Archivo de la categoría: Tecnologías de la información

Experiencias innovadoras en ambientes de aprendizaje híbridos y virtuales

Experiencias innovadoras en ambientes de aprendizaje híbridos y virtuales. Coordinación. Coordinación, María Esther Avelar Álvarez, Claudia Islas Torres, Claudia Cintya Peña. Estrada. Barcelona: Octaedro, 2023.

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Los integrantes de la Red de Investigadores y Docentes de México, Andorra y España (RIDMAE), de conformidad con sus actividades académicas, acordaron desarrollar una serie de ensayos en los que se reúnen experiencias y reflexiones de docentes y directivos de universidades de distintas partes del mundo que integran dicha red, respecto del proceso de enseñanza-aprendizaje durante la crisis sanitaria derivada de la covid-19 en 2020, en la cual se utilizó como medida emergente la educación en línea para continuar con el servicio educativo.

En esta obra se comparten aprendizajes de lo vivido en el proceso educativo durante la pandemia, a partir de los cuales docentes y autoridades educativas analizan y replantean su quehacer en distintos niveles y dimensiones, para transitar desde las formas clásicas de enseñar hacia modalidades híbridas o virtuales. Se reconoce la necesidad de revisar los modelos pedagógicos en relación con las modalidades educativas y los requisitos necesarios para pasar de un modelo presencial a un modelo híbrido o totalmente en línea.

La RIDMAE tiene la firme convicción del valor de compartir con libre acceso los trabajos de sus integrantes, con el fin de enriquecer la discusión y el análisis y de difundir las buenas prácticas para el fortalecimiento de la educación en sus distintas modalidades.

El aula del futuro

Peña-Acuña, Beatriz (coord.). El aula del futuro. Barcelona: Octaedro, 2023.

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El contenido de este volumen presenta y describe qué es el aula del futuro a los agentes pertenecientes a la educación (profesorado, docentes en formación inicial, profesionales de la educación, padres, etc.). De modo que muestra, de forma amena y en un lenguaje asequible, el modelo teórico-tecnológico de los espacios de aprendizaje de forma aplicada. Asimismo, quedan enmarcados dentro de este tipo de espacio inteligente las metodologías docentes activas, los recursos tecnológicos y las experiencias educativas y percepciones del profesorado tanto en la universidad como en colegios en los que se ha implantado.

Cómo enviar archivos grandes con We Transfer

Cómo enviar archivos grandes con We Transfer

Presentación PPS

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WeTransfer ofrece un servicio gratuito donde los usuarios pueden enviar hasta 2 gigabytes de archivos, y una opción de pago, llamada WeTransfer Plus, donde los usuarios pueden enviar hasta 20 gigabytes de archivos. En el tutorial explicamos cómo enviar documentos de gran tamaño desde esta aplicación de manera sencilla y concisa

Inteligencia artificial y bibliotecas con Santiago Villegas. Planeta Biblioteca 2023/06/03

Inteligencia artificial y bibliotecas

con Santiago Villegas

Planeta Biblioteca 2023/06/03

VIDEO (Editado por Marlene Quinde)

ESCUCHAR EL PROGRAMA

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CUROS BIBLIOTECAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL (Gratuito)

Por Santiago Villegas y Cristian Maturana

Hemos entrevistado sobre Inteligencia Artificial (IA) y bibliotecas a Santiago Villegas, consultor senior en transformación digital para el sector cultura. Uso el marketing, la cultura digital y la ciencia de la información para transformar organizaciones y ciudades, potenciando su capacidad de innovación e impacto social. Con Santiago hemos conversado amigablemente sobre cómo la IA está impactando y transformando la profesión bibliotecaria en la actualidad, cuáles son algunas de las tareas o responsabilidades específicas de los bibliotecarios que podrían ser automatizadas o mejoradas mediante el uso de la IA, en qué medida se verá afectada la profesión de los bibliotecarios en el futuro, beneficios potenciales de utilizar la IA en las bibliotecas para los bibliotecarios y para los usuarios, posibles limitaciones y desafíos asociadas con el uso de la IA en las bibliotecas y en la profesión bibliotecaria, cómo se puede garantizar la ética y la privacidad de los datos desde el mundo de la biblioteca, cómo la IA puede ayudar a los bibliotecarios a personalizar y mejorar los servicios y recomendaciones para los usuarios, qué habilidades y conocimientos son necesarios para que los bibliotecarios puedan aprovechar al máximo la IA, y cuál es el futuro de la Inteligencia Artificial en las bibliotecas

El trabajo del conocimiento y el papel de la enseñanza superior en la era de la IA

Impact of Social Sciences. «Knowledge Work and the Role of Higher Education in an AI Era», 2 de junio de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/06/02/knowledge-work-and-the-role-of-higher-education-in-an-ai-era/.

