Inteligencia artificial aplicada al diseño intruccional

En el diseño instruccional, la IA se está utilizando para revolucionar la forma en que se crean y se entregan las experiencias de aprendizaje. Desde la personalización masiva hasta la evaluación y el apoyo automatizados, la IA tiene el potencial de transformar el aprendizaje en una experiencia más efectiva, eficiente y atractiva.

En esta edición, se explorará cómo la inteligencia artificial está siendo aplicada en el diseño instruccional y las posibilidades que abre para el futuro de la educación.

Diseño instruccional con herramientas de inteligencia artificial generativa

En julio de 2023, se publicó un estudio titulado «Empowering Education with Generative Artificial Intelligence Tools: Approach with an Instructional Design Matrix», encabezado por Lena Ivannova Ruiz-Rojas junto a otros profesionales universitarios de la educación.

Este estudio se centró en el potencial de las herramientas de inteligencia artificial generativa en la educación, evaluando cómo estas herramientas pueden mejorar la educación y mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje.

El artículo presenta una investigación sobre la utilización de herramientas de inteligencia artificial generativa y la matriz de diseño instruccional 4PADAFE en la educación.

La matriz de diseño instruccional 4PADAFE es una herramienta que guía el proceso de diseño y desarrollo de actividades educativas. Consiste en siete fases:

  1. Proyecto Académico (P): Incluye la planificación eLearning y el proyecto de enseñanza académica.
  2. Plan Estratégico (A): Se refiere a la planificación estratégica.
  3. Diseño Instruccional (DA): Corresponde a la planificación instruccional.
  4. Producción de Material Didáctico (4P): Enfoca la creación de recursos y materiales didácticos.
  5. Acción Docente (AD): Se relaciona con la ejecución de la enseñanza.
  6. Ajustes Formativos (AF): Ajustes y modificaciones formativas basadas en la retroalimentación.
  7. Evaluación (E): Se centra en la evaluación del aprendizaje y los procesos educativos

Durante el desarrollo del curso «Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para la Educación. Técnicas ChatGPT», se asignó a los profesores la tarea de diseñar una unidad didáctica utilizando tanto las herramientas de IA generativa aprendidas en el curso como la matriz de diseño instruccional 4PADAFE.

Las actividades propuestas por los profesores implicaban el uso de herramientas de intelgencia artificial generativa en diferentes etapas del proceso educativo.

Por ejemplo, diseñaron actividades iniciales que aprovechaban las capacidades de generación de contenido para presentar de forma atractiva los contenidos de una asignatura.

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También diseñaron actividades interactivas donde los estudiantes interactuaban con diferentes herramientas como chatPDF.com, You.com, chatbots y asistentes virtuales para resolver problemas, recibir retroalimentación o explorar nuevas ideas.

Además, los profesores utilizaron IA para evaluar el rendimiento de los estudiantes de manera más eficiente y efectiva. Estas herramientas les permitieron analizar las respuestas generadas por los estudiantes, evaluar la comprensión y proporcionar retroalimentación personalizada en tiempo real.

En resumen, estos enfoques combinados resultaron en unidades didácticas dinámicas que fomentaron la participación activa y facilitaron la consecución de los objetivos de aprendizaje.

Resultados del estudio

Las herramientas más utilizadas incluyeron ChatGPT, con una tasa de uso del 95.2%, seguido por Humata.ai (31%), ChatPDF.com (28.6%), Studio.AI (26.2%), Leonardo AI (16.7%), Tome AI y You.com (14.3% cada uno), y Fliki AI (11.9%).

Los resultados también indicaron una percepción positiva de la utilidad de la IA en la educación, especialmente en la mejora de la experiencia educativa y la eficiencia en la preparación de materiales para cursos MOOC.

La motivación de aprendizaje de los estudiantes también se vio afectada positivamente por las herramientas de IA generativa, según la percepción de los docentes.

Los profesores más jóvenes, de 25 a 35 años, mostraron opiniones ampliamente positivas, mientras que los profesores de 36 a 46 años mostraron un rango más amplio de opiniones.

Incluso los profesores de 47 a 57 años, aunque tendieron a ser más críticos, en su mayoría aún calificaron positivamente el impacto de estas herramientas en la experiencia educativa.

En general, los profesores de todas las edades, desde los 25 hasta los 58 años, expresaron opiniones favorables sobre la mejora de la experiencia educativa, con calificaciones que oscilan entre 3 y 5 en la escala Likert, lo que muestra un consenso sobre el impacto positivo de las herramientas de IA generativa en la experiencia educativa.

