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Maximizar las asociaciones entre bibliotecas públicas y universitarias

Sindy Lopez, Sage Love, and Melissa Blankstein. Exploring Basic Needs: Support Across Public and Community College Libraries . thaka S+R, 2024

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Informe para el proyecto Maximizing Public-Academic Library Partnerships, financiado por la Fundación ECMC. El proyecto explora el modo en que las bibliotecas públicas y de colegios comunitarios facilitan el intercambio de conocimientos y la colaboración para crear y mantener asociaciones productivas que promuevan los servicios y la información sobre necesidades básicas.

La primera fase del proyecto se centró en examinar el panorama de los servicios de necesidades básicas anunciados en los sitios web de las bibliotecas. El análisis del inventario de sitios web estudió ocho categorías de necesidades básicas: Tecnología, Seguridad Alimentaria, Seguridad de Vivienda, Salud Física, Salud Mental, Alfabetización y Asistencia Financiera, Transporte, y Servicios y Atención a la Infancia. De nuestro inventario de sitios web de universidades públicas y comunitarias se desprenden varios aspectos clave:

Los recursos más anunciados en ambos tipos de bibliotecas fueron la tecnología (86%), la educación y asistencia financiera (61%) y los servicios infantiles (56%).

Las bibliotecas públicas actúan como centros comunitarios que ofrecen una amplia gama de servicios que cubren todas las necesidades básicas, mientras que las bibliotecas de los colegios comunitarios se centran en servicios que apoyan el éxito académico y el bienestar de los estudiantes.

Las bibliotecas que disponen de mayores recursos financieros y humanos promueven y comunican la información y los servicios de necesidades básicas a los usuarios más que las bibliotecas con menos recursos.


Aunque las colaboraciones formales son menos comunes en los sitios web de las bibliotecas, las asociaciones más típicas entre bibliotecas públicas y académicas implican colecciones compartidas.Estas colaboraciones permiten a los estudiantes y a los usuarios de la comunidad acceder a los recursos a través de carnés de biblioteca y enlaces directos a las colecciones en línea.

Desarrollo de una estrategia nacional sobre Identificadores Persistentes (PIDs) en EE.UU.

Simons, N., Brown, C., Bangert, D., & Sadler, S. (2023). National PID Strategies Guide and Checklist (Version 1.0). Research Data Alliance. https://zenodo.org/records/10811008

El Grupo de Trabajo sobre Estrategias Nacionales de PID fue aprobado para explorar cómo los Identificadores Persistentes (PIDs) forman parte de las políticas nacionales y los marcos de implementación de infraestructuras de investigación. El grupo reconoce que hay beneficios sistémicos y de red derivados de la adopción generalizada y coherente de los PIDs, incluidos beneficios financieros y de ahorro de tiempo. Los interesados del sector de la investigación, incluidos financiadores, agencias gubernamentales y comunidades de investigación nacionales, han creado consorcios o políticas de PID (incluidos mandatos) en busca de estos beneficios. Al establecerse el grupo de trabajo, las estrategias nacionales de PID comenzaban a surgir en el Reino Unido, Australia, Países Bajos y Canadá como una vía para lograr estos beneficios y se sintió la necesidad de una conversación internacional. La RDA proporcionó un marco para la discusión y alineación entre las estrategias, el refinamiento de la propuesta de valor y la compartición de caminos prácticos para el desarrollo de una estrategia nacional de PID.

Hallazgos de los 18 meses del Grupo de Trabajo:

