La inteligencia artificial (IA) está llena de promesas para los estudiantes, docentes y gobiernos. Más allá de la producción de textos e imágenes, ¿para qué la están usando ahora los dirigentes educativos? Algunas respuestas surgieron el 13 de Noviembre durante la jornada “IA y Alfabetización en Argentina. Desafíos y Oportunidades”, organizada por la Escuela de Educación de la Universidad Austral y el Banco Interamericano de Desarrollo.
¿Es la IA un salvavidas que tiramos para mejorar los malos resultados de la educación escolar masiva en Latinoamérica? Pareciera que el contacto cara a cara alumno/docente no alcanza ya para darse cuenta del fracaso. Recuerdo que hace unos años me enteré de que los docentes tienen una palabra para los chicos con sobreedad que no saben leer: los llaman “copistas”, porque logran pasar de grado copiando los símbolos del pizarrón sin entender lo que significan.
¿Cómo gobernamos a la IA?
Un estudio de la OEI en 12 países de América Latina reveló que es muy bajo el uso sistemático de IA por parte de las administracines públicas, que recién están empezando a usarlo para identificar el riesgo de abandono escolar y para corregir pruebas de comprensión y fluidez lectora.
Mariano Narodowski, profesor de Educación en la Universidad Torcuato Di Tella y ex ministro de Educación de la ciudad de Buenos Aires, apeló a la historia para recordarnos que la simplificación del trabajo es parte del homo sapiens, que se aceleró con el sistema capitalista. Automatizar la enseñanza no es algo nuevo sino parte de nuestra especie, con tecnologías biológicas como la oralidad, la imitación, la ideología, por ejemplo. Y postbiológicas como la escritura, la imprenta y la tecnología escolar, que va del mapa y el pizarrón a la computadora y, ahora, la robotización y la IA.
Sin embargo, subrayó, “ninguno de estos procesos de cambio es efecto de una política. En todo caso, el Estado siempre llega después para apropiarse de estas tecnologías que le permiten resolver problemas de escala”. “Salvo la nuclear, por una cuestión de supervivencia, los Estados no lograron regular las tecnologías. Siempre hay resistencias. No depende de nosotros, sino de la lógica de cómo se acoplan los sistemas y la tecnología; la voluntad humana es un elemento más, no un factor omnipotente”.
Fernando Salvatierra (IIPE-UNESCO) describió cómo la IA podría ser ideal para entornos rurales en tiempos de cosecha, por ejemplo, cuando muchos chicos no van a la escuela, con programas de lectura y escritura que emulan la interacción humana e incorpora cuestiones del contexto del estudiante para que su aprendizaje sea siginficativo.
También señaló que los gobiernos deben ser muy precisos en sus objetivos al adoptar la IA como recurso, evitando sesgos, nuevas brechas (los sistemas pagos entregan resultados más precisos que los gratuitos) y protegiendo los datos personales. Cree que la IA debe responder a las necesidades del aula y no al revés.
María Rebeca Barrón Rodríguez dijo que el Banco Mundial ya está financiando estudios para ver qué funciona y qué no en materia de IA, porque es preciso saber qué tecnología es adecuada para cada contexto. Habló de la aplicación de Reading Coach de Microsoft, el ReadAlong de Google en Perú y del Letrus en Brasil. Cree que los docentes deben formarse en IA y participar en su desarrollo, pero también deben ser capacitados los directivos.
Sistemas de alerta temprana y aprendizaje adaptativo
Mara Borchardt contó la experiencia de la Fundación Sadosky, que desde 2013 con la plataforma Program.ar integra el saber computacional al sistema educativo obligatorio con el “Pilas Bloques”, un programa que se usa en Argentina, Uruguay, Colombia y México. Program.ar es también un manual gratuito para docentes. Ahora, en base a los datos sobre el uso que recibieron de las escuelas, van a incorporarle IA para que el feedback a los estudiantes no sea estandarizado sino personalizado. También tiene una versión “desenchufada” para contextos poco informatizados, para piso, pizarrón y juego de mesa, con pruebas piloto en escuelas de Córdoba y Lomas de Zamora.
