La inteligencia artificial y el futuro de las escuelas K-12. Parte 3: Descripción general de la Inteligencia Artificial

by Enrique Patinoin Creating Efficient Shelters, IAE newsletter, International Perspectives in Educationon Posted on

Publicación #298, 31 Enero del 2020

 

David Moursund

Profesor Emérito, Facultad de Educación

Universidad de Oregon

 

Este boletín gratuito de Information Age Education es editado por Dave Moursund, producido por Ken Loge y traducido al español por Enrique Patiño. El boletín es un componente de las publicaciones de la Educación de la Era de la Información (IAE) y de Avance de la Tecnología y la Educación Globalmente Apropiadas (AGATE).

 

Todos los números anteriores del boletín y la información de suscripción están disponibles en línea. Varios de los boletines están disponibles en español en el sitio web de AGATE mencionado anteriormente.

 

Mi libro gratuito más reciente se titula Alfabetización informática cultural para educadores . Los siguientes sitios en inglés para este libro han tenido un total combinado de más de 9.800 vistas de página.

Recientemente se ha publicado la versión en español de Alfabetización Cultural Informática para Educadores.

Mi libro anterior más reciente, The Fourth R (Second Edition), está disponible gratis tanto en inglés como en español (Moursund, 2018a, enlace; Moursund, 2018b, enlace). El tema unificador del libro es que la cuarta R de Razonamiento / pensamiento computacional es fundamental para potenciar los estudiantes de hoy y sus profesores a través del curriculo K-12. Estos libros han tenido ahora un total combinado de más de 125.000 vistas de página. Más de 28.500 de ellos son de la edición en español.

 

La inteligencia artificial y el futuro de las escuelas K-12

Parte 3: Descripción general de la Inteligencia Artificial

Normalmente comienzo mis boletines con una o dos citas concisas que son relevantes para los temas principales del boletín. A menudo hago un comentario o dos sobre cada cita dentro del cuerpo del boletín. En este boletín, he insertado un comentario después de cada una de mis dos citas elegidas.

 

“Hemos visto que la IA brinda conversación y consuelo a los solitarios; también hemos visto a la IA participar en la discriminación racial. Sin embargo, el mayor daño que la IA puede causar a las personas a corto plazo es el desplazamiento laboral, ya que la cantidad de trabajo que podemos automatizar con la IA es mucho mayor que antes. Como líderes, nos incumbe a todos asegurarnos de que estamos construyendo un mundo en el que cada individuo tenga la oportunidad de prosperar”. (Andrew Ng; ex director de Sanford AI Lab y pionero en educación en línea, emprendedor. Sus cursos en línea han tenido más de 2,5 millones de inscripciones; 1975-).

 

Los seres humanos hemos experimentado y nos hemos enfrentado con eficacia a importantes cambios relacionados con el trabajo en el pasado. En la antigüedad, pasamos de ser cazadores-recolectores a ser agricultores. Más recientemente, en 1890 alrededor del 80 por ciento de los trabajos en los Estados Unidos estaban en la agricultura. Ahora, solo alrededor del dos por ciento se dedica a la agricultura. En el apogeo de la fabricación industrial en los Estados Unidos, alrededor del 50 por ciento del empleo se encontraba en esta área. Ahora, esto es menos del 10 por ciento. La cantidad de cambios relacionados con el trabajo de IA seguirá aumentando. Nuestro desafío es ayudar a nuestros sistemas educativos a realizar los cambios necesarios para preparar mejor a los estudiantes para los mercados laborales y otros aspectos del futuro que enfrentarán.

 

“Nunca se ha diseñado una computadora que sea consciente de lo que está haciendo; pero la mayoría de las veces, tampoco lo somos “. (Marvin Minsky; científico cognitivo estadounidense en el campo de la inteligencia artificial y cofundador del laboratorio de inteligencia artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts; 1927-2016).

