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China ha iniciado un gran experimento en educación de IA. Podría remodelar la forma en que el mundo aprende.
Estudiante usando audífonos y mirando un monitor de computadora Noé Sheldon
Zhou Yi era terrible en matemáticas. Se arriesgó a nunca entrar a la universidad. Luego, una empresa llamada Squirrel AI llegó a su escuela secundaria en Hangzhou, China, prometiéndole tutoría personalizada. Había probado los servicios de tutoría antes, pero este era diferente: en lugar de un maestro humano, un algoritmo de inteligencia artificial seleccionaría sus lecciones. El niño de 13 años decidió intentarlo. Al final del semestre, sus puntajes en las pruebas habían aumentado del 50 % al 62,5 %. Dos años más tarde, obtuvo un 85% en su examen final de secundaria.
Solía pensar que las matemáticas eran aterradoras, dice. Pero a través de la tutoría, me di cuenta de que realmente no es tan difícil. Me ayudó a dar el primer paso por un camino diferente.
Esta historia fue parte de nuestra edición de enero de 2020
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Los expertos están de acuerdo en que la IA será importante en la educación del siglo XXI, pero ¿cómo? Si bien los académicos se han desconcertado con las mejores prácticas, China no se ha hecho esperar. En los últimos años, la inversión del país en la enseñanza y el aprendizaje basados en IA se ha disparado. Los gigantes tecnológicos, las nuevas empresas y los titulares de la educación se han sumado. Decenas de millones de estudiantes ahora usan algún tipo de IA para aprender, ya sea a través de programas de tutoría extracurriculares como Squirrel's, a través de plataformas de aprendizaje digital como 17ZuoYe , o incluso en sus aulas principales . Es el experimento más grande del mundo sobre IA en la educación, y nadie puede predecir el resultado.
Silicon Valley también está muy interesado. En un informe de marzo, la Iniciativa Chan-Zuckerberg y la Fundación Bill y Melinda Gates IA identificada como una herramienta educativa digna de inversión. En su libro de 2018 Reconectando la educación , John Couch, vicepresidente de educación de Apple, elogió a Squirrel AI. (El fundador de Squirrel, Derek Li, es coautor de una versión china del libro). Squirrel también abrió un laboratorio de investigación conjunto con la Universidad Carnegie Mellon este año para estudiar el aprendizaje personalizado a escala y luego exportarlo globalmente.
Pero a los expertos les preocupa la dirección que está tomando esta carrera hacia la IA en la educación. En el mejor de los casos, dicen, la IA puede ayudar a los maestros a fomentar los intereses y las fortalezas de sus alumnos. En el peor de los casos, podría afianzar aún más una tendencia global hacia el aprendizaje y las pruebas estandarizadas, dejando a la próxima generación mal preparada para adaptarse a un mundo laboral que cambia rápidamente.
Como una de las mayores empresas de educación en IA de China, Squirrel destaca esta tensión. Y como uno de los mejor preparados para expandirse en el extranjero, ofrece una ventana a cómo los experimentos de China podrían dar forma al resto del mundo.
Zhou Yi tomando una clase de tutoría de matemáticas con Squirrel AI. Noé Sheldon
El centro de aprendizaje al que asiste Zhou, uno de los primeros que abrió Squirrel, ocupa el segundo piso de un edificio sin pretensiones en una concurrida calle comercial en Hangzhou, una ciudad de segundo nivel en la provincia de Zhejiang. Los premios de la empresa se alinean en las paredes del hueco de la escalera. Más adelante, se exhiben grandes fotografías de al menos una docena de hombres: la mitad de ellos son ejecutivos de Squirrel AI y los demás son maestros expertos, un título otorgado en los mejores profesores de China, que ayudan a desarrollar el plan de estudios de la empresa.
La decoración interior de la escuela es modesta. El vestíbulo es pequeño y colorido con detalles en verde lima. Fotos de estudiantes sonrientes cuelgan a lo largo del pasillo entre seis o más aulas. En el interior, calcomanías descoloridas de árboles y lemas simples como Sé humilde animan las paredes. No hay pizarras, proyectores u otros equipos, solo una mesa por habitación, destinada a seis u ocho personas.