“La IA educativa no es un proceso menos humano, porque atrás hay programadores y pedagogos. Es vital articular empresa-gobierno-academia para el desarrollo de bienes públicos tecnológicos. Las políticas públicas más baratas son la formación docente y el curriculum”, subrayó.
Cecilia Llambi es parte del Banco de Desarrollo de América Latina (CAF), que financió el Program.ar. Contó que están creando otra herramienta para que los ministerios de Educación puedan abordar una política integral de las ciencias de la computación y la IA en las escuelas, disponible en 2025. También acompañan a la Secretaría de Educación de la Nación en el Plan de Alfabetización, midiendo la fluidez lectora. Explicó que sistemas como el SAT de Mendoza sirven para anticipar oportunamente la interrupción de una trayectoria educativa, pero también el bajo desempeño y el riesgo de repetición. Que, sin embargo, no sirven si después no hay capacidad operativa para atender a las situaciones de riesgo. Tampoco el modelo informa sobre las causas, por lo cual ese análisis, tanto como la intervención, es tarea del personal escolar.
Marcelo Pérez Alfaro, del Banco Interamericano de Desarrolló (BID), propuso “picar” la discusión. “No hay bala de plata en Educación. Es un sistema complejo, hay que pensar qué podemos aprender de las anteriores olas. ¿No será que la IA es una tecnología que se está embebiendo en nuestra vida con espontaneidad más que como algo planeado? Tenemos que pensar bién qué problemas queremos solucionar y no poner el carro delante del caballo, como hemos visto muchas veces en nuestro país y otros. Porque si esa alerta se activa y no pasa nada, es como una radiografía que no llega a manos del médico”, ejemplificó. Cree que, en esos casos, las intervenciones escolares se quedan cortas y que probablemente haya que tomar resoluciones e incentivos también en el nivel de la academia, la sociedad y las familias.
Subrayó que con datos nominales de estudiantes no alcanza para medir el riesgo escolar, sino que hay que tener un sistema completo con indicadores de infraestructura, de cómo funciona cada escuela y sus profesores, porque de otra manera se dejan afuera factores que influyen. También se refirió a la rendición de cuentas sobre cómo se toman decisiones a partir de una información y cómo evitar “falsos positivos y negativos”.
Héctor Gibrán Ceballos, del Instituto Tecnológico de Monterrey, también se refirió a los errores cometidos a partir del uso de estos modelos. Incluso, criticó que en la academia el learning analitics se estudia hace 50 años, pero sólo el 10% de las soluciones llega a implementarse en el aula. Contó cómo descubrieron que los factores que predicen el rendimiento académico son diferentes en las carreras de Ingeniería y en las de Negocios, por ejemplo.
Para complejizar las predicciones hicieron ensamble de algoritmos y buscaron explicaciones locales y globales. Cuando creyeron que ofrecer mentoría, bajar la carga académica y suspender la beca era una forma de ayudar a los estudiantes con bajo rendimiento, descubrieron que era contraproducente. No se rindieron y decidieron estudiar el tema en otro país: se asociaron con la Pontificia Universidad Católica de Chile para ver qué determina que un estudiante se vaya o se quede. Ahí, donde los créditos estudiantiles son comunes, factores como una beca parecían no influir, a diferencia del Tec de Monterrey, donde es fundamental para medir el riesgo de abandono. “Decidimos complementar los datos de la IA con entrevistas en profudidad y encuestas. Así descubrimos, por ejemplo, que alumnos que ingresan con alto promedio muchas veces lo hacen por la facilidad en el acceso y no por deseo personal. Les mostramos a los mentores estas causas de riesgo académico, de las que no siempre eran conscientes. También, que las trayectorias de las mujeres son más vulnerables”, finalizó.
