Libros de texto inteligentes: pasado, presente y futuro
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Brusilovsky, Peter, y Sergey Sosnovsky. 2024. *«Intelligent Textbooks:
Past, Present, and Future.*» *International Journal of Artificial
Intelligence in Education*.
https://urldefense.com/v3/__https://link.springer.com/article/10.1007/s40593-024-00451-9__;!!D9dNQwwGXtA!Rvt-r_U51MFKDK6PahGAtoAwCISa-ldoHv2huJFstz_gy5GHGOb2kfcoP-h0qi4LEAo4iJh_MuaRbaXcNQ$ .


*Los libros de texto siguen siendo una herramienta clave en la educación,
pero han evolucionado significativamente en las últimas décadas en términos
de creación, publicación, formato, acceso y mantenimiento. Actualmente, la
mayoría tiene versiones digitales y se pueden consultar en línea, con un
número creciente de recursos educativos abiertos. Además, muchos incluyen
bibliotecas de materiales complementarios e incluso se integran en
plataformas educativas digitales.*

El paso de los libros impresos a los digitales ha impulsado la
incorporación de funciones interactivas como búsquedas avanzadas,
anotaciones, contenido interactivo, evaluaciones automatizadas y chatbots.
Estas mejoras han generado nuevos desafíos y oportunidades para aplicar
inteligencia artificial (IA) en el desarrollo y uso de los libros de texto
digitales.

Algunas cuestiones clave en este ámbito incluyen cómo mejorar el acceso y
la lectura, extraer conocimiento implícito en los textos para optimizar el
aprendizaje, analizar los registros de interacción de los estudiantes,
enriquecer el contenido con información externa y utilizar tecnologías de
lenguaje avanzado para personalizar la experiencia educativa.

En este contexto, el campo de los Libros de Texto Inteligentes ha pasado
por distintas generaciones de desarrollo. La primera generación, basada en
sistemas de tutoría inteligente e hipertexto educativo, ofrecía
personalización a través de estructuras predefinidas por expertos en el
dominio. Con el avance de la web, estos libros adoptaron formatos
tradicionales con tablas de contenido y glosarios, incorporando técnicas
como navegación adaptativa, recomendación de contenido y personalización
del aprendizaje. Sin embargo, operaban en entornos cerrados con materiales
cuidadosamente seleccionados y estructurados.

Este desarrollo ha generado diversas generaciones de «libros de texto
inteligentes»:

*Primera Generación: Inteligencia Diseñada*

Esta fase inicial surgió de la intersección entre los sistemas de tutoría
inteligentes y los hipermedios educativos adaptativos. Los primeros
prototipos no presentaban el formato tradicional de los libros de texto; en
su lugar, proporcionaban a los estudiantes acceso adaptativo a elementos de
información o «hiper-tarjetas» en respuesta al rendimiento en ejercicios
asociados. Con la popularización de la web, estos libros adoptaron una
estructura más convencional, incorporando técnicas de personalización como
soporte de navegación, manipulación adaptativa de páginas, recomendación de
contenido y secuenciación de contenidos. Estos sistemas eran entornos de
corpus cerrado, ofreciendo colecciones limitadas de textos y ejercicios
diseñados meticulosamente.

*Segunda Generación: Inteligencia Integrada*

En esta etapa, la atención se centró en aspectos prácticos como
arquitecturas abiertas, integración con recursos educativos externos y
estandarización de modelos semánticos. El desarrollo de tecnologías de la
Web Semántica permitió la representación de conocimientos compartibles y
soluciones arquitectónicas para software inteligente. Esto facilitó la
implementación de modelos de conocimiento como ontologías y la integración
de materiales educativos interconectados, permitiendo a los libros de texto
«comprender» su contenido y participar en interacciones más significativas
con los estudiantes, como responder preguntas y crear mapas conceptuales.

*Tercera Generación: Inteligencia Extraída*

Con el avance de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y
Aprendizaje Automático (AA), los investigadores comenzaron a ver los libros
de texto no solo como herramientas educativas, sino también como fuentes
ricas de contenido de alta calidad. Se aplicaron métodos para extraer
automáticamente temas, conceptos, relaciones e incluso modelos completos de
conocimiento de los textos digitales. Esta capacidad permitió transformar
automáticamente libros de texto en versiones inteligentes, enlazándolos con
contenido interactivo externo y conectándolos entre sí.

*Cuarta Generación: Inteligencia Minada de Datos*

La adopción creciente de libros de texto digitales generó una abundancia de
datos sobre la interacción de los estudiantes. Se emplearon métodos de
minería de datos para analizar estos registros, permitiendo comprender
mejor los comportamientos de lectura y su relación con el progreso
académico. Los patrones de navegación y las actividades de anotación se
utilizaron para predecir el éxito o fracaso de los estudiantes, facilitando
intervenciones oportunas. Además, estos datos ayudaron a modelar el
conocimiento de los estudiantes sobre conceptos específicos y mejorar la
organización y presentación de los contenidos.

*Quinta Generación: Inteligencia Generada*

Recientemente, la incorporación de modelos de lenguaje de gran escala
(LLMs) ha revolucionado los libros de texto inteligentes. Estos modelos,
entrenados con vastas cantidades de datos textuales, pueden extraer y
sintetizar información de los libros de texto, ofreciendo respuestas
automáticas a preguntas y reduciendo problemas como las «alucinaciones» en
las respuestas generadas. Además, se han utilizado para crear experiencias
interactivas, como chatbots que simulan conversaciones tutor-estudiante,
mejorando la interacción y personalización del aprendizaje.

Conclusiones

A pesar de su larga historia, los libros de texto inteligentes siguen
siendo un campo de innovaciones en el que se introducen y exploran nuevos
enfoques en diversos estudios. Los investigadores de libros de texto
inteligentes adoptan con entusiasmo tecnologías desarrolladas fuera de este
campo y plantean casos de uso y escenarios de aplicación que amplían las
capacidades y la eficacia potencial de los prototipos de libros de texto.
Los libros de texto siguen siendo una de las principales fuentes de
conocimiento para los estudiantes, a pesar de que los contenidos más
interactivos y no textuales están ganando popularidad en muchas otras
tareas y contextos.

Ha llegado el momento de que los libros de texto aumenten su funcionalidad
con características interactivas que mejoren la eficacia general de los
libros de texto como herramientas de aprendizaje. Las interfaces adaptables
de los libros de texto, los contenidos inteligentes, los servicios
inteligentes y las herramientas centradas en la comunidad para interactuar
con otros usuarios transformarán el estudio de los alumnos con libros de
texto en una experiencia de aprendizaje más interactiva y social. La nueva
ola de IA generativa que ya alimenta la actual generación de libros de
texto inteligentes abre un amplio abanico de posibilidades para hacer que
el aprendizaje con libros de texto sea aún más interactivo y atractivo. Los
LLM son muy capaces de transferir eficazmente lo que aprenden del
preentrenamiento en textos a escala web a diferentes contextos, lo que se
traduce en altos niveles de fluidez y coherencia del texto generado.
Actualmente, la dirección más popular de estos trabajos es utilizar los LLM
para producir automáticamente preguntas de evaluación para libros de texto
inteligentes, con resultados iniciales prometedores. Además, se están
construyendo nuevos prototipos de libros de texto inteligentes que emplean
IA generativa para apoyar nuevas formas significativas de interacción.
Esperamos más trabajos interesantes que utilicen el potencial de estos
modelos en diversas formas de apoyo al alumno en torno a los libros de
texto inteligentes, especialmente si se basan en el éxito de la
investigación anterior.

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