Y vamos a pasar a nuestro siguiente,
bueno, en este caso a nuestra siguiente ponente,
la doctora Sonia Yanez Romero Martínez,
de aquí de la UNED, del Departamento también de Psicología.
Es doctora en Psicología y máster
en Metodología de las Ciencias del Comportamiento,
la Universidad Autónoma de Madrid.
Y actualmente es profesora titular en la Facultad de Psicología
de nuestra universidad.
Sus líneas de investigación han sido la deshonestidad académica,
otro tema muy vinculado al que acabamos de escuchar,
aplicaciones psicométricas, competencias, actitudes y necesidades
de profesores y estudiantes en relación con las TIC.
Las TIC para la mejora de procesos de aula y centro
y la elaboración y adaptación de instrumentos de medida
de competencias, actitudes y necesidades de profesores
y estudiantes en relación con las TIC.
Hablar de las TIC es hablar del siglo XXI
y tenemos mucho que aprender, incorporar todos estos conocimientos
a nuestras respectivas áreas también de conocimiento,
por ello es también regalo tener hoy a la doctora Sonia Janet Romero,
que nos va a hablar de la aplicación de la inteligencia artificial
en la evaluación psicológica y educativa.
Buenas tardes Sonia y bienvenida.
Muchas gracias.
Buenas tardes a todos y bienvenidos también a esta presentación.
Muchas gracias Brígida por la invitación a participar aquí
en la Semana de la Ciencia.
Y voy a proyectar en mi presentación.
Por favor me indica ahí si se ve correctamente.
A ver.
¿Sí?
¿La veis correctamente?
Vale, de acuerdo.
Bueno, básicamente mi trabajo en los últimos años
consiste en la evaluación tanto a nivel psicológico y educativo.
Y bueno, cuando Brígida me proponía esta conferencia
en la Semana de la Ciencia,
pues he pensado que podía ser interesante.
Discutir y conversar un poco sobre el efecto que está teniendo
la inteligencia artificial en la evaluación.
Y partíamos de la pregunta,
bueno, ¿puede una máquina realmente llegar a evaluarnos?
A ver, voy a ponerla.
Lo que veíamos tradicionalmente en cuanto a la evaluación
es que la evaluación se realiza,
pues todos hemos enfrentado alguna evaluación en la vida,
ya sea en el instituto, para acceder a un trabajo,
alguna evaluación, digamos, clínica, y pues originalmente
estas evaluaciones se solían hacer en formato de lápiz y papel,
muchas veces con una temporalidad medida en cronómetro,
Pues hoy en día el asunto ha cambiado,
porque tenemos multiplicidad de datos,
con la globalización podemos tener acceso
a muchísimos datos de las personas,
y de estos datos se vale la inteligencia artificial
para evaluarnos, ya sea a través de sensores,
de aprendizaje automático, Y la inteligencia aprende
de estos datos para ayudarnos básicamente a comprendernos mejor.
En este momento, ¿cómo se está utilizando
la inteligencia artificial en la medición?
Pues por una parte, la inteligencia artificial
se está utilizando para el diseño y desarrollo de test.
¿Cómo se está utilizando?
Pues la inteligencia artificial nos está ayudando a crear
grandes bancos de ítems.
A partir de especificaciones psicométricas
o de medida que queremos hacer, y generar versiones alternativas
también de un ítem, por ejemplo, manteniendo las mismas condiciones
que queremos mantener, por ejemplo, dificultad.
Antes los psicómetros gastábamos mucho tiempo,
digamos, diseñando cada ítem, cada pregunta,
y.
Y lo que llamamos generación automática de ítem
es precisamente eso, poder generar ítems alternativos
que tengan las mismas propiedades de los que estábamos generando, ¿no?
También la IA nos está permitiendo proponer estímulos complejos,
por ejemplo, textos, problemas matemáticos,
situaciones, test situacionales, y pues tiene una gran ventaja,
y es que ahorra muchísimo tiempo en la redacción de los ítems,
y también que permite crear pruebas más adaptadas a los distintos niveles
que queremos medir.
¿Qué reto tenemos frente a esta generación automática
de ítems?
Pues que tenemos que asegurar que realmente
esos ítems que estamos creando o esas preguntas sean válidas
y que no estén presentando sesgos ya sea culturales o lingüísticos.
Después vamos a hablar un poco más sobre los sesgos.
Pero esos son los retos a los que nos estamos enfrentando actualmente.
También la inteligencia artificial se está utilizando
en el análisis psicométrico.
