En un reciente artículo publicado por Julia Freeland en la revista electrónica de Harvard Advanced Leadership Initiative, sugiere que a pesar de las promesas de eficiencia que lleven a centrarse más en las relaciones entre profesores y estudiantes, la IA está en camino de empeorar dramáticamente el aislamiento de los estudiantes, a menos que las escuelas reconfiguren sus modelos y métricas organizacionales para elevar, en lugar de disminuir, las relaciones humanas. Pero ¿de qué manera deben hacerlo? ¿Qué está en juego en caso de no conseguirlo? A continuación, algunas claves sobre la humanización de las entidades educativas en tiempos del avance imparable de las tecnologías de inteligencia artificial generativa.
Promesas de tiempo recuperado
Algunas estimaciones sugieren que hasta un asombroso 40 por ciento de los días de los educadores se dedican a actividades como la planificación de lecciones, la calificación y el mantenimiento de registros de los estudiantes. Por eso, cuando ChatGPT se volvió viral el invierno pasado, diversos analistas apostaron que las herramientas de inteligencia artificial podrían liberar de una vez por todas a los docentes de la larga lista de tareas administrativas vitales pero mundanas que les impiden pasar más tiempo con los estudiantes. En el centro de estas predicciones hay una esperanza sincera de que, con más tiempo, los docentes puedan centrarse en el lado humano de la educación: profundizar las relaciones con y entre sus estudiantes.
Ese enfoque es muy necesario. Décadas de investigación han demostrado que las relaciones son fundamentales para el desarrollo y el aprendizaje saludables. Y los datos muestran de manera abrumadora que las relaciones más sólidas entre docentes y estudiantes contribuyen a todo, desde mejores calificaciones hasta tasas más altas de matrícula universitaria.
Pero a pesar de todo lo que se sabe sobre el poder de la conexión, la promesa y la realidad divergen: la conexión social en las escuelas parece estar en declive. Según Freeland (2023), durante el año escolar 2022-23, por ejemplo, la percepción de los estudiantes de que sus maestros estaban haciendo un esfuerzo por comprender sus vidas fuera de la escuela cayó a un nuevo mínimo de solo el 22 por ciento de los estudiantes.
Desafortunadamente, por atractiva que sea la propuesta de que la IA traerá más tiempo para las relaciones entre docentes y estudiantes, se basa en la suposición errónea de que las escuelas ya están diseñadas para optimizar esta conexión. Si bien la mayoría de los educadores estarían totalmente de acuerdo en que las relaciones interpersonales importan, las escuelas rara vez miden las conexiones de los estudiantes (con educadores, pares o miembros de la comunidad) con regularidad o rigor.
Las relaciones interpersonales: la variable metodológica más olvidada
Sin tales métricas, las relaciones, por valiosas que sean, no pueden priorizarse frente a los resultados del aprendizaje. Es decir, se tratan como uno de los muchos factores que contribuyen –junto con los libros de texto, las herramientas tecnológicas y similares– a mantener a los estudiantes encaminados y mejorar sus puntajes en los exámenes. Pero esas conexiones son también uno de los insumos más costosos (en relación con otras variables metodológicas). Por tanto, a medida que los educadores buscan racionalmente la ruta más eficiente para aumentar los resultados del aprendizaje, se sienten incentivados a buscar atajos que requieran menos interacción, no más.
En otras palabras, los modelos organizativos de las escuelas habitualmente dejan de lado la variable metodológica de las relaciones interpersonales, imprescindible para producir aprendizaje, al mero azar.
Esa apuesta es más evidente cuando se trata de conexiones entre docentes y estudiantes. Los profesores no son evaluados por su capacidad para forjar conexiones profundas con los estudiantes. El vínculo de los estudiantes con sus profesores u otro personal a menudo depende de que opten por asignaturas optativas o actividades extra escolares. Y poco tiempo del horario escolar se dedica a formar relaciones, en lugar de dar clases. Tener el mismo maestro durante varios años es un método comprobado para fortalecer los vínculos, pero a menudo ocurre por accidente y en algunos casos, se evita deliberadamente.
Además, las entidades educativas se suelen orientar hacia adentro: no tienen información sobre a quién conocen ya sus estudiantes, es sólo por suerte o por iniciativa individual, que los educadores saben a quién conocen sus estudiantes más allá de sus familias inmediatas.
