Profesores robóticos

La inteligencia artificial ya está respondiendo preguntas de estudiantes y tomándoles examen. ¿Pero son los algoritmos capaces de “infectar" a un niño con el amor por la literatura o atrapar a uno copiando en un examen? ¿Confían los niños en los educadores de metal y los estudiantes ven autoridad en los maestros robóticos? Junto con los organizadores de los concursos de tecnología Up Great, descubrimos qué hará la automatización con la pedagogía: liberar a los maestros para que se dediquen a la creatividad o llevarlos a un desempleo masivo.

Profesor + alumno + IA

- ¿Qué estamos tratando de encontrar? – dice un suave juguete, que recuerda a un personaje de Plaza Sésamo, inclinado sobre una tableta con una niña de unos cinco años. Las niñas están tratando de encontrar objetos de cierto color en la imagen.

“Necesitamos algo color lavanda...”, dice la niña, perpleja.

“Así es”, sostiene el peludo robot. – Lavanda es nuestro color.

- ¡Todo es azul! ¿Tal vez esta niña saltando? - la bebé toca la tableta, pero se escucha una melodía que indica el error.

“Estoy seguro de que tendrás éxito la próxima vez”. ¡Creo en ti! – Reacciona el juguete. Enciente la aplicación nuevamente y ahora le da una pista a la niña: “La lavanda es púrpura”.

- Si! - la estudiante encuentra una flor morada y se apresura a abrazar al suave Tega.

La pequeña Tega es un trabajo de robótica del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) que ayuda a los niños no solo a aprender, sino también a desarrollar habilidades sociales. El sistema de entrenamiento consta de dos partes: una tableta en la que los niños realizan tareas y un robot blando que brinda comentarios o consejos alentadores. Otro Tega periódicamente echa la cabeza hacia atrás y sostiene alegremente: “Wiiiii”, que, por cierto, los niños están felices de repetir. Y si algún curioso quita la pantalla protectora de sus ojos digitales, la muñeca dirá con disgusto: “¡Oye, en realidad esta es mi cara!”.

La inteligencia artificial penetra gradualmente en las profesiones relacionadas con la formación y la educación, donde se necesita encontrar un lenguaje común con el estudiante, tener empatía y motivar al niño o al adulto a hacer frente a las dificultades. ¿Realmente los robots pueden realizar esas tareas? Resulta que ya han dominado mucho las habilidades pedagógicas.

¿Qué puede hacer la IA?

Enseñarle a los preescolares. Un robot que se parece a un juguete animado puede ganar fácilmente los corazones de los jóvenes estudiantes. Por ejemplo, en casi 600 jardines de infancia en China, el gordito Keeko trabaja con maestros. Se trata de máquinas un poco más grandes que un gato doméstico, que pueden resolver acertijos y contar historias. Los niños están encantados con esta innovación, pero los maestros no tienen prisa por trasladar todas sus responsabilidades a Keeko: es importante que los niños menores de siete años aprendan cómo comunicarse, en primer lugar, con personas reales.

Otro ejemplo es un gato de juguete amarillo que enseña a los niños a jugar ajedrez. El robot iCat puede dar consejos y puede leer emociones: si la máquina comprende que el niño está triste o molesto, da pistas o trata de alentar a su compañero. Un estudio realizado por científicos de la Universidad Técnica de Lisboa mostró que, cuando juegan con iCat, los niños de 8 a 9 años a menudo sienten que se están comunicando con una criatura inteligente que supuestamente puede experimentar emociones (en lugar de jugar con un robot que no los puede animar).

Llevar a cabo lecciones y cursos. Una de las primeras maestras robóticas del mundo fue una humanoide llamada Saya: en 2009, comenzó a enseñar ciencia y tecnología a estudiantes japoneses de quinto grado. De cerca, la fémina parecía bastante extraña: sabía cómo expresar seis emociones básicas, pero en su actuación no eran muy diferentes entre sí. Los niños tomaron a la ciber-maestra con interés y, como señalan los desarrolladores, inmediatamente después de la primera lección comenzaron a meter los dedos en la cara y pellizcar.

Inicialmente, el robot fue creado como administrador de las oficinas de empresas japonesas, y luego se decidió demostrarlo a los niños como un vívido ejemplo del desarrollo de la ciencia. Es poco probable que Saya sea un reemplazo completo para los maestros, los creadores de la máquina son reconocidos, pero su ayuda puede ser útil en áreas rurales, donde los maestros a menudo no son suficientes.

