Profesor titular. Universidade Federal de Alagoas, Brasil.

El profesor Ig Ibert Bittencourt es informático y psicólogo cuya carrera en el campo de la Inteligencia Artificial en la Educación (AIED) está impulsada por un claro propósito: utilizar la computación y los modelos de IA para conectar la investigación rigurosa, la innovación educativa y las políticas públicas, de modo que cada estudiante, especialmente en las comunidades desfavorecidas, tenga una oportunidad real de aprender.

Integra una comprensión tecnocéntrica sobre cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial con una preocupación profundamente humanista por el bienestar, la equidad y la justicia social en la educación, planteando no solo qué pueden lograr las personas que aprenden, sino también cómo se sienten, quiénes quedan fuera y cómo priorizar a las personas por encima de la infraestructura.
Estas perspectivas le llevaron a crear dos subcampos de investigación dentro de AIED:
Positive Artificial Intelligence in Education (P-AIED); y AIED Unplugged que replantean cómo la IA puede apoyar tanto el aprendizaje como el bienestar en escuelas y comunidades de todo el mundo, incluso allí donde los dispositivos y el acceso a internet son limitados.

Descripción de su trabajo

El Dr. Bittencourt es investigador principal y coordinador de múltiples iniciativas de investigación a gran escala, entre ellas el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología en Inteligencia Artificial en Educación (INCT IA.Edu).
Su trabajo se centra en el diseño, la aplicación y la evaluación de innovaciones educativas basadas en la inteligencia artificial que sean éticas, equitativas y centradas en las necesidades reales de la comunidad educativa, especialmente en sectores desfavorecidos del Sur Global.

Lidera proyectos sobre inteligencia artificial en la educación con enfoque en políticas públicas en toda América Latina y colabora estrechamente con el Ministerio de Educación de Brasil en temas de transformación digital, análisis de datos educativos e innovación educativa, ayudando a que quienes toman decisiones utilicen evidencia.

Al mismo tiempo, colabora con equipos interdisciplinarios para explorar cómo el aprendizaje, el uso de la tecnología y el bienestar se entrecruzan en contextos educativos.

"En todos estos esfuerzos, mi objetivo central es traducir los resultados de la investigación en soluciones escalables que puedan repercutir positivamente en los sistemas educativos y en los alumnos."

Principales resultados

Al analizar aproximadamente tres décadas de políticas de transformación digital en la educación, el Dr. Bittencourt y su equipo han demostrado que, al ritmo actual de progreso, podría tomar cerca de un siglo para que los países de ingresos bajos alcancen niveles de equidad en tecnología educativa comparables con los de las naciones de ingresos altos

Este hallazgo cuestiona la idea de que simplemente añadir dispositivos y conectividad cerrará la brecha con el tiempo. A partir de ello, surgió la propuesta del marco AIED sin conexión, que promueve enfoques de inteligencia artificial en la educación de bajo costo, sensibles al contexto y con base pedagógica. Estos enfoques pueden funcionar incluso donde la infraestructura es limitada, priorizando a las personas, la pedagogía y las soluciones locales por encima de las inversiones tecnológicas impuestas desde arriba.

Una segunda línea central de su trabajo aborda una tensión global en el aprendizaje: los estudios del equipo indican la existencia de una crisis generalizada de salud mental, que requiere intervenciones que atiendan de manera explícita tanto el aprendizaje como el bienestar. A través del marco de Inteligencia Artificial Positiva en la Educación (P-AIED), el equipo diseña experiencias de aprendizaje apoyadas por inteligencia artificial que fomentan de forma intencional el desarrollo cognitivo junto con la salud psicológica y el bienestar socioemocional. En diversos contextos, han demostrado que es posible crear intervenciones que impulsen al mismo tiempo el aprendizaje y el bienestar, en lugar de obligar a elegir entre uno u otro.