Tuomi, I. The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education. Policies for the future, Eds. Cabrera, M., Vuorikari, R & Punie, Y., EUR 29442 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2018, ISBN 978-92-79-97257-7, doi:10.2760/12297, JRC113226.
En el informe original -y en este documento queda patente- se plantean cuestiones sencillas que muestran la relevancia de la Inteligencia Artificial para las políticas y prácticas educativas, y para la comprensión del futuro del aprendizaje, la enseñanza y la educación: las profesiones que se volverán obsoletas a corto plazo, las competencias del siglo XXI que serán necesarias en un mundo donde la Inteligencia Artificial sea generalmente usada, la manera en que debe incorporarse la Inteligencia Artificial en el currículo de primaria y secundaria y, en general, en que cambiará la Inteligencia Artificial la enseñanza, si debería permitirse o no el seguimiento en tiempo real de las emociones de los estudiantes en las aulas, la capacidad de Inteligencia Artificial para evaluar de manera justa a los estudiantes, si necesitamos menos aulas debido a la Inteligencia Artificial, o si esta reduce el impacto de la dislexia, discalculia u otras dificultades de aprendizaje. Unas cuestiones sencillas cuyas respuestas, algo más complejas, no pretender ser proporcionadas por el informe que en estas páginas se sintetiza. Más bien pretende proporcionar un contexto que facilite el debate sobre esas y otras cuestiones importantes que deben plantearse a medida que la Inteligencia Artificial se hace cada vez más visible en la sociedad y la economía que nos rodea
Acebo, Francisco Javier Lena, y María Elena García Ruiz. FabLab Global Survey. Resultados de un estudio sobre el desarrollo de la cultura colaborativa. Lulu.com, 2016.
A través del presente estudio se comparte públicamente la información referente al ”estado del arte” del movimiento FabLab en el año 2016 a través de sus datos, tomando como referencia la información obtenida a partir del cuestionario FabLab Global Survey desarrollado por el grupo ATICI (Aplicación de las Tecnologías de la Información para la Competitividad y la Innovación) del Departamento de Administración de Empresas de la Universidad de Cantabria. Con él se pretende generar un documento que sirva como información inicial a los grupos de interés que tengan como referencia a los laboratorios de Fabricación Digital, de forma que pueda establecerse como apoyo y punto de inicio de otras investigaciones a través de su distribución bajo licencia Creative Commons 4.0 [CC-BY] (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
En 2023, la IA generativa surgió como la tecnología más rápidamente adoptada de la historia. Todos los miembros de la comunidad de la enseñanza superior, desde los estudiantes hasta los administradores, están intentando determinar qué impacto pueden, quieren y deben tener las herramientas de IA generativa en la vida, el aprendizaje y el trabajo. Para complicar aún más las cosas, no hay consenso sobre cómo o incluso si la IA generativa debe desempeñar un papel en el futuro de la enseñanza superior.
Sobre la base de las tendencias, tecnologías y prácticas descritas en el Informe EDUCAUSE Horizon 2023: Edición sobre Enseñanza y Aprendizaje, el panel del informe elaboró su visión del futuro junto con acciones prácticas que los individuos, las unidades y los departamentos, y los grupos de colaboradores pueden llevar a cabo para hacer realidad este futuro.
Los panelistas generaron una lista de acciones que los individuos, unidades y departamentos, y equipos multiunidad o multiinstitucionales pueden tomar para lograr este futuro preferido en 10 años.
Individuos
Cultivar una cultura de experimentación. Fomentar que profesores, estudiantes y personal experimenten con la inteligencia artificial (IA) proporcionando tiempo dedicado, incentivos y acceso a herramientas y oportunidades de descubrimiento. La experimentación fomentará la agencia del usuario, la innovación y la creatividad. También ayudará a las personas a adoptar nuevas tecnologías y a reducir la brecha digital.
Establecer una comunidad de práctica. Crear un entorno seguro y controlado, como un «sandbox» de IA, donde profesores, personal y estudiantes puedan colaborar y experimentar con herramientas y aplicaciones de IA sin riesgo para los sistemas de producción.
Establecer la inclusión de las partes interesadas como una mejor práctica. Fomentar la colaboración entre grupos, incluyendo a estudiantes y partes interesadas externas (por ejemplo, la educación K-12 y la industria). Crear comunidades de aprendizaje entre pares donde las partes interesadas puedan compartir experiencias, desafíos y mejores prácticas, y fomentar la colaboración y proyectos interdisciplinarios que exploren aplicaciones innovadoras de la IA en diversos campos.
