“Machine learning” en la Inteligencia Artificial y la metacognición
Miguel Ángel Pérez Álvarez

Educación y Tecnología

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La metacognición es esencial en el desarrollo intelectual de niños y jóvenes. Los estudiantes deben aprender en la escuela a resolver problemas de matemáticas, comunicación oral y escrita…

Imagen: Pinterest.
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Lectura: ( Palabras)

En una colaboración de tiempo atrás –https://elsemanario.com/colaboradores/miguel-angel-perez-alvarez/211804/inteligencia-artificial-educacion/– comenté de manera somera algunas implicaciones pedagógicas sobre el uso de Inteligencia Artificial en la educación básica. Presenté la experiencia que desde hace algunos semestres hemos tenido con estudiantes de Pedagogía para evaluar formas pertinentes de uso de nuevas tecnologías en educación. Como señalé: “(…) los estudiantes trabajaron (…) en el estudio de la interacción con el aprendizaje de máquinas (machine learning), las nuevas formas de colaboración hombre-máquina y las formas de la mediación tecnológica del aprendizaje. Analizamos cómo repercute en el desarrollo de habilidades intelectuales (principalmente metacognitivas) la interacción entre estudiantes y sistemas autónomos mediante ejercicios de entrenamiento de inteligencia artificial”. De esta experiencia hemos derivado ya algunas nuevas líneas de trabajo y hemos pasado del entrenamiento de inteligencia artificial para la identificación de imágenes, por ejemplo, al “machine learning” como estrategia para que niños y jóvenes desarrollen habilidades intelectuales de naturaleza metacognitiva.

La metacognición es esencial en el desarrollo intelectual de niños y jóvenes. Los estudiantes deben aprender en la escuela a resolver problemas de matemáticas, comunicación oral y escrita, lectura de comprensión y otras habilidades más. Al mismo tiempo deben aprender a darse cuenta que comprenden lo que estudian, que saben cómo utilizar esos conocimientos, en suma que saben lo que deben saber o recién acaban de aprender. Sin esa habilidad, el conocimiento deviene una colección de datos o de conocimientos acumulados. De hecho, en el siglo pasado, muchos fuimos educados para almacenar información valiosa, pero inútil porque no alcanzábamos esa capacidad para saber que teníamos conocimientos y sin saber de qué manera podíamos utilizarla, aprovecharla.

Robot aprendiendo.
Fotografía: Phys.org.

En las últimas dos décadas, se ha difundido una tendencia creciente en las distintas escuelas de pensamiento pedagógico que señalan la importancia de fortalecer la metacognición de manera paralela y transversal al proceso de construcción de conocimientos que se da en la escuela.

Las habilidades de naturaleza metacognitiva pueden desarrollarse si los maestros y los padres colocamos a los estudiantes en situaciones de alta demanda cognitiva. Se propone que resuelvan de manera individual o en grupos problemas que requieren la aplicación de los conocimientos que han adquirido previamente. Cuando los estudiantes viven en el aula de manera cotidiana experiencias en las que el profesor los coloca en esta situación límite, ponen en juego habilidades intelectuales que se ejercitan de manera constante y contribuyen al desarrollo de estrategias personales para resolver problemas y desarrollar vías personales de solución. Muchos docentes carecen del entrenamiento pedagógico para generar situaciones de aprendizaje de alta demanda cognitiva porque muchos fuimos formados en tradiciones de una sola vía de solución y la aplicación mecánica de un solo método. Además, nos cuesta mucho trabajo superar la tentación de dar la solución y evitar la frustración de nuestros alumnos cuando afrontan una tarea nueva que les exige un esfuerzo adicional a la simple memorización o mecanización.