La declaración de Minsky es una observación interesante y reveladora. Hasta ahora, ninguna computadora tiene autoconciencia, mientras que la autoconciencia es un aspecto importante para ser un ser humano en pleno funcionamiento.

 

Sin embargo, Minsky hace la interesante observación de que la mayor parte de la actividad humana ocurre en un nivel subconsciente. Probablemente haya escuchado la declaración: “El pensamiento es la acción”. Pero la mayor parte de lo que hacemos (los hechos) ocurre sin pensamiento consciente. Esta es actualmente un área activa de investigación del cerebro. Exploro algunas de las implicaciones educativas de esta idea más adelante en este boletín en la sección titulada “El pensamiento es la acción”.

 

Introducción

Este es el tercero de varios boletines que me ha motivado a escribir el documento un artículo de 27 páginas sobre el tema de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación La IA y el futuro del aprendizaje: Informe del panel de expertos (Roschelle, Lester y Fusco, diciembre de 2020, enlace). El informe se basa en el trabajo de 22 expertos cuidadosamente seleccionados en el campo de la IA en la educación.

El término Inteligencia Artificial adquirió importancia como consecuencia del Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial celebrado en 1956. Cita del taller de Dartmouth (Wikipedia, 2021a, enlace):

A principios de la década de 1950, había varios nombres para el campo de las “máquinas pensantes”: cibernética, teoría de autómatas y procesamiento de información compleja. La variedad de nombres sugiere la variedad de orientaciones conceptuales.

En 1955, John McCarthy, entonces un joven profesor asistente de matemáticas en el Dartmouth College, decidió organizar un grupo para aclarar y desarrollar ideas sobre las máquinas pensantes. Eligió el nombre de ‘Inteligencia Artificial’ para el nuevo campo. Eligió el nombre en parte por su neutralidad; evitando un enfoque en la teoría de autómatas estrechos.

Aproximadamente al mismo tiempo, el término Machine Intelligence (MI) entró en uso en Europa, y tanto la IA como la MI ahora son nombres ampliamente utilizados para el campo.

La inteligencia humana tiene una larga historia. Los investigadores creen que los primeros prehumanos aparecieron hace unos seis millones de años. Estos primeros prehumanos tenían una combinación de capacidades físicas y mentales incorporadas en sus genes que les permitían sobrevivir. Aproximadamente seis millones de años de evolución llevaron al Homo Sapiens, que tenía la capacidad física y mental para aprender y usar lenguajes orales. Un aspecto clave de esto es que, si bien los niños de hoy nacen con la capacidad innata de aprender a hablar y comunicarse en un lenguaje oral, se requiere un aprendizaje considerable durante un largo período de tiempo para desarrollar realmente estas habilidades. Es decir, la evolución brindó las capacidades mentales y físicas para tal lenguaje oral y la educación es el vehículo para poder pasar ese lenguaje oral de generación en generación.

Tenemos evidencia de dibujos y pinturas en las paredes de las cuevas que se remontan a más de 40.000 años, y del uso de marcas en piedras pequeñas (incluidas algunas hechas de arcilla) como medio de comunicación hace más de 10.000 años. El primer desarrollo del lenguaje escrito evidentemente ocurrió hace unos 5.500 años en Sumeria. Me gusta pensar en esto como uno de los primeros pasos importantes en el desarrollo de la IA. El lenguaje escrito es una ayuda muy importante para la inteligencia humana, y los seres humanos lo creamos y transmitimos su uso de generación en generación.

En resumen, a través de una combinación de evolución e ingenio humano, los seres humanos desarrollan herramientas que pueden utilizarse para mejorar sus capacidades intelectuales. Algunos de estos se pueden dominar rápidamente, mientras que otros requieren años de estudio y práctica para cumplir con los estándares contemporáneos. Estas herramientas para mejorar la inteligencia pueden contribuir significativamente a nuestra calidad de vida. Su uso también puede disminuir la calidad de vida de sus usuarios y otros. Por lo tanto, la IA es un agente de cambio, y para cualquier persona en particular, los efectos del uso de un producto específico basado en IA estarán en algún lugar en una escala de muy mala a muy buena. Ciertamente vemos esta gama de efectos en los juegos de computadora.

