procesos de enseñanza y mejorado la experiencia
de aprendizaje de los estudiantes.
En las décadas de 1950 y 1960, los
primeros avances en IA sentaron los
fundamentos para su aplicación en la educación.
Al respecto, destaca el teorema de demostración
de la lógica automática creado en 1956 por
Simon, cuyo programa de IA capaz de evidenciar
teoremas matemáticos, fue uno de los primeros
intentos basados en el uso de computadoras para
realizar tareas educativas. En esta línea, Simon
(2019) argumentaba que las máquinas podían
enseñar a través de programas de tutoría
interactiva que eran adaptados a las necesidades
de cada estudiante.
Aunque Simon fue visionario en sus
ideas, en aquel entonces, las limitaciones
tecnológicas dificultaban la implementación
práctica de la IA en la educación. Las
computadoras eran costosas y no estaban
ampliamente disponibles en los entornos
educativos. Además, la capacidad de
procesamiento y almacenamiento de datos era
limitada en comparación con los estándares
actuales. A pesar de los obstáculos mencionados,
el trabajo pionero de Simon demostró el
potencial de la IA para mejorar la enseñanza y el
aprendizaje, pues estableció las bases para las
investigaciones y avances posteriores en el área.
En la década de 1980, Papert (1993)
introdujo el lenguaje de programación Logo,
diseñado para enseñar a los niños a través de la
interacción con una computadora. Este lenguaje
se basaba en la idea de que los estudiantes podían
aprender de manera efectiva mediante la
experimentación y la resolución de problemas
prácticos con ayuda de una forma primitiva de
IA. En este contexto, los comandos de
programación, escritos en Logo, permitían a los
educandos controlar el movimiento de una
tortuga virtual y crear patrones gráficos. Así,
Logo proporcionaba una forma tangible y visual
de explorar conceptos matemáticos y lógicos, y
fomentaba la creatividad y el pensamiento crítico
del alumnado.
Además de su trabajo con Logo, Papert
desarrolló el concepto de “micromundos”, los
cuales eran entornos computacionales diseñados
para permitir a los estudiantes conocer y aprender
conceptos específicos de manera interactiva. Los
micromundos utilizaban técnicas de IA para
adecuarse al estilo de aprendizaje del estudiante
y brindar retroalimentación personalizada al
objeto de optimizar su proceso educativo.
En la década de 1990, Schank (1995)
sostenía que las narrativas constituyen una
importante herramienta para captar la atención y
el interés de los estudiantes, ya que, al utilizar la
IA, servirían para crear simulaciones y
escenarios de aprendizaje basados en desafíos
auténticos y en la resolución de situaciones
similares a las del mundo real. Además, Schank
(1995) también abogó por el uso de la IA para
diseñar sistemas inteligentes de tutoría que guíen
a los educandos a través de los simuladores de
aprendizaje. Estas plataformas pueden identificar
las fortalezas y debilidades de los alumnos,
proporcionar apoyo en tiempo real y adaptar la
experiencia de aprendizaje a las características
del estudiantado.
En los últimos años, el desarrollo de
algoritmos de aprendizaje automático y análisis
de datos ha impulsado de forma vertiginosa el
uso de la IA en la educación, ya que se han creado
sistemas de tutoría virtual basados en esta
tecnología que pueden adaptarse al nivel
cognitivo de los alumnos y brindar apoyo
continuo. Del mismo modo, se han diseñado
sistemas de recomendación que sugieren
recursos educativos relevantes para cada
estudiante, en función de su perfil y rendimiento
académico.
Entre los avances más significativos,
destaca el lanzamiento de ChatGPT-3.5 el 30 de
noviembre de 2022, pues, en el ámbito de la
educación, esta herramienta ha demostrado ser
capaz de ofrecer una interacción conversacional
más natural y personalizada a los estudiantes
porque puede responder preguntas, ofrecer
explicaciones detalladas y entregar asesoría en
directo. Además, como sostiene Olite et al.,
(2023), ChatGPT tiene la habilidad de acceder a
contenido actualizado y recursos educativos en
línea, ya que puede analizar y procesar grandes
cantidades de datos para proporcionar a los
educandos información precisa y relevante sobre
diversos temas. Adicionalmente, según García
(2023), ChatGPT posee la capacidad de apoyar la
resolución de problemas complejos, pues,
mediante su descomposición en pasos más
manejables, puede guiar a los estudiantes a través
de estrategias y enfoques efectivos. Esta ventaja