Archivo de la categoría: Informes

Guía de ciencia ciudadana para bibliotecas de investigación

Open Science Meets Citizen Science. LIBER, 2024

Esta guía se presenta como una herramienta valiosa para bibliotecas de investigación que desean integrar prácticas de ciencia abierta y ciencia ciudadana, promoviendo la inclusión y el compromiso dentro de sus comunidades.

LIBER anuncia el lanzamiento de la guía de ciencia ciudadana para bibliotecas de investigación titulada “Open Science Meets Citizen Science – A Guide”, editada por Bastian Greshake Tzovaras del Instituto Alan Turing.

Esta guía está diseñada como un recurso práctico de apoyo para bibliotecas de investigación que buscan ayudar a sus comunidades de investigación a desarrollar sus proyectos de ciencia ciudadana. En la guía, se encuentran contribuciones de practicantes líderes e informes sobre las lecciones aprendidas de proyectos establecidos. La guía está revisada por expertos y se publica en acceso abierto y en múltiples formatos, con formatos interoperables adicionales para su reutilización.

En el artículo  ‘Implementing Open Science Practices into a Citizen Science Project’ se explica cómo aprovechar los recursos de la ciencia abierta. El uso de datos es un área que cuenta con el apoyo de la ciencia abierta en términos de herramientas de análisis de datos como R y Jupyter Notebooks, que han democratizado la ciencia de datos y permiten un fácil uso y análisis por parte del público interesado. Además, la recopilación, manejo y publicación abierta de datos está ampliamente respaldada por la literatura para los planes de Gestión de Datos de Investigación que incluyen la ciencia ciudadana.

Si la «inclusión y el empoderamiento» son una prioridad para los investigadores que dirigen proyectos de ciencia ciudadana, el artículo ‘Ethical Practices for Citizen Science’ (Prácticas éticas para la ciencia ciudadana) ofrece una hoja de ruta para reflexionar sobre las cuestiones relacionadas con la creación de un compromiso genuino y un caso de uso dirigido por la comunidad con el proyecto «AutSPACEs». La creación de espacios seguros para los participantes es ya una práctica conocida con el uso de códigos de conducta, pero también en este caso los detalles cuentan, y una de las recomendaciones del artículo es redactar conjuntamente un código de conducta con los miembros del grupo que participa en un proyecto de ciencia ciudadana. Los códigos de conducta son un buen ejemplo, ya que han sido promovidos por el movimiento de ciencia abierta y reflejan el cambio más reciente de la ciencia abierta hacia cuestiones de valores (inclusión de cuestiones de género, raza y equidad en el conocimiento), además del trabajo anterior sobre infraestructuras técnicas y apertura.

Plan de Acción EDUCAUSE 2024: Políticas y directrices de AI

EDUCAUSE. «2024 EDUCAUSE Action Plan: AI Policies and Guidelines». Accedido 26 de mayo de 2024. https://www.educause.edu/research/2024/2024-educause-action-plan-ai-policies-and-guidelines.

El Estudio del Panorama de la IA 2024 de EDUCAUSE, basado en una encuesta a más de 900 profesionales de tecnología en educación superior, reveló brechas significativas en las políticas y directrices relacionadas con la IA en la educación superior

«Solo el 23% de los encuestados indicó que su institución tiene políticas de uso aceptable relacionadas con la IA ya implementadas, y casi la mitad (48%) de los encuestados no estuvo de acuerdo o estuvo en desacuerdo en que su institución tiene políticas y directrices adecuadas para permitir una toma de decisiones ética y efectiva sobre el uso de la IA».

Más de un año después del «renacimiento de la IA» que revolucionó las expectativas dentro y fuera del aula, la mayoría de las instituciones aún están intentando ponerse al día y establecer políticas y directrices que ayuden a sus líderes, personal, profesores y estudiantes a utilizar estas nuevas y poderosas tecnologías de manera efectiva y segura.

Afortunadamente, las instituciones no necesitan empezar desde cero en el desarrollo de sus políticas y directrices de IA. Gracias al trabajo de Cecilia Ka Yuk Chan y WCET, las instituciones cuentan con una base sobre la cual construir, un marco de políticas que abarca la gobernanza institucional, las operaciones y la pedagogía. Este marco ayuda a garantizar que las políticas y directrices relacionadas con la IA aborden de manera integral aspectos críticos de la vida y el funcionamiento institucional:

Gobernanza incluye la gestión de datos, la evaluación del uso de la IA en toda la institución, la promoción y el monitoreo del uso de la IA por parte de profesores y personal (incluida la investigación), el acceso inclusivo y equitativo, la propiedad intelectual y el uso de la IA para prácticas de promoción, tenencia y recontratación.

