Mientras China avanza rápidamente con una estrategia de “nacionalización” de la educación en IA, Estados Unidos, aunque rezagado, tiene el potencial de acelerar gracias al sector privado y a la creatividad de un sistema educativo descentralizado.
Este artículo no intenta comparar superioridad e inferioridad, sino que se centra en analizar las estrategias principales, los movimientos de reforma dentro de Estados Unidos, los desafíos futuros y lo que Vietnam puede aprender.
China: Dar forma desde las raíces e implementar de manera integral
China ha elegido un camino que no complica el currículo: en lugar de crear una nueva materia llamada “IA”, integra contenido de IA en materias existentes, como matemáticas, ciencia, tecnología e ingeniería. Desde la escuela primaria, los estudiantes se familiarizan con el pensamiento computacional. En la escuela secundaria, los estudiantes están expuestos a programación básica y problemas basados en datos. En la secundaria, se realizan pruebas piloto de contenidos avanzados como visión artificial, chatbots y modelos de aprendizaje automático.
La clave está en el método de implementación. En primer lugar, el gobierno desempeña un papel central en la formulación de políticas y la coordinación de recursos en todo el país. En segundo lugar, las empresas de tecnología se están involucrando en el suministro de software, materiales y soporte tecnológico educativo: desde iFlytek hasta Baidu, todas tienen programas de “IA para escuelas”. En tercer lugar, universidades de primer nivel como Tsinghua y Fudan tienen la tarea de desarrollar planes de estudio, capacitar a los docentes y evaluar la calidad de su implementación.
En particular, el gobierno chino ha desarrollado una plataforma nacional de aprendizaje de IA que permite a los estudiantes de todas las regiones (incluidas zonas pobres como Gansu y Guizhou) acceder al mismo contenido que los estudiantes de Beijing o Shanghai. Se utilizan profesores asistentes virtuales para respaldar la personalización de las lecciones, ayudando a los estudiantes a progresar de acuerdo con sus propias habilidades. De este modo, China no sólo crea una política educativa sobre IA, sino que también garantiza una difusión equitativa, un requisito previo para crear una fortaleza tecnológica general.
Estados Unidos: Reforma desde abajo, con las empresas al mando
Mientras China actúa de arriba hacia abajo, Estados Unidos se está reestructurando de abajo hacia arriba. El modelo educativo descentralizado solía ser un lastre para las reformas educativas nacionales, pero en la era de la IA abre un espacio flexible para la experimentación. En paralelo a la carta abierta de más de 250 directores ejecutivos a los gobernadores estatales, hace unos meses una serie de grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Amazon, Meta y NVIDIA lanzaron diversos programas para apoyar a las escuelas públicas: proporcionando software gratuito de aprendizaje de IA, capacitando a profesores, donando equipos y diseñando cursos de muestra.
Algunos distritos escolares como Lamar (Texas), Oakland (California) o Baltimore (Maryland) incluso han implementado un modelo de aula que utiliza IA completa: cada estudiante aprende a su propio ritmo; Los profesores actúan como gestores de procesos y brindan un apoyo intensivo. Los estudiantes interactúan con chatbots de IA durante la clase de matemáticas, usan la visión artificial para realizar experimentos de biología y aprenden programación a través de juegos habilitados con IA.
El gobierno federal también se está involucrando. El “Grupo de trabajo sobre educación en inteligencia artificial” fue creado por el Presidente para desarrollar estándares curriculares, conectar iniciativas dispares y facilitar la participación empresarial sin barreras regulatorias. El Departamento de Educación trabaja con los estados para desarrollar repositorios de aprendizaje abierto, crear centros de capacitación docente y financiar proyectos piloto en áreas desfavorecidas.
De este modo, Estados Unidos no necesita alcanzar a China en velocidad administrativa –algo casi imposible–, sino que aprovecha sus ventajas competitivas: el poder innovador de las empresas privadas, el ecosistema de aprendizaje abierto y la diversidad de modelos educativos a nivel local.
Cuellos de botella y desafíos
Sin embargo, tanto Estados Unidos como China enfrentan grandes obstáculos cuando se trata de introducir la IA en la educación: no solo técnicos, sino también sociales y éticos.
Una de ellas es la cuestión de la seguridad de los datos. Cuando los estudiantes utilizan asistentes de enseñanza de IA, se recopilan datos sobre su comportamiento de aprendizaje, sus emociones, su velocidad de procesamiento de la información e incluso cómo hacen preguntas. Sin protecciones legales, las empresas podrían fácilmente comercializar estos datos con fines publicitarios o usarlos para adaptar el contenido en su beneficio.