Contar es un buen ejemplo. Los seres humanos y algunos otros animales tienen una capacidad innata para aprender a contar. A medida que los humanos desarrollaron sus primeras civilizaciones, el conteo y la aritmética simple demostraron ser ayudas útiles para representar y ayudar a resolver una variedad de problemas. La barra de conteo se desarrolló como una ayuda para contar y realizar un seguimiento de algún número hace al menos 40.000 años (Wikipedia, 2021, enlace). Ahora tenemos aritmética de papel y lápiz, calculadoras y computadoras como ayuda para lidiar con tareas relacionadas con las matemáticas.

 

 

¡La inteligencia artificial explicada en 5 minutos!

Si desea una descripción general muy rápida de la IA, le recomiendo el video corto de Ashish Bhatnagar, ¡La inteligencia artificial explicada en 5 minutos! (Bhatnagar, 2020, enlace).

El video explica la IA en términos del uso de computadoras para llevar a cabo una serie de actividades que los humanos pueden realizar. El objetivo de la IA es desarrollar sistemas que puedan funcionar de forma inteligente e independiente. El video identifica una serie de capacidades humanas que hacen uso de la inteligencia humana y las relaciona con áreas específicas de investigación de IA. En la siguiente lista, los nombres de estas áreas se dan entre paréntesis.

Las capacidades humanas mencionadas en el video incluyen:

  • Habla y escucha. (Reconocimiento de voz).
  • Escribe y lee texto en uno o más lenguajes naturales. Tenga en cuenta que muchas personas son bilingües y que las personas que realizan traducción simultánea muestran habilidades lingüísticas muy altas. (Procesamiento natural del lenguaje).
  • Ver con sus ojos y procesar lo que ven. (Aprendizaje automático).
  • Reconozca una escena a su alrededor. Recuerde el pasado e integre (partes de él) con el presente. (Procesamiento de imágenes).
  • Comprende su entorno y muévase con fluidez. (Robótica).
  • Vea patrones, como agrupaciones de objetos similares. (Reconocimiento de patrones, redes neuronales, aprendizaje profundo).

Los seres humanos usan estas capacidades para lidiar con problemas y tareas que encuentran en su vida diaria. Gran parte de la educación informal y formal humana se centra en aprender a reconocer, comprender y decidir sobre la importancia e inmediatez de un problema que uno encuentra, y luego decidir sobre las propias capacidades para abordar y posiblemente resolver el problema. A lo largo de los años, aprendemos a resolver o de otras formas a lidiar con eficacia con muchos de los innumerables problemas que encontramos a lo largo del día.

Los seres humanos tienen muchas capacidades que no están en la lista con viñetas, pero todos los elementos de la lista se relacionan con varios componentes de la investigación, el desarrollo y el uso de la IA. Con la IA, los seres humanos pueden desarrollar herramientas que mejoran sus capacidades físicas y mentales. En breve resumen, aquí hay tres ideas clave:

  1. La IA puede ayudar a resolver problemas y realizar tareas con las que nos hemos ocupado en el pasado sin el uso de IA.
  2. La IA puede proporcionar ayudas para resolver problemas y realizar tareas con las que queríamos lidiar en el pasado, pero que no pudimos manejar con las ayudas actuales para la resolución de problemas.
  3. La IA abre nuevas áreas problemáticas que no hemos considerado en el pasado y puede contribuir a la exploración y posible solución de algunos de estos problemas.


Los tres son de interés para las personas que trabajan para mejorar la escolarización y la educación permanente.

