El uso de la tecnología de inteligencia artificial generativa ya está muy extendido en las escuelas primarias y secundarias, así como en la educación superior. Ahora, tecnologías de IA como los agentes conversacionales y las evaluaciones basadas en tabletas están comenzando a incorporarse a la educación infantil temprana.
Una preocupación con la IA en el entorno preescolar es que esta tecnología reemplace o interrumpa las ricas interacciones y los profundos vínculos relacionales entre los niños y sus cuidadores. Otra preocupación es que los sistemas de IA reproduzcan la discriminación relacionada con la raza, el género y el nivel socioeconómico, lo que podría reforzar estereotipos y prejuicios.
¿Qué pasaría si, en cambio, esta tecnología se utilizara para dar voz a las voces marginadas en lugar de silenciarlas?
Formamos parte de un equipo de psicólogos del desarrollo, científicos del aprendizaje, educadores de la primera infancia y líderes comunitarios que crean herramientas basadas en IA diseñadas para enriquecer las interacciones entre cuidadores y niños. En lugar de reemplazar a los padres, utilizamos la tecnología para involucrarlos en la creación de material educativo, permitiéndoles aportar su experiencia vivida al aprendizaje de sus hijos.
Las investigaciones sobre educación en la primera infancia demuestran que los niños se involucran más profundamente y aprenden con mayor eficacia cuando los entornos de aprendizaje se basan en sus experiencias y conectan con las prácticas culturales de sus familias. Nuestro trabajo con IA generativa se basa en un conjunto más amplio de proyectos de investigación en los que codiseñamos espacios de aprendizaje temprano con niños y familias.
Cultura en el aprendizaje temprano
Muchas tecnologías marginan a las familias de bajos ingresos, inmigrantes y pertenecientes a minorías raciales en la educación de sus hijos. Nuestro trabajo está diseñado para lograr lo contrario: amplificar las voces de las familias y empoderarlas para que sean las impulsoras del aprendizaje de sus hijos.
Se basa en una colaboración a largo plazo entre la Facultad de Educación de la Universidad de California en Irvine y la Iniciativa de Aprendizaje Temprano de Santa Ana (SAELI), una organización comunitaria de base centrada en la educación temprana, dirigida por más de 300 familias en Santa Ana, California, una comunidad predominantemente latina.
En un proyecto reciente, colaboramos con investigadores de la Universidad de California en Irvine, Harvard y la Universidad de Michigan para diseñar libros electrónicos con familias de SAELI y En Nuestra Lengua, una organización sin fines de lucro que gestiona programas de educación temprana para hispanohablantes en Michigan. Convocamos a familias de Santa Ana y Michigan y las apoyamos en el uso de IA generativa para producir contenido que sirva como primer borrador de un libro electrónico educativo.
Por ejemplo, las familias que participaron en nuestras sesiones hablaron sobre cómo sus hijos usan la tecnología para mantenerse en contacto con sus abuelos que aún viven en sus países de origen. Este tema inspiró a un grupo de padres a escribir una historia —mediante una serie de indicaciones en ChatGPT desde una computadora portátil— sobre un niño que chatea por video con su abuelo en México para aprender a cultivar maíz. Los padres también usaron un generador de imágenes con IA para crear el arte conceptual de las historias.
Después de que las familias revisaran las imágenes, destacaron las razones por las que les gustaban ciertas partes y no les gustaban otras, y revisaron las indicaciones para crear imágenes que representaran sus ideas. Nuestro equipo revisó las historias, las relacionó con los estándares de aprendizaje de ciencias de preescolar y luego colaboró con el artista visual Ernesto Domecq Menéndez, quien utilizó las imágenes generadas por IA como inspiración para las ilustraciones de los libros.
Como parte de otra historia, las familias señalaron que el contenido generado por IA puede reflejar una suposición común en EU: que “latino” significa “mexicano”. En respuesta, las familias enfatizaron la diversidad de Latinoamérica utilizando IA generativa para crear una historia sobre niños de diferentes países que exploran la ciencia culinaria al compartir recetas familiares de gorditas, arepas y pupusas.
