Generación de evidencia
Asia
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Una profesora utiliza Shaia, una herramienta de planificación de lecciones basada en inteligencia artificial, durante una clase de matemáticas en Bogotá, Colombia.
IPA Alianza para la Tecnología en la Educación (P4T-Ed) Esta iniciativa apoya el uso de datos y evidencia para impulsar el aprendizaje y la mejora en el sector de la tecnología educativa. Como parte de la iniciativa P4T-Ed, IPA y la Fundación Jacobs respaldan tres ensayos controlados aleatorios (ECA) para generar evidencia rigurosa sobre el impacto potencial de las intervenciones de tecnología educativa en los resultados del aprendizaje.
Esta es la segunda entrada de blog de una serie que destaca los hallazgos clave, las perspectivas y las lecciones aprendidas de los ensayos controlados aleatorios (ECA). La serie muestra cómo la evidencia está ayudando a cerrar la brecha entre la innovación, la implementación y el impacto en la tecnología educativa.
Financiado por el Fundación Jacobs En colaboración con Mentu Labs y la Fundación Shaia, y con el apoyo de la Secretaría de Educación (SED) de Bogotá, el IPA está evaluando si Shaia, una herramienta de planificación de lecciones basada en inteligencia artificial, ayuda a los docentes a impartir una enseñanza de matemáticas más eficaz y mejora el aprendizaje de los estudiantes.
Juan Muñoz-Morales, profesor de la Escuela de Administración IÉSEG, y Felipe Barrera-Osorio, profesor de la Universidad de Vanderbilt, lideran la investigación.
Cada mañana en Bogotá, miles de estudiantes entran a las aulas de matemáticas con expectativas muy diferentes. Para algunos, las matemáticas representan una oportunidad y estabilidad futura. Para otros, es una materia que se ha vuelto progresivamente más difícil y desalentadora con el tiempo.
El problema se refleja en los resultados de los exámenes nacionales: el 38 % de los estudiantes no alcanza un alto rendimiento en matemáticas. Tanto para los responsables de las políticas educativas como para los docentes, la pregunta es crucial: ¿qué se puede hacer de manera diferente para apoyar el aprendizaje?
La inteligencia artificial (IA) es un área de investigación activa.No como sustituto de los profesores, sino como herramienta para fortalecer una parte a menudo invisible de la enseñanza: planificación de las clases.
Financiado por la Fundación Jacobs, y en colaboración con Mentu Labs, en asociación con la Fundación Shaia y la Secretaría de Educación (SED) de Bogotá, IPA está evaluando si Shaia, una Herramienta de planificación de lecciones basada en IA, puede ayudar a los profesores a impartir una enseñanza de matemáticas más sólida y a determinar si esto se traduce en un mejor aprendizaje por parte de los alumnos.
Para comprender si la IA puede marcar la diferencia, es fundamental saber cuál es el punto de partida de los estudiantes y los profesores.
El estudio sigue Escuelas públicas 72El estudio, que abarcaba los grados 6.º a 9.º, se diseñó como una evaluación aleatoria. Algunas escuelas tuvieron acceso a la herramienta Shaia, impulsada por inteligencia artificial, mientras que otras continuaron con su método habitual.
Al inicio, No hubo diferencias significativas entre los dos grupos.Los estudiantes de las escuelas asignadas para recibir la herramienta obtuvieron una puntuación promedio de 31.8 por ciento de respuestas correctas en una evaluación matemática estandarizada, en comparación con 32.1 por ciento en escuelas de controlLos profesores también compartían perfiles similares: en promedio, 20 años de experiencia docente, y la mayoría poseía títulos de posgrado o especializaciones en matemáticas.
Esta similitud es importante. Significa que cualquier patrón observado posteriormente tiene menos probabilidades de reflejar diferencias preexistentes y más probabilidades de reflejar lo que sucede durante la implementación.
La línea de base también reveló desigualdades persistentesLos estudiantes migrantes obtuvieron resultados consistentemente inferiores a los esperados, y entre las niñas, el rendimiento en matemáticas disminuyó progresivamente a medida que aumentaba el nivel educativo. Sin embargo, la actitud general de los estudiantes fue positiva: la mayoría creía que las matemáticas eran importantes para su futuro y asociaba el éxito con el esfuerzo más que con la capacidad innata.
El problema, al parecer, no era la motivación, sino el acceso al apoyo.
Uno de los hallazgos más sorprendentes del estudio cuestiona las ideas preconcebidas sobre la supuesta falta de cualificación del profesorado. Los profesores de matemáticas de las escuelas públicas de Bogotá son, en su inmensa mayoría, experimentados y están bien formados.
Lo que a menudo les falta es Recursos digitales de alta calidad y apoyo institucional para la integración de la tecnología.Muchos profesores manifestaron tener solo un conocimiento básico de la IA, a pesar de que más del 84 por ciento de sus alumnos afirmaron utilizar herramientas de IA de forma independiente, principalmente para estudiar e investigar.
