Miguel Zapata-Ros, Universidad de Alcalá

Éste es el tercero de una serie de posts que sobre este tema, y con este título, constituirán un artículo en el número 57 de RED, especial dedicado a la “Web social y sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje en Educación Superior”. En la primera entrada se introdujo el tema y se hizo una sucinta revisión de la literatura. En la anterior se habló de qué es el aprendizaje inteligente y qué son los entornos inteligentes de aprendizaje.

La universidad  inteligente. La transición de los LMS a los Sistemas Inteligentes de Aprendizaje en Educación Superior

 The smart university. The transition from Learning Management Systems (LMS) to Smart Learning Systems (SLS) in Higher Education

 

Por qué la universidad necesita la IA

1 La evolución de la enseñanza abierta universitaria

No se puede excluir la universidad inteligente, la que incorpora los sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje, de la evolución de la universidad abierta, desde la lógica de su propia concepción original.

En 1997 ya el Further Education Funding Council (FEFC, 1997 p.25; Zapata-Ros, , 2001 p.1) de Gran Bretaña define la educación a distancia como:

” those on which students study with specially prepared learning materials for their private study and are provided with a marking and comment service for their written work which may be     accompanied by some counselling or tutorial support This definition is intended to cover situations where study is essentially home based and there is only occasional contact with the institution”

La educación abierta universitaria tiene tradicionalmente como fin el que se superen las dificultades de condiciones y organización para el aprendizaje (Zapata-Ros, 2001 p.1). Y esto se ha constituido en un objetivo para los sistemas educativos universitarios en las sociedades desarrolladas.  Las instituciones, las experiencias que se desarrollan en ellas  y centros de investigación se esmeran en indagar qué modalidades de organización, con los usos más adecuados de aplicaciones —affordances— son más eficaces para obtener los resultados de aprendizaje propuestos para cada modalidad de estudio, o de rendimiento profesional. Se trata de ofrecer a los profesores y gestores docentes de la enseñanza superior modalidades de diseño instruccional que consigan estos objetivos, que faciliten en definitiva la itinerancia de las situaciones actuales a una enseñanza universitaria abierta.

La evolución de la enseñanza abierta universitaria ha sido objeto de estudio  en varios trabajos anteriores. En un artículo (Zapata-Ros, 2017, October 11 y Zapata-Ros, 2017, December) y en varios posts (Zapata-Ros, 2017)

Tras lo aparecido en ese artículo, los herederos de los MOOC finalmente han evolucionado hacia un nuevo modelo de enseñanza formal universitaria. De forma que tras pasar por varias fases, han llegado a una situación completamente distinta a la inicial: Se han convertido en formas de enseñanza universitaria que otorga títulos oficiales de grado y postgrado,  como sucede en los tradicionales. En nada se diferencian de ellos, si pensamos en todos los efectos que aquellos conllevaban.

Lo han hecho  la Universidad de Londres y el Imperial College de Londres (a través de Coursera, con su plataforma y su metodología, y The Open University a través de Future Learn. En el primer caso son grados formales y en el segundo son postgrados (másteres) también formales. La universidad disruptiva es un hecho. Cualquier alumno en Alcalá o en Murcia, o en Buenos Aires, o México capital puede obtener un grado (licenciatura ) en el Imperial College de Londres como si fuera un MOOC.

Este post está escrito a partir de la noticia de Times Higher Education  el   07/03/2018 (Bothwell, March 6, 2018) titulado Coursera ofrecerá títulos de universidades del Reino Unido.

En él se informa (Bothwell, March 6, 2018) de nuevos cursos de la Universidad de Londres y del Imperial College de Londres  que incluyen el primer programa de licenciatura de la plataforma y de másteres oficiales también con el soporte y la metodología de Coursera

En particular la plataforma de aprendizaje en línea Coursera se nos dice está lista para ofrecer sus primeros títulos de universidades del Reino Unido, incluido su primer programa de licenciatura: Un grado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Londres (Goldsmiths) y un nuevo máster de salud pública en el Imperial College de Londres. Además de cuatro nuevos títulos de máster de instituciones estadounidenses, incluidos programas de informática de la Universidad Estatal de Arizona y la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign , y títulos de ciencias de la información y salud pública de la Universidad de Michigan. Coursera igualmente anuncia que el número de grados disponibles a través de su plataforma se elevará a diez, a lo largo de este año y en 2019.

