Columna invitada

La Educación 5.0 para la segunda década del siglo XXI (parte 3)

“La vida debe ser una incesante educación”: Gustave Flaubert. “Yo no compito con nadie, porque donde hay calidad, no hay competencia”: Vox populi


🖋 David Moisés Terán Pérez *

Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada, les deseo que tengan un grandioso, extraordinario, hermoso, único, genial y muy productivo martes para todas(os). Saludos cordiales. Este día, continuaremos con el tema: “La Educación 5.0 para la segunda década del siglo XXI”. Comenzamos:

LA TECNOLOGÍA COMO FACILITADORA DE LA EDUCACIÓN 5.0

La Educación 5. representa un nuevo enfoque que combina la tecnología avanzada con métodos de aprendizaje centrados en el estudiante y en sus necesidades, intereses y habilidades individuales. Este paradigma hace uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) para transformar la experiencia educativa. La IA permite una personalización sin precedentes, ajustando el contenido y el ritmo de aprendizaje para cada estudiante. A su vez, la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) ofrecen entornos inmersivos que enriquecen la enseñanza, permitiendo experiencias visuales y prácticas, que mejoran la retención de información, y el aprendizaje activo.

1. La inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje

La inteligencia artificial es una tecnología que ha cambiado el enfoque de la educación personalizada, ajustando los contenidos y los métodos a las necesidades de cada estudiante. La inteligencia artificial, permite analizar grandes cantidades de datos sobre el rendimiento de cada estudiante, identificar patrones de aprendizaje, y ofrecer recomendaciones adaptativas, como ejercicios, ejemplos, y contenidos adicionales, mejorando significativamente el proceso de aprendizaje (Xu, et. al., 2021). A continuación, se explicarán diferentes tópicos relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial, en la personalización del aprendizaje:

  • Los algoritmos de recomendación educativa: Los sistemas de recomendación educativa, basados en algoritmos de inteligencia artificial (IA), se han convertido en una herramienta sumamente poderosa, en el uso de las plataformas de aprendizaje en línea. Khan Academy™, por ejemplo, utiliza la inteligencia artificial (IA), para sugerir a los estudiantes, materiales y actividades que coincidan con su nivel de habilidad y con sus áreas de interés, ajustando así su ruta de aprendizaje a un ritmo adecuado para cada uno (Li, Wang & Tang, 2022). Estos sistemas permiten a los estudiantes, avanzar de manera más autónoma y eficiente, y proporcionan a los docentes, información valiosa sobre las áreas en las que sus estudiantes necesitan apoyo adicional.
  • El análisis predictivo para anticipar necesidades de aprendizaje: Otra aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la personalización educativa, es el análisis predictivo, que permite a los docentes y a los sistemas, anticipar las necesidades futuras de los estudiantes. Por ejemplo, en la plataforma Coursera™, el análisis predictivo, identifica áreas problemáticas en tiempo real, y recomienda contenidos específicos para ayudar al estudiante a superarlas (Jones & Jones, 2023). Esta capacidad de intervención temprana, ayuda a mejorar el rendimiento académico, y reduce las tasas de abandono escolar, permitiendo a los estudiantes continuar sus estudios sin quedarse rezagados (Liu & Ma, 2023).
  • Los tutores virtuales y los chatbots: La utilización de tutores virtuales y de chatbots basados en la inteligencia artificial (IA), es cada vez más común en la educación. Estos sistemas proporcionan soporte en tiempo real, guiando a los estudiantes a través de problemas complejos, y/o respondiendo preguntas comunes. IBM Watson Tutor™, por ejemplo, proporciona tutoría en diversas asignaturas y materias, adaptando las explicaciones y los recursos en función del rendimiento del estudiante (Johnson; Lee & Wang, 2023). Los estudiantes reciben una realimentación personalizada, y pueden aclarar sus dudas en cualquier momento, lo cual incrementa la flexibilidad del aprendizaje (Shen, et. al., 2022).
  • Ejemplo de aplicación (Duolingo™): Duolingo™ es un ejemplo claro de cómo la inteligencia artificial (IA) personaliza el aprendizaje. A medida que los estudiantes avanzan en sus lecciones de idiomas, el sistema ajusta la dificultad y presenta ejercicios basados en sus errores y aciertos previos. La plataforma ha demostrado que este enfoque incrementa la tasa de retención de conocimientos, y la satisfacción del estudiante (Martínez & Pérez, 2023). Este modelo de aprendizaje adaptativo es eficaz para estudiantes de todas las edades, contribuyendo al éxito de la educación personalizada (Smith, 2023).