Operaciones abarca el desarrollo profesional (capacitación y apoyo), el desarrollo y mantenimiento de la infraestructura para la IA, y la revisión y recomendación de la implementación de la IA para mejorar las prácticas operativas.

Pedagogía incluye la integridad académica, las prácticas de evaluación, la comunicación clara a los estudiantes sobre las expectativas de la IA, el desarrollo de competencias y habilidades en IA para la preparación laboral, la comprensión del sesgo algorítmico, la interacción regular y sustantiva, y la accesibilidad del aprendizaje.

Con este marco como telón de fondo, se desarrolló este plan de acción convocando a un panel de profesionales de tecnología en educación superior para proponer posibles acciones que las instituciones podrían tomar en los próximos dos años para comenzar a establecer políticas y directrices efectivas de IA. Se pidió a los panelistas que revisaran el contenido del Plan de Acción de Horizon 2023 de EDUCAUSE: IA Generativa, reflexionando específicamente sobre el «futuro preferido» descrito en este informe, y que enumeraran los posibles impactos de las políticas y directrices de IA en individuos, unidades, instituciones y colaboraciones entre instituciones. Luego se les pidió a los panelistas que consideraran las acciones que podrían ayudar a los interesados en la educación superior a navegar tanto las políticas y directrices de IA existentes como las nuevas.

En comparación con la línea de tiempo de diez años que normalmente se utiliza para el trabajo de previsión, la ventana de dos años permitió a los panelistas reflexionar sobre los desafíos y oportunidades mucho más inmediatos para la planificación y toma de decisiones del presente. Las capacidades y necesidades de la IA están evolucionando rápidamente, y los líderes de la educación superior deben tomar medidas ahora. Delineando acciones que pueden aprovechar las políticas y directrices existentes o ayudarnos a crear nuevas, el panel ha comenzado a trazar un camino a seguir para la práctica de la IA en la educación superior que esperamos encuentre perspicaz, relevante y accionable.

EDUCAUSE y la Cooperativa WICHE para Tecnologías Educativas (WCET) colaboraron en la planificación y recopilación de datos para este plan de acción.

Aprovechando Políticas y Directrices Existentes

Muchas instituciones ya tienen políticas, directrices y procesos que, aunque no específicos para la IA, podrían estar relacionados o ser aplicables a herramientas y prácticas de IA. En lugar de «reinventar la rueda» creando un conjunto completamente nuevo de políticas y directrices, los líderes de estas instituciones podrían centrarse en comprender cómo aprovechar mejor los recursos y apoyos existentes. Las siguientes acciones recomendadas pueden ayudar a los interesados institucionales a construir sobre lo que ya existe:

Acciones Individuales

  • Familiarizarse con herramientas comunes de IA.
  • Ser buenos administradores de los datos institucionales y las directrices existentes.
  • Desarrollar la alfabetización individual en IA.

Acciones Departamentales o de Unidad

  • Aclarar qué políticas departamentales o de unidad existentes se aplican a la IA y cuáles no.
  • Desarrollar un lenguaje estándar para múltiples tipos de uso de IA en los cursos.
  • Crear oportunidades de colaboración para descubrir qué funciona y qué no.

Acciones Institucionales

  • Formar comités interfuncionales y comunidades de práctica para evaluar y mejorar las prácticas de IA.
  • Ampliar la formación profesional existente para incluir capacitación en IA para todo el personal docente, administrativo y estudiantil.
  • Mapear las políticas y directrices de IA a la misión, valores y estrategias existentes de la institución.

Acciones Multiinstitucionales

  • Colaborar para crear un entendimiento común de las implicaciones potenciales de las regulaciones estatales/federales.
  • Desarrollar criterios de evaluación que puedan añadirse a los recursos existentes.
  • Colaborar con instituciones pares para revisar y comparar políticas y procedimientos de IA.

Creación de Nuevas Políticas y Directrices

Aunque los recursos y apoyos existentes pueden ayudar con algunas necesidades relacionadas con la IA, las tecnologías y prácticas de IA incipientes pueden presentar desafíos novedosos que las políticas y directrices existentes simplemente no abordan. En estos casos, las instituciones pueden necesitar crear nuevas políticas y directrices y establecer nuevas estructuras y apoyos para ayudar a los interesados a navegar estas aguas inexploradas. Las siguientes acciones recomendadas pueden ayudar a los interesados institucionales a saber por dónde empezar cuando tienen una hoja en blanco frente a ellos:

Acciones Individuales

  • Incorporar las voces y perspectivas de los estudiantes al desarrollar nuevas políticas y directrices.
  • Recomendar escenarios o problemas para los que se necesita orientación adicional sobre IA.
  • Ser transparentes y abiertos sobre el uso de IA para generar conversación, incluyendo la documentación de casos de uso nuevos y emergentes.

