Con la necesidad de aprendizaje a distancia convirtiéndose rápidamente en una necesidad, la adopción de la tecnología por parte de K12 ha evolucionado. En particular, la forma en que las escuelas evalúan a los estudiantes ha dado un salto importante en lo que respecta a la innovación, inclinándose hacia la tecnología como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML).
Mientras tanto, el punto de vista de los educadores sobre las pruebas sigue siendo el mismo: las evaluaciones tienen que ser paralelas a la enseñanza en el aula y reflejar los escenarios de la vida real que pueden encontrar los estudiantes. Además, en lugar de un mero recuerdo de hechos, los profesores piden una medición holística de las habilidades y conocimientos de los alumnos.
Y lo que es más importante, los profesores consideran que el calendario es un aspecto crucial de las evaluaciones, teniendo en cuenta no sólo la alineación con la enseñanza, sino también la programación de las propias pruebas.
Para demostrar esta creencia, los profesores exponen el siguiente ejemplo: en lugar de realizar las pruebas en un momento determinado al final del semestre o del año escolar, la prueba debe administrarse cuando el alumno esté preparado para demostrar sus habilidades de una destreza o concepto específico.
Gracias a la innovación tecnológica, este tipo de evaluación es posible. Las pruebas de papel y lápiz ya no son la única opción; las pruebas adaptativas, realizadas a través de la tecnología, pueden crear una evaluación atractiva y accesible que llega a los estudiantes en el momento exacto.
La personalización es la clave para crear pruebas que se adapten a los estudiantes individuales. Gracias a la tecnología, los estudiantes pueden sumergirse en pruebas adaptativas, basadas en el ordenador, que proporcionan una medida más específica y procesable de los conocimientos del estudiante.
Con las pruebas adaptativas, el propio examen se ajusta a la capacidad y el nivel específicos de un alumno concreto; a su vez, este tipo de pruebas permite al educador conocer más a fondo en qué aspectos el alumno necesita más ayuda, y ofrecerle un camino óptimo hacia el éxito.
Los avances en la tecnología de los juegos proporcionan los recursos y la innovación para las pruebas por ordenador.
La IA y el ML en la evaluación educativa hacen posible este enfoque tecnológico; los estudiantes pueden realizar pruebas personalizadas para su nivel de habilidad, mientras que los profesores obtienen una comprensión más profunda del progreso de los estudiantes, que informa el aprendizaje en el aula. Además, tanto los estudiantes como los responsables de la educación obtienen mejores datos para impulsar las medidas educativas, sin tener que depender de revisiones inconsistentes y en papel del rendimiento de los estudiantes.
Cómo potenciar el aprendizaje durante la evaluación con tecnología de IA y ML
El compromiso desempeña un papel importante a la hora de medir con precisión, y lograr, el dominio de los estudiantes de una u otra asignatura. Con evaluaciones inconsistentes, basadas en papel, el nivel de compromiso puede ser difícil de medir y entender. El aprendizaje basado en la IA, por otro lado, no sólo tiende a ser personalizado por estudiante, lo que a su vez aumenta el compromiso, sino que también puede alertar al educador cuando los niveles de compromiso caen.
A su vez, esto permite a los profesores relacionar los niveles de compromiso con el rendimiento, lo que sin duda puede elevar la apuesta de la administración cuando se trata del aprendizaje en el aula.
La IA en la evaluación educativa permite medir el rendimiento a través de respuestas construidas con puntuaciones, por lo que los profesores ya no tienen que dedicar tiempo a la calificación manual. En su lugar, pueden analizar grandes conjuntos de datos de los estudiantes para comprender el rendimiento general o patrones específicos. Además, pueden seguir fácilmente la progresión del aprendizaje individual, personalizando las vías de aprendizaje según las necesidades del alumno.
La eficacia y la precisión están a la vanguardia de la medición del éxito de la evaluación. La IA permite a los alumnos definir un problema y encontrar una solución, lo que deja al educador con datos claros sobre cómo proceder tanto durante la instrucción como para futuras pruebas.
Otras consideraciones sobre la IA en la evaluación educativa
Larealidad aumentada y la virtual se llevan gran parte del éxito de la IA en la evaluación educativa. Estas tecnologías pueden proporcionar escenarios del mundo real que permiten a los estudiantes poner a prueba sus conocimientos de primera mano. Además, este tipo de escenarios ofrece a los profesores un mayor alcance para medir el éxito de los estudiantes: les permiten poner a prueba y aplicar sus conocimientos a situaciones únicas que pueden encontrar en sus carreras profesionales o académicas.
La tecnología permite que las pruebas sean más oportunas, accesibles y fiables. Además, los avances en IA y ML pueden exponer a los estudiantes a una gama más amplia de información, experiencia y enfoques técnicos que las alternativas de lápiz y papel. Esto iguala el campo de juego para los estudiantes que pueden no tener las mismas oportunidades que sus homólogos más ricos o privilegiados.
En resumen, la tecnología permite una representación más precisa y justa de los conocimientos de cada estudiante; además, permite que más estudiantes experimenten más escenarios de la vida real, y que las pruebas sean más equitativas que nunca. Las evaluaciones basadas en la tecnología ofrecen una imagen más clara del camino hacia el conocimiento, a la vez que proporcionan una oportunidad de aprendizaje equitativa a los estudiantes de todos los orígenes y capacidades.
