Las implementaciones de la IA se realizan hoy en día a través del Machine Learning, del Deep Learning y del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN); el objetivo de todas ellas es lograr que los algoritmos puedan aprender por sí mismos. Es decir, que puedan procesar, automatizar y organizar gran cantidad de datos para ejecutar una acción y obtener un resultado específico. El sector de la educación está llamado a la renovación en este sentido (así lo ha afirmado explícitamente UNESCO), como cualquier otro ámbito pero en nuestro caso con una especial trascendencia. Aunque a diferencia del mundo profesional el ámbito educativo apenas ha empezado a explorar sus posibilidades. Inicialmente son tres las aportaciones más evidentes de la IA a la educación: Reducir las dificultades de acceso al aprendizaje. Automatizar los procesos de gestión. Una de las principales ventajas de implementar la Inteligencia Artificial en la educación es la creación de algoritmos que califiquen los cuestionarios, dejándole más tiempo a los profesores para investigar, crear nuevas metodologías de enseñanza y atender individualmente a sus estudiantes. Otras acciones que se podrían encargar a la IA son: delegar la coordinación administrativa, ayudar a diseñar mejores programas educativos, atender preguntas administrativas por medio de chatbots, y asignar tareas cotidianas, como el seguimiento y la sugerencia de horarios. Y optimizar los métodos de enseñanza mientras le da más relevancia al aprendizaje colaborativo. Los sistemas de aprendizaje en línea, potenciados por IA, pueden sugerirles a los estudiantes rutas de estudio para estimular el aprendizaje personalizado o -lo que es igualmente importante- contactarlos con grupos de estudio afines para favorecer el aprendizaje común. En este último sentido, los algoritmos de las plataformas educativas pueden identificar patrones en el comportamiento del alumnado (por ejemplo, identificar la frecuencia con la que acceden a servicios de asesoramiento, para interpretar si un estudiante está teniendo dificultades en su formación educativa). Con el procesamiento de estos datos se puede obtener la información necesaria para establecer tendencias en su rendimiento: evaluar el estado inicial del alumno y hacer proyecciones de su evolución o predecir qué probabilidad hay de que un estudiante abandone sus estudios en determinado momento. Algunos de los desarrollos que se encuentran actualmente en fase de implementación en universidades de EEUU y Europa: Creación de tutores virtuales: pueden identificar los errores más comunes de los estudiantes y proporcionar un feedback más preciso y en tiempo real que les ayude a mejorar su desempeño. El estudiante puede recurrir a su tutor virtual, en cualquier momento y lugar, para resolver sus dudas y obtener apoyo las 24 horas. De acuerdo con la Universidad de Stanford, el uso de tutores virtuales será una de las aplicaciones de IA que más se expandirá significativamente en los próximos 15 años. Identificación de nuevos temas de estudio. Los docentes pueden apoyarse en la IA para diseñar sus programas de estudio. Por ejemplo, pueden pedirle a un software de IA que busque los contenidos más relevantes y actualizados dentro de internet de acuerdo con una temática preestablecida. De esta manera, la máquina puede crear cursos automáticamente, donde el docente por supuesto tendrá que retocar y verificar que la información sea correcta. Estos algoritmos también son capaces de generar preguntas y ejercicios sobre los contenidos recopilados. Mejora en las acciones de Marketing Educativo. Los gestores del Marketing Educativo de tu institución pueden ajustar sus campañas de atracción con base en perfiles de comportamiento de estudiantes actuales y potenciales. Asimismo, se podrían llegar a identificar a los estudiantes que están por abandonar sus estudios para crear mejores modelos de retención por medio de estrategias de Marketing de Contenidos. Implementación de los campus inteligentes. Los estudiantes podrán estudiar donde y como quieran para ir más allá de las aulas contando con el Internet de las Cosas (IoT). Vale la pena no renunciar a un cambio de cultura en los miembros de la comunidad educativa e impulsar una capacitación en nuevas tecnologías como las relacionadas con la realidad virtual, robótica educativa, analítica del aprendizaje para mejorar la toma de decisiones… En conclusión, se hace necesario en este punto un desarrollo del estado de la cuestión general de la comunicación y la IA. Este simposio cuenta con el apoyo del grupo "Inteligencia artificial para procesamiento de lenguaje natural Real World Data (Text2RWD)" MICINN Plan Nacional I+D+i PID 2020-116898RB-I00. IP: José Manuel Jérez Aragonés.