Hoy en día, los maestros robot se utilizan como asistentes que no permanecen cara a cara con la audiencia, sino que ayudan a los profesores, por ejemplo, con presentaciones o evaluaciones de estudiantes. En 2019, un asistente de este tipo comenzó a trabajar en la Universidad de Marburg en Alemania: su nombre es Yuki. Y hace un par de años, Eva apareció en el Liceo de la Universidad Federal de Kazan, esa misma heroína encantadora del dibujo animado “Valley”. Un robot con ojos en una plataforma móvil ayuda en las lecciones para los grados 7–9: puede sostener un dictado o responder preguntas.

^{Robot Eva de KFU}

Mostrar experimentos. Los jardines botánicos escolares e incluso los microscopios pierden claramente frente a las tecnologías de realidad virtual, que pueden demostrar a los estudiantes de manera mucho más efectiva cómo fue el vuelo a la luna o cómo se hundió el Titanic. Con la ayuda del proyecto Immersive VR Education, por ejemplo, puedes elegir tu avatar para un entrenamiento virtual, hacer un safari, mirar el lanzamiento de un cohete espacial y practicar operaciones quirúrgicas.

Los creadores del proyecto Labster (un laboratorio virtual donde puedes estudiar la estructura del músculo cardíaco, familiarizarte con la fisiología de los lobos marinos y comprender la estructura tridimensional de las proteínas) ofrecen un programa de entrenamiento en ciencias naturales. En su sitio web, los desarrolladores escriben que usan el producto en el MIT, la Universidad de Stanford y la Universidad de Nueva Inglaterra.

Otra empresa prometedora, MEL Science, con sede en Rusia, ofrece modernos “kits para jóvenes químicos”, así como lecciones virtuales para comprender las reacciones químicas. Otro proyecto ruso, VR Chemistry LAB, va a “virtualizar” experimentos y trabajos de laboratorio de un curso de química escolar. Ya han desarrollado un ciclo de lecciones de realidad virtual con el cual un alumno puede cometer un error al mezclar reactivos, sin que nadie sufra.

Buscar un enfoque individual. Si el maestro de la escuela aún puede tener en cuenta cuál de los estudiantes entienden mejor qué temas, entonces es improbable que el maestro de la universidad encuentre un enfoque individual para cada estudiante. Aquí, los maestros son ayudados por algoritmos que le permiten adaptar el contenido educativo a las necesidades y características del alumno. Por ejemplo, un programa para aprender inglés Parla, antes de ofrecer tareas, estudia cuidadosamente las redes sociales de sus alumnos y descubre a través de qué temas podrá crear interés por el inglés, a través de la economía, la tecnología o quizás el arte. Parla también analiza los resultados de las pruebas y regresa al alumno a la sección que debe repetirse si siente que tiene lagunas de conocimiento.

La plataforma rusa Talant recopila datos de los participantes a los eventos de la Iniciativa Tecnológica Nacional (ITS) y recomienda en qué más pueden participar. En el Reino Unido, utilizan la plataforma Century Tech, que procesa datos en el horario, cursos de capacitación, logros de los estudiantes, incluso hay una sección para padres con análisis sobre el progreso del niño. Recientemente, la región flamenca de Bélgica firmó un acuerdo con los desarrolladores del producto: la tecnología se implementará en las 700 escuelas de la región; este es el primer ejemplo en la historia en el que la decisión de utilizar la IA en la educación se toma a nivel Estado.

Comprobar cómo se aprende el conocimiento. Hoy, las universidades en China están utilizando activamente el poético programa Rain Classroom, en el cual la lluvia son los servicios educativos, cuya provisión fue posible gracias al análisis de big data (nubes); el proceso de enseñanza está asociado con la forma en que la lluvia riega el suelo, y luego el programa nuevamente recolecta datos sobre los estudiantes y, al finalizar el ciclo, los carga en la nube (evaporación).

Rain Classroom funciona sobre la base del programa chino WeChat: el algoritmo ayuda a realizar pruebas rápidas, muestra cuántos estudiantes han abierto su tarea, y debajo de cada material de enseñanza hay un botón “No entiendo”, que permite maestro ver la imagen real del progreso del alumno.

Para atrapar alumnos deshonestos. Cuando las tecnologías educativas pasan de las aulas a los teléfonos inteligentes y las computadoras, surge la pregunta: ¿cómo controlar la honestidad de los exámenes si no hay un maestro al lado del alumno? Y aquí, la inteligencia artificial tiene una carta de triunfo: la supervisión automática o control sobre pruebas remotas. Por ejemplo, durante el examen, ProctorEdu puede detectar personas ajenas en el marco o escuchar voces adicionales, y también se da cuenta si el examinador a menudo aparta la vista de la pantalla y abre otras pestañas en el navegador.

