¿Cómo ganar en el empleo frente al avance de la robótica? ¿Cómo resolver problemas? ¿Cómo disfrutar aprendiendo? Estos son algunos de los temas que tratan estas charlas TED centradas en Inteligencia Artificial y Educación. También puedes consultar otras centradas en la ciencia y el mundo científico o la Inteligencia Emocional, entre otros.
¿Puede un robot aprobar el examen de acceso a la Universidad?
En Japón, un robot trabaja actualmente en la elaboración de un ensayo sobre el comercio marítimo en el siglo XVII. El proyecto se denomina Todai Robert y detrás de él se encuentra la Doctora en Ciencias Noriko Arai, del Instituto Nacional de Ciencias de Japón. Lo cuenta en: ‘¿Puede un robot aprobar el examen de acceso a la Universidad?’, en la que manifiesta su inquietud por aquello que han dicho siempre los investigadores sobre que no deberíamos preocuparnos porque las máquinas solo harán los trabajos no especializados. “¿De verdad esas personas que pierdan sus trabajos van a poder hacer los nuevos empleos, especialmente cuando la IA es lo suficiente inteligente para aprender mejor que la mayoría de nosotros?”, sentencia Arai.
Resolución de problemas, inmersión y simulación
Bernhard Schindlholzer trata en Inteligencia Artificial y el futuro de los sistemas educativos los tres ingredientes a los que la IA contribuirá: “Resolución de problemas, inmersión y simulación”. Lo explica en esta charla TED en la que habla sobre las posibilidades de la IA en la Universidad. Pone el ejemplo de un curso de Standford, en el que los estudiantes deben regresar a los años 60 y 70 y diseñar soluciones para sus problemas. Dice que las características que vemos en estos cursos “cambiarán el futuro de la educación”.
“Estamos programados para disfrutar aprendiendo”
En Neurociencia AI y el futuro de la educación, Scott Bolland se refiere a las endorfinas que libera el cerebro cuando aprendemos para asegurar que “estamos programados para disfrutar aprendiendo” y que si un niño tiene dificultades en el colegio es porque “existe un desequilibrio entre cómo enseñamos y cómo la mente aprende naturalmente”. Bolland da tres ejemplos de lo que la IA puede hacer al respecto. En tareas de memorización (“¿cuál es la capital de Francia? O cuánto es 5 x 7”), propone la “repetición espacial”, es decir, refrescar la información cuando la has olvidado, por ejemplo, mediante ‘falscards’ (tarjetas educativas). En un aprendizaje activo, en música, por ejemplo, Bolland propone descubrir lo que puede y no puede hacer el alumno y darle la música adecuada para ello. Y en un futuro, anticipa que la IA colaborará con otras tecnologías, como la realidad virtual, para aprender una lengua extranjera o el reconocimiento de gestos para aprender a bailar, artes marciales o el lenguaje de signos.
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