Para un ojo inexperto, los platillos parecen similares, pero las familias destacaron los ingredientes, las técnicas de preparación y los significados distintivos de cada uno. Trabajamos con las familias para ajustar la propuesta de IA hasta que estuvieron conformes con el borrador de la historia.
En conjunto, estos ejemplos muestran cómo la combinación de la colaboración comunitaria con herramientas de IA puede crear contenido educativo temprano que refleje las experiencias de las familias y las represente como desean ser vistas. Cuando los niños y las familias se ven a sí mismos y a sus comunidades representados en las experiencias de aprendizaje STEM, se puede fomentar una identidad positiva y la autoeficacia en las áreas STEM.
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La IA como aliado conversacional en el aprendizaje
Este proyecto se basa en trabajos previos que integraron agentes conversacionales de IA, como Siri o Alexa, en contenido infantil para que el protagonista de la historia pueda hacer preguntas a los niños y reforzar el aprendizaje.
Estamos integrando la misma tecnología en estos libros electrónicos para que los personajes de la historia puedan hacer preguntas a los niños en momentos clave de aprendizaje y participar en conversaciones interactivas para reforzar los objetivos generales de aprendizaje de ciencias.
Este enfoque se basa en una larga trayectoria de investigación sobre el desarrollo que demuestra que las preguntas estratégicamente planteadas durante la lectura de libros conducen a un mayor aprendizaje y mejoran las habilidades lingüísticas de los niños.
Aprendizaje y conexión en la comunidad
También hemos aplicado este enfoque en una clínica de salud comunitaria. En un proyecto en curso, colaboramos con familias de SAELI e investigadores de UC Irvine, Boston College y la Universidad de Illinois en Chicago para incorporar actividades de aprendizaje lúdicas en las salas de espera del Hospital Infantil del Condado de Orange.
En las sesiones de diseño colaborativo con familias y profesionales sanitarios, uno de los principales temas que surgió fue el deseo de fomentar un fuerte sentido de comunidad en la clínica. Una familia sugirió que diseñáramos un “chismógrafo”, o un “cuaderno de chismes” compartido, popular en Latinoamérica en la década de 1990 y principios de la década de 2000.
En esas sesiones, los proveedores también compartieron la preocupación de conectar con las familias y construir una relación, pero también de minimizar los tiempos de espera.
En respuesta, planeamos utilizar una sencilla plataforma de IA para que las familias que esperan ver a su pediatra dicten en una tableta cómo cocinan, juegan y se relajan antes de acostarse. La IA resumirá la información que comparten las familias y creará dispositivos como insignias que se pueden exhibir en un “chismógrafo” clínico para que las familias puedan conocerse entre sí.
La IA también proporcionará un resumen al pediatra para que pueda aprender algo sobre la familia y conversar sobre nutrición, actividad física y rutinas de sueño basadas en las prácticas cotidianas de las familias. De esta manera, la IA se utiliza como herramienta para mejorar la comunicación y la conexión entre las familias y los proveedores.
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Personalización y escalabilidad
Si bien los ejemplos que se presentan aquí son exclusivos de las comunidades que los diseñaron y podrían no tener la misma repercusión en otros lugares, la IA ofrece una plataforma para que educadores y familias creen sus propios recursos y experiencias.
Este enfoque aborda una importante tensión en la investigación educativa: la cocreación de recursos educativos con las personas a las que están destinados mejora la usabilidad, la relevancia y la eficacia. Sin embargo, al personalizar o adaptar un recurso para una comunidad o población específica, puede resultar menos útil en otros lugares.
La IA generativa puede utilizarse para diseñar y adaptar continuamente recursos de aprendizaje temprano, personalizándolos para diferentes comunidades.
Críticamente, este trabajo se realiza mejor en colaboración entre familias, educadores, investigadores de aprendizaje temprano, artistas y diseñadores de tecnología, cuya experiencia colectiva da lugar a productos que ninguno de ellos podría haber creado por sí solo.
*Andrés Bustamante es Profesor Asociado de Educación y Aria Gastón-Panthaki es Investigadora de Posgrado, ambos en la Universidad de California, Irvine.
