Inteligencia Artificial en educación superior: beneficios y oportunidades para Latinoamérica

Puntos clave

• Desarrolla una estrategia integral para la adopción efectiva de la inteligencia artificial en la educación superior.
• La infraestructura sólida y un Sistema de Información Estudiantil son fundamentales para el despliegue exitoso de soluciones de IA.
• La combinación de analítica de aprendizaje, sistemas de tutoría inteligentes y procesamiento del lenguaje natural impulsa el éxito académico y financiero.

Algo que ahora está muy de moda y que yo lo situaría también como uno de los hits en la transformación digital, porque ello implica pensar en el mediano plazo, es el papel que tiene que jugar la inteligencia artificial en la educación. Es un tema trascendente. Me atrevería a decir, sin ser futurólogo, que en algún momento de la historia alguien hablará de los años 2020 como el momento de la revolución de la inteligencia artificial, la época en la que todo empezó a cambiar para la sociedad y particularmente para la educación superior.

Carles Abarca | Vicepresidente de Transformación Digital, Tecnológico de Monterrey, México

La educación superior ha experimentado un rápido avance en los años pospandemia, y la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una herramienta tentadora en este punto de su transformación. En la región de Latinoamérica, las instituciones de educación superior están mirando cada vez más hacia la IA para mejorar la calidad de la enseñanza y ofrecer una experiencia académica y tecnológica más efectiva. En este artículo, exploraremos los beneficios y oportunidades que la IA ofrece, destacando la importancia de contar con una plataforma base de operación sólida, comprender los alcances y capacidades de los procesos y aplicaciones con que cuentan actualmente las instituciones, y tener un Sistema de Información Estudiantil lo suficientemente robusto para respaldar estas iniciativas.

Es importante que las instituciones de educación superior en Latinoamérica no se dejen deslumbrar por las aplicaciones, software o gadgets de última generación sin antes asegurarse de tener una estrategia sólida en la que se vean representadas las áreas de dirección, tecnología, academia, asuntos estudiantiles y finanzas en el mismo nivel de importancia. La implementación exitosa de la IA en la educación superior requiere una visión integral y colaborativa que abarque todos los aspectos relevantes de la institución. Como menciona la Red de Universidades Anahuac de México en su artículo sobre el impacto global de la IA, es fundamental establecer objetivos, metas e iniciativas de planificación, gestión, medición y control de todas las actividades futuras. Esto garantizará que la adopción de la IA sea coherente con los objetivos estratégicos de la institución y que se obtengan resultados significativos en el proceso de enseñanza y aprendizaje.

La UNESCO señala en su informe sobre la IA en la educación que es fundamental que las instituciones inviertan en la infraestructura necesaria para aprovechar al máximo el potencial de la IA y garantizar un despliegue exitoso en sus entornos educativos. Sin una plataforma base de operación sólida, moderna y escalable las instituciones pueden encontrar dificultades para implementar soluciones de IA de manera efectiva y obtener resultados significativos. Esto implica contar no solo con una infraestructura tecnológica robusta que pueda soportar el procesamiento de grandes cantidades de datos, sino con una plataforma esencial de procesos, aplicaciones y datos que garantizará el funcionamiento eficiente de los departamentos académico, administrativo y financiero. Esto es fundamental para garantizar la operación de la universidad y facilitar la implementación de los demás impulsores estratégicos, desde la diversificación de la oferta académica, la flexibilidad financiera y, en última instancia, el despliegue de entornos habilitados por inteligencia artificial.

Además, es crucial que las instituciones tengan claros los alcances y capacidades de los procesos y aplicaciones en el ámbito de la operación y administración institucional antes de sentar una nueva capa de aplicativos basados en IA. La analítica de aprendizaje, por ejemplo, es una de las áreas en las que la IA ha demostrado un gran potencial en la educación superior. Estas herramientas permiten recopilar, analizar y visualizar datos sobre el desempeño y el progreso de los estudiantes, lo que facilita la identificación de áreas de mejora y la personalización de la enseñanza. En un artículo del Observatorio Tec.mx, se destaca cómo las analíticas de aprendizaje pueden ser una herramienta poderosa para apoyar la educación superior y mejorar los resultados académicos. Sin embargo, es importante que las instituciones comprendan las capacidades y limitaciones que sus herramientas de gestión (ERP, SIS, LMS, etc.) tienen actualmente, y que las integren de manera adecuada en sus procesos educativos y decisiones pedagógicas.

Tendencias en el campo de la educación superior y la inteligencia artificial que se han explorado en los últimos años

Sistemas de tutoría inteligentes: Los sistemas de tutoría inteligentes (ITS) aprovechan la IA para proporcionar instrucción personalizada y adaptativa a los estudiantes. Estos sistemas pueden analizar el rendimiento de los estudiantes, identificar áreas de debilidad y proporcionar retroalimentación y apoyo específicos. Investigaciones recientes se han centrado en el desarrollo y la evaluación de los STI en diversas disciplinas, destacando su potencial para mejorar los resultados del aprendizaje.