Brindar oportunidades de autoeducación. Ofrecer recursos de fácil acceso, como cursos en línea y tutoriales, seminarios web y talleres, y materiales educativos como manuales, guías y estudios de casos que introduzcan a profesores, personal y estudiantes en conceptos, aplicaciones y mejores prácticas de la IA.
Invertir en y apoyar iniciativas continuas de alfabetización en IA. Desarrollar programas de capacitación y recursos integrales en toda la institución que personas con diferentes niveles de experiencia técnica puedan entender y utilizar, y crear un repositorio de recursos educativos actualizados regularmente relacionados con la integración de la IA en la educación superior.
Asegurarse de que los profesores tengan acceso a herramientas de IA. Proporcionar a los profesores las herramientas y plataformas que necesitan para experimentar e incorporar la IA en sus actividades de enseñanza e investigación. Proporcionarles un sistema de apoyo adecuado que incluya expertos en IA que puedan brindar orientación y asistencia a los profesores a medida que integran la IA en su enseñanza e investigación.
Aumentar el compromiso de las partes interesadas con la ética. Ayudar a las partes interesadas a comprometerse a ser usuarios éticos de la IA proporcionando formación y recursos exhaustivos y actualizados sobre ciberseguridad, privacidad y usos efectivos versus ineficaces de la IA, junto con los riesgos y beneficios de su uso.
Establecer roles de facilitador de IA en los campus. Los facilitadores pueden ayudar a profesores y personal a navegar su identidad como usuarios y educadores de IA. Implementar oportunidades de desarrollo profesional y recursos como capacitaciones, talleres, programas de coaching y mentoría, comunidades de aprendizaje entre pares y materiales educativos para ayudar a profesores y personal a convertirse en facilitadores. Establecer sistemas de reconocimiento y recompensa que reconozcan a quienes se destaquen en sus roles de facilitadores de apoyo.
Ser un líder comprometido. Apoyar a tus colegas en el viaje generativo de la IA participando regularmente en oportunidades de desarrollo profesional y capacitación, lo que te ayudará a tomar decisiones bien informadas y audaces sobre las nuevas políticas institucionales. Proporcionar tiempo dedicado para comunicarte con unidades y departamentos sobre cuestiones importantes relacionadas con el uso de la IA en tu institución.
Unidades y Departamentos
Reimagina el plan de estudios y las evaluaciones. Ayuda a los profesores a incorporar la inteligencia artificial (IA) en los cursos de manera que se creen experiencias de aprendizaje más personalizadas y auténticas, al mismo tiempo que se incentive el aprendizaje, la creatividad y la innovación sobre las calificaciones. Anima a las unidades y departamentos a utilizar un enfoque colaborativo y basado en evidencia, y proporciónales tiempo y presupuesto para la reconfiguración, junto con un proceso de revisión de currículo actualizado.
Capacita a las futuras generaciones de usuarios de la IA. Anima a las unidades y departamentos a pensar de manera continua en cómo evolucionará la IA con el tiempo y en diversas disciplinas para que puedan anticipar, identificar y reconocer las nuevas habilidades y conocimientos que los estudiantes necesitan tanto ahora como en el futuro.
Emplea o forma a especialistas en integración de la IA. Estos especialistas pueden evaluar las necesidades de comunicación y colaboración dentro de las unidades y departamentos, e identificar oportunidades para soluciones impulsadas por la IA.
Invierte en una infraestructura centralizada de IA de última generación. La infraestructura debe incluir recursos de informática de alto rendimiento, servicios en la nube y herramientas de desarrollo de IA para respaldar los esfuerzos de investigación e implementación. Proporciona acceso compartido a herramientas de IA, almacenamiento de datos y soporte técnico para todas las unidades y departamentos.
Ofrece un soporte de TI dedicado. Asegúrate de que cada unidad y departamento cuente con soporte de TI para abordar problemas técnicos relacionados con la integración de la IA y la colaboración. Emplea un equipo de soporte técnico en toda la institución para ayudar a los departamentos en la implementación, integración y resolución de problemas de soluciones de IA.
Desarrolla protocolos y pautas departamentales. Establece pautas que aborden la seguridad, privacidad y gestión de datos, y asegura que la información sensible compartida a través de herramientas impulsadas por la IA esté segura y cumpla con las regulaciones de protección de datos.
Todos los consumidores de medios de comunicación deben estar más atentos que nunca a la hora de verificar la veracidad científica. He aquí cómo mantenerse alerta en un nuevo panorama informativo.
Hasta hace muy poco, si deseabas obtener más información sobre un tema científico controvertido, como la investigación con células madre, la seguridad de la energía nuclear o el cambio climático, probablemente hacías una búsqueda en Google. Presentado con múltiples fuentes, elegías qué leer, seleccionando los sitios o autoridades en los que confiar.
