Actividades en el hogar Algoritmos aplicados a los ...
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1 DICIEMBRE, 2020 Algoritmos aplicados a los sistemas educativos Difusión Pinion Tecnología Educación tecnológica Inteligencia artificial 0 , ! Los algoritmos se utilizan para incrementar las ventas, detectar posibles clientes, seleccionar personal, identificar información de los usuarios de redes sociales, solucionar problemas matemáticos, aplicar evaluaciones y desarrollar la inteligencia artificial, entre otras tareas, así como también hay algoritmos aplicados a los sistemas educativos. La palabra algoritmo se debe al matemático persa del siglo IX conocido como Al-Juarismi (Abu Abdallah Muḥammad ibn Mūsā), quien escribió el primer libro de algebra: Compendio de Cálculo por Reintegración y Comparación. El nombre álgebra proviene directamente de la palabra usada en el su libro: al-jabr. Un algoritmo es una secuencia de instrucciones codificadas para solucionar un problema automáticamente. Las instrucciones se ejecutan de forma sistemática por un tiempo determinado. Dicha secuencia tiene una entrada y una salida de las instrucciones, pero si todo el proceso se enlaza mediante inteligencia artificial significa que las máquinas desarrollan la habilidad de aprender y mejorar los algoritmos (machine learning). Por las implicaciones éticas y los riesgos de la aplicación de una herramienta tan poderosa, se realizan esfuerzos de supervisión de los algoritmos por parte de las autoridades reguladoras de cada país y de otros organismos especializados, como la Red en Defensa de los Derechos Digitales y el Observatorio de algoritmos con impacto social de la Eticas Foundation. En +PinionTips hemos analizado la Ética para programadores en el diseño de algoritmos, donde destacamos, por ejemplo, el algoritmo de YouTube, diseñado para mantener la atención del usuario al recomendarle videos, pero siempre con publicidad de por medio. Desde el comienzo, su algoritmo fue diseñado para dar prioridad a los videos virales que generan una reacción emocional y no para destacar contenidos de calidad. Otro ejemplo conocido es el caso del algoritmo de Amazon para selección de empleados. Un sistema de inteligencia artificial (IA) iniciado en 2014, recibía los datos de 100 candidatos y determinaba los cinco mejores con base en criterios formados mediante su propia experiencia. Pero la compañía se percató de que el sistema tenía un sesgo contra las mujeres y sugería contratar sólo hombres. El problema consistía en que la IA había sido alimentada con datos de empleados contratados en la última década y, siendo una industria dominada por el género masculino, la IA detectó este patrón y “aprendió” que las mujeres no eran candidatas. Si bien el caso muestra que los algoritmos pueden incrementar los sesgos y la discriminación, también documenta que sirven para identificar estos mismos prejuicios y sesgos en la sociedad, señala Paulette Delgado. Aunque existe la idea de que en gran medida las máquinas son árbitros neutrales, entidades que siempre toman la decisión correcta y detectan patrones que nuestras mentes no pueden o no quieren detectar, ¿son en realidad neutrales? ¿O también amplifican y extienden los prejuicios y la discriminación que prevalece en la sociedad?, se pregunta Delgado. Algoritmos en los sistemas educativos El Observatorio de algoritmos con impacto social, parte de la Eticas Foundation, revisa gran cantidad de casos en los cuales se han aplicado algoritmos con resultados variables en diversos sistemas educativos del mundo. A continuación, recuperamos cinco ejemplos. 1. Inglaterra: un algoritmo de predicción de calificaciones Luego del cierre de las escuelas por COVID-19, el Secretario de Educación del Reino Unido, Gavin Williamson, anunció que un algoritmo asignaría las notas a aquellos estudiantes que hicieran sus exámenes. Ofqual, el organismo regulador en educación, explicó que su algoritmo asignaría las notas utilizando un modelo estandarizado que examinaba variables como: evaluación del profesor, clasificación de la clase y rendimiento general de las escuelas de procedencia. El caso resultó en 39% de estudiantes subcalificados, lo que desató protestas en todo el país para que se revisara el proceso. A lo anterior se sumó un problema similar con las calificaciones de nivel avanzado, en las que se basan las universidades para admitir a los estudiantes. Aquí también el algoritmo subcalificó estudiantes y dejó a algunos sin acceso a la universidad. En ambos casos, el gobierno canceló los procedimientos y optó por obtener resultados mediante los exámenes simulados y las evaluaciones de maestros, o permitieron a los estudiantes presentar exámenes posteriormente. La abogada especialista en educación Amara Ahmad, sostiene que el algoritmo pondría en desventaja a los estudiantes de grupos étnicos minoritarios y de bajo nivel socioeconómico, pues los estereotipos y prejuicios en torno a ellos suelen influir en las evaluaciones de los profesores en detrimento de los estudiantes, lo cual crea sistemas de predicción defectuosos. 