Acciones Departamentales o de Unidad

  • Revisar regularmente los programas académicos y cursos para determinar dónde debe mejorarse y apoyarse el uso de IA y/o la alfabetización.
  • Desarrollar nuevas colaboraciones para romper barreras.
  • Establecer políticas y procedimientos claros para temas relacionados con la tenencia y promoción de IA.

Acciones Institucionales

  • Garantizar el acceso equitativo a herramientas de IA en todo el campus.
  • Contratar líderes y/o personal específicamente encargado de dirigir la IA para la institución.
  • Crear una estructura de gobernanza de IA de alto nivel (fuera de TI), incluyendo auditorías regulares.

Acciones Multiinstitucionales

  • Construir marcos compartidos para evaluar productos y modelos de IA internos y de proveedores.
  • Aprovechar la comunidad de educación superior y los estándares de cumplimiento comunes para presionar a los proveedores de soluciones de IA para que satisfagan las necesidades de la educación superior.
  • Lanzar iniciativas interinstitucionales para avanzar en las políticas y estándares de IA.

La seguridad de la IA avanzada, en el punto de mira del primer informe científico internacional independiente

GOV.UK. «International Scientific Report on the Safety of Advanced AI». Accedido 20 de mayo de 2024.

El informe provisional International Scientific Report on the Safety of Advanced AI (Informe científico internacional sobre la seguridad de la inteligencia artificial avanzada) presenta una visión actualizada y con base científica de la seguridad de los sistemas avanzados de inteligencia artificial. Este informe independiente, internacional e integrador constituye un hito en la colaboración internacional. Es la primera vez que la comunidad internacional se reúne para respaldar los esfuerzos encaminados a lograr una comprensión científica compartida y basada en pruebas de los riesgos de la IA de vanguardia.

Inicialmente lanzado como el informe Estado de la Ciencia en noviembre pasado, el informe reunió a un equipo global de expertos en IA, incluido un Panel Asesor de Expertos de 30 naciones líderes en IA de todo el mundo, así como representantes de la ONU y la UE, para reunir la mejor investigación científica existente sobre las capacidades y riesgos de la IA. El informe tiene como objetivo proporcionar a los responsables políticos de todo el mundo una única fuente de información para informar sus enfoques sobre la seguridad de la IA.

El informe reconoce que la IA avanzada puede utilizarse para impulsar el bienestar, la prosperidad y nuevos avances científicos, muchos de los cuales ya se han visto en campos como la atención médica, el descubrimiento de medicamentos y en cómo podemos abordar el cambio climático. Pero señala que, como todas las tecnologías poderosas, los desarrollos actuales y futuros podrían generar daños. Por ejemplo, los actores maliciosos pueden usar la IA para desencadenar campañas de desinformación a gran escala, fraude y estafas. Los avances futuros en la IA avanzada también podrían plantear riesgos más amplios, incluida la interrupción del mercado laboral, y desequilibrios e desigualdades en el poder económico.

Sin embargo, el informe destaca la falta de acuerdo universal entre los expertos en IA en una serie de temas, incluido tanto el estado actual de las capacidades de la IA como cómo podrían evolucionar con el tiempo. También explora las opiniones divergentes sobre la probabilidad de riesgos extremos que podrían afectar a la sociedad, como el desempleo a gran escala, el terrorismo habilitado por la IA y la pérdida de control sobre la tecnología. Con un amplio acuerdo de expertos que destaca la necesidad de priorizar la mejora de nuestra comprensión, las decisiones futuras de las sociedades y los gobiernos tendrán un impacto enorme.

La Secretaria de Estado de Ciencia, Innovación y Tecnología, Michelle Donelan dijo:

La IA es el desafío tecnológico definitorio de nuestro tiempo, pero siempre he dejado claro que garantizar su desarrollo seguro es un problema global compartido. Cuando encargué al profesor Bengio que produjera este informe el año pasado, dejé claro que debía reflejar la enorme importancia de la cooperación internacional para construir una comprensión científica basada en evidencia de los riesgos de la IA avanzada. Esto es exactamente lo que hace el informe. Este informe asegurará que podamos tener en cuenta las increíbles oportunidades de la IA de manera segura y responsable durante décadas.

Esta publicación provisional se centra en la IA avanzada «de propósito general». Esto incluye sistemas de IA de última generación que pueden producir texto, imágenes y tomar decisiones automatizadas. Se espera que el informe final se publique a tiempo para la Cumbre de Acción de IA que está prevista que sea organizada por Francia, pero ahora tomará en consideración evidencia de la industria, la sociedad civil y una amplia gama de representantes de la comunidad de IA. Este feedback significará que el informe mantendrá el ritmo con el desarrollo de la tecnología, actualizándose para reflejar las últimas investigaciones y expandiéndose en una variedad de otras áreas para garantizar una visión integral de los riesgos de la IA avanzada.