Tanto la inteligencia artificial como.
Como Machine Learning se están utilizando para varias cosas
en el campo de la psicometría.
Por una parte nos permite ver patrones de respuesta,
también ver comportamientos raros en la persona que está respondiendo
una prueba o una evaluación.
Hay personas que hacen respuestas aleatorias
o que copian de otras personas.
O que realmente no les interesa responder con un esfuerzo,
sino que responden aleatoriamente,
y la inteligencia artificial nos está ayudando a detectar,
digamos, esos llamados patrones anómalos, ¿no?
Además podemos ver,
predecir ciertas características de los ítems antes de aplicarlos,
nos permite predecir.
Qué dificultad van a tener, si van a ser discriminativos o no,
incluso antes de aplicarlos, y eso es un gran avance.
En tercer lugar,
tenemos como la rama que se llama test adaptativos por ordenador,
que consisten en, los test adaptativos
informatizados consisten en un tipo de medición que se ajusta.
A la capacidad real de la persona,
es decir, si una persona va a hacer un test y el algoritmo
le presenta una pregunta de dificultad intermedia,
si esa persona falla esa pregunta, le va a presentar una más fácil,
se está adaptando al nivel de habilidad de la persona.
Si la prueba le va a presentar una más difícil.
Entonces, en todo momento, y esto es en tiempo real,
en tiempo real está adaptándose a ese nivel de habilidad
que está presentando la persona.
Los test adaptativos informatizados existen desde hace mucho tiempo,
desde antes de que la inteligencia artificial empezase a,
a estar tan de moda como está ahora.
El asunto es qué diferencia tienen los test actuales.
Antes, esa presentación del ítem más fácil,
ítem más difícil, se hacía calibrando con un método que se llama teoría
de respuesta al ítem.
Actualmente, no solo se hace con la calibración,
sino también se tienen en cuenta muchos otros factores,
como el historial de la persona, el contexto,
cuánto se está tardando en responder, tiempos de respuesta.
Y incluso rasgos faciales,
se está incorporando una serie de variables que antes
no podíamos incorporar a los test adaptativos.
¿Qué otra ventaja tiene en incorporar la inteligencia artificial
a este tipo de test?
Pues que podemos ajustar pruebas
en tiempo real para personas con necesidades especiales,
por ejemplo.
Y también podemos optimizar esas decisiones que estamos tomando
al final, es decir,
podemos optimizar un diagnóstico, un nivel de competencia,
y esta rama, digamos así, está avanzando mucho,
sobre todo a nivel educativo, en pruebas como PISA.
Luego tenemos como una cuarta área de aplicación
de la inteligencia artificial en la evaluación,
y es la evaluación basada en lenguaje natural.
Es decir, podemos analizar respuestas de tipo más abierto,
por ejemplo, ensayos críticos, respuestas a preguntas clínicas,
categorizar emociones, narraciones.
Y se están empleando modelos de programación neurolingüística
para evaluar esa calidad argumentativa de los textos,
su coherencia, detectar, por ejemplo,
indicadores lingüísticos de ansiedad,
de depresión en el ámbito clínico,
y también para analizar entrevistas estructuradas o semiestructuradas.
Una quinta rama en la que se está utilizando la inteligencia artificial
es en la evaluación.
Digamos de múltiples maneras por voz, por vídeo,
por movimiento ¿en qué se está utilizando?
actualmente en contextos clínicos
se utilizan los indicadores de prosodia por ejemplo
en entrevistas evaluaciones del movimiento para funciones
motoras o reconocimiento de expresiones faciales en tareas
de emociones por ejemplo si queremos hacer una investigación en emoción.
Pues tenemos el reconocimiento también
de estas expresiones faciales.
También tenemos la inteligencia artificial
como un apoyo para, digamos, plataformas de evaluación,
como puede ser registrar los tiempos de respuesta
de una manera muy precisa.
Se sugieren diagnósticos preliminares específicos.
Se puede evolucionar en aprendizajes automáticos
y también se pueden generar informes automáticos, pero ojo,
estos por ahora están siendo
personalizados para que los psicólogos o los docentes
pues los analicen, ¿no?
Por ejemplo, se puede hacer en una formación, en un aula,
se puede hacer una evaluación formativa
para que genere una retroalimentación automática
que el docente pueda utilizar, ¿no?
Y finalmente tenemos la inteligencia artificial
como apoyo en el diagnóstico clínico.
