Si te encargas del desarrollo de evaluaciones en un sistema de gestión del aprendizaje (LMS) de la administración pública, sabes lo difícil que puede resultar publicar nuevos elementos. Los expertos en la materia ya están desbordados, y parece que se necesitan ciclos interminables de comentarios y revisiones antes de que nada se publique. Para cuando superas todos los obstáculos, las políticas subyacentes suelen haber cambiado.
A pesar de ello, la presión para producir más contenidos y más rápido no desaparece. En este artículo te mostraremos cómo utilizar la inteligencia artificial para crear contenidos dentro de un sistema de gestión del aprendizaje (LMS) destinado a la administración pública, al tiempo que describimos los riesgos que conlleva depender excesivamente de ella. También explicamos cómo la integración de la inteligencia artificial en tu LMS puede ayudar a proteger tus sistemas.
Por qué se estanca el desarrollo de contenidos para los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS)
La creación de ítems en los sistemas LMS de la administración pública plantea un reto especial. A diferencia de los entornos comerciales y académicos, cada ítem de evaluación debe estar vinculado explícitamente a una normativa, un estándar de competencia o un mandato específico. Además, los expertos en la materia deben encontrar tiempo para revisarlos, al tiempo que desempeñan sus funciones operativas. Por último, los equipos jurídicos y de cumplimiento normativo examinan minuciosamente cada ítem antes de que llegue a los alumnos.
Dado que intervienen varios equipos, los documentos suelen pasar por distintos departamentos antes de su publicación, lo que da lugar a una serie de solicitudes de revisión que pueden tardar semanas en resolverse. Además, cuando se actualizan las normativas subyacentes, es necesario revisar todos los documentos relacionados, lo que a menudo implica una laboriosa comprobación manual de las referencias cruzadas. Los requisitos de multilingüismo y accesibilidad complican aún más el proceso.
Cómo la IA puede ser de gran ayuda
Dada la complejidad que entraña la redacción y revisión de preguntas, a los funcionarios públicos les vendría bien un poco de ayuda. Y, de hecho, existen varias formas en las que la IA puede mejorar de manera significativa el proceso de redacción, edición y revisión. Pero hay un inconveniente: para que resulte eficaz, la IA debe funcionar dentro de un flujo de trabajo bien definido que se ajuste a las normas y estándares de su organismo. A continuación se presentan algunas formas prácticas en las que la IA puede facilitar la creación de preguntas, garantizando al mismo tiempo la calidad y el cumplimiento normativo.
Redacción estructurada de puntos
Esta puede ser la forma más obvia de utilizar la IA en los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) de las administraciones públicas. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la IA no destaca precisamente por generar texto libre. Por el contrario, requiere una plantilla de pregunta definida, que incluya el enunciado (la pregunta principal o la situación que se plantea al alumno), las opciones de respuesta incorrectas (respuestas posibles pero erróneas), la respuesta correcta, la justificación de la respuesta correcta y las etiquetas de metadatos. Una IA correctamente configurada puede entonces traducir una normativa en ítems que cumplan con el formato requerido.
Por supuesto, la colaboración de los expertos en la materia sigue siendo necesaria. Pero, en lugar de redactar los ejercicios desde cero, estos actúan como revisores, verificando que los niveles de dificultad y las especificaciones técnicas sean los adecuados. A pesar de esta supervisión necesaria, el ahorro de tiempo para los profesionales con una agenda apretada es considerable.
Creación de versiones alternativas de artículos para garantizar la integridad
Además de crear nuevas preguntas, la IA puede generar versiones alternativas de las preguntas existentes variando el contexto de la situación o reordenando las opciones de respuesta. Esto es fundamental para la seguridad de la evaluación, que depende de la amplitud del banco de preguntas.
Una vez más, se necesita la intervención humana para revisar y perfeccionar las versiones alternativas. Pero cuando un revisor puede editar cinco variaciones generadas por IA en el tiempo que le lleva escribir una sola variación a mano, eso tendrá un gran impacto en el calendario general de desarrollo.
Adecuar los elementos a los marcos normativos o a las competencias
Asignar los marcos normativos a los ítems puede resultar tedioso y llevar mucho tiempo, pero es necesario cada vez que se actualizan dichos marcos. Afortunadamente, la inteligencia artificial es muy eficaz a la hora de identificar vínculos entre textos, lo que la convierte en la herramienta ideal para analizar el contenido de los ítems en relación con los requisitos normativos y señalar cualquier discrepancia.
Por ejemplo, cuando actualizas un modelo de competencias, la IA puede analizar tu banco de preguntas y señalar aquellas que deben revisarse. A su vez, esto puede ayudar a tus expertos en la materia a priorizar sus revisiones.
Compatibilidad con adaptaciones multilingües o de accesibilidad
Los organismos gubernamentales suelen prestar servicio a poblaciones multilingües y se enfrentan a requisitos estrictos para ofrecer recursos en varios idiomas. La traducción asistida por IA permite traducir contenidos a los idiomas de destino casi al instante, lo que facilita a los expertos bilingües el trabajo de revisión para garantizar la precisión.
Esto no solo es más rápido que traducir desde cero, sino que además reduce la carga cognitiva de los revisores humanos, lo que les permite reservar sus energías para tareas de mayor complejidad.
En lo que respecta a la accesibilidad, la IA puede señalar aquellos elementos que contengan frases demasiado complejas o señales visuales deficientes, que puedan resultar difíciles de entender para los usuarios de tecnologías de apoyo. También puede sugerir alternativas que mantengan el contenido esencial de cada elemento y, al mismo tiempo, lo hagan más legible.