El vehículo de instrucción es la computadora portátil. Tanto los estudiantes como los profesores miran fijamente las pantallas. En una habitación, dos estudiantes usan auriculares, absortos en una sesión de tutoría de inglés. En otro, tres estudiantes, incluido Zhou, toman tres clases de matemáticas separadas. Resuelven problemas de práctica en hojas de papel antes de enviar sus respuestas en línea. En cada salón, un maestro monitorea a los estudiantes a través de un tablero en tiempo real.
En diferentes puntos, ambos maestros notan algo en su pantalla que los impulsa a caminar y arrodillarse junto a la silla de un estudiante. Hablan en voz baja, presumiblemente para responder a una pregunta que el sistema de tutoría no puede resolver. Aunque estoy a solo unos metros de distancia, no puedo distinguir sus palabras por encima del suave zumbido del tráfico en la calle de abajo.
Es tan silencioso, le susurro al pequeño grupo de personal de la escuela y de la empresa reunidos para mi recorrido. El director regional de Hangzhou sonríe con lo que interpreto como una pizca de orgullo: No hay sonidos de profesores dando conferencias.
Los estudiantes de Squirrel reciben ayuda de su maestro. Noé Sheldon
Tres cosas han impulsado el auge de la educación en IA en China. El primero son las exenciones fiscales y otros incentivos para las empresas de IA que mejoran cualquier cosa, desde el aprendizaje de los estudiantes hasta la formación de profesores y la gestión escolar. Para los capitalistas de riesgo, esto significa que tales empresas son buenas apuestas. De acuerdo a una estimación , China lideró el camino con más de mil millones de dólares invertidos a nivel mundial el año pasado en educación de IA.
En segundo lugar, la competencia académica en China es feroz. Diez millones de estudiantes al año toman el examen de ingreso a la universidad, el gaokao . Su puntaje determina si puede estudiar para obtener un título y dónde, y se considera el mayor determinante del éxito para el resto de su vida. Los padres están dispuestos a pagar tutorías o cualquier otra cosa que ayude a sus hijos a salir adelante.
Finalmente, los empresarios chinos tienen una gran cantidad de datos a su disposición para entrenar y refinar sus algoritmos. La población es enorme, las opiniones de las personas sobre la privacidad de los datos son mucho más laxas que en Occidente (especialmente si pueden obtener beneficios codiciados como rendimiento académico a cambio), y los padres creen firmemente en el potencial de la tecnología, habiendo visto cuánto ha transformó el país en pocas décadas.
Squirrel se enfoca en ayudar a los estudiantes a obtener mejores puntajes en las pruebas estandarizadas anuales, que aprovechan directamente la información nacional. gaokao ansiedad; más del 80% de sus estudiantes regresan año tras año, dice. También diseñó su sistema para capturar cada vez más datos desde el principio, lo que ha hecho posible todo tipo de experimentos de personalización y predicción. Comercializa en gran medida sus capacidades técnicas a través de publicaciones académicas, colaboraciones internacionales y premios, lo que lo ha convertido en un favorito del gobierno local de Shanghái.
La estrategia ha impulsado un crecimiento alucinante. En los cinco años transcurridos desde su fundación, la empresa abrió 2000 centros de aprendizaje en 200 ciudades y registró a más de un millón de estudiantes, lo que equivale a todo el sistema de escuelas públicas de la ciudad de Nueva York. Planea expandirse a 2,000 centros más a nivel nacional dentro de un año. Hasta la fecha, la empresa también ha recaudado más de 180 millones de dólares en financiación. A fines del año pasado, ganó el estatus de unicornio, superando los mil millones de dólares en valuación.