Las nuevas tecnologías y algunas plataformas digitales ofrecen la oportunidad de retar a cada estudiante con problemas que exigen un esfuerzo personal para determinar rutas de solución. Estas plataformas que adaptan el tipo y complejidad de un reto intelectual a los avances de cada estudiante están basadas en Inteligencia Artificial. Son de alguna manera ejemplos de aprendizaje personalizado. Son también una gran oportunidad para que cada estudiante aprenda a su ritmo y progrese conforme se consolidan sus estrategias personales para aprender.

Engranes.
Imagen: Global.uo.edu.

Enseñar a las máquinas

Desarrollar retos intelectuales de alta demanda cognitiva es una de las competencias que los docentes debemos consolidar en estos tiempos. Así podemos aprovechar las oportunidades que las nuevas tecnologías digitales ofrecen como medios para mejorar las experiencias de aprendizaje de nuestros estudiantes.

Es así que en este semestre, un equipo de colaboradores, estamos evaluando herramientas de “machine learning” como elementos para mediar el desarrollo de habilidades metacognitivas en la escuela. Recurrimos a una plataforma de coding, y con ayuda de un programa especial, retamos a los jóvenes a que entrenen a una máquina para reconocer series de números y textos.

Cuando un niño o un joven entrena a una máquina, le ayuda a desarrollar habilidades metacognitivas pues, para lograr que la máquina realice las tareas para las que se las entrena, los estudiantes deben tener claro el proceso que la máquina debe cumplir. Habilidades intelectuales como el análisis, la planeación, la organización, la predicción, etcétera, se ponen en juego para “enseñar” a la máquina a resolver tareas que se suponen son propias del ser humano (definición general de Inteligencia Artificial). Generalmente los retos implican tareas como resolver problemas matemáticos o identificar textos.

programación y robótica.
Fotografía: El Mundo.

Este tipo de procesos educativos lo habíamos probado desde hace 29 años con el coding (programación) y la robótica. Hemos tenido muchos hallazgos en esa materia, pero es hasta hace apenas dos años que evaluamos el uso de Inteligencia Artificial en el desarrollo de habilidades metacognitivas. Creo que los maestros debiesen revisar con más detalle este tema para replicar resultados y desarrollar proyectos que ayuden a nuestros niños y jóvenes a tener una educación alineada con los avances de los países que protagonizan la Cuarta Revolución Industrial.

Es importante comprender que la Inteligencia Artificial juega un papel esencial en la sociedad contemporánea. Hay decenas de aplicaciones y sistemas autónomos que cotidianamente realizan tareas que suponemos son propias de la inteligencia humana. Sin darnos cuenta, nuestra vida diaria es regulada, estudiada y hasta controlada por estos sistemas. Muchos se arredran ante un ominoso futuro gobernado por máquinas. La mejor manera en la que podemos aprovechar, más que temer a los sistemas autónomos que operan gracias a la Inteligencia Artificial, debemos educar a nuestros niños y jóvenes en un contexto de diseño, gestión y administración de los algoritmos con que las máquinas “aprenden” y funcionan. Las implicaciones éticas que el uso de sistemas autónomos acarrea, tiene también un lugar en nuestro trabajo en las aulas, y sobre ese tema he hablado ya antes en estas páginas. Me propongo retomarlo en otra colaboración posterior. Los maestros estamos obligados, entre tanto, a comprender las nuevas habilidades intelectuales y los nuevos conocimientos que se ponen en juego en nuestro tiempo y que no pueden ser ajenos al trabajo en las aulas de nuestro país.

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4 respuestas a ““Machine learning” en la Inteligencia Artificial y la metacognición”

  1. Interesante y a la vez aterrador. No en vano hay películas de ciencia ficción que nos advierten del lo atractivo y al mismo tiempo peligroso. Decía un artículo atrás: “Las maquinas sabrán adivinar nuestros pensamientos” y esto podrá controlarnos.

  2. Muy novedosa la forma de abordar este tema,la inteligencia artificial se hace presente día a día en nuestras acciones,resulta ser benéfica pero al mismo tiempo nos aleja de nuestra verdadera realidad creando un robots que nos hacen mas fácil la vida.

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