Por: Mtro. Rodolfo Guerrero Martínez (México).

La generación con recuperación aumentada (RAG) otorga un enfoque innovador en el campo de la inteligencia artificial que combina la generación de texto con la recuperación de información para producir respuestas más precisas y relevantes.

En ese contexto, la RAG brinda un gran potencial para mejorar la calidad y la eficiencia de los procesos de enseñanza y aprendizaje, por ejemplo, para la educación superior en México. Considerando que, al integrar la RAG en las plataformas de aprendizaje en línea, los estudiantes pueden acceder a respuestas personalizadas y precisas a sus preguntas, significando la mejor comprensión y retención de los conceptos académicos.

Justamente, la RAG se basa en la idea de que la generación de texto puede ser mejorada mediante la recuperación de información relevante de una base de datos o de un corpus de texto. De esta manera, el modelo de lenguaje puede producir respuestas más precisas y relevantes, en lugar de simplemente generar texto basado en patrones estadísticos.

En cuanto a la educación superior, la RAG puede ser utilizada para desarrollar sistemas de tutoría inteligentes que puedan proporcionar retroalimentación personalizada a los estudiantes, ayudándolos a identificar áreas de mejora y a desarrollar habilidades de pensamiento crítico.

En México, la implementación de la RAG en la educación superior puede tener un impacto significativo, dado a que, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), en 2022, proyecto el 68.5% de los hogares tenía acceso a internet, que incremento 12.7 puntos porcentuales respecto a 2017 (1), no obstante, la utilización de internet por nivel educativo 2015 – 2022 (2) comprende alrededor del 22% de los usuarios habían terminado la licenciatura en contraste, durante el mimos año 2022, solo el 1,7 de los usuarios contaban con un grado de maestría o doctorado, lo que limita su capacidad para acceder a recursos educativos en línea. En ese hilo, la RAG puede ayudar a superar esta brecha digital al proporcionar acceso a recursos educativos de alta calidad y personalizados, independientemente de la ubicación geográfica o el acceso a internet.

Así mismo, la integración de la RAG en la educación superior de México también puede ayudar a abordar algunos de los desafíos más comunes del ámbito educativo, como la falta de recursos y la sobrecarga de trabajo de los docentes. Al automatizar ciertas tareas, como la corrección de tareas y el proporcionar retroalimentación, la generación con recuperación aumentada puede liberar a los docentes para que se concentren en aspectos más importantes de la enseñanza, tales como la mentoría y el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico (consideración de los múltiples enfoques y dimensiones de un tema).

Por tanto, en el presente artículo se desarrollará de forma general más no limitativa, la aplicación de la generación con recuperación aumentada para la educación superior en el Estado Mexicano, considerando la mejora de calidad, estrategias de implementación y la alineación con los objetivos de los Sistema de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (SEAES).

 

Mejora de la calidad de la educación superior en México

Es fundamental abordar los desafíos que enfrenta la educación superior en el Estado Mexicano, como la falta de recursos, la sobrecarga de trabajo de los docentes, la insuficiente formación de los estudiantes y la escasa vinculación con el sector productivo. Resultando necesario implementar políticas y estrategias que promuevan la calidad y la pertinencia de la educación superior, como la evaluación y acreditación de programas académicos, la formación y capacitación de docentes, y la creación de programas de vinculación con el sector productivo y la sociedad.

En esa lógica, los procesos de innovación educativa entienden la calidad de la educación integralmente (3), reconociendo aspectos clave tecnológicos, pedagógicos, procesos, y personas, así también entiendo diferentes tipos en el contexto académico como la innovación disruptiva (evolución lineal de un método, revolucionaria (nuevo modo de pensamiento), incremental (construcción de nuevos elementos de una estructura existente), y la mejora continua (afectando de forma parcial alguno de los elementos de la innovación educativa).

Ahora bien, respecto a los sistemas RAG, estos pueden mejorar la calidad de la educación superior en México de varias maneras:

(I) Acceso a información actualizada y relevante: Pueden proporcionar a los estudiantes y profesores acceso a información actualizada y relevante en tiempo real.

(II) Personalización del aprendizaje: Adaptación de las necesidades y habilidades individuales de cada estudiante.

(III) Mejora de la eficiencia: Automatización de tareas administrativas y de gestión, lo que puede liberar tiempo y recursos para que los profesores se concentren en la enseñanza y la investigación.

 

Estrategias para implementar RAG en las universidades mexicanas

El desempeño de la generación con recuperación aumentada (RAG) en las universidades en México deben involucrar la colaboración activa de los distintos actores del sistema educativo para aplicar una estrategia integral, en las próximas líneas se darán a conocer algunas.

Inicialmente, a través de la creación de un equipo de trabajo interdisciplinario que integre a expertos en inteligencia artificial, educación y tecnología, con el objetivo de diseñar y desarrollar un modelo de RAG que se adapte a las necesidades específicas de la universidad. Este equipo debe trabajar en estrecha colaboración con los docentes y los estudiantes para identificar las áreas de mejora y desarrollar un plan de implementación que se centre en la mejora de la calidad de la educación.