Alfabetización e IA en Argentina y la región
Karen Sun es parte de la Fundación Vélez Reyes en América Latina, que tiene el objetivo de reducir la inequidad con educación y democracia. Para menores de 6 mostró cómo, sobre todo en áreas rurales, trabajan con “Plaza Sésamo” y “Ubongo”. Están también evaluando crear storyboards, para que a esa edad no pasen tanto tiempo frente a las pantallas. Para mayores, contó sobre el programa Rocket Learning con el gobierno de India, que alfabetiza en Lengua pero también en emociones. La clave está, asegura, en involucrar también a las familias para complementar con el uso hogareño. Con los docentes usan “Mentu”, tanto en Mendoza como en Colombia y Perú: entre otras funciones, graba sus clases y les da feedback. Por otra parte, el uso de “Letrus” ayudó a disminuir la brecha entre alumnos de escuela pública y privada, señaló.
Ximena Dueñas, especialista del BID en Panamá, mencionó al programa “Aprendamos todos a leer (ATAL)” que utiliza IA y está basado en los hallazgos de las neurociencias. Enfatiza que el apoyo de las autoridades es lo que garantiza que el programa sea sostenible en el tiempo.
Por su parte, María José Velázquez, especialista en educación digital de UNICEF, se centró en los derechos de los niños, niñas y adolescentes y la IA. “Tenemos que problematizarla para no perdernos en la nebulosa de la tecnología, para que garantice y no vulnere derechos. Y para eso hay tres cosas que tenemos que saber: la IA no piensa igual que las personas, no todas las IA son iguales y las decisiones que toma tienen sesgos”. Resaltó que es importante no perder de vista el enfoque centrado en los niños, cuyo desarrollo no es sólo académico sino holístico”. Sugirió aprovechar el uso de IA para lograr inclusión y calidad, con rutas de aprendizaje personalizadas, sensibilidad linguística y cultural, para identificar tempranamente barreras de aprendizaje. Cree que en las mesas de discusión sobre educación e IA están ausentes los maestros, las familias y los niños, que tienen responsabilidad compartida.
Gustavo Riesgo, de la Secretaría Nacional, recordó el “Efecto Eliza” y el problema de antropomorfizar la tecnología. También, subrayó que la promesa de la autopista informativa no se cumplió porque la brecha digital persiste. Que es urgente la potestad compartida y el abordaje interdisciplinar para gobernar la IA en Educación, porque también estamos hoy reparando algunos daños colaterales de otras tecnologías.
IA con acento argentino: empresas, ONGs ¡y una madre!
Denise Abulafia enumeró dos puntos que TICMAS quiere solucionar: cómo hacer un diagnóstico rápido de los problemas del aula por los cuales muchos chicos no entienden lo que leen y, por otro lado, cómo generar motivación intrínseca con la lectura para que sea sostenida en el tiempo. Mostró los resultados de un sistema que mide la fluidez lectora ensayado durante una colonia de verano del municipio de Vicente López. Los niños se convirtieron en streamers, eligiendo textos de su interés entre distintas categorías, como deportes, mitología, animales, cocina y otros 30 más. Los audios que grabaron fueron analizados por la IA, que devuelve un índice. “Vimos que sostenían 25 a 30 minutos de lectura. Vimos autonomía del aprendizaje, competencia positiva entre ellos cuando compartían sus logros y vimos cómo aprendieron el valor del error. Como muchos se sienten intimidados a leer en voz alta, usaban auriculares. En tres semanas los avances en fluidez, comprensión y velocidad fueron significativos”, aseguró.
Juan Kamienkowski dirige el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Buenos Aires, que combina Física, Neurociencia y Computación. “Vimos que muchas soluciones para medir fluidez lectora eran muy caras o no estaban adaptadas a la tonada de cada provincia. Junto con CAF desarrollamos uno para probar en Mendoza”, explicó. Midieron la precisión, velocidad y prosodia adecuada a la edad en alumnos de tercero, quinto y séptimo de primaria, más primer año de secundaria, en textos de un minuto. El científico confirmó que replicaron los resultados de un censo de fluidez previo y mostraron que hay una gran variabilidad cuando los evaluadores son humanos.
