Yasmin Kafai, de nacionalidad irano-alemana, pasó su juventud en Alemania antes de desarrollar su carrera en distintas universidades de renombre en Estados Unidos.
Firme pionera en los estudios de informática, juegos y aprendizaje, se transformó en una de las más destacadas defensoras de la enseñanza tecnológica.
En el MIT Media Lab, Kafai fue fundamental en la creación de Scratch, un lenguaje de programación educativo que ha introducido a millones de jóvenes en el mundo de la programación sin requerir conocimientos avanzados de código.
Hoy, imparte clases sobre Ciencias del Aprendizaje en la Universidad de Pensilvania.
Durante la Conferencia sobre el Futuro de la Educación, llevada a cabo por el Tecnológico de Monterrey, Kafai conversó con Clarín.
Introducción a Scratch
– ¿Cuáles fueron las bases y objetivos detrás de Scratch?
– Scratch es tanto un lenguaje visual como un entorno comunitario. Allá por 2002, en colaboración con Mitchel Resnick y Natalie Rusk del MIT Media Lab, buscábamos un lenguaje nuevo para las Computer Clubhouses, centros comunitarios para aprender programación. Observamos que los jóvenes se entretenían con aplicaciones sin contenido programático. Diseñamos Scratch con objetivos claros: acceso simple a la programación, rapidez en la creación de proyectos, utilización de bloques visuales para reducir errores de escritura, y la versatilidad de crear más allá de juegos, incluyendo historias y animaciones. Además, incorporamos una comunidad online para fomentar el intercambio de ideas y proyectos. Inicialmente, no se destinaba a aulas escolares, sino a programas comunitarios y extracurriculares, lo cual era un buen inicio en aquellos años.
Impacto y futuro de la programación
– ¿Cuál ha sido el impacto de Scratch en el aprendizaje?
– Al principio, Scratch no ingresó directamente a las aulas. No fue hasta 2010 que el pensamiento computacional empezó a ser tomado en serio por varias escuelas. La gente percibió la necesidad de comprender no solo el uso de computadoras, sino su funcionamiento interno. Examinamos proyectos y cómo los jóvenes se integran en comunidades digitales para evaluar el impacto de Scratch. Sorprendentemente, entre el 30% y 40% de los proyectos son remixes de otros. Este enorme número indica un intercambio creativo masivo. Estudiamos la progresión del pensamiento computacional, que trasciende conceptos de programación básicos como variables o bucles.
– ¿Es suficiente Scratch para formar programadores?
– Algunos conceptos, como la manipulación de variables, exigen explicaciones específicas de docentes, ya que no aparecen naturalmente en contextos informales.
– ¿Deberían todos los jóvenes aprender programación?
– Definitivamente, sí. La tecnología es omnipresente en la vida diaria, especialmente con la Inteligencia Artificial, que forma parte ya de algoritmos en redes sociales y plataformas multimedia. Los estudiantes tienen escasa comprensión de estos sistemas complejos. Enseñarles a crear aplicaciones les proporciona un entendimiento integral de cómo interactúan con la tecnología. Aunque explicar conceptos separados es importante, el diseño holístico de aplicaciones ha sido efectivo en los últimos años. El uso de plataformas como App Inventor, Roblox y Minecraft ayuda en la comprensión de la interacción entre humanos y tecnología, algo fundamental en la era de la IA.
La IA y la educación tecnológica
– ¿Cómo podría implementarse el aprendizaje de IA?
– La IA no es un fenómeno inexplicable, es un producto humano. Es crucial que los estudiantes aprendan cómo se desarrollan los modelos de IA. Recientemente, presentamos un piloto donde estudiantes crearon “Baby GPTs” para entender estos procesos sin la complejidad de modelos masivos. Se utilizaron datos accesibles para entrenar modelos menores, como esquemas para guiones o recetas regionales, explorando la aleatoriedad en las respuestas generadas por IA.
– ¿Es fundamental fomentar una alfabetización en inteligencia artificial?
– Sin duda. Desde edades tempranas, actividades con y sin computadoras pueden ilustrar cómo los sistemas reconocen patrones. Programas como Teachable Machine de Google permiten construir clasificadores visuales o sonoros, proporcionando a jóvenes estudiantes una perspectiva sobre el funcionamiento interno de la IA y la visión por computador.