Con respecto a esta plataforma, esto significa la culminación de un proceso que se inició con los MOOC, continuó con los MOOC con diseño instruccional de Fink (2003) y clásico, y por último con Credentials, College Credits y Microdegrees. Reflejan pues la evolución de las plataformas de aprendizaje en línea desde sus raíces, ofreciendo cursos gratuitos masivos abiertos en línea, hasta ahora que ofrecen programas acreditados y pagados de títulos oficiales universitarios completos.

Este punto, en el que Coursera lanza un grado, significa un hito, marca la culminación de una fase clave en un proceso. Después vendrán otros grados que ya se han iniciado. Pero antes ya existían títulos oficiales universitarios sobre marcos y con metodologías de plataformas de estudios abiertos online. Antes que los grados del Reino Unido puestos en marcha por Coursera, la gran plataforma con sede en el Reino Unido Future Learn, propiedad de The Open University, lanzó una  serie de postgrados en su plataforma y con su estilo, en la Universidad de Coventry  el año pasado. Future Learn también ofrece títulos oficiales de másteres en las universidades Deakin y Murdoch en Australia.

Así el esquema de la evolución de la enseñanza abierta universitaria, ahora quedaría pues completo, en este ciclo, con la inclusión de estudios formales de grado y postgrado, en esta línea del tiempo:

Fig. 2

Con lo visto en el apartado anterior el esquema de la evolución de los entornos inteligentes de aprendizaje quedaría:

Fig. 3

2 Cómo la inteligencia artificial puede beneficiar a las universidades

La IA en general, y los sistemas inteligentes de gestión del aprendizaje, como caso particular de los sistemas de aprendizaje adaptativo, en particular, se espera que tengan un enorme efecto a largo plazo en tres campos de la educación universitaria: En la docencia, en el rendimiento de los  alumno y en el abandono escolar.

Como veremos en el apartado de experiencias, estas expectativas ha sido confirmado por los resultados de los cursos realizados en la Universidad Estatal de Arizona en otoño de 2015, y por el correspondiente informe (Clark,  February  19, 2016) donde el curso  Biology 100 (BIO100), realizado como aprendizaje mixto en la plataforma CogBooks, se estudió en detalle.

Las evidencias obtenidas fueron sobre los objetivos siguientes, que por otro lado constituyen la preocupación principal de las autoridades y gestores universitarios:

• aumentar el logro individual
• reducir las tasas de deserción escolar
• mantener la motivación del estudiante
• aumentar la efectividad del docente

A esto habría que añadir obviamente lo que se supone objetivo implícito de las universidades: Aumentar la eficiencia de los aprendizajes obtenidos por los alumnos más allá del límite actual, superando barreras y dificultades que de otra forma no desaparecerían.

Pero no solamente están los beneficios que se derivan del uso de los entornos inteligentes para la mejora del rendimiento educativo que directamente proporciona la ayuda pedagógica. Hay otros beneficios que podríamos resumir en los cuatro ítems siguientes

La Educación Superior (ES) en nuestro entorno está en una posición ideal para preparar a los estudiantes para el mundo de la Inteligencia Artificial

Hay muchos nichos profesionales emergentes bajo el paraguas de la IA. Tradicionalmente la Universidad ha provisto de capacitación para los nuevos roles profesionales, máxime estos tan cercanos a ciencias y desarrollos teóricos básicos. En primer lugar, hay un nuevo rol para que HE equipe a los graduados para que trabajen efectivamente junto con sistemas artificialmente inteligentes.

Por lo tanto, los profesores universitarios deben garantizar, no solo para las titulaciones nuevas, sino también para las que tienen dominios de actuación tradicionales,  que los estudiantes ingresen al lugar de trabajo con una comprensión de las competencias y de las limitaciones de AI, y la capacidad de continuar aprendiendo a medida que AI desarrolla y continúa cambiando los roles y las expectativas del lugar de trabajo.

La universidad no puede quedar al margen de esta oportunidad. Conlleva un riesgo similar al que las ingenierías no hubiesen adoptado los temas concernientes a los nuevos medios de transporte o los nuevos materiales como objetivos de capacitación y de investigación.

