El primer robot ya arrancó a dar clases en un colegio secundario. Se trata de una docente humanoide llamada Iris, que enseña a jóvenes en un aula de India.
Tiene el cabello marrón, un bindi entre las cejas, y está vestida con un tradicional sari de seda. De atrás, pensaríamos que es una profesora como cualquier otra.
Esta nueva presencia en las aulas nos hace reflexionar sobre el rol docente y el futuro de la educación.
¿Un robot que da clases?
La institución que implementó a Iris fue la Escuela Secundaria Superior KTCT en Kallambalam, estado de Kerala, en India. Enseña usando Inteligencia Artificial Generativa (IAg), un sistema que le permite responder preguntas, aprender de su ambiente e interactuar eficazmente con los estudiantes.
Durante una demostración reciente, la profesora-robot Iris proporcionó respuestas detalladas y ejemplos relevantes a una serie de dudas.
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Si bien Iris ya está en el aula y llevando a cabo su rol a la perfección, sus creadores tienen pensado seguir sumándole herramientas y capacidades. Por ejemplo, planean darle “ojos” para identificar a cada estudiante y responder a sus preguntas de forma aún más personalizada.
¿Cómo afecta la IA a la educación en las escuelas?
Los superiores del colegio indio explicaron que la docente-robot no va a reemplazar a los profesores humanos. Más bien servirá como un apoyo para el personal docente.
Esta aproximación a la tecnología que representa Iris tiene sentido, considerando las distintas desventajas que tiene un profesor o profesora robot respecto a la versión humana.
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Una desventaja que posee es que el rol del docente va mucho más allá de impartir conocimientos. Implica, además, brindar apoyo emocional, adaptar su enseñanza a las necesidades individuales de cada alumno, resolver problemas al vuelo, coordinar grupos, y mucho más. Los docentes humanos poseen las cualidades humanas irremplazables que habilitan todas estas aristas de su rol.
Otra desventaja enorme es un problema que al día de hoy enfrente la inteligencia artificial generativa: la alucinación. Los algoritmos, cuando no saben un dato, lo generan de cualquier manera, lo que generalmente tiende a proporcionar información falsa. Resulta sumamente importante entrenar estrictamente su tecnología y analizar las informaciones que enseñan con criterio.
