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Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence", proponiendo la idea de máquinas capaces de simular la inteligencia humana.
Teoría base que establece las bases de la IA, marcando el inicio de las investigaciones sobre si las máquinas podrían realizar tareas cognitivas como los humanos. -
PLATO: Uno de los primeros sistemas de enseñanza asistida por computadora, desarrollado en la Universidad de Illinois.
Introducción de la enseñanza asistida por computadoras, que utiliza programas inteligentes para la educación a distancia y personalizada. -
Nacimiento de los primeros sistemas de procesamiento de lenguaje natural, que intentan comprender y generar el lenguaje humano.
Desarrollo de sistemas tutoriales inteligentes capaces de interactuar con los estudiantes a través del lenguaje natural. -
Las redes neuronales artificiales (RNA) comenzaron a ganar tracción en la década de 1980. Inspiradas en la estructura y función del cerebro humano, estas redes se diseñaron para reconocer patrones y aprender de los datos. Aunque la idea de las RNA no era nueva, la disponibilidad de hardware más potente y algoritmos mejorados permitió avances significativos en este campo. -
Los sistemas expertos, que emulan la toma de decisiones humanas, comienzan a aplicarse en contextos educativos para la evaluación y tutoría automática.
Los sistemas expertos facilitan la enseñanza en materias técnicas y científicas, proporcionando retroalimentación automatizada a los estudiantes. -
El uso del Internet impulsa el crecimiento del e-learning, mientras que los algoritmos adaptativos permiten la personalización del aprendizaje.
Se inician plataformas de aprendizaje en línea con contenido adaptativo, donde los estudiantes reciben materiales personalizados basados en su progreso y rendimiento. -
Se populariza el uso del aprendizaje automático (machine learning) y el big data para analizar el comportamiento y rendimiento de los estudiantes.
Nace el análisis predictivo para detectar necesidades de aprendizaje y ofrecer retroalimentación más precisa, así como el apoyo a la toma de decisiones por parte de los educadores -
Las plataformas de aprendizaje adaptativo como Knewton y Smart Sparrow utilizan IA para ajustar los materiales educativos en tiempo real a las necesidades del estudiante.
Las tutorías inteligentes se consolidan, ofreciendo experiencias personalizadas para mejorar el aprendizaje en áreas clave como matemáticas y ciencias. -
En 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton revolucionaron la inteligencia artificial al presentar "AlexNet", una red neuronal convolucional (CNN) que superó a sus competidores en el desafío de clasificación de imágenes ImageNet. Esta victoria demostró el potencial de las CNN para tareas complejas como la clasificación de imágenes, y consolidando el aprendizaje profundo como una herramienta clave en el avance de la IA. -
Herramientas como Watson Education de IBM comienzan a utilizarse para facilitar la interacción con estudiantes, ayudando en tareas administrativas y tutorías.
Los chatbots automatizan tareas repetitivas, como la retroalimentación de tareas, consultas y orientación, mejorando la accesibilidad y el apoyo continuo a los estudiantes. -
Con la pandemia de COVID-19, la adopción de tecnologías de IA se acelera en plataformas de enseñanza remota, como Zoom y Microsoft Teams, con características de análisis del comportamiento del estudiante.
Las herramientas de IA permiten monitorear el rendimiento de los estudiantes, detectar problemas de compromiso y adaptar los contenidos a las necesidades individuales de manera más eficaz. -
El uso de modelos generativos como ChatGPT transforma la creación de contenido educativo, la tutoría en tiempo real y la asistencia al docente en tareas como la corrección de exámenes y la preparación de clases.
La capacidad de estos sistemas para generar respuestas coherentes y contextualizadas permite una mayor personalización del aprendizaje y mejora la productividad de los educadores. -
IA emocional que reconoce el estado emocional de los estudiantes para adaptar el contenido y la metodología en tiempo real, junto con el auge de la gamificación en plataformas educativas.
Se logra una enseñanza más holística, donde se considera el estado emocional del estudiante para ajustar la dificultad y el ritmo del aprendizaje, lo que aumenta el compromiso y la motivación.