EE UU tiene un grave problema de desigualdad en la educación. Los niños de familias con bajos ingresos tienen menos probabilidades de recibir una educación de alta calidad, en parte porque los distritos más desfavorecidos tienen dificultades para retener a profesores con experiencia.

La inteligencia artificial (IA) podría ayudar a mejorar la tutoría individualizada con la que a veces se complementa la enseñanza en las aulas de estas escuelas. Con la ayuda de una herramienta de IA, los tutores podrían aprovechar los conocimientos de los profesores más experimentados durante las sesiones de tutoría virtual.

Investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron un sistema de IA llamado Tutor CoPilot sobre el GPT-4 de OpenAI y lo integraron en una plataforma llamada FEV Tutor, que conecta virtualmente a estudiantes con tutores. Tutores y alumnos se envían mensajes a través de una interfaz de chat, y un tutor que necesite ayuda para explicar cómo y por qué se equivocó un alumno puede pulsar un botón para que Tutor CoPilot genere sugerencias.

Los investigadores crearon el modelo entrenando a GPT-4 con una base de datos de 700 sesiones reales de tutoría en las que profesores experimentados trabajaban individualmente con alumnos de primero a quinto de primaria en lecciones de matemáticas, identificando los errores de los estudiantes y trabajando con ellos para corregirlos de forma que aprendieran a entender los conceptos más generales que se estaban enseñando. A partir de ahí, el modelo genera respuestas que los tutores pueden personalizar para ayudar a sus alumnos en línea.

"Estoy realmente entusiasmada con el futuro de los sistemas de colaboración entre humanos e inteligencia artificial", afirma Rose Wang, estudiante de doctorado de la Universidad de Stanford que ha trabajado en el proyecto, publicado en arXiv y que aún no ha sido revisado por pares. "Creo que esta tecnología es un gran facilitador, pero solo si está bien diseñada".

La herramienta no está diseñada para enseñar matemáticas a los alumnos, sino que ofrece a los tutores consejos útiles para ayudar a los estudiantes a encontrar las respuestas correctas y fomentar un aprendizaje más profundo. Por ejemplo, puede sugerir al tutor que pregunte al alumno cómo ha llegado a una respuesta o proponerle preguntas que podrían apuntar a una forma diferente de resolver un problema.

Para comprobar su eficacia, el equipo examinó las interacciones de 900 tutores que enseñaban virtualmente matemáticas a 1.787 alumnos de entre 5 y 13 años de comunidades históricamente desatendidas del sur de Estados Unidos. La mitad de los tutores tenía la opción de activar Tutor CoPilot, mientras que la otra mitad no.

Los alumnos cuyos tutores tenían acceso a Tutor CoPilot tenían 4 puntos porcentuales más de probabilidades de aprobar el examen de salida —una evaluación para determinar si un alumno domina una asignatura— que aquellos cuyos tutores no tenían acceso a él. (Los porcentajes de aprobados fueron del 66% y el 62%, respectivamente).

La herramienta funciona tan bien porque se utiliza para enseñar matemáticas relativamente básicas, dice Simon Frieder, investigador de aprendizaje automático de la Universidad de Oxford, que no trabajó en el proyecto. "Realmente no se podría hacer un estudio con matemáticas mucho más avanzadas en este momento", afirma.

El equipo calcula que la herramienta podría mejorar el aprendizaje de los alumnos con un coste de unos 20 dólares anuales por tutor para el proveedor de la tutoría, lo que resulta bastante más barato que los miles de dólares que suele costar formar a los educadores en persona.

Tiene el potencial de mejorar la relación entre los tutores noveles y sus alumnos entrenándoles para abordar los problemas como lo hacen los profesores experimentados, afirma Mina Lee, profesora adjunta de informática de la Universidad de Chicago, que no participó en el proyecto.

"Este trabajo demuestra que la herramienta funciona realmente en entornos reales", afirma. "Queremos facilitar la conexión humana, y esto realmente pone de relieve cómo la IA puede aumentar la interacción entre humanos".

Como siguiente paso, Wang y sus colegas están interesados en explorar hasta qué punto los tutores noveles recuerdan los métodos de enseñanza impartidos por Tutor CoPilot. Esto podría ayudarles a hacerse una idea de cuánto pueden durar los efectos de este tipo de intervenciones de IA. También tienen previsto averiguar qué otras asignaturas o grupos de edad podrían beneficiarse de este enfoque.

"Hay muchas formas de mejorar la tecnología subyacente", afirma Wang. "Pero no vamos a desplegar una tecnología de IA a nuestro antojo sin validarla previamente: queremos asegurarnos de que podemos evaluarla rigurosamente antes de lanzarla al mercado. Para mí, el peor temor es que hagamos perder el tiempo a los estudiantes".