 

IA y el futuro del aprendizaje

Este informe de 27 páginas se basa en las aportaciones de 22 expertos en el campo de la IA en la educación. El panel de expertos creó una lista de siete recomendaciones para las prioridades de investigación (Roschelle, Lester y Fusco, 16/11/2020, enlace). Citando del informe:

  1. Investigar diseños de IA para una gama ampliada de escenarios de aprendizaje
  2. Desarrollar sistemas de inteligencia artificial que ayuden a los profesores y mejoren la enseñanza
  3. Intensificar y expandir la investigación sobre IA para la evaluación del aprendizaje
  4. Acelerar el desarrollo de la IA responsable o centrada en las personas
  5. Desarrollar políticas más sólidas para la ética y la equidad
  6. Informar e involucrar a los responsables y profesionales de la formulación de políticas educativas
  7. Fortalecer el ecosistema general de inteligencia artificial y educación

Las siguientes siete secciones son breves resúmenes / comentarios sobre estas siete recomendaciones.

  1. Investigar diseños de IA para una gama más amplia de escenarios de aprendizaje

Citando del informe:

Muchas oportunidades importantes, como los agentes de IA para apoyar el aprendizaje en entornos abiertos de investigación científica, las herramientas de simulación de estudios sociales o los planes de estudio para fomentar el pensamiento de diseño, aún no se investigan bien. Del mismo modo, los escenarios de aprendizaje de la IA pueden contribuir a una mejor preparación para el lugar de trabajo.

Comentario: El punto es que ahora hemos tenido más de 50 años de investigación y desarrollo continuos sobre diversas formas de aprendizaje asistido por computadora. A medida que la IA creció en sus capacidades, comenzamos a desarrollar sistemas de aprendizaje asistido por computadora inteligente y altamente interactivos (HIICAL). Estos sistemas se prestan para la recopilación de datos detallados y la investigación sobre el impacto de HIICAL en el aprendizaje de los estudiantes. Cada vez más, tendremos sistemas HIICAL que son más efectivos que los diversos métodos tradicionales de enseñanza, aprendizaje y evaluación de los estudiantes en muchas partes del plan de estudios.

  1. Desarrollar sistemas de inteligencia artificial que ayuden a los profesores y mejoren la enseñanza

Citando del informe:

Los expertos eran conscientes de que los sistemas de IA actuales tienen paneles y otras interfaces para los profesores, pero que a menudo no son útiles, amigables o útiles para el trabajo de los profesores. No llegan a la idea de aumentar la inteligencia del maestro y ayudar al maestro a crecer, y a menudo solo hacen más trabajo para los maestros. … Los expertos pidieron una visión de la IA en el aula que esté más centrada en ayudar y apoyar a los maestros.

Comentario: Ser un maestro de clase bueno y eficaz es una tarea muy desafiante y difícil. Las computadoras y la inteligencia artificial pueden ayudar a los maestros a hacer un mejor trabajo y, al mismo tiempo, ahorrarles un tiempo considerable que ahora dedican a un trabajo bastante mundano y ocupado. El éxito en este esfuerzo ayudará a obtener el apoyo de los maestros en un mayor uso de HIICAL.

  1. Intensificar y ampliar la investigación sobre inteligencia artificial para la evaluación del aprendizaje

Citando del informe:

Aunque la IA ya se ha utilizado en la evaluación de la escritura, las ciencias y las matemáticas, aún se necesita mucho trabajo para ampliar los límites de las actividades de aprendizaje de los estudiantes que pueden evaluarse automáticamente, la gama de competencias que pueden capturarse y la amplitud de la evaluación en todos los entornos a través del tiempo.

