El mercado de la tecnología educativa está saturado de diversas herramientas diseñadas para mejorar la alfabetización de los niños, desde lectores electrónicos hasta aplicaciones y bibliotecas digitales. En los últimos años, cada vez más herramientas de alfabetización han utilizado la IA generativa, ya sea para acelerar la competencia lectora de los niños o para estimular un mayor interés por la lectura.

Recientemente ha surgido un nuevo tipo de herramienta. Estas herramientas, conocidas como entrenadores, asistentes o tutores de lectura impulsados ​​por IA, utilizan IA generativa para brindar a los alumnos práctica de lectura personalizada, historias, comentarios y apoyo.

Algunas de estas herramientas se centran en un objetivo de aprendizaje específico, como la instrucción fonética, o en un área temática dentro de una historia. Otros incorporan datos personales como el nombre del niño y ofrecen opciones para elegir entornos y avatares, proporcionando narrativas únicas para cada niño.

Como profesora de lectura y desarrollo infantil, especializada en herramientas digitales para niños, he investigado qué funciona y qué no cuando se trata de enseñar a los niños a leer. Y al colaborar en la investigación con colegas a través de WiKIT, una organización de investigación internacional centrada en evidencia de tecnología educativa, revisé múltiples herramientas que utilizan IA generativa para enseñar a los niños a leer. He visto que muchos tienen el potencial de generar avances en el aprendizaje, por ejemplo, ofreciendo prácticas de fluidez personalizadas o comentarios adaptados a cada usuario. Pero existen preocupaciones muy reales sobre el impacto de estas herramientas en las experiencias literarias y de alfabetización de los niños.

Posibles oportunidades e inconvenientes

Dependiendo de la herramienta, estos entrenadores, asistentes y tutores de lectura impulsados ​​por IA incluyen una variedad de elementos para apoyar a los niños en la alfabetización. Algunas características comunes incluyen el uso de tecnología de reconocimiento de voz para escuchar a un niño leer y luego usar IA para seleccionar de un banco de intervenciones o comentarios, usar IA para generar textos narrativos para que los niños lean o crear indicaciones distintas basadas en la capacidad del niño. Y como muchas herramientas de tecnología educativa, es común que utilicen sistemas de recompensa, como brindar a los alumnos la posibilidad de recolectar insignias o premios a medida que progresan. Cada uno de estos elementos tiene su propio conjunto de oportunidades e inconvenientes.

Usar tecnología de reconocimiento de voz Escuchar a un niño leer y usar la IA para ofrecer retroalimentación puede ser útil siempre que la tecnología se base en un diseño respaldado por la ciencia. Es problemático que muchas herramientas afirman tener una base científica pero, en realidad, no han sido desarrolladas por científicos especializados y no han sido probadas en estudios de evaluación rigurosos. Estas herramientas suelen estar diseñadas para involucrar y motivar al niño a interactuar con historias, pero no siempre conducen a los niños a mejorar sus habilidades de lectura.

Lo mismo ocurre con las narrativas generadas por IA, que normalmente involucran a los niños permitiéndoles tomar decisiones, como qué tipo de personaje y escenario elegir para una historia, y personalizando la experiencia, por ejemplo, convirtiendo al protagonista en un personaje con la nombre y edad del niño. Pero las narrativas generadas por IA a menudo no se alinean con lo que la ciencia recomienda para las experiencias literarias de los niños. Por ejemplo, las narrativas generadas por IA a menudo presentan inconsistencias en los elementos de la historia. En una página, la protagonista principal puede aparecer como una niña rubia de 5 años, pero en la página siguiente, se transforma en una adolescente sin indicación previa de tiempo en el texto. Las inconsistencias en los eventos de la historia también son muy comunes: en una historia que creé recientemente con una de estas herramientas, el personaje principal, Natalia, a quien por supuesto le puse mi nombre, de repente estaba interactuando con un nuevo personaje, "el perro de Remi", sin Referencia previa a cómo Remi o el perro entraron en la historia. La investigación indica que tales interrupciones narrativas confunden a los lectores jóvenes y dificultan la empatía de los lectores por los personajes.

Aprovechar la investigación es valioso para lograr un contenido eficaz, así como el formato de los textos narrativos. Actualmente, la mayoría de las historias generadas por la IA se parecen más a libros electrónicos ilustrados que a libros ilustrados digitales. Normalmente, en un libro electrónico ilustrado, los caracteres simplemente se dibujan para reflejar la información del texto. Si el texto dice: “Natalia lleva una camisa amarilla mientras sonríe en su jardín”, el personaje se dibujaría para coincidir exactamente con esa descripción. En cambio, en Libros ilustrados para niños de alta calidad., tanto las imágenes como los textos contribuyen a la profundidad de la narrativa, ampliando los horizontes de los niños, haciéndolos reflexionar y participar en el pensamiento abstracto. El tipo de experiencia literaria que autores como Jacqueline Woodson lograron en su libro “Brown Girl Dreaming”, donde la poesía pinta un cuadro en la mente de los lectores, elevando la experiencia de lectura al nivel de arte.

Además, en los libros infantiles digitales de alta calidad, las voces en off no se limitan a recitar el texto escrito, sino que aumentan la historia con emoción y dramatismo adicionales. Con los roles complementarios y mutuamente enriquecedores de las imágenes, los textos y las voces en off en las historias, los niños pueden convertirse no sólo son mejores lectores, sino que también pueden desarrollar mejores habilidades de escritura y competencia mediática.