Los datos de referencia también identificaron por qué la planificación de las lecciones es importante específicamente. El rendimiento de los estudiantes se correlacionó positivamente con ambos. experiencia docente y tiempo dedicado a planificar leccionesSi la IA pudiera ayudar de manera significativa a los docentes en este proceso, ahorrándoles tiempo o mejorando la estructura, podría contribuir a potenciar las fortalezas existentes en lugar de intentar compensar las debilidades.
Los datos recopilados a mitad de la implementación ofrecen señales tempranas que vale la pena tener en cuenta, aunque aún no permiten llegar a conclusiones definitivas.
Los estudiantes de las escuelas donde los profesores tenían acceso a la herramienta Shaia obtuvieron una puntuación promedio de el 34.8 por ciento, En comparación con los el 31.6 por ciento en escuelas no expuestas. Las escuelas que recibieron la herramienta mejoraron en casi 3 puntos porcentuales Durante el período de referencia, las escuelas que no recibieron la herramienta experimentaron un ligero descenso.
Análisis posteriores de los datos de la línea de base también han arrojado resultados positivos, mostrando que los estudiantes de las escuelas de intervención mejoraron entre 0.22 y 0.46 desviaciones estándar más que los estudiantes de las escuelas de comparación, según el enfoque analítico utilizado. Estos tamaños del efecto se consideran significativos en relación con muchas intervenciones educativas evaluadas rigurosamente. Sin embargo, dado que estos hallazgos se basan en datos de la línea de base con una muestra más pequeña y seleccionada, deben interpretarse con la debida cautela. Si bien son consistentes con los patrones descriptivos alentadores presentados aquí, el análisis final proporcionará la evaluación más completa para determinar si estas diferencias se mantienen a lo largo del tiempo y pueden atribuirse de manera sólida a la intervención.
El patrón más notable involucra géneroEn las escuelas que no recibieron la herramienta, los niños superaron a las niñas en un promedio de 2.09 puntos porcentualesEn las escuelas donde los maestros utilizaron la herramienta de IA Shaia, esa brecha se redujo a 1.26 puntos porcentuales.
La evidencia sugiere que algo diferente podría estar sucediendo en las aulas donde los maestros tienen acceso a la planificación apoyada por IA, incluso si el mecanismo aún no es completamente visible.
Curiosamente, las prácticas en el aula reportadas por los maestros no cambiaron drásticamente a la mitad del estudio. El tiempo asignado a la planificación de lecciones, la organización del aula y la estructura de la instrucción se mantuvo en gran medida estable en todos los grupos. Lo que sí cambió fue la forma en que los maestros IA percibida.
Los docentes que tuvieron contacto con la herramienta Shaia fueron más propensos a considerar la IA útil, especialmente para la preparación de clases y el ahorro de tiempo. La mayoría informó usar la herramienta activamente, aunque algunos mencionaron obstáculos como la falta de tiempo o la capacitación insuficiente.
Esta distinción importa. La tecnología se puede introducir rápidamente, pero Los cambios en la práctica docente se desarrollan de forma más gradual.La adopción temprana parece generar primero cambios de actitud, mientras que las modificaciones en las prácticas surgen de forma más gradual. El seguimiento continuo ayudará a determinar si una mayor familiaridad con las herramientas de IA se traduce en cambios a largo plazo en los enfoques pedagógicos.
Una de las conclusiones más claras de la línea media es que El acceso por sí solo no es suficiente.Las escuelas donde los maestros utilizaron la herramienta de manera más intensiva y participaron más activamente en la capacitación mostraron patrones de rendimiento estudiantil más sólidosLa implicación es directa: las herramientas con soporte de IA parecen ser más efectivas cuando se integran en la práctica diaria, en lugar de usarse ocasionalmente.
En este sentido, AI Refuerza lo que ya existe, especialmente cuando los profesores experimentados interactúan con ello de forma constante.
Los estudiantes en Bogotá ya están conectados digitalmente. El desafío no es introducir la tecnología en las escuelas, sino utilizarlo de maneras que apoyen de manera significativa la enseñanza y el aprendizaje.Las primeras evidencias sugieren que la planificación de lecciones con apoyo de IA puede ser útil, en particular para reducir las brechas de rendimiento basadas en el género.
El impacto sostenido dependerá de compromiso institucional, participación constante del profesorado y estructuras de apoyo continuas.
La evaluación final, prevista para 2026, determinará si estas tendencias iniciales se traducen en mejoras de aprendizaje duraderas. Por ahora, el mensaje es claro: La inteligencia artificial no reemplaza a los profesores. Pero cuando se usa con criterio, puede convertirse en una poderosa aliada para ayudar a los estudiantes a superar las persistentes dificultades de aprendizaje, una lección a la vez..