A medida que la inteligencia artificial se entremezcla cada vez más con distintas formas de trabajo del conocimiento, Bert Verhoeven y Vishal Rana debaten cómo puede adaptarse la enseñanza superior para satisfacer las necesidades de un mercado laboral cambiante. Señalando los límites de las formas tradicionales de examen en la enseñanza superior y las ventajas del estudio en la práctica y la evaluación auténtica, sostienen que la enseñanza superior puede reconfigurarse de forma que se haga hincapié en más y mejores competencias que en la retención de conocimientos.

El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, expresó recientemente su preocupación durante una mesa redonda con senadores estadounidenses sobre el impacto potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, BingChat y Bard, en las carreras de los trabajadores del conocimiento en todo el mundo. Estos modelos lingüísticos avanzados han demostrado notables capacidades en diversos ámbitos, como el almacenamiento de datos, las respuestas a consultas, la generación de ensayos, informes, documentos académicos, políticas, estrategias, documentación jurídica e incluso codificación. Estas competencias encapsulan la pericia de los trabajadores del conocimiento de todo el mundo.

A medida que las tecnologías de la IA siguen transformando nuestro mundo, resulta crucial reevaluar nuestros planes de estudios, metodologías pedagógicas y enfoques de evaluación. El objetivo es preparar adecuadamente a los estudiantes para un panorama en rápida evolución. La aparición de los LLM plantea la necesidad de un pensamiento crítico y de adaptación en la educación para garantizar que los estudiantes desarrollen habilidades que complementen y aumenten las capacidades de la IA en lugar de verse eclipsados por ellas.

En este contexto, el plan de estudios debería hacer hincapié en habilidades como la creatividad, la resolución de problemas, el análisis crítico y la toma de decisiones éticas. En lugar de centrarse únicamente en la memorización y el recuerdo de información, los educadores deben fomentar la capacidad de los alumnos para pensar de forma crítica y aplicar los conocimientos a situaciones del mundo real. Esto implica fomentar la colaboración, la comunicación y los enfoques interdisciplinarios para la resolución de problemas.

Las metodologías pedagógicas deben evolucionar para incorporar el aprendizaje basado en proyectos, en el que los alumnos participan en actividades prácticas que fomentan la creatividad, la innovación y la resolución de problemas complejos. Estos enfoques fomentan el desarrollo de habilidades que la IA no puede reproducir fácilmente, como la inteligencia emocional, la empatía, la adaptabilidad y el liderazgo.

Además, los enfoques de evaluación deben ir más allá de los exámenes tradicionales y las pruebas estandarizadas. La evaluación de las capacidades de los estudiantes para aplicar conocimientos, pensar de forma crítica y colaborar puede lograrse mediante una combinación de evaluaciones de proyectos, presentaciones, simulaciones y otras formas de evaluación auténtica. Este cambio permite a los educadores calibrar el desarrollo holístico de los estudiantes y su preparación para prosperar en un panorama profesional cambiante.

Reimaginando nuestro plan de estudios, la pedagogía y las evaluaciones, podemos garantizar que los estudiantes están equipados con las habilidades y atributos necesarios para prosperar en un mundo en el que las tecnologías de IA desempeñan un papel cada vez más destacado. El objetivo es capacitar a las personas para trabajar junto a los sistemas de IA, aprovechando sus capacidades humanas únicas para crear, innovar y contribuir de forma significativa a la sociedad.

Escenarios y recursos para la enseñanza con tecnología: desafíos y retos.

Aveleyra, Ema E., y Melisa Proyetti Martino. Escenarios y recursos para la enseñanza con tecnología: desafíos y retos. Octaedro, 2022.