Este informe resume la evidencia científica existente sobre la seguridad de la IA hasta la fecha, y el trabajo liderado por una amplia gama de científicos y miembros del panel de 30 naciones, la UE y la ONU durante los últimos seis meses ahora ayudará a informar el próximo capítulo de las discusiones de los responsables de políticas en la Cumbre de IA de Seúl y más allá. Cuando se utiliza, se desarrolla y se regula de manera responsable, la IA tiene un potencial increíble para ser una fuerza de cambio.

El informe provisional destaca varias conclusiones clave, incluyendo:

  1. La IA de propósito general puede ser utilizada para promover el interés público, lo que conduce a un mayor bienestar, prosperidad y descubrimientos científicos.
  2. Según varios indicadores, las capacidades de la IA de propósito general están avanzando rápidamente. Si ha habido un progreso significativo en desafíos fundamentales como el razonamiento causal es motivo de debate entre los investigadores.
  3. Los expertos discrepan sobre el ritmo esperado de progreso futuro de las capacidades de la IA de propósito general, apoyando varias posibilidades de progreso lento, rápido o extremadamente rápido.
  4. Hay una comprensión limitada de las capacidades y el funcionamiento interno de los sistemas de IA de propósito general. Mejorar nuestra comprensión debería ser una prioridad.
  5. Al igual que todas las tecnologías poderosas, la IA de propósito general actual y futura puede ser utilizada para causar daño. Por ejemplo, los actores maliciosos pueden usar la IA para operaciones de desinformación e influencia a gran escala, fraude y estafas.
  6. El mal funcionamiento de la IA de propósito general también puede causar daño, por ejemplo, a través de decisiones sesgadas con respecto a características protegidas como raza, género, cultura, edad y discapacidad.
  7. Los futuros avances en la IA de propósito general podrían plantear riesgos sistémicos, incluida la interrupción del mercado laboral y desigualdades en el poder económico. Los expertos tienen diferentes opiniones sobre el riesgo de que la humanidad pierda el control sobre la IA de una manera que podría resultar en resultados catastróficos.
  8. Varios métodos técnicos (incluidas la evaluación comparativa, las pruebas de penetración y la auditoría de los datos de entrenamiento) pueden ayudar a mitigar los riesgos, aunque todos los métodos actuales tienen limitaciones y se requieren mejoras.
  9. El futuro de la IA es incierto, con una amplia gama de escenarios que parecen posibles. Las decisiones de las sociedades y los gobiernos tendrán un impacto significativo en su futuro.

MIT Press publica el informe de impacto Direct to Open (D2O)

Raldrich. «MIT Press Releases Direct to Open (D2O) Impact Report». MIT Press, 16 de mayo de 2024. https://mitpress.mit.edu/mit-press-releases-direct-to-open-d2o-impact-report/.

Los libros de Direct to Open alcanzan audiencias globales más amplias y reciben más citas que sus contrapartes de acceso restringido En promedio, los libros de acceso abierto en Humanidades y Ciencias Sociales se usan 3.75 veces más y reciben un 21% más de citas que sus contrapartes no abiertas. Los libros de acceso abierto en STEAM se usan 2.67 veces más y reciben un 15% más de citas que sus contrapartes no abiertas, en promedio.

El MIT Press anuncia la publicación de un informe sobre su programa Direct to Open (D2O), detallando el impacto que ha tenido en sus primeros tres años. Lanzado en 2021, D2O es un marco sostenible para monografías de acceso abierto que cambia la publicación de un modelo de compra basado únicamente en el mercado, donde individuos y bibliotecas compran eBooks individuales, a un modelo de acceso abierto colaborativo apoyado por bibliotecas.

“Direct to Open es un cambio radical,” dijo Amy Brand, directora y editora de MIT Press. “Hemos estado revolucionando las cosas en MIT Press durante más de 60 años, cambiando cómo fluye el conocimiento entre los académicos y el mundo. D2O ha superado las expectativas en sus primeros tres años, y estamos encantados de compartir el impacto.”

Hasta la fecha, D2O ha financiado 240 libros: 159 en Humanidades y Ciencias Sociales (HSS), y 81 en Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte/Diseño y Matemáticas (STEAM). Los datos muestran que, en promedio, los libros de acceso abierto en HSS del programa son usados 3.75 veces más y reciben un 21% más de citas que sus contrapartes de acceso restringido. Los libros de acceso abierto en campos STEAM son usados 2.67 veces más y reciben un 15% más de citas que sus contrapartes no abiertas. Independientemente de su campo, los libros D2O están haciendo contribuciones significativas a los debates tanto dentro como fuera de la academia.