Formar el carácter de los alumnos. Para los escolares que enfrentan el acoso escolar, las tecnologías modernas pueden simplificar significativamente sus vidas: gracias al programa FearNot VR, los niños aprenden a resistir a los delincuentes. El niño se coloca en una situación virtual de acoso escolar: actúa como víctima o como observador. Puede elegir respuestas para objeciones cáusticas y dar consejos a quienes se ofenden. La idea es enseñar a los niños que se comportan agresivamente a sentir empatía.

Por otro lado, los niños que no víctimas de bullying aprenden a apoyar a sus compañeros que se encuentran en una situación difícil. Es demasiado pronto para hablar sobre la efectividad sin precedentes del método, pero los estudios muestran que, por ejemplo, los estudiantes alemanes que no están involucrados en estas situaciones muestran más empatía por las víctimas virtuales, después de un curso de tres semanas de clases.

Desarrollar habilidades sociales. Una máquina puede ayudar a un niño especial a adquirir importantes habilidades de comunicación. Por ejemplo, un proyecto francés llamado Nao pudo ganarse la confianza de los alumnos de una escuela primaria en la ciudad inglesa de Birmingham: los niños que generalmente tienen dificultades para contactar rápidamente se adaptaron y comenzaron a llamar amigo al maestro metálico. Nao también sabe cómo trabajar en las escuelas ordinarias: él mismo no resuelve problemas, pero da consejos para que los estudiantes puedan descubrir cómo completar la tarea por su cuenta.

Acompañar las clases a domicilio. Inmunodeficiencia, lesiones, enfermedades congénitas: hay muchas razones por las que algunos niños no pueden ir a la escuela. El robot de mediación VGo for Remote Students permite a los estudiantes en casa no solo escuchar conferencias, responder preguntas y seguir la lección a través de una cámara web, sino incluso chatear con sus compañeros en un descanso.

Estar disponible las 24 horas del día. Los estudiantes que acaban de ingresar a una universidad tienen muchas preguntas típicas: dónde está el comedor, cuándo comienza una clase, es posible saltarse las clases. En la Universidad de Staffordshire este año, comenzó a trabajar un asistente especial que nunca duerme y está listo para responder casi cualquier pregunta. Chatbot Beacon conoce bien el horario, puede pedir una tarjeta de estudiante o asociar a un estudiante con un maestro.

“En primer lugar, las tareas del proceso educativo que pueden describirse como un algoritmo repetitivo están automatizadas”, explicó a N+1, Tatyana Danielyan, Subdirectora de Investigación y Desarrollo de ABBYY. “Por ejemplo, todo el trabajo administrativo: programación, equilibrio de carga, respuestas a preguntas de padres y estudiantes”, añade.

“En segundo lugar, los procesos asociados con el procesamiento de una gran cantidad de datos. Con la ayuda de AI, se puede verificar cientos de miles de trabajos educativos en poco tiempo. Además, la IA ayudará no solo a procesar los resultados, sino también a organizar completamente el proceso, desde el cronograma del examen hasta el monitoreo de las tareas. En tercer lugar, la IA simplifica y hace que la educación a distancia sea más accesible, permite que el aprendizaje sea más interactivo, no solo para estudiar, sino también para visualizar procesos físicos y químicos, observar modelos de ciudades y experimentar eventos históricos en realidad virtual. Finalmente, la IA ayudará al maestro a prepararse para la lección y a elegir tareas que no están en los libros de texto, pero que corresponden al nivel de capacitación del estudiante”.

Aunque las tecnologías de IA nos ofrecen perspectivas atractivas, todos estos desarrollos tendrán que escalar tarde o temprano, para adaptarse a las tareas del mundo real, donde es necesario analizar volúmenes cada vez más grandes de datos de un número creciente de fuentes. Una cosa es tener un proyecto piloto, pero otra muy distinta es implementarlo con éxito en todas las etapas de la educación de una persona. Y a lo largo de este camino, alguien estará destinado a la quiebra, y alguien se convertirá en un unicornio, que en solo unos años ha roto el límite de su valor de mil millones de dólares: el nuevo Uber o Airbnb.

¿Qué es lo que se debe hacer? 

En la serie “Humans”, la asistente doméstica Miya aparece en la familia Hawkins: un robot humanoide o, como se los llama en la serie, “sintéticos”; y termina influenciando sobre el comportamiento de Sofía, la pequeña de la familia. Luego de ver a Miya, la hija menor decide convertirse en la misma criatura sin emociones que realiza perfectamente las tareas domésticas.

