Los avances tecnológicos reconstruyen las herramientas y métodos utilizados por maestros y alumnos, cambiando la forma en que las personas adquieren nuevos conocimientos, habilidades y comportamientos.
Las posibilidades de la IA y los modelos de fundaciones que revolucionan los entornos de aprendizaje y aceleran las métricas educativas como la cuantificación, la personalización y la optimización se pueden mitigar el aumento de las preocupaciones sobre los impactos negativos en los alumnos y las comunidades de aprendizaje.
El 8 de mayo, el Centro del Noroeste de Ciencias de la Computación y el Aprendizaje Invitó a 160 educadores, investigadores y expertos de la industria a explorar el papel actual y futuro de la IA en la educación a través de la lente interdisciplinaria de la ciencia del aprendizaje.
“Los avances de IA, particularmente en los últimos tres años, han llevado al rápido desarrollo de aplicaciones y actividades educativas destinadas a promover el aprendizaje de los estudiantes de manera imposible”, dijo Miriam Gamoran Shellin, rector de la Asociación de Educación de Pregrado de la Universidad de Northwestern, en sus comentarios de apertura en el evento. “Sin embargo, tales avances no siempre tuvieron en cuenta cómo deben aprender los estudiantes, qué deben aprender los estudiantes y cómo la IA puede apoyar ese esfuerzo”.
El aprendizaje de la ciencia se centra en “métodos”. Basándose en campos como la ciencia cognitiva, la informática, la lingüística y la psicología, este campo examina los matices, la complejidad, los elementos cualitativos del aprendizaje y el diseño de entornos de aprendizaje en contextos socioculturales, políticos y económicos.
“La mayoría de las conversaciones que se centran en la IA y la educación se centran en la cuantificación de aprendizaje, la personalización y la optimización para la eficiencia”, dijo Eleanor O’Rourke, profesor asociado de ciencias de la computación en Northwestern Engineering y profesor asociado de ciencias de aprendizaje en la facultad de educación y política social de Northwestern. “Queríamos enfatizar otra perspectiva basada en la idea de que el aprendizaje es esencialmente social, difícil de medir y se encuentra en un contexto sociocultural complejo”.
O’Rourke se desempeñó como presidente del comité organizador de la conferencia. Los miembros adicionales incluyen a Michael Horn, profesor de informática y ciencias del aprendizaje. Chris Riesbeck, profesor asociado de informática. Profesores de la ciencia del aprendizaje Bruce Sherin y Uri Wilensky, y Lorraine H. Morton Profesores de Ciencias de Aprendizaje y Ciencias de la Computación.
El evento fue organizado por la Oficina de Provost de Northwestern, la Escuela de Ingeniería McCormick, Escuela de Educación y Política Social, Oficina de Investigación y el Programa de Ciencias de las Ciencias de las Ciencias de Weinberg.
A continuación se presentan algunos puntos importantes de algunas de las sesiones de reunión:
