Al post anterior vam veure com l'aplicació de intel·ligència Artificial en educació es pot convertir en poc temps en un poderós aliat dels educadors/es, sempre que s'utilitzi amb criteri i sentit pedagògic.
Avui veurem de quina manera la IA pot arribar a tenir un paper important a les extraescolars tecnològiques en activitats com robòtica, programació y realitat virtual per millorar la qualitat i la singularització de l'aprenentatge. Aquestes són algunes de les principals aplicacions:
Personalització de l'aprenentatge
En el cas de les classes de programació, per exemple, les plataformes d'aprenentatge en línia utilitzen algorismes d'IA per adaptar els recursos empleats segons el nivell dhabilitat i el progrés de cada estudiant.
Així, un alumne/a que demostri tenir coneixements sòlids en una àrea concreta de programació podria trobar-se amb desafiaments més avançats per mantenir el seu interès i seguir desenvolupant les seves habilitats.
Assistent per a la solució de problemes
Tots hem experimentat a classe que els projectes de robòtica poden arribar a ser tècnicament complexos i que, de vegades, el prototip creat no es comporta exactament com esperàvem.
A l'hora d'analitzar el problema i trobar solucions possibles, els agents de suport IA poden analitzar el disseny del robot i les dades dels seus sensors per detectar possibles malfuncionaments. Imaginem que un robot no segueix la trajectòria correcta, això podria ser degut a diverses causes mecàniques, de condicions de llum combinades amb el llindar de percepció dels sensors, etc. Un diagnòstic ràpid amb ajuda de la IA ens pot ajudar a trobar el component que no funciona correctament i suggerir possibles ajustaments.
Simulacions virtuals
La creació d'entorns virtuals i les diferents tecnologies de generació d'imatges complexes es poden veure molt beneficiades amb la intervenció de la intel·ligència artificial. D'aquesta manera, l'experiència de l'usuari en un entorn de realitat Virtual pot resultar molt més immersiva, amb interaccions més realistes i dinàmiques. En el cas d‟una simulació d‟un ecosistema submarí, per exemple, la IA podria adaptar el comportament dels animals marins en funció de les accions de l‟estudiant, creant un entorn educatiu més estimulant i personalitzat.
Retroalimentació i millora constant
Quan s'aprèn a programar, la retroalimentació que ofereix una eina d'avaluació basada en IA proporciona informació molt detallada sobre la qualitat del codi i suggereix noves maneres d?abordar un repte. No estem parlant només de depuració del codi i de detectar errors comuns, sinó d'anar incorporant noves possibilitats o perspectives en crear estructures de programació. Tot aquest procés estaria monitoritzat de manera constant per l'assistent IA, de manera que els estudiants tenen l'oportunitat de millorar de manera constant.
Disseny de projectes
A les nostres classes fem servir la metodologia de disseny (Design Thinking) per idear noves solucions i aprendre a desenvolupar prototips optimitzats per a determinades funcions. Els algorismes de generació automàtica poden ajudar els estudiants a dissenyar robots o aplicacions de programari de manera més ràpida i eficient. Per exemple, un estudiant que vulgui crear un robot podria utilitzar una eina que, mitjançant la IA, generi una llista de peces recomanades i un disseny inicial basat en els objectius del projecte.
Col·laboració en línia i aprenentatge social
Els entorns de Realitat Virtual potenciats per IA aporten una dimensió extra als projectes de col·laboració en línia, ja siguin propostes de disseny 3D, simulacions o jocs educatius. Els estudiants es desenvolupen en un espai molt estimulant i atractiu on poden interactuar i aprendre junts en un mateix entorn, independentment de la seva ubicació física.
Avaluació de riscos i seguretat
Tal com passa a la vida real, en què els robots sovint realitzen tasques arriscades o potencialment perilloses per als humans, la IA també pot ser una ajuda molt eficaç per prevenir riscos i garantir la seguretat dels estudiants en fer activitats de robòtica. D'aquesta manera, podria supervisar el funcionament d'un robot abans de posar-lo en marxa o fins i tot aturar-lo automàticament si es detecta una situació potencialment perillosa per als assistents o fins i tot per a la integritat del robot.
En resum, tal com hem vist, la IA promet aportar importants millores a l'educació també a les extracurriculars STEAM en activitats com la robòtica, la programació i la realitat virtual. Entre altres millores, veurem progressivament nivells més grans de personalització de l'aprenentatge, assistència en la solució de problemes, noves simulacions immersives i grans oportunitats per a l'aprenentatge col·laboratiu.
Aquests exemples pràctics mostren com la IA pot millorar la qualitat de laprenentatge i empoderar els estudiants en ladquisició dhabilitats tecnològiques.
L'equip pedagògic d'IGNITE Serious Play ja està treballant, en aquest sentit, en un pla d'acció sobre IA en educació que ens permetrà fer un salt qualitatiu en el desenvolupament del Mètode IGNITE en totes les etapes educatives.
Ens veiem a les aules, Igniters !