  • Las estrategias nacionales de PID están en aumento, evidenciado en los estudios de caso recopilados y el creciente impulso de las discusiones en los Plenarios de la RDA y otros foros internacionales.
  • El desarrollo de estrategias nacionales de PID es un fenómeno relativamente nuevo y muchos países están en etapas muy tempranas. De hecho, muchos tienen más bien un enfoque nacional que buscan transformar en una estrategia.
  • Todas las estrategias nacionales de PID están actualmente en desarrollo y, por lo tanto, sujetas a un alto grado de cambio. Durante el curso del Grupo de Trabajo, se recopilaron nueve estudios de caso y varios de estos necesitaron ser actualizados antes de la salida final del Grupo debido a cambios que ocurrieron en esos países.
  • No existe un enfoque único para desarrollar una estrategia nacional de PID. Los componentes críticos incluyen:
    • Una propuesta de valor clara con casos de uso
    • Un grupo u organización responsable de impulsar el desarrollo de la estrategia
    • Un proceso abierto, inclusivo e iterativo que involucre a todas las partes interesadas
    • Una hoja de ruta acompañante que describa pasos prácticos para la implementación
  • Proveedores internacionales de PID como ORCID y DataCite han comenzado a involucrarse activamente con las estrategias nacionales de PID y el Grupo de Trabajo de Estrategias Nacionales de PID de la RDA proporciona un punto focal para fomentar este compromiso.
  • Un objetivo ambicioso del Grupo de Trabajo era mapear actividades comunes y producir una guía para ayudar a otros – independientemente de la región geográfica – a seguir un ‘plan’ para definir su estrategia nacional de PID. Sin embargo, dado los hallazgos mencionados, una ‘Guía de Plan’ para estrategias nacionales de PID no es posible en esta etapa. En su lugar, proporcionamos una Guía que compara y contrasta estrategias nacionales de PID basadas en los nueve estudios de caso recopilados. También se incluye una Lista de Verificación que resume y destaca consideraciones clave.

Inteligencia artificial en la microeducación: transformando el aula del futuro.

“Inteligencia artificial en la Microeducación: transformando el Aula del Futuro.”. Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital (ODITE), 2024

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La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en diversos campos, incluyendo la educación. En los últimos años, la IA se ha integrado en el proceso educativo, demostrando su capacidad para transformar contenidos y lenguas, influenciar la gestión de datos y la toma de decisiones a nivel global. Diversas organizaciones y asociaciones están promoviendo el conocimiento de los beneficios, riesgos y aplicaciones de la IA en la educación. Un ejemplo es el libro “Inteligencia Artificial en la Microeducación: Transformando el Aula del Futuro” de ODITE (Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital), que analiza la convergencia entre tecnología y pedagogía.

El libro se divide en tres bloques principales:

  1. El Escenario: Explora el contexto y plantea preguntas esenciales sobre el papel de la IA en la microeducación, incluyendo la relación entre docentes e IA y su impacto futuro en el aprendizaje.
  2. Los Fundamentos: Aborda los conceptos básicos de la IA, su impacto en la educación y su potencial para transformar una escuela inclusiva. Se discuten temas como la personalización del aprendizaje mediante IA, el uso de ChatGPT y reflexiones éticas sobre la evaluación.
  3. La Praxis: Presenta casos prácticos de implementación de la IA en diversos contextos educativos, desde Educación Primaria hasta Bachillerato. Reforzando la idea de que lo importante es cómo se utilizan las herramientas de IA en el contexto educativo. Ejemplos incluyen la personalización del aprendizaje y la narración asistida por IA.

El documento pretende ser una referencia para educadores y profesionales interesados en las oportunidades y desafíos de la IA en la educación, con un enfoque crítico, ético e inclusivo. Ofrece una perspectiva internacional basada en evidencias para mejorar la práctica educativa a través de la IA y plantea interrogantes sobre la preparación de los centros educativos, el profesorado y el alumnado frente a estos cambios, y si existen suficientes estudios detallados sobre el impacto de la IA en el aula.

Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo

Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. INTEF, 2024

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El Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF), dependiente del Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes (MEFPD), ha presentado en el evento “Jornadas IA en educación” su nueva “Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo”. Este documento se propone como un recurso esencial para la comunidad educativa, promoviendo una integración ética y efectiva de la inteligencia artificial (IA) en la educación no universitaria.