La sede de Squirrel AI en Shanghái. Noé Sheldon
Squirrel no es la primera empresa en seguir el concepto de un tutor de IA. Los primeros esfuerzos para replicar a los maestros se remontan a la década de 1970, cuando las computadoras comenzaron a usarse por primera vez en la educación. Luego, entre 1982 y 1984, varios estudios en los EE. UU. mostró que los estudiantes que recibieron tutoría humana individual se desempeñaron mucho mejor que los estudiantes que no la recibieron. Esto desencadenó una nueva ola de esfuerzos para recrear ese tipo de atención individual en una máquina. El resultado fueron sistemas de aprendizaje adaptativo, que ahora se pueden encontrar en todas partes, desde jardines de infancia hasta centros de formación en el lugar de trabajo.
La innovación de Squirrel está en su granularidad y escala. Para cada curso que ofrece, su equipo de ingeniería trabaja con un grupo de maestros expertos para subdividir el tema en las piezas conceptuales más pequeñas posibles. Las matemáticas de secundaria, por ejemplo, se dividen en más de 10 000 elementos atómicos o puntos de conocimiento, como los números racionales, las propiedades de un triángulo y el teorema de Pitágoras. El objetivo es diagnosticar las lagunas en la comprensión de un estudiante con la mayor precisión posible. En comparación, un libro de texto podría dividir el mismo tema en 3000 puntos; ALEKS, una plataforma de aprendizaje adaptable desarrollada por McGraw-Hill, con sede en EE. UU., que inspiró a Squirrel's, la divide en aproximadamente 1000.
Una vez que se establecen los puntos de conocimiento, se combinan con conferencias en video, notas, ejemplos resueltos y problemas de práctica. Sus relaciones, cómo se complementan entre sí y se superponen, están codificadas en un gráfico de conocimiento, también basado en la experiencia de los maestros maestros.
Los ingenieros de Squirrel AI trabajan en la construcción de la plataforma de tutoría de la empresa. Noé Sheldon
Un estudiante comienza un curso de estudio con una breve prueba de diagnóstico para evaluar qué tan bien comprende los conceptos clave. Si responde correctamente una de las primeras preguntas, el sistema asumirá que conoce los conceptos relacionados y saltará. Dentro de 10 preguntas, el sistema tiene un bosquejo aproximado de lo que necesita trabajar y lo usa para construir un plan de estudios. A medida que estudia, el sistema actualiza su modelo de comprensión y ajusta el plan de estudios en consecuencia. A medida que más estudiantes usan el sistema, detecta conexiones entre conceptos que antes no se habían dado cuenta. Luego, los algoritmos de aprendizaje automático actualizan las relaciones en el gráfico de conocimiento para tener en cuenta estas nuevas conexiones. Si bien ALEKS también hace algo de esto, Squirrel afirma que sus optimizaciones de aprendizaje automático son más limitadas, lo que lo hace, en teoría, menos efectivo.
Squirrel ha ofrecido alguna validación de su sistema. En octubre de 2017, por ejemplo, un estudio autofinanciado de cuatro días con 78 estudiantes de secundaria descubrió que, en promedio, el sistema era mejor para mejorar los puntajes de las pruebas de matemáticas que los maestros experimentados que enseñaban a una docena de niños en un salón de clases tradicional.
Los estudiantes con los que hablo en el centro de aprendizaje también tienen grandes elogios por el programa de tutoría. Todos están terminando la escuela secundaria y vienen al centro desde hace más de un año. Una niña, Fu Weiyi, me dice que ha mejorado mucho más rápido que cuando recibió tutoría individual de un maestro humano. Aquí, tengo un maestro tanto en línea como fuera de línea, dice ella. Además, la instrucción es muy específica; el sistema puede identificar directamente las lagunas en mi comprensión. Otro estudiante se hace eco del sentimiento: con el sistema, no tienes que hacer toneladas de ejercicios, pero sigue siendo efectivo. Realmente ahorra tiempo.
Si bien tengo que tomar sus palabras con pinzas (los estudiantes son cuidadosamente seleccionados y dan sus testimonios bajo una intensa supervisión), todavía me conmueve su alivio de haber encontrado una fórmula que funciona para mejorar el a menudo brutal proceso académico. ambiente. La historia de Zhou Yi, quizás no por coincidencia, también ilustra claramente cómo Squirrel puede ayudar a los estudiantes con dificultades.