En segundo lugar, el riesgo de la diferenciación tecnológica. En Estados Unidos, la brecha entre los distritos escolares ricos (a menudo urbanos) y los distritos escolares pobres (rurales, pertenecientes a minorías) se ampliará si no se produce una inversión federal proporcional. En China, el modelo de “tutor de IA” puede funcionar bien en lugares con buena infraestructura, pero se vuelve fácilmente inútil en áreas que carecen de digitalización básica.
En tercer lugar, el problema de “dar forma al pensamiento” a través de algoritmos. Cuando la IA no solo enseña sino que también “sugiere” cómo aprender y cómo responder, los estudiantes pueden absorber inconscientemente los sesgos ocultos en el algoritmo. Como resultado, la educación pierde su papel en la formación del pensamiento independiente, el núcleo de una sociedad democrática.
Para superar estos desafíos, Estados Unidos está proponiendo una “Ley de Privacidad de la IA en la Educación” que exigiría transparencia algorítmica, prohibiría la venta de datos educativos a terceros y exigiría el cifrado de extremo a extremo de todos los sistemas de aprendizaje de IA. China, por el contrario, controla el contenido de forma centralizada, pero carece de supervisión independiente de la sociedad civil.
¿Qué puede aprender Vietnam?
Vietnam se encuentra en un punto de partida en el diseño de educación en IA. La cuestión no es si “elegir el modelo educativo de IA estadounidense o chino”, sino: ¿qué enfoque debería elegir Vietnam que sea adecuado para su infraestructura actual, su población y las calificaciones de sus docentes?
En primer lugar, hay muchos puntos positivos que Vietnam puede aprender de China. Las escuelas en Vietnam pueden integrar IA en asignaturas existentes sin crear asignaturas nuevas. El Ministerio de Educación y Formación debe proporcionar un marco de competencias mínimas para el pensamiento computacional y la IA en cada nivel de educación. La creación de un repositorio científico digital nacional abierto y compartido ayudará a reducir la desigualdad entre las zonas urbanas y rurales, las tierras bajas y las zonas montañosas.
En segundo lugar, un punto positivo de Estados Unidos al que Vietnam puede hacer referencia es la movilización del sector privado para participar en la formación de docentes y proporcionar plataformas de inteligencia artificial educativa. Empresas como FPT, Viettel, VNPT, VNG, CMC... pueden desempeñar un papel similar al de Microsoft y NVIDIA en EE.UU., no sólo invirtiendo en infraestructura sino también desarrollando software de aprendizaje según estándares abiertos. Al mismo tiempo, se deben difundir ampliamente programas de formación docente a través de plataformas digitales, con certificados emitidos según el modelo MOOC - Emisión de certificados que reconozcan la realización de cursos en línea abiertos (generalmente gratuitos), impartidos por universidades o plataformas digitales de prestigio.
En tercer lugar, Vietnam debería considerar pronto la posibilidad de establecer un centro de coordinación nacional –posiblemente el “Comité Nacional de Educación en IA”– para garantizar la coherencia del programa, conectar a las empresas, las escuelas y el Estado, y conectar los datos de aprendizaje de todo el país. Pero este centro no debe funcionar según un mecanismo administrativo rígido, sino en una dirección de coordinación abierta, flexible y transparente.
Los estudiantes son el centro, los primeros ciudadanos de IA del siglo XXI
La carrera por la inteligencia artificial entre Estados Unidos y China ha entrado en una fase en la que la educación ya no es una herramienta para apoyar el desarrollo tecnológico: se ha convertido en una base decisiva para la capacidad de innovación nacional. Estados Unidos está rezagado en materia de política central, pero tiene ventaja en ecosistema privado y flexibilidad. China puede implementar la uniformidad rápidamente, pero enfrenta preguntas sobre el control de contenidos y la diversidad de pensamiento.
Vietnam no necesita convertirse en una “copia” de nadie. Lo más importante es empezar de inmediato: construir un programa de integración de IA desde el nivel primario, capacitar ampliamente a los maestros, popularizar los dispositivos de aprendizaje y establecer una institución de coordinación público-privada eficaz adecuada a las condiciones de Vietnam. La inteligencia artificial no esperará, y los países que no actúen pronto quedarán atrás para siempre en la carrera de la educación y la tecnología del siglo XXI.
Fuente: https://vietnamnet.vn/chay-dua-giao-duc-ai-va-bai-hoc-cho-viet-nam-2400069.html
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