En segundo lugar, con la conformación de un corpus de texto que aporte una base para el modelo de RAG, lo cual requiere la recopilación y organización de grandes cantidades de texto relacionado con los programas académicos y las áreas de estudio. Este corpus también debe ser diverso, representativo y actualizado regularmente.

Y, en tercer término, estableciendo un entorno de aprendizaje en línea que brinde a los estudiantes interactuar con el modelo de RAG de manera efectiva mediante el desarrollo de herramientas y recursos de fuente abierta (open source), capacitación y soporte a los docentes y estudiantes.

 

Alineación con los objetivos del SEAES y las metas de la Política Nacional de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (PNEAES)

El Sistema de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (SEAES) se entiende como el conjunto orgánico y articulado de autoridades, de instituciones y organizaciones educativas y de instancias para la evaluación y acreditación, así como de mecanismos e instrumentos de evaluación del tipo de educación superior y tiene por objeto diseñar, proponer y articular, estrategias y acciones en materia de evaluación y acreditación del Sistema Nacional de Educación Superior (SNES) para contribuir a su mejora continua (4).

Por lo tanto, la RAG puede contribuir a este objetivo al proporcionar acceso a recursos educativos de alta calidad y personalizados a través de plataformas en línea. De igual forma, la Política Nacional de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (PNEAES) busca mejora continua y evaluación en seis ámbitos como la formación profesional de los estudiantes, profesionalización de la docencia, programas educativos de técnico superior universitario (TSU) y licenciatura, entre otros; y la RAG puede contribuir a este objetivo al proporcionar herramientas y recursos que permitan a los estudiantes desarrollar habilidades de pensamiento crítico (por ejemplo, usar la lógica y la razón analizando y deconstruyendo problemas, para elegir las mejores soluciones considerando las debilidades y fortalezas de cada solución alternativa), y la resolución de problemas.

Con respecto a la alineación de la RAG con la PNEAES, se ubica el promover la colaboración y cooperación entre instituciones de educación superior y sector productivo, y el facilitamiento a los docentes para crear entornos de aprendizaje que simulen la realidad laboral. Esto último contemplando tendencias tecnológicas como la inteligencia artificial generativa democratizada y a su vez el metaverso como espacio virtual.

 

Conclusión general

La implementación de los sistemas RAG en las universidades mexicanas representa la mejora de la calidad de la educación superior en México, comprendiendo para esto, la realización de un análisis de necesidades para identificar áreas específicas (docencia, especialización, tutoría, mentoría) donde los sistemas RAG puedan tener un impacto significativo.

Además, de proporcionar capacitación y formación a los profesores y personal administrativo sobre el uso y beneficios de los sistemas RAG; integrar los sistemas RAG con sistemas existentes de gestión de la educación; desarrollar contenido educativo específico para estos nuevos sistemas; y alinear la implementación de los sistemas RAG con los objetivos del SEAES y las metas de la Política Nacional de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (PNEAES).

 

Fuentes de consulta

(1) Encuesta Nacional sobre disponibilidad y uso de tecnologías de la información en los hogares (ENDUTIH) 2022. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2023/ENDUTIH/ENDUTIH_22.pdf

(2) Statista (2023) “Distribución porcentual de los usuarios de internet en México de 2015 a 2022, por nivel educativo. Disponible en: https://es.statista.com/estadisticas/620140/utilizacion-de-internet-por-nivel-de-escolaridad-mexico/

(3) Torres, L. H., de Quadros, M. R. S. S. y de Quadros Júnior, J. F. S. (2018). Evaluación de la calidad en la educación superior: Una revisión de la literatura a partir de la satisfacción del alumnado. Cuadernos de Pesquisa25(2), 71-89. http://www.periodicoseletronicos.ufma.br/index.php/cadernosdepesquisa/article/view/9294/5536#

(4) Lineamientos del Sistema de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior (SEAES). Disponible en: https://educacionsuperior.sep.gob.mx/pdfs/2023/lineamientos_SEAES.pdf

 

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Ro­dol­fo Gue­rre­ro es abo­ga­do por la Be­ne­mé­ri­ta Uni­ver­si­dad de Gua­da­la­ja­ra y maes­tro en de­re­cho con orien­ta­ción en ma­te­ria Cons­ti­tu­cio­nal y ad­mi­nis­tra­ti­vo por la mis­ma casa de es­tu­dios. Es So­cio Fun­da­dor y Re­pre­sen­tan­te Le­gal de la So­cie­dad Ci­vil Cof­fee Law “Dr. Jor­ge Fer­nán­dez Ruiz”. So­cio fun­da­dor de la Aca­de­mia Me­xi­ca­na de De­re­cho “Juan Ve­lás­quez” A.C. Ti­tu­lar de la Co­mi­sión de Le­gal­tech del Ilus­tre y Na­cio­nal Co­le­gio de Abo­ga­dos de Mé­xi­co A.C. Ca­pí­tu­lo Oc­ci­den­te. Vi­ce­pre­si­den­te de la Aca­de­mia Me­xi­ca­na de De­re­cho In­for­má­ti­co, Ca­pí­tu­lo Ja­lis­co.