Bajo éste enfoque planteó la creación de máquinas de aprendizaje que pudieran guiar a los estudiantes con reducida intervención externa y experimentó con múltiples máquinas para impulsar una retroalimentación mecánica. Con ello inició un camino en la década del 60 y parte de los años 70 de creación de múltiples equipamientos mecánicos para impulsar esos procesos. Sin embargo todos ellos fracasaron estrepitosamente en tanto no lograban a justarse y responder a los infinitos componentes cognitivos y a procesos muy individualizados y diferenciados de aprendizaje, pero ayudaron a impulsar estructuras curriculares más diferenciados, acompañados de una evaluación continua que propendía a ser más científicas, a través de sistemas de escogencia múltiple o múltiple “choice”. Skinner había planteado la necesidad de una evaluación de los aprendizajes más objetiva y con mayores evidencias científicas para facilitar una retroalimentación más específica
Con la aparición de lo digital y el desarrollo de la informática –que es más flexible que la mecánica al separar el hardware del software- se ha planteado nuevamente el impulso a un autoaprendizaje guiado a través del uso de aplicaciones informáticas que contribuyen a evaluar los aprendizaje con procedimientos más precisos y a la vez responder suministrando unidades de complementación o refuerzo educativos para facilitar la adquisición de los conocimientos pertinentes. Ello como parte de una educación continua e imponiendo requisitos de cumplimiento obligatorios para la continuación de las trayectorias educativas en las sucesivas unidades curriculares. En ésta línea ha habido múltiples desarrollos experimentales. Microsoft por ejemplo desarrollo Reading Coach como una herramienta de práctica de lectura para estudiantes que genera automáticamente ejercicios individualizados en función de las necesidades específicas de cada estudiante. Todos los desarrollos se basan en diagnosticas los conocimientos previos, fragmentar las unidades de aprendizaje, evaluarlas su aprendizaje y complementar mediante ejercicios focalizados. Todo ello con autonomía de los estudiantes de guiar su autoaprendizaje. Incluso, muchos de estos experimentos educativos, se focalizaron en los niveles más básicos y se apoyaron en lógicas lúdicas asimilándose a algunos de los videojuegos pero marcados con objetivos claros de aprendizaje. Sin embargo, será con la inteligencia artificial que comenzaremos a ver las posibilidades reales del aprendizaje automático en tanto la programación tradicional está limitada al estar estructurada en función de respuestas preestablecidas. A diferencia la Inteligencia Artificial está diseñada para aprender buscando constantemente patrones (como los humanos), aprendiendo de la experiencia (como los humanos) y auto seleccionando las respuestas apropiadas en situaciones basadas en nuevos resultados (como los humanos). Es su flexibilidad y su capacidad de interactuar aprendiendo y enseñando sin estar programado explícitamente para ello, lo que le aporta enorme fortaleza para contribuir al autoaprendizaje.
Hoy el desarrollo de la inteligencia artificial se constituye un una nueva esperanza en una nueva articulación entre los docentes y las máquinas para facilitar mejores niveles de los autoaprendizajes. De ser los únicos protagonistas con la enseñanza 1.0 o dominantes en la enseñanza 2.0 apoyados por el libro, pasaran a futuro cada vez más ser tutores, mentores o “coach” de los estudiantes apoyando la enseñanza a través de recursos de aprendizaje e inteligencia artificial. Con recursos del aprendizaje como multimedia y plataformas digitales, y con programación informática educativa como recursos didácticos digitales interactivos y bot (aféresis de robot), los docentes pasan a tener que cumplir funciones más creativas, de planificación de los aprendizajes, de asistencia individualizada tutorial, de especialistas en evaluación o de curadores e integradores de los recursos de aprendizaje. De los primeros bots como programas informáticos que automáticamente realizaban tareas repetitivas a través de Internet o de redes cerradas y cuya actividad por parte de una persona sería imposible, muy tediosa o muy costosa al requerir mucho tiempo y un personal altamente calificado, en tanto buscadores o rastreadores web a través de motores de búsqueda, que recorren los diversos sitios automáticamente recopilando información de manera mucho más rápida y efectiva de lo que lo harían las personas, estamos pasando a sistemas que además interpretan, organizan y producen información pertinente. Los bots ya han mostrado un alto protagonismo tales como Siri de Apple o Alexa de Amazon, y eran claro que continuarían mejorando sus algoritmos de respuesta y análisis para volverse interlocutores disponibles on-demand para entregar los contenidos de información y aprendizaje adaptados y más oportunos por las personas.
Los mecanismos informáticos de Inteligencia Artificial van a colaborar en la conformación de múltiples tutores automatizados de los estudiantes para que éstos puedan adquirir sus aprendizajes y desarrollar sus recorridos con mayores oportunidades de éxito. Serán herramientas de uso más útiles e importantes para los docentes aportando mayores capacidades de selección, depuración, jerarquización y organización de la información para crear mejores experiencia y aprendizajes para los estudiantes en el aula. Estas iniciativas, aún en fases preliminares, serán crecientemente más operativas, eficientes y precisas en el suministro de respuestas, tanto a estudiantes y docentes con sus diversos niveles de complejidad y cada vez más apoyadas en sistemas de información sobre la base de los resultados estudiantiles y sus necesidades de aprendizaje.
Con ellos los docentes podrán recibir informaciones y datos de mayor profundidad, especialización y detalle, que lo consolidarán como efectivos tutores, capaces de orientar, motivar e inspirar, en función de las aspiraciones individuales o colectivas de los estudiantes gracias a las tecnologías. No hay una sustitución de IA y Bots frente a los docentes, sino una dupla integrada de docentes y bots, que harán más eficaz la capacidad de construir el potencial de aprendizaje de los estudiantes. Si en otros tiempos la dupla fue el docente y el aula, el docente y los libros de texto o guías didácticas, el docente y los recursos planos de aprendizaje o el docente y los simulares, hoy se avanza a articular el docente y la inteligencia artificial incluyendo bots y plataformas interactivas adaptativas, como un nivel superior de cooperación para lograr sistemas de enseñanza. La enseñanza pasará a estar apoyada en el uso de herramientas de inteligencia artificial y una dinámica adaptativa del aprendizaje. Skinner está volviendo.
