Sobre el Proyecto

En la universidad, a los profesores se les contrata por lo que saben. Son ingenieros, médicos, abogados, contadores. Expertos reales en su campo. Casi ninguno recibió formación para enseñar. 

Funciona, hasta cierto punto. Uno aprende dando clase, imitando a los profesores que tuvo y corrigiendo con los años. Pero queda un vacío: la mayoría termina enseñando con dos o tres formas, casi siempre las mismas, y cuando algo no funciona no hay mucho a dónde acudir. No es falta de compromiso. Es falta de repertorio.

Repertorio nace como el proyecto de la primera cohorte de Google for Education Higher Ed Faculty AI Fellowship a partir de la siguiente pregunta: ¿Cómo podríamos ampliar el repertorio pedagógico de los docentes para que sean capaces de crear experiencias de aprendizaje significativas que involucren a los estudiantes?

1. Identificar las dimensiones que influyen en cuánto y qué tan profundo aprenden los estudiantes: desde la claridad de la clase y la forma de evaluar, hasta cómo aprende el cerebro y qué papel juega la tecnología. Crear un repositorio de fuentes curadas de cada dimensión que funciona como la base de conocimiento del proyecto, accesible a quienes deseen profundizar en el tema.

2. Crear una solución de IA capaz de reconocer y identificar qué dimensiones hacen falta en una clase o curso y apoyar al docente proponiendo hasta cuatro cambios concretos, explicados sin tecnicismos y ajustados a su materia, su carrera y su grupo para mejorar la experiencia.

Usar IA no es sinónimo de innovar. Una clase no mejora porque se haya generado con una herramienta nueva. Mejora cuando el estudiante hace algo distinto con su cabeza.

Por eso aquí la IA ocupa un lugar preciso: ayuda a mirar una clase con más criterios de los que caben en la cabeza de una sola persona un domingo por la noche. Nada más. Las decisiones pedagógicas siguen siendo suyas, porque ustedes conocen a sus estudiantes y la IA no. Se delega el trabajo, no el pensamiento.