_Este artículo fue escrito por la Dra. Nazia Mintz Habib, FRSA, fundadora y directora del Centro para la Resiliencia y el Desarrollo Sostenible (CRSD) y el Programa de Resiliencia y Desarrollo Sostenible (RSDP) de la Universidad de Cambridge. _
El problema: la falta de mitigación del cambio climático se clasificó como el mayor riesgo para el mundo en 2022, según un índice de gravedad a largo plazo. A pesar de este reconocimiento, faltan iniciativas actuales, en parte debido al importante número de personas alfabetizadas en todo el mundo que siguen teniendo dudas sobre el cambio climático, y las medidas propuestas para abordarlo todavía están siendo debatidas por los encargados de formular políticas en los países desarrollados.
Por qué es importante: A medida que pasa el tiempo, el potencial del sistema educativo moderno es enorme para mejorar la formulación de políticas en el contexto del cambio climático. Dos tipos de procesos de aprendizaje: el aprendizaje experiencial (por ejemplo, el trabajo de campo) y la resolución colaborativa de problemas (por ejemplo, el estudio de casos en grupo) pueden acelerarse mediante dos tecnologías innovadoras que han logrado avances significativos en sus respectivos campos: la Inteligencia Artificial (IA) y la Realidad Virtual/Aumentada. Realidad (VR/AR).
La solución: dado que se prevé que las tecnologías de inmersión mejoradas con IA reduzcan significativamente el tiempo de absorción de conocimientos y el costo de impartir capacitación y diseño de instrucción, estas tecnologías pueden abrir un mundo de posibilidades en los ámbitos de la capacitación y la educación. Estas son herramientas poderosas que deben incluirse en todas las etapas de la experiencia de aprendizaje para mejorar el aprendizaje experiencial y colaborativo, simulando resultados y acelerando el proceso de toma de decisiones a nivel global. No hay duda de que los impactos del cambio climático están afectando a todas las vidas humanas en la Tierra y estos solo se intensificarán si continuamos con nuestros productos de conocimiento y herramientas de aprendizaje tradicionales.
En el panorama en rápida evolución de la educación y la concientización sobre el cambio climático, la Inteligencia Artificial ( IA ) y la Realidad Virtual (VR)/Realidad Aumentada (AR) han surgido como una fuerza transformadora, revolucionando la forma en que aprendemos y comprendemos los problemas globales críticos. La convergencia de la IA con la AR/VR, conocidas como tecnologías inmersivas mejoradas por la IA, ha abierto una oportunidad como nunca antes para mejorar los materiales de aprendizaje y capacitación para acelerar el aprendizaje cognitivo.
Una investigación controlada sobre el papel de los estudios interactivos de AR/VR encontró que los participantes con bajos niveles de absorción experimentaron mayores beneficios cuando se les pidió que se imaginaran ayudando a un compañero estudiante a prepararse para un próximo examen, mientras que aquellos con altos niveles de absorción mostraron más beneficios cuando se les asignó la tarea de explicar. el texto a un agente virtual. Estos resultados subrayan la influencia significativa de los rasgos de personalidad individual en el aprendizaje a través de la enseñanza en Realidad Virtual Interactiva (IVR).
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El aprendizaje cognitivo ocurre cuando los destinatarios del conocimiento pueden comprender, recordar y aplicar las ideas recién comprendidas en escenarios del mundo real. Independientemente de los antecedentes, el enfoque de aprendizaje cognitivo combina entrenamiento explícito e implícito para garantizar que el aprendizaje consciente de nuevos conocimientos se arraigue en un comportamiento implícito que vincula las entradas sensoriales de nuestro cerebro para cambiar el desempeño. Los estímulos sensoriales nos permiten actuar sin pensar conscientemente en principios o reglas subyacentes; aprender a andar en bicicleta o aprender un idioma, por ejemplo, requiere cognición tanto explícita como implícita: aprendizaje cognitivo.
Las tecnologías inmersivas mejoradas por IA pueden mejorar nuestra comprensión del cambio climático a través de mejores análisis y modelos de datos. Este salto tecnológico permite el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que conduce a modelos climáticos más precisos y una comprensión más profunda de la crisis climática, abordando desafíos educativos reduciendo las brechas de accesibilidad y atendiendo a diversos estilos de aprendizaje.
