Avanzando en el aprendizaje de habilidades en línea con IA

El aprendizaje en línea se ha vuelto una forma popular para que la gente adquiera nuevas habilidades y conocimientos. Ha hecho que la educación sea accesible para muchos, especialmente para los adultos que buscan mejorar sus habilidades laborales. Sin embargo, un gran desafío en este tipo de aprendizaje es ofrecer retroalimentación rápida y precisa a los estudiantes. En el aprendizaje basado en habilidades, es importante que los aprendices entiendan los conceptos básicos detrás de las habilidades que están intentando dominar.

Aunque a menudo se utilizan videos en los cursos en línea, no pueden entender realmente las habilidades que están enseñando ni evaluar el progreso de los estudiantes. También hay herramientas que utilizan inteligencia artificial (IA) que pueden encontrar respuestas en grandes cantidades de texto. Pero estas herramientas a menudo tienen problemas para explicar conceptos u ofrecer ayuda en la resolución de problemas complejos. Esta es un área clave que necesita mejorar.

#La Necesidad de Mejores Herramientas de Aprendizaje

La gente aprende habilidades a través de la práctica y la repetición, pero simplemente ver videos y hacer cuestionarios puede llevar a un aprendizaje pasivo. La investigación muestra que los aprendices se benefician más cuando participan activamente con el material. Ha habido una considerable investigación sobre cómo los estudiantes absorben información, pero hay poca evidencia sobre cómo la tecnología puede medir una comprensión real de las habilidades que se enseñan o responder a preguntas complejas de los aprendices.

En nuestro contexto, "comprensión" significa poder llegar a conclusiones correctas sobre una habilidad mientras se evitan errores. Los nuevos avances en IA, particularmente en lo que se conoce como IA generativa, han mostrado gran promesa en responder preguntas basadas en texto. Pero sigue sin estar claro si estos sistemas realmente comprenden las habilidades que se enseñan.

#Solución Propuesta: Un Nuevo Enfoque Combinando Técnicas de IA

Para abordar estos problemas, proponemos un nuevo método que combina IA Cognitiva y IA Generativa. El objetivo es mejorar cómo se representan y explican las habilidades en el aprendizaje en línea. Usamos un modelo estructurado llamado Tarea-Método-Conocimiento (TMK) para delinear las habilidades enseñadas en un curso.

El modelo TMK descompone las habilidades en tres partes:

1. Tarea: Este es el objetivo de la habilidad.
2. Método: Esto se refiere al procedimiento o técnica utilizada para lograr la tarea.
3. Conocimiento: Esto incluye la información y herramientas necesarias para completar la tarea.

Al combinar estas técnicas de IA, creamos un sistema inteligente que produce explicaciones claras y razonadas para las preguntas de los aprendices sobre las habilidades.

#Entendiendo el Aprendizaje de Habilidades

La educación en línea, como los cursos masivos en línea y las certificaciones en línea, ha facilitado el acceso al aprendizaje para muchos. La mayoría de los adultos aprendices hoy en día buscan formas de mejorar sus habilidades. Sin embargo, las formas pasivas de aprendizaje-como solo ver videos-no comprometen completamente a los estudiantes. Para desarrollar genuinamente una habilidad, los aprendices deben participar activamente en el proceso de aprendizaje.

La investigación en educación destaca la importancia del aprendizaje activo para captar contenido y mejorar la participación cognitiva. Esta es un área donde las herramientas tecnológicas pueden desempeñar un papel significativo, pero los sistemas actuales no capturan adecuadamente una comprensión completa de las habilidades ni responden a las preguntas complejas de los aprendices.

#IA Cognitiva y IA Generativa: Qué Son

La IA Cognitiva se centra en imitar los procesos de pensamiento humano. Su objetivo es entender cómo se representa el conocimiento de una manera que tenga sentido tanto para los humanos como para las computadoras. En contraste, la IA Generativa, especialmente los grandes modelos de lenguaje, pueden generar texto basado en grandes conjuntos de datos. Si bien estos sistemas pueden crear respuestas, a menudo carecen de comprensión verdadera.

