Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Gobierno de España.

5 usos de la Inteligencia artificial en eLearning

5 ideas para aplicar la inteligencia artificial al eLearning

Carmen García 11, 2020

La presencia de la inteligencia artificial en el eLearning es cada vez más común. Esta tecnología permite desde automatizar procesos hasta ofrecer una ayuda instantánea a los alumnos. Su implantación en el sector de la teleformación es una realidad y puede ayudarte a alcanzar tus objetivos y a cumplir tu estrategia.

Si todavía no has descubierto las ventajas que tiene la inteligencia artificial en el eLearning o quieres conocer algunas ideas para comenzar a aplicarla, en esta ocasión compartimos contigo algunos usos que hemos detectado en el sector y que están dando buenos resultados.

Machine learning

El machine learning es uno delos usos más conocidos en cualquier sector. A través de unos algoritmos, esta tecnología “aprende” y a medida que va ganando experiencia, mejora sus resultados. ¿De qué manera se puede aplicar al sector del eLearning? Estas son algunas ideas:

Conocimiento del alumno. La inteligencia artificial puede aprender de los datos del alumno y proponer nuevas fórmulas de actuación. ¿Qué tipos de contenidos son los más consultados? ¿Cuáles presentan más problemas? Incluso se pueden conseguir pistas que permitan mejorar el diseño y la usabilidad.

Apoyo en la toma de decisiones. Como ya se ha dicho, el machine learning aprende y propone a partir de estos datos. De esta forma, gracias a esta inteligencia artificial en el eLearning encontraremos nuevos modelos que apoyen la estrategia teleformativa

Apoyo en tareas de administración. El machine learning no solo recopilar datos de los alumnos, también de otras áreas. Por ejemplo, si tienes en marcha una campaña de marketing para captar nuevos estudiantes, esta inteligencia artificial puede ir aprendiendo para mejorar el impacto de tus campañas y hacerlas más eficientes.

Gamificación

Al fin y al cabo, la gamificación expone al alumno a un contenido en el que interactúa con una inteligencia artificial. Esta tecnología puede ir “aprendiendo” de los usuarios de un curso a partir de la interacción que se genere con ellos. Por otro lado, permite automatizar procesos facilitando rutas de aprendizaje más complejas y que sepan responder a las distintas variaciones que se les exponga.

Dicho de otro modo, la inteligencia artificial interioriza las posibles variantes en función de las respuestas al contenido gamificado y ofrece una experiencia acorde don estas decisiones.

Chatbot

La inteligencia artificial ofrece la opción de que incluyas servicios converacionales automatizados a través de los chatbots. Una solución que facilita la retención del estudiante a través de la respuesta rápida y automática a determinadas preguntas, generadas a partir de una base de datos.

Su integración con los sistemas de big data y machine learning permite optimizar la respuesta automática que se da ante determinada pregunta, ofreciendo un apoyo instantáneo, prediciendo el rumbo de la conversación.

Por otro lado, también permite recopilar información e ir aprendiendo, fortaleciendo la utilidad del machine learning

Asistente virtual

Un paso más allá dentro de los chatbots. De hecho, en su forma más simple, están a la par del uso anterior de la inteligencia artificial en el eLearning. Pero los asistentes virtuales son capaces de realizar labores más complejas como convertirse en un tutor 24 horas que trabaja 7 días a la semana para guiar la experiencia del alumno de un curso de teleformación.

De nuevo, hay que tener en cuenta la conexión con la base de datos del centro eLearning ya que será la encargada de hacer más eficiente la respuesta a estas preguntas por el alumno y hacer que su experiencia dentro del curso teleformativo.

Gestión del big data

La información es poder y como tal hay que saber usarlo. En una época en donde los bancos de datos pueden ser inmensos, la inteligencia artificial en el eLearning puede ser la respuesta para no terminar aplastado en esta marabunta. Todo lo que registres en tu servidor puede ser aprovechado por estas tecnologías para sacar conclusiones y ayudarte a mejorar en tu estrategia.

Novedades del Hype Cycle de Gartner para la inteligencia artificial de 2022

Este grupo de innovaciones incluye la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la inteligencia artificial (TRiSM, por sus siglas en inglés), la IA responsable, la ética digital y los kits de creación y enseñanza de IA.

Cuando la inteligencia artificial sustituye las decisiones humanas, amplifica los buenos y los malos resultados por igual. La inteligencia artificial responsable capacita para unos buenos resultados al resolver los dilemas intrínsecos entre la aportación de valor y la tolerancia al riesgo. La inteligencia artificial responsable es un término genérico referido a aspectos como la actividad empresarial adecuada y las elecciones éticas al adoptar la IA, incluidos valor empresarial y social, riesgo, confianza, transparencia, justicia, reducción de los sesgos, explicabilidad, responsabilidad, seguridad, privacidad y cumplimiento reglamentario. La adopción generalizada de la IA responsable se alcanzará dentro de entre 5 y 10 años, pero tendrá un efecto transformador para las empresas.

La ética digital es una tendencia prevista a corto plazo (entre 2 y 5 años) y probablemente tendrá un gran impacto empresarial. La ética digital comprende los sistemas de valores y los principios morales de conducta en las interacciones electrónicas entre las personas, las organizaciones y las cosas. Estas cuestiones siguen generando gran preocupación, especialmente por su relación con la privacidad y el sesgo. Cada vez más personas son conscientes del valor que tiene su información y se sienten molestas por la falta de transparencia, el uso indebido y las infracciones. Las organizaciones están actuando para reducir los riesgos derivados de la gestión y la protección de datos personales, mientras los gobiernos imponen leyes más estrictas.

Muchas empresas siguen sin tener en cuenta la ética digital porque creen que no es aplicable a su sector o su ámbito, pero la previsión de Gartner es que, en 2024, el 30 % de las principales organizaciones incluirán la “voz de la sociedad” como un nuevo indicador para actuar conforme a las preocupaciones sociales y evaluar el impacto de su rendimiento comercial. Las organizaciones necesitarán integrar la ética digital en sus estrategias de IA para reforzar su influencia y su reputación entre clientes, empleados, socios y la sociedad en general.

Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Gobierno de España.

Retos y objetivos

La Inteligencia Artificial (IA) tiene un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico y social dada su penetración intersectorial, elevado impacto, rápido crecimiento y contribución a la mejora de la competitividad. Es también un vector transversal para afrontar los grandes desafíos de nuestra sociedad y específicamente para reducir la brecha de género, la brecha digital, apoyar la transición ecológica y la vertebración territorial.

El objetivo de este componente es situar a España como un país puntero en Inteligencia Artificial, liderando, a nivel mundial, el uso de la lengua española en la Inteligencia Artificial; promoviendo la creación de empleo cualificado, tanto estimulando el talento español, como atrayendo talento global; e incorporando la Inteligencia Artificial como factor para mejorar la productividad de la empresa española y de la Administración Pública. Todo ello con una perspectiva humanista que garantice los derechos individuales y colectivos de los ciudadanos.

Para ello, el componente se articula a través de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, que es uno de los principales planes de la agenda digital del Gobierno de España (España Digital 2025).

Algunos de los retos principales abordados por este componente guardan relación con el uso masivo de la Inteligencia Artificial en las empresas, particularmente en las pymes, con la creación de repositorios de datos de amplio acceso, y con la inversión pública y privada en innovación en materia de Inteligencia Artificial.