Jorge Fasce lleva 16 años investigando la evaluación parametrizada en la Universidad Austral y presentó el “Proyecto Meta” de evaluación de aprendizajes. Dos veces al año evalúan de forma estandarizada las áreas de Prácticas de lenguaje y Matemáticas en 40 escuelas con diversidad de contextos de Santa Fe, Neuquén, Chaco, Salta, Córdoba, Río Negro, Mendoza y CABA. En 2025 planean extenderse a 50 colegios para llegar a 5700 estudiantes. Firmaron un convenio con el Laboratorio de IA de la UBA para usar gráficos más profundos y personalizados y cruzar la información de manera más novedosa, como la asistencia y su relación con el rendimiento. La Fundación Pérez Companc, el CAF y el Instituto Natura también colaboran con la iniciativa. Por último, anunció una novedad: la evaluación de comprensión lectora con respuestas abiertas.
Carolina Gattei presentó “DECILE”, un desarrollo de la Universidad Torcuto Di Tella para evaluar la comunicación infantil en lengua española a partir de la evidencia que mostró que 46% de los chicos de tercer grado no entiende lo que lee (Argentinos x la Educación). “En la lectura no solamente intervienen los procesos de codificación, sino que además tenemos que integrar eso a nivel cognitivo. Hay factores que modulan el correcto desarrollo del lenguaje: familia, acceso a la información, edad, condiciones socioeconómicas, cantidad de lenguas que se hablan en el hogar, si se pertenece a una minoría linguística, la información lingüística que reciben de los padres y el nivel educativo de la madre”, detalla. Basada en un paradigma de evaluación psicolinguística, la aplicación es adaptable para poblaciones neurodiversas y evalúa distintos dominios del lenguaje con una interfaz amigable y lúdica. El objetivo es clasificar trayectorias de adquisición del lenguaje y generar intervenciones oportunas. Ahora están probándola con niños hasta 14 años con discapacidad auditiva.
Marianela López Sosa es una disrupción en este ecosistema de empresas y ONGS con interés en la IA. Ella es una madre que se dedicaba al rubro textil en Mendoza. “Nació Amador y a sus 5 años nos pasamos a las pedagogías libres y lo educamos en casa, porque tenía diagnósticos de Asperger y dislexia severa. Eso fue hace 15 años: hoy cursa segundo de bachillerato en una escuela común”, relató. Impulsada por esa experiencia, formó un equipo y se lanzó a crear un programa que facilite la educación personalizada y garantice el desarrollo de cada estudiante. Es un asistente de IA personalizada que trabaja a nivel de microaplicativos y toma movimientos oculares y labiales. El Colegio ICEI de Mendoza accedió a probarlo para colaborar con el desarrollo de “Empujón Educativo”, el nombre que Marianela le dio al proyecto y que ahora busca incubadoras de negocios para expandirse.
Adolfo Kvitka, de Fundar, argumenta que muchas apps proponen medir la fluidez lectora, pero que eso no garantiza mayor comprensión. “Entendemos que el verdadero desafío es usar la IA para promover auténticos procesos de comprensión lectora y escrita, un aprendizaje activo a partir de proyectos planificados por el docente, con propuestas didácticas interactivas que se adapten al nivel y ritmo de cada estudiante”. Crear una actividad de este tipo con Chat GPT puede estar fuera del alcance de un docente, y lleva tiempo, añade. Por eso crearon una con la cual los alumnos interactúan, queda registrado y el docente da una devolución. Pero no se limita a evaluar, sino que guía al alumno a que genere la respuesta correcta en un paso de construcción del conocimiento, como lo haría un docente. Se trata de una aplicación que entregan de forma gratuita a comunidades escolares y provincias que lo soliciten.
