{"id":14094,"date":"2025-11-06T08:00:12","date_gmt":"2025-11-06T08:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/?p=14094"},"modified":"2025-11-06T03:07:06","modified_gmt":"2025-11-06T03:07:06","slug":"ia-para-leer-mejor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/ia-para-leer-mejor\/","title":{"rendered":"IA para leer mejor"},"content":{"rendered":"

En tiempos en los que la inteligencia artificial genera tensiones y debates en el sistema educativo, un equipo argentino viene dise\u00f1ando un sistema autom\u00e1tico para evaluar el aprendizaje de la lectura. La herramienta responde a una necesidad de distintas provincias, permitir\u00eda monitorear de forma certera el nivel alcanzado e identificar tempranamente los casos con mayor dificultad. <\/span><\/strong><\/p>\n

Las evaluaciones sobre el desempe\u00f1o de estudiantes de primaria y secundaria de las que m\u00e1s se habla son las que apuntan a la comprensi\u00f3n de texto y a las habilidades matem\u00e1ticas. Suelen ser ex\u00e1menes internacionales y estandarizados cuyos resultados muchas veces preocupan. Sin embargo, la base para llegar a comprender un texto es, l\u00f3gicamente, la lectura.<\/p>\n

\u201cSe sabe que un chico que lee muy lento no va a poder comprender un texto, porque est\u00e1 haciendo un esfuerzo en leer y no en comprender\u201d, afirma Pablo Riera, investigador en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA, UBA-CONICET). \u201cPara que la comprensi\u00f3n pueda estar disponible, la lectura no tiene que ser un peso, eso es lo m\u00e1s importante porque fallar en la comprensi\u00f3n lectora es grave\u201d, completa. Seg\u00fan el experto, los resultados recientes de las pruebas Aprender en estudiantes argentinos de tercer grado se ubican en torno a un cincuenta por ciento m\u00e1s bajo del nivel esperado.<\/p>\n

En ese marco, las direcciones de educaci\u00f3n de diferentes provincias del pa\u00eds vienen realizando monitoreos sobre la capacidad de lectura de sus estudiantes. Es ah\u00ed donde el equipo de Riera est\u00e1 encarando el desarrollo de un sistema autom\u00e1tico que podr\u00eda derivar en una aplicaci\u00f3n al alcance del usuario. \u201cComenzamos hace poco m\u00e1s de dos a\u00f1os, con la participaci\u00f3n de la Direcci\u00f3n General de Educaci\u00f3n de la Provincia de Mendoza y financiamiento del Banco Mundial\u201d, informa Riera. Y comenta: \u201chasta el momento no hab\u00edamos trabajado con aprendizaje de lectura y alfabetizaci\u00f3n en general\u201d.<\/p>\n

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Los resultados recientes de las pruebas Aprender en estudiantes argentinos de tercer grado se ubican en torno a un cincuenta por ciento m\u00e1s bajo del nivel esperado.<\/strong><\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Mendoza realiza un censo en varios grados de primaria y hasta primer a\u00f1o del secundario. Su metodolog\u00eda es simple: graban a los chicos leyendo un texto y eval\u00faan la fluidez motora. \u201cCuentan la cantidad de palabras del texto que llegan a leer de forma correcta en un minuto. Si leen muy lento o muy r\u00e1pido pero atropellado, no est\u00e1 bien. Por supuesto, seg\u00fan la edad cambian los patrones de lectura\u201d, aclara Riera. El investigador comenta que hay otra dimensi\u00f3n que todav\u00eda no est\u00e1n encarando, la pros\u00f3dica, que implica respetar los signos de puntuaci\u00f3n y la acentuaci\u00f3n.<\/p>\n

La grabaci\u00f3n es cronometrada. Los estudiantes deben leer en un minuto el texto que se les brinda. El trabajo es escuchar los audios mientras se lee el texto original y marcar en cada palabra si la dijo bien. \u201cMendoza realiza un censo peri\u00f3dico a toda la poblaci\u00f3n de estudiantes en toda la provincia. Es una escala grande. La duda que tra\u00edan originalmente era si lo estaban haciendo bien, no tanto si se pod\u00eda automatizar el proceso. Lo que vimos es que, efectivamente, lo que ellos reportaban y lo que nosotros analizamos era coherente\u201d, detalla.<\/p>\n

