Nueva York y Los Ángeles están restringiendo la IA para estudiantes. Nosotros la usamos para exponer lo que la escuela pasó por alto—y reparar dos años de rezago en seis semanas. Parte 1 de 3 de una serie.
Entre mi esposo y yo, tres de nuestros padres fueron maestros de escuelas públicas. Incluso el cuarto había trabajado, por un breve período, dentro del sistema de escuelas públicas. Teníamos un enorme respeto por el sistema en sí.
Uso el tiempo pasado por una razón.
Durante doce años asumimos: asumimos que al estar en un buen distrito escolar, estaríamos a salvo del declive de la educación pública.
Mi hijo ("Bobby") era un excelente estudiante en la primaria, pero tuvo problemas para adaptarse a la secundaria. Decidimos comenzar a visitar escuelas privadas locales y nos sorprendió lo adelantadas que estaban respecto a la educación pública. La escuela privada exigía ensayos escritos en cursiva para tercer grado, enseñaba álgebra en sexto grado y, de hecho, responsabilizaba a los estudiantes desde una edad temprana.
Nos dimos cuenta de que estábamos fallando a nuestros hijos como padres y que teníamos una emergencia entre manos. Enviamos a Bobby a estudiar en casa con mis padres durante unas seis semanas, terminando el resto de su período aprendiendo cursiva y diagramación de oraciones. Luego lo enviamos a la escuela de verano de tiempo completo en la escuela privada, y esperamos que eso fuera suficiente.
Un mes antes de que comenzara el año, tomó un examen de admisión. Se suponía que entraría a séptimo grado.
Bobby reprobó el examen de admisión.
Incluso reprobó la colocación en sexto grado, lo que efectivamente lo dejó dos años atrasado.
Esto fue un golpe para toda la familia. Bobby lloró y lloró muchas lágrimas por esto—después de todo su arduo trabajo y de sacrificar todo un verano, no aprobó.
Pero la historia tiene un final feliz. Después de seis semanas, Bobby pudo aprobar el nuevo examen de colocación.
Esta es la historia de cómo usamos la IA para corregir dos años de deficiencias en matemáticas y gramática Saxon.
Convertimos una fecha límite en un problema de ingeniería
Las materias que Bobby reprobó fueron matemáticas y gramática. La escuela privada tenía un plan de estudios de matemáticas Saxon. Teníamos seis semanas para intentarlo de nuevo. No podíamos usar un plan de estudios y empezar en la página uno. Necesitábamos encontrar e identificar los requisitos previos y las debilidades faltantes, repararlos y lograr que aprobara el examen en seis semanas.
Descargué los libros de texto de matemáticas Saxon. Hice que la IA diseñara una prueba de diagnóstico integral que cubriera hasta sexto grado de matemáticas Saxon.
Bobby obtuvo 35 de 60 en su evaluación inicial. Se identificaron debilidades estructurales con la división larga y la multiplicación de decimales. La prueba también reveló que nunca le habían enseñado porcentajes, orden de las operaciones, geometría o estadística. Se identificaron algunos hábitos corregibles: no simplificar razones y respuestas finales.
Resultados del diagnóstico de Bobby.
La gramática necesitaba un plan de reparación diferente. Allí, la brecha era mucho más crítica: no sabía la diferencia entre un sustantivo y un verbo. (Cómo y por qué sucedió esto en las escuelas públicas de Utah es un tema para la parte 2). Había aprendido diagramación de oraciones, por lo que tenía una comprensión intuitiva de la estructura del inglés, pero necesitaba aprender las etiquetas adecuadas para ellas.
Bobby nunca interactuó con un chatbot
Bobby no pasó estas seis semanas frente a una pantalla de computadora. Todo el trabajo que hizo fue en hojas de trabajo de papel y lápiz generadas por IA.
El ciclo:
- Darle a Bobby un diagnóstico sin pistas ni repaso.
- Identificar la razón detrás de cada error.
- Hacer que la IA genere una breve lección en papel o prueba dirigida a ese problema.
- Hacer que un adulto de la familia la administre y califique, y comparta los resultados con la IA.
- La IA decide si cada error provino de un concepto faltante, un procedimiento inestable o un simple descuido.
- Cambiar la siguiente hoja de trabajo en respuesta.
- Evaluar la habilidad más tarde sin pistas y mezclada con material posterior.
Cómo funcionaba el plan de estudios de IA.
Diferentes errores requerían diferente trabajo. Si Bobby no sabía qué era un porcentaje, necesitaba instrucción. Si Bobby entendía el porcentaje pero restaba el impuesto en lugar de sumarlo, necesitaba una verificación de dirección. Si cometía errores en la aritmética misma en lugar del concepto, repetir el concepto simplemente perdería tiempo.
Este enfoque personalizado por IA se dirigía exactamente a lo que Bobby necesitaba para dominar las matemáticas Saxon.
Por ejemplo, Bobby no sabía nada de porcentajes al principio. Después de aprender el concepto básico, rápidamente se volvió fluido en la conversión entre fracciones, decimales y porcentajes. Entonces sus errores dejaron de ser sobre hacer cálculos incorrectos y se convirtieron más en cómo aplicarlos correctamente. Así que la IA tomó la decisión de evolucionar sus hojas de trabajo para enfatizar problemas de palabras y escenarios de la vida real.