Para el fundador de Squirrel, Li, esta visión no se limita a la tutoría. Tiene la ambición de salir de los límites de la programación extracurricular e integrar su plan de estudios directamente en el aula principal. Squirrel ya está en conversaciones con varias escuelas en China para hacer de su sistema el método principal de instrucción.
Trato de imaginar cómo podría ser este mundo y si podríamos estar mejor para él. Hago una última pregunta a los estudiantes: ¿Hay algo que Squirrel podría mejorar? Una larga pausa. Luego: Ojalá tuviéramos más interacción con nuestros maestros humanos, dice Fu.
Un maestro que ayuda a un estudiante a través de un video como parte del nuevo programa de tutoría remota de Squirrel.
Todos los expertos en educación con los que hablé para esta historia comenzaron señalando lo mismo: para comprender cómo la IA podría mejorar la enseñanza y el aprendizaje, debe pensar en cómo está remodelando la naturaleza del trabajo.
A medida que las máquinas mejoren en las tareas rutinarias, los humanos deberán concentrarse en las habilidades que siguen siendo únicas para ellos: creatividad, colaboración, comunicación y resolución de problemas. También deberán adaptarse rápidamente a medida que más y más habilidades caigan presa de la automatización. Esto significa que el aula del siglo XXI debe resaltar las fortalezas y los intereses de cada persona, en lugar de impartir un conjunto canónico de conocimientos más adecuado para la era industrial.
AI, en teoría, podría hacer esto más fácil. Podría hacerse cargo de ciertas tareas rutinarias en el aula, liberando a los maestros para que presten más atención a cada estudiante. Las hipótesis difieren sobre cómo podría ser eso. Quizás la IA enseñará ciertos tipos de conocimiento mientras que los humanos enseñan otros; tal vez ayude a los maestros a realizar un seguimiento del desempeño de los estudiantes o les dé a los estudiantes más control sobre cómo aprenden. Independientemente, el objetivo final es una enseñanza profundamente personalizada.
Una pared en la sede de Squirrel que muestra ejemplos de estudiantes de bajo rendimiento a quienes la plataforma 'salvó'. Noé Sheldon
El enfoque de Squirrel puede producir grandes resultados en la educación tradicional, pero no prepara a los estudiantes para ser flexibles en un mundo cambiante, dicen los expertos con los que hablé. Hay una diferencia entre el aprendizaje adaptativo y el aprendizaje personalizado, dice Chris Dede, profesor de la Universidad de Harvard en el Programa de Tecnología, Innovación y Educación. Squirrel está haciendo aprendizaje adaptativo, que se trata de comprender exactamente lo que los estudiantes saben y no saben. Pero no presta atención a lo que ellos desear saber o cómo aprenden mejor. El aprendizaje personalizado tiene en cuenta sus intereses y necesidades para orquestar la motivación y el tiempo de cada alumno para que pueda progresar.
Jutta Treviranus, profesora de la Universidad de Arte y Diseño de Ontario, pionera en el aprendizaje personalizado para mejorar la inclusión en la educación, lo desglosa aún más. El aprendizaje personalizado tiene varios niveles, dice: los llama ritmo, camino y destino.
Si el ritmo de aprendizaje es personalizado, a los estudiantes con diferentes habilidades se les permite diferentes cantidades de tiempo para aprender el mismo material. Si el camino es personalizado, se les puede dar a los estudiantes diferentes motivaciones para alcanzar los mismos objetivos (aquí le explicamos por qué las estadísticas son relevantes para su amor por el béisbol) y se les puede ofrecer el material en diferentes formatos (por ejemplo, video versus texto). Si el destino es personalizado, los estudiantes pueden elegir, por ejemplo, si quieren aprender con una escuela vocacional o una universidad en mente.
