A través de una columna bajo la firma de Paula Freiría, especialista en ciencias del comportamiento, Ceibal nos convoca a una reflexión muy interesante.

Freiría expresa:

“La inteligencia artificial y las ciencias del comportamiento son dos disciplinas poderosas que al integrarse pueden fortalecer de forma significativa nuestra misión de potenciar el alcance de las políticas y las prácticas educativas.

¿Por qué unir IA y ciencias del comportamiento?

Las ciencias del comportamiento nos ayudan a entender cómo tomamos decisiones. La IA, por su parte, permite analizar datos a gran escala y generar respuestas a instrucciones específicas a una velocidad mucho mayor de la que lo haría una persona. Combinadas, pueden crear soluciones más humanas, eficaces e inclusivas.

Uno de los desafíos más urgentes es lograr que la IA no solo sea eficiente, sino que entienda a las personas, y para eso necesitamos incluir activamente a quienes usan estas tecnologías en su diseño, desarrollo y evaluación. El testeo en contextos reales, el desarrollo ético y la atención a la equidad son clave para que estas herramientas realmente funcionen para todas las personas.

Aplicaciones reales en educación: el caso de Tutor CoPilot

Un ejemplo concreto de esta integración es Tutor CoPilot (Wang et al., 2024), una herramienta creada por investigadores de la Universidad de Stanford que fusiona IA y pedagogía para apoyar a equipos de tutoría en tiempo real. Desarrollada junto a una plataforma que ofrecía tutorías personalizadas en línea, Tutor CoPilot busca resolver un problema común: formar a buenos tutores es caro, lento y difícil de escalar.

Esta herramienta utiliza IA para replicar el razonamiento pedagógico de docentes expertos. ¿Cómo lo hace? A través del método Bridge (Wang et al., 2024a), que capta el razonamiento profundo de tutores experimentados y entrena modelos de lenguaje para que tomen decisiones similares durante sesiones de tutoría de matemática.

Al presionar un botón dentro de la plataforma, cada tutor recibe sugerencias basadas en el contexto de la conversación, el tema tratado y la estrategia didáctica (por ejemplo, dar pistas o explicar un concepto), como lo podría haber hecho otro docente con más experiencia. Todo esto se hace protegiendo la privacidad de cada estudiante y utilizando solo el historial necesario para generar una respuesta adecuada.

¿Funciona realmente la IA educativa?

Sí. En un experimento con más de 1.700 estudiantes y casi 900 tutores, se observó que quienes usaron CoPilot lograron:

Aumentar en 4 puntos porcentuales la aprobación de los exit tickets de sus estudiantes (evaluaciones rápidas que miden el dominio de un tema de la currícula).

Aplicar en mayor medida estrategias de enseñanza alineadas con prácticas expertas.

Lograr mejores estrategias, especialmente en tutores con menor experiencia o formación previa.

Tecnologías educativas con enfoque humano

Más allá de casos específicos, lo que nos muestra esta integración es el potencial de combinar la capacidad de la IA con las ciencias del comportamiento para diseñar tecnologías educativas humanas, equitativas y rentables.

Desde el Laboratorio sabemos que el contexto, los sesgos cognitivos y los mecanismos de toma de decisiones influyen en cómo las personas aprenden, enseñan y adoptan nuevas herramientas. Incorporar estos aprendizajes en el diseño de tecnologías educativas permite anticipar barreras, fomentar un uso efectivo y promover experiencias más significativas para estudiantes y docentes.