Adaptar la inteligencia artificial (IA) en los programas educativos para su aplicación en el campo laboral implica una integración cuidadosa de la tecnología en el proceso de enseñanza y aprendizaje. Aquí hay algunas estrategias:
-
Enfoque en habilidades del siglo XXI: Los programas educativos deben enfocarse en desarrollar habilidades del siglo XXI, como pensamiento crítico, resolución de problemas, creatividad y colaboración, junto con habilidades técnicas de IA. Según el informe de la OCDE "El futuro de la educación y las habilidades: Educación 2030", estas habilidades son fundamentales para preparar a los estudiantes para el mercado laboral actual y futuro, donde la IA desempeñará un papel importante.
-
Aprendizaje personalizado: La IA puede adaptar el contenido educativo y las estrategias de enseñanza según las necesidades individuales de los estudiantes. Investigaciones como la revisión de Brynjolfsson y McAfee (2017) destacan que el aprendizaje personalizado puede mejorar significativamente el rendimiento estudiantil al permitir que los estudiantes progresen a su propio ritmo y en áreas de interés particular.
-
Aplicaciones prácticas de IA en el aula: Integrar aplicaciones prácticas de IA en el aula puede aumentar la relevancia y la efectividad del aprendizaje. Por ejemplo, según un estudio de Zapata-Rivera et al. (2018), el uso de chatbots educativos basados en IA puede mejorar la participación y el compromiso de los estudiantes al proporcionar retroalimentación instantánea y personalizada.
-
Fomentar la alfabetización en datos y ética de IA: Los programas educativos deben incluir la alfabetización en datos y la ética de IA como parte integral del plan de estudios. Investigaciones como la de Jobin et al. (2019) resaltan la importancia de educar a los estudiantes sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA, así como sobre cómo manejar y analizar datos de manera crítica y responsable.
-
Colaboración interdisciplinaria: La IA es un campo interdisciplinario que requiere una comprensión sólida de diversas áreas, incluyendo matemáticas, ciencias de la computación, psicología y ética. La colaboración interdisciplinaria en la educación puede ayudar a los estudiantes a desarrollar una comprensión holística de la IA y cómo se aplica en diferentes contextos laborales. Investigaciones como la revisión de Jordan y Mitchell (2015) resaltan la importancia de esta perspectiva interdisciplinaria en la formación en IA.
Al aplicar estas estrategias respaldadas por investigaciones científicas, los programas educativos pueden preparar a los estudiantes para tener éxito en el campo laboral actual y futuro, donde la IA jugará un papel cada vez más importante.
De acuerdo a Ayuso et. al (2022) la Inteligencia Artificial (IA) emerge como herramienta para personalizar el aprendizaje y preparar a la juventud para un mercado laboral en evolución, la respuesta de 76 profesores indica que perciben el impacto positivo de la IA en el aprendizaje y se sienten capacitados para integrarla en su práctica docente con apoyo, concluye la necesidad de revisar los planes de estudio para incorporar la IA en la formación de educadores, es por ello que sin duda antes de pensar en adaptarlo a los planes de estudio se debe capacitar a los docentes que imparten un programa de unidad de aprendizaje.
Es importante tener conocimientos sobre las nuevas tecnologías, pero a la par se deben crear profesionales con altos valores éticos, Inteligencia emocional y conocimientos de diferentes áreas del conocimiento, una de ellas de ingeniería en la que entra la inteligencia artificial (Del Álamo et al., 2021)
De acuerdo a Chaka (2020) con la cuarta revolución industrial se ha elevado el uso de tecnologías, principalmente la inteligencia artificiale (IA), el aprendizaje automático (AA) y los algoritmos, los adelantos tecnológicos de los últimos tiempos, se ha visto reflejada en la aparición de estos nuevos Instrumentos que facilitan el trabajo.
Es importante la realización de cuestionarios a empleadores en el que puedan determinar las capacidades tecnológicas que se requieren en el campo laboral, para que estas sirvan de apoyo en la redacción de las competencias profesionales de los programas educativos y así puedan determinarse que competencia de la inteligencia artificial se van a agregar a los temarios de las PUAS, (Meza et. al, 2021).
Meza, J. A., Osuna, N. d. C., Rosales, R. F., & Muñoz, J. (2021). Capacidades tecnológicas de las Mipymes: Tijuana, Baja California. RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação,, E42, 188-198. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8624562.
Ayuso del Puerto, D., & Gutiérrez Esteban, P. (2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante la formación inicial del profesorado. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2), 347–362. https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32332
Chaka, C. (2020). Habilidades, competencias y alfabetizaciones atribuido a 4IR/Industria 4.0: Revisión de alcance. IFLA Journal, 46(4), 369-399. https://repository.ifla.org/bitstream/123456789/237/1/ifla-journal-46-4_2020.pdf
Del Álamo, J. J., Alonzo, L., Yuste, R., & López, V. (2021). LA DIMENSIÓN EDUCATIVA DE LA ROBÓTICA: DEL DESARROLLO DEL PENSAMIENTO AL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN EL AULA. Campo Abierto. Revista De Educación, 40(2), 221-233.
