La fusión de Inteligencia Artificial y Robótica (AIR): un nuevo horizonte en la educación

El paper titulado "Artificial Intelligence and Robotics in Education" (Ital-IA, 2023) de Chiara Panciroli, Anita Macauda, y Luca Ferrari de la Universidad de Bolonia, se adentra en un territorio fascinante donde la tecnología y la educación se encuentran para redefinir el proceso de aprendizaje. Puedes seguir investigando en esta línea desde las referencias dadas al final del artículo-resumen.

La investigación de AIR (es la unión de Artificial Intelligence y Robótica, de ahí AI más la R de Robotics) se bifurca en dos líneas esenciales que prometen transformar la educación tal como la conocemos:

Imagen generada por MidJourney. v. 4

Los dos campos del AIR para la investigación:

1. AIR para el Aprendizaje:

   • Enfoque en Procesos de Aprendizaje: La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y la Robótica Educativa (ER) está innovando los métodos y herramientas de enseñanza, redefiniendo los roles de docentes y estudiantes. La robótica educativa, en particular, ha demostrado ser una herramienta poderosa para estimular el interés y la motivación de los estudiantes hacia el conocimiento, fomentando la interacción con el entorno a través de desafíos realistas.

   • Personalización del Aprendizaje: Los avances recientes en IA y robótica están ayudando a los docentes a personalizar la instrucción, adaptándola a las necesidades individuales de los estudiantes. Los sistemas de tutoría basados en IA y robótica, que consideran los diferentes elementos involucrados en los procesos de conocimiento de los estudiantes, están teniendo un impacto relevante, haciendo el aprendizaje más significativo.

2. Aprendizaje para AIR:

   • Integración Curricular: La creciente evolución de la tecnología de IA y robótica encuentra un interlocutor fundamental en la educación escolar. Se han desarrollado materiales de enseñanza innovadores y propuestas para la integración de la educación en IA y robótica en el currículo escolar desde una edad temprana.

   • Capacitación Docente: La necesidad de capacitar a los educadores y proporcionarles herramientas y métodos adecuados para enseñar estos temas ha llevado a la definición de un sistema de certificación estandarizado y reconocido internacionalmente para la IA y la robótica en el nivel K-12, dirigido tanto a docentes como a estudiantes. Esto se relaciona con los procesos del “training” en determinadas áreas de conocimiento y prácticas a realizar.

La Integración de AIR en los dos campos de enseñanza y currículo:

AIR para el aprendizaje (AIR for Learning):

• La robótica educativa mejora la adquisición de conocimientos y habilidades. Estimula el interés y la motivación mediante desafíos realistas.
• Favorece el desarrollo de pensamiento computacional, resolución de problemas, aprendizaje de conceptos abstractos, atención en estudiantes con dificultades, habilidades sociales y pensamiento creativo.
• Los tutores basados en IA permiten enseñanza personalizada y adaptativa según necesidades individuales. Pueden monitorear progreso, diseñar actividades, dar retroalimentación y reforzar el aprendizaje.
• La robótica y IA se exploran para apoyar aprendizaje de idiomas, motivación y desempeño estudiantil.
• La IA puede analizar datos sobre estilos de aprendizaje y diseñar trayectorias educativas personalizadas.

Aprendizaje para AIR (Learning for AIR):

• Se requiere integrar educación en IA y robótica en los currículos escolares.
• Se han desarrollado materiales educativos con robots programables y entornos de machine learning.
• Es clave capacitar a docentes con herramientas y métodos en IA y robótica, mediante un sistema de certificación internacional estandarizado.
• Se proponen currículos de IA desde preescolar basados en construcción y programación de robots, y contenidos computacionales.
• Plataformas online ofrecen entornos de desarrollo integrados con programación por bloques para experiencias de aprendizaje sobre IA.
• El proyecto AIR4Children busca diseñar materiales educativos abiertos sobre IA y robótica, accesibles para todo contexto socioeconómico.

Otros aspectos del artículo:

El paper también resalta cómo la robótica educativa y la IA pueden fomentar el aprendizaje creativo, proporcionando un entorno interactivo y atractivo que favorece el desarrollo del pensamiento creativo y computacional. Además, se discute la importancia de simular el proceso creativo en robots como agentes autónomos, lo que plantea desafíos interesantes y nuevas perspectivas para la robótica educativa.

La revisión de literatura incluida en el paper proporciona una visión profunda de cómo la IA y la robótica pueden apoyar escenarios de enseñanza futuros en los currículos de K-12, y cómo estas tecnologías están siendo utilizadas para mejorar la motivación y el rendimiento de los estudiantes, especialmente en el aprendizaje de idiomas y en la enseñanza de conceptos abstractos en contextos concretos de exploración y descubrimiento.

Este análisis nos brinda una visión prometedora de cómo la convergencia de la Inteligencia Artificial y la Robótica podría ser la clave para desbloquear un futuro educativo más interactivo, personalizado y creativo.

Investigaciones en diferentes campos (Generado con Consensus.app):

1. Reducción de la Intensidad de Carbono: La IA, medida por la adopción de la robótica en las industrias y el número de artículos académicos relacionados con la IA, reduce significativamente la intensidad de carbono. Liu et al., 2021
2. Avances Tecnológicos: Las técnicas derivadas de la IA, los sistemas ciberfísicos, el Internet de las Cosas, las técnicas de Big Data y los procedimientos de computación en la nube han mostrado un potencial extraordinario en granjas al aire libre cuando se aplican a robots industriales y de campo. González-De-Santos et al., 2020
3. Tareas Altamente Calificadas: A diferencia del software y los robots, la IA está dirigida a tareas altamente calificadas. Webb, 2019
4. Inteligencia Percibida: La inteligencia percibida de un robot está significativamente correlacionada con la animación. Bartneck et al., 2009
5. Confianza: La confianza en los robots y la IA es contextual y depende de las diferencias individuales y el conocimiento sobre la tecnología. Oksanen et al., 2020
6. Desarrollo Abierto: El aprendizaje automático y la robótica autónoma están preocupados por las motivaciones intrínsecas y el desarrollo abierto, con el objetivo de construir sistemas artificiales verdaderamente inteligentes. Baldassarre et al., 2014
7. Marco AIR: El marco AIR sirve como un punto de partida teóricamente sólido para los esfuerzos relacionados con la regulación de la IA, desde la legislación hasta la investigación y el desarrollo. Almeida et al., 2021
8. Programación de Robots: La IA se considera el mejor candidato para crear la próxima generación de sistemas de programación de robots. Gini, 1987

Referencias:

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