La guía se estructura en varias secciones:

  1. Contextualización de la IA: Explica la naturaleza de la IA, su presencia en la vida cotidiana y su importancia en el ámbito educativo, proporcionando una base sólida para la comprensión de los conceptos fundamentales de la IA.
  2. Aplicaciones y posibilidades de la IA en educación: Divide el análisis en tres perfiles clave: alumnado, docentes y centro educativo/administración. Para cada perfil, detalla los desafíos, limitaciones, estrategias y ejemplos prácticos de uso de la IA en la enseñanza y aprendizaje.
  3. Impacto ético de la IA: Aborda la necesidad de una regulación adecuada y presenta un decálogo para el buen uso de la IA. Proporciona directrices claras para tratar cuestiones éticas con los estudiantes, como los sesgos algorítmicos, los deepfakes y la dependencia tecnológica, destacando la importancia de educar sobre los riesgos y responsabilidades del uso de la IA.
  4. Glosario: Incluye un glosario de términos técnicos y conceptos clave para facilitar la comprensión de todos los miembros de la comunidad educativa.
  5. Anexo I: Ofrece un compendio de buenas prácticas para implementar la IA en el aula, con ejemplos concretos y sugerencias prácticas.
  6. Anexo II: Presenta orientaciones, guías y recomendaciones nacionales e internacionales, proporcionando un marco de referencia global para la integración de la IA en la educación.

Con esta guía, el INTEF reafirma su compromiso con la innovación educativa y la formación continua del profesorado, destacando la importancia de la IA como una herramienta para mejorar la calidad y eficacia del sistema educativo español. La guía completa está disponible en castellano e inglés para quien desee más información.

Mientras que las generaciones mayores verifican la información, los miembros de la Generación Z ni siquiera se molestan en hacerlo. Simplemente leen los titulares

The secret digital behaviors of Gen Z: Google studied Gen Z’s actions online. What they found is alarming. Bussines Insider, 2024

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Durante los últimos años, investigadores en Jigsaw, una subsidiaria de Google enfocada en política y polarización en línea, han estudiado cómo la Generación Z digiere y procesa lo que ven en internet. Los investigadores esperaban que su trabajo proporcionara uno de los primeros estudios etnográficos profundos sobre la “alfabetización informacional” de la Generación Z. Sin embargo, apenas comenzaron, su suposición más fundamental sobre la naturaleza de la información digital se desmoronó.

“Dentro de una semana de investigación real, simplemente desechamos el término alfabetización informacional”, dice Yasmin Green, CEO de Jigsaw. Resulta que los miembros de la Generación Z “no están en lineal para evaluar la veracidad de nada”. En cambio, están involucrados en lo que los investigadores llaman “sensibilidad informativa”: una práctica “socialmente informada” que se basa en “heurísticas populares de credibilidad”. En otras palabras, los miembros de la Generación Z conocen la diferencia entre noticias sólidas y memes generados por inteligencia artificial. Simplemente no les importa.

Los hallazgos de Jigsaw ofrecen una visión reveladora de la mentalidad digital de la Generación Z. Mientras que las generaciones mayores luchan por verificar la información y citar fuentes, los miembros de la Generación Z ni siquiera se molestan. Solo leen los titulares y luego pasan rápidamente a los comentarios, para ver lo que dicen los demás. Están externalizando la determinación de la verdad y la importancia a influenciadores de confianza y con opiniones similares. Y si un artículo es demasiado largo, simplemente lo omiten. No quieren ver cosas que podrían obligarles a pensar demasiado o que los perturben emocionalmente. Si tienen un objetivo, encontró Jigsaw, es aprender lo que necesitan saber para mantenerse cool y conversar en sus grupos sociales elegidos.

Escenarios futuros influenciados por la IA para el entorno de la investigación

ARL/CNI AI Scenarios: AI-Influenced Futures ARL/CNI AI Scenarios: AI-Influenced Futures, june 2024

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La Association of Research Libraries (ARL) y la Coalition for Networked Information (CNI) han publicado la Edición Deluxe de los Escenarios AI-Influenced Futures de ARL/CNI. Esta publicación es un recurso crucial para bibliotecas de investigación y organizaciones que buscan planificar estratégicamente ante el poder transformador de la inteligencia artificial.