Necesitamos que los estudiantes comprendan su propio aprendizaje. Los necesitamos para determinar lo que quieren aprender, y los necesitamos para aprender a aprender, dice Treviranus. Squirrel AI no aborda esas cosas en absoluto. Solo hace que sea más eficiente llevar a todos los estudiantes al mismo lugar estandarizado.
Eso no significa que los sistemas de aprendizaje adaptativo no tendrán cabida en las aulas del siglo XXI. David Dockterman, un colega de Dede, cree que su fortaleza para capacitar a las personas en el conocimiento estructurado sigue siendo valiosa. Pero sería un error convertirlos en el maestro predominante en el aula: los tipos de actividades de memoria (recuperación de conocimientos, adquisición de habilidades) que se pueden enseñar más fácilmente con un tutor inteligente también son las cosas que se logran más fácilmente con una máquina inteligente. , él dice.
Derek Li, fundador de Squirrel AI, Noah Sheldon
Li, el fundador de Squirrel, es alto y larguirucho y tiene pómulos marcados. Cuando habla inglés, puntúa cada pocas oraciones con ¿Verdad?, con las cejas levantadas, para asegurarse de que estás en la misma página. Cuando habla mandarín, sus palabras salen el doble de rápido.
Una semana después de mi visita al centro de aprendizaje, lo encuentro en la sede de Squirrel en Shanghái. Al estilo de un showman discreto, me da la gran gira. La modestia del centro de aprendizaje contrasta marcadamente con la decoración de la oficina aquí: cada pared cuenta con diferentes detalles sobre la empresa y los hitos alcanzados. Aquí hay uno con todas sus menciones en los medios. Aquí tenéis otra con todos sus premios. Y aquí hay algunos ejemplos de estudiantes que se consideraron sin esperanza y luego se salvaron. Me encuentro con otra gira antes de terminar la mía.
Unos pasos más allá de la primera puerta, Li señala una pantalla a mi izquierda inmediata que reproduce un clip de TV en repetición. Es un programa de juegos que presenta un enfrentamiento entre el sistema de tutoría de Squirrel y un maestro humano, uno de los mejores en China, dice. Tres de los alumnos del maestro, a quienes ha enseñado durante tres años, están junto a él en el escenario resolviendo problemas. El sistema y el profesor compiten para predecir cuáles acertarán.
Li no espera a que termine el clip para revelar el remate: en tres horas entendemos a los estudiantes más que los tres años pasados por los mejores maestros.
En la pantalla, el maestro se ve cada vez más cabizbajo y humillado. Se ve tan triste, digo.
¡Lo notaste! Li se ríe.
Gran parte de la filosofía de Squirrel se deriva de las propias experiencias de Li cuando era niño. Cuando era joven, no tenía muy buena inteligencia emocional, dice, y leer libros sobre el tema no ayudó. Así que pasó medio año dividiendo la habilidad en 27 componentes diferentes y se entrenó en cada uno. Se entrenó para ser más observador, por ejemplo, y para ser un conversador interesante (pasé mucho tiempo buscando 100 temas, así que tengo mucho material para hablar con otros, dice). Incluso se entrenó para seguir sonriendo cuando otros lo criticaban. (Después de eso, en mi vida, no tengo enemigos). El método le dio los resultados que quería, junto con la firme creencia de que todo se puede enseñar de esta manera.
Li usa una analogía para exponer su última visión. Cuando prevalezca la educación en IA, dice, los maestros humanos serán como un piloto. Supervisarán las lecturas mientras el algoritmo vuela el avión y, en su mayor parte, desempeñarán un papel pasivo. Pero de vez en cuando, cuando hay una alerta y un pasajero entra en pánico (por ejemplo, un estudiante es intimidado), pueden intervenir para calmar las cosas. Los maestros humanos se centrarán en la comunicación emocional, dice.
Li cree que esta es la única forma en que la humanidad podrá elevar su inteligencia colectiva. Confiar a los maestros cualquier otra cosa podría correr el riesgo de dañar a los genios. Está aplicando esta filosofía en sus propios hijos, utilizando el sistema de Squirrel tanto como sea posible para entrenarlos. Se jacta de que sus gemelos de ocho años, en segundo grado, ahora están aprendiendo física de octavo grado, un testimonio de que su método está funcionando. Solo los sistemas adaptativos podrían hacer tales milagros, dice.
