SCAECH: Herramienta basada en inteligencia artificial para la evaluación del aprendizaje en entornos construccionistas.

José Ferney Cortés Garnica
Primer puesto en el XVI Premio a la Investigación e Innovación Educativa (2022). Categoría Investigación
 

La cuarta revolución industrial se caracteriza por el uso cada vez más generalizado de la tecnología digital, la automatización y la inteligencia artificial (IA) en todos los aspectos de la sociedad y la economía. Es considerada una evolución de la tercera revolución industrial, caracterizada por el uso de electrónica y tecnología de la información para automatizar procesos industriales. En la cuarta revolución industrial se ha extendido el uso de tecnologías como el internet de las cosas (IoT), la robótica, la nube y la IA con un impacto aún mayor en la sociedad y la economía.

Particularmente la IA ha permitido la automatización de tareas complejas y la toma de decisiones en una variedad de campos y hoy tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafíos que afronta el ámbito de la educación. Con ella se puede desarrollar prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras, mejorar la eficiencia, aumentar el acceso a la educación y en general, según la UNESCO(2021), puede apoyar la consecución del cuarto de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) planteado desde las Naciones Unidas en 2015: “garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos”.

Teniendo en cuenta la importancia de la Inteligencia Artificial en la educación y el desarrollo, la UNESCO ha recibido el encargo de dirigir y coordinar la Agenda de Educación 2030, para ello creó un colectivo de expertos de las comunidades de la IA y del campo de la educación, quienes construyeron el documento “Inteligencia artificial y educación guía para las personas a cargo de formular políticas” como parte de las directrices establecidas en el consenso de Beijín de 2019, que tuvo como título “Sobre la Inteligencia artificial y la educación” (UNESCO, 2019), al cual asistieron diversos representantes de más  de 100 estados miembros de organismos de las Naciones Unidas, instituciones académicas, la sociedad civil y el sector privado.

La UNESCO (2021) muestra en su documento que muchos organismos nacionales de todo el mundo han comenzado a desarrollar planes estratégicos para abordar el futuro de la IA, tanto en el sector público como en el sector privado. Se están desarrollando cada vez más sistemas de aprendizaje ‘inteligentes’, ‘adaptativos’ y ‘personalizados’ para su implementación en escuelas y universidades de todo el mundo, creando un mercado que se espera que tenga un valor de 6.000 millones de dólares en 2024 y que en prospectiva según Global Market Insights Inc (2022) superará los USD 80 mil millones para 2030.

De manera local, el Gobierno de Colombia (2021) decidió establecer un marco ético para la implementación de la IA liderado por el ministro de Educación Nacional, directores de instituciones de educación superior, profesores e investigadores con el objetivo de  brindar una “guía de soft law” de recomendaciones y sugerencias a las entidades públicas, para abordar la formulación y gestión de los proyectos que incluyan el uso de IA,  teniendo en cuenta que esta tecnología tiene el potencial de aumentar considerablemente el crecimiento económico y de resolver problemas sociales estructurales como el cambio climático, la desigualdad y la corrupción.

Según la IA ChatGPT, la IA está ganando terreno en la educación en Colombia, con varios proyectos y programas en marcha para utilizar las tecnologías de IA para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Según esta IA algunos profesores están utilizando herramientas de IA para personalizar el aprendizaje y adaptarse a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes. También se están utilizando sistemas de tutoría automatizados para brindar retroalimentación instantánea a los estudiantes y ayudarles a superar las dificultades. Además, el uso de la IA en el análisis de datos está ayudando a los administradores escolares a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar el rendimiento académico.

La aplicación de la IA en la educación según Baker y otros (2019) se puede agrupar en tres categorías: la IA orientada al estudiante (herramientas diseñadas para apoyar el aprendizaje y la evaluación), la IA orientada al docente (diseñada para apoyar la enseñanza) y finalmente la IA orientada al sistema (diseñada para apoyar la gestión de las instituciones educativas).

En Colombia, en cuanto a IA orientada al estudiante se encuentran algunas propuestas como las implementaciones de Reyes y de la Ossa (2008) y Quiroga (2016) con sistemas de tutor inteligente; en cuanto a la IA orientada al sistema se encuentran propuestas de formación en analíticas de datos para toma de decisiones en instituciones de educación superior como la Universidad de los Andes, Externado y EAFIT. Finalmente, en cuanto la IA orientada al docente se encontraron solicitudes de patentes ante la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), ejemplos de estas en referencia a analíticas del aprendizaje (datos relacionados con el aprendizaje). La solicitud WO/2017/021760 de invención presenta un sistema inteligente para un aula de clase, el cual es capaz de reconocer las actividades y actitudes del docente y el estudiante a través sensores dispuestos a lo largo del aula de clase y asociar estas actividades a elementos que determinan la calidad de las prácticas pedagógicas. Ejemplos en referencia a analíticas del aprendizaje e IA se encuentran la solicitud NC2022/0010920 donde se presenta un dispositivo de seguimiento del conocimiento del usuario basado en aprendizaje de inteligencia artificial para predecir una probabilidad de respuesta correcta utilizando información de tiempo relacionada con la resolución de ejercicios, y finalmente la solicitud NC2021/0012896 que presenta un Sistema de Caracterización del Aprendizaje en Entornos Construccionistas vía Homología o SCAECH.

