(Por Victoria Hernando, Coordinadora del Departamento de Comunicación y Marketing de e-ABC Learning) El crecimiento que viene experimentando la inteligencia artificial generativa está impactando fuertemente en todo el ámbito educativo. En especial a los proyectos de e-learning, ya que ofrece una serie de beneficios y mejoras significativas para esta modalidad de enseñanza.
Veamos algunos de ellos:
1. Personalización del aprendizaje: puede analizar el comportamiento de los estudiantes en línea y personalizar el contenido del curso para adaptarse a sus necesidades y preferencias de aprendizaje únicas.
Por ejemplo, podría analizar cómo los alumnos interactúan con el contenido de un curso y efectuar recomendaciones personalizadas para mejorar su experiencia de aprendizaje.
También tiene la capacidad de adaptar la dificultad y el ritmo del contenido del curso según el progreso de cada persona.
2. Mejora de la eficiencia del aprendizaje: puede evaluar grandes cantidades de datos y generar información útil para los profesores e instructores y los diseñadores de cursos.
Por ejemplo, puede identificar patrones de comportamiento de los estudiantes que ayuden a los tutores o docentes a ajustar el contenido del curso para una mayor eficacia.
La IA también puede detectar rápidamente errores comunes en los exámenes o tareas de los alumnos, lo que ofrece la posibilidad de identificar problemas comunes y mejorar la calidad de la enseñanza.
3. Creación de contenido: brinda la chance de generar contenido de cursos de un modo automatizado y personalizado, a partir de los datos de cada estudiante. Lo cual facilita la creación de recursos educativos de una manera más ágil y eficiente.
Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de rendimiento de los alumnos y generar automáticamente ejercicios de práctica personalizados.
4. Incremento de la retroalimentación y evaluación: ayuda a evaluar la calidad del trabajo de los estudiantes en línea de manera más rápida y precisa. Y proporcionar retroalimentación personalizada sobre errores comunes y sugerencias de mejora. También puede aportar calificaciones de manera instantánea.
5. Aprendizaje adaptativo: La IA puede adaptar el e-learning a diferentes estilos de aprendizaje y niveles de habilidad.
Por ejemplo, proporcionar recomendaciones personalizadas según el progreso del alumno. También ajustar el contenido del curso según el nivel de habilidad de cada persona y adaptarse a su velocidad de aprendizaje.
6. Reducción de costos: automatizar tareas de enseñanza y aprendizaje, disminuyendo costos asociados a la producción de recursos pedagógicos.
Este es un punto crítico para muchos profesionales del sector que deberán adaptarse rápidamente al uso de esta nueva tecnología, para poder aprovecharla como optimizadora y potenciadora de sus capacidades, suprimiendo las posibilidades de que se produzca una sustitución de sus trabajo por parte de la inteligencia artificial.
Conclusión
Los docentes deben adaptarse al uso de herramientas que les pueden aportar la agilidad y efectividad necesarias para generar recursos pedagógicos con mayor facilidad y rapidez, darle nuevas dimensiones a sus clases, y poder efectuar evaluaciones vinculadas a la comprensión y resolución de los desafíos que plantean en el marco del proceso educativo.
Por parte de los alumnos, el reto será aportar mayor valor agregado al análisis de los temas, desarrollar competencias críticas para el futuro laboral en el manejo de tecnologías emergentes, y ejercitar una habilidad clave para el desarrollo profesional: saber hacerse las preguntas correctas para poder tomar las mejores decisiones.