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La inteligencia artificial generativa está aportando beneficios rápidamente a numerosos sectores, y el campo de la educación no es una excepción. Sus capacidades para generar contenidos, personalizar itinerarios formativos y mejorar la experiencia de aprendizaje por lo general suponen una oportunidad para optimizar la eficiencia de los programas de formación tanto desde el punto de vista de la gestión como del aprendizaje.

Algunas oportunidades de la IA generativa en el aprendizaje La adaptación de los contenidos formativos a las necesidades individuales es uno de los grandes retos de la formación continua. Los profesionales provienen de contextos muy distintos, tienen experiencias diversas y necesitan itinerarios de aprendizaje flexibles que respondan a sus objetivos específicos. En este sentido, la IA generativa permite:

  • Creación automatizada de contenidos: La IA puede generar materiales didácticos adaptados a distintos niveles de conocimiento, sectores profesionales o perfiles de alumnos. La generación de contenido puede ajustarse a las necesidades formativas específicas, por ejemplo generación de resúmenes de conceptos clave o de prácticas basadas en estudios de caso.
  • Tutoría inteligente y asistencia personalizada: Los agentes conversacionales serían una especie de segunda generación de los chatbots, pueden ofrecer soporte a los alumnos, respondiendo a preguntas, proponiendo recursos adicionales e incluso adaptando los materiales en función del progreso del usuario.
  • Simulación de escenarios profesionales: Mediante IA generativa, se pueden crear simulaciones y entornos interactivos en los que los estudiantes pueden practicar habilidades en un contexto realista, como la resolución de problemas, la toma de decisiones o la negociación.
  • Evaluación y sugerencias de mejora: El uso de IA permite analizar las respuestas de los alumnos y proporcionar una recomendación de mejora detallada, facilitando el aprendizaje adaptativo y el seguimiento personalizado del progreso.

Retos y perspectivas de futuro A pesar del gran potencial de la IA generativa en la formación continua, su aplicación plantea retos importantes que los investigadores de Eurecat nos ayudan a identificar y gestionar:

  • Sesgos y ética en los modelos generativos: Es necesario garantizar que los contenidos generados sean rigurosos, imparciales, alineados con los objetivos educativos, y siempre cuidando la propiedad intelectual de los recursos empleados.
  • Integración con plataformas de aprendizaje existentes: La adopción de estas tecnologías siempre la hacemos pensando en la compatibilidad con los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) actuales, como Moodle, para facilitar su utilización de forma generalizada.
  • Formación del profesorado y de los gestores: Para que estas herramientas sean realmente útiles, es fundamental formar a los profesionales de la formación en su uso y establecer mecanismos de supervisión y validación del contenido generado o del soporte automatizado que se ofrece a los alumnos.

Casos de uso y experiencia en Eurecat En Eurecat Academy, estamos sacando adelante varios proyectos de innovación que integran la IA generativa, tanto en lo que se refiere a herramientas para los estudiantes como para los gestores de los cursos. Éstas son algunas aplicaciones que pueden dar idea de las oportunidades que están empezando a aportar:

  • Chatbots para formación entrenados con contenido específico

A diferencia de las herramientas comerciales como ChatGPT, Perplexity o similares, nuestros agentes conversacionales se entrenan con contenidos exclusivos de cada institución formativa, garantizando así respuestas alineadas con cada uno de los programas y preservando su propiedad intelectual.

Además, estamos desarrollando agentes conversacionales con una orientación proactiva para el acompañamiento del estudiante: Mediante el análisis del progreso académico y de los patrones de interacción, estos agentes podrán anticiparse a las necesidades de los alumnos, ofreciendo sugerencias de contenido, mensajes de motivación y recomendaciones adaptadas a cada caso particular.

  • Generación dinámica de contenidos

Mediante IA generativa, estamos desarrollando actividades por plataformas de formación a distancia que generan materiales didácticos a partir de las bases de conocimiento de referencia de cada curso, adaptándolos al nivel de cada alumno. Esta tecnología permitirá en poco tiempo contar con contenidos más efectivos y atractivos para los alumnos.

Santi Fort
Santi Fort
Coordinador de Digital Training, Eurecat

En este contexto de crecimiento y evolución de los modelos de lenguaje constante, es importante que consideremos adoptar y adaptar pequeños modelos de lenguaje al desarrollar herramientas basadas en modelos de lenguaje natural.
In this context of growth and evolution of constant language models, it is important that we consider adopting and adapting small language models when developing tools based on natural language models.

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