2. La realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV) para la experiencia educativa inmersiva

La realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), son tecnologías que están redefiniendo el aprendizaje mediante experiencias sensoriales e inmersivas. La realidad aumentada (RA), permite superponer información digital en el mundo real; mientras que la realidad virtual (RV), crea ambientes completamente simulados en los que el estudiante puede interactuar con los objetos y con los escenarios. Estas herramientas permiten un aprendizaje altamente experiencial y visual, que facilita la comprensión de conceptos complejos. A continuación, se desarrolla en contenido para explicar el uso de la realidad aumentada (RA), y de la realidad virtual (RV) para obtener una experiencia educativa inmersiva:

  • La realidad aumentada (RA) en el aula: La realidad aumentada (RA), se ha convertido en una herramienta educativa popular, especialmente en materias y en asignaturas que requieren visualización de información compleja, como en las Ciencias y en la Geografía. En el caso de la Biología, por ejemplo, la aplicación de la realidad aumentada (RA), permite a los estudiantes, explorar modelos tridimensionales de sistemas biológicos —como el sistema circulatorio—, interactuando con las diferentes partes del cuerpo humano, y observando sus funciones en tiempo real (García, et. al., 2023). Estas experiencias aumentan la comprensión, y hacen que el aprendizaje sea más atractivo y efectivo (Wu, 2022).
  • La realidad virtual (RV), y la simulación de los entornos complejos: La realidad virtual (RV), permite a los estudiantes sumergirse en escenarios que de otro modo serían inaccesibles y/o peligrosos. Un ejemplo relevante es el uso de realidad virtual (RV) en la simulación de plantas nucleares, y/o de entornos de la construcción, en donde los estudiantes pueden practicar protocolos de seguridad, sin estar expuestos a riesgos reales (Miller & Brown, 2023). La Universidad de Stanford, por ejemplo, utiliza la realidad virtual (RV), para enseñar a sus estudiantes de ingeniería, procedimientos en plantas industriales, permitiendo la práctica en un entorno seguro y controlado (Chen & Chen, 2023).
  • La inclusión y la accesibilidad a través de la realidad virtual (RA) y de la realidad virtual (RV): La realidad virtual (RA), y la realidad virtual (RV), también promueven la inclusión en la educación. Para estudiantes con discapacidades, estas tecnologías ofrecen experiencias adaptadas, como subtítulos; y/o narraciones visuales en la realidad virtual (RV) para aquellos con alguna discapacidad auditiva. Para estudiantes con dificultades motoras, la realidad aumentada (RA), proporciona formas de interacción simplificadas mediante gestos y/o comandos de voz (Sánchez, 2023). Esto permite a estudiantes con diversas capacidades, acceder a una educación rica en experiencias visuales y prácticas, contribuyendo a una educación más equitativa y accesible (Hernández & Ramírez, 2023).
  • Ejemplo de aplicación (Google Expeditions™): Google Expeditions™ es un ejemplo notable del uso de la realidad aumentada (RA) y de la realidad virtual (RV) en la educación, pues permite a los estudiantes realizar excursiones virtuales a lugares como el Sistema Solar, a las pirámides de Egipto, e/o incluso, al cuerpo humano. Esta plataforma ha demostrado ser efectiva en la enseñanza de Historia, de las Ciencia, y de Geografía, proporcionando una experiencia inmersiva que mejora la comprensión y la retención de conocimientos (Ruiz & Fernández, 2023). La posibilidad de explorar entornos históricos y científicos sin salir del aula, fomenta la curiosidad y el aprendizaje autónomo en los estudiantes (López & Álvarez, 2023).

Conclusiones preliminares: El Futuro de la Educación con la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV): La inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), están creando un panorama educativo más dinámico y adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes. La inteligencia artificial (IA), permite personalizar el aprendizaje, ajustando los contenidos y los métodos según el perfil de cada estudiante. Por otro lado, la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), ofrecen experiencias prácticas e inmersivas, que transforman la manera en que los estudiantes interactúan con todo el contenido educativo. Estas tecnologías están configurando un modelo de Educación 5.0, donde el aprendizaje es altamente personalizado y accesible, y en donde los estudiantes pueden aprender de manera efectiva y autónoma. En conjunto, la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), representan un avance hacia un sistema educativo que no solamente informa, sino que también forma, inspira y desafía a los estudiantes a aprender activamente. Estas herramientas no sólo optimizan el proceso de enseñanza, sino que también lo humanizan, permitiendo a los docentes concentrarse en guiar y en apoyar a cada estudiante en su camino y formación hacia el éxito académico. En el contexto de la Educación 5.0, tanto la Inteligencia Artificial (IA) como la Realidad Aumentada (RA), y la Realidad Virtual (RV), se consolidan como herramientas indispensables para transformar la educación, facilitando experiencias de aprendizaje altamente personalizadas y profundamente inmersivas. Ambas tecnologías abren nuevas posibilidades para adaptar los métodos educativos a las necesidades y estilos de aprendizaje de cada individuo, fomentando una educación inclusiva, accesible, y centrada en el estudiante.