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La educación está inmersa en un contexto de crisis y cambios que ha impactado en todos los niveles a nivel mundial. Es una oportunidad desafiante para que supuestos e interrogantes, modelos, métodos y prácticas de integración entre educación y tecnología tengan una impronta positiva en la enseñanza. No se debiera continuar con la dicotomía entre las modalidades presencial y virtual de la enseñanza o con la mera introducción de las tecnologías en el aula, sino avanzar en cómo a través de escenarios dinámicos y recursos tecnopedagógicos es posible mejorar la inclusión y la calidad de los aprendizajes.Este libro ofrece diferentes experiencias, propuestas y estudios que se estructuran en cinco bloques temáticos: Innovación docente, Investigación en Tecnología Educativa, Políticas y Gestión de las Tecnologías, Inclusión Digital, Aprendizaje en Red y Escenarios con Tecnología. Se espera que signifiquen un aporte para repensar y rediseñar la educación en este nuevo contexto que nos interpela.

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA

Kuykendall, By Kristal, y 05/30/23. «Turnitin: Of 38M Submissions Since April 4, 3.5% Had At Least 80% AI-Written Text -». Campus Technology. Accedido 2 de junio de 2023. https://campustechnology.com/articles/2023/05/turnitin-says-its-ai-detector-analyzed-38m-submissions-in-six-weeks.aspx.

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA, y algo menos de una décima parte de los envíos contenían al menos un 20% de texto escrito con IA.

Turnitin informó de que, de 38 millones de consultas realizadas desde el 4 de abril, aproximadamente el 3,5% de ellos contenían al menos un 80% de texto escrito por IA. Esto sugiere que hay una notable presencia de texto generado por IA en los envíos que Turnitin ha procesado.

De manera que en las primeras seis semanas de uso por parte de los educadores de la nueva función de detección de escritura por IA de Turnitin, ha llevado a la plataforma a ajustar el detector y a explicar mejor el significado y los índices de precisión de las puntuaciones de detección.

Las actualizaciones de la función de detección de IA inclyen:

  • Se ha añadido un asterisco a las puntuaciones inferiores al 20%: Ahora aparecerá un asterisco junto al indicador «puntuación» -o el porcentaje de un envío que se considera texto escrito con IA- cuando la puntuación sea inferior al 20%, ya que el análisis de los envíos hasta ahora muestra que los falsos positivos son mayores cuando el detector encuentra que menos del 20% de un documento está escrito con IA. El asterisco indica que la puntuación es menos fiable, según la entrada del blog.
  • Aumento del número mínimo de palabras: El número mínimo de palabras necesario para que el detector de IA funcione se ha aumentado de 150 a 300, porque el detector es más preciso cuanto más largo es un envío, dijo Chechitelli. «Los resultados demuestran que nuestra precisión aumenta con un poco más de texto, y nuestro objetivo es centrarnos en los escritos largos. Es posible que con el tiempo modifiquemos este requisito de palabras mínimas basándonos en la evaluación continua de nuestro modelo.»
  • Cambios en el análisis del detector de frases iniciales y finales: «También observamos una mayor incidencia de falsos positivos en las primeras o últimas frases de un documento», dijo Chechitelli. «Muchas veces, estas frases son la introducción o la conclusión en un documento. Como resultado, hemos cambiado la forma de agregar estas frases específicas para la detección con el fin de reducir los falsos positivos.»

Es importante señalar que la capacidad de Turnitin para detectar texto generado por IA se basa en sus algoritmos y bases de datos que comparan el texto enviado con las fuentes existentes para identificar posibles casos de plagio. Aunque Turnitin puede detectar casos en los que el texto generado por IA se ha copiado directamente de fuentes existentes, puede tener dificultades para identificar el plagio cuando el texto generado por IA es original y no procede de publicaciones existentes.

A medida que siga evolucionando el uso de la IA en la generación de texto, es posible que las herramientas de detección como Turnitin tengan que adaptarse y desarrollar nuevas técnicas para identificar y abordar eficazmente el plagio generado por IA. Las instituciones y organizaciones educativas también pueden necesitar establecer políticas y directrices específicas para abordar el uso de contenidos generados por IA y el plagio en entornos académicos.