Ahora tienes otra opción: puedes plantear tu pregunta a ChatGPT u otra plataforma de inteligencia artificial generativa y recibir rápidamente una respuesta concisa en forma de párrafo.
ChatGPT no busca en Internet de la misma manera que lo hace Google. En cambio, genera respuestas a las consultas prediciendo combinaciones de palabras probables a partir de una amalgama masiva de información disponible en línea.
Aunque tiene el potencial de mejorar la productividad, se ha demostrado que la IA generativa tiene algunos fallos importantes. Puede producir información errónea. Puede crear «alucinaciones«, un término benigno para inventar cosas. Y no siempre resuelve con precisión problemas de razonamiento. Por ejemplo, cuando se le preguntó si un automóvil y un tanque pueden pasar por una puerta, no consideró tanto el ancho como la altura. Sin embargo, ya se está utilizando para producir artículos y contenido web que es posible que hayas encontrado, o como una herramienta en el proceso de escritura. Aun así, es poco probable que sepas si lo que estás leyendo fue creado por la IA.
Como autores de «Science Denial: Why It Happens and What to Do About It» (Negación de la Ciencia: Por qué Ocurre y Qué Hacer al Respecto), preocupa cómo la IA generativa podría difuminar los límites entre la verdad y la ficción para aquellos que buscan información científica autoritaria.
Cada consumidor de medios necesita ser más vigilante que nunca al verificar la precisión científica en lo que lee. Así es cómo puedes mantenerte alerta en este nuevo panorama de la información.
Cómo la IA generativa podría fomentar la negación de la ciencia
Erosión de la confianza epistémica: Todos los consumidores de información científica dependen de los juicios de expertos científicos y médicos. La confianza epistémica es el proceso de confiar en el conocimiento que se obtiene de otros. Es fundamental para la comprensión y el uso de información científica. Ya sea que alguien esté buscando información sobre una preocupación de salud o tratando de comprender soluciones para el cambio climático, a menudo tienen un entendimiento científico limitado y poco acceso a evidencia de primera mano. Con un creciente cuerpo de información en línea, las personas deben tomar decisiones frecuentes sobre qué y a quién confiar. Con el aumento del uso de la IA generativa y su potencial de manipulación, creemos que la confianza es probable que se erosioné aún más de lo que ya lo ha hecho.
Desinformación o simplemente incorrecto: Si hay errores o sesgos en los datos con los que se entrenan las plataformas de IA, eso puede reflejarse en los resultados. En nuestras propias búsquedas, cuando le hemos pedido a ChatGPT que regenere múltiples respuestas a la misma pregunta, hemos obtenido respuestas contradictorias. Cuando se le preguntó por qué, respondió: «A veces cometo errores». Quizás el problema más complicado con el contenido generado por IA es saber cuándo está equivocado.
Diseminación deliberada de desinformación: La IA se puede utilizar para generar desinformación convincente en forma de texto, así como imágenes y videos deepfake. Cuando le preguntamos a ChatGPT que «escribiera sobre las vacunas al estilo de desinformación», produjo una cita inexistente con datos falsos. Geoffrey Hinton, exjefe de desarrollo de IA en Google, renunció para poder dar la alarma, diciendo: «Es difícil ver cómo se puede evitar que los actores malintencionados lo utilicen para cosas malas». La capacidad de crear y difundir información deliberadamente incorrecta sobre la ciencia ya existía, pero ahora es peligrosamente fácil.
Fuentes fabricadas: ChatGPT proporciona respuestas sin fuentes en absoluto, o si se le pide que proporcione fuentes, puede presentar fuentes inventadas. Ambos le pedimos a ChatGPT que generara una lista de nuestras propias publicaciones. Cada uno identificó algunas fuentes correctas. Más fueron alucinaciones, pero parecían ser reputables y en su mayoría plausibles, con coautores reales en revistas de sonido similar. Esta inventiva es un gran problema si una lista de publicaciones de un académico transmite autoridad a un lector que no se toma el tiempo para verificarlas.
Conocimiento desactualizado: ChatGPT no sabe lo que ha sucedido en el mundo después de la fecha de corte de su conocimiento. Una consulta sobre el porcentaje de personas en el mundo que han tenido COVID-19 devolvió una respuesta precedida por «según mi fecha de corte de conocimiento de septiembre de 2021». Dado lo rápido que avanza el conocimiento en algunas áreas, esta limitación podría significar que los lectores obtengan información errónea y desactualizada. Si estás buscando investigaciones recientes sobre un problema de salud personal, por ejemplo, ten cuidado.