La pregunta es: ¿Pueden las tecnologías inmersivas mejoradas por IA impulsar el aprendizaje para lograr un rápido dominio del cambio climático en los contextos más vulnerables? En este artículo, profundizo en la sinergia de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA y los desafíos que enfrentan la educación y el conocimiento del cambio climático, explorando cómo esta combinación dinámica nos impulsa hacia un futuro de comprensión rápida y eficiente del cambio climático.
Abordar los desafíos educativos con tecnologías inmersivas mejoradas por IA
Las debilidades del sistema educativo actual son multifacéticas, desde cuestiones de estandarización hasta disparidades en el acceso. Las tecnologías inmersivas mejoradas por IA intervienen como un punto de inflexión, ofreciendo soluciones que se adaptan a los estilos de aprendizaje individuales y cierran la brecha de accesibilidad. El aprendizaje personalizado, impulsado por estímulos visuales y auditivos, puede garantizar que el contenido educativo resuene con diversas preferencias, proporcionando una experiencia de aprendizaje atractiva y personalizada para garantizar el aprendizaje cognitivo.
Las oportunidades de aprendizaje cognitivo capacitan a las personas con habilidades, habilidad y conciencia para recibir información mental a partir de la observación, la conceptualización, las evaluaciones y las motivaciones. Estos son aspectos fundamentales de la teoría cognitiva social. En otras palabras, al examinar y reconocer las formas en que las acciones y comportamientos de los demás moldean y guían los nuestros, comenzamos a ver cómo nuestro entorno y nuestra socialización afectan directamente nuestros métodos de adquisición de conocimientos.
La unión de la IA, el aprendizaje cognitivo y nuestra búsqueda de comprensión allana el camino para un futuro en el que la educación sea eficiente, la concienciación sobre el cambio climático sea rápida y el dominio esté al alcance de la mano.
A medida que el precio de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA continúa reduciéndose, los países a nivel mundial deberían comenzar a planificar la introducción de nuevas formas de capacitar a sus ciudadanos de todos los grupos de edad sobre los impactos del cambio climático y participar en procesos globales de resolución de problemas.
El acceso a los recursos de aprendizaje, un desafío persistente, se transforma a través de plataformas educativas impulsadas por IA. Estas plataformas no sólo democratizan el acceso sino que también elevan la experiencia de aprendizaje al incorporar elementos táctiles e inmersivos. El resultado es un viaje de aprendizaje multisensorial, que garantiza que los estudiantes puedan tocar, sentir e interactuar con el tema, mejorando la comprensión.
El apoyo y la formación de los docentes, un aspecto crítico que a menudo se pasa por alto, adquiere una nueva dimensión con la IA. Las simulaciones interactivas y la realidad virtual (VR) crean un entorno sensorial rico para los educadores, brindándoles experiencias prácticas. Como resultado, los docentes adquieren competencia en la integración de la tecnología en las aulas, un paso clave para desbloquear todo el potencial de la IA en la educación.
El aprendizaje experiencial, facilitado por tecnologías inmersivas mejoradas por IA, ocupa un lugar central. Al involucrar los cinco sentidos, los entornos virtuales y las simulaciones recrean escenarios realistas, lo que permite a los estudiantes tocar, ver, oír, saborear y oler el tema. Este enfoque inmersivo trasciende las limitaciones de los métodos de aprendizaje tradicionales y fomenta una comprensión más profunda de conceptos complejos.
El aprendizaje sincronizado y no sincronizado , impulsado por tecnologías inmersivas mejoradas por IA, ha mejorado enormemente. La integración de la IA en el aprendizaje sincronizado y no sincronizado mejora significativamente el impacto educativo de estas tecnologías. La IA facilita experiencias de aprendizaje interactivas en tiempo real y comentarios personalizados en entornos sincronizados, lo que garantiza que los alumnos reciban apoyo y participación inmediatos. Para el aprendizaje no sincronizado, la IA adapta el contenido educativo a las velocidades y preferencias de aprendizaje individuales, proporcionando rutas de aprendizaje adaptativas que fomentan el estudio a su propio ritmo. Este enfoque dual enriquece el panorama educativo al ofrecer experiencias de aprendizaje flexibles y personalizadas que satisfacen diversas necesidades de aprendizaje, revolucionando así los entornos de aprendizaje tradicionales y digitales.