Vale la pena mencionar que las cifras proporcionadas por Turnitin ponen de relieve la prevalencia del texto generado por IA, pero sería necesario realizar más análisis e investigaciones para comprender plenamente el impacto y las implicaciones del contenido generado por IA en el contexto de la integridad académica y la detección del plagio.

Los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT pueden realizar análisis de datos a un coste de menos del 1% de lo que costaría contratar a un analista humano

South China Morning Post. «Study Shows ChatGPT Has Potential to Do Data Analysis at Fraction of Human Cost», 29 de mayo de 2023. https://www.scmp.com/tech/article/3222214/llms-chatgpt-can-perform-data-analysis-fraction-human-cost-comparable-performance-study.

Los resultados preliminares proceden de un estudio sobre LLM realizado por la Academia Damo de Alibaba y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur. El coste de GPT-4, la última versión del LLM desarrollado por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos senior, según un estudio.

El uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 en el análisis de datos cuesta menos del 1% de lo que cuesta contratar a un analista humano con resultados comparables, según un estudio reciente que pone de relieve la amenaza potencial que supone para la seguridad laboral la creciente adopción de la inteligencia artificial generativa (IA) en diversos sectores.

El coste de GPT-4, la última versión de la LLM desarrollada por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos sénior que gane en el mercado unos 90.000 dólares anuales, o el 0,71% de un empleado de nivel subalterno, según las conclusiones de un estudio de unos investigadores de Damo Academy, la rama de investigación interna del gigante chino del comercio electrónico Alibaba Group Holding, y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur, publicadas en el servidor de preprints arXiv (PDF).

En el estudio, los investigadores formularon preguntas y proporcionaron los datos, y automatizaron todo el proceso de análisis de datos utilizando GPT-4 para extraer y analizar los datos, con el fin de producir finalmente ideas y gráficos. Los resultados del análisis se compararon con los de analistas de datos humanos profesionales en términos de rendimiento, tiempo y costes.

Los experimentos demostraron que la GPT-4 no sólo es significativamente más barata que un analista de datos humano, sino también mucho más rápida a la hora de completar las tareas, según las conclusiones del estudio.

Sin embargo, el estudio señala que se necesitan más estudios antes de concluir que GPT-4 puede sustituir a los analistas de datos. GPT-4 también puede superar a un analista humano de nivel básico en términos de rendimiento, que se evaluó a través de una serie de métricas que incluían la corrección y fluidez en los gráficos y las percepciones que producían, y tiene un «rendimiento comparable» al de un analista de nivel superior, con ventajas que varían según los distintos casos y métricas.

En algunos casos, el modelo de IA consiguió superar a los analistas de datos humanos en cuanto a la corrección de las cifras y el análisis, y las percepciones que generaba GPT-4 tendían a ser más complejas, según el estudio. GPT-4 también obtuvo plena puntuación en alineación y fluidez a la hora de generar el análisis con textos gramaticalmente correctos.

Sin embargo, GPT-4 quedó por detrás de los humanos a la hora de mostrar datos correctos en los gráficos, así como en la presentación y el formato en algunos casos. A pesar de los errores en algunas cifras, GPT-4 podía generar análisis correctos, señalaba el estudio.

El estudio arroja nueva luz sobre la creciente aplicación de las GPT-4 en diversas industrias, donde se espera que mejoren la eficiencia pero también amenacen los puestos de trabajo humanos.

Las empresas tecnológicas chinas se apresuran a desarrollar sus propios servicios similares a ChatGPT. Alibaba está trabajando en su propia respuesta, llamada Tongyi Qianwen, que lanzó en abril para pruebas beta a clientes corporativos por invitación, semanas después de que Baidu diera a conocer su servicio Ernie Bot.

La propiedad de los contenidos generados por IA

Sheth, Sarang. «Who Owns AI-Generated Content? Understanding Ownership, Copyrighting, and How the Law Interprets AI-Generated Art – Yanko Design», 28 de mayo de 2023. https://www.yankodesign.com/2023/05/27/who-owns-ai-generated-content-understanding-ownership-copyrighting-and-how-the-law-interprets-ai-generated-art/.