Avance rápido y falta de transparencia: Los sistemas de IA siguen volviéndose más poderosos y aprenden más rápido, y pueden aprender más desinformación científica en el camino. Google anunció recientemente 25 nuevos usos incrustados de la IA en sus servicios. En este momento, no hay suficientes salvaguardias para garantizar que la IA generativa se convierta con el tiempo en un distribuidor más preciso de información científica.
¿Qué puedes hacer acerca de las alucinaciones de la IA?
Si utilizas ChatGPT u otras plataformas de IA, reconoce que es posible que no sean completamente precisas. La responsabilidad recae en el usuario para discernir la precisión.
Aumenta tu vigilancia. Es posible que pronto estén disponibles aplicaciones de verificación de hechos con IA, pero por ahora, los usuarios deben servir como sus propios verificadores de hechos. Recomendamos algunos pasos. El primero es: sé vigilante. Las personas a menudo comparten información que encuentran en búsquedas en las redes sociales con poco o ningún análisis. Aprende cuándo ser más reflexivo y cuándo vale la pena identificar y evaluar las fuentes de información. Si estás tratando de decidir cómo gestionar una enfermedad grave o entender los mejores pasos para abordar el cambio climático, tómate el tiempo para verificar las fuentes.
Mejora tu verificación de hechos. Un segundo paso es la lectura lateral, un proceso que utilizan los verificadores de hechos profesionales. Abre una nueva ventana y busca información sobre las fuentes, si se proporcionan. ¿La fuente es creíble? ¿El autor tiene experiencia relevante? ¿Cuál es el consenso de los expertos? Si no se proporcionan fuentes o no sabes si son válidas, utiliza un motor de búsqueda tradicional para encontrar y evaluar a expertos en el tema.
Evalúa las pruebas. A continuación, observa las pruebas y su conexión con la afirmación. ¿Hay evidencia de que los alimentos genéticamente modificados son seguros? ¿Hay evidencia de que no lo son? ¿Cuál es el consenso científico? Evaluar las afirmaciones requerirá esfuerzo más allá de una consulta rápida a ChatGPT.
Si comienzas con la IA, no te detengas allí. Ten precaución al usarla como la única autoridad en cualquier tema científico. Puedes consultar lo que ChatGPT tiene que decir sobre organismos genéticamente modificados o la seguridad de las vacunas, pero también realiza una búsqueda más diligente utilizando motores de búsqueda tradicionales antes de sacar conclusiones.
Evalúa la plausibilidad. Juzga si la afirmación es plausible. ¿Es probable que sea cierta? Si la IA hace una declaración poco plausible (y incorrecta), como «1 millón de muertes fueron causadas por las vacunas, no por el COVID-19», considera si tiene sentido. Haz un juicio tentativo y luego mantente abierto a revisar tu pensamiento una vez que hayas verificado la evidencia.
Promueve la alfabetización digital en ti mismo y en otros. Todos necesitan mejorar sus habilidades. Mejora tu propia alfabetización digital y, si eres padre, maestro, mentor o líder comunitario, promueve la alfabetización digital en los demás. La Asociación Estadounidense de Psicología ofrece orientación sobre cómo verificar información en línea y recomienda que los adolescentes sean capacitados en habilidades de redes sociales para minimizar los riesgos para la salud y el bienestar. El Proyecto de Alfabetización en Noticias proporciona herramientas útiles para mejorar y apoyar la alfabetización digital.
Arma-te con las habilidades que necesitas para navegar por el nuevo paisaje de información de la IA. Incluso si no utilizas la IA generativa, es probable que ya hayas leído artículos creados por ella o desarrollados a partir de ella. Puede llevar tiempo y esfuerzo encontrar y evaluar información confiable sobre ciencia en línea, pero vale la pena.
Gale Sinatra, Profesora de Educación y Psicología en la Universidad del Sur de California y Barbara K. Hofer, Profesora Emérita de Psicología en Middlebury.
Los avances en el acceso, la recolección, la gestión, el análisis y el uso de datos en las organizaciones del sector público han contribuido de manera significativa a mejoras constantes en los servicios, la eficiencia de las operaciones y la efectividad de los programas gubernamentales. La experiencia de ciudadanos, beneficiarios, gerentes y expertos en datos también está evolucionando a medida que los datos se vuelven omnipresentes y se integran de manera más fluida en los procesos de toma de decisiones. Para que las agencias puedan participar de manera efectiva en el cambiante panorama de los datos, la capacidad de alfabetización de datos y los modelos de programas a nivel organizacional pueden ayudar a garantizar que las personas en toda la fuerza laboral puedan leer, escribir y comunicarse con datos en el contexto de su función. Los datos y el análisis ya no son «solo» para especialistas, como ingenieros de datos y científicos de datos; en cambio, la alfabetización de datos se reconoce cada vez más como una competencia fundamental de la fuerza laboral.