Mayra Botta, de la tecnológica Globant, dijo que la educación en tecnología y “la educación por el bien” están dentro de sus valores en la estrategia de sustentabilidad. La empresa argentina está desarrollando también una app de fluidez lectora que desarrolla en su propio laboratorio de innovación de alto impacto yescalabilidad, al que cualquier investigador y organización se puede acercar. Como parte de sus tesis de fluidez lectora, Vanesa Grenier del CONICET fue una de las que se puso en contacto. El desarrollo se hace gracias a las horas de voluntariado de sus colaboradores y es gratuito en su implementación. “Ojalá vengan todos los ministerios a pedir nos esta herramienta. La estanos desarrollando en base al español rioplatense, pero tenemos que ampliarla a la diversidad de acentos en Argentina. Vamos a atestearla en 15 escuelas de CABA y planeamos que esté operativa en Marzo”, anticipó.
Cómo están usando IA los sistemas educativos provinciales
Alicia Fregonese es presidenta del Consejo General de Educación de Entre Ríos. Cuenta que ya existe un Plan Provincial de Alfabetización desde 2022 con el apoyo del Instituto Natura. La rotación docente y las licencias son un problema en la provincia, además de la necesidad de mejorar el clima escolar. Asegura que hay apoyo de la política para comunicar a la sociedad la importancia de la educación. Vieron que usar la IA es una herra ienta de motivación en las aulas y están frmando un convenio con el Laboratorio de IA de UBA para eficientizar el recurso. También cree que hay que precisar, en este tipo de discusiones, qué significa que un niño esté alfabetizado para tener metas claras.
Mariana Migliaro es Subsecretaria de Calidad Educativa de Santa Fe, que tiene nominalizado el nivel secundario desde hace 15 años. Para eso, definieron 61 variables, que incluyen datos de docentes y de escuelas, no solo de los alumnos. Le damos a cada director un listado de alumnos en riesgo, y logramos que se alerte y se sepa que la inacción tiene consecuencias. En nuestro caso fue un desarrollo propio. “Los que estamos acá somos gestores públicos, y la acción u omisión en política es trascendental. Tenemos datos, pero transformarlos en conocimiento es el mayor desafío para nosotros”.
Cecilia Sagol es parte del portal educativo nacional Educ.ar, que existe desde hace 24 año y registra 6 millones de visitas mensuales. Su rol es acompañar con productos digitales los proyectos de la Secretaría de Educación (antes Ministerio). El portal está en proceso de rediseño pero ya ofrece algunas herramientas relacionadas. Tiene un micrositio con cursos sobre el uso escolar de la IA. En el corto plazo subirán cursos para crear secuencias didácticas con IA y un manual para equipos directivos. En el mediano plazo vamos a ofrecer otros asistentes para el docente.
Claudia Ferrari es subsecretaria de Educación de Mendoza. Destacó sus Sistema de Alerta Temprana (SAT) que se vinculó al GEM, el sistema nominal que ya tenía y comprende a los 450 mil estudiantes desde nivel Inicial a Superior. Contó que ahora planean usar IA para la profesionalización docente y el concurso de 1100 cargos. En 2023, 8400 trayectorias en riesgo fueron abordadas a partir de lo que mostraba el SAT.
Gabriela Brandán Zehnder es Directora General de Planeamiento, Evaluación y Prospectiva Educativa de Córdoba. Contó que la provincia tiene un sistema nominal robusto, que se diseña con la colaboración de la Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba. Parte de la lección aprendida es que es importante la curaduría de las bases nominales, porque por sí sola la información no significa la protección de trayectorias.
Por su parte, Oscar Ghillione, Subsecretario de planeamiento e innovación educativa de la ciudad autónoma de Buenos Aires, dijo que usan “FlexFlix GPT” en 18 escuelas de jornada extendida, con 2000 estudiantes de 6to. y 7mo. grado. Se trata de una empresa argentina que desarrolla lo que llama copilotos de IA.
Desarrollos internacionales de IA en educación con foco en alfabetización
Alejandro Artopolous es profesor de la Universidad de San Andrés. Se confesó disléxico y aseguró que muchas veces se pregunta cómo logró llegar hasta el lugar que hoy ocupa en su profesión. “A mí me salvó un teclado. Creo que la IA viene a reducir desigualdades”, afirmó al abrir el último panel.
