Investigadores de la Universidad de Stanford presentan Tutor CoPilot: un sistema colaborativo entre humanos e inteligencia artificial que mejora significativamente la calidad de la tutoría en tiempo real para los estudiantes

La integración de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la educación ha demostrado un gran potencial para mejorar los métodos de enseñanza y las experiencias de aprendizaje, especialmente donde el acceso a educadores experimentados es limitado. Un enfoque destacado basado en IA es el uso de modelos de lenguaje (LM) para ayudar a los tutores en tiempo real. Estos sistemas pueden proporcionar sugerencias similares a las de los expertos que ayudan a los tutores a mejorar la participación y el rendimiento de los estudiantes. Al equipar a los educadores novatos con orientación en tiempo real, las herramientas de inteligencia artificial tienen el potencial de cerrar la brecha de experiencia en educación y crear un entorno de aprendizaje más equitativo. Esto es particularmente crucial en aulas con diversas habilidades estudiantiles y antecedentes educativos.

El problema fundamental en educación es el alto costo y la escalabilidad limitada de los programas tradicionales de capacitación en tutoría. Las sesiones integrales de desarrollo profesional pueden costar hasta $3,300 por maestro al año, lo que dificulta que las escuelas con presupuestos ajustados ofrezcan capacitación de calidad. Estos programas a menudo requieren que los tutores inviertan mucho tiempo fuera de sus horas de enseñanza, lo que los hace poco prácticos para los educadores a tiempo parcial. Además, muchos programas de desarrollo profesional deben estar alineados con las necesidades específicas de los tutores novatos, lo que significa que no abordan los desafíos dinámicos y en tiempo real que enfrentan durante las sesiones de tutoría en vivo. En consecuencia, muchos tutores desarrollan sus habilidades en el trabajo, lo que genera una calidad de enseñanza inconsistente y oportunidades de aprendizaje perdidas para los estudiantes.

Los educadores han recurrido a talleres de desarrollo profesional y seminarios de capacitación para mejorar sus habilidades. Sin embargo, estos métodos no siempre son eficaces debido a su naturaleza estática, que no satisface las necesidades de interacción en tiempo real de los profesores. Para abordar esto, algunos educadores han intentado utilizar foros en línea y redes de apoyo, pero carecen de la retroalimentación estructurada necesaria para el crecimiento profesional. Además, adaptar programas de capacitación genéricos para entornos educativos específicos sigue siendo un desafío, y muchos tutores, particularmente aquellos que trabajan en comunidades desatendidas, encuentran difícil implementar estas estrategias de manera efectiva.

Investigadores de la Universidad de Stanford desarrollaron Tutor Copilotoun sistema colaborativo entre humanos e IA diseñado para brindar orientación en tiempo real a los tutores durante las sesiones de tutoría en vivo. Tutor CoPilot tiene como objetivo replicar el proceso de toma de decisiones de los educadores expertos proporcionando sugerencias prácticas y específicas del contexto, similares a las de los expertos. El sistema utiliza protocolos de pensamiento en voz alta capturados por tutores experimentados para entrenar el modelo de IA para que proporcione comentarios en tiempo real. Este enfoque innovador permite a los tutores menos experimentados brindar instrucción de alta calidad que se alinea estrechamente con las mejores prácticas de enseñanza.

Tutor CoPilot funciona integrándose dentro de una plataforma de tutoría virtual, donde los tutores pueden activarlo durante las sesiones para obtener asistencia inmediata. Luego, el sistema de inteligencia artificial analiza el contexto de la conversación y el tema de la lección para ofrecer sugerencias que el tutor puede implementar al instante. Las sugerencias incluyen hacer preguntas guía para fomentar el razonamiento de los estudiantes, brindar sugerencias para apoyar la resolución de problemas y afirmar las respuestas correctas. Tutor CoPilot permite a los tutores personalizar estas sugerencias, lo que hace que sea cómodo adaptarse a las necesidades únicas de cada estudiante. La plataforma también incluye un mecanismo de seguridad que anonimiza los nombres de estudiantes y tutores, garantizando la privacidad del usuario durante las interacciones.

El rendimiento de Tutor CoPilot se probó en un ensayo controlado, aleatorio y a gran escala en el que participaron 900 tutores y 1.800 estudiantes de escuelas de Título I. Los resultados fueron significativos: los estudiantes que trabajaban con tutores que utilizaban Tutor CoPilot tenían cuatro puntos porcentuales más probabilidades de dominar los temas de matemáticas que el grupo de control, donde solo el 62% de los estudiantes lograron el dominio. Curiosamente, el impacto positivo fue aún mayor para los tutores inicialmente calificados como menos efectivos. Para estos tutores, la tasa de dominio aumentó en nueve puntos porcentuales, cerrando la brecha entre los educadores más y menos experimentados. El estudio también encontró que Tutor CoPilot cuesta sólo $20 por tutor al año, lo que lo convierte en una alternativa rentable a los programas de capacitación tradicionales.

Los hallazgos clave revelaron que Tutor CoPilot frecuentemente animaba a los tutores a emplear estrategias pedagógicas de alta calidad. Por ejemplo, los tutores que usaban el sistema tenían más probabilidades de incitar a los estudiantes a explicar su razonamiento, utilizar preguntas guía para promover una comprensión más profunda y evitar simplemente revelar las respuestas. Estas estrategias están alineadas con las mejores prácticas de enseñanza eficaz y se ha demostrado que mejoran significativamente los resultados de los estudiantes. Además, las entrevistas con los tutores indicaron que encontraban útil el sistema para desglosar conceptos complejos. Sin embargo, problemas ocasionales con la herramienta proporcionaron sugerencias que necesitaban adecuación al nivel de grado.

Conclusiones clave de la investigación sobre Tutor CoPilot:

• En el estudio participaron 900 tutores y 1.800 estudiantes K-12 de comunidades desatendidas.
• Los estudiantes que trabajaban con Tutor CoPilot tenían cuatro puntos porcentuales más de probabilidades de lograr el dominio del tema.
• Los tutores calificados como menos efectivos mostraron la mayor mejora, y las tasas de dominio de sus estudiantes aumentaron en nueve puntos porcentuales.
• Tutor CoPilot cuesta sólo $20 por tutor al año, en comparación con los programas de capacitación tradicionales, que cuestan más de $3300 por maestro.
• El sistema fomenta el uso de estrategias de enseñanza de alta calidad, como incitar a los estudiantes a explicar su razonamiento y hacer preguntas orientadoras.

En conclusión, los resultados del estudio muestran que la integración de sistemas colaborativos entre humanos e IA como Tutor CoPilot en la educación puede mejorar significativamente la calidad de la enseñanza, particularmente en comunidades desatendidas. El equipo de investigación demostró que Tutor CoPilot mejora la eficacia de los tutores novatos y proporciona una solución escalable para mejorar los resultados educativos en diversas poblaciones de estudiantes. A una fracción del costo de los programas de capacitación tradicionales, Tutor CoPilot ofrece un camino prometedor para hacer que la educación de alta calidad sea accesible para todos los estudiantes.

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Asif Razzaq es el director ejecutivo de Marktechpost Media Inc.. Como empresario e ingeniero visionario, Asif está comprometido a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, Marktechpost, que se destaca por su cobertura en profundidad del aprendizaje automático y las noticias sobre aprendizaje profundo que es técnicamente sólida y fácilmente comprensible para una amplia audiencia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de visitas mensuales, lo que ilustra su popularidad entre el público.