La IA puede ayudar a resolver grandes desafíos que la ES tiene en la Sociedad del Conocimiento, particularmente los que plantean las innovaciones disruptivas

En el terreno estratégico de la política universitaria, la Inteligencia Artificial puede proporcionar parte de la solución a los grandes desafíos con los que habitualmente se enfrenta la toma de decisiones de las universidades. Por ejemplo, el proceso de la enorme en la cantidad de datos educativos, cada vez mayor, sobre estudiantes. Datos que tienen disponibles las universidades.

Numerosos trabajos (Parr, February 28, 2013) han investigado los patrones sobre la actividad de los estudiantes, sobre datos que rutinariamente son registrados y analizados por las universidades usando “análisis de patrones de aprendizaje”. Hasta ahora, estos análisis se usan principalmente para predecir qué estudiantes podrían fallar o abandonar. Pero, como hemos visto, el potencial principal es en el apoyo a la tutoría, que a partir del análisis de los procesos de aprendizaje de los alumnos individualmente, proporcione intervenciones oportunas en tiempo real para ayudarles.

La investigación que se realice en la universidad sobre IA, puede ser una parte clave y estratégica de la revolución de la IA en España, o en el país y en la sociedad, en particular, donde se desarrolle. En particular en el ámbito de la Educación

Los investigadores y los educadores de la universidad  son las personas y poseen los recursos de conocimiento clave para ayudar al país donde se ubiquen y a su economía a desarrollar el tipo correcto de sistemas de inteligencia artificial en los distintos ámbitos y servicios pero también en particular para su uso en educación, y debe hacerse sin demora.

Las universidades están ubicadas en el contexto correcto para investigar la IA

El contexto es una variable clave para la adquisición del conocimiento y es por tanto un factor básico en la efectividad de la educación. Los partidarios del aprendizaje situado señalan que es el factor más importante y algunas universidades de excelencia como Cambridge u Oxford así lo estiman.

El contexto, en este sentido, se puede definir como la combinación de personas, entornos, conocimiento, tecnología y recursos que constituyen una  parte esencial de las interacciones de cada estudiante con el resto y con el mundo real. Son variables relevantes que intervienen en el éxito educativo de cada estudiante. Los desarrolladores de la IA deben conocer y trabajar por tanto el modelado contextual que permita a las herramientas  de IA determinar cómo y por qué lo que funciona en una universidad no funciona en otra. Y no trasplantar esquemas y patrones de forma mecánica

La educación superior debe enfrentarse pues al desafío de la investigación de modelado contextual.

Resumiendo, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de aportar grandes beneficios a la universidad. Sin embargo, solo cosecharemos estos beneficios si desarrollamos y usamos la IA como una innovación, es decir de una forma eficiente (Linden & Fenn, 2003).

 

 

Referencias

Bothwell, E. (March 6, 2018). Coursera to offer degrees from UK universities. Times Higher Education https://www.timeshighereducation.com/news/coursera-offer-degrees-uk-universities.

Clark, D. (February  19, 2016) 10 powerful results from Adaptive (AI) learning trial at ASU. Plan B. http://donaldclarkplanb.blogspot.com.es/2016/02/10-powerful-results-from-adaptive-ai.html

FEFC (1997). How to Apply for Funding. Bristol: Further Education Funding Council.

Fink, L.D. (2003), A Self-Directed Guide to Designing Courses for Significant Learning.http://www.deefinkandassociates.com/GuidetoCourseDesignAug05.pdf

Linden, A., & Fenn, J. (2003). Understanding Gartner’s hype cycles. Strategic Analysis Report Nº R-20-1971. Gartner, Inc.

Parr, C. (February 28, 2013). Universities mine institutional data in search of gold Analysis of information on staff and students can help to improve recruitment and retention. Times Higher Education. https://www.timeshighereducation.com/news/universities-mine-institutional-data-in-search-of-gold/2002053.article.

Zapata-Ros, M. (2001). Formación abierta ya distancia a través de redes digitales: Modelos de redes de aprendizaje. RED: Revista de Educación a Distancia, (1).

Zapata-Ros, M. (2017, October 11). Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la Sociedad del Conocimiento. Desafíos y disrupciones. Retrieved from https://osf.io/f8e39.

Zapata-Ros, M. (2017, December). Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la sociedad del conocimiento. Desafíos y disrupciones. Virtualidad, Educación y Ciencia, 8(15), 193-199.

Zapata-Ros, M. (2017). Latinoamérica y la educación superior en la encrucijada de la Sociedad del Conocimiento. Desafíos y disrupciones. RED de Hypotheses. Retrieved from  https://red.hypotheses.org/1011