Graciela Bertancud ha sido docente y directora en varias escuelas y explicó cómo funciona el Microsoft Reading Coach, que probaron con 2000 estudiantes en Mendoza. Prefiere llamarlos aceleradores de la inteligencia. “Toda innovación tiene su pico, pero nos sorprende que hasta ahora los chicos no se cansaorn de usarla. Hacen toda la prueba de lectura motivados para llegar al final, donde deben completar una fase más emotiva y personal. Además, cuando el docente marca el error, se frustran, pero en cambio les parece fantástico que la IA los corrija y les haga practicar las palabras que no pronuncian bien”, relató. “Al principio tenía prejuicios, pero creo que la IA ha venido para ayudarnos en la profesión y a los estudiantes”.
Hernán Van Messem representa a Google y su herramienta “Read Along/Programa AIRA”. Contó que la inquietud surgió con el incremento de la brecha en la capacidad de lectura que empezó a verse tras la pandemia. Los problemas lectura tienen consecuencias a largo plazo, así que sarrollaron esta herramienta de open source basada en IA con el objetivo final de poder usarla para acciones correctivas y política pública. Un colegio con sistema IT ya puede usarla. También presentó el caso de éxito en el estado de Paraná en Brasil, donse se detectó que 20% de los estudiantes tenían graves problemas para leer. Se usó la aplicación “Read Along” para reforzar la práctica diaria en casa. “Ahora el desafío es convertir un piloto en algo exitoso que impacte en una política pública educativa”, transmitió.
Montserrat Garcia Ortiz representa a Glifing/MATIC. Es psicóloga y sabe que la lectura se puede entrenar a cualquier edad, pero es clave leer bien antes de los 10. La herramienta fue creada por la Universidad de Barcelona y busca generar éxito educativo a través del desarrollo de la lectura, clave para el desarrollo económico y el acceso a oportunidades laborales. “Por mucho que estemos en la era digital, tenemos que aprender a leer para aprender”, sentenció. Como Marianela, su motivación provino de su propio hijo. “Tenía 10 años cuando nos dimos cuenta de que sus problemas de escolarización pasaban por problemas de lectura. Estaba fracasando aún teniéndolo todo. Fui a la Universidad de Barcelona a contarles el problema, lo dejé todo y me puse con este proyecto que hoy es una empresa con corazón pedagógico y 30 personas trabajando. Glifing funciona a cualquier edad y en cualquier nivel socioeconómico”, afirmó.
“La lectura no es un aprendizaje natural, necesitamos enseñarlo y practicarlo. Hay niños que aprendne solos, calro, pero la mayoría no. Hay que convertirlo en un hábito, y en eso hay que se honestos: un libro va a funcionar también”. “Entre los 6 y los 9 deben alcanzar una fluidez lectora; no es una manía sino una necesidad. Al proceso de la descodificación hay que automatizarlo, y se naturaliza cuando alcanza velocidad y logramos liberar recursos cognitivos. Sin fluidez es difícil que nos guste leer”, explicó.
Recursos mencionados en esta nota:
Desarrollos de IA argentinos: https://www.austral.edu.ar/educacion/sala-de-exposicion-de-desarrollos-locales/
Juan Kamienkowski (Laboratorio de Inteligencia Artificial, UBA): https://ialab.com.ar/
Carolina Gattei (DECILE – UTDT): https://www.utdt.edu/listado_contenidos.php?id_item_menu=25278 – https://m.youtube.com/@DECILEAPP
Fundar: https://fund.ar/publicacion/inteligencia-artificial-y-aprendizaje-activo/ – Akvitca@catalyst.info
Fundación Sadosky: https://pilasbloques.program.ar
Empujón educativo (Mendoza): empujoneducativo@gmail.com – Tel. 261 5504081
El SAT de Mendoza: https://scioteca.caf.com/handle/123456789/2166
Informe del Banco Mundial: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099355206192434920/pdf/IDU18a4e03161fc3d14a691a4dc13642bc9e086a.pdf
Ver jornada completa: https://www.youtube.com/live/oJidYi0qKTs
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