  • La inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje: La inteligencia artificial (IA), ha revolucionado la manera en que se personalizan los procesos de enseñanza-aprendizaje, permitiendo diseñar mapas de ruta educativas adaptadas a las fortalezas, a las debilidades, y a los intereses de cada estudiante. Las plataformas impulsadas por la inteligencia artificial (IA), son capaces de analizar grandes volúmenes de datos de aprendizaje, para ofrecer recomendaciones específicas y recursos personalizados, ajustando el ritmo y el contenido de acuerdo con el nivel de comprensión de cada estudiante. Esto ha demostrado mejorar la retención de conocimientos, y el desempeño académico, ya que los estudiantes pueden enfocarse en áreas donde necesitan más apoyo, y avanzar en aquellas que dominan, logrando un aprendizaje más profundo y eficiente. En los entornos actuales, el uso de inteligencia artificial (IA) para personalizar el aprendizaje, va más allá de la simple adaptación de contenido; también fomenta la motivación intrínseca al brindar realimentación en tiempo real, y oportunidades para el aprendizaje autónomo y auto-dirigido. Un claro ejemplo de esta aplicación, es el uso de asistentes de aprendizaje basados en la inteligencia artificial (IA), como los chatbots educativos, y las plataformas que emplean algoritmos para adaptar ejercicios y evaluaciones, como Khan Academy™ y Duolingo™. Estos sistemas han mostrado un notable éxito en mantener el interés de los estudiantes, y mejorar la retención a través de métodos de personalización (Guthrie, 2022; Johnson, Smith & Robinson, 2021).
  • La realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) para la experiencia educativa inmersiva: Han introducido una nueva dimensión en el ámbito educativo, al permitir a los estudiantes interactuar con conceptos complejos de manera visual y práctica. A diferencia de los métodos tradicionales, la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV), crean experiencias inmersivas que facilitan la comprensión de temas abstractos al permitirles ver, tocar y manipular elementos virtuales en un entorno seguro y controlado. Este tipo de tecnología es particularmente útil en disciplinas como la Medicina, la Ingeniería, y las Ciencias Naturales, donde los estudiantes pueden realizar prácticas virtuales y simulaciones avanzadas que, de otro modo, requerirían de laboratorios costosos, y/o de condiciones de alto riesgo (Li, 2023; Chen, Anderson & Lee, 2022).

Finalmente, en la Educación 5.0, la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), no solamente enriquecen la experiencia de aprendizaje, sino que también mejoran la memoria y el entendimiento al hacer que los conceptos abstractos sean tangibles y accesibles. Un ejemplo sobresaliente es el uso de la realidad virtual (RV) para simular operaciones quirúrgicas en escuelas de Medicina, y/o el uso de la realidad aumentada (RA), para estudios anatómicos en tiempo real, como lo hace la aplicación Anatomy 4D®. Estas herramientas permiten a los estudiantes, explorar y practicar de una manera mucho más interactiva y sin las limitaciones físicas del entorno tradicional del aula.

Conclusiones finales: El impacto de la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV) en la educación, está apenas comenzando a mostrarse en todo su potencial. La sinergia de estas tecnologías está alineada con los principios de la Educación 5.0, cuyo enfoque es preparar a los estudiantes no solamente para entender el mundo actual, sino para transformarlo, mediante habilidades prácticas y conocimiento(s) adaptado(s) a sus necesidades individuales. La inteligencia artificial (IA) ofrece un soporte continuo para el aprendizaje personalizado; mientras que la realidad aumentada (RA), y la realidad virtual (RV), facilitan una exploración interactiva y envolvente del contenido. Ambas tecnologías son elementos clave para una educación centrada en el ser humano, y que sea totalmente adaptable a los cambios rápidos del contexto global. La integración de estas herramientas en los sistemas educativos tradicionales representa un desafío logístico y técnico, pero también una oportunidad para evolucionar hacia un modelo educativo verdaderamente transformador. La Educación 5.0 promete un futuro en el cual los estudiantes puedan alcanzar su máximo potencial, y se sientan motivados a explorar, a comprender y a dominar áreas del conocimiento de manera significativa, habilitados por la tecnología que facilita y que mejora el proceso educativo.

