¿Cómo deberían las escuelas enseñar IA? 3 modelos a considerar

Los estudiantes de todo Canadá están expuestos a la inteligencia artificial (IA), ya sea a través de motores de búsqueda, asistentes de redacción, sistemas de recomendación automatizados o redes sociales.

Esa exposición diaria plantea la primera y fundamental pregunta: ¿Qué deberían aprender los estudiantes sobre la IA? Este objetivo a menudo se describe como alfabetización en IA, que combina la comprensión conceptual con el uso responsable y el juicio crítico de la IA.

Otra pregunta, más práctica, es: ¿Dónde debería estar el aprendizaje sobre inteligencia artificial en el plan de estudios? Dado que la educación es una responsabilidad provincial, Canadá no tiene un enfoque único para todos.

La enseñanza de la alfabetización en IA en las escuelas se basa en lo que las provincias ya exigen que los estudiantes aprendan sobre tecnologías digitales. La forma en que las provincias hacen esto determina cuánto tiempo reciben los estudiantes, qué se puede evaluar y cómo deben prepararse los docentes.

En la práctica, estos diferentes modelos curriculares, más el apoyo para garantizar que los docentes puedan enseñarlos de manera efectiva, determinarán si la educación en IA se convierte en un conjunto de consejos para usar aplicaciones o en una forma de ciudadanía digital basada en conceptos, ética y pensamiento crítico.

Qué significa la alfabetización en IA para las escuelas

Varias provincias y asociaciones de educadores tienen o están desarrollando marcos relacionados con la inteligencia artificial en la educación K-12. Varias organizaciones han propuesto marcos similares que especifican los conceptos y competencias que los estudiantes deben desarrollar, o que guían lo que una educación significativa en IA requeriría en las escuelas.

La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura considera que la alfabetización en IA abarca la comprensión técnica y la conciencia ética, y nombra una visión de los estudiantes como cocreadores de IA y ciudadanos responsables.

El marco estadounidense AI4K12 describe lo que los estudiantes deben aprender sobre la inteligencia artificial a nivel de grado e identifica cinco “grandes ideas” sobre la IA: percepción, representación y razonamiento, aprendizaje, interacción natural e impacto social.

Los marcos de IA guían cómo podría ser una educación significativa en IA en las escuelas. (Allison Shelley/The Verbatim Agency/EDUimages), CC BI-NC

La Sociedad Internacional para la Tecnología en la Educación (ISTE), con sede en Estados Unidos, propone estándares que involucran a los estudiantes como aprendices empoderados, pensadores computacionales, diseñadores innovadores y ciudadanos digitales.

El aprendizaje digital en los currículos provinciales

En todo Canadá, las provincias están integrando el aprendizaje digital a través de una variedad de modelos, pero tenga en cuenta que estos modelos son ideales. Algunas provincias los combinan. Cada modelo puede respaldar la alfabetización en IA, pero cada uno crea condiciones diferentes en cuanto a tiempo, evaluación y preparación de los docentes.

1. Materia o dominio dedicado, donde las habilidades digitales o la informática tienen sus propios cursos. En muchos sistemas, los profesores reciben formación específica en determinadas materias. Esta configuración generalmente admite un orden de calificaciones más claro y una calificación más consistente.

Por ejemplo, desde el jardín de infantes hasta el noveno grado, Columbia Británica enseña aprendizaje tecnológico dentro del plan de estudios de Diseño Aplicado, Habilidades y Tecnologías, y el octavo grado requiere el equivalente a un curso de un año de duración que las escuelas pueden impartir a través de módulos.

Terranova y Labrador enmarca la educación tecnológica como un área práctica que puede incluir la programación y el control de dispositivos físicos a través de dos cursos dedicados a ciencias de la computación en los grados 9 y 10.

El plan de estudios de Estudios de Computación de Ontario crea un espacio dedicado para aprender conceptos de computación. Ontario también ilustra cómo los sistemas pueden cambiar el énfasis con el tiempo: la codificación y las competencias digitales pueden integrarse en materias obligatorias, mientras que un plan de estudios de informática dedicado amplía las oportunidades para un avance sostenible.

Una materia dedicada proporciona tiempo protegido en el aula para enseñar ideas centrales relacionadas (por ejemplo, datos, algoritmos y modelos) y para evaluar el aprendizaje más allá del uso de herramientas, al mismo tiempo que permite el aprendizaje transversal.