Los escenarios fueron desarrollados mediante un proceso altamente consultivo que aprovechó la experiencia del ARL/CNI Joint Task Force on Scenario Planning for AI/ML Futures y las comunidades de ARL y CNI, facilitado por Stratus, Inc. Los enfoques estratégicos y las incertidumbres críticas destacadas en los escenarios fueron identificados a través de una amplia participación de los interesados de la membresía de ARL y CNI durante el invierno de 2023–24 y la primavera de 2024, involucrando a más de 300 personas. Las aportaciones se realizaron mediante grupos focales, talleres y entrevistas individuales.

Esta Edición Deluxe de los Escenarios AI de ARL/CNI incluye:

  1. The Final Scenario Set (43 páginas; PDF): Este conjunto final de escenarios explora futuros potenciales donde la IA juega un papel fundamental, proporcionando percepciones críticas sobre los desafíos y oportunidades en evolución para el entorno de la investigación.
  2. The Strategic Context Report  (33 páginas; PDF): Este informe resume los comentarios de la comunidad recopilados a través de grupos focales y entrevistas sobre un futuro influenciado por la IA para el entorno de la investigación, realizados en invierno de 2023–24 y primavera de 2024.
  3. The Provocateur Interview Report (27 páginas; PDF): Presentando diálogos progresistas con líderes de la industria, estas entrevistas desafían la sabiduría convencional y estimulan un pensamiento innovador respecto a un futuro influenciado por la IA.

Uso e impacto de la Inteligencia Artificial en el proceso científico

Foresight: Use and Impact of Artificial Intelligence in the Scientific Process. European Research Council (ERC) , 2023

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Este informe analiza cómo los investigadores del Consejo Europeo de Investigación (ERC) están utilizando la inteligencia artificial (IA), así como los posibles usos futuros de la IA en las prácticas científicas y académicas, junto con las oportunidades y riesgos potenciales asociados.

La inteligencia artificial (IA) se ha establecido como una herramienta ampliamente utilizada en diversos campos de investigación, gracias a su variedad de modelos y enfoques que van desde tareas específicas del dominio hasta aplicaciones transversales. Este informe ofrece una visión actual del uso de la IA en el proceso científico según los beneficiarios de subvenciones del Consejo Europeo de Investigación (ERC), así como una perspectiva orientada al futuro sobre posibles desarrollos, oportunidades y riesgos proyectados para 2030.

Una oportunidad futura destacada en la encuesta fue el uso de la IA para el análisis y procesamiento de datos, lo que podría acelerar significativamente aspectos específicos del proceso científico, como la síntesis de literatura, el descubrimiento de patrones y el diseño de experimentos.

Otra dirección clara resaltada fue la necesidad de directrices éticas que regulen el uso de la IA, abarcando áreas como la privacidad y protección de datos, equidad algorítmica y prevención del uso indebido. Esto se acompañó de preocupaciones sobre la falta de transparencia y posibles problemas con sistemas de IA intrusivos, manipuladores o discriminatorios.

Sin embargo, hubo cierto escepticismo respecto al grado en que los sistemas de IA pueden contribuir al descubrimiento científico para 2030, especialmente en escenarios que imaginan a la IA como un agente completamente autónomo. En cambio, la opinión predominante fue que la IA funciona como una herramienta o soporte para los investigadores humanos, enfatizando la colaboración en lugar de la sustitución o amenaza a las carreras científicas.

Las herramientas de IA generativa, especialmente los grandes modelos de lenguaje, recibieron comentarios positivos por su utilidad actual y futura cercana, particularmente en el manejo de tareas repetitivas o laboriosas como revisiones de literatura, generación de contenido (desde presentaciones hasta artículos) y mejora del acceso a documentos en diferentes idiomas. A pesar de ello, persisten preocupaciones sobre la difusión de información falsa o conocimiento científico inexacto, así como amenazas a la integridad de la investigación, notablemente en forma de plagio y representación incorrecta de fuentes.