Comentario: La evaluación es un componente continuo y muy desafiante del trabajo de un maestro. Esto me recuerda mis visitas periódicas a mi médico. Una amplia gama de análisis de sangre son solicitados y realizados por técnicos y equipos altamente automatizados antes de mi visita. Gran parte de mi visita la dedico a discutir los resultados de la prueba con mi médico y a comprender las recomendaciones posteriores. El tiempo del médico se dedica a individualizar el tratamiento que recibo. Un uso apropiado de HIICAL puede aumentar significativamente la individualización de la instrucción en nuestras escuelas y también liberar tiempo del maestro para brindar ayuda más individualizada a los estudiantes.

  1. Acelerar el desarrollo de la IA responsable o centrada en las personas

Citando del informe:

Los límites en los procesos y enfoques de diseño pueden ser una barrera tanto como los problemas con la forma en que la IA recopila y usa los datos. En esta convocatoria se incluye la necesidad de una IA que aborde a los estudiantes con discapacidades, la variabilidad de los estudiantes y la necesidad de un diseño universal para el aprendizaje en aplicaciones de IA.

Comentario: Habría establecido este objetivo de manera algo diferente. Cada estudiante es único. Por lo tanto, ningún plan de estudios, pedagogía, evaluación o entorno escolar en general está diseñado idealmente para adaptarse a un estudiante individual específico. Una buena educación contiene componentes para ayudar a un estudiante a aprender a hacer frente a lo que una escuela puede proporcionar, así como a que las escuelas hagan lo que pueden hacer para satisfacer las necesidades de los estudiantes individuales. Actualmente, seleccionamos a los estudiantes con diversas discapacidades y también a aquellos con diversos dones especiales con el fin de hacer provisiones especiales para ellos. Necesitamos apoyar más la investigación, desarrollo y la implementación del progreso que la IA puede brindar a la individualización de la instrucción en ciertos casos que pueda llegar a ser beneficioso para algunos estudiantes.

La afirmación sobre “la necesidad de un diseño universal para el aprendizaje en aplicaciones de inteligencia artificial” me molesta. Sugiere que hay una serie de principios de diseño que deben seguir todos los materiales de instrucción que utilizan IA. Como ejemplo, considere una declaración como “El contenido, la pedagogía y la evaluación de los materiales CAL deben estar libres de sesgos”. Pero no hemos acordado universalmente una definición de sesgo. Ha escuchado la declaración: “La belleza está en el ojo del espectador”. Hasta cierto punto, cada persona tiene su propia definición de sesgo.

  1. Desarrollar políticas más sólidas de ética y equidad

Citando del informe:

En las discusiones del panel de expertos, hubo una clara necesidad de intensificar rápidamente el trabajo para comprender qué estándares, directrices, políticas y otras formas de orientación fundamentales son para las prácticas efectivas, equitativas y éticas en esta área emergente. Los investigadores que realizan el trabajo deben participar en la creación de la orientación que ayude a que el campo crezca de manera segura y creíble.

Comentario: El proceso de incrementar el uso de la IA en la educación nos brinda la oportunidad de revisar muchas prácticas educativas actuales y explorar cuán éticas son. Por ejemplo, ¿cuán ético es hacer la cantidad de separación que hacemos actualmente entre los estudiantes de educación especial y otros estudiantes? Algunos países utilizan mucha menos separación que nosotros. ¿Cuán ético es poner tanto énfasis como lo hacemos en encadenar a muchos estudiantes en el contenido del plan de estudios diario que se les presenta?

  1. Informar e involucrar a los responsables y profesionales de la formulación de políticas educativas

Citando del informe:

Para participar en la toma de decisiones, es importante desarrollar la capacidad de los profesionales para comprender la IA. El desarrollo de capacidades también es importante para que los educadores tengan la infraestructura para probar y evaluar la IA emergente y para que puedan informar las decisiones de diseño. Las escuelas y otras instituciones educativas pueden necesitar incentivos para involucrarse más en la evaluación y las políticas. Los formuladores de políticas están aprendiendo sobre la IA en general, pero pueden ser menos conscientes de los riesgos y barreras específicas en la educación que necesitan atención de políticas.