“En mi curso, usé la plataforma de software Perusall para que los estudiantes comentaran y formularan preguntas sobre nuestro libro D2O Model Systems in Biology en un entorno grupal en línea,” dijo Georg Striedter, profesor en el departamento de neurobiología y comportamiento de la Universidad de California, Irvine. “Este enfoque interactivo hizo las lecturas más atractivas para los estudiantes y me permitió monitorear su comprensión e intereses de manera efectiva. Este enfoque no es posible con libros de texto de alto costo que mis estudiantes no pueden pagar fácilmente. Así, la opción D2O ha mejorado notablemente la accesibilidad del libro, beneficiando tanto mi enseñanza como la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Gracias, MIT Press.”

“Para el mercado indio, los libros de MIT Press son prohibitivamente caros,” dijo Janaki Srinivasan, profesora asociada en el Instituto Internacional de Tecnología de la Información en Bangalore, India, y autora de The Political Lives of Information: Information and the Production of Development in India. “Las librerías son reacias a almacenarlos y también son caros para los compradores individuales. La gente está muy interesada en el libro en India, donde se basa el libro, por lo que ha sido una bendición tener la edición de acceso abierto. Varias personas que conocí durante mis charlas y en otros eventos en India dijeron que pudieron acceder al libro porque era de acceso abierto.”

“El acceso abierto es muy importante en mi campo de la antropología,” dijo Elizabeth Carpenter-Song, profesora asociada de investigación en el departamento de antropología en Dartmouth College y autora de Families on the Edge: Experiences of Homelessness and Care in Rural New England. “Nuestro trabajo a menudo habla de cuestiones relevantes para no especialistas y el acceso abierto ayuda a construir puentes hacia otros campos y audiencias. La versión D2O de mi libro me ha permitido llegar a colegas en antropología, así como a servicios clínicos y sociales y actores comunitarios que han utilizado el libro para informar su comprensión de los problemas de vivienda regionales. Estoy convencida de que la opción de acceso abierto ha permitido que el libro se difunda y utilice mucho más ampliamente.”

En un momento en que las tiradas promedio de monografías académicas suelen estar en los pocos cientos, los libros del programa D2O están alcanzando audiencias más amplias en línea que nunca antes, promediando 3.,061 descargas por título y llevando una beca importante a audiencias internacionales.

“D2O está satisfaciendo las necesidades de académicos, lectores y bibliotecas por igual, y nuestras estadísticas de uso y citas demuestran que los lectores de todo el mundo están abrazando las becas de acceso abierto en una amplia gama de campos y para muchos propósitos, desde el aula hasta proyectos de investigación y lecturas de interés profesional,” dijo Amy Harris, gerente sénior de relaciones con bibliotecas y ventas en MIT Press. “Esto alinea aún más el trabajo de MIT Press con la misión de MIT de avanzar en el conocimiento en ciencia, tecnología, artes y otras áreas de la beca para servir mejor a la nación y al mundo, y proporciona oportunidades para la expansión del modelo en los próximos años.”

Desarrollo y Acceso a la Información 2024 (Ifla)

Garrido, M. & Wyber, S. Eds. (2024) Development and Access to Information 2024. The Hague: International Federation of Library Associations and Institutions, 2024

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Basado en las dos ediciones anteriores, el informe DA2I 2024 evalúa el progreso en la entrega de un acceso universal y significativo a la información para el desarrollo durante la primera mitad del período de entrega de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas, a través de datos y opiniones de expertos. La iniciativa DA2I se basa en la convicción de que el acceso a la información es una condición esencial para el desarrollo. Sin él, la toma de decisiones es más pobre, la democracia es más débil y el progreso hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible es más lento. El acceso universal y significativo solo puede ocurrir cuando hay conectividad universal, equidad en las sociedades y los derechos y habilidades para producir y usar información.

Situación de la revisión por pares en 2024

IOP Publishing. «State of Peer Review 2024». Accedido 15 de mayo de 2024. https://ioppublishing.org/state-of-peer-review-2024/.

IOP Publishing ha publicado el informe «State of Peer Review 2024». En marzo de 2024, repitieron la encuesta de 2020 a revisores por pares en ciencias físicas, añadiendo nuevas preguntas. Los objetivos eran comparar respuestas para detectar cambios y recoger opiniones sobre temas como la IA generativa, el sesgo en la revisión por pares y la revisión doble anónima. El informe destaca cómo la pandemia de Covid-19, el aumento de publicaciones científicas y la aparición de la IA generativa han influido en la revisión por pares, además de abordar el aumento de retractaciones y la comercialización de la mala conducta investigativa.

