La Inteligencia Artificial para la Educación

 Artículo de INTEL

https://www.intel.la/content/www/xl/es/education/highered/artificial-intelligence.html

Todo tipo de inteligencia artificial (IA), como el aprendizaje automático, la IA generativa y la visión artificial, se está tornando rápidamente más frecuente en todas las áreas de la educación superior hoy en día. Se utilizan para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, para generar experiencias educativas mejoradas, para agilizar los procesos y para acelerar la investigación académica. Determinar la tecnología adecuada que se necesita para respaldar estos proyectos nuevos y emocionantes basados en la IA en todo el campus puede presentarles dificultades a los equipos de TI. Permita que Intel le ayude en sus esfuerzos de integrar la IA en la educación superior para que pueda encontrar con más facilidad la combinación exacta de hardware, software y seguridad necesarios para lograrlo.

Motivos para incluir la IA en la educación superior

La finalidad de la educación superior en todo el mundo es educar y mostrarles a los estudiantes nuevas formas de pensar y resolver problemas, así como dotarlos de los conocimientos y las habilidades necesarias en su transición de convertirse en futuros profesionales. Los avances recientes de la IA tienen el potencial de revolucionar casi todos los aspectos de nuestro mundo. Esto cobra mayor relevancia para los estudiantes que pronto formarán parte de la fuerza laboral y que ingresarán en la economía digital impulsada por la IA.

En consonancia con la adopción a nivel mundial de la IA, se está integrando la IA en todos los aspectos de la educación superior, en la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y las tareas administrativas, para permitirles a los estudiantes a prepararse mejor para un futuro en evolución basado en la tecnología.

Intel se compromete con firmeza a ampliar el acceso a los planes de estudio, la programación y los recursos de la IA para las instituciones de educación superior de todo el mundo. A medida que la IA evolucione en su institución de educación superior, estamos a su disposición para exponenciar su éxito mediante orientación, recomendaciones de expertos y una cartera tecnológica diseñada para iniciativas de IA de todos los tamaños.

Casos de uso de la IA en la ed. superior

Desde los estudiantes que desarrollan habilidades técnicas de avanzada hasta los docentes que educan a los innovadores del futuro y los investigadores que procuran hacer descubrimientos científicos innovadores, la IA está ganado rápidamente terreno en los campuses de educación superior y se está aplicando de formas nuevas y en evolución.

Aceleración de la investigación científica impulsada por la IA

La investigación en las universidades es vital para avanzar en los descubrimientos científicos y la innovación, fortalecer las economías locales, regionales y nacionales, y abordar los desafíos más desconcertantes del mundo. Dicha investigación suele ser costosa, requiere grandes cantidades de potencia informática y consume mucho tiempo, ya que a veces lleva años o décadas llegar a una conclusión o lograr los resultados deseados. La IA surge como una solución viable para acelerar estrepitosamente el proceso de investigación, ahorrarles tiempo a los investigadores, reducir los costos de las universidades y, en definitiva, lograr que llegue el impacto de los resultados de la investigación revolucionarios al mundo real antes.

Enseñanza de la próxima generación de innovadores

Se prevé que aumentará vertiginosamente la demanda de graduados con conocimientos en IA en los próximos tres años. Una encuesta realizada en 2021 a docentes de educación superior y a responsables de la toma de decisiones en materia de TI concluyó que el 69 % de los encuestados percibieron una creciente demanda por parte de empleadores de graduados con habilidades técnicas en IA. Por este motivo, se observa un cambio a nivel industrial para crear nuevos productos de IA, reforzar los planes de estudio existentes y aumentar la accesibilidad general a la enseñanza de IA a una mayor variedad de estudiantes.

Con el objetivo de asistir a las universidades comunitarias de los Estados Unidos a ampliar su programación en IA, en 2020 Intel creó el programa AI for Workforce (IA para la fuerza laboral) para ofrecer a las universidades más de 500 horas de contenido de IA y cursos previamente preparados, desarrollo profesional para los instructores y orientación en la implementación para los docentes.

Desarrollo de conjuntos de habilidades para los estudiantes de cara a la economía digital

Los estudiantes actuales buscan oportunidades para traducir su éxito académico en éxito profesional. En la economía digital actual, eso significa que los estudiantes deben estar preparados con conocimientos técnicos de IA nuevos que puedan emplear para resolver problemas complejos mediante soluciones innovadoras en industrias de rápido movimiento, como la atención médica, las ciencias biológicas y los servicios financieros.

Intel está capacitando a los estudiantes para ampliar su aprendizaje, profundizar sus conocimientos y que se conviertan rápidamente en líderes de IA por medio de estos tres programas.

• Programas Intel® Student Ambassador for oneAPI and IoT: los estudiantes incorporan conocimientos de aprendizaje profundo y programación, amplían su red profesional, aumentan su liderazgo en la industria y obtienen el reconocimiento de Intel por su pericia.
  Consulte el programa Student Ambassador for oneAPI
  Consulte el programa Student Ambassador for IoT
• Programa Intel® Software Innovator: los estudiantes se convierten en innovadores, aprenden directamente de expertos influyentes, se relacionan con colegas y presentan demostraciones para perfeccionar sus ideas.
• Comunidad Intel® DevMesh: los estudiantes obtienen acceso a un portal comunitario para que desarrolladores y creadores compartan su trabajo, las mejores prácticas e ideas, además de crear una cartera profesional de trabajo.

