La Inteligencia Artificial y sus aplicaciones más disruptivas en la actualidad (parte 1)
• Sora AI fue presentada apenas el 15 de febrero y tiene aplicaciones diversas, aunque en esta columna invitada sólo se desarrollará contenido para utilizarla en la educación
🖋 David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada. Y, como ya es nuestra costumbre desde poco más de tres años: tengan un grandioso, feliz, productivo y extraordinario martes. En esta ocasión, iniciaremos una nueva saga con un tema bastante interesante y sumamente actualizado -aunque ya en otra saga se trató este tema, ahora se retomará en sus aplicaciones más reciente y disruptivas-: “La Inteligencia Artificial (IA)”. Comencemos definiendo nuevamente y de manera general la inteligencia artificial: “La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de una máquina y/o de un sistema informático (SI) para realizar tareas que de otra manera requerirían inteligencia humana para llevarse a cabo. En otras palabras, la Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de las computadoras para imitar el pensamiento y/o la toma de decisiones humanas” (Russell & Norvig, 2016).
Ahora, se hará una introducción a la Inteligencia Artificial llamada Sora AI, que fue presentada apenas el 15 de febrero del presente, y que tiene aplicaciones diversas, aunque por el momento se desarrollará en esta columna invitada sólo contenido para utilizarla en la educación. Entonces, retomemos el tema: En la era digital en la que actualmente vivimos y nos desarrollamos, la tecnología está transformando rápidamente todos los aspectos de nuestras vidas, incluida la Educación. Con la creciente demanda de soluciones educativas innovadoras, creativas y adaptativas, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta poderosa para revolucionar la forma en que se enseña y se aprende. En este contexto, Sora AI™ emerge y se presenta como una plataforma educativa pionera, que utiliza la inteligencia artificial (IA), para ofrecer una experiencia de aprendizaje absoluta y totalmente personalizada, eficiente, eficaz, y efectiva para estudiantes de todas las edades y de todos los niveles educativos —desde lo básico, hasta la superior—.
Sora AI, se basa en el principio fundamental de que cada estudiante es único, con diferentes estilos de aprendizaje, con ritmos y necesidades diferenciadas; es decir, hasta ahora, los modelos educativos genéricos, han tratado de dar respuestas homogéneas a problemas totalmente heterogéneos. Al utilizar algoritmos avanzados de inteligencia artificial (IA), la plataforma analiza el progreso de cada estudiante, identifica sus fortalezas y sus debilidades, y adapta dinámicamente el contenido y las actividades de aprendizaje para satisfacer sus necesidades individuales (Alpaydin, 2020).
Esta personalización permite que los estudiantes avancen a su propio ritmo y profundicen en áreas de interés, maximizando así su potencial de aprendizaje (Wang et. al., 2019).
Una característica distintiva de Sora AI, es su capacidad para ofrecer realimentación instantánea y precisa a los estudiantes. Mediante el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y de análisis de datos, la plataforma evalúa el desempeño del estudiante en tiempo real, identifica áreas de mejora, y proporciona una realimentación constructiva de manera inmediata (Eberle & Do, 2020). Dicha realimentación continua y personalizada, ayuda a los estudiantes a corregir errores, y a aclarar conceptos de manera oportuna, mejorando así su comprensión y la retención del material que debe aprender y aplicar (Tresp, 2021).
Además de su enfoque en la personalización y en la realimentación, Sora AI™ también se destaca por su capacidad para adaptarse a las preferencias de aprendizaje de cada estudiante. Al observar los patrones de interacción y de las respuestas del estudiante, la plataforma ajusta su enfoque pedagógico (aprendizaje en menores de edad) o andragógico (aprendizaje en adultos); y presenta el contenido de manera que se adapte mejor a las preferencias individuales de cada estudiante (García-Holgado et. al., 2021). Esto garantiza que el aprendizaje sea atractivo, relevante, efectivo y útil para cada estudiante, independientemente de su estilo de aprendizaje preferido (Lu, 2019).
