El 31 de marzo de 2023 se presentó el manual Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots («¿Aprendizaje para todos con IA? 100 artículos académicos influyentes sobre robots educativos») en el Simposio sobre Inteligencia Artificial y Educación Digital, celebrado en la Universidad Normal de Beijing (BNU).
El manual fue elaborado por un equipo académico dirigido por Ronghuai Huang y Dejian Liu, codirectores del Instituto de Aprendizaje Inteligente de la Universidad Normal de Beijing. Su preparación contó con el apoyo de la Cátedra UNESCO sobre Inteligencia Artificial en la Educación, el Centro Internacional de Investigación y Formación para la Educación Rural de la UNESCO y el Instituto de Aprendizaje Inteligente. Ying Chen, investigadora posdoctoral de BNU, presentó el manual en nombre del equipo del proyecto.
Selección bibliográfica y siete temas de investigación
Para estudiar cómo los robots educativos pueden favorecer el aprendizaje, el equipo analizó sistemáticamente 100 artículos influyentes publicados en revistas durante los años anteriores. El diagrama original describe tres criterios de selección: un elevado número de citas, incluidos artículos muy citados en revistas del núcleo de Web of Science; representatividad, con trabajos de investigadores e instituciones destacados; y cobertura de temas emergentes mediante búsquedas bibliográficas por bola de nieve y recomendaciones de artículos de vanguardia. El diagrama también señala etapas correspondientes a 100 artículos académicos influyentes y a una selección de 40 trabajos.
El manual identifica siete temas principales: tutoría personalizada mediante agentes conversacionales; robots en la educación STEM; programación de robots; aprendizaje de idiomas con apoyo de robots sociales; robots en la enseñanza en el aula; educación especial asistida por robots; y robots de entrenamiento cognitivo para personas mayores.
Diez hallazgos de investigación
1. Los contenidos generados por inteligencia artificial (AIGC) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) son cada vez más sofisticados y eficientes, y tienden a combinarse con otras tecnologías de IA.
2. Desarrollar el pensamiento crítico resulta cada vez más importante para garantizar un uso adecuado de tecnologías de IA como ChatGPT.
3. La fabricación de robots utiliza tecnologías avanzadas, como la IA y el aprendizaje automático, para mejorar la automatización, la precisión y la eficiencia. Estos avances tendrán consecuencias importantes para el equipamiento educativo.
4. La robótica educativa está condicionada por el movimiento de código abierto, la demanda del mercado, los incentivos industriales y las presiones del capital. También plantea nuevas cuestiones sobre ética y seguridad, dignidad humana y costes de los recursos computacionales.
5. Los robots despiertan un interés creciente en la educación STEM. La revisión señala que las experiencias de aprendizaje más participativas y el aprendizaje colaborativo pueden mejorar la motivación y las habilidades científicas del alumnado.
6. La enseñanza de programación de robots puede desarrollar el pensamiento computacional, la resolución de problemas, la creatividad, la participación y la colaboración en estudiantes de distintas edades.
7. El aprendizaje de idiomas asistido por robots sociales ofrece perspectivas prometedoras para desarrollar las habilidades lingüísticas infantiles y apoyar el aprendizaje de una segunda lengua en adultos.
8. La robótica puede apoyar la enseñanza convencional, especialmente en ciencias e ingeniería, al profundizar la comprensión de conceptos fundamentales, mejorar las capacidades de diseño de sistemas y fomentar y sostener la participación del alumnado.
9. La revisión describe resultados positivos de los robots sociales para apoyar la comunicación y la interacción social de los niños. Su apariencia lúdica, paciencia, constancia y capacidad para asumir distintos roles han despertado interés en la educación especial, particularmente en la educación de niños autistas.
10. Los robots de entrenamiento cognitivo ofrecen un enfoque prometedor para personas mayores con necesidades específicas de apoyo.
Cinco recomendaciones para el desarrollo
1. Investigar la colaboración entre personas y máquinas y construir un ecosistema educativo inteligente. A medida que avanzan los robots, los sistemas de tutoría inteligente, los chatbots, el metaverso y otras tecnologías, aumenta la importancia de estudiar esa colaboración en educación. Junto con la ética, deben reforzarse el papel docente y la enseñanza colaborativa con IA. La investigación teórica, las plataformas y la orientación especializada pueden apoyar la práctica en escuelas y universidades.
2. Mejorar los métodos de enseñanza digital para adaptar la reforma educativa a la era inteligente. Muchas tecnologías de IA se incorporarán a la educación, y muchas ofrecen beneficios y riesgos. ChatGPT ilustra la necesidad de reconsiderar y ajustar los conceptos de enseñanza, el aprendizaje en línea, los recursos digitales y los métodos de evaluación.
3. Replantear las competencias esenciales de estudiantes, docentes y ciudadanía en la era inteligente. Además de las competencias en tecnologías de la información y la comunicación, se requieren conocimientos y habilidades de psicología y comunicación para que docentes y estudiantes interactúen y colaboren eficazmente con las máquinas en educación.
4. Participar en el movimiento internacional de código abierto y seguir el desarrollo de la ciencia abierta. Sus elementos incluyen políticas abiertas, recursos educativos abiertos, datos abiertos, métodos abiertos, revisión por pares abierta y acceso abierto. Investigar la ciencia abierta y formular políticas adecuadas puede apoyar la educación y la innovación en la era inteligente.
5. Ampliar los experimentos sociales en educación y extender los servicios públicos de enseñanza. Estudiar los efectos de la IA en entornos educativos reales y naturales permite comprobar la eficacia de una tecnología y aportar experiencias y datos para ampliar esos servicios. Puede contribuir a la equidad, abordar las tensiones entre educación a gran escala y desarrollo individual, mejorar la educación digital y apoyar el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 de las Naciones Unidas.
Acceso abierto y referencia bibliográfica
El manual original está disponible con la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Este artículo reúne la noticia ya publicada por la Cátedra y el reportaje correspondiente del CIT de la Universidad Normal de Beijing, e incorpora una descripción textual del diagrama original; las versiones en otros idiomas son traducciones preparadas para este sitio. Los hallazgos y las recomendaciones conservan el contexto de su publicación en 2023. El contenido completo y los métodos de investigación pueden consultarse en el manual en inglés.
Referencia recomendada: Huang, R., Liu, D., Chen, Y., Adarkwah, M. A., Zhang, X.L., Xiao, G.D., Li, X., Zhang, J.J., Da, T. (2023). Learning for All with AI? 100 Influential Academic Articles of Educational Robots. Beijing: Smart Learning Institute of Beijing Normal University.
Lecturas complementarias
Enlace original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-4740-es/