Noé Sheldon
Squirrel ya está exportando su tecnología al extranjero. Ha cultivado su reputación internacional al aparecer en algunas de las conferencias de IA más grandes del mundo y atraer a colaboradores acreditados afiliados al MIT, Harvard y otros institutos de investigación prestigiosos. Li también reclutó a varios estadounidenses para que formen parte de su equipo ejecutivo, con la intención de ingresar a EE. UU. y Europa en los próximos dos años. Uno de ellos es Tom Mitchell, decano de informática en Carnegie Mellon; otro es Dan Bindman, quien dirigió los equipos editoriales y de experiencia del usuario en ALEKS.
A Treviranus le preocupa que la filosofía educativa de Squirrel sea representativa de una falla más amplia en la búsqueda de una educación inteligente en China: su énfasis en el aprendizaje y las pruebas estandarizadas. La tragedia de los experimentos de China es que están llevando al país a un punto de educación del que cualquier pedagogo o sistema educativo progresista se está alejando, dice.
Pero ella cree que China también tiene una de las mejores oportunidades para reinventar un entorno de aula más amigable para los maestros y centrado en el alumno. Está menos arraigado que Occidente en modelos educativos más antiguos y mucho más dispuesto a probar nuevas ideas. China necesita mirar una forma completamente diferente de IA, dice ella. La pregunta es: ¿Qué significa eso?
La respuesta puede estar a una docena de millas al oeste de la sede de Squirrel, frente al río Huangpu que atraviesa Shanghái. Allí, Pan Pengkai, un experto en educación infantil, está realizando experimentos de diferente naturaleza.
Pan ha estado pensando en cómo usar la IA en la educación durante casi dos décadas. Hace quince años, fundó su primera empresa de tecnología educativa en China después de obtener su doctorado en el MIT Media Lab. Inspirado por su experiencia en la escuela de posgrado, se centró en crear herramientas para aprender inglés. La innovación viene de la diferencia, dice. Eso es exactamente lo que le falta a China. Si puede hablar varios idiomas, puede hablar con diferentes personas; eres capaz de comunicar diferentes ideas.
Pan ahora dirige Alo7, una empresa de tecnología educativa K-12 con la misma misión de enseñar inglés. Sin embargo, a diferencia de muchas otras empresas, busca alejarse del aprendizaje orientado a pruebas y, en cambio, fomentar la creatividad, el liderazgo y otras habilidades sociales. La empresa ofrece productos y servicios para aulas tanto físicas como digitales. Tiene una plataforma de aprendizaje en línea, junto con una colección de libros de texto, por ejemplo, que ayudan a los estudiantes a aprender y practicar sus habilidades lingüísticas. También cuenta con un servicio que conecta hasta tres alumnos por video con tutores de inglés en el extranjero para clases regulares en grupo. Hasta la fecha, ha atendido a unos 15 millones de estudiantes y docentes y se ha asociado con 1500 instituciones a nivel nacional.
Pan Pengkai, fundador y CEO de Alo7 Cortesía de Alo7
A diferencia de Squirrel, la plataforma de aprendizaje en línea de Alo7 está destinada a complementar un salón de clases tradicional. Los conocimientos que se pueden ejercitar a través del aprendizaje adaptativo, como las palabras de vocabulario, se practican en casa a través de la aplicación. También lo son habilidades como la pronunciación, que se pueden refinar a través de algoritmos de reconocimiento de voz. Pero cualquier cosa que requiera creatividad, como escribir y conversar, se aprende en el salón de clases. La contribución del maestro es vital. Pan ofrece un paralelo: se usa mucha tecnología médica en los hospitales, pero no podemos decir que la máquina sea mejor que los médicos. Todavía es una herramienta de asistente médico.
