A estudio reciente dirigido por investigadores de Stanford ha descubierto que la IA podría mejorar la calidad de la enseñanza proporcionando retroalimentación a los profesores sobre sus interacciones con los estudiantes en clase.
Según el estudio, emplear una herramienta de retroalimentación automatizada puede ayudar a los instructores a reconocer, reforzar y ampliar las contribuciones de sus estudiantes, también conocido como aceptación.
Los estudiantes que recibieron esta forma de retroalimentación mostraron una mayor satisfacción con el curso y obtuvieron mejores resultados en las tareas, en promedio.
Maestros potenciados por M
Dora Demszky, profesora asistente de la Escuela de Graduados en Educación de Stanford (GSE) y autora principal del estudio, afirmó que brindar retroalimentación oportuna y específica puede mejorar la enseñanza. Sin embargo, no es escalable ni práctico que alguien se siente en un aula y dé su opinión en todo momento.
Por lo tanto, Demszky y sus colegas crearon una herramienta alternativa rentable, M-Powering Teachers, que emplea procesamiento del lenguaje natural (PNL) para examinar las transcripciones de una sesión de clase, detectar patrones conversacionales y brindar comentarios confiables y automatizados.
El estudio se centró en la práctica de los docentes de reconocer y aprovechar las contribuciones de sus estudiantes, lo que se conoce como captación, lo cual es esencial para que los estudiantes se sientan escuchados y se ha relacionado con un mejor rendimiento académico.
La herramienta analiza la respuesta del profesor a la contribución de un estudiante, detectando qué tan bien el profesor entendió y amplió la idea del estudiante.
Además, la herramienta proporciona retroalimentación sobre las técnicas de cuestionamiento de los maestros, como hacer preguntas que generen respuestas de los estudiantes y la proporción de tiempo de conversación entre maestro y estudiante.
Probando esta herramienta de IA
Para probar la herramienta, los investigadores la utilizaron durante la sesión de primavera de 2021 de Code in Place, un curso en línea gratuito que enseña programación básica a estudiantes de todo el mundo.
Los instructores voluntarios que recibieron comentarios de la herramienta aumentaron su uso y mejoraron sus prácticas de interrogatorio.
Además, los estudiantes del grupo de retroalimentación informaron niveles más altos de satisfacción con el curso y mostraron mayores avances en el aprendizaje en comparación con el grupo de control.
La herramienta sirve como un complemento asequible a las evaluaciones tradicionales en el aula, permitiendo a los educadores mejorar su enseñanza sin requerir la presencia de un entrenador de instrucción u otros especialistas para observar sus lecciones y crear recomendaciones.
Chris Piech, cofundador de Code in Place y profesor asistente de educación en informática en Stanford, señala que si bien la retroalimentación oportuna es crucial para los estudiantes, rara vez se brinda a los profesores.
Piech sostiene que la retroalimentación automatizada proporciona a los profesores una forma cómoda de recibir retroalimentación que no proviene de su director, y pueden recibirla no sólo después de años de práctica sino también desde su primer día de trabajo.
Demszky y sus colegas están explorando actualmente cómo se podría utilizar la herramienta en otros entornos educativos, como programas de tutoría individuales para estudiantes de secundaria.
Esperan que el éxito de la herramienta a la hora de mejorar las prácticas de aceptación y cuestionamiento anime a otras instituciones a adoptar soluciones similares impulsadas por IA para mejorar las prácticas de enseñanza.
Los hallazgos del estudio fueron publicado en Revistas sabias.
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