Puntos clave:
Descubrimientos recientes sobre el impactos negativos de la IA en el aprendizaje podría estar provocando un debate nacional, pero no es asombroso para los científicos del aprendizaje. De hecho, estos resultados ponen de manifiesto una tendencia de larga fecha en Estados Unidos de utilizar lo que “se siente bien” o “suena bien” en lugar de seguir una investigación educativa bien establecida.
Un reciente Instituto Tecnológico de Massachusetts estudiar muestra que la excesiva confianza de los estudiantes en la tecnología en general, y en la IA en particular, pasa por alto los procesos de aprendizaje esenciales durante las etapas cruciales del desarrollo cognitivo de la infancia y la adolescencia. Existen muchos ejemplos de tecnología que interfiere con el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico. Incluyen sustituir la escritura a mano por teclado, reducir la importancia de la recuperación automática de los conocimientos básicos por parte de los estudiantes y dar respuestas a los estudiantes antes de que se inicien en una lucha productiva.
Sin duda, la IA debería tener un papel en el apoyo del aprendizaje, pero debe ser de una forma que mejore, no interfiera, los principios básicos de la ciencia del aprendizaje. El uso responsable y eficaz de la IA requiere datos y supervisión sólidos. Cuando la inteligencia artificial se basa en una visión completa y precisa de cada estudiante, los educadores pueden hacer que la instrucción sea más relevante en el contexto y ofrecer práctica dentro de la zona de desarrollo cercano de cada estudiante. Utilizada de esta forma, la IA se convierte en una herramienta que profundiza en el pensamiento, apoya la personalización y acelera el crecimiento académico significativo.
Sin embargo, para ver los resultados de nuestro fracaso a la hora de utilizar la tecnología de una manera que siga, no eludi, la orientación basada en la evidencia, basta con mirar al nuestro la disminución de la puntuación de las pruebas de los estudiantes. No sólo las puntuaciones son absolutamente más bajas, sino también relativamente a las nuestras asiático y europeo homólogos que han estado gestionando sabiamente el uso de la tecnología, especialmente para los estudiantes más jóvenes.
¿Qué puede ocurrir cuando abrazamos el aprendizaje de ciencias
Una excepción notable a nuestra disonancia colectiva nacional con las ciencias del aprendizaje es la generalizada Adopción de la ciencia de la lectura requisitos en más de 40 estados desde 2019. Si bien este reciente éxito proporciona un faro de esperanza, la historia completa es mucho más compleja y deja mucha incertidumbre sobre cómo responden las escuelas a la IA.
El “Milagro de Misisipi” empezó la ciencia del movimiento de la lectura cuando Misisipi pasó esencialmente de lo peor de la nación a los 10 mejores en puntuaciones de lectura de cuarto de NAEP en sólo seis años. Lo menos conocido es que la adopción de Misisipi llegó a los 20 años. después el Informe del Panel Nacional de Lectura dejó poco debate sobre la mejor forma de enseñar a los estudiantes a leer.
Incluso entonces, la espectacular actuación de Misisipi no fue suficiente. Más bien, fue la mareada de la indignación de los padres basada en sus experiencias de primera mano durante la pandemia y estimulada por el podcast del 2022, Venta una historiaque condujo al mandato casi nacional para prácticas de lectura basadas en la evidencia.
No está claro qué chispa podría encender un mandato nacional en torno a la IA y el aprendizaje de la ciencia. Podría ser retroceso familiar contra el mercado de 30.000 millones de dólares de dispositivos en las escuelas. O consejos de salud profesional sobre IA y bienestar de los adolescentes.
Los trabajadores detrás del “milagro”
Para ser claro, el Milagro de Misisipi no fue un milagro. Surgió gracias a líderes valientes dispuestos a dejar de lado las ilusiones sobre la tecnología y, en cambio, admitir la ciencia, y el trabajo duro asociado, de realizar cambios sistémicos para enseñar correctamente a los niños a leer.
Luces de esta valentía brillan de las organizaciones que levantan los elementos más esenciales de un aprendizaje eficaz, abordan las consideraciones éticas sobre el uso de la IA y destacan la complejidad del pensamiento humanoque integra emoción, contexto, matices y experiencia encarnada. Por ejemplo, el Colaborative for Academic, Social y Emotional Learning dedicó recientemente varias sesiones de conferencias a las conexiones entre el aprendizaje socioemocional y la IA.
A nivel estatal y local, los legisladores de Misisipi y los líderes de la educación realizaron el trabajo sobre el terreno. Cambiaron las políticas de alfabetización, implementaron estrategias integrales, adoptaron nuevos estándares, contrataron a entrenadores de alfabetización adicionales y pasaron años perfeccionando las comunicaciones y convencer a las familias y los educadores para que den tiempo al enfoque basado en la ciencia para demostrar el impacto.
La verdadera pregunta ahora no es qué funciona en la educación. La ciencia del aprendizaje ya lo ha respondido. La cuestión es si tenemos la voluntad colectiva de asegurar que la IA en las escuelas se guíe por esta misma evidencia, y se alimente por el tipo de datos completos y de alta calidad de los estudiantes que le permita realmente apoyar el aprendizaje.
Una IA fuerte sólo vendrá de datos sólidos, basados en el aprendizaje de la ciencia y utilizados con intención. Sin él corremos el riesgo de repetir los mismos errores que estamos intentando resolver.