Otros estudios sobre inteligencia artificial y diseño instruccional

  • La Influencia de la IA en el Diseño Instruccional

Un documento de ResearchGate que trata el diseño instruccional desde perspectivas humanas y tecnológicas, comparando los métodos de aprendizaje actuales con los enfoques de aprendizaje habilitados por IA.

  • Diseño Instruccional y Resultados de Aprendizaje

Un estudio presentado en ScienceDirect que examina el diseño instruccional como un factor clave para lograr resultados de aprendizaje positivos en entornos de aprendizaje de lenguas asistido por computadora inteligente (ICALL)

Ver PDF – Instructional design and learning outcomes of intelligent computer assisted language learning: Systematic review in the field

  • El futuro de la enseñanza y el aprendizaje con Inteligencia Artificial

Un documento que explora la intersección de la inteligencia artificial y la educación, destacando cómo la IA puede mejorar la adaptabilidad y crear sistemas de tutoría inteligentes para el aprendizaje.

Ver PDF – Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning

Tendencias y proyecciones

A partir de estos estudios, hemos visto que existen algunas ventajas de implementar estas tecnologías como una mayor personalización del aprendizaje, actividades adaptadas a las necesidades individuales de los estudiantes, mayor compromiso y motivación, generación automatizada de contenido instruccional, y una mejora en la eficiencia de la gestión y organización del contenido.

Este enfoque puede mejorar significativamente la calidad del proceso educativo y fomentar mejores resultados de aprendizaje en entornos virtuales.

Por otro lado, también se resalta la importancia de abordar las preocupaciones sobre privacidad, ética y propiedad intelectual al utilizar herramientas de IA generativa en educación.

La investigación futura debe continuar explorando formas de mejorar la inclusión y la equidad, asegurando el acceso equitativo a la información y adaptando el contenido educativo y las actividades para satisfacer las necesidades de todos los estudiantes.

Dicho esto, veamos algunas tendencias que la inteligencia artificial traerá al diseño instruccional:

  • Integración de la IA en las evaluaciones

La inteligencia artificial seguirá integrándose en las evaluaciones, proporcionando no solo calificaciones instantáneas sino también análisis predictivos y recomendaciones para futuros aprendizajes.

Esto puede incluir diagnósticos más sofisticados de las áreas de debilidad y la adaptación de estrategias de aprendizaje para abordarlas.

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  • Aumento de la analítica de aprendizaje

La analítica de aprendizaje se volverá más prominente, con plataformas que ofrecen paneles de control más detallados para los estudiantes y educadores, permitiendo un seguimiento más profundo del progreso y una intervención más temprana.

  • Educación hiperpersonalizada

El aprendizaje adaptativo se está moviendo hacia una hiperpersonalización, donde los caminos de aprendizaje no solo se adaptan a lo que el estudiante necesita aprender, sino también a cómo aprenden mejor, en qué momento del día y a través de qué tipos de contenido (visual, auditivo, kinestésico).

  • Expansión de la realidad virtual y aumentada

La realidad virtual (VR) y la realidad aumentada (AR) se utilizarán más extensamente para crear experiencias de aprendizaje inmersivas y personalizadas que puedan simular escenarios del mundo real o visualizar conceptos complejos.

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Conclusiones

La inteligencia artificial se ha convertido en un faro de innovación en el diseño instruccional, prometiendo transformaciones profundas en la educación.

Con la capacidad de personalizar la enseñanza y automatizar la evaluación, la IA no es sólo una herramienta, sino un cambio paradigmático que redefine el alcance y la metodología del aprendizaje.

Los hallazgos del estudio «Empowering Education with Generative Artificial Intelligence Tools» y las tendencias emergentes en la educación, como la hiperpersonalización y la integración de la realidad virtual, auguran un futuro donde la enseñanza es más accesible, interactiva y adaptativa.

No obstante, es imperativo abordar las preocupaciones éticas y garantizar la equidad en el acceso a estas tecnologías.

El diseño instruccional impulsado por IA no sólo está allanando el camino hacia experiencias educativas mejoradas, sino que también está sentando las bases para una comunidad de aprendizaje más inclusiva y colaborativa.

A medida que avanzamos, la sinergia entre la inteligencia artificial y la educación se perfila no solo como una posibilidad, sino como una promesa de un mejoramiento continuo en la calidad del aprendizaje global.

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