Lo artesanal<\/h5>\n

El proceso consiste en tomar el audio y pasarlo por un reconocedor del habla, que debe estar entrenado en espa\u00f1ol y adaptado al tipo de habla de los estudiantes. \u201cLa tarea es transcribir autom\u00e1ticamente las grabaciones de la forma m\u00e1s precisa posible para luego detectar las palabras correctas. Para eso usamos y ajustamos herramientas disponibles p\u00fablicamente. Despu\u00e9s, para evaluar la calidad de las transcripciones, hicimos un an\u00e1lisis muy detallado. Escuchamos cada audio y transcribimos exactamente lo que dijo cada chico, incluyendo los errores, por ejemplo, si pronunciaron mal una palabra o si titubearon. En espa\u00f1ol, esta tarea es relativamente sencilla, porque lo que se escucha suele corresponder bastante bien con lo que se escribe\u201d, explica el investigador.<\/p>\n

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El proceso es tomar el audio y pasarlo por un reconocedor del habla, que tiene que ser en espa\u00f1ol y estar adecuado al tipo de habla de los estudiantes.<\/strong><\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

\u201cAl hacer eso, tenemos la referencia casi perfecta de lo dicho y la podemos comparar con la transcripci\u00f3n autom\u00e1tica para saber cu\u00e1n bien hizo la tarea. Es arduo porque primero hay que transcribir, pero es lo m\u00e1s riguroso. Despu\u00e9s aplicamos un m\u00e9todo autom\u00e1tico para realizar la comparaci\u00f3n y sacar las m\u00e9tricas. Vimos que la tecnolog\u00eda pod\u00eda hacer el trabajo y que nuestros resultados fueron compatibles con las estad\u00edsticas que ellos ten\u00edan. Por ejemplo, que la media en tercer grado para esta muestra fue leer ochenta palabras por minuto\u201d, afirma.<\/p>\n

Por ese motivo comenta que desde la gesti\u00f3n lo estaban haciendo bien, aunque desde el nivel estad\u00edstico, ya que a nivel individual \u201chay m\u00e1s dudas\u201d: \u201cEl mayor problema es que si quien revisa la prueba es una persona, empieza a haber errores por ruido o cansancio, sobre todo si lo hace en cantidad\u201d, agrega.<\/p>\n

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(De izq. a der.) Jazm\u00edn Vidal, Juan Kamienkowski, Octavio Castro y Pablo Riera. Foto: Diana Martinez Llaser<\/span><\/p><\/div>\n

El cient\u00edfico relata que probaron d\u00e1ndoles las mismas grabaciones a cinco profesionales del \u00e1rea de capacitaci\u00f3n docente en Mendoza. Si bien todos ten\u00edan las mismas instrucciones, en el momento fueron tomando distintas decisiones. \u201cAlgunos fueron m\u00e1s estrictos, otros menos, y aparec\u00edan diferencias muy importantes en las puntuaciones. Tambi\u00e9n incid\u00eda el factor del ruido, algunos entend\u00edan menos y no inclu\u00edan ciertas palabras\u201d.<\/p>\n

Seg\u00fan Riera, eso no es problem\u00e1tico al abordar categor\u00edas grandes, como la de los estudiantes que no leen pr\u00e1cticamente nada y con los que es necesario hacer un trabajo especial, pero s\u00ed lo es en cuanto a la cantidad de palabras. \u201cUn evaluador humano tiene esos problemas \u2013expresa\u2013 adem\u00e1s, no puede escalar del todo, es much\u00edsimo tiempo de trabajo. Entonces hay mucho inter\u00e9s en lograr esto de manera autom\u00e1tica. Definitivamente ya tenemos una soluci\u00f3n que sirve para el objetivo de hacer un censo, tenemos un error m\u00ednimo de cuatro palabras en promedio\u201d, celebra.<\/p>\n

Una m\u00e1quina a toda letra<\/span><\/h5>\n

La posibilidad de monitorear cuantitativamente la fluidez y capacidad lectora del alumnado se inserta en tiempos de debates sobre la forma de ense\u00f1ar a leer. \u00bfSe deben aplicar cambios en los m\u00e9todos pedag\u00f3gicos? \u00bfHay que volver a l\u00f3gicas m\u00e1s tradicionales? \u00bfSe piensa en implementar la inteligencia artificial en las aulas? Riera se ocupa de desarticular una idea equivocada sobre su trabajo: \u201cno se trata de la IA ense\u00f1ando lectura\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n

Para el experto, hoy resulta relativamente sencillo usar un chat bot<\/em> y no habr\u00eda un gran desaf\u00edo tecnol\u00f3gico, sino un problema de pol\u00edtica y dise\u00f1o pedag\u00f3gico. \u201cEs una opini\u00f3n personal, pero creo que, si se est\u00e1 pensando en sacar los tel\u00e9fonos celulares del aula y en reducir las pantallas, sobre todo en edades tempranas, \u00bfcon qu\u00e9 objetivo se introducir\u00eda un bot? Lo que s\u00ed tiene m\u00e1s sentido es darle estas herramientas al docente, porque podr\u00eda producir ejercicios y generar materiales nuevos para sus clases\u201d, propone. Y advierte: \u201cEl problema es si vamos a sustituir nuestras habilidades por la tecnolog\u00eda y delegar nuestro pensamiento. Si se hace eso, \u00bfpara qu\u00e9 est\u00e1 uno en el medio?\u201d.<\/p>\n

