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Algoritmos y educación: no tan rápido

IMAGES: Noun Project (CC BY)

Sin duda, uno de los ámbitos que más se ha acelerado en su digitalización a raíz de la pandemia ha sido la educación, aunque como tantos otros ámbitos, no siempre lo ha hecho de la manera adecuada. Casi de un día para otro, millones de estudiantes en todo el mundo se vieron recluidos en sus casas y forzados a continuar el proceso educativo a través de internet, sin saber si disponían de las infraestructuras adecuadas, sin haberse preparado en absoluto para ello, y sin siquiera adaptar las metodologías al nuevo canal.

Pero si en un aspecto han podido verse las carencias en este sentido, ha sido en el de la evaluación: en el Reino Unido, millones de estudiantes se vieron de repente sorprendidos por notas inesperadamente bajas en su Certificado General de Educación Secundaria (GCSE), una calificación que generalmente tiene en cuenta un examen que este año fue cancelado, y que tiene un impacto muy elevado en las posibilidades de elección de grado y universidad de los alumnos. El algoritmo, Ofqual, llevó a cabo entre otras cosas un proceso de estandarización de las calificaciones para evitar su inflación, y dio lugar a protestas masivas que terminaron con su cancelación y la revisión de todo el proceso.

Algo parecido ocurrió en el International Baccalaureate: otro algoritmo sustituyó a los exigentes exámenes que tradicionalmente tenían lugar a fin de curso, y condenó a muchos estudiantes a quedarse fuera de las universidades a las que habían aplicado, en un momento de sus vidas, el que transcurre entre el final del curso y la admisión en la universidad, en el que todo transcurre muy rápido y las decisiones pueden tener un fuerte impacto en sus vidas.

En el que es sin duda mi ejemplo favorito, una serie de alumnos en colegios norteamericanos que durante el confinamiento comenzaron a utilizar una plataforma online concreta, Edgenuity, descubrieron una forma sencilla de trucar sus exámenes para obtener siempre las máximas notas: se dieron cuenta de que el algoritmo de corrección para exámenes de tipo ensayo, en realidad, lo único que hacía era buscar determinadas palabras clave en las respuestas que habían dado, y comenzaron a incluir, como si fueran hashtags, una serie de palabras genéricas que podrían tener que ver con esa respuesta. El algoritmo las detectaba, asumía que la respuesta cubría la temática que tenía que cubrir de acuerdo con el temario, y otorgaba la nota completa.

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De una u otra manera, todo indica que, por un lado, la evaluación de los alumnos es algo delicado y que debe producirse con algo más de criterio que un simple proceso matemático que estandarice o asigne una nota. Y, por otro, que sin duda, todo lo que sabemos de cómo evaluar lo que una persona sabe o deja de saber está basado en principios equivocados, en muchos casos en factores absurdos como la capacidad de memorización aunque no se haya entendido o asimilado nada, y que es un ámbito en el que hay que trabajar muchísimo más. Soy profesor desde hace treinta años, no hay cosa que odie más que la forma en que evaluamos el trabajo de los alumnos, y estoy seguro de no ser el único.

Todos los años, millones de estudiantes terminan tomando decisiones forzadas con respecto a su futuro condicionados por unas notas que, en muchos casos, no reflejan sus verdaderas capacidades o habilidades, y que tendrían mucho margen de mejora como herramienta diagnóstica. Lo que ha hecho el cambio a enseñanza online forzado por la pandemia ha sido, simplemente, mostrar esas carencias, y hacerlo de una manera taxativa. Culpar a los algoritmos, simples herramientas matemáticas, sería un error. En este caso, el culpable está, sin duda, en otro sitio.


This article was also published on Forbes, «Algorithms and education: not so fast«


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