Resultados Clave

  • Sesgo: La proporción de encuestados que reportan haber experimentado sesgo en el proceso de revisión por pares ha disminuido (16% en 2024 frente al 24% en 2020).
  • Motivación: El interés en el artículo sigue siendo la principal motivación para aceptar una invitación a revisar.
  • Uso de IA: Las opiniones sobre el impacto de la IA generativa en la revisión por pares están divididas.
  • Solicitudes de Revisión:
    • 50% reporta un aumento en las solicitudes en los últimos tres años.
    • 47% recibe menos de una invitación al mes.
    • 54% siente que recibe la cantidad adecuada de solicitudes.
    • 35% de los investigadores en etapas tempranas tienen más tiempo para revisar.
    • 52% prefiere revisar manuscritos de doble anonimato.

Tiempo Disponible para la Revisión

  • Frecuencia: 46.9% recibe menos de una solicitud al mes, solo el 3% recibe más de 11 solicitudes mensuales.
  • Diferencias Geográficas y de Carrera: No hay diferencias significativas por género, pero sí por etapa de carrera y región, con variaciones entre Europa y el resto del mundo.
  • Tendencias Recientes: 49.5% de los encuestados han visto un aumento en las solicitudes en los últimos tres años.

Tiempo Disponible Comparado con Solicitudes

  • En 2024, 30% tiene más tiempo disponible para revisiones comparado con 18% en 2020.
  • 16% recibe demasiadas solicitudes frente al 26% en 2020.
  • La mayoría, 54%, reporta recibir la cantidad adecuada de solicitudes.

No se observaron diferencias significativas por género, pero sí por etapa de carrera y región geográfica, especialmente entre países de ingresos altos y bajos.

Impacto de la IA Generativa en la Revisión por Pares

  • Opiniones Diversas:
    • Impacto Negativo: 35% de los encuestados.
    • Neutral/Sin Impacto: 36%.
    • Impacto Positivo: 29%.

Comentarios de los Respondentes:

  • Positivos: Utilidad para revisar manuscritos por plagio y calidad del idioma.
  • Negativos: Preocupaciones sobre la precisión y ética de los modelos de IA actuales.
  • General: La verificación y edición humana experta es necesaria antes de usar textos generados por IA en el proceso de revisión.

Las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA)

«Student Perceptions of Generative AI.» Jisc.. Last modified January 12, 2024.

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JISC ha publicado un nuevo informe sobre las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA) generativa, basado en una serie de foros de discusión realizados durante el invierno pasado con más de 200 estudiantes de colegios y universidades. Este seguimiento se hizo para entender si y cómo han cambiado las opiniones de los estudiantes respecto a la IA generativa desde el informe anterior y para explorar su rol emergente en la educación.

A medida que las instituciones enfrentan el desarrollo de políticas y directrices, así como los complejos cambios pedagógicos, es crucial captar la voz auténtica de los estudiantes para informar una integración responsable de la IA que los capacite y mantenga la integridad académica.

Cambios clave desde la primavera de 2023

La adopción de la IA generativa en la educación por parte de los estudiantes está experimentando una notable transformación, reflejo de la rápida evolución de la propia tecnología. En tan solo nueve meses, desde el informe anterior, se ha observado un cambio evidente en la forma en que los estudiantes utilizan la IA generativa, así como una maduración de las expectativas de sus instituciones para apoyarles en su camino hacia el empleo en un mundo habilitado para la IA.

Transición al aprendizaje colaborativo: Los estudiantes/aprendices ven cada vez más la IA generativa como una herramienta colaborativa para entrenar y apoyar el aprendizaje activo y el pensamiento crítico, utilizando estas herramientas como un asistente digital en lugar de verlas puramente como proveedoras de respuestas.

Énfasis en las competencias futuras: Los estudiantes subrayaron la importancia de contar con competencias en IA generativa que sean relevantes para sus futuros sectores. Hay una demanda creciente de una educación que integre la IA generativa en todo el plan de estudios y refleje el mundo habilitado para la IA en el que todos vivimos ahora.

Ética, equidad y accesibilidad: Los estudiantes están cada vez más concienciados y preocupados por los problemas de equidad, parcialidad y accesibilidad relacionados con la IA, y abogan por medidas que aborden estos retos para garantizar una experiencia educativa segura, inclusiva y receptiva.

Integración global y competencia de los educadores: Existe una clara expectativa por parte de los estudiantes de una integración completa de la IA generativa en la educación, con un uso competente por parte de los educadores y políticas que garanticen un entorno de aprendizaje mejorado por la IA justo y eficaz.

