Google anunció los resultados de nuevas investigaciones que muestran cómo su modelo de inteligencia artificial Gemini contribuye a apoyar a estudiantes y docentes en las aulas tanto en el Reino Unido como en Italia. Los estudios se centraron en evaluar la eficacia de las herramientas de inteligencia artificial para brindar apoyo personalizado en matemáticas y ayudar a los profesores a planificar lecciones interactivas que fomenten la participación en clase.
En el Reino Unido, se llevó a cabo un ensayo controlado aleatorio de 10 semanas de duración que incluyó a más de 1.100 estudiantes de entre 12 y 15 años, en colaboración con la plataforma de aprendizaje Eedi. El ensayo utilizó un sistema que combina las capacidades de Gemini con los recursos de la plataforma para guiar a los estudiantes en la resolución de errores por sí mismos paso a paso. Los resultados mostraron que la calidad de las respuestas del modelo Gemini mejoró en aproximadamente un 25%, con un aumento en la tasa de aprobación por parte de revisores expertos hasta el 95%, donde los estudiantes que recibieron orientación de la inteligencia artificial lograron resultados similares a los de aquellos que dependieron de docentes humanos.
En Italia, se realizó un estudio de un año de duración en colaboración con la red escolar Don Bosco y la Universidad Pontificia Salesiana de Roma, que abarcó a unos 1.600 docentes y más de 24.500 estudiantes. Gemini se utilizó como asistente para el diseño de lecciones, lo que resultó en una disminución del 38% en las clases magistrales tradicionales y directas en favor de talleres y actividades grupales, un incremento en la participación activa de los estudiantes del 77% al 84%, además de una reducción en la presión diaria sobre los profesores.
¿Qué cambia este desarrollo en la práctica?
Estos resultados destacan un cambio práctico en la forma en que se integra la inteligencia artificial dentro de las instituciones educativas, donde su rol no se limita a proporcionar respuestas predefinidas, sino que estimula el pensamiento crítico en los estudiantes (incluyendo su orientación sin dar la solución directa en aproximadamente el 99% de las sesiones). Asimismo, contribuye a disminuir la dependencia exclusiva de la energía individual del docente para mantener la interacción en el aula, lo que permite un mayor espacio para centrarse en la tutoría y la orientación personal.
Limitaciones y desafíos asociados al experimento
A pesar de la clara mejora en el desempeño de los estudiantes durante las tareas diarias y las evaluaciones breves, dichas ganancias no se reflejó de manera notable en las calificaciones de las pruebas estandarizadas STAR durante el mismo período breve del experimento. Según los investigadores, esto se debe a que la guía paso a paso requiere más tiempo por cada pregunta en comparación con las pistas visuales simples, lo que redujo la cantidad de problemas que los estudiantes resolvieron en una sola sesión, algo que requerirá ser estudiado a lo largo de todo el año escolar en el futuro.