Análisis del aprendizaje: El análisis del aprendizaje implica el uso de IA y técnicas de análisis de datos para examinar e interpretar grandes conjuntos de datos generados por estudiantes e instituciones educativas. Este campo tiene como objetivo extraer información significativa de los datos para informar la toma de decisiones y mejorar los procesos de aprendizaje y enseñanza. Estudios recientes han explorado la aplicación de análisis de aprendizaje para identificar patrones de participación de los estudiantes, predecir el éxito académico y apoyar las vías de aprendizaje personalizadas.

Procesamiento del lenguaje natural y chatbots: El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los chatbots han ganado atención en la educación superior como herramientas para proporcionar apoyo y asistencia automatizados a los estudiantes. Los chatbots pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar orientación sobre la selección de cursos y ofrecer recomendaciones personalizadas. La investigación se ha centrado en mejorar las capacidades conversacionales y la efectividad de los chatbots, así como en explorar su impacto en la satisfacción y el compromiso de los estudiantes.

Evaluación adaptativa y retroalimentación: Los sistemas de evaluación adaptativa utilizan técnicas de IA para adaptar los elementos de evaluación y la retroalimentación a los estudiantes individuales. Estos sistemas pueden ajustar dinámicamente la dificultad y la secuencia de preguntas en función de las respuestas de los estudiantes, lo que permite una evaluación más precisa y personalizada. Estudios recientes han investigado la efectividad de la evaluación adaptativa para promover el aprendizaje y la participación de los estudiantes.

Consideraciones éticas y sesgo en la IA: A medida que la IA se vuelve más frecuente en la educación superior, las discusiones sobre ética y sesgo han ganado prominencia. Los investigadores han examinado las implicaciones éticas del uso de la IA en los procesos de toma de decisiones, el potencial de sesgo algorítmico y la importancia de la transparencia y la equidad en los sistemas educativos habilitados para la IA.

El pilar esencial: un sistema de información estudiantil (SIS) robusto como motor para la inteligencia artificial aplicada a los procesos de la educación superior.

Otro aspecto fundamental para el éxito de la implementación de la IA en la educación superior es contar con el soporte de un Sistema de Información Estudiantil (SIS en inglés). Un SIS es una plataforma que integra y gestiona la información relacionada con los estudiantes, desde su registro hasta su graduación. La Fundación CYD destaca en uno de sus informes que los SIS desempeñan un papel crucial en la gestión de los datos necesarios para el desarrollo de soluciones de IA en la educación superior. Estos sistemas permiten recopilar datos relevantes sobre los estudiantes y su desempeño académico, lo que sirve como base para el desarrollo de modelos de IA y la toma de decisiones basada en datos.

Además de la analítica de aprendizaje, existen otros ejemplos en los que los Sistemas de Información Estudiantil (SIS) respaldan una gestión eficiente de los datos y la toma de decisiones e implementación exitosa de la IA en la educación superior:

Gestión de admisiones: Los SIS pueden utilizar algoritmos de IA para analizar datos históricos de solicitudes de admisión, como calificaciones, ensayos y perfiles de estudiantes anteriores, y así identificar patrones y criterios de selección. Esto permite a las instituciones optimizar sus procesos de admisión y tomar decisiones más informadas y consistentes en la selección de nuevos estudiantes. Además, con el soporte de un SIS pueden automatizar y agilizar el proceso de comunicación con los solicitantes, proporcionando respuestas rápidas y personalizadas a través de chatbots o sistemas de respuesta automática.

Predicción de la demanda de cursos y modalidades: pueden aprovecharse los datos históricos sobre la elección de cursos, preferencias de modalidad de estudio y otros factores relevantes, y generar modelos predictivos que ayuden a identificar patrones y tendencias. Esto permite a las instituciones proyectar con mayor precisión qué cursos y modalidades serán más demandados en períodos futuros, lo que les brinda la oportunidad de ofrecer programas académicos más alineados con las preferencias de los estudiantes y generar mejores ingresos financieros. Además, esta capacidad de predicción también permite a las instituciones planificar de manera más efectiva la asignación de recursos y la programación de cursos, optimizando así la eficiencia operativa y la satisfacción de los estudiantes. Esto les permite adaptarse a las demandas cambiantes del mercado educativo y optimizar sus recursos para generar mejores ingresos financieros, al tiempo que brindan una experiencia educativa más personalizada y satisfactoria para los estudiantes.

La combinación de la IA y los SIS se convierte así en una herramienta poderosa para impulsar el éxito académico y financiero de las instituciones de educación superior en Latinoamérica.

En conclusión, el poder de la IA transformará la educación superior y potenciará el éxito académico en Latinoamérica solo con el soporte de una base sólida de operación y la adopción de Sistemas de Información Estudiantil de clase mundial. Sin embargo, para aprovechar al máximo los beneficios y oportunidades que ofrece, las instituciones deben comprender los alcances y capacidades de sus procesos y aplicaciones. No se trata solo de adoptar nuevas tecnologías, sino de desarrollar una estrategia integral que involucre a todas las áreas relevantes de la institución y establezca objetivos claros y medibles. La IA tiene el potencial de mejorar significativamente la educación superior en Latinoamérica, y las instituciones deben estar preparadas para aprovechar esta oportunidad.