Explorando el Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior. Informe Horizon Report de EDUCAUSE 2024

2024 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and Learning Edition [Informe]. EDUCAUSE. (2024, 13 de mayo).

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El informe Horizon perfila las tendencias y tecnologías clave y prácticas que están dando forma al futuro de la enseñanza y el aprendizaje, y visualiza una serie de escenarios para ese futuro. Está basado en las perspectivas y experiencia de un panel global de líderes de todo el panorama de la educación superior.

En el desenlace de la pandemia de COVID-19, hablar de un regreso a la «normalidad» en la educación superior oculta los grandes desafíos y las interrupciones continuas que aún quedan por delante para muchas instituciones. Las percepciones públicas sobre el valor de la educación postsecundaria continúan su declive, colocando a las instituciones en la posición de tener que demostrar su valía y encontrar soluciones para la disminución de las matrículas. Las capacidades de datos y análisis continúan evolucionando, introduciendo nuevas oportunidades y nuevos riesgos para la institución. Entre estas capacidades, la inteligencia artificial generativa promete cambiar la enseñanza y el aprendizaje de maneras que muchos de nosotros aún no entendemos completamente ni estamos preparados para.

Para el Informe Horizon de enseñanza y aprendizaje de este año, las discusiones de los expertos destacaron y lidiaron con estos desafíos presentes y futuros para la educación superior. Este informe resume los resultados de esas discusiones y sirve como un punto de vista sobre hacia dónde podría dirigirse nuestro futuro.

Tecnologías clave y prácticas discutidas en el informe:

  • Inteligencia Artificial
  • Herramientas y procesos accesibles e inclusivos
  • Apoyo a la conexión y pertenencia estudiantil con la tecnología
  • Amplio apoyo a la salud mental para estudiantes
  • Modelos de datos unificados para análisis del aprendizaje
  • Desarrollo de la alfabetización de datos para comprender y utilizar datos estudiantiles

El informe de este año incluye una sección de honor dedicada a la inteligencia artificial. La IA continúa causando impacto no solo en la educación superior, sino a nivel global, en diversas industrias y en contextos personales y sociales cotidianos. La influencia de la IA es amplia y, quizás no sorprendentemente, los panelistas de este año nominaron al menos una tendencia relacionada con la IA en cada una de las cinco categorías de tendencias. En esta sección destacamos brevemente algunas de las tendencias e impactos relacionados con la IA en los ámbitos social, tecnológico, económico, medioambiental y político que están tomando forma.

Tendencias Sociales: La IA está cambiando la forma en que nos comunicamos. Cada vez se utiliza más en interacciones y conversaciones humanas, y aumenta la discusión sobre las formas en que la IA puede moldear no solo la comunicación humana, sino también, de manera más amplia, las habilidades socioemocionales. Cada vez más, las personas no solo utilizan la IA para facilitar la comunicación, sino que también conversan directamente con la IA (por ejemplo, a través de chatbots o asistentes virtuales, y algunos recurren a la IA generativa como compañeros de conversación). La IA tiene el potencial de cambiar la conexión y comunicación humanas de varias maneras. Como resultado, la educación superior necesitará comprender las formas en evolución en que profesores, estudiantes y personal están utilizando la IA y prepararse para adaptarse a los cambios en la forma en que los estudiantes se comunican. También deberán actualizar el plan de estudios que involucra habilidades socioemocionales y comunicación para tener en cuenta estos cambios. A continuación, se presentan varias formas en que la IA podría impactar la comunicación y los resultados socioemocionales:

  • Causar percepciones negativas de otros.
  • Cambiar las normas de lo que se considera apropiado al conversar con otros.
  • Distorsionar el sentido de uno mismo y de los demás.
  • Hacer que las personas se comporten más como máquinas.
  • Obstaculizar las habilidades sociales en jóvenes y personas neurodiversas.
  • Ayudar a las personas con discapacidades de comunicación a comunicarse mejor.
  • Facilitar y obstaculizar el aprendizaje y uso de idiomas extranjeros.
  • Mejorar la comunicación dentro de las organizaciones.
  • Exacerbar la soledad.

