Introducción

La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias de la computación que estudia la inteligencia humana como un proceso para modelar la conducta inteligente, con la finalidad de diseñar y construir sistemas capaces de realizar tareas que exhiben características similares a la inteligencia y el comportamiento humano (Hayes, 1973; Amador, 1996). Intenta reproducir funciones cognitivas humanas tales como: el razonamiento, la memoria, el juicio, la toma de decisiones, el reconocimiento de imágenes y video de objetos y personas, reconocimiento del lenguaje natural, hablar, escuchar, traducir textos, diagnosticar, tratar enfermedades, educar, entre otras (Belloso, 2013; INCYTU, 2018; Ibarra, 2020).

La inteligencia artificial desde la perspectiva de la educación, se podría decir que un educador es una inteligencia natural que al enseñar a un alumno pone en juego todos los recursos de su cuerpo, mente y espíritu; moviliza conocimientos o saberes, capacidades, habilidades, talentos, sentimientos, emociones, actitudes y valores  para hacerlo de la mejor manera posible. El avance científico y tecnológico, en particular el área de la inteligencia artificial (IA) ha tratado de simular el comportamiento de la mente humana en todos sus ámbitos de aplicación; en los entornos educativos se está tratando de emular los procesos cognitivos que un profesor experto y competente demuestra en un área particular de conocimiento para lograr que los alumnos aprendan a través del uso de un programa de computadora automatizado, dotado de una base de conocimientos, habilidades comunicativas, interactivas y de aprendizaje (Gross, 1992; Ibarra, 2020).

En el presente trabajo, se modeló y diseñó el sistema utilizando una plataforma de asistente virtual inteligente (AVI) diseñado como asistente y tutor que ayudara a la población de estudio a utilizar la computadora usando comandos por voz; se construyó el prototipo programando y configurando con tres focos conversacionales, cada uno con sus respectivos tópicos de conversación específicos. El primer foco brinda asistencia y soporte al usuario, facilita la interacción entre el alumno y la computadora a través de los comandos previamente programados en el sistema, esto permite al usuario tener el control del equipo utilizando la voz y unas pocas combinaciones de teclas, de esta forma, trabajar con el ordenador es más sencillo y accesible a este colectivo.  El segundo foco de conversación versa sobre el área a enseñar, que en este caso es sobre los contenidos del curso de ciencias naturales, particularmente acerca de la clasificación de los animales vertebrados, para el aprendizaje de los conceptos de mamíferos, aves, reptiles, y anfibios. El tercer foco conversacional para la interacción social con el usuario.

Se empleó la teoría de la actividad en la enseñanza propuesta por Nina Talizina como sustento teórico-pedagógico del sistema. El objetivo era lograr que el sistema asistente virtual guiara al alumno en la adquisición de conceptos de ciencias naturales, y en particular la clasificación de los animales vertebrados mediante la formación por etapas que propone dicha teoría.

Metodología

El estudio es cuantitativo, con enfoque de investigación-acción, con estudio de caso, de alcance descriptivo, con un diseño de investigación cuasi experimental; se emplearon las técnicas de observación participante y estudio de casos; como instrumentos: una guía y diario de observación; la muestra es no probabilística ya que la selección de las unidades de análisis fueron a criterio del investigador como sujetos tipo, que cumplieran con los siguientes criterios de inclusión y exclusión: ciegos o con debilidad visual, edad escolar primaria, de cualquier sexo, y que no tuviera problemas de lenguaje.

Resultados

Análisis del caso A

En la siguiente gráfica, se presentan los resultados de aprendizaje para el caso A, masculino de 7 años que cursa 1º de primaria en condición de ceguera, inicia en la primera etapa (Material-Materializado) de acuerdo con su diagnóstico de desarrollo cognitivo, esto significa, que el niño no tiene ningún referente cognitivo claro acerca del concepto animales mamíferos; se observó que puede identificar algunas de sus características pero no puede diferenciarlos de otros animales.

Necesita usar el tacto para tocar físicamente el material didáctico de apoyo y explorar el objeto con sus manos, reconocer su forma, sus partes y características para crear una imagen mental del objeto a asimilar, esta última función cognitiva corresponde a la segunda etapa de formación denominada Perceptivo-Simbólico de acuerdo con la teoría de la actividad en la enseñanza utilizada en este estudio.

Como se puede observar en la gráfica anterior correspondiente a los resultados de aprendizaje del caso del niño A, la primera sesión sirvió prácticamente para explorar físicamente todos los animales, es decir, se mantuvo en la fase Material-Materializada, en la segunda sesión logró pasar a la siguiente fase de la formación (plano Perceptivo-Simbólico) sólo en el caso de los animales mamíferos, los demás grupos permanecieron en la primera fase del desarrollo.

En la tercera sesión el alumno alcanzó la fase Perceptivo-Simbólica en tres grupos de animales (mamíferos, aves y reptiles) quedando rezagadas en el primer nivel de desarrollo el grupo de los peces y los anfibios; aunque en esta segunda etapa, se prepara al estudiante para dar el paso a la forma verbal, para lo cual, es necesario acostumbrar a los niños a pronunciartodas las operaciones perceptivo-mentales que iban realizando cuando trabajaban con la forma material-materializada en la exploración del objeto de conocimiento, es decir, con el material didáctico, animales disecados o de juguete; se le olvidaba describir lo que tocaba y constantemente, había que recordarle al niño que debería nombrar todo lo que iba haciendo al explorar con las manos el objeto a asimilar.