El Sistema de Caracterización del Aprendizaje en Entornos Construccionistas vía Homología o SCAECH hace un acercamiento a las estructuras de pensamiento que se dan en estudiantes en la interacción en entornos construccionistas de forma inalámbrica y en tiempo real. En el SCAECH (1) la información es captada y analizada en la plataforma CAECH(2) compuesta por el Kernel matriz de instrumentos y el Kernel análisis. El Kernel Matriz de instrumentos es un conjunto de componentes que capturan la información de los recursos utilizados, configuración hardware, software y correlaciones que los estudiantes utilizan en la construcción de modelos y simulaciones en aula y la presenta en tensores. El Kernel análisis que contiene una red neuronal obtiene los tensores, los procesa y presenta un análisis 2-dimensional y 4-dimensional conservando la topología de la dinámica del entorno construccionista, logrando evidenciar las estructuras de aprendizaje de los estudiantes en los entornos construccionistas.
Figura 1. SCAECH

El Kernel matriz de instrumentos es un conjunto software-hardware de adquisición de datos software-Hardware en base a los conjuntos CAECH una plataforma IoT base del dispositivo presentado en la patente de modelo de utilidad ante la SIC. El Kernel de la matriz de instrumentos permite mediante los conjuntos CAECH obtener y enviar datos de forma permanente de la interacción software-Hardware de los individuos vía WiFi a un servidor y a una base de datos previamente establecida. Con el Kernel matriz de instrumentos se logra contar con un conjunto básico “Big data”  donde se recolectan los datos de interacción de los sujetos en el entorno de manera tensorial  y que posteriormente utilizará el Kernel análisis para el tratamiento y análisis de la información dentro del sistema SCAECH(1), para caracterizar las estructuras del aprendizaje de los estudiantes en los entornos construccionistas.                             

El bloque de análisis de información de la plataforma CAECH(2) es el Kernel análisis (3) que consiste en una red neuronal de aprendizaje no supervisado tipo Mapas Autoorganizados (SOM) diseñada e implementada en un software definido, el bloque obtiene la información de la dinámica del estudiante en el entorno construccionista n-dimensional de los tensores del bloque Kernel matriz de instrumentos, los procesa y presenta al tutor/docente un análisis 2-dimensional (Fig.2) y 4-dimensional (Fig.3) conservando la topología de los datos captados de la dinámica del entorno construccionista.

Figura 2. n-cortaduras

 Figura 3. Trayectorias nodales 4D

El SCAECH actualmente es un sistema en base a IA que se encuentra en una segunda fase de desarrollo con posibilidades de patente de invención en cuanto a hardware, en desarrollo con implementación de software libre como Python y librerías de IA (tensorflow, Keras, Pytorch, Numphy, entre otras) que le permitirán nuevamente en su segunda versión (Fig.4) contar con las capacidades de los sistemas IoT, las analíticas del aprendizaje, el Big data, el deep learning, la topología algebraica, entre otros y con ello potenciar las capacidades de un sistema IA orientado al docente para su utilización dentro y fuera del aula, esta vez en diferentes ambientes de aprendizaje.

Figura 4. SCAECH segunda versión

El SAECH junto a las demás propuestas de IA en educación que se están desarrollando actualmente en el país hacen parte de la estrategias para afrontar el desafío propuesto desde las políticas internacionales en beneficio de la sociedad, es por ello que se requiere del apoyo gubernamental como lo plantea Baker y otros (2019), particularmente a través del Ministerio de Educación Nacional y de las secretarías de educación, teniendo en cuenta que según el mismo Gobierno Nacional (2021) el impulso de la IA podría aumentar el PIB de Colombia en un 6,8% en los próximos 10 años.

Según Baker a pesar del gran potencial de la IA para resolver algunos de los problemas más pertinentes del sistema educativo, el sector de la IA en educación está poco desarrollado. Por ello  los autores recomiendan hacer una inversión de recursos que puede utilizarse para ampliar la gama de herramientas IA en educación, en particular para liberar el potencial de las herramientas IA orientadas al docente y al sistema.

Finalmente, según la empresa Grand View el tamaño del mercado global de IA en educación se valoró en USD 1.82 mil millones en 2021 y se espera que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesta del 36.0% de 2022 a 2030. Si Colombia pretende formar parte del movimiento mundial encaminado a erradicar la pobreza mediante la consecución de aquí a 2030 de los 17 ODS planteado por las Naciones Unidas, entonces deberá plantear la educación como eje fundamental a través de la Agenda de Educación 2030 que propone la UNESCO y por tanto debe prospectar una tasa de crecimiento anual similar al que se espera en el resto del mundo, que le permita potenciar la resolución de sus problemas sociales, el crecimiento económico (Gobierno nacional, 2021) y el protagonismo en la cuarta revolución industrial.

Referencias

Baker, T., Smith, L. & Anissa, N. 2019. Educ-AI-tion Rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools and colleges. Londres. https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf

Global Market Insights. (2022). Atificial Intelligence in Education Market Size By Component. Delavare. https://www.gminsights.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-in-education-market

Gobierno Nacional. (2021). Marco ético para la inteligencia artificial en Colombia. Colombia. https://inteligenciaartificial.gov.co/static/img/MARCO_ETICO.pdf

Grand Viev Research. (2022). AI In Education Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component. California. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-education-market-report

Quiroga, L. (2016). Prototipo de tutor inteligente para el aprendizaje de la programación de computadores. Bogotá.  https://repository.ucatolica.edu.co/server/api/core/bitstreams/9fb79200-0f27-47c3-b839-cd12d725cf7c/content

Reyes, L. y de la Ossa, A. (2008). Diseño e implementación de un sistema tutor inteligente basado en web aplicado a la resolución de ecuaciones algebraicas no lineales utilizando métodos numéricos para ingeniería. Cartagena de Indias.  https://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0049982.pdf

UNESCO. (2021). Inteligencia artificial y educación: guía para las personas a cargo de generar políticas. Paris. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379376

UNESCO. (2019). Sobre la inteligencia artificial y la educación. Beijing Unesco. https://bit.ly/3IbUqo