^{Robot de la serie Humans}

Es difícil decir si esto puede suceder en realidad: hoy nuestros ayudantes domésticos automatizados se parecen más a tabletas grandes que se ejecutan de esquina a esquina y no se parecen en nada a una persona. Sin embargo, tanto los niños como los adultos ven los robots antropomórficos de manera un poco diferente a la inteligencia artificial escondida en un teléfono inteligente o computadora portátil. Una revisión de 33 estudios, preparada por un científico de la Universidad de Stanford, mostró que el hecho de la presencia física de la máquina es importante: las personas, en contraste con la imagen virtual en la computadora, la perciben de manera más positiva y la consideran un asesor más convincente.

Otro estudio relacionado con el problema de la percepción emocional de las máquinas fue realizado por científicos de la Universidad de Washington: sugirieron que casi un centenar de niños de 9, 12 y 15 años hablan con Robovie durante 15 minutos. Cada sesión terminaba con el experimentador interrumpiendo la interacción y colocando a Robovie en el armario, sin prestar atención a las disgustadas declaraciones de inteligencia artificial. Como resultado de la encuesta, resultó que: la mayoría de los niños creían que su interlocutor metálico podía experimentar sentimientos, y algunos estaban listos para confiarle sus secretos, como con un verdadero amigo. Al mismo tiempo, la mayoría de los muchachos no creían que Robovie tuviera derecho a la libertad, porque podían comprarlo o venderlo.

Otro problema con el que la gente tendrá que lidiar antes de que los maestros automatizados se conviertan en un fenómeno masivo en las escuelas es el problema de la motivación de los estudiantes. ¿Puede el robot inspirar al estudiante con su amor por la literatura, incitándolo a estudiar el tema más a fondo? Como muestran los estudios, en las máquinas esto se obtiene solo en algunos casos. Un robot compañero llamado Minnie está diseñado para mantener a los estudiantes interesados ​​en la lectura. Por ejemplo, si ocurre un momento terrible en un libro, Minnie puede mostrar que comparte las experiencias de los estudiantes: “¡Guau, realmente me asusté!” Los científicos de la Universidad de Wisconsin en Madison ofrecieron a 24 estudiantes de 10 a 12 años sesiones de lectura: un grupo con Minnie, el otro solo. Como resultado, siete de cada doce niños que trabajaban con un compañero dijeron que el robot los motivaba a leer más.

^{Set de lectura con Minnie}

Investigadores del MIT y la Universidad de Tel Aviv realizaron un experimento similar: asignaron al azar a 33 niños de 5 a 9 años en dos grupos. En ambos grupos, los niños trabajaron con el robot Tega y tuvieron que resolver un rompecabezas de tigre, que consiste en figuras geométricas planas que deben doblarse para obtener otra figura más compleja. Solo en un grupo Tega animó a los niños: “No le tengas miedo a las pruebas. ¡Me gusta!” Y en el otro, ella simplemente declaró: “Resolviste el enigma”. Los niños del primer grupo, el que seguía a Tega, comenzó a mostrar “pensamiento de crecimiento” y, en comparación con los niños del segundo grupo, resolvieron con mayor diligencia la difícil tarea.

Otro grupo importante de problemas en el desarrollo de la inteligencia artificial está relacionado con la ética. Dependiendo de los datos sobre los que se entrena el programa, la IA puede actuar de manera racista, sexista, apoyar a Hitler e incluso enseñar a un niño a decir groserías. En 2016, el asistente de voz de Alexa, integrado con Echo Dot de Amazon, respondió a la solicitud de un niño de “tocar Digger Digger” (una canción infantil sobre una excavadora): encontró una pista obscena y comenzó a enumerar palabras obscenas de su título. Los padres solo tuvieron tiempo de gritar: “¡Alexa, para!”

Curiosamente, las personas tienen requisitos éticos mucho más altos para los robots que para los de su propia especie. Un examinador que subestima a los estudiantes negros es un problema asociado con un maestro en particular. Pero la inteligencia artificial, que hace lo mismo, es un problema mayor, pues indica que todo el sistema está fallando.

Pero los docentes europeos no están tan preocupados por la perspectiva del desempleo como por el problema de la seguridad de los datos. En 2016, un grupo internacional de científicos realizó un estudio de grupo focal que involucró a educadores de Suecia, Portugal y el Reino Unido para averiguar qué piensan sobre el uso de robots en las clases escolares. Muchos se quejaron de que los niños no estaban en condiciones de decidir si los datos sobre su estado de ánimo y rendimiento debían mantenerse confidenciales. Quizás, enfatizaron los participantes, los padres de los estudiantes deberían tener el derecho de borrar toda la información sobre su hijo.

