La inteligencia artificial generativa continúa causando revuelo en todos los ámbitos. Por supuesto, la educación superior no es la excepción. De hecho, es cada vez más notorio que pueden darse múltiples usos de la GenAI en la educación universitaria. Se prevé que, tarde o temprano, dicha tecnología transformará la experiencia de los estudiantes en todas las instituciones. Algunos ejemplos:

●Diseño de cursos personalizados. Es una de las aplicaciones más inmediatas en la experiencia de los estudiantes con respecto a la GenAI en la educación universitaria. Al analizar los datos de los alumnos, pueden generar dichos planes con base en el desempeño, las habilidades y la retroalimentación del interesado. Así, éste recibe lecciones adaptadas a sus necesidades e intereses. De hecho, dado que es una herramienta conversacional, es capaz de guiar a los estudiantes para que encuentren las respuestas por sí mismos.

●Instructores virtuales. Por supuesto, otro uso de la GenAI en la educación universitaria es la creación de instructores virtuales capaces de interactuar con los estudiantes en tiempo real. Esto particularmente útil para quienes optan —ya sea por gusto o necesidad— por la educación a distancia.

Profesores y GenAI en la educación universitaria

●Aprendizaje colaborativo. Al emplear la GenAI en la educación universitaria es factible fortalecer el aprendizaje colaborativo. Los algoritmos pueden crear y gestionar entornos virtuales donde se interactúen estudiantes desde cualquier parte del mundo. Eso a su vez facilita la participación en foros, el intercambio de ideas y la realización de tareas en equipo.

●Asistencia docente. Los profesores también se ven beneficiados por el uso de la GenAI en la educación universitaria. Puede asistirlos en la elaboración de explicaciones y resúmenes de conceptos para las clases y acompañarlos con cuestionarios y ejercicios de refuerzo. También agiliza la creación de recursos adicionales para cada clase, como bibliografías y guías de estudio.

●Evaluación del aprendizaje. Al analizar los resultados de cada estudiante, la IA puede identificar patrones reveladores sobre dificultades en su rendimiento. Para ello, la inteligencia artificial se vale de herramientas de aprendizaje automático (machine learning). En respuesta, puede sugerir estrategias individualizadas para fortalecer el aprendizaje de cada estudiante.