Aprovechar la eficiencia de la IA en aulas que dependen exclusivamente de las medidas de éxito académico tradicional difícilmente garantiza que las escuelas utilicen con éxito el tiempo recién adquirido para profundizar en las relaciones interpersonales. Como siempre, es la pedagogía, y no la tecnología, la que marca la capacidad de producir aprendizaje en el aula. Al respecto de la competencia pedagógica de Relaciones Interpersonales, se puede obtener más información en: https://teacherspro.com/competencias-criticas-docentes/relaciones-interpersonales/
La métrica de “Capital Social” para medir las relaciones interpersonales
Medir las relaciones puede parecer impersonal y poco práctico. ¿Cómo se puede resumir algo tan misterioso y lleno de matices como la conexión humana en un indicador o elemento de encuesta? Además, las redes son dinámicas y en constante cambio. Dependiendo de los desafíos u oportunidades que enfrenta un joven en un día determinado, diferentes personas pueden ser más o menos críticas para su éxito.
Para abordar estas complejidades, se pueden utilizar cuatro dimensiones (Charania, M. & Freeland Fisher, J., 2020) que, con base en investigaciones empíricas, se sabe que pueden determinar cómo las relaciones impulsan el desarrollo saludable, el aprendizaje y el acceso a oportunidades:
- La cantidad de relaciones en las redes de los estudiantes.
- La calidad de esas relaciones.
- La estructura de las redes de estudiantes.
- La capacidad de los estudiantes para movilizar redes.
En este sentido, una serie de emprendedores innovadores están dando pasos importantes para medir de manera deliberada las relaciones de los estudiantes en las cuatro dimensiones. A su vez, pueden mantener un pulso preciso (y más equitativo) sobre la conectividad de sus estudiantes.
El mapeo de relaciones es una estrategia emergente para capturar datos de referencia sobre el número y la naturaleza de las relaciones en la vida de los estudiantes.
Por ejemplo, el proyecto Making Caring Common de la Escuela de Graduados en Educación de Harvard ha creado una herramienta para ayudar a las escuelas K-12 a mapear visualmente las relaciones entre los estudiantes y el personal. En las escuelas que utilizan la “Estrategia de mapeo de relaciones”, a los profesores y al personal de la escuela se les presentan listas de estudiantes y se les pide que identifiquen a los estudiantes con quienes sienten que tienen una fuerte conexión. Los estudiantes también pueden generar una lista de conexiones e identificar al profesorado y al personal con quienes sienten que tienen conexiones sólidas. Luego, las escuelas pueden trabajar para garantizar que cada estudiante posea al menos una (o idealmente muchas) relaciones positivas y estables en la escuela. Este enfoque evita que las escuelas dejen al azar el acceso de los estudiantes a las conexiones y posiciona a los líderes para identificar, desde el principio, a aquellos que pueden necesitar apoyo adicional. A partir de ahí, las escuelas pueden repetir ejercicios de mapeo a intervalos regulares para comprender si los estudiantes están aumentando y profundizando sus relaciones, y en qué medida.
Otro enfoque de mapeo que identificamos tiene como objetivo poner los datos de las relaciones no sólo frente a los profesores sino también directamente en manos de los estudiantes. iCouldBe, un programa de tutoría virtual, conecta a estudiantes de secundaria con mentores en línea que los guían a través de un plan de estudios universitario y profesional. El plan de estudios combina el mapeo de redes con una serie de actividades llamadas “misiones” que incitan a los estudiantes a identificar y forjar conexiones basadas en sus intereses académicos y profesionales. Muchas misiones empujan a los estudiantes a establecer relaciones fuera de línea con profesores de su escuela o miembros de su comunidad. En cada momento, los estudiantes identifican estas conexiones adicionales, que, a su vez, se agregan a mapas de red personalizados en la aplicación iCouldBe. Como resultado, iCouldBe puede mantener información actualizada sobre la cantidad de conexiones que los estudiantes están forjando a lo largo de su programa, y los estudiantes pueden visualizar la creciente red de relaciones a su disposición.
Cómo (y con qué frecuencia) las escuelas recopilan datos sobre el capital social influye inevitablemente en su capacidad para actuar en consecuencia. Si bien los datos multidimensionales ofrecen una imagen más rica de las conexiones de los estudiantes, tienen su propio costo: el tiempo que lleva encuestar a los estudiantes y agregar y analizar sus respuestas.