La última visión de Pan para la IA en la educación es deshacerse por completo de las pruebas estandarizadas. ¿Por qué ponemos a prueba a las personas durante dos o tres horas para determinar si son buenas o malas? él pide. Él piensa que la IA eventualmente creará entornos de aprendizaje flexibles que son tan buenos para los estudiantes sensibles y creativos como para los precisos y analíticos. La educación ya no se tratará de la competencia, dice.
El año pasado Alo7 comenzó a experimentar más. Agregó análisis de rostro y voz a sus sesiones de tutoría en video para producir informes resumidos de cada lección. Los algoritmos miden cuánto tiempo los estudiantes hablaron inglés en clase, la precisión de su pronunciación en inglés e indicadores básicos de su compromiso y alegría, como la cantidad de veces que abrieron la boca para hablar y reír. A principios de este año, la empresa creó varias aulas físicas equipadas con cámaras y micrófonos para producir análisis similares. Los maestros también obtienen informes sobre su propio desempeño.
Voy a ver una de las aulas inteligentes de Alo7 por mí mismo. Es pequeño pero lleno de color. Las paredes están ilustradas con las mascotas de la empresa, cinco compañeros de dibujos animados con distintas personalidades, que aparecen en todos los materiales educativos de la empresa. No hay mesas ni sillas, solo un banco que corre a lo largo de la pared del fondo. Al frente hay una pizarra y dos televisores para mostrar el plan de estudios del día.
No hay clases en sesión, pero un empleado de la empresa me reproduce algunos clips cortos de clases de la escuela primaria. En uno, seis estudiantes se sientan en un banco y practican decir los nombres de diferentes animales. ¡Pájaro, pájaro, pájaro! cantan con su maestra mientras ella agita sus brazos como alas. ¡Tortuga, tortuga, tortuga! continúan mientras la pantalla cambia su visualización a una tortuga de dibujos animados. Las interacciones profesor-alumno toman el primer plano; la IA se desvanece a propósito, desapercibida, en la parte de atrás.
Los estudiantes aprenden inglés en el aula inteligente de Alo7. Cortesía de Alo7
Dede dice que el tipo de datos generados en un aula inteligente podría ser útil, pero advierte que las cámaras y otros sensores también podrían usarse indebidamente para juzgar las emociones o el estado de ánimo de un estudiante, aplicaciones que tienen poca base científica y podrían conducir a un exceso de información. vigilancia. Pan está de acuerdo en que es importante tener cuidado: es por eso que proporcionamos los datos principalmente para maestros y no para estudiantes, porque aún no hemos realizado pruebas científicas.
Pan me dice que no tiene planes de expandir Alo7 más allá de China. El mercado interno por sí solo es un desafío suficiente cuando vende una filosofía educativa que va en contra de la corriente principal. Pero ha comenzado a ver un cambio en la conversación nacional. A medida que los líderes gubernamentales han buscado nuevas formas de estimular la innovación, la idea de una educación orientada a la calidad, una que enfatice la creatividad y las artes liberales, ha cobrado impulso.
En febrero del año pasado, el Ministerio de Educación de China aprobó una serie de reformas, que incluyen licencias más estrictas para tutores, dirigido a reducir la obsesión por las pruebas . A principios de este mes, el gobierno también dio a conocer una conjunto de pautas centrarse más en la educación física, moral y artística, y menos en los exámenes. Aunque los críticos señalan que todavía no ha eliminado el gaokao , Pan es optimista sobre su intención de cambiar. Alo7 también está listo para ayudar al país a buscar nuevos caminos a seguir.
Queremos cambiar el futuro de la educación china con tecnología, siempre dice Pan. El experimento masivo actual de China en educación de IA, y las elecciones que debe hacer, también podrían cambiar la educación para el mundo.
Correcciones: El servicio de videotutorías de Alo7 sigue un formato grupal; no es uno a uno. Después de la publicación, Squirrel aclaró que Dan Bindman era el director editorial de ALEKS, no un cofundador como se indica en el sitio web de Squirrel, y ambas compañías usan menos puntos de conocimiento que los anteriores. ALEKS también tiene más datos que Squirrel.