Cuál será el impacto de las tecnologías emergentes en la educación superior

La Inteligencia Artificial y la Robótica, entre otros campos tecnológicos, están catalizando la creación de nuevas carreras y programas de educación superior.

El mundo a nuestro alrededor se está volviendo más inteligente. La Inteligencia Artificial, los datos y el procesamiento del lenguaje natural han permitido que plataformas como Alexa, Siri, Pandora, Netflix, Facebook, Google, Amazon y Waze sean parte de nuestras vidas. Se proyecta que tanto la Inteligencia Artificial como la Robótica tengan un impacto masivo en la economía global. Si bien las mejoras anticipadas en el PIB y la eficiencia empresarial anticipan un escenario positivo, algunos temen que los empleos se pierdan por causa de la automatización.

Ahora, la pregunta que nos atañe es, ¿qué incidencia tendrán la Inteligencia Artificial y la Robótica para la educación superior?, ¿afectará la automatización a los colegios y universidades?

Los chatbots se han utilizado como asistentes de enseñanza, de hecho, «Jill Watson» fue nominada como la mejor asistente en su primer semestre. Las oficinas de admisiones están usando chatbots para manejar las miles de llamadas por día que se reciben durante los períodos pico. Se están explorando otros usos de la Inteligencia Artificial, como los sistemas de tutoría inteligentes. Pero estos usos tienen más que ver con aspectos relacionados al servicio del estudiante como cliente que con el reemplazo de la interacción humana.

Los nuevos campos de estudio son solo el comienzo

La Inteligencia Artificial y la Robótica, como áreas de estudio, están potenciando la creación de nuevas carreras y programas de educación superior en nuestras universidades. Más allá del estudio de estas tecnologías se encuentra la complejidad de cómo nuestro trabajo como profesionales va a cambiar a medida que aumente la capacidad de las máquinas.

Mientras nuestros roles cambien, las necesidades educacionales también lo harán. El desafío real para la educación superior es ver cómo las tecnologías emergentes podrían afectar su esencia. Lo que los estudiantes aprenden, lo que significan las credenciales universitarias y cómo debemos mantenernos al tanto de los cambios se puede transformar de forma muy drástica.

A medida que las máquinas que nos rodean se vuelven más capaces, resolviendo problemas y ofreciendo consejos en lugar de solo recuperar información, nuestros roles como trabajadores del conocimiento cambian.

Nuevas tareas reemplazarán aquellas que han sido automatizadas. Estas máquinas inteligentes pueden hacer más que automatizar, pueden además amplificar el rendimiento humano y aumentar la inteligencia humana, trabajando de la mano con las personas.

En la industria farmacéutica, por ejemplo, la Inteligencia Artificial ayuda a los investigadores a identificar los compuestos más sujetos a probar. Los robots se utilizan para cultivar células, aislar ADN y rastrear muestras, lo que aumenta la capacidad de testear posibles medicamentos.

Sin embargo, que una tarea sea automatizada no quiere decir que el trabajo vaya a desaparecer del todo. Las tareas de bajo nivel se pueden reemplazar por otras que requieran un nivel más alto de habilidad humana. Pero esto solo es posible cuando las personas obtienen estas habilidades necesarias para hacerse cargo de esas tareas y pueden así adaptarse a una nueva división del trabajo, entre el hombre y la máquina.

La necesidad de potenciar nuestras habilidades humanas

Se estima que solo en Estados Unidos un tercio de la fuerza laboral tendrá que aprender nuevas habilidades para el año 2030, con cerca del 10% de la mano de obra tomando posiciones en campos que hoy en día aún son desconocidos.

La magnitud del desafío de potenciar las habilidades humanas es enorme, pues en últimas esto será lo que nos asegure que millones de profesionales nuevos y existentes estén en capacidad de trasladarse a nuevas posiciones y no pierdan su empleo. Si tenemos en cuenta que tendremos que estar aumentando nuestras capacidades de forma frecuente y continua, ¿hasta qué punto la educación en el futuro será percibida de la manera en que lo hacemos hoy?

Instituciones como Georgia Tech están pensado en formas en las que los estudiantes puedan distribuir sus experiencias de aprendizaje a lo largo de sus vidas. Tienen la visión de crear nuevos productos y servicios para un modelo de aprendizaje continuo y flexible que pueda incluir microcréditos o mini semestres, que describen como cursos que se imparten durante tres horas por semana, con una duración de cinco semanas, aproximadamente el equivalente a un crédito.

Por otro lado, es probable que las futuras trayectorias profesionales se basen en habilidades de alto valor, como la resolución de problemas, el pensamiento crítico o el trabajo en equipo; que puedan transferirse a lo largo de múltiples tipos de industria.

El diploma como el mecanismo de acreditación principal de hoy puede aumentarse con enfoques más discretos, como credenciales o certificaciones de competencia, que proporcionan el aprendizaje renovable que se requiere en un entorno que cambia de forma rápida como el de hoy.

Por ejemplo, la Universidad de Northeastern está utilizando las insignias de IBM como la base para los títulos de maestría profesional en áreas tales como el análisis. La comisión de Georgia Tech planea explorar una transcripción descentralizada basada en tecnología de blockchain.

Lo que es incluso más desafiante que la creación de nuevos cursos o acreditaciones es la manera en la que podemos anticiparnos a lo que significará ser un profesional en medio de un mundo de máquinas inteligentes y cómo preparar a los estudiantes para una nueva división del trabajo entre los seres humanos y las máquinas.

Ahora mismo nos sentimos cómodos usando máquinas para recopilar información o procesar datos, sin embargo, estamos entrando a una era de procesamiento del conocimiento.

Las plataformas de generación de hipótesis automatizadas extraen la literatura científica y las formulan para permitir a los investigadores centrarse en las pistas más prometedoras. Usos similares de Inteligencia Artificial ayudan al sector médico a obtener información de grandes cantidades de datos, lo que lleva a un mejor diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Las decisiones en los tribunales se están pronosticando mediante el aprovechamiento de las bases de datos de cientos de miles de casos pasados.

Estas máquinas inteligentes desarrollan nuevos conocimientos basados en datos. La solución de problemas y el descubrimiento están cambiando con la Inteligencia Artificial. Si es así, ¿deberían los estudiantes desarrollar la habilidad de alfabetizar los datos para ayudarles a reunir y analizar grandes conjuntos de datos o identificar datos deficientes y algoritmos sesgados que podrían llevarles a conclusiones peligrosas?

Hemos de tener en cuenta también otro punto. Si bien las máquinas inteligentes tienen un tremendo potencial, carecen de capacidad moral. Por tanto, sumado a la alfabetización de los datos, la educación superior tendrá que enfatizar en la enseñanza de la ética para que la sociedad pueda hacer un balance mejor de lo que es posible y lo que es moralmente responsable.

En conclusión, las tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial y la Robótica en algún punto de la historia nos llevarán a reconceptualizar la educación en un mundo donde será requerido un aprendizaje permanente y estemos en constante conexión con máquinas inteligentes.

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*Fuente: eCampusNews.