Comentario: El uso sustancial de la IA en la educación no debe tomarse a la ligera. Las personas que toman la decisión de implementar un mayor uso de la IA y los profesores que realmente realizan la implementación deben comprender lo que están haciendo y estar convencidos de que las decisiones que se tomen serán beneficiosas, tanto para los estudiantes como para el sistema educativo en general.

  1. Fortalecer el ecosistema general de inteligencia artificial y educación

Citando del informe:

Los expertos vieron sólidos ecosistemas de líderes educativos, innovadores, investigadores, líderes de la industria, empresas de nueva creación y otras partes interesadas como un mecanismo importante para dar forma a la IA para el bien educativo. Muchos de los escenarios oscuros, por el contrario, implicaron un intercambio de información deficiente o desequilibrios de poder y, en última instancia, un actor de la industria actuando solo.

Los expertos también pidieron en repetidas ocasiones que se preste más atención a la construcción de infraestructura para la colaboración y técnicas para las asociaciones entre investigadores, profesionales, formuladores de políticas, desarrolladores, industria y otras partes interesadas.

Comentario:La declaración de “Un actor de la industria que actúa solo” me llamó especialmente la atención. Actualmente, la educación se ve fuertemente afectada por una serie de personas y organizaciones con agendas relativamente específicas. Además, hay un número modesto de editores de materiales didácticos del plan de estudios y la capacitación relacionada que controlan gran parte del mercado. Encuentro que Alphabet, Inc., que es propietaria de Google, el motor de búsqueda de Google y varias otras compañías, son un ejemplo interesante para explorar. Los productos y servicios de Google se utilizan ampliamente en la educación. El papel de Google en el desarrollo de Chromebooks es parte de esto. El motor de búsqueda de Google hace un uso sustancial de la inteligencia artificial, ya que recopila, almacena, y utiliza información sobre cada uno de sus usuarios. Utilizo con frecuencia este motor de búsqueda gratuito y, en los últimos años, he visto cada vez más resultados de búsqueda acompañados de anuncios. Entonces, estoy pagando por el uso del motor de búsqueda de Google al tener que lidiar con el aluvión de anuncios que aparecen en los resultados de búsqueda que se me presentan, y también debo aceptar la venta de información sobre mí por parte de Google a una gran variedad de compañías diferentes. No creo que nuestros niños de la escuela deban tener que pasarles esto. 

Me preocupa específicamente la posibilidad (quizás la probabilidad) de que muy pocos editores lleguen a dominar el desarrollo y la venta de materiales curriculares de instrucción y la capacitación relacionada.

El pensamiento es la acción

Creo que el informe que se discute aquí es bastante débil en el área de evaluación de los posibles impactos de la IA en el contenido del plan de estudios. Durante años he preguntado y pensado en la siguiente pregunta:

Si una computadora puede resolver o ayudar en gran medida a resolver un tipo de problema o realizar un tipo de tarea que queremos que los estudiantes aprendan en la escuela, ¿cómo deberían abordar esta situación el currículo, la pedagogía y la evaluación?

Inicialmente, solo hice esta pregunta sobre la educación matemática, ya que desde muy temprano se estaba produciendo un gran progreso en el desarrollo de programas de computadora que pueden resolver una amplia gama de tipos de problemas matemáticos. Muy buen software para realizar tales tareas está disponible gratuitamente en una variedad de fuentes. Para ver un ejemplo, consulte WolframAlpha (WolframAlpha Intelligent Systems, 2021, enlace).

Esta misma pregunta se puede hacer a todas las disciplinas que se enseñan ahora en nuestras escuelas. Por ejemplo, ¿qué queremos que los estudiantes aprendan en los cursos de segunda lengua? Suponga que el objetivo principal de estos cursos es que los estudiantes adquieran habilidades modestas para hablar, escuchar, leer, escribir y traducir entre su idioma nativo y el segundo idioma. Ahora tenemos programas de computadora que son relativamente buenos (y se mejoran rápidamente) en estas tareas.

