Cinco tendencias de innovación educativa a tener en cuenta en 2025

Puntos clave:

Este artículo apareció originalmente en el blog del Instituto Christenseny se vuelve a publicar aquí con permiso.

Clayton Christensen una vez dijo, “Si vamos a desarrollar una teoría profunda para resolver los problemas intratables en nuestros dominios socialmente críticos… debemos aprender a arrastrarnos hacia la vida de lo que motiva a las personas”. He estado pensando en eso mientras contemplo cómo la IA generativa (GenAI) afectará la educación, la fuerza laboral y más en el próximo año.

A medida que entramos en 2025, todavía estamos en medio del ciclo exagerado de la IA. La mayoría de las conversaciones destacan sus enormes capacidades innovadoras. Pero la forma en que se utiliza la IA y la escala de las herramientas también es un reflejo de lo que nos motiva: qué priorizamos como sociedad y dónde gastamos nuestro dinero, tiempo y atención. En otras palabras, las herramientas de IA que florecerán este año revelarán las verdaderas motivaciones tanto de los individuos como de los sistemas.

Teniendo esto en cuenta, si bien la IA es un denominador común para la mayoría de las tendencias que estoy observando este año, son las motivaciones detrás de esas tendencias las que merecen una mirada más cercana.

1. Las evaluaciones de avance intentarán abrirse paso. Quizás los avances más interesantes en la IA para la enseñanza y el aprendizaje podrían provenir de modelos de evaluación novedosos que puedan ofrecer evaluaciones de tareas de desempeño dinámicas y formativas a escala. Hace tiempo que vemos que la inversión insuficiente en diagnósticos, evaluaciones y políticas obsoletas han impedido que las escuelas adopten sistemas verdaderamente personalizados y basados ​​en competencias. La cuestión no es si las nuevas tecnologías podrían superar esa situación. pero si nuestras políticas y prácticas pueden absorber el potencial de esas nuevas tecnologías en un sistema arraigado y anclado en pruebas sumativas de alto riesgo. Lo que hace que estos sistemas “funcionen” es una complicada combinación de inercia y los desafíos políticos de implementar evaluaciones para el aprendizaje y la rendición de cuentas. El historial de superación de esos desafíos no es muy bueno. Si bien durante mucho tiempo ha habido insatisfacción con las pruebas K-12 y una falta total de transparencia en los resultados postsecundarios, los pilotos federales de pruebas y rendición de cuentas han fracasado en gran medida.

A medida que la IA abre nuevas posibilidades, los sistemas de rendición de cuentas federales y estatales lucharán por determinar si permitir y cómo permitir que enfoques de evaluación radicalmente diferentes rompan los sistemas heredados. Si bien es poco probable que haya una solución única, estaré atento a los estados que den nuevos pasos para poner a prueba sistemas innovadores de evaluación y rendición de cuentas impulsados ​​por IA.

2. Los robots de autoayuda proliferarán tanto en los mercados de consumo como en los de educación. A vídeo de Sal Khan El año pasado se difundió ampliamente la orden de ordenar a GPT-4o que fuera tutor de su hijo. Pero si bien ese retrato de un padre, un robot y un estudiante resolviendo un problema juntos fue convincente, no estoy convencido de que las herramientas se estén construyendo con la suposición central o la esperanza de que los usuarios estén rodeados de apoyo humano.

En un nuevo informe publicado el 14 de enero de 2025, Anna Arsenault y yo analizamos cómo están evolucionando las herramientas de navegación y orientación en la era de la IA. El mercado inicial detrás de los robots de orientación es revelador: está evolucionando para resolver las brechas de información y asesoramiento, pero está mucho menos centrado en las brechas de conexión. En otras palabras, existe una mayor demanda de herramientas que ayuden a los estudiantes a ayudarse a sí mismos (con la ayuda de robots alegres y alentadores), en lugar de conectarlos con más ayuda humana (o humanos útiles) a escala.

Con una gran cantidad de nuevas herramientas GenAI que ofrecen capacitación y apoyo a pedido, estamos entrando en una era en la que finalmente podemos superar las limitaciones de capital humano que durante mucho tiempo han plagado los sistemas de orientación universitaria y profesional en las escuelas secundarias y la educación superior. Estudiamos este espacio en parte porque creemos que los ámbitos de la educación y la fuerza laboral donde nuestra proporción entre personal y estudiantes son más bajos son donde los apoyos de la IA escalarán más rápidamente.