Afortunadamente, en Estados Unidos han surgido varios pioneros que han avanzado estratégicamente en programas y actividades de alfabetización de datos a nivel organizacional, brindando beneficios a las personas en la fuerza laboral del sector público. Los programas pioneros son aquellos que reconocen la alfabetización de datos como algo más que simplemente capacitación. Ven la alfabetización de datos como un conjunto holístico de actividades para involucrar a los empleados de todos los niveles con datos, desarrollar empleados con habilidades relevantes y permitir la escalabilidad de la alfabetización de datos al complementar las habilidades de los empleados con apoyo de aprendizaje guiado y recursos.
Las agencias deben comenzar elaborando el caso para el cambio. Como es común en cualquier campo emergente, existen diversas definiciones e interpretaciones de «alfabetización de datos», lo que puede afectar el diseño del programa. Ser explícito acerca de los problemas que se están resolviendo, así como las necesidades y los impulsores que se abordarán con un programa de alfabetización de datos, es vital para evitar comienzos falsos. Al observar a los diez pioneros discutidos en este informe, surgieron lecciones clave que son relevantes para las agencias gubernamentales a medida que diseñan la capacidad y los programas de alfabetización de datos:
Involucrar a los líderes senior con roles y expectativas claras. Los líderes ejecutivos establecen el tono para la alfabetización de datos y el uso de datos en una organización, por lo que garantizar que el liderazgo tenga roles y responsabilidades claras también permite a los directores de datos, funcionarios de capital humano y otros patrocinar e implementar eficazmente el programa de alfabetización de datos.
Aclarar competencias y perfiles objetivos para un análisis de brechas efectivo. Enfoques reflexivos para la creación de programas de alfabetización de datos incluyen el uso de datos para evaluar competencias, perfiles, capacidad y habilidades existentes en toda la fuerza laboral, y luego identificar áreas estratégicas de inversión y mejora basadas en las prioridades organizacionales.
Cultivar un lenguaje común y compartido. Hablar sobre datos de manera común y comprensible en toda una organización puede impulsar la aplicación de habilidades y experiencia en datos para lograr un impacto duradero.
Mejorar la accesibilidad de los datos. Incluso con una fuerza laboral segura y capaz, si el acceso a los datos es restrictivo de manera no intencional y los datos no pueden utilizarse fácilmente en la práctica, los programas de alfabetización de datos estarán limitados en su capacidad para fomentar una cultura informada por datos en la agencia.
Alinear la gobernanza de datos y la alfabetización de datos. A medida que las agencias maduran en las políticas y prácticas de gobernanza de datos, la alfabetización de datos debe ajustarse de manera paralela y viceversa. Los productos clave de trabajo en gobernanza de datos, como un catálogo de datos, glosario y diccionario de datos, se convierten en bases y dependencias críticas para una iniciativa exitosa de alfabetización de datos.
Fomentar el uso de datos en la toma de decisiones. A medida que las organizaciones desarrollan programas de alfabetización de datos y avanzan en los procesos de gobernanza de datos, los líderes senior estarán cada vez más posicionados para resaltar el impacto explícito y el valor de los datos en la toma de decisiones en todos los niveles de la organización.
Para las organizaciones que buscan avanzar en programas de alfabetización de datos y desarrollar capacidad, las lecciones también sugieren una serie de recomendaciones prácticas, que incluyen:
Patrocinio. Los jefes de agencia deben designar a un Director Principal de Datos u otro funcionario para patrocinar el programa de alfabetización de datos y asignar recursos suficientes para la iniciativa, incluyendo la contratación de un líder del programa, proporcionar un presupuesto para el programa, respaldar asociaciones público-privadas y analizar continuamente las necesidades del personal a medida que el programa madura.
Transparencia. En apoyo del argumento de cómo la alfabetización de datos respalda los objetivos de la agencia, los ejecutivos gubernamentales deben ser más transparentes y ejemplares en la forma en que utilizan datos con el personal de la agencia, y respaldar la identificación de lagunas de datos a través de una agenda de aprendizaje.
Incentivos. A medida que los programas de alfabetización de datos de la agencia maduran, las agencias deben reforzar intencionalmente los valores culturales de decisiones basadas en datos y evidencia con incentivos para el uso de datos en subvenciones, regulaciones y orientación de políticas.