Si bien la calidad estética de las historias generadas por IA puede mejorar con el tiempo, me preocupa cómo la exposición a tales historias podría moldear los estándares de calidad de las historias de los niños. La capacidad multimodal de los niños para darle sentido a una historia disminuye cuando se eliminan estos marcadores de calidad. A pesar de las afirmaciones de los productores de herramientas digitales de creación de historias para democratizar el acceso a la producción de historias, los libros digitales mal diseñados pueden ampliar sin darse cuenta la brecha entre las narrativas producidas digitalmente y las elaboradas por autores profesionales. Estas disparidades introducen una división más marcada en términos de lo que los críticos literarios consideran literatura de alta calidad a la que vale la pena exponer a los niños, en contraposición a las lecturas rápidas generadas a pedido por herramientas de inteligencia artificial. Mientras que los segundos pueden entretener, los primeros sirven para educar.

Las preocupaciones sobre los entrenadores, asistentes y tutores de lectura impulsados ​​por IA se relacionan con el aprendizaje de la lectura. y leer para aprender, especialmente cuando se trata de indicaciones generadas por IA. Muchos productores de libros digitales ya se integran indicaciones de conversación en tiempo real que pueden mejorar la comprensión de los niños y se ha descubierto que apoyan el desarrollo de la alfabetización. Las nuevas indicaciones generadas por IA también pueden ayudar a los niños, pero no tanto como leer con un adulto humano capacitado, como un maestro, un padre o un tutor, y no deberían usarse para reemplazar esa experiencia. En general, si bien estas herramientas tienen potencial, también pueden exacerbar la brecha digital existente, particularmente para los niños que carecen de acceso a la tecnología o de un adulto calificado que trabaje con ellos para usarla de manera efectiva.

Cómo se está desarrollando la investigación sobre estas herramientas

Como las herramientas aún están en desarrollo, los investigadores sólo pueden predecir, en lugar de determinar, sus efectos. Con base en investigaciones académicas sobre la motivación para la lectura, podemos anticipar algunos desafíos. Por ejemplo, investigación muestra que los motivadores extrínsecos, como las insignias, están correlacionados negativamente o de manera insignificante con la competencia lectora. Por otro lado, la motivación intrínseca de lectura, que surge de la curiosidad de los lectores y su participación activa en el proceso de lectura, se correlaciona moderada y positivamente con las medidas de competencia lectora.

Contrariamente a estos hallazgos, los entrenadores de lectura impulsados ​​por IA parecen diseñados para priorizar el fomento de la motivación externa. El progreso de los niños y el tiempo que pasan en las plataformas se recompensa con pegatinas, aplausos y recompensas desbloqueables. Las comprobaciones de comprensión mediante cuestionarios se pueden eludir fácilmente mediante prueba y error, lo que hace que los niños pretendan leer y reciban recompensas por las respuestas incorrectas. Además, no existe una evaluación externa para evaluar si las habilidades se transfieren a otros textos, lo que debilita la responsabilidad de estas tecnologías.

Un meta-análisis de las intervenciones que fomentan la motivación para la lectura revelaron un impacto pequeño pero notable de las estrategias que personalizan los textos para varios niveles de lectura o incorporan conexiones con el mundo real. Es importante destacar que este efecto a corto plazo es más notable entre los lectores avanzados que entre los que tienen dificultades. Sin embargo, a partir de ahora, los entrenadores de lectura impulsados ​​por IA que hay en el mercado carecen de la especificidad de enfoques específicos eficaces.

Observar estas tendencias es decepcionante. Estas herramientas tienen el potencial de mejorar las experiencias de lectura de los niños, si se diseñan con conocimientos de educadores e investigadores, particularmente en el campo del aprendizaje de las ciencias. Por ejemplo, estas herramientas podrían alterar las ideologías tradicionales en los textos literarios si involucraran a los profesores en el proceso de diseño. A través de este enfoque colaborativo, también podrían fomentar la alfabetización en IA de los profesores. Y los desarrolladores de productos podrían aprovechar aprendizaje de la investigación científica para construir herramientas que fomenten la autoexpresión y la creatividad de los niños.

Desafortunadamente, existe una asombrosa falta de colaboración entre la comunidad de empresas de tecnología educativa que crean productos tecnológicos para niños, los educadores y los investigadores que poseen conocimientos en un dominio específico. Incluso cuando las empresas interactúan con los investigadores, tiende a ser un asesoramiento de comunicación esporádico en lugar de un diálogo continuo. Y aunque algunas empresas prueban sus herramientas con profesores, es más común desarrollar características que sean populares o estén alineadas con requisitos curriculares apremiantes en lugar de la ciencia más reciente y mejor.

¿Quién sufre más por las tecnologías de baja calidad? Los niños. Entonces, ¿cómo podemos garantizar que la agencia, la voluntad y la capacidad de los estudiantes para tomar decisiones libres se preserven y fomenten en su interacción con instructores de lectura impulsados ​​por inteligencia artificial?

Actualmente, esta pregunta clave se reduce a preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la mejora de los procedimientos de obtención de consentimiento para los datos. Sin embargo, responder a la pregunta también implica determinar quién se beneficia en última instancia de estas herramientas. Si los niños son los beneficiarios previstos, entonces las empresas que crean estas herramientas deben reconsiderar sus estrategias de diseño y ampliación. En lugar de una rápida ampliación e integración en diversos productos de lectura impulsados ​​por las tendencias tecnológicas y las demandas de crecimiento de los inversores, el desarrollo de la tecnología educativa requiere un enfoque más paciente. Esto implica un diseño participativo con diversos grupos de niños y la participación de educadores e investigadores en ciclos iterativos de cocreación. No disminuyamos el potencial de estas tecnologías lanzando apresuradamente herramientas que aún no están lo suficientemente maduras para apoyar plenamente el desarrollo de los niños.

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