Uso de la IA para mejorar la vida diaria

Casi todo el mundo ya está conectado a la IA a través de sus herramientas de uso diario, los sitios web y productos, como las redes sociales, las recomendaciones de compras en línea, los motores de búsqueda en línea y los teléfonos inteligentes. Dado que casi a diario se publican nuevos avances en IA, sus estudiantes y el personal están recurriendo a aplicaciones más complejas y con uso intensivo de informática para mejorar sus vidas y optimizar la enseñanza y el aprendizaje. Algunas de las herramientas más avanzadas y con gran uso de informática que puede necesitar por cuestiones de compatibilidad son los asistentes personales, las aplicaciones de creación de contenido en video o de voz para digitalizar disertaciones, conferencias y orientaciones; programas de planificación de plan de estudios y recursos, y soluciones de aprendizaje personalizadas impulsados por la IA.

Cómo puede respaldar las iniciativas de IA en la universidad de la mejor forma

Un factor clave para el éxito de cualquier proyecto relacionado con la IA es contar con la tecnología básica adecuada que proporcione el equilibrio ideal entre desempeño, características de seguridad avanzadas y costos. Sabemos que puede ser difícil elegir la solución exacta que se necesita para responder a las necesidades de cada persona del campus y a sus especificaciones tecnológicas particulares del caso de uso. Para ayudarle con la planificación, reunimos asesoramiento de nuestros expertos acerca de las medidas que puede tomar para comprender y respaldar mejor las necesidades de su diversa comunidad de educación superior.

Determine el tipo de IA que se usa o se enseña

Independientemente del tamaño o el tipo de institución de educación superior al que su equipo de TI presta asistencia, para determinar qué tecnologías serán más compatibles con su base de usuarios, comience por comprender el tipo de IA que se usa o se enseña.

La IA es un término amplio que se suele usar en lugar de describir los tipos, o subconjuntos, de IA más complejos. Sin embargo, clasificar ampliamente las iniciativas como “proyecto de IA” puede dificultar aún más la selección de la tecnología compatible. Cada subconjunto de IA requiere una combinación única de hardware, software y seguridad en función del objetivo final del proyecto. Analicemos los tipos de IA que ya se están utilizando en su institución o que se utilizarán pronto.

• Aprendizaje automático clásico (ML): usa modelos o algoritmos para analizar los conjuntos de datos, identificar patrones y realizar predicciones sin intervención humana. Este tipo de IA suele ser el primero que aprenden los estudiantes cuando comienzan su carrera universitaria. El aprendizaje automático también impulsa muchas herramientas populares que todos usan en el campus, como Gradescope, Grammarly, Consensus, Elicit y ResearchRabbit.
• Aprendizaje profundo: enseña a las computadoras a procesar los datos de forma inspirada en el cerebro humano, mediante modelos que pueden reconocer patrones complejos en imágenes, texto, sonidos y otros datos para producir información y predicciones precisas. Este tipo de IA es un avance del ML clásico y se usa cuando se trabaja con conjuntos de datos masivos que tienen numerosos parámetros o cuando se requiere un alto nivel de precisión.
• Visión artificial: entrena a las computadoras para que comprendan la abrumadora cantidad de datos visuales que se recopilan para localizar, identificar y realizar el seguimiento de objetos o acciones específicas. Este tipo de IA combina cámaras, informática de edge, informática de nube, software e IA para permitir a los sistemas “ver” los datos recopilados de cámaras y videos. Además de los investigadores que utilizan la visión artificial para su trabajo pionero, a menudo la utilizan los profesionales de seguridad y administración para garantizar la seguridad del campus. La visión artificial también puede mejorar la participación de los estudiantes en el aprendizaje a distancia, permitir la supervisión automatizada en los exámenes en línea y ayudar a detectar el plagio en los exámenes escritos a mano.
• IA generativa: genera nuevo contenido cuando el usuario final le proporciona una indicación. La IA generativa crea este contenido en función de los conjuntos masivos de datos y algoritmos de IA de aprendizaje automático con los que se la entrenó. Este tipo de IA está integrada con la IA de lenguaje, también conocida como procesamiento de lenguaje natural (PLN), que le permite procesar y comprender el lenguaje humano. Cuando se usan juntos, la IA generativa y la PNL pueden comprender una indicación y generar una respuesta adecuada a través de texto, video, imágenes o sonido. La IA generativa es una herramienta relativamente nueva que los estudiantes y profesionales de educación superior están adoptando y experimentando con entusiasmo a fin de acelerar la investigación, aumentar la productividad, mejorar el desarrollo de planes de estudio y maximizar los resultados del aprendizaje.

Elija tecnologías en función de la complejidad y la magnitud de los proyectos de IA

Para que los estudiantes, los docentes, los administradores y los investigadores aprovechen al máximo el potencial de la IA, deben contar con el respaldo de tecnologías de hardware y software que maximicen el desempeño, minimicen los costos y ofrezcan características de seguridad mejoradas para mantener la información sensible y los datos seguros.

Elija soluciones de hardware que estén a la altura de la complejidad de la IA

Al momento de considerar opciones de tecnología de hardware, es importante recordar que los requisitos informáticos para las iniciativas de IA variarán en gran medida de acuerdo con la cantidad de parámetros implicados en los datos. Sin embargo, por lo general, cuanto menos complejo sea el conjunto de datos que se utilice en el proyecto, menos desempeño informático se necesitará para implementar el modelo de IA. Esta tabla proporciona formas comunes en que los estudiantes usan la IA en diferentes materias y especializaciones, desde tareas simples, como las herramientas de productividad, hasta proyectos complejos de múltiples componentes, como la construcción de robots con visión computarizada y cómo los requisitos informáticos aumentan a medida que los proyectos incrementan en tamaño y complejidad. Además, esta tabla ilustra cómo la TI puede alinear mejor los procesadores Intel® Core™ con los usos de los estudiantes.