Si bien estas herramientas individuales pueden producir avances importantes en la trayectoria postsecundaria y profesional de los estudiantes, podrían transformarse en la arquitectura de un sistema basado en actividades solitarias en lugar de ayuda colectiva. En la práctica, Me preocupa que las virtudes de la autoayuda, como el empoderamiento, la agencia y la autodeterminación, estén chocando con las realidades del mercado donde es probable que los robots se conviertan en un reemplazo, en lugar de un complemento, de la ayuda humana, que es difícil de financiar. .

Lo mismo está sucediendo en un sentido macro en el mercado de copilotos de IA. Si bien los copilotos prometen ganancias masivas de productividad, parecen atender a una larga tradición de individualismo rudo y una escasez de tutoría humana que la IA está destinada a potenciar.

Estaré observando cómo evoluciona la investigación sobre la eficacia de estas nuevas herramientas durante el próximo año y abogando para que las escuelas exijan herramientas que aborden las brechas de información y conexión con una visión más amplia hacia los apoyos y las redes que los estudiantes necesitan para tener éxito.

3. La IA empezará a desplazar nuestros vínculos débiles. Los robots de autoayuda son un aspecto de una categoría mucho más amplia de compañeros de IA que están ganando fuerza en los mercados de consumo.

como lo he hecho notado en el pasadolos compañeros de IA están en un camino claro para interrumpir la conexión humana tal como la conocemos. Atiende una de las cosas más fundamentales que nos motivan a todos: nuestra profunda necesidad de conectarnos. Los compañeros pueden afianzarse en el mercado en medio de la soledad generalizada, ofreciendo una alternativa rápida y sin fricciones a la búsqueda de una conexión humana. Pero la disrupción tiene que ver con lo que sucede más allá de ese punto de apoyo: las personas que ahora pueden ver el compañerismo de la IA como un contexto extraño o incluso absurdo no esperarán las formas en que la tecnología mejora constantemente para satisfacer necesidades sociales y relacionales más complejas, optimizadas de manera muy similar a sus predecesoras de las redes sociales. crear un compromiso pegajoso y continuo. Antes de que nos demos cuenta, muchos de nosotros tendremos relaciones con bots.

A medida que se dedica más tiempo a conversar con robots, las personas invertirán menos tiempo en conversaciones humanas. Aunque eso podría eventualmente alterar sus redes de amigos y familiares más cercanos, es más probable que reduzca dramáticamente las redes de amistades más débiles de las personas. Las investigaciones han demostrado que una relación parasocial fuerte puede superar a una conexión humana débil en dimensiones como el apoyo emocional.

De nuevo, esto constituye una historia clásica de disrupción porque es posible que las personas no noten o pasen por alto una disminución de sus vínculos débiles en el corto plazo. Pero a largo plazo, una disminución de los vínculos débiles significa un menor acceso a las oportunidades para los individuos y comunidades menos resilientes en general.

Con esta tendencia sutil pero preocupante en mente, continuaré rastreando cómo las herramientas evolucionan en esta dirección y abogaré vigorosamente por una mayor transparencia y atención para salvaguardar todas las relaciones humanas, incluso nuestras conexiones más laxas y aparentemente intrascendentes.

4. Las universidades se verán obligadas a lidiar con la inminente brecha de experiencia. Si bien la IA revolucionará la forma en que las escuelas abordan la evaluación y el apoyo, también ejerce una mayor presión sobre lo que se espera que hagan las escuelas para preparar a los estudiantes para el mercado laboral. Como el analista e inversor en educación y fuerza laboral Ryan Craig<a target="_blank" href="https://www.forbes.com/sites/ryancraig/2023/04/21/chataclysm-how-ai-will-upend-entry-level-jobs/?sh=ba06cb41317d” target=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> ha señaladolos trabajos de nivel inicial requieren cada vez más (e irónicamente) varios años de experiencia. Craig sostiene que incluso si los recién graduados tienen las habilidades necesarias para un trabajo, los empleadores hoy buscan más. “Experiencia” es un término vago pero es una representación de las habilidades aplicadas en contexto. Yo diría que también es un sustituto de las habilidades aplicadas en un contexto social con profesionales que pueden responder por usted.