Otra característica innovadora de Sora AI, es su capacidad para ofrecer una experiencia de aprendizaje multidimensional. La plataforma utiliza una variedad de recursos educativos, incluidos: Videos interactivos, actividades prácticas, simulaciones y contenido multimedia, para enriquecer el proceso de aprendizaje, y mejorar notoriamente, la retención del material (Gómez et. al., 2020). Esta variedad de recursos no solamente aumenta la participación y el compromiso del estudiante, sino que también promueve un aprendizaje más profundo y verdaderamente significativo —lo que en la actualidad, se ha definido como el aprendizaje esperado— (Jin et. al., 2019).
Además de su impacto en el aprendizaje individualizado, Sora AI también está transformando la manera en la que los educadores y las instituciones educativas gestionan y entregan el contenido educativo. La plataforma proporciona herramientas y análisis avanzados que permiten a los educadores, monitorear el progreso de los estudiantes, identificar las tendencias del aprendizaje, y tomar decisiones informadas sobre cómo adaptar su enfoque pedagógico para satisfacer las necesidades cambiantes de los estudiantes (Crespo et. al., 2021). Esto permite una enseñanza más efectiva, y una mejor colaboración entre educadores y estudiantes, en todo el proceso educativo.
En resumen, para esta primera entrega, Sora AI representa una nueva era en el aprendizaje impulsado por la inteligencia artificial (IA). Al proporcionar una experiencia educativa altamente personalizada, adaptativa y efectiva; la plataforma está cambiando la forma en que la que se enseña y en la que aprende; además, está abriendo nuevas posibilidades para el futuro de la educación.
Con su enfoque centrado en el estudiante, y su capacidad para aprovechar el poder de la inteligencia artificial (IA), Sora AI está allanando el camino hacia un presente y un futuro, donde el aprendizaje sea verdaderamente accesible, inclusivo, efectivo, útil, y transformador para todos(as).
Estimadas(os) lectoras(es), espero que esta introducción a la inteligencia artificial (IA) aplicada a la educación, esté siendo tan interesante e importante para ustedes, como lo está siendo para mí. Sobre todo, porque los cambios actuales en todos los ámbitos de la vida son cotidianos, disruptivos y sorprendentes. No perdamos la capacidad de asombro. La próxima semana, continuaremos desarrollando contenido para esta saga. Muchas gracias. Saludos cordiales y un gran abrazo desde la siempre Hermosa Bahía de Banderas (Puerto Vallarta y la Riviera Nayarit); ya en su momento, haré una saga especial para mostrar y promover este paraíso llamado: La Bahía de Banderas. (Continuará…)
Referencias:
Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning. MIT press.
Crespo, R. F., Solano, Á. C., & Estévez, G. E. (2021). A review of educational recommender systems based on intelligent agents and artificial intelligence. Computers & Education, 168, 104184.
Eberle, J. & Do, M. T. (2020). The impact of automated feedback on student engagement and achievement. Computers & Education, 157, 103974.
García-Holgado, A.; Miranda, J.; Martín, D. & Monguet-Fierro, J. (2021). A systematic review of technology-enhanced self-regulated learning (TeSRL) systems based on artificial intelligence (AI). Computers & Education, 170, 104287.
Gómez, A.; Lázaro, J. P. & Herrera-Viedma, E. (2020). A review of content-based learning recommender systems: Techniques, applications, challenges and prospects. Artificial Intelligence Review, 53(4), p.p. 2 589-2 627.
Jin, Y.; Hu, R. & Cheng, L. (2019). Multi-modal fusion based on deep learning for personalized recommendation in e-learning systems. Information Fusion, 49, p.p. 69-80.
Lu, S. Y. (2019). Adaptive learning systems: beyond teaching and learning with intelligent tutoring systems. Interactive Learning Environments, 27(3), p.p. 369-371.
Russell, Stuart & Norvig, Peter. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. USA: Pearson.
Tresp, V. (2021). Artificial intelligence and education: applications and approaches. Big Data and Cognitive Computing, 5(1), p. 9.