Las herramientas de IA tienen un potencial creciente para remodelar la pedagogía y las experiencias de los estudiantes. Cuando ChatGPT irrumpió en escena, captó la atención de profesores y estudiantes a nivel mundial. Desde entonces, ha habido una gran preocupación por el uso de la IA generativa en el aula, especialmente en el ámbito de las evaluaciones de cursos y la detección de plagio. Sin embargo, las herramientas de IA no solo están volviéndose más sofisticadas, sino que están expandiéndose más allá de las evaluaciones. Cada vez surgen más usos para la IA en el aula, y estas tecnologías tienen el potencial de cambiar el panorama de la enseñanza y el aprendizaje y la experiencia estudiantil de varias maneras, para bien o para mal. A medida que estas tecnologías continúan cambiando y aumenta su adopción, las instituciones de educación superior tendrán que actualizar regularmente sus recomendaciones y pautas sobre el uso de dichas tecnologías, prestando atención a las políticas gubernamentales propuestas que pueden implementarse en un futuro cercano. Las instituciones también pueden ayudar a sus profesores y estudiantes a ser usuarios más conscientes y responsables mediante la provisión de formación y recursos de alfabetización digital y encontrando formas de aprovechar la IA para mejorar las experiencias pedagógicas y los resultados estudiantiles. A continuación, se presentan varias formas en que la IA podría impactar la pedagogía y la experiencia estudiantil:

  • Abrir el camino, a través de la IA multimodal e interactiva, para tecnologías educativas mucho más sofisticadas y receptivas.
  • Dar forma al futuro del pensamiento crítico.
  • Facilitar la ideación y la creatividad.
  • Impulsar la participación estudiantil.
  • Mejorar la gestión del aula.
  • Redefinir el enfoque de las evaluaciones.
  • Personalizar el aprendizaje.
  • Actuar como tutores y proporcionar retroalimentación a los estudiantes.
  • Mejorar las plataformas de gestión del aprendizaje.
  • Ayudar con la salud mental de los estudiantes.

Esta doble exploración de las implicaciones sociales y tecnológicas de la IA subraya su influencia multifacética en la enseñanza, el aprendizaje y las dinámicas sociales más amplias, lo que requiere una adaptación proactiva e integración responsable dentro de los contextos de la educación superior.

Revisión de los acuerdos transformativos en el Reino Unido

Brayman, Kira, Amy Devenney, Helen Dobson, Mafalda Marques, y Anna Vernon. «A Review of  Transitional  Agreements  in the UK». Zenodo, 7 de marzo de 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.10787392.

Encargado y supervisado por grupos estratégicos de Jisc, con la colaboración de Delta Think, una empresa de análisis y datos de acceso abierto (OA), este informe profundiza en el panorama del OA, centrándose en los acuerdos transformativos (AT). Su objetivo es reunir pruebas, estimular el debate en los sectores de la enseñanza superior y la investigación y ofrecer recomendaciones prácticas.

El estudio aborda las siguientes cuestiones

  • ¿Qué proporción de la literatura académica está disponible a través de OA?
  • ¿Qué impacto han tenido los TAs negociados por Jisc en facilitar el acceso abierto a las publicaciones de investigación del Reino Unido?
  • ¿Cómo han influenciado los TAs en los costos para las instituciones de educación superior del Reino Unido?
  • ¿Hasta qué punto han ayudado los TAs al cumplimiento por parte de los autores con los mandatos de los financiadores?
  • ¿Cómo han contribuido los TAs a aumentar la transparencia respecto a los procesos de OA de los editores dentro de la comunidad académica?

El 60% de las organizaciones que utilizan IA generativa han experimentado mejoras en la eficiencia, mientras que el 59% informa mejoras en la experiencia del cliente


Dataiku. «Build Responsible Generative AI: Introducing the RAFT Framework». Accedido 13 de mayo de 2024. https://content.dataiku.com/responsible-generative-ai.

Un nuevo informe de Scale AI revela que más del 60% de las organizaciones que utilizan IA generativa han experimentado mejoras en la eficiencia, mientras que el 59% informa mejoras en la experiencia del cliente. Además, casi la mitad de los encuestados afirman que los modelos de lenguaje de última generación (LLM) les han ayudado a generar ideas para nuevos productos o servicios, destacando las capacidades de generación de ideas de la IA.

Sin embargo, solo alrededor de un tercio de las empresas mencionan mejoras en sus ganancias y ingresos debido a la IA, lo que indica un margen de mejora en el potencial de generación de ingresos de la IA.

Aunque solo el 8% de las organizaciones no han visto mejoras, aún hay un 7% que no han adoptado la IA en ninguna capacidad. En términos de adopción de modelos de IA, el uso de plataformas comerciales ha aumentado significativamente, alcanzando aproximadamente el 86% de las empresas en 2024.

Al mismo tiempo, los modelos de código abierto también han ganado popularidad, con dos tercios de las organizaciones utilizando plataformas abiertas en comparación con el 41% del año anterior. Aunque existe un crecimiento modesto en la creación de modelos de IA internos por parte de las organizaciones, alrededor de un cuarto de ellas están entrenando sus propios modelos, lo que sugiere posibles oportunidades de crecimiento en este campo.