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La posibilidad de monitorear cuantitativamente la fluidez y capacidad lectora del alumnado se inserta en tiempos de debates sobre la forma de ense\u00f1ar a leer.<\/strong><\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Lo cierto es que la tecnolog\u00eda para realizar los monitoreos ya es un hecho. \u201cTodav\u00eda no la estamos aplicando al censo\u201d, comenta Riera. Y agrega: \u201cAhora estamos trabajando con otras provincias que eval\u00faan de otra manera. Por ejemplo, hay casos en donde se mide la lectura con pseudo-palabras, que son sonidos que respetan las reglas de la lengua pero sin significado. Son estudiantes de segundo grado y se busca saber si pueden realmente decodificar el texto, porque es muy dif\u00edcil a esa edad leer cosas que no conoc\u00e9s\u201d, explica.<\/p>\n

\u201cAh\u00ed les va peor que con las palabras conocidas. Y a nosotros tambi\u00e9n, porque la tecnolog\u00eda espera, de alguna manera, lo conocido. Entonces, tenemos que hacer pasos extra como indicar cu\u00e1les son las pseudo-palabras que se espera que lean para que el sistema autom\u00e1tico las encuentre. Adem\u00e1s, cuando los chicos est\u00e1n aprendiendo suelen leer las palabras de formas muy distintas, entonces la se\u00f1al que analizamos es m\u00e1s compleja\u201d, detalla Riera. Y suma: \u201cLos reconocedores muchas veces completan con lo que era m\u00e1s probable. Y no est\u00e1 mal, porque si escuchan \u201ctomat\u2026\u201d y transcriben \u201ctomate\u201d, quiere decir que entienden lo que se quiso decir, pero ac\u00e1 necesitamos penalizar eso\u201d.<\/p>\n

\u201cPor eso ajustamos el sistema para que distinga entre lo que realmente se pronunci\u00f3 y lo que el modelo completa por probabilidad. Establecemos autom\u00e1ticamente un umbral de decisi\u00f3n a partir de la poblaci\u00f3n analizada. En promedio el resultado es bueno, pero hay casos particulares con bastantes errores. Obviamente buscamos que no se nos escape ning\u00fan caso extremo\u201d, completa.<\/p>\n

A su vez, advierte sobre uno de los problemas que tiene el machine learning<\/em>: \u201cSe eval\u00faa para un escenario, pero no funciona igual para todos\u201d, dice. Y comenta que, al trabajar con varias provincias, podr\u00edan crear un sistema para cada una con distintos par\u00e1metros: \u201cPor ejemplo, en una zona donde las \u2018s\u2019 se pronuncian muy suave podemos establecer ese criterio para no penalizar pronunciaciones t\u00edpicas de un lugar que no tienen que ver con la decodificaci\u00f3n de las letras\u201d.<\/p>\n

\u201cHay que seguir haciendo ajustes hasta que haya suficiente cantidad de datos. Ahora tenemos treinta mil grabaciones, pero si lleg\u00e1ramos a un mill\u00f3n, ser\u00eda tan representativo que no variar\u00eda mucho sum\u00e1ndole otro mill\u00f3n\u201d, agrega. Y plantea que pueden observar \u201calgo con m\u00e1s inter\u00e9s acad\u00e9mico\u201d, como los tipos de errores: \u201cEntender en qu\u00e9 se equivocan los chicos, no s\u00f3lo monitorear la fluidez lectora. As\u00ed vamos definiendo cu\u00e1les son los principales problemas para cada nivel\u201d.<\/p>\n

A futuro proyectan generar una plataforma con este sistema. \u201cIncluso podr\u00eda usarlo cualquiera en su casa, funcionar\u00eda como una autoevaluaci\u00f3n. Lo ideal ser\u00eda que fuera una APP para el tel\u00e9fono\u201d, se entusiasma Riera. \u201cAhora devuelve un puntaje y puede indicar el rango de la poblaci\u00f3n y tu ubicaci\u00f3n dentro del mismo, tambi\u00e9n puede realizar un desglose de los principales problemas para mejorar. La tecnolog\u00eda anda bien, alcanza para medir si un ni\u00f1o lee muy poco. Eso es importante, porque si llega a determinada edad sin leer es un problema y es mejor tomarlo a tiempo\u201d, resume.<\/p>\n

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Autor: Adri\u00e1n Negro<\/span><\/p>\n

Fuente: nexciencia<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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