Una variación de mi pregunta es simplemente preguntar: “¿Qué queremos que los estudiantes memoricen y qué queremos que se vuelvan hábiles para consultar de la Web?” ¡Esta es una pregunta desafiante!

Al comienzo de este boletín, cité la declaración de Marvin Minsky: “Nunca se ha diseñado una computadora que sea consciente de lo que está haciendo; pero la mayoría de las veces, tampoco lo somos “. Aquí hay un ejemplo que me parece interesante. En mi mente consciente de plantear problemas, decido que quiero trasladarme de una habitación de mi apartamento a otra. Luego, mi mente consciente pasa el problema a mi mente subconsciente, y dirige mi cuerpo en los detalles de la realización de la tarea de caminar.

Como otro ejemplo, puedo decirle a mi computadora que envíe un mensaje de correo electrónico que acabo de escribir a una persona en particular cuyo nombre teclee en el espacio “Para”. La computadora se hace cargo y la tarea se completa. En esencia, con una computadora hay cada vez más situaciones en las que el pensamiento de un ser humano se convierte en una obra de la computadora. Curiosamente, un área actual de la investigación del cerebro es desarrollar un implante cerebral que pueda tomar un pensamiento humano como, “Envía el mensaje que acabo de teclear a mi hija Beth”, y una computadora se encargará de esta tarea.

Las ramificaciones educativas de esta línea de pensamiento ya son profundas, incluso sin el concepto futurista de entrada de pensamiento a una computadora. Actualmente, debo teclear mis instrucciones para resolver el problema, pero no necesito proporcionar los detalles sobre cómo resolver el problema. La computadora “sabe” cómo resolver el problema y lo hace automáticamente. Este proceso maneja cada vez más problemas (Metz, 31/8/2020, enlace).

Observaciones finales

En los próximos años, realizaremos grandes cambios en el plan de estudios, la pedagogía y la evaluación en nuestras escuelas. Este será un proceso largo y difícil, y continuará durante un tiempo en que nuestra tecnología disponible continúa su rápido cambio.

Muchas de las personas involucradas en nuestro sistema escolar actual tendrán problemas para adaptarse a estos cambios. Es probable que las transiciones sean bastante disruptivas y perturbadoras para muchos padres, maestros, administradores escolares, miembros de la junta escolar, políticos y otros. La paciencia y la tolerancia serán fundamentales. Recuerde, el objetivo es hacer lo mejor que podamos para brindar una educación que sirva a nuestros niños de manera efectiva durante su infancia mientras obtienen esta educación y en su edad adulta en nuestro mundo cambiante.

Los dejo ahora con un pensamiento más sumamente importante sobre la educación. El gran filósofo griego Aristóteles dijo una vez: ” Dame un niño hasta que tenga 7 años y te mostraré al hombre”. Mucho más recientemente, BF Skinner dijo: ” Dame un niño,y lo moldearé en cualquier cosa”. Conocemos desde hace más de 2000 años la importancia de la educación desde el nacimiento hasta los siete u ocho años. La educación formal durante estos años actualmente proviene de una combinación de padres, tutores, proveedores de cuidado infantil, preescolares y los primeros grados escolares. La educación informal proviene de amigos, libros ilustrados y medios en línea. La televisión, especialmente, ha llegado a tener un impacto significativo en la educación temprana de los niños, y ahora los juegos de computadora y el entretenimiento educativo se han vuelto muy importantes en la vida de muchos niños pequeños.

Hmm. Me pregunto cuánto tiempo pasará antes de que los robots comiencen a desempeñar un papel importante en el cuidado y la crianza de los niños.

Referencias y recursos

Bhatnagar, A. (2020). ¡La inteligencia artificial explicada en 5 minutos! (video: 5:30.) vimeo. Obtenido el 19/1/2021 de https://vimeo.com/344248922.