También crea condiciones más claras para la implementación de ambiciosos marcos de alfabetización en IA, como AIK12 y la orientación de la UNESCO. Esto se debe a que un profesor capacitado para traducir conceptos especializados para no especialistas dirige la clase y puede apoyar el aprendizaje sostenible basado en proyectos.

Sin embargo, en muchas provincias, esta exposición “a una materia específica” sigue siendo esporádica en K-12, a menudo concentrada en un pequeño número de cursos o, a veces, en un solo curso de un año de duración con tiempo semanal limitado. Esto limita el progreso acumulativo y hace que los resultados sean sensibles a la capacidad del personal local y las calificaciones de los docentes.

2. Aprendizaje digital integrado en las materias existentes. En New Brunswick, el aprendizaje digital en los grados 6 a 8 se organiza a través del bloque intermedio, donde la tecnología es un área de aprendizaje entre otras. Los docentes deben involucrarse con el aprendizaje digital junto con un conjunto mucho más amplio de objetivos prácticos y de desarrollo, en lugar de enseñarlo como una materia completamente separada con tiempo protegido.

La forma en que el desarrollo profesional relacionado con la IA ayudará a los docentes depende en parte de las expectativas de aprendizaje relevantes para su trabajo. (Allison Shelley/The Verbatim Agency/EDUimages), CC BI-NC

Este enfoque puede hacer que el aprendizaje esté más conectado con problemas reales y otros aprendizajes. Pero también puede limitar cuánto tiempo se puede dedicar a conceptos relacionados con la IA y si este aprendizaje es efectivo, cuando se deben cubrir muchos otros objetivos dentro de la misma estructura del programa. La compensación generalmente es la capacidad: se pide a los docentes que desarrollen nuevos contenidos conceptuales sin el tiempo, la capacitación o los materiales necesarios.

3. Un marco “transversal”, donde las competencias que sustentan la tecnología digital deberían integrarse en varias materias.

Por ejemplo, Manitoba enseña alfabetización en tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en todo el plan de estudios, sobre cómo pensar de manera crítica y creativa sobre la información y la comunicación, “como ciudadanos de la comunidad global, mientras utilizamos las TIC de manera segura, responsable y ética”. El programa de grado en tecnología de la información y la comunicación de Alberta establece que “no está destinado a ser independiente”, sino que debe incluirse en los cursos básicos.

Quebec tiene un Marco de Competencia Digital a nivel provincial que describe 12 dimensiones del uso seguro, crítico y creativo de la tecnología digital.

Cuando las competencias de aprendizaje digital se integran en todas las materias, pueden llegar a todos los estudiantes, no solo a aquellos que eligen asignaturas optativas.

Sin embargo, sin una responsabilidad clara que vincule las competencias básicas con usos específicos de los medios digitales, este enfoque puede conducir potencialmente a experiencias de aprendizaje desiguales entre una escuela y otra. Cada docente también debe recibir suficiente desarrollo profesional en el tema.

¿Qué puede significar “listo para IA”?

Cada modelo requiere diferentes políticas de soporte. Las materias dedicadas requieren preparación del personal y de los docentes. Los enfoques integrados requieren un aprendizaje profesional continuo y expectativas realistas de los docentes no especializados. Los marcos transversales necesitan marcadores claros del progreso de los estudiantes y estrategias de evaluación; de lo contrario, su implementación depende del entusiasmo local.

Para muchas provincias, el camino a seguir probablemente no sea elegir un modelo, sino combinar las ventajas de los tres.

Es probable que el camino a seguir para enseñar alfabetización en IA combine las fortalezas de diferentes modelos curriculares. (Allison Shelley/The Verbatim Agency/EDUimages), CC BI-NC

Esto requiere un conocimiento profundo de la inteligencia artificial, así como el desarrollo de competencias transdisciplinarias y específicas de la disciplina. El Marco de Competencias de los Docentes en IA de la UNESCO plantea un punto similar: los gobiernos deberían incorporar el aprendizaje de la IA en las políticas curriculares, fomentar la colaboración con los docentes e invertir en su preparación y recursos.

La diversidad provincial de Canadá crea condiciones para el análisis comparativo. Si los investigadores estudian el aprendizaje de los estudiantes asociado con diferentes modelos, podría ayudar a identificar acuerdos políticos, apoyo y estrategias de implementación asociados con formas más sólidas y equitativas de educación en IA.

La comparación puede volverse aún más destacada con la evaluación PISA 2029 planificada por la OCDE sobre alfabetización en medios e inteligencia artificial, que estará diseñada para examinar si los estudiantes han tenido oportunidades de aprender a interactuar de manera crítica y responsable con los sistemas digitales y de inteligencia artificial.