No va a reemplazar nunca al profesional ni al educador,
pero sí que puede ayudar a priorizar casos,
a sugerir, digamos, hipótesis de diagnóstico.
O a integrar datos que antes teníamos, digamos, desperdigados,
pero ahora tenemos los de las entrevistas,
los historiales pueden estar integrados gracias al apoyo
de la inteligencia artificial.
Bueno, vamos a mirar un poco.
Vamos a ver un ejemplo en el ámbito educativo.
Una plataforma de aprendizaje
puede ayudar a ajustar las preguntas según los aciertos o los errores,
lo que estábamos hablando de los test adaptativos informatizados,
que van a medir con muchísima precisión
y reduciendo el tiempo requerido para evaluar a un alumno,
por ejemplo.
Otra ventaja de los test adaptativos informatizados,
además de la reducción de tiempo, es que no exponen los ítems.
Es decir, vamos a tener, en psicometría vamos a tener,
siempre hemos utilizado grandes bancos de ítems
para que los ítems no se repitan y no haya posibilidades de copia
o de transferencia de ítems.
En este caso, utilizas tan poquitos ítems
y lo mides con tal precisión que no vas a necesitar bancos.
Gigantes de preguntas.
Con unas poquitas preguntas puedes llegar
a tener una medición muy precisa del nivel que tiene ese alumno
o de los fallos que pueda tener en ciertas áreas.
Y entonces te puedes enfocar en esas áreas cognitivas
para poder trabajar con el alumnado.
En psicología, ¿cómo lo estamos usando?
Tenemos aplicaciones que detectan, por ejemplo, señales.
De ansiedad, de fatiga,
utilizando las palabras o el tono de la voz.
Ahora, por ejemplo, como ejemplo se me ocurre ahora,
hemos comprado un coche nuevo y hay una cámara que es un sensor,
y de vez en cuando te dice, tómate un respiro,
y me he dado cuenta que claro, son indicadores biométricos,
lo que te está mirando es cuando bostezo,
cuando miro para otro lado,
cuando me distraigo, me está diciendo,
el indicador biométrico me está diciendo, bueno,
tenga cuidado que está cansado
o está dejando de tener la atención suficiente en la carretera, ¿no?
Es ese tipo de medidas biométricas
que podemos empezar a utilizar en la medición de ansiedad,
de fatiga, este tipo de constructos psicológicos, ¿no?
Asusta un poco la verdad,
pero tiene muchas ventajas.
Vamos a hablar un poco de las ventajas.
¿Cuáles son sus ventajas?
Ya aparte de las que hemos visto, pues es rápida y precisa.
Nos ayuda muchísimo en rapidez de elaboración de test,
de ítems, de medición precisa,
este tipo de cosas.
Los resultados que ofrece son muy personalizados.
Por ejemplo, en el ámbito educativo trabajamos una cuestión que es
diagnóstico cognitivo y es ver
cuáles son los procesos que el alumno no está dominando correctamente.
Te está permitiendo personalizar hasta el punto de que.
Bueno, un ejemplo muy sencillo, por ejemplo,
operaciones con números enteros.
Lo dividimos en subprocesos de suma, de resta,
de.
De si sabe que más por más es más,
que menos por menos es más, etcétera, son una serie de reglas,
y la IA te está ayudando a decir, vale,
es que la regla que no domina es tal, o sea,
no sabe que, por ejemplo,
multiplicación entre enteros negativos, o no sabe sumar,
o tal, te personaliza hasta tal punto que te está diciendo
cuál es el proceso que el alumno no está entendiendo correctamente,
¿ok?
Detectar problemas de forma temprana a nivel también educativo
y también a nivel psicológico.
La retroalimentación es instantánea,
entonces el alumno puede corregir y volverlo a hacer,
ya teniendo la retroalimentación de la máquina.
Y básicamente es un apoyo.
En este momento yo considero que es más un apoyo
a la labor tanto del psicólogo como del profesor.
Que en este, digamos que.
Esta tarea de evaluación que suele ser muchas veces tan pesada,
deja de tener como esa carga
y empiezas a tener más tiempo para otras cosas,
para retroalimentar mejor, para escuchar más al alumno,
para orientarlo de otra manera.
Entonces, yo creo que es un gran apoyo.
Pero no tanto para reemplazar al psicólogo ni al maestro,
sino para descargarlo de esa tarea, digamos que es como muy manual
y que el psicólogo o el educador puedan hacer
otras tareas que son mucho más profundas y esenciales.