Asociaciones y colaboraciones público-privadas en el contexto de la tecnología bibliotecaria

«Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)«, DFFU, LIBER, 2024

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La Asociación de Bibliotecas de Investigación Europeas (LIBER) y la Asociación Danesa de Bibliotecas de Investigación (DFFU) han publicado un informe conjunto sobre asociaciones y colaboraciones entre bibliotecas de investigación y proveedores de tecnología bibliotecaria, enfocándose en tecnologías nuevas e innovadoras.

El informe, titulado «Public-Private Partnerships and Collaborations in the Context of Library Technology (Pilot Study)», es resultado de un estudio cualitativo realizado por el Instituto Alexandra en Dinamarca entre octubre de 2023 y febrero de 2024. El estudio buscó responder dos preguntas clave:

  1. ¿Cuáles son las características de las asociaciones y colaboraciones actuales?
  2. ¿Cuál es el impacto de estas asociaciones y colaboraciones en las bibliotecas y sus servicios?

Basado en 10 entrevistas con representantes de bibliotecas de investigación danesas y 5 entrevistas con proveedores de tecnología, el informe describe las características de las colaboraciones actuales en Dinamarca. Los resultados indican una discrepancia general en la percepción de las colaboraciones entre bibliotecas y proveedores de tecnología. Los hallazgos y recomendaciones del estudio reflejan situaciones y desafíos relevantes para el panorama europeo de bibliotecas de investigación, ofreciendo orientación para futuras asociaciones y colaboraciones para los miembros de DFFU y LIBER.

Informe sobre el panorama de patentes en Inteligencia Artificial Generativa

Generative Artificial Intelligence: Patent Landscape Report. OMPI, 2024

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Publicado en julio de 2024 por la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), este informe proporciona un análisis detallado de las tendencias de patentes en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). El estudio ofrece una comprensión completa y actualizada del panorama de patentes de GenAI, además de ofrecer perspectivas sobre sus futuras aplicaciones e impactos potenciales. El informe examina las patentes relacionadas con los diferentes modos, modelos y áreas de aplicación industrial de la GenAI.

¿Cómo están usando los profesores la IA Generativa en el aula?

Ruediger, Dylan, et al. «Generative AI and Postsecondary Instructional Practices: Findings from a National Survey of Instructors.» Ithaka S+R
. Ithaka S+R. 20 June 2024. Web. 24 June 2024. https://doi.org/10.18665/sr.320892

Para obtener información sobre cómo están evolucionando las prácticas de enseñanza, Ithaka S+R realizó su encuesta trienal a profesores de educación superior, centrándose en la instrucción y con una sección dedicada específicamente a la IA generativa. Hoy publicamos los resultados de la encuesta, con respuestas de 2.654 instructores universitarios de una amplia variedad de disciplinas e instituciones—la mayor encuesta sobre este tema de la que tenemos conocimiento.

El informe proporciona una instantánea de las prácticas de enseñanza dos semestres después de la aparición dramática de la IA generativa, y ofrece evidencia convincente de que los instructores están explorando el uso de la IA generativa en gran número. También destaca la incertidumbre continua sobre cómo usar mejor esta tecnología. Nuestros hallazgos clave son:

  • La mayoría de los instructores tienen al menos un conocimiento superficial de las herramientas de IA generativa. Pero muchos, especialmente los instructores mayores, no confían en sus habilidades para usarlas con fines pedagógicos o en su valor en contextos educativos.
  • Una gran mayoría (72 por ciento) de los instructores ha experimentado con el uso de la IA generativa como herramienta de enseñanza. Sin embargo, aunque los instructores están utilizando la IA generativa de muchas maneras diferentes, ningún caso de uso individual se ha establecido particularmente bien.
  • La mayoría de los instructores desean algún tipo de apoyo institucional para ayudarlos a integrar la IA generativa en sus cursos. Pero solo una minoría busca algún servicio de apoyo específico, lo que probablemente crea un dilema para quienes invierten en proporcionar dichos servicios.
  • Muchos profesores, especialmente en las humanidades, aún prohíben el uso de la IA generativa por parte de los estudiantes.