Los pioneros discutidos en este informe ofrecen lecciones tempranas a medida que otras organizaciones también buscan mejorar sus capacidades para utilizar datos. Reconocer que el desarrollo de programas es un proceso de aprendizaje significa que ninguna agencia u organización debe aspirar a tener un programa perfecto desde el principio; cada programa cambiará con el tiempo. Lo esencial es que cada organización comience a desarrollar su capacidad para utilizar datos y evidencia, y todo comienza con la alfabetización de datos.
A medida que las bibliotecas públicas buscan educar y apoyar a los solicitantes de empleo locales y a las pequeñas empresas, este estudio analiza los tipos de recursos y programas que se ofrecen actualmente, y cuáles son los más efectivos para ayudar a los usuarios a asegurar o avanzar en sus carreras/negocios. El informe también responde a preguntas sobre el valor de las asociaciones y los desafíos involucrados en la provisión de servicios de carrera y negocios.
La revista Library Journal encuestó a las bibliotecas públicas en otoño de 2022 para cuantificar en qué medida proporcionan recursos y programas de desarrollo empresarial y de carrera para los usuarios que buscan iniciar un nuevo negocio, cambiar de carrera o ingresar a la fuerza laboral, ya sea por primera vez o después de una larga ausencia. Este informe detallará las respuestas de 225 bibliotecas públicas de América del Norte y resaltará los recursos y programas ofrecidos, la demanda de estos recursos y programas, y las asociaciones que las bibliotecas establecen con organizaciones locales para ofrecer estos recursos.
Las bibliotecas públicas han tenido durante mucho tiempo recursos para ayudar a los solicitantes de empleo, ya sea a través de libros sobre cómo perfeccionar las habilidades de entrevista o preparar un currículum, o mediante programas individuales o grupales dirigidos a los solicitantes de empleo. Además de los recursos impresos, muchas bibliotecas también ofrecen recursos basados en tecnología, como bases de datos (que pueden ayudar a los emprendedores a evaluar mercados individuales o analizar la competencia, por ejemplo) o programas en línea que abarcan desde tutoriales básicos sobre búsqueda de empleo hasta clases de realidad virtual que enseñan a los usuarios de manera virtual cómo prepararse para una carrera específica. Las bibliotecas a menudo se asocian con organizaciones locales, como asociaciones de desarrollo empresarial, cámaras de comercio y la filial local de SCORE, entre otros, para ofrecer estos programas.
Si le preguntas a prácticamente cualquier propietario de negocios en cualquier industria hoy en día, es probable que te digan que su principal desafío, especialmente desde la pandemia, no es solo encontrar empleados, sino encontrar empleados con habilidades. Al mismo tiempo, hay personas que ingresan a la fuerza laboral, ya sea por primera vez o después de un período de ausencia debido al cuidado de los hijos, entre otras razones, y carecen de las habilidades que esos empleadores pueden necesitar. También hay personas que buscan cambiar de carrera e incluso comenzar sus propios negocios. Una consecuencia de la pandemia ha sido lo que se ha llamado «La Gran Renuncia», personas que han reflexionado sobre sus vidas y carreras durante la pandemia y han perseguido el sueño de ser dueños de un negocio, o al menos de no estar atrapados en un trabajo que odian. El año pasado, The Economist publicó una historia con el titular «La formación de nuevos negocios en América se vuelve loca», ya que las solicitudes de nuevos negocios reportadas por el Buró del Censo estaban casi literalmente fuera de escala.
Las humanidades digitales involucran el uso de tecnología para ayudar en el análisis de textos, que a menudo son de naturaleza histórica, así como otros recursos. En su clase en UW, el Dr. Ketchley, instructor afiliado en el departamento de Lenguas y Culturas del Medio Oriente de UW, enseña a los estudiantes las herramientas y métodos actuales de humanidades digitales.
Su grupo más reciente involucró a 32 estudiantes. Para el proyecto culminante del curso, los estudiantes se dividieron en ocho grupos. Cada grupo eligió un conjunto de contenido preseleccionado y diseñó una pregunta de investigación que responderían después de analizar su colección.
Las colecciones presentaban temas como la cobertura del robo en el Hotel Watergate en editoriales de periódicos, percepciones del movimiento de sufragio de las mujeres en los Estados Unidos e información sobre el asesinato de 1986 del Primer Ministro sueco Olof Palme. Incluían documentos de fuentes primarias de las colecciones de Gale Primary Sources.