Por eso pongo ahí,
la inteligencia no reemplaza al psicólogo ni al educador,
simplemente está ampliando la mirada que puede tener.
¿Qué riesgos tiene?
Pues también tiene muchos riesgos y tiene dilemas éticos.
Por una parte,
tenemos el asunto de la privacidad y el uso de los datos,
por ejemplo, datos biométricos, datos, todo lo que, o sea,
constantemente estamos siendo medidos en todo, hasta en el coche,
o sea, realmente estás aquí en esta conferencia
y se están grabando tus datos,
o sea, tenemos problemas de privacidad,
entonces esos son riesgos.
Y dilemas que en algún momento
la humanidad se tiene que empezar a plantear, ¿no?
Porque no es decir, no, la IA no.
No, es cómo usamos la IA de una forma ética
y de una forma responsable.
Luego podemos tener problemas con sesgos en los algoritmos
o con sesgos en el.
Sesgos en la.
La IA es un.
Sigue un esquema probabilístico
y está siempre.
Siempre te va a retroalimentar con lo que ha sido.
Con lo que ha sido.
Informada, ¿no?
Entonces podemos tener algún sesgo en la forma,
en la información que le estamos, o los datos
que le estamos proporcionando a la inteligencia.
¿Qué otro riesgo podemos tener?
Pérdida de un componente humano.
La IATS
tiene que ser utilizada siempre bajo una supervisión ética y humana.
Y. La IA puede llegar a medir con mucha precisión,
pero solo los humanos pueden llegar a comprender realmente
qué es lo que hay en esa medida.
Por un ejemplo de sesgo,
supongamos un algoritmo de contratación que fue entrenado
con datos de hombres para una empresa,
ese es un sesgo que puede ocurrir porque la IA
siempre va a ser entrenada con unos datos,
es decir, los datos.
Están entrenados en una cultura
o en unas condiciones, en unos contextos,
pues puedes generar evaluaciones sesgadas.
Y en psicología o educación podemos tener sesgos también
de etiquetar a una persona o darle una puntuación simplemente basándonos
en la idea y sin que pase por la supervisión humana.
Siempre, siempre debe pasar por la supervisión humana.
La IA realmente nos está ayudando a hacer procesos
que antes nos tardábamos muchísimo, hacerlos de forma más eficiente,
pero nunca puede reemplazar a la supervisión humana.
El futuro, pues yo creo que el futuro está en la colaboración
entre el humano y la máquina.
Las evaluaciones van a tender a ser cada vez más híbridas,
o sea, de colaboración entre las dos,
más personalizadas porque se va a ir justo al detalle de cada persona
cosa que antes las grandes evaluaciones masivas
pues era imposible prácticamente hacerlo PISA
pues mide miles y miles de niños y no puede llegar al detalle
de un niño en particular sus necesidades especiales
sus defectos en que podemos ayudarle digamos cognitivamente.
Yo creo que la evaluación va cada vez a ser más personalizada,
gracias a la ayuda de la IA también.
Lo importante es que la utilicemos de forma ética, transparente
y de forma inclusiva.
La colaboración tiene que ser de varias fuentes,
de psicólogos, de docentes, de informáticos.
Tienen que ser equipos de evaluación.
Y el futuro de la evaluación no es solo tecnológico,
sino que es conjunto, es híbrido.
Y nada más, pues muchas gracias.
Y os dejo con una cuestión para pensar, ¿no?
Y es si queremos que una inteligencia artificial
nos evalúe o que más bien nos ayude a comprendernos.
Una reflexión como para hacer de cara al final de esta conferencia.
Cualquier duda,
pues ya sabemos que al final lo podemos hablar,
al final del ciclo.
Pues muchas gracias por la atención.
Pues muchísimas gracias a la doctora Sonia Janet Romero,
que nos ha realmente adentrado
en un campo para mí realmente esperanzador,
porque hay muchas críticas sobre la inteligencia artificial,
pero realmente yo creo que en el momento
en el que estamos es una herramienta fundamental
y hemos tenido la oportunidad de adentrarnos en la aplicación
de la inteligencia artificial,
en esa evaluación psicológica y educativa tan importante.
¿Dónde está la inteligencia artificial?
En nuestro contexto sociocultural.
Así que esperamos que haya varias preguntas
y comentarios al final de estas sesiones
para la doctora Janeth Romero en este tema tan atractivo
y sobre todo para muchos que nos dedicamos a la docencia
y sobre todo en edades más tempranas es un tema realmente
de gran relevancia.
Muchas gracias.