2. Algoritmo francés Parcoursup Este algoritmo fue diseñado para la selección de candidatos a las universidades francesas, pero en 2018, la herramienta de admisión algorítmica rechazó por motivos poco claros a futuros estudiantes de universidades públicas, reportó Algorithm Watch en 2019. Cualquier solicitante con un diploma de secundaria podía antes inscribirse en la universidad, pero Parcoursup, según los informes, determinó rechazar y admitir estudiantes con base en criterios de selección opacos. El gobierno tuvo que publicar el código fuente que hacía la selección. Se comprobó así que el software, el cual hacía la selección a partir de procesar los datos personales y la información del solicitante, obtenía el resultado basado también en antecedentes no relacionados que ponían en desventaja a unos candidatos frente a otros. 3. Edgenuity y los estudiantes que “se pasan de listos” En Estados Unidos sucedió un caso inverso, cuando los estudiantes descubrieron que la inteligencia artificial de la plataforma Edgenuity tenía preferencia por ciertas palabras y de inmediato las usaron en sus respuestas. La IA asumió entonces que cubrían todo el tema y les dio la puntuación máxima. El problema es que un algoritmo que estandariza o asigna calificaciones no toma en cuenta muchos aspectos importantes de las habilidades de un alumno, pues se enfoca más en saber si memorizaron la información, sin comprender si la entendieron o la asimilaron. 4. Polonia y su sistema de gestión de la educación El gobierno polaco usa algoritmos que evalúan factores como: número de candidatos, hogares monoparentales, alergias alimentarias infantiles, situación material y aun discapacidades, para asignar niños a sus escuelas, (Algorithm Watch en 2019). Uno de estos sistemas, la Plataforma de gestión educativa (Platforma Zarządzania Oświatą) creada por Asseco Data Systems, se utiliza en 20 ciudades polacas para asignar estudiantes a más de 4 mil 500 escuelas y centros de educación preescolar. El sistema gestiona muchas funciones: la contratación en los diversos niveles de la escuela, la información sobre los estudiantes, el análisis de la asistencia, el inventario de equipo, la expedición de certificados e identificaciones, el cálculo y el pago de las becas, la comunicación entre los padres y los órganos de la escuela, la organización institucional (calendario, planes de lecciones y de contratación, planificación de listas) y otros componentes. Si bien la plataforma ha sido apoyada por su eficiencia y rentabilidad, no han faltado controversias. En particular en el nivel preescolar, donde el suministro de opciones de escolarización es bajo y los padres sienten que el destino educativo de sus hijos está en manos de un sistema arbitrario y opaco. Estas dudas se comprobaron en 2018 en la ciudad de Wroclaw, donde el algoritmo funcionó mal y asignó a cientos de niños a escuelas preescolares equivocadas. Los funcionarios se disculparon de inmediato, pero tuvieron que cambiar a muchos niños de escuela a mitad del año. 5. IA aplicada en educación superior en México Eduardo Hernández de la Rosa, Vicerrector Académico de la Universidad del Oriente, en Mérida, narra en El Observatorio de Innovación Educativa del Tec de Monterrey, una experiencia de implementación de IA en ese contexto. En la Universidad de Oriente utilizaron la herramienta Dialogflow y crearon un chatbot orientado a dar respuestas automatizadas a los estudiantes. El objetivo principal fue construir un auxiliar pedagógico que respondiera a sus inquietudes. Para alimentar el chatbot se estructuraron respuestas basadas en el aprendizaje invertido, lo cual contribuye a retroalimentar las inquietudes de la clase, a dar una respuesta accesible y a remitir a los estudiantes a fuentes de consulta multimedia para mejorar su experiencia. El trabajo académico con este tipo de