Esto ha llevado a algunos programas a adoptar encuestas breves para obtener información en tiempo real. En este sentido, la aplicación Edulyzer (https://www.edulyzer.com/es/) con al que colaboramos estrechamente en el Instituto Escalae, es capaz de “escuchar” permanentemente a los estudiantes y sus familias, a los docentes y a los directores mediante una aplicación que realiza una pregunta al día. Gracias a este sistema, una institución pequeña de unas 300 personas, puede llegar a recopilar más de 120 mil puntos de datos en un año.
Un enfoque dinámico puede mitigar las encuestas prolongadas y también generar datos de relaciones más confiables y procesables.
La revolución de la IA debería impulsar a las escuelas a examinar más de cerca medidas como estas. Hay muchas razones para tener esperanzas sobre el poder de la IA para personalizar (y humanizar) la educación al liberar más tiempo para los docentes cansados. Pero para hacer realidad esa posibilidad será necesario que las escuelas se organicen mejor en torno a la medición orientada a las relaciones interpersonales.
La soledad, otra cara de la moneda de la IA
De cara al futuro, estas métricas no sólo son fundamentales para garantizar que las escuelas redireccionen el tiempo a la conexión. Vigilar de cerca los resultados de las relaciones también puede ser nuestra mejor protección contra la IA que canibaliza por completo las conexiones auténticas de los estudiantes.
El problema radica en que las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT pueden simular relaciones. Se establece una buena relación a través de la conversación y se puede fomentar una conexión e intimidad sin fricciones con una máquina. Los jóvenes que crecen en medio de la IA pueden verse más tentados que nunca a recurrir a la tecnología no sólo para entretenerse o distraerse, sino también para lograr una sensación de conexión profunda, aunque simulada.
¿Qué significa todo esto para nuestras escuelas? Aunque los asistentes de IA podrían suponer un gran ahorro de tiempo para los docentes, otras aplicaciones de la IA podrían ser un motor de desconexión entre los propios jóvenes. Para evitar esa distopía, las escuelas –y posiblemente muchas otras instituciones que atienden a los jóvenes, como centros comunitarios, programas de verano y proveedores extracurriculares– necesitarán métricas que midan hasta qué punto los jóvenes están construyendo y manteniendo conexiones humanas auténticas.
Conclusiones
Se trata de comenzar a medir de manera proactiva y honesta las relaciones de los jóvenes y el impacto que la IA está teniendo en sus vidas. Esas métricas pueden ayudarnos a saber, a intervalos más regulares, si las redes de jóvenes están creciendo o contrayéndose; si la calidad de sus conexiones humanas se está profundizando o deteriorando; y si su músculo para interactuar con sus compañeros y adultos en sus vidas se está fortaleciendo o atrofiando.
Sin puntos de datos como estos, corremos el riesgo no sólo de perpetuar la suposición errónea de que el tiempo liberado por la IA se reinvierte en tiempo de conexión, sino también de renunciar a la conexión misma con las máquinas.
Desde el dramático ascenso de ChatGPT, los debates sobre educación se han dividido en dos campos familiares. Los defensores están anunciando el inmenso potencial de la IA para alterar las estructuras formales en las escuelas. Los escépticos piden la prohibición total de herramientas en las escuelas para proteger contra las trampas, las violaciones de la privacidad y el aislamiento. Lo que ambas partes pasan por alto es que el impacto de la IA en la vida de nuestros jóvenes tiene mucho menos que ver con los chatbots y mucho más con las métricas con las que las escuelas miden su éxito.
Al adoptar medidas de relaciones interpersonales más rigurosas y sistemáticas, las entidades educativas pueden asegurarse de que, en última instancia, utilicen la IA de maneras que las hagan más humanas y a sus estudiantes, que desarrollen perfiles de egreso más completos.
Barcelona, noviembre de 2023
Fuentes
Freeland Fisher, J. (2023). AI Can Make Schools More Human, But Only If Schools Prioritize Relationship Metrics. Harvard Advanced Leadership Initative. Social Impact Review. Acceso libre en: https://www.sir.advancedleadership.harvard.edu/articles/ai-can-make-schools-more-human-if-schools-prioritize-relationship-metrics
Charania, M. & Freeland Fisher, J. (2020). THE MISSING METRICS: Emerging practices for measuring students’ relationships and networks. Christensen Institute. Acceso libre en: https://whoyouknow.org/wp-content/uploads/2023/04/THE-MISSING-METRICS_update_2023.pdf