Además de facilitar una experiencia coherente en todos los dispositivos, esto hace que las pruebas sean más justas , ya que garantiza que se evalúe a las personas en función de sus conocimientos y habilidades relevantes, y no de su capacidad para desenvolverse en una prueba confusa.
Cómo mitigar los riesgos de la IA en la creación de artículos
Si tienes dudas a la hora de utilizar la IA para crear o perfeccionar contenidos, es probable que sea porque ya eres consciente de algunos de los riesgos. Quizás el más grave de ellos sea el de las «alucinaciones», es decir, cuando la IA genera textos que parecen plausibles pero que son totalmente inventados. Esto resulta especialmente grave en el ámbito gubernamental, ya que hacer referencia a normativas inexistentes podría socavar la credibilidad de la agencia.
Otros riesgos son de carácter procedimental. Por ejemplo, si los agentes de IA realizan modificaciones precisas en los elementos, pueden hacerlo sin la documentación adecuada, borrando así el registro de auditoría.
Es posible hacer frente a estos riesgos, pero solo si se cuentan con las medidas de seguridad adecuadas. Y dada la complejidad de la normativa que deben cumplir los organismos gubernamentales, las herramientas de IA deben funcionar dentro de plataformas LMS seguras, en lugar de incorporarse a posteriori desde fuera.
Si estás evaluando soluciones de creación de contenido basadas en IA, busca estos controles:
- Permisos basados en roles: Para garantizar la integridad de la prueba, es necesario poder limitar el acceso únicamente a aquellas personas que crean, revisan y aprueban los elementos. Cuanto más reducido sea el círculo de confianza, más segura será la evaluación.
- Control de versiones: Para garantizar la defendibilidad, se necesita un registro de auditoría claro. Esto significa que cada borrador (y cada edición) generado por IA debe registrarse como una versión distinta, conservando tanto el resultado original de la IA como cualquier revisión. Sin control de versiones, simplemente no hay forma de saber por qué el contenido tomó la forma que tomó.
- Registros de auditoría: Estos registran cuándo se utilizó la IA, los datos introducidos, los resultados generados y quién revisó y corrigió posteriormente dichos resultados. De este modo, la agencia siempre puede demostrar cómo se creó un elemento, garantizando así la rendición de cuentas.
- Puntos clave de la revisión: Los artículos generados por IA no deben tratarse como una categoría especial de contenido. Por el contrario, deben pasar la misma revisión que los artículos redactados por personas.
La integración responsable de la IA en las plataformas LMS gubernamentales
Para integrar la IA de forma eficaz en el proceso de creación de contenidos, las agencias deben definir con exactitud lo que la IA puede y no puede hacer. Estas definiciones son tan importantes (si no más) para los empleados como para las propias herramientas de IA. Cuando a las personas solo se les da una instrucción vaga como «utilizar la IA para mejorar las evaluaciones», es imposible saber qué harán.
Aunque resulte tentador considerar las medidas de control como restricciones, estas ofrecen a las pymes la confianza que necesitan para innovar con libertad. Al establecer claramente las formas en que se les permite utilizar la IA, les estás dando vía libre para resolver problemas. Sin esas medidas de control, es posible que tengan tanto miedo a equivocarse que se limiten a lo que les resulta seguro.
Cómo asegurarse de que la IA se gane su confianza
La inteligencia artificial puede mejorar de manera significativa la creación de contenidos en las plataformas LMS gubernamentales, al acelerar la redacción, traducción, revisión y actualización de dichos contenidos. Sin embargo, esto solo funcionará si se establecen los controles y procesos adecuados para garantizar la calidad, la precisión, la imparcialidad y la auditabilidad.
Si su agencia está estudiando cómo incorporar la inteligencia artificial al desarrollo de evaluaciones, comience por sus necesidades de gobernanza, no por la tecnología. Una vez que haya definido sus tareas y necesidades, podrá seleccionar una plataforma de gestión del aprendizaje (LMS) que se ajuste a sus requisitos.
Para obtener más información sobre las evaluaciones gubernamentales, consulta los siguientes recursos:
- Por qué las escuelas y los gobiernos recurren al software de evaluación de código abierto
- La soberanía digital en las evaluaciones de alto riesgo: por qué las instituciones europeas están recuperando el control
- Por qué los organismos de certificación deben considerar los datos de los exámenes como infraestructura crítica
Preguntas frecuentes
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en los sistemas de gestión del aprendizaje?
En las plataformas LMS, la inteligencia artificial automatiza la redacción de contenidos y los vincula a los requisitos normativos. Además, traduce los materiales y señala los problemas de accesibilidad.
¿Puede la IA sustituir a los expertos en la materia en los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) de la administración pública?
No. La IA puede generar borradores y señalar problemas para su revisión, pero no puede validar la exactitud de sus contenidos. Tampoco es capaz de controlar eficazmente sus propias «alucinaciones», lo que la convierte en una herramienta poco fiable como revisora. Esto significa que, aunque puede complementar la inteligencia humana, no puede sustituir a los expertos en la materia en el proceso de elaboración de evaluaciones.
¿Qué medidas de seguridad limitan los riesgos de la IA?
Para garantizar la integridad, la auditabilidad y la precisión de las pruebas, es necesario contar con medidas de seguridad como permisos basados en roles, control de versiones, registros de auditoría y puntos de control de revisión. Estas medidas funcionan mejor cuando se definen claramente las tareas que la IA puede y no puede realizar antes de implementarla en tu organismo.