Nuestra pregunta central es si estos sistemas de IA realmente comprenden las habilidades que se enseñan en entornos educativos. Para llenar este vacío, buscamos fusionar enfoques cognitivos y generativos para mejorar cómo se representan y explican las habilidades en los entornos de aprendizaje en línea.

#Cómo Funciona el Sistema

Desarrollamos un sistema llamado Ivy, que utiliza el modelo TMK para organizar y presentar información. El sistema clasifica el tipo de preguntas que hacen los usuarios y recupera la información más relevante basada en estas clasificaciones. Así es como funciona:

1. Clasificación de Preguntas: Cuando un aprendiz hace una pregunta, Ivy primero decide si se relaciona con hechos y conceptos (conocimiento semántico) o experiencias específicas (conocimiento episódico). Esto se hace usando un gran modelo de lenguaje entrenado para categorizar preguntas.

2. Recuperación de conocimiento: Una vez clasificada la pregunta, Ivy recupera la información más relevante de su base de datos usando un sistema de puntuación que ayuda a determinar cuán detallada debe ser la respuesta.

3. Generación de Respuestas: Ivy genera respuestas basadas en lo que aprendió de documentos anteriores. Para preguntas más sencillas, podría dar una respuesta breve. Para consultas más complejas, refina la respuesta usando documentos adicionales relevantes para proporcionar una explicación más completa.

#Escenario de Ejemplo: Problema del Cruce del Río

Para ilustrar cómo funciona Ivy, podemos ver un problema clásico que a menudo se utiliza en cursos de IA: el problema del cruce del río. Este desafío consiste en llevar a tres misioneros y tres caníbales a través de un río sin romper ciertas reglas.

Cuando un usuario pregunta, "¿Quién es un guardia?", el sistema sigue estos pasos:

1. Crear un Modelo TMK: Ivy establece una representación simplificada de las habilidades involucradas-una tarea (transportar a todos los individuos), métodos (cómo mover el bote) y conocimiento (los roles de cada personaje).

2. Clasificar la Pregunta: El sistema identifica que la pregunta se relaciona con el Modelo de Conocimiento, requiriendo comprensión sobre los roles dentro del problema.

3. Recuperar Información Relevante: Evalúa la complejidad de la pregunta y recupera documentos que explican los roles de los guardias y sus interacciones.

4. Generar la Respuesta: Inicialmente, Ivy produce una respuesta básica basada en sus hallazgos, luego la enriquece añadiendo más contexto de los documentos recuperados para dar una respuesta completa.

#Beneficios del Enfoque

Al usar el modelo TMK combinado con tecnologías de IA, Ivy es capaz de generar respuestas que son más relevantes y educativas. Este método no solo mejora la precisión de las respuestas, sino que también aumenta el compromiso al permitir que los aprendices se sientan más conectados con el material.

#Consideraciones Futuras

Mirando hacia adelante, hay varias vías para mejorar:

1. Mecanismo de Evaluación: Planeamos refinar cómo evaluamos el rendimiento de Ivy. Las métricas actuales necesitan ser validadas y ajustadas para asegurar que reflejen realmente la calidad de la salida del sistema.

2. Automatización de la Creación de Modelos TMK: Actualmente, crear modelos TMK es un proceso manual. Automatizar esto facilitaría la introducción de nuevo contenido y la adaptación a varios temas.

3. Técnicas de IA Mejoradas: Buscamos desarrollar más los métodos utilizados para la generación de respuestas, particularmente para preguntas más complejas. Esto ayudará a hacer de Ivy una herramienta de aprendizaje más robusta.

#Conclusión

La integración de IA Cognitiva con IA Generativa tiene el potencial de transformar el aprendizaje en línea, especialmente en la educación basada en habilidades. Al proporcionar respuestas más claras y informativas a las preguntas de los aprendices, podemos hacer que el proceso de aprendizaje sea más activo y atractivo. Con mejoras continuas, herramientas como Ivy podrían cerrar la brecha entre la entrega de contenido y la comprensión genuina, empoderando a los aprendices para desarrollar sus habilidades efectivamente.