Otro tema importante que los maestros han abordado es el derecho del niño a cometer errores. Vivir bajo el escrutinio de la inteligencia artificial significa que tomar una lección o fumar con los chicos detrás de los garajes significa siempre dejar una huella en la historia digital de tu vida. ¿Los miembros del comité de selección sabrán sobre estos hechos cuando un graduado quiera ir a la universidad? ¿Podrá el empleador u otra persona acceder a estos datos? Al final, los errores también son un proceso de aprendizaje. Y quizás incluso más valioso que la experiencia de comportamiento ejemplar.

Un mentor artificial personal

“... Una máquina de entrenamiento personal no tiene que ser muy grande. Por su tamaño y apariencia, puede ser como un televisor “, ya en 1977, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov, en su ensayo “Nuevos maestros”, discutió cómo las personas del futuro recibirían conocimiento. En su opinión, cada persona tendrá una máquina en casa que no solo podrá sacar un libro de la “biblioteca planetaria única”, sino que también evaluará el progreso del alumno y se centrará en los temas que le resulten más interesantes.

Los educadores modernos llaman a esta idea la “trayectoria educativa individual”. Según este concepto, una persona, para maximizar su potencial, debe estudiar el círculo de disciplinas que necesita y obtener un cierto conjunto de habilidades y competencias. Las máquinas de hoy recopilan una gran cantidad de datos sobre nosotros. Quizás en el futuro, después de analizarlos, no solo puedan adaptar las lecciones de inglés, sino también se conviertan en mentores o entrenadores que puedan aconsejar dónde moverse en la vida.

“La inteligencia artificial ayudará a una persona a elegir su camino”, sugirió Igor Pivovarov, analista jefe del Centro de Competencia MTI con sede en NTI y organizador de la conferencia de inteligencia artificial OpenTalks. “Por ejemplo, dirá: ‘Tienes una sólida matemática fundamental y un buen conocimiento del idioma. Esta universidad tiene un buen curso, y si te gradúas, entonces tienes una probabilidad del 90% de que Yandex te contrate. Ahora están buscando tales especialistas’. Esto no será solo una trayectoria educativa para una persona específica, sino un entorno para toda la sociedad: ayudar a una persona a encontrarse a sí mismo, a las empresas, a encontrar empleados y al estado, para desarrollar la economía”.

Representantes de la nueva profesión: los ingenieros de datos de educación, personas que combinan las habilidades de un analista de datos y un metodólogo de una institución educativa, ayudarán a implementar técnicamente un sistema a gran escala. Podrán organizar los procesos de recopilación, almacenamiento y análisis de información para ayudarla a desarrollar estudiantes, establecer una cooperación entre universidades y conectar a los estudiantes con sus futuros empleadores.

¿Cómo pueden los profesores humanos competir con los artificiales?

La directora del Instituto de Pedagogía de la Universidad Estatal de San Petersburgo, Doctora en Ciencias Pedagógicas, Elena Kazakova, está de acuerdo con el pronóstico de que en el futuro la IA asumirá la mayoría de las tareas de rutina: corregir las tareas, coordinar a los maestros y estudiantes, encontrar tareas para las lecciones, preparación de informes, evaluación y análisis.

“Pero la IA no compartirá emociones sinceras con el estudiante, no disfrutará vivir cada momento de su vida en la escuela, no admirará la naturaleza, escuchará música, admirará la decisión extraordinaria, inspirará a una persona a un momento tan difícil, pero una actividad tan feliz, como la cognición”, señaló Elena Kazakova.

Los robots no podrán hacer frente a una tarea tan importante como la dirección pedagógica: el maestro debe planificar las lecciones para que puedan alternar el trabajo duro y los momentos de alegría del trabajo realizado. Es igualmente importante organizar un aula como un equipo centrado en el conocimiento.

Según Elena Kazakova, mucho depende de cómo el profesor mira a los robots: ¿cómo asistentes o cómo competidores?

“Por alguna razón, en una vida humana simple, alrededor de uno de nosotros hay cientos de asistentes trabajando en equipo, y al lado de otros hay oponentes, competidores, cilicios que ‘sueñan con tomar su lugar’. Nada nuevo. Y la profesión del maestro, ya sea con inteligencia artificial o no, es eterna, no tengo dudas al respecto”, finalizó la especialista.

Polina Ogorodnikova

Traducido por Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma.

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