Metz, R. (31/8/2020). Elon Musk muestra un implante cerebral que funciona, en cerdos. CNN Business. Obtenido el 23/1/2021 de https://www.cnn.com/2020/08/28/tech/elon-musk-neuralink/index.html.

Moursund, D. (2020). Alfabetización informática cultural para educadores. Eugene, OR: Educación en la era de la información. Obtenido el 20/1/2021 de http://iae-pedia.org/Alfabetizaci%C3%B3n_Inform%C3%A1tica_Cultural_para_Educadores.

Moursund, D. (2020). Alfabetización informática cultural para educadores. Eugene, OR: Educación en la era de la información. Obtenido el 20/1/2021 de http://iae-pedia.org/Cultural_Computer_Literacy_for_Educators.

Moursund, D. (2018). La cuarta R (Segunda edición). Eugene, OR: Educación en la era de la información. Obtenido el 20/1/2021 de http://iae-pedia.org/La_Cuarta_R_(Segunda_Edici%C3%B3n).

Moursund, D. (2018). La cuarta R (Segunda edición). Eugene, OR: Educación en la era de la información. Obtenido el 20/1/2021 de http://iae.org/downloads/free-ebooks-by-dave-moursund/307-the-fourth-r-second-edition.html.

Rango, MR (13/1/2021). Educación y escuelas mesopotámicas. Historia en la Red. Obtenido el 13/1/2021 de https://www.historyonthenet.com/mesopotamian-education-and-schools.

Roschelle, J., Lester, J. y Fusco, J. (eds.) (2020). La IA y el futuro del aprendizaje: informe del panel de expertos. Promesa digital. Obtenido el 13/12/2020 de https://circls.org/wp-content/uploads/2020/11/CIRCLS-AI-Report-Nov2020.pdf.

Wikipedia (2021a). Taller de Dartmouth. Obtenido el 22/1/2021 de https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop#:~:text=The%20Dartmouth%20Summer% 20Research% 20Project% 20on% 20Artificial% 20Intelligence, weeks% 20and% 20was% 20essentially% 20% 20% 20% 20 sesión de lluvia de ideas% 20 extendida.

Wikipedia (2021b). Hueso de lebombo. Obtenido el 21/1/2021 de https://en.wikipedia.org/wiki/Lebombo_bone.

Wolfram Alpha (2021). Sistemas inteligentes WolframAlpha. Obtenido el 22/1/2021 de https://www.wolframalpha.com/.

 

Autor

 

David Moursund es profesor emérito de educación en la Universidad de Oregon y editor del boletín informativo del IAE. Su carrera profesional incluye la fundación de la Sociedad Internacional de Tecnología en Educación (ISTE) en 1979, desempeñándose como oficial ejecutivo de ISTE durante 19 años, y el establecimiento de la publicación principal de ISTE, Liderando y Aprendiendo con la Tecnología (ahora publicado por ISTE como Aprendiz Empoderado). Fue el profesor principal o co-profesor principal de 82 estudiantes de doctorado. Ha presentado cientos de charlas y talleres profesionales. Es autor o coautor de más de 60 libros académicos y cientos de artículos. Muchos de estos libros están disponibles gratuitamente en línea. (IAE Books, 2020, enlace). 

En 2007, Moursund fundó Information Age Education (IAE). IAE proporciona materiales educativos en línea gratuitos a través de IAE-pedia , IAE Newsletter , IAE Blog y libros de IAE. Information Age Education ahora está completamente integrado en la corporación sin fines de lucro 501 (c) (3), Avance de la Tecnología y Educación Globalmente Apropiadas (AGATE) que se estableció en 2016. David Moursund es el Director Ejecutivo de AGATE. (IAE, 2020, enlace; AGATE, 2020, enlace).

   

Correo electrónico: [email protected]

 

 

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