidad ECCI
  39. 39. Bibliografía Algunos de los libros, documentos e informes de interés para el conocimiento y desarrollo de la Inteligencia Artificial. 39 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  40. 40. 40 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  41. 41. 41 Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición Octubre 2019 Universidad ECCI
  42. 42. Una buena noticia es que al menos en las próximas décadas no tendremos que habérnoslas con la elaborada pesadilla de la ciencia ficción en la que la IA adquiera conciencia y decida esclavizar o aniquilar a la humanidad. Cada vez nos basaremos más en los algoritmos para que tomen decisiones por nosotros, pero es improbable que estos empiecen conscientemente a manipularnos. No tendrán ninguna conciencia.[…] La inteligencia es la capacidad de resolver problemas. La conciencia es la capacidad de sentir dolor, alegría, amor e ira. Encuentro de Experiencias Significativas - Séptima Edición. Universidad ECCI (Bogotá)
  43. 43. Encuentro de Experiencias Significativas Séptima Edición. Universidad ECCI (Bogotá) ¿Alguna pregunta? Muchas gracias por su atención Imagen: fotograma de la película Ex-Machina (2018)

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