Los estudiantes tuvieron que recopilar, ordenar y «limpiar» los datos de sus colecciones para prepararlos para la consulta. Luego, utilizaron algunas de las muchas herramientas dentro del Gale Digital Scholar Lab para analizar los textos. Por ejemplo, pudieron usar una herramienta de n-gramas para trazar la frecuencia de ciertas palabras clave o frases en los documentos, o realizar un análisis de sentimiento para determinar si la cobertura de noticias en general tenía un tono positivo, negativo o neutral.
Los estudiantes también pudieron exportar los hallazgos de sus análisis y mostrarlos como visualizaciones gráficas de los datos para respaldar las conclusiones en sus exhibiciones de investigación. Aprendizaje de habilidades ampliamente transferibles Los estudiantes dijeron que la experiencia les enseñó mucho sobre cómo usar herramientas digitales para analizar colecciones de textos.
«El Lab es una gran herramienta todo en uno para estudiantes e investigadores de humanidades digitales», dijo un estudiante. «Tener acceso a todas las bases de datos de Gale, software de reconocimiento óptico de caracteres y una interfaz gráfica de usuario sencilla para ejecutar diferentes análisis de texto es realmente útil».
La nueva característica de Grupos del Lab mejoró su capacidad para trabajar juntos en proyectos, permitiendo a los estudiantes compartir conjuntos de contenido y visualizaciones de datos y agregar o eliminar contenido tanto de manera sincrónica como asincrónica. La función de Cuaderno facilitó la comunicación entre los miembros del grupo.
Como observó un estudiante: «Fue genial poder ver lo que otros estaban haciendo y leer sus notas».
La función de Grupos también ayudó al Dr. Ketchley a entender quién contribuyó qué a cada proyecto. Hacer que los estudiantes registraran lo que estaban haciendo en el Cuaderno le ayudó a asegurarse de que los estudiantes comprendieran conceptos clave.
«Eso ha revolucionado mi enseñanza», dijo. Pero fueron los estudiantes los que más se beneficiaron. En el proceso de aprender herramientas y técnicas de HD, también adquirieron importantes habilidades de pensamiento crítico y análisis que utilizarán en una amplia variedad de entornos y aplicaciones en el futuro.
Desde que el fundador y presidente David Isay concibiera StoryCorps en 2003, y bajo el lema «Cada voz cuenta», la organización ha grabado más de 356.000 entrevistas con más de 640.000 personas en los 50 estados, en más de 50 idiomas, y el archivo se encuentra en el American Folklife Center (AFC) de la Biblioteca del Congreso.
StoryCorps Archive es una colección de grabaciones de historia oral y entrevistas creadas por StoryCorps, una organización sin ánimo de lucro dedicada a preservar y compartir las historias y experiencias de personas de todos los ámbitos de la vida. Fundada en 2003 por Dave Isay, StoryCorps proporciona una plataforma para que las personas graban sus historias personales y conversaciones con sus seres queridos. La misión de la organización es ofrecer a personas de todas las procedencias y generaciones la oportunidad de compartir y preservar las historias de sus vidas, creando un registro diverso y completo de la historia de Estados Unidos y de las experiencias humanas.
La organización mantiene una colaboración permanente con el American Folklife Center de la Biblioteca del Congreso, de este modo una selección de las entrevistas se archiva en la Biblioteca del Congreso, lo que garantiza que estas historias personales se conserven para las generaciones futuras.
El Archivo StoryCorps está formado por miles de conversaciones grabadas entre familiares, amigos y conocidos. Estas historias recogen relatos personales, experiencias y recuerdos de un amplio abanico de personas. Para llevar estas grabaciones a cabo StoryCorps gestiona cabinas de grabación móviles, a menudo situadas en remolques Airstream reconvertidos, que viajan por todo Estados Unidos, permitiendo a las personas programar entrevistas y grabar sus historias.
Para asegurarse de que la diversidad de experiencias esté representada, StoryCorps ha desarrollado varias iniciativas a lo largo de los años para enfocarse en partes particulares de la sociedad estadounidense. Por ejemplo, está la Iniciativa de Voces Militares, para recopilar entrevistas de veteranos, familias militares y miembros del servicio; otra iniciativa trabaja para honrar las historias de la comunidad LGBTQ+ en la iniciativa StoryCorps OutLoud; mientras que StoryCorps Griot recopila las experiencias de afroamericanos. Otros programas se centran en latinos, personas que trabajan en instalaciones de atención al final de la vida (hospitales, cuidados paliativos), el sistema de justicia para jóvenes y adultos, refugiados, inmigrantes y comunidades musulmanas, por nombrar algunos.
StoryCorps también celebra el evento denominado «The Great Thanksgiving Listen» en el que se anima a los estudiantes a entrevistar a un familiar o amigo mayor durante las vacaciones de Acción de Gracias para ayudar a preservar las historias intergeneracionales.