A mitad de estas seis semanas, obtuvo 22 de 26 en un punto de control, lo que demostró que aún necesitaba más práctica y ejercicios antes de poder reclamar dominio.
Ejemplo de hoja de trabajo.
La IA pudo identificar hábitos de una manera que un padre quizás no podría. Bobby obtuvo 24 de 29 en orden de las operaciones, pero cada error provenía del mismo hábito. Cuando la multiplicación o división compartían una línea con la suma o resta, volvía al cálculo estricto de izquierda a derecha. Una hoja de trabajo personalizada simplemente le pedía que encerrara en un círculo el orden correcto. No tenía que hacer ecuaciones tediosas para corregir el hábito.
La personalización hizo el trabajo más divertido
Dominar dos años de matemáticas Saxon en seis semanas es mucho trabajo para un niño. A Bobby le gustan las máquinas, la ciencia ficción, los patitos de goma y los juegos de mesa, por lo que las hojas de trabajo se personalizaron según sus intereses.
La pista de matemáticas se centró en Terminator. Dominar cada concepto importante lo ascendería al siguiente modelo de Terminator.
Gamificando las hojas de trabajo.
La personalización también funcionó con su estilo de pensamiento. Estructurar los conceptos como una línea de ensamblaje lo ayudó a dominarlos más rápido, por ejemplo. A Bobby solo se le permitía "avanzar" después de pasar una verificación de concepto sin ayuda.
La IA cambió la economía de producción
Una familia puede saber que un niño necesita más práctica con porcentajes. Pero producir la práctica correcta que permita el dominio en el menor tiempo posible es algo completamente diferente.
Solo un sistema que ya conocía a Bobby por dentro y por fuera sabe que una hoja de trabajo debe explicar el porcentaje como "por ciento" y puede aprovechar el conocimiento existente de Bobby sobre fracciones para acelerar su dominio. Y cuando el sistema detecta que Bobby confundía descuentos con precios de venta, el sistema debe adaptarse y corregir ese error rápidamente de la noche a la mañana.
La IA hizo que esa revisión fuera lo suficientemente barata como para hacerla de la noche a la mañana. En total, produjimos 60 hojas de trabajo en 6 semanas, totalizando 398 páginas.
Podíamos producir una lección con formato, una nueva clave de respuestas y una nueva evaluación cada vez que la evidencia cambiaba. Sin esta automatización, casi con certeza nos habríamos quedado atascados dando ejercicios estándar de Saxon sin un camino claro hacia el dominio en un período de tiempo tan corto.
Lo que aprendimos
La IA es capaz de diagnosticar con la suficiente precisión para actuar.
Una etiqueta amplia como "atrasado" es difícil de remediar. La IA tiene la capacidad de profundizar en debilidades exactas y aprovechar fortalezas (por ejemplo, el dominio de fracciones) para establecer el camino más rápido hacia el dominio general.
La IA es capaz de generar la lección útil más pequeña.
Los ejercicios repetidos de matemáticas Saxon pueden ser útiles cuando se aprenden conceptos durante todo un año. No son tan útiles cuando se intenta aprobar un examen de admisión en seis semanas. La IA pudo diagnosticar la carga cognitiva mínima para lograr el dominio. Cuando se identificó un mal hábito, no se requería que Bobby trabajara a través de cálculos tediosos una y otra vez para corregirlo. En su lugar, llenaba espacios en blanco o dibujaba círculos.
La IA no elimina a los humanos de la ecuación.
Un adulto de la familia podía saber si Bobby estaba apresurando las preguntas, se negaba a leer las instrucciones y podía corregir con algo de estímulo. Estas distinciones a menudo eran más útiles para que la IA generara los siguientes conjuntos de lecciones que la puntuación real.
La IA se puede usar para recompensar el progreso y crear diversión.
Las guías de puntuación hiperlocalizadas podían recompensar (o penalizar) a Bobby cuando saltaba unidades o cuando no leía las instrucciones. Gamificar las hojas de trabajo según los intereses de Bobby le permitió divertirse con ellas en lugar de encontrarlas tediosas.
Los humanos seguían siendo el recurso escaso.
La IA redujo el costo de producción del plan de estudios. La IA no imprimió las hojas de trabajo, ni se sentó con Bobby, ni hizo cumplir el horario, ni calificó el trabajo, ni persuadió a un niño agotado para que lo intentara de nuevo. Esta fue una intervención familiar de alta intensidad.
La conclusión final
El resultado se parecía a un pequeño equipo de ingeniería curricular organizado alrededor de un solo estudiante. La IA reescribió repetidamente lecciones, evaluaciones, incentivos y repasos acumulativos en torno a un solo estudiante.
Bobby todavía trabajaba en papel y nunca consultó una pantalla. Los adultos aún conservaban el criterio. Aprobar en seis semanas fue el resultado familiar.
Pero aún queda una pregunta: ¿cómo pudo un estudiante de alto rendimiento en un buen distrito escolar público tener tantas lagunas en matemáticas y gramática?
La parte 2 explora por qué y cómo los sistemas de escuelas públicas llegaron a este estado.