chatbots permite, además, la vinculación con otras herramientas que ayuden a los estudiantes a establecer retos de aprendizaje, como cápsulas que profundizan en los temas y los enganchan en contextos de desarrollo profesional. Las oportunidades que trajo el chatbot a los estudiantes fueron muy variadas, desde poder atender dudas sobre fechas de entregas y características de trabajos, hasta profundizar en las ideas vistas en clase. Sin duda, cada vez habrá más ejemplos de cómo impulsar la docencia, la comunicación con los estudiantes, la evaluación y la gestión escolar y académica en general, mediante el uso de algoritmos y las perspectivas de la IA en la educación. Con información de: —La era de los algoritmos: ¿Qué son y cómo impactan nuestro día a día? Paulette Delgado / Observatorio TecMex (noviembre, 2020). https://observatorio.tec.mx/edu-news/la-era-de-los-algoritmos —¿Algoritmos que toman decisiones éticas y morales? Sebastián Aguirre / Revista Universidad EAFIT (diciembre, 2019). https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/revista-universidad-eafit/ —¿Puede un algoritmo educar a un niño? Salvo Rodríguez (junio, 2018). http://www.salvarojeducacion.com/2018/06/puede-un-algoritmo-educar-un-nino.html —¿Cómo aplicar Inteligencia Artificial en educación? Eduardo Hernández / Observatorio TecMex (agosto, 2020). https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/inteligencia-artificial-en-educacion —Implicaciones éticas de una sociedad cada vez más gobernada por algoritmos. Aníbal Monasterio / CSIC Gobierno Vasco (España, 2017). Ética algorítmica – Dialnet PDF/ Deja una respuesta Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con * Guarda mi nombre, correo electrónico y web en este navegador para la próxima vez que comente. PUBLICAR EL COMENTARIO Comentario Nombre * Correo electrónico * TEMAS Actividades en el hogar Alfabetización mediática Aprendizaje Automatización Ciberseguridad Ciudadanía digital Comunicación visual Creatividad Design Thinking Ecología Educación Educación a distancia Educación inclusiva Educación tecnológica Empatía Equidad de género Familia Fichero Pinion Habilidades blandas Habilidades del futuro Imaginación Impresión 3D Innovación Educativa Inteligencia artificial Internet Juegos de rol Lectura Ludificación Maker Mindset ODS Organización Pensamiento computacional Pensamiento creativo Pensamiento crítico Profesiones del futuro Sostenibilidad STEAM STEAMi Tecnoadicción Trabajo colaborativo Trabajo en casa RECIBE NUESTRAS NOVEDADES Correo* Nombre* SUSCRÍBEME SUSCRÍBEME +PINIONTIPS ¿Reapertura de escuelas? 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1 DICIEMBRE, 2020
Algoritmos aplicados a los sistemas educativosDifusión Pinion Tecnología Educación tecnológica Inteligencia artificial 0, !
Los algoritmos se utilizan para incrementar las ventas, detectar posibles clientes, seleccionar personal,identificar información de los usuarios de redes sociales, solucionar problemas matemáticos, aplicarevaluaciones y desarrollar la inteligencia artificial, entre otras tareas, así como también hay algoritmosaplicados a los sistemas educativos.
La palabra algoritmo se debe al matemático persa del siglo IX conocido como Al-Juarismi (Abu AbdallahMuḥammad ibn Mūsā), quien escribió el primer libro de algebra: Compendio de Cálculo por Reintegración yComparación. El nombre álgebra proviene directamente de la palabra usada en el su libro: al-jabr.
Un algoritmo es una secuencia de instrucciones codificadas para solucionar un problemaautomáticamente. Las instrucciones se ejecutan de forma sistemática por un tiempo determinado. Dichasecuencia tiene una entrada y una salida de las instrucciones, pero si todo el proceso se enlaza medianteinteligencia artificial significa que las máquinas desarrollan la habilidad de aprender y mejorar los algoritmos(machine learning).
Por las implicaciones éticas y los riesgos de la aplicación de una herramienta tan poderosa, se realizanesfuerzos de supervisión de los algoritmos por parte de las autoridades reguladoras de cada país y de otrosorganismos especializados, como la Red en Defensa de los Derechos Digitales y el Observatorio de algoritmoscon impacto social de la Eticas Foundation.
En +PinionTips hemos analizado la Ética para programadores en el diseño de algoritmos, donde destacamos,por ejemplo, el algoritmo de YouTube, diseñado para mantener la atención del usuario al recomendarlevideos, pero siempre con publicidad de por medio.
