Robótica educativa: un antídoto al “simple clic” de la inteligencia artificial

Un robot falla. El estudiante revisa qué ocurrió, modifica una instrucción y vuelve a intentarlo.

Para Alejandra Acuña, directora de la Escuela de Informática y Telecomunicaciones de Duoc UC, ese proceso representa buena parte del valor que tiene acercar la robótica a niños y jóvenes antes de que lleguen a la educación superior.

“Tradicionalmente, la robótica y el desarrollo tecnológico avanzado se reservaban para la formación universitaria y las carreras de ingeniería”, explica Acuña a The Clinic. Incorporarla desde la educación básica y media, permite pasar “desde la memorización pasiva hacia la experimentación activa y aplicada”.

La especialista aborda este tema en el marco de Arena IV, encuentro con desafíos y feria de proyectos de robótica que este viernes 25 de septiembre reúne a más de 140 estudiantes de educación básica y media de más de 15 establecimientos del Biobío, en la sede San Andrés de Duoc UC en Concepción.

“Apostar por la Región del Biobío responde a nuestro compromiso con descentralizar el acceso a la tecnología y visibilizar el enorme potencial que existe fuera de la capital. En este sentido, el Biobío se ha consolidado como un polo manufacturero, portuario y universitario de gran relevancia para el país”, argumenta.

Aprender equivocándose

Para Acuña, uno de los principales aprendizajes del desafío está precisamente en equivocarse. “Un robot funciona o no funciona, y esa retroalimentación inmediata obliga al estudiante a diagnosticar, ajustar e iterar”, señala.

La experiencia también desarrolla habilidades que, según la académica, son cada vez más relevantes para la industria tecnológica. “Hoy, más que nunca, se requieren perfiles integrales con una sólida capacidad de resolución de problemas en entornos dinámicos e interdisciplinarios”, plantea.

Por lo anterior, “la robótica educativa entrena de forma intensiva el pensamiento sistémico, ya que obliga a articular mecánica, circuitos y algoritmos. De esta manera, si un robot falla durante la competencia, el estudiante debe analizar metódicamente si el problema radica en la estructura física, en la calibración de los sensores o en la lógica de programación”.

“Junto a esta capacidad analítica, la disciplina forja una alta tolerancia a la frustración y una mentalidad de iteración ágil, ambas características fundamentales para cualquier proyecto de innovación real. A esto se suma el trabajo colaborativo en equipos con roles complementarios, donde la comunicación efectiva y la toma de decisiones bajo presión marcan la diferencia entre un prototipo estático y una solución operativa capaz de responder a un desafío concreto”, apunta.

De consumidores a creadores

La discusión adquiere otra dimensión con el avance de la inteligencia artificial. Acuña advierte que ser una generación “nativa digital” no significa necesariamente tener una relación activa con la tecnología.

“En la práctica cotidiana, su relación con la tecnología suele ser pasiva”, sostiene, apuntando al consumo de redes sociales, aplicaciones y contenidos creados por terceros. “Con la irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa, existe el riesgo de que esa brecha se acentúe si estas herramientas se perciben como cajas negras mágicas que resuelven cualquier tarea con un simple clic“.

La robótica, plantea, puede funcionar en sentido contrario: “Cuando un estudiante ensambla componentes, programa un sensor y comprueba cómo una instrucción lógica altera el comportamiento de un objeto tangible, la magia se disuelve para dar paso a la comprensión de causa y efecto”.

“Este ejercicio práctico transforma al estudiante de usuario reactivo a diseñador activo, entregándole una clara sensación de autoeficacia al descubrir que la tecnología es un medio para construir soluciones propias para su comunidad y no solo un producto para consumir pasivamente”, agrega.

– Siguiendo con la IA. ¿Cómo se observa que no solo se crean máquinas, sino que también estas puedan responder más contextualmente al entorno? Al menos eso se dice en la promesa de esa tecnología.

– Históricamente, las máquinas escolares ejecutaban secuencias cerradas y predeterminadas sin importar lo que ocurriera a su alrededor, como avanzar una distancia fija y detenerse. En cambio, cuando los desafíos incorporan sensórica avanzada, como lectura de contraste, ultrasonido o visión artificial, el robot se ve obligado a percibir y procesar variables dinámicas en tiempo real, tales como desniveles imprevistos, cambios en la iluminación o la aparición súbita de un obstáculo en la pista. Es en ese proceso donde los estudiantes experimentan los fundamentos de la inteligencia artificial contextual o encarnada porque comprenden que la verdadera inteligencia de un sistema depende de su capacidad de leer el entorno, gestionar la incertidumbre y adaptar su comportamiento de manera autónoma.