Dado que la tecnología sigue desempeñando un papel crucial en el avance de casi todos los campos, no debería sorprendernos encontrar la educación en la lista. Los educadores de todo el mundo están comenzando a incorporar la Inteligencia Artificial (IA) en el aula en casi todos los grados. Da forma a cómo aprendemos y enseñamos, haciendo que la experiencia de aprendizaje sea más atractiva, personalizada y eficiente. Como divulgación, este artículo incluye enlaces a mi empresa matriz BYJU'S, una de las principales empresas de tecnología educativa del mundo que ofrece programas de aprendizaje atractivos y personalizados a más de 150 millones de estudiantes en todo el mundo. Las inversiones en edtech en todo el mundo alcanzaron un nuevo máximo de $ 16,100 millones en 2020, y las soluciones de edtech impulsadas por IA se ubicaron entre los principales objetivos de inversión. . Los inversores notaron interés en las soluciones de tecnología educativa impulsadas por IA que pueden ayudar a personalizar el aprendizaje, automatizar las tareas administrativas y mejorar los resultados de los estudiantes. según un informe de HolonIQ El impacto, sin embargo, es más que un gran negocio. Con maestros trabajando en un promedio de ofd además de la creciente escasez de maestros, del 20 al 40 por ciento de las horas actuales de los maestros (o casi 13 horas por semana) podrían automatizarse o simplificarse usando tecnología, . Eso significa más tiempo para apoyar el aprendizaje de los estudiantes y menos tiempo para el papeleo. según McKinsey & Company Si bien la lista de beneficios de la IA en la educación es larga, aquí hay tres beneficios con ejemplos de cómo la IA altera la forma en que los educadores enseñan en el aula. Aprendizaje personalizado El aprendizaje personalizado ha sido durante mucho tiempo una parte fundamental de la educación. El poder de la IA hace que crear y adaptar una experiencia de aprendizaje para las necesidades específicas de los estudiantes sea aún más accesible. Los datos recopilados por los educadores se pueden introducir en plataformas impulsadas por IA para ayudar a determinar los requisitos de aprendizaje de un estudiante, como el ritmo de aprendizaje, las preferencias, las fortalezas y las debilidades. Los maestros pueden desarrollar planes de lecciones y encontrar recursos. Las plataformas impulsadas por IA pueden proporcionar a los estudiantes comentarios personalizados, ayudándolos a identificar áreas de desarrollo. Una plataforma impulsada por IA puede evaluar el desempeño de un estudiante individual en una tarea o prueba y proporcionar comentarios en tiempo real para identificar mejores áreas en las que pueden necesitar concentrar más sus estudios. Esto también facilita mejores conversaciones con los instructores o los padres para identificar otros factores que afectan sus estudios. Mediante el uso de aprendizaje automático e IA, el está profundizando en las necesidades de aprendizaje de cada estudiante individual. Cambiar lo que se ofrece y actualizar las recomendaciones es fundamental para personalizar el proceso de aprendizaje. Basado en lo que se enseña en las escuelas en un momento particular, BYJU'S crea módulos para conceptos y temas específicos para garantizar que los estudiantes no se sientan limitados mientras aprenden. Entonces, dependiendo de qué tan bien un estudiante pueda entender un concepto o cómo le esté yendo en una materia, las recomendaciones seguirán cambiando hasta que un niño pueda aplicar el concepto y captar el resultado. aplicación de BYJU Experiencia de aprendizaje mejorada La tecnología ya ha transformado las experiencias de aprendizaje de los estudiantes a través de experiencias de aprendizaje lúdicas educativas y divertidas. Los estudiantes, por ejemplo, pueden aprender a codificar haciendo o modificando sus videojuegos a través de plataformas como Tynker para crear una experiencia educativa más interactiva y entretenida. A través del poder de la IA, estas experiencias de aprendizaje que ya son atractivas pueden volverse más personalizadas al recomendar recursos adicionales basados en los pasatiempos y el estilo de aprendizaje de un estudiante. Si un estudiante está interesado en la astronomía, una plataforma impulsada por IA puede sugerir otros recursos, como artículos, videos o simulaciones interactivas, para mantenerlo motivado e involucrado. Otra ventaja significativa de la inteligencia artificial en la tecnología educativa es su capacidad para brindar una experiencia de aprendizaje más inmersiva. Los diferentes tipos de tecnología combinados con la inteligencia artificial pueden brindar simulaciones interactivas que permiten a los estudiantes experimentar situaciones del mundo real, como una excursión virtual a un sitio histórico o un experimento de laboratorio de ciencias. Esta experiencia de aprendizaje envolvente puede ayudar a los estudiantes a comprender conceptos complejos y hacer que el aprendizaje sea más memorable. Información basada en datos Los profesores