En la cuarta sesión logró la adquisición del concepto de mamíferos y aves, mientras peces, reptiles, y anfibios permanecían en la segunda etapa del desarrollo. En la quinta sesión se alcanza la etapa verbal de otros dos grupos, los peces y reptiles, y quedando rezagado el grupo de anfibios, pero está en vías de adquirir el concepto.

Este proceso se repitió para los casos restantes de la muestra. Cabe aclarar, que de acuerdo con la teoría de la actividad en la enseñanza, desde los nueve años los niños alcanzan el nivel Lógico-Verbal y este caso sólo muestra ligero desfase en su desarrollo cognitivo. 

Conclusiones

De manera general, los hallazgos indican que los sistemas asistentes virtuales tienen impacto positivo tanto en el uso de la computadora como para el aprendizaje de los niños con discapacidad visual, siempre y cuando el niño no tenga problemas de lenguaje o discapacidad intelectual que impidan una comunicación aceptable entre el usuario y la computadora.

Se observó que los niños con baja visión son los que más rápido se adaptan a la tecnología interactiva por voz, y obtienen mejores resultados que los invidentes porque éstos últimos son más lentos en el proceso que los primeros, sin embargo funciona para los dos tipos de alumnos.

Los sistemas asistentes vistos como auxiliares en el manejo de un equipo de cómputo, facilitan la interacción usuario-computadora y resultan atractivos para el alumno.

Desde el punto de vista del uso, el impacto que tuvo en la población de estudio en cuanto a la aceptación del Asistente Virtual Inteligente denominado Tiflo fue del 82%, sin embargo, para la especialista en educación especial en condiciones de discapacidad visual, le merece un 70% de aceptación, de manera general podemos decir que el impacto es positivo y representativo.

Desde la perspectiva del aprendizaje, se obtuvo que el 50% de los casos analizados lograron aprender todos los conceptos de la clasificación de animales vertebrados, el otro 50% pudo aprender bien 3 de 5 conceptos, y los otros dos conceptos restantes están en proceso de adquisición.

Referencias bibliográficas

Amador H. L. (1996). Inteligencia artificial y sistemas expertos. Servicio de publicación de la Universidad de Córdoba, Nanuk, s.l. Serie 244. Recuperado de:

http://helvia.uco.es/xmlui/bitstream/handle/10396/6938/Luis%20Amador_Inteligencia%20artificial_1996-1.pdf?sequence=1

Bolufé-Röhler A. (2015). De Aristóteles a Turing: Filosofía y Computación a través de la historia de la Lógica. DOI: 10.13140/RG.2.1.4244.9121.

Belloso M. N. (2013). Entre la ciencia y la técnica del derecho. ¿Hacia una hermenéutica telemática?. Recuperado de: http://revistaseug.ugr.es/index.php/acfs/article/viewFile/2161/2305

Charniak E. McDermott D. (1987). Introduction to Artificial Intelligence. Reading, Addison-Wesley, 1987.

González R. (2011). Descartes: Las intuiciones modales y la inteligencia artificial clásica.

DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-22012011000100014

Gross, B. (1992). La inteligencia artificial y su aplicación en la enseñanza. Comuni-cación, Lenguaje y Educación, 13, 73-80.

Hayes P. J. (1973). Some comments on Sir James lighthill´s Report on artificial intelligence. AISB (Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour) Study Group European Newsletter, julio, No.14, p.40

Ibarra C. E. (2020). Implementación de un asistente basado en inteligencia artificial artificial para ambientes de aprendizaje de niños con discapacidad visual. Tesis de doctorado. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Filosofía y Letras. Doctorado en Investigación e Innovación Educativa.

INCYTU (2018). Inteligencia artificial. Recuperado de: https://foroconsultivo.org.mx/INCyTU/documentos/Completa/INCYTU_18-012.pdf

Mercader U. J. R. (2017). El impacto de la robótica y el futuro del trabajo. Revista de la Facultad de Derecho de México. Tomo LXVII, Número 269, Septiembre-Diciembre 2017. Recuperado de: file:///C:/Users/Erickson/Downloads/62438-181423-1-PB.pdf

Pinto S. M.L., Barrera L. N., Pérez H. W. J. (2010). Uso de la robótica educativa como herramienta en los procesos de enseñanza. Recuperado de: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6096098

Rich E., Knight K. (1991). Artificial Intelligence. Editorial McGraw Hill, New York, 1996.

Schalkoff R. J. (1990). Schaums Outline Series in Computers. Editorial McGraw-Hill.

Sanz V. P. J. (2006). Introducción a la robótica inteligente. Recuperado de: http://www3.uji.es/~sanzp/robot/RobInt-Apuntes.pdf

Stoy (2013). Robótica para la minería y su potencial como catalizador de la innovación tecnológica en Chile. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, vol. 21 N° 1, 2013, pp. 4-5

DOI: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052013000100001

Villena R. J., Crespo G. R. M., García R. J. J. (2015). Historia de la Inteligencia Artificial. Material de clase. Recuperado de: http://ocw.uc3m.es/ingenieria-telematica/inteligencia-en-redes-de-comunicaciones/material-de-clase-1/01-historia-de-la-inteligencia-artificial/view