Muchas de las entrevistas de StoryCorps están disponibles en un archivo digital en el sitio web de StoryCorps. El público puede acceder a estas grabaciones y escucharlas para conocer mejor las vidas y experiencias de personas de diversos orígenes.
Podcast y emisiones: Las grabaciones de StoryCorps suelen aparecer en emisiones de radio y en diversos episodios de podcast. Estas historias se comparten con un público más amplio para promover la comprensión y la empatía.
El Archivo de StoryCorps es un recurso importante para investigadores, historiadores y cualquier persona interesada en escuchar las voces auténticas de personas de distintos orígenes y experiencias. Desempeña un papel crucial en la captación de la riqueza de las historias humanas, la historia y la cultura. El lema de la organización, «Cada voz cuenta», subraya la creencia de que cada persona tiene una historia única y valiosa que contar.
Narrativas digitales contra la desinformación. Verificación de datos y alfabetización en la sociedad digital, bajo la dirección académica de María Isabel Míguez-González y Alberto Dafonte-Gómez (coordinadores), publicada por Comunicación Social Ediciones y Publicaciones en su colección «Periodística», en 2023.
El fenómeno de la desinformación, como patrón comunicativo en auge vinculado a la sociedad digital, pone en riesgo la estabilidad de los sistemas políticos democráticos de todo el mundo y constituye una amenaza seria para la credibilidad de los medios de comunicación. El gran alcance y las graves repercusiones de las prácticas desinformativas han hecho que en los últimos años se haya convertido en una preocupación de primera magnitud para gobiernos e instituciones internacionales y que sea ya un fenómeno ampliamente estudiado que, aun así, sigue generando interés y planteando retos a la comunidad científica internacional.
En este contexto de preocupación generalizada se plantean distintas vías de actuación para frenar y mitigar los efectos de la desinformación entre la ciudadanía. Las iniciativas periodísticas de fact-checking son una de las respuestas al problema y contribuyen activamente en la lucha contra la desinformación, tanto por su labor de verificación de declaraciones, contenidos de medios de comunicación o bulos distribuidos a través de redes sociales y servicios de mensajería instantánea, como por la labor de alfabetización mediática que muchas de ellas desarrollan a través de sus sitios web.
Asumiendo la relevancia de estas entidades verificadoras de datos o fact-checkers en la lucha contra la desinformación, un equipo de investigadores liderados por María Isabel Míguez González y Alberto Dafonte Gómez desarrollaron entre junio de 2020 y mayo de 2023 el proyecto «Fact-checkers: narrativas digitales contra la desinformación: estudio de redes, temas y formatos en los fact-checkers iberoamericanos», financiado por la Agencia Estatal de Investigación. Dicho proyecto se propuso contribuir al reto de combatir la desinformación a través de la identificación de las temáticas y las características formales y narrativas de aquellos contenidos generados por los fact-checkers del ámbito iberoamericano que logran mayor éxito entre la audiencia, con la finalidad de transferir ese conocimiento para mejorar el alcance y repercusión de su labor. Asimismo, el proyecto generó recursos formativos orientados a mejorar la competencia digital y la alfabetización mediática de la ciudadanía contra la desinformación.
Este libro, a través de sus quince capítulos organizados en cuatro partes, pretende ofrecer una aproximación divulgativa a los resultados de dicho proyecto, además de incorporar las aportaciones de otros investigadores de reconocido prestigio que han abordado la temática de la desinformación y la verificación de datos desde diferentes puntos de vista.
¿Sabes distinguir una noticia falsa de una verdadera? ¿Te preocupa ser víctima de la desinformación? ¿Quieres aprender a trabajar tu pensamiento crítico?
Según el Servicio de Estudios del Parlamento Europeo, incluso las personas jóvenes, más familiarizadas con la digitalización, y las expertas en el ámbito digital tienen problemas para identificar las fake news. Por eso, en el marco de nuestra exposición ‘Fake News. La fábrica de mentiras’ –una muestra cuyo objetivo es identificar los diferentes tipos de desinformación, aprender a reconocerlos y combatir su difusión- hemos desarrollado nuestro Manual para combatir la desinformación.
Este recurso gratuito ofrece unas pautas complementarias a la información que podrás encontrar en la exposición que te ayudarán a discernir las noticias falsas de la verdad desde el pensamiento critico. En él, encontrarás un primer acercamiento a este fenómeno, una descripción de los siete tipos de fake news que componen la Escalera de la Manipulación, una estrategia en siete pasos para comprobar la veracidad de una noticia y herramientas complementarias que podrás emplear para verificar cualquier tipo de información.
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