Acelerar la toma de decisiones basada en evidencia a través de un conocimiento cognitivo mejorado
Los desafíos en el conocimiento del cambio climático reflejan los de la educación, y abarcan datos incompletos, sesgos, brechas de comunicación y la necesidad de colaboración interdisciplinaria. Las tecnologías inmersivas mejoradas por IA intervienen como un aliado formidable, acelerando nuestra comprensión del cambio climático y abordando estos desafíos de frente.
Análisis y modelado de datos: sea testigo de una revolución con la capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos. A través de visualizaciones avanzadas y señales auditivas, la información sobre el cambio climático se vuelve más comprensible y accesible. La velocidad y eficiencia de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA en el análisis, visualización y comprensión de datos contribuyen al desarrollo de modelos climáticos más precisos, llenando lagunas en nuestra comprensión.
La mitigación de sesgos , crucial para la investigación climática imparcial, se puede lograr mediante algoritmos de tecnologías inmersivas mejoradas con inteligencia artificial diseñadas para reconocer patrones. Al resaltar visualmente posibles sesgos, las tecnologías inmersivas mejoradas por IA fomentan una comprensión más objetiva e imparcial del cambio climático. La integración de velocidad y eficiencia garantiza una base científica más sólida y confiable.
La comunicación científica , un obstáculo en la concienciación sobre el cambio climático, sufre un cambio de paradigma con herramientas impulsadas por la IA. Los elementos multimedia, incluidas simulaciones y experiencias de realidad virtual, permiten a los usuarios "sentir" los impactos del cambio climático. Esto no sólo mejora la participación pública, sino que también cierra las brechas de comunicación al hacer que la ciencia compleja sea más identificable.
La colaboración transdisciplinaria es la base del aprendizaje cognitivo mediante la práctica. Los fracasos de las políticas de cambio climático a menudo se deben a enfoques aislados y esto ya no es un conocimiento nuevo. Las tecnologías inmersivas mejoradas por IA pueden ofrecer plataformas cognitivas para la colaboración transdisciplinaria y la cocreación de soluciones. Los espacios virtuales colaborativos, enriquecidos con interacciones visuales y auditivas, reúnen a investigadores de diferentes disciplinas. Esto facilita una comprensión holística del cambio climático, rompiendo barreras y fomentando un frente unido contra el desafío global.
Un marco para una gobernanza responsable de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA
La integración de tecnologías inmersivas mejoradas por IA en el sistema educativo tiene un inmenso potencial para acelerar la formación experiencial y expandir el aprendizaje cognitivo a nivel mundial. Esto impulsará la educación y la comprensión del cambio climático a nuevas alturas. La eficiencia, velocidad y adaptabilidad de la IA se alinean perfectamente con las diversas formas en que nuestros sentidos absorben información. Desde experiencias de aprendizaje personalizadas hasta simulaciones inmersivas del cambio climático, el papel de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA podría volverse fundamental para dar forma a un futuro en el que el conocimiento no sólo se adquiera sino que se comprenda profundamente.
A medida que navegamos por las complejidades de nuestro mundo, la relación simbiótica entre nuestros sentidos y las tecnologías inmersivas mejoradas por IA podría convertirse en una luz guía. En respuesta a nuestra pregunta inicial al comienzo de este artículo: ¿puede la IA impulsar el aprendizaje para dominar rápidamente el cambio climático? La respuesta rotunda es “Sí y…”
"Sí y" es clave para desbloquear el marco de la innovación responsable, que enfatiza la importancia de adoptar un marco para la innovación responsable que desarrollé hace aproximadamente una década en la Universidad de Cambridge. Mientras capacito a líderes y estudiantes en Cambridge sobre marcos de innovación responsable, descubrimos que, cuando se mira a través del lente de reducir el riesgo de un sistema, las soluciones a menudo se vuelven más claras. Hay tres palabras clave que desencadenan una respuesta cognitiva al pensamiento de soluciones basadas en riesgos desconocidos: puntos ciegos, cuellos de botella y factores decisivos, que podrían reducir la probabilidad de consecuencias negativas no deseadas de las soluciones innovadoras. El aprendizaje cognitivo es fundamental para realizar este análisis de riesgos desconocidos basado en el pensamiento de soluciones.