Con las herramientas GenAI que pueden superar a los nuevos graduados en una amplia gama de tareas, habrá aún menos holgura en el sistema para que los talentos iniciales realicen tareas básicas mientras aprenden y reciben tutoría en el trabajo. A su vez, es probable que veamos a las empresas invertir menos en talentos iniciales y centrar su energía de tutoría en cada vez menos personas cuidadosamente seleccionadas. Sectores enteros utilizarán diligentemente la IA para desbloquear eficiencias innovadoras, al tiempo que reducirán su cartera de liderazgo a largo plazo.

Esto está produciendo una inmensa brecha de experiencia que los empleadores no están dispuestos a llenar y las universidades no están preparadas para abordar, dado que la mitad de los graduados terminan en trabajos que no requieren ningún título. Me preocupa lo que esto signifique para los graduados que lleguen al mercado laboral en los próximos años, pero soy optimista en cuanto a que esta dinámica podría obligar a más instituciones de educación superior a adaptarse. El retorno de la inversión de un título ya estaba en duda, y estas dinámicas alimentarán aún más las preguntas de los estudiantes y las familias sobre el valor de la educación superior.

Adaptarse no será fácil. Incluso con defensores feroces y una necesidad clara, “ganar y aprender” no ha aumentado, y la demanda de pasantías supera con creces la oferta. El aprendizaje escalable e integrado en el trabajo dependerá de que las universidades se esfuercen más en estructurar la experiencia de los estudiantes y de que los proveedores externos estén dispuestos a asumir las tareas que ni la educación ni los empleadores están dispuestos o son capaces de absorber. Veré modelos como Colabl, Backrs, Codeplay, Mentors in tech y otros trabajando para construir el 'middleware' entre escuelas y empleadores para escalar el acceso a proyectos laborales significativos y experiencias laborales dignas de un currículum.

5. Los distritos renovarán su enfoque en los esfuerzos integrales de movilidad económica y infantil. Esto es en parte predicción y en parte esperanza. A medida que las herramientas de inteligencia artificial comienzan a respaldar los desafíos inmediatos de los distritos, como el ausentismo y la competencia, estoy esperando a ver si las escuelas comienzan a exigir herramientas que lleguen más lejos.

¿Qué motivará a los distritos escolares en 2025? Antes de la pandemia, muchos distritos operaban bajo una ambiciosa estrella polar y aprovechaban una apertura más amplia en términos del alcance de su impacto, es decir, apoyando el desarrollo infantil integral y trabajando para garantizar que estuvieran plantando las semillas para que los estudiantes estuvieran más alejados de la oportunidad de estar. un camino hacia la movilidad ascendente. La pandemia hizo que esas ambiciones más amplias y elevadas parecieran elevadas en el mejor de los casos y absurdas en el peor.

Las escuelas, con razón, tuvieron que volver a centrarse en indicadores prácticos como la asistencia, el dominio y la graduación. Si bien los datos muestran que todavía estamos lejos de una recuperación total, las mareas pueden estar cambiando de tal manera que los líderes puedan adoptar visiones más audaces del futuro y hacer que los distritos pasen de sobrevivir a prosperar.

Si bien soy ligeramente optimista en cuanto a que estas prioridades clave puedan recibir mayor atención, soy menos optimista en cuanto a que estemos en el camino para perseguirlas de la manera efectiva e integrada que merecen. Tanto los esfuerzos integrales de movilidad infantil como los de movilidad económica no están completamente ausentes de la estrategia del distrito; simplemente están muy fragmentados, lo que a su vez diluye su alcance y eficacia. Si los distritos comienzan a tomar estos objetivos más en serio, deberían seguir la investigación: los modelos integrados de apoyo estudiantil, que brindan apoyo individualizado a todos y cada uno de los estudiantes y mantienen a los educadores en el circuito de servicios integrales, son mucho más efectivos que más apoyos ad hoc brindados a través de estructuras departamentales federadas. Y en el caso de promover la movilidad económica, si bien ciertamente hay entusiasmo por una mayor exposición y exploración profesional, un puñado de actividades relacionadas con la carrera no conducirán a vidas más llenas de opciones. El diseño de vida integrador, un concepto más popular en la educación superior, debería informar cómo las escuelas construyen estos caminos, permitiendo a los estudiantes experimentar el mundo laboral, reflexionar sobre esas experiencias y refinar continuamente su sentido de propósito y su futuro posible. Este año estaré atento a los distritos que toman en serio estas estrategias más integradas al servicio de resultados mayores y más duraderos.