Anthropic una empresa de seguridad e investigación en IA que trabaja para construir sistemas de IA fiables, interpretables y dirigibles, se ha asociado con Pratham, una de las mayores organizaciones educativas sin ánimo de lucro, para desarrollar herramientas basadas en IA que ayuden a los alumnos a aprender de forma más eficaz.

El primer producto de esta asociación es la «Anytime Testing Machine (ATM)». Este sistema de evaluación integral, impulsado por Claude, genera pruebas alineadas con el plan de estudios, digitaliza las respuestas manuscritas de los alumnos, proporciona calificación automática y ofrece comentarios personalizados. De este modo, los alumnos no sólo aprenden cómo han puntuado, sino que también reciben orientación sobre qué hacer a continuación. Fundamentalmente, la ATM está diseñada para reforzar las vías de aprendizaje, no para sustituirlas. Para garantizar la integridad pedagógica y la alineación con las realidades del aula, la supervisión humana sigue siendo fundamental para el uso y la entrega de la ATM, con profesores e instructores comunitarios que revisan y contextualizan los comentarios generados por la IA antes de compartirlos con los alumnos.

La colaboración ha sido muy iterativa y centrada en la aplicación. Los equipos de Anthropic y Pratham se reunieron periódicamente durante varios meses para perfeccionar conjuntamente el sistema, no sólo para desplegar el modelo, sino también para mejorar la claridad de las preguntas, calibrar los criterios de calificación y adaptar las respuestas para garantizar que fueran accesibles para los estudiantes de una segunda lengua.

Para los proyectos piloto iniciales en India, ATM se diseñó para funcionar dentro de las realidades sistémicas y vividas del país, no fuera de ellas. Por ejemplo, el diseño tuvo en cuenta los retos del contexto, incluidas las evaluaciones que a menudo generan puntuaciones sin información procesable, las escuelas con escasos recursos, la elevada proporción de alumnos por profesor, el limitado apoyo individualizado, la conectividad desigual y el acceso a los dispositivos. A través de estos proyectos piloto, la ATM ya ha llegado a 6.000 alumnos, entre ellos estudiantes de escuela y mujeres mayores que vuelven a examinarse del 10º curso. En 2026, la ATM se pondrá a prueba con otros 15.000 alumnos del país.

«Las herramientas de IA como Claude nos ofrecen una forma de reimaginar el aprendizaje para los alumnos que no tienen acceso a recursos educativos avanzados», afirma Madhav Chavan, cofundador de Pratham. «Además de proporcionar apoyo personalizado para comprender el libro de texto, la innovación de la ATM ayudará a los niños a verificar y autentificar sus conocimientos más allá de los libros de texto».

Chavan considera que la evaluación es sólo el punto de partida de algo más amplio: un sistema en el que los alumnos puedan examinarse de cualquier tema, no sólo de lo que prescribe el plan de estudios, y recibir una credencial por lo que realmente saben. «En lugar de hacer preguntas a los niños sobre el plan de estudios, pregúntales qué saben», dijo Chavan. «Si le damos la vuelta a eso, podemos hacer que el sistema educativo deje de ser un mecanismo de filtración y se convierta en uno que ofrezca vías diferenciadas basadas en los intereses y los conocimientos previos del niño». Antes de la IA, esto no era posible».

La asociación ya se está ampliando. Anthropic apoyará la iniciativa Tech in TaRL (Teaching at the Right Level) de Pratham, un sistema de apoyo a los profesores impulsado por IA, con un ensayo controlado aleatorizado previsto para varios miles de alumnos. Pratham y Anthropic también están explorando la infraestructura pública digital educativa (incluidos los gráficos de conocimiento), así como oportunidades para abordar las necesidades de los alumnos en países como Kenia, Ruanda y otras comunidades del Sur Global. En los próximos tres años, el objetivo de Pratham es convertir el ATM en un motor de aprendizaje y acreditación que reconozca las competencias adquiridas a través de vías no lineales, a disposición de los alumnos de todo el mundo.