Mikel Amigot
Los desarrollos en la IA ahora se están acelerando a un ritmo sin precedentes. Varias corporaciones están implementando AI a escala, como notamos esta semana en la Conferencia de O’Reilly AI en Nueva York .
Hay un hardware más rápido para la detección, el entrenamiento de modelos y la inferencia de modelos; Vimos nuevas herramientas en la nube y en las instalaciones, arquitecturas y tuberías. Entre esas implementaciones impactantes, no encontramos desarrollos emergentes para nuestra industria de aprendizaje.
Solo uno de los 28 expositores estaba en educación: una empresa china llamada Squirrel AI Learning, squirrelai.com . Se presentó a sí mismo como “el primer proveedor de educación adaptativa basado en la inteligencia artificial de juego puro en China” . “Brindamos tutoría después de la escuela K-12 personalizada y de alta calidad a un precio asequible” .
Esta empresa, propiedad de Yixue Group, dice que ha abierto 1.700 escuelas, con un personal docente de 3.000 en 200 ciudades de China. Al parecer, acumula financiación de $ 15 millones.
¿Está China tan adelante en la educación impulsada por AI?
Asistimos a la conferencia de prensa organizada por O’Reilly con los expertos de la industria para obtener información al respecto.
Martial Hebert, un destacado investigador y director del Instituto de Robótica Carnegie Mellon, nos explicó que hay varios elementos de la inteligencia artificial que se pueden utilizar en la educación a escala, como el reconocimiento facial.
Esta es una aplicación que algunas empresas ya utilizan en China, incluida la organización matriz de la plataforma basada en Open edX XuetangX.com .
Sin embargo, el estado de esta tecnología parece estar en una etapa muy temprana.
El objetivo de todas estas herramientas, incluido el enfoque de análisis de datos, se alinea con el requisito de aprendizaje adaptable y personalizado. Significa poder responder a la interacción del estudiante en tiempo real proporcionándole automáticamente apoyo individual.
En las aulas tradicionales pequeñas, la falta de atención personalizada se puede abordar con una solución de reconocimiento facial basada en IA, especialmente si no existe un problema de protección de datos, como sucede en China.
La máquina lee la expresión del alumno para determinar si él o ella está luchando para comprender un tema. Si es así, el instructor recibe una notificación y modifica las lecciones para responder en consecuencia.
Esto se puede hacer con un número reducido de estudiantes, pero ¿es factible en la educación en línea a escala?
Carnegie Mellon está trabajando en ello, pero no parece estar cerca.
