Inteligencia artificial y educación (modificado)

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.

• 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

• 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
3

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

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

Paisaje conceptual de IA
Qué campos emergentes trabajan con IA.
6

Presentation Name | Section Name 77

8
Machine
Learning
Deep Learning
Inteligencia
Artiﬁcial
1950 1955 1960 1970 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2017 2018 2019 2020 2025
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

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.

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).

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

• 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

• 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

• 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

• 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

Algunos chatbots en educación
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
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.

Presentation Name | Section Name

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

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.

Company or Venue Name
El nuevo
concepto de las
plataformas
para la gestión y
el aprendizaje:
Los (E)MIS
También llamados Intelligence
Learning Environments

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

Integración en LMS/LCMS
Lo más común es la integración de tecnologías EMIS en plataformas
clásicas LMS

Retos en la Inteligencia Artificial
los albores de una nueva era

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.

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
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

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

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

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

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

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

Otros retos en la Inteligencia Artificial
Aspectos claves para entender y
desarrollar IA

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

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.

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.

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).

Bibliografía
Algunos de los libros,
documentos e informes
de interés para el
conocimiento y desarrollo
de la Inteligencia Artiﬁcial.
39

40

41

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)

Séptima Edición. Universidad ECCI (Bogotá)
¿Alguna pregunta?
Muchas gracias por su
atención
Imagen: fotograma de la película Ex-Machina (2018)

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