Desde el comienzo, su algoritmo fue diseñado para dar prioridad a los videos virales que generan unareacción emocional y no para destacar contenidos de calidad.
Otro ejemplo conocido es el caso del algoritmo de Amazon para selección de empleados. Un sistema deinteligencia artificial (IA) iniciado en 2014, recibía los datos de 100 candidatos y determinaba los cinco mejorescon base en criterios formados mediante su propia experiencia. Pero la compañía se percató de que elsistema tenía un sesgo contra las mujeres y sugería contratar sólo hombres.
El problema consistía en que la IA había sido alimentada con datos de empleados contratados en la últimadécada y, siendo una industria dominada por el género masculino, la IA detectó este patrón y “aprendió” quelas mujeres no eran candidatas.
Si bien el caso muestra que los algoritmos pueden incrementar los sesgos y la discriminación, tambiéndocumenta que sirven para identificar estos mismos prejuicios y sesgos en la sociedad, señala PauletteDelgado.
Aunque existe la idea de que en gran medida las máquinas son árbitros neutrales, entidades que siempretoman la decisión correcta y detectan patrones que nuestras mentes no pueden o no quieren detectar, ¿sonen realidad neutrales? ¿O también amplifican y extienden los prejuicios y la discriminación queprevalece en la sociedad?, se pregunta Delgado.
Algoritmos en los sistemas educativos
El Observatorio de algoritmos con impacto social, parte de la Eticas Foundation, revisa gran cantidad de casosen los cuales se han aplicado algoritmos con resultados variables en diversos sistemas educativos del mundo.A continuación, recuperamos cinco ejemplos.
1. Inglaterra: un algoritmo de predicción de calificaciones
Luego del cierre de las escuelas por COVID-19, el Secretario de Educacióndel Reino Unido, Gavin Williamson, anunció que un algoritmo asignaría lasnotas a aquellos estudiantes que hicieran sus exámenes.
Ofqual, el organismo regulador en educación, explicó que su algoritmoasignaría las notas utilizando un modelo estandarizado que examinabavariables como: evaluación del profesor, clasificación de la clase yrendimiento general de las escuelas de procedencia.
El caso resultó en 39% de estudiantes subcalificados, lo que desatóprotestas en todo el país para que se revisara el proceso. A lo anterior sesumó un problema similar con las calificaciones de nivel avanzado, en lasque se basan las universidades para admitir a los estudiantes.
Aquí también el algoritmo subcalificó estudiantes y dejó a algunos sinacceso a la universidad. En ambos casos, el gobierno canceló losprocedimientos y optó por obtener resultados mediante los exámenessimulados y las evaluaciones de maestros, o permitieron a los estudiantespresentar exámenes posteriormente.
La abogada especialista en educación Amara Ahmad, sostiene que elalgoritmo pondría en desventaja a los estudiantes de grupos étnicosminoritarios y de bajo nivel socioeconómico, pues los estereotipos yprejuicios en torno a ellos suelen influir en las evaluaciones de losprofesores en detrimento de los estudiantes, lo cual crea sistemas depredicción defectuosos.
2. Algoritmo francés Parcoursup
Este algoritmo fue diseñado para la selección de candidatos a lasuniversidades francesas, pero en 2018, la herramienta de admisiónalgorítmica rechazó por motivos poco claros a futuros estudiantes deuniversidades públicas, reportó Algorithm Watch en 2019.
Cualquier solicitante con un diploma de secundaria podía antes inscribirseen la universidad, pero Parcoursup, según los informes, determinó rechazary admitir estudiantes con base en criterios de selección opacos. El gobiernotuvo que publicar el código fuente que hacía la selección.
Se comprobó así que el software, el cual hacía la selección a partir deprocesar los datos personales y la información del solicitante, obtenía elresultado basado también en antecedentes no relacionados que ponían endesventaja a unos candidatos frente a otros.
3. Edgenuity y los estudiantes que “se pasan de listos”
En Estados Unidos sucedió un caso inverso, cuando los estudiantesdescubrieron que la inteligencia artificial de la plataforma Edgenuity teníapreferencia por ciertas palabras y de inmediato las usaron en susrespuestas. La IA asumió entonces que cubrían todo el tema y les dio lapuntuación máxima.