Un buen sistema de gobernanza para la innovación responsable incluiría dimensiones anticipatorias, reflexivas, inclusivas, deliberativas y receptivas. En otras palabras, exige un enfoque de gobernanza que sea flexible, receptivo e inclusivo, capaz de abordar los déficits de nuestro enfoque actual de la innovación. Al aplicar el pensamiento del Laboratorio de Simulación de Políticas de Cambridge, los tomadores de decisiones pueden co-crear una comprensión profunda de las consecuencias negativas no deseadas de la IA y las tecnologías inmersivas mejoradas por IA y crear sistemas de gobernanza apropiados. Hay seis consideraciones a tener en cuenta al integrar ampliamente la IA en el sistema educativo para mejorar el dominio de la respuesta al cambio climático.
Preocupaciones éticas y sociales: la integración de la IA en la sociedad plantea cuestiones éticas y sociales, como sesgos en los algoritmos de toma de decisiones, preocupaciones sobre la privacidad y la posibilidad de una mayor vigilancia. Estos desafíos requieren una consideración cuidadosa de las implicaciones éticas de las tecnologías y aplicaciones inmersivas mejoradas por IA y el desarrollo de marcos para garantizar tecnologías inmersivas mejoradas por IA y sistemas relacionados justos, transparentes y responsables.
Impacto medioambiental: el importante consumo de energía necesario para entrenar y operar modelos de IA y AR/VR contribuye a las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que pone de relieve la huella medioambiental de las tecnologías inmersivas mejoradas por IA. Las prácticas sostenibles de IA, incluida la optimización de la eficiencia energética y el uso de fuentes de energía verdes, son fundamentales para mitigar estos impactos ambientales.
Sesgo de datos: las tecnologías inmersivas mejoradas por IA y los sistemas relacionados dependen de grandes conjuntos de datos para la capacitación, lo que puede perpetuar los sesgos existentes si los datos no se seleccionan cuidadosamente. Abordar el sesgo de datos implica garantizar conjuntos de datos diversos y representativos, implementar controles de equidad y monitorear continuamente los sistemas para detectar resultados sesgados.
Cuestiones de privacidad: la dependencia de la IA de grandes cantidades de datos personales plantea preocupaciones sobre la privacidad, particularmente en lo que respecta a la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos. Desarrollar técnicas sólidas para preservar la privacidad, como la privacidad diferencial y la computación cifrada, es esencial para proteger la privacidad individual en las aplicaciones de IA.
Costos computacionales: las crecientes demandas computacionales de la investigación en IA, especialmente en el aprendizaje profundo, conducen a un alto consumo de energía y costos asociados. Se necesitan innovaciones en eficiencia computacional, mejoras algorítmicas y avances de hardware para hacer que la IA sea más sostenible. El precio justo de esta tecnología está vinculado con su distribución equitativa para acelerar el proceso de toma de decisiones global.
Rendimientos decrecientes: el rápido aumento de los requisitos computacionales de las tecnologías inmersivas mejoradas con IA pronto podría superar las ganancias en el rendimiento del hardware, lo que sugiere desafíos de sostenibilidad ambiental para el futuro desarrollo de la IA. Abordar esta cuestión requiere centrarse en la eficiencia computacional y la exploración de nuevos paradigmas en la investigación de la IA en relación con los impactos ambientales.
En conclusión, no es simplemente una herramienta para adquirir conocimientos; es un catalizador para profundizar nuestros conocimientos sobre cuestiones globales críticas. La unión de la IA, el aprendizaje cognitivo y nuestra búsqueda de comprensión allana el camino para un futuro en el que la educación sea eficiente, la concienciación sobre el cambio climático sea rápida y el dominio esté al alcance de la mano. Los tres marcos presentados aquí son cruciales para garantizar que el despliegue de tecnologías inmersivas mejoradas por IA en el contexto del cambio climático esté alineado con las necesidades y valores de la sociedad, minimizando los riesgos y maximizando los beneficios.
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(Crédito de la imagen: Unsplash )
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