Pues hasta aquí con esta tercera entrega de este interesante, importante, disruptivo y relevante tema. La próxima semana, continuaremos con la cuarta entrega de la saga, que desarrollará la segunda parte del contenido para este tema denominado: La Tecnología como Facilitadora de la Educación 5.0. Además, como ya es nuestra semanal costumbre: Reciban un muy cordial saludo desde la siempre hermosa, imponente, perfecta, y sin igual, Bahía de Banderas (Puerto Vallarta y la Riviera Nayarit). Muchas gracias. (Continuará…)

Referencias:

Chen, J. & Chen, M. (2023). Virtual reality in engineering education. Educational Technology Research and Development, 71(3), p.p. 245-258.

García, S.; Torres, M. & Díaz, J. (2023). Augmented reality in biological sciences education. Journal of Science Education and Technology, 32(4), p.p. 415-430.

Guthrie, T. (2022). Personalized learning through Artificial Intelligence: Redefining student engagement and achievement. International Journal of Education Technology, 45(3), p.p. 112-126.

Jones, A. & Jones, B. (2023). Predictive learning models in adaptive education. Computers & Education, 192, p.p. 104-116.

Li, P. (2023). Virtual reality and augmented reality in higher education: Enhancing immersive learning experiences. Journal of Digital Education, 31(2), p.p. 98-117.

Liu, F. & Ma, Z. (2023). Early intervention in online learning through predictive analytics. Journal of Educational Data Mining, 15(2), p.p. 123-138.

López, D. & Álvarez, C. (2023). Educational expeditions in virtual reality: Applications of Google Expeditions. Technology, Pedagogy and Education, 32(3), p.p. 367-380.

Martínez, L. & Pérez, R. (2023). Personalized learning in language acquisition with Duolingo. Journal of Applied Linguistics and Educational Research, 6(2), p.p. 56-69.

Miller, K. & Brown, S. (2023). Simulated safety training with virtual reality. International Journal of Training and Development, 27(1), p.p. 81-98.

Ruiz, A. & Fernández, P. (2023). Exploring the potential of immersive learning through augmented and virtual reality. Journal of Interactive Learning Research, 34(2), p.p. 112-128.

Sánchez, M. (2023). Accessibility through AR and VR in special education. Journal of Inclusive Education, 15(1), p.p. 17-28.

Smith, T. (2023). Adaptative learning and artificial intelligence: A comprehensive overview. Journal of Educational Technology, 40(2), p.p. 98-109.

Xu, L., Wang, Y., & Tang, J. (2021). Artificial intelligence and personalized learning: Trends and challenges. Computers in Human Behavior, 116, 106624.

* Ingeniero Mecánico Electricista por la UNAM. Especialidad en Habilidades Docentes por la UNITEC. Maestro en Microelectrónica por la Université Pierre et Marie Curie de París. Maestro en Alta Dirección por el IPADE. Maestro en Ciencias de la Educación por la UVM. Doctor en Educación por la UPN. Académico en la UNAM por 30 años; así como en otras importantes instituciones de educación superior (IES): Universidad del Valle de México (UVM), la Universidad Tecnológica de México (UNITEC), la Universidad del Pedregal, la Universidad ICEL, la Universidad Anáhuac del Sur, entre muchas otras. Fue Director de los Centros Autorizados de Servicio (CAS) en Hewlett-Packard de México. También fue Líder de Proyecto Eléctrico en Siemens México. Autor de siete libros publicados por Alfaomega Grupo Editor. Cuatro títulos más en la Editorial Umbral/PES. Y cinco títulos ya publicados directamente en la Plataforma de Amazon KDP. Y en este momento (2024), está desarrollando un texto para la editorial Springer-Nature de Alemania, cuyo título es: “Computación Biológica aplicada a la Cotidianidad” (“Computational Biology: Transforming Everyday Life”). Además de ser un reconocido conferencista nacional e internacional. Actualmente, es el CEO del Centro Evaluador en Competencias Laborales, y Centro de Evaluación Internacional en Microsoft: “Liderazgo en Certificación”, LICERT, S.A.S. de C.V., (www.licert.com.mx), avalado por el CONOCER y la SEP. Sus correos electrónicos son: atencionalcliente@licert.com.mx y dmtp040964@gmail.com

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