El problema es que un algoritmo que estandariza o asigna calificaciones notoma en cuenta muchos aspectos importantes de las habilidades de unalumno, pues se enfoca más en saber si memorizaron la información, sincomprender si la entendieron o la asimilaron.
4. Polonia y su sistema de gestión de la educación
El gobierno polaco usa algoritmos que evalúan factores como: número decandidatos, hogares monoparentales, alergias alimentarias infantiles,situación material y aun discapacidades, para asignar niños a sus escuelas,(Algorithm Watch en 2019).
Uno de estos sistemas, la Plataforma de gestión educativa (PlatformaZarządzania Oświatą) creada por Asseco Data Systems, se utiliza en 20ciudades polacas para asignar estudiantes a más de 4 mil 500 escuelas ycentros de educación preescolar.
El sistema gestiona muchas funciones: la contratación en los diversosniveles de la escuela, la información sobre los estudiantes, el análisis de laasistencia, el inventario de equipo, la expedición de certificados eidentificaciones, el cálculo y el pago de las becas, la comunicación entre lospadres y los órganos de la escuela, la organización institucional (calendario,planes de lecciones y de contratación, planificación de listas) y otroscomponentes.
Si bien la plataforma ha sido apoyada por su eficiencia y rentabilidad, nohan faltado controversias. En particular en el nivel preescolar, donde elsuministro de opciones de escolarización es bajo y los padres sienten queel destino educativo de sus hijos está en manos de un sistema arbitrario yopaco.
Estas dudas se comprobaron en 2018 en la ciudad de Wroclaw, donde elalgoritmo funcionó mal y asignó a cientos de niños a escuelas preescolaresequivocadas. Los funcionarios se disculparon de inmediato, pero tuvieronque cambiar a muchos niños de escuela a mitad del año.
5. IA aplicada en educación superior en México
Eduardo Hernández de la Rosa, Vicerrector Académico de la Universidaddel Oriente, en Mérida, narra en El Observatorio de Innovación Educativadel Tec de Monterrey, una experiencia de implementación de IA en esecontexto.
En la Universidad de Oriente utilizaron la herramienta Dialogflow y crearonun chatbot orientado a dar respuestas automatizadas a los estudiantes. Elobjetivo principal fue construir un auxiliar pedagógico que respondiera asus inquietudes.
Para alimentar el chatbot se estructuraron respuestas basadas en elaprendizaje invertido, lo cual contribuye a retroalimentar las inquietudesde la clase, a dar una respuesta accesible y a remitir a los estudiantes afuentes de consulta multimedia para mejorar su experiencia.
El trabajo académico con este tipo de chatbots permite, además, lavinculación con otras herramientas que ayuden a los estudiantes aestablecer retos de aprendizaje, como cápsulas que profundizan en lostemas y los enganchan en contextos de desarrollo profesional.
Las oportunidades que trajo el chatbot a los estudiantes fueron muyvariadas, desde poder atender dudas sobre fechas de entregas ycaracterísticas de trabajos, hasta profundizar en las ideas vistas en clase.
Sin duda, cada vez habrá más ejemplos de cómo impulsar la docencia, la comunicación con los estudiantes, laevaluación y la gestión escolar y académica en general, mediante el uso de algoritmos y las perspectivas de laIA en la educación.
Con información de:
—La era de los algoritmos: ¿Qué son y cómo impactan nuestro día a día? Paulette Delgado / Observatorio TecMex (noviembre, 2020).
https://observatorio.tec.mx/edu-news/la-era-de-los-algoritmos
—¿Algoritmos que toman decisiones éticas y morales? Sebastián Aguirre / Revista Universidad EAFIT (diciembre, 2019).
https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/revista-universidad-eafit/
—¿Puede un algoritmo educar a un niño? Salvo Rodríguez (junio, 2018).
http://www.salvarojeducacion.com/2018/06/puede-un-algoritmo-educar-un-nino.html
—¿Cómo aplicar Inteligencia Artificial en educación? Eduardo Hernández / Observatorio TecMex (agosto, 2020).
https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/inteligencia-artificial-en-educacion
—Implicaciones éticas de una sociedad cada vez más gobernada por algoritmos. Aníbal Monasterio / CSIC Gobierno Vasco (España, 2017).
Ética algorítmica – Dialnet PDF/
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