pueden obtener información valiosa sobre los comportamientos de aprendizaje de sus alumnos utilizando datos. Las plataformas impulsadas por IA pueden brindar a los maestros más oportunidades para evaluar el desempeño, los hábitos de aprendizaje y los intereses de un estudiante para brindar la mejor experiencia de aprendizaje. Esta estrategia personalizada puede ayudar a los estudiantes a superar las dificultades de aprendizaje. Las plataformas con capacidades de IA también pueden recopilar datos sobre la eficiencia de diferentes métodos y técnicas de enseñanza. Al examinar la información recopilada de varios estudiantes, los maestros pueden identificar tendencias y patrones en sus clases y tomar decisiones basadas en datos sobre sus enfoques de instrucción. Esta estrategia educativa basada en datos permite a los maestros adaptar los planes de lecciones para satisfacer mejor las necesidades únicas de sus estudiantes, mejorando los resultados de aprendizaje y el rendimiento académico. Ejemplos de IA en el aula Aunque no hay un robot en la sala con los estudiantes, la IA se puede incorporar a las diversas herramientas y software que los maestros ya usan para crear nuevas posibilidades de aprendizaje y crecimiento. Algunos ejemplos incluyen: estas herramientas impulsadas por IA evalúan los niveles de aprendizaje de los estudiantes y personalizan las clases para satisfacer sus necesidades. Algunos ejemplos son Dreambox, Knewton y Carnegie Learning. Plataformas de aprendizaje adaptativo: estas herramientas utilizan IA para brindar a los estudiantes comentarios y orientación individualizados a medida que resuelven problemas y aprenden material nuevo. Algunos ejemplos son Carnegie Learning, ALEKS y Knewton. Sistemas de tutoría inteligentes: estos asistentes con tecnología de inteligencia artificial responden rápidamente a las preguntas de los estudiantes y les brindan ayuda y comentarios instantáneos. Ejemplos de tales herramientas incluyen IBM Watson Assistant y Adaface. Asistentes de aprendizaje virtual: los chatbots como ChatGPT pueden brindar apoyo fuera del aula, como responder preguntas sobre las tareas asignadas, brindar comentarios sobre la pronunciación y la gramática, e incluso programarse para ayudar a los estudiantes a aprender un nuevo idioma. Chatbots: NLP se utiliza para estudiar y comprender el lenguaje humano, lo que respalda el desarrollo de chatbots, asistentes de voz y otras interfaces de usuario impulsadas por IA que pueden tener conversaciones en lenguaje natural con los estudiantes. Algunos ejemplos de herramientas impulsadas por NLP son Duolingo, Grammarly y LanguageTool. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): las tecnologías de reconocimiento de voz ayudan a evaluar la pronunciación y la fluidez de los estudiantes, brindándoles comentarios sobre cómo mejorar. Algunos ejemplos incluyen Aprendizaje de idiomas con Netflix, Rosetta Stone y Google Speech Recognition. Reconocimiento de voz: estas herramientas impulsadas por IA ayudan a los maestros a intervenir y ayudar a los estudiantes según sea necesario al analizar los datos de los estudiantes y pronosticar el rendimiento. Algunos ejemplos de herramientas de análisis predictivo son Edmentum, BrightBytes y Skyward. Análisis predictivo: las herramientas de análisis de sentimiento examinan el tono de los comentarios de los estudiantes para medir qué tan satisfechos están con cualquier experiencia de aprendizaje individual. Algunos ejemplos de herramientas de análisis de sentimientos son IBM Watson, RapidMiner y Alteryx. Análisis de sentimiento: estas herramientas analizan datos de varias fuentes para proporcionar información sobre los patrones de aprendizaje, las preferencias y los comportamientos de los estudiantes. Algunos ejemplos de herramientas de análisis de aprendizaje son Blackboard, Brightspace y Canvas. Análisis de aprendizaje: Construir y aprender con IA El aprendizaje de los estudiantes se ha beneficiado significativamente de la IA, pero también pueden aprender cómo funciona esta tecnología. Todo se está volviendo "más inteligente" en estos días, desde televisores inteligentes hasta autos inteligentes, por lo que hay más oportunidades para que los estudiantes aprendan de manera más inteligente mientras exploran nuevos intereses potenciales o futuras carreras profesionales. Sobre el Autor es el Director de Crecimiento de Tynker, con 20 años de experiencia ayudando a las empresas emergentes a convertirse en negocios exitosos. Lomit Patel Lomit ha desempeñado anteriormente un papel fundamental en la ampliación del crecimiento en nuevas empresas, incluidas Roku (IPO), TrustedID (adquirida por Equifax), Texture (adquirida por Apple) e IMVU (aplicación de juegos n.º 2 con mayor recaudación). Lomit es un orador público, autor y asesor con numerosos elogios y premios a lo largo de su carrera, incluido el reconocimiento como Mobile Hero por Liftoff. el libro de Lomit es parte de la exitosa serie "The Lean Startup" de Eric Ries. IA esbelta