El origen y la capacidad de los contenidos generados por IA han sido temas de larga data. El aprendizaje automático ha estado presente durante más de una década, permitiendo que las computadoras adquieran inteligencia al recopilar datos, analizarlos, «pensar» y «crear». Desde la histórica victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1996 en una partida de ajedrez, seguida por el triunfo del superordenador Watson de IBM en el programa Jeopardy en 2011, hasta la victoria de AlphaGo sobre el campeón europeo de Go Fan Hui en 2015 por 5 a 0, hemos presenciado hitos impresionantes. Sin embargo, atribuir exclusivamente la victoria a las computadoras o a los ingenieros que las crearon plantea cuestiones difíciles de dilucidar:

¿Es correcto afirmar que las computadoras han derrotado a sus contrapartes humanas? ¿O deberíamos considerar que los ingenieros que diseñaron y desarrollaron estas máquinas son los verdaderos vencedores? Además, si un automóvil Tesla autónomo llegara a causar un accidente mortal a un peatón, ¿a quién se le atribuiría la culpa? ¿A la inteligencia artificial en sí? ¿Al humano que estaba al volante? ¿O al equipo de ingenieros de Tesla que creó el algoritmo de conducción autónoma? Estas preguntas aún no tienen respuestas definitivas.

La propiedad de los contenidos generados por IA es un ámbito jurídico complejo y en evolución. En muchos casos, los términos y condiciones establecidos por las empresas, como Tesla, aclaran que la responsabilidad recae en el conductor y no en la inteligencia artificial del vehículo. Sin embargo, la asignación precisa de responsabilidad en casos como este es un desafío complejo y requiere una cuidadosa consideración legal y ética.

La propiedad de los contenidos generados por IA depende normalmente de la participación y contribución de los creadores humanos. En muchas jurisdicciones, la legislación sobre derechos de autor concede la propiedad a los creadores humanos de obras originales. Sin embargo, dado que los contenidos generados por IA son producidos por algoritmos sin participación humana directa, la cuestión de la propiedad se vuelve más compleja.

En algunos casos, el propietario de la IA puede ser considerado propietario del contenido que genera. Podría tratarse de la persona u organización que creó o entrenó el algoritmo de IA. Sin embargo, este enfoque no es aceptado universalmente, y algunos sostienen que el resultado de una IA no debería estar sujeto a la protección de los derechos de autor porque carece de la creatividad o autoría humanas necesarias.

Como alternativa, la propiedad puede atribuirse a la persona o entidad que proporcionó los datos utilizados para entrenar la IA. Por ejemplo, si una IA se entrena con un conjunto de datos de fotografías, la titularidad de los derechos de autor de esas fotografías puede influir en la titularidad del contenido generado por la IA.

Cabe señalar que algunas jurisdicciones han empezado a explorar marcos jurídicos que abordan específicamente los contenidos generados por IA. Por ejemplo, la Directiva sobre derechos de autor de la Unión Europea, adoptada en 2019, incluye disposiciones que establecen que la protección de los derechos de autor no debe aplicarse a las obras generadas por IA sin participación humana. Sin embargo, los estados miembros son responsables de implementar esta directiva en sus leyes nacionales, por lo que puede haber variaciones en cómo se interpreta y aplica esto.

En lo que respecta a los derechos de autor de las obras de arte generadas por IA, la capacidad de garantizar la protección de los derechos de autor puede depender de la participación de creadores humanos en el proceso creativo. Si un artista humano contribuye a la concepción o el diseño de la obra de arte generada por la IA, puede reclamar derechos de autor sobre ella. Sin embargo, si la IA genera de forma autónoma la obra de arte sin intervención humana, puede ser más difícil hacer valer la propiedad de los derechos de autor.

La interpretación de la legislación sobre derechos de autor y los contenidos generados por IA sigue evolucionando, y las distintas jurisdicciones pueden adoptar enfoques diferentes. Es esencial consultar con profesionales del derecho versados en la propiedad intelectual y la ley de IA para comprender las implicaciones y normativas específicas de cada jurisdicción.

Acusan a Amazon de violar la ley de privacidad infantil al conservar para siempre las grabaciones de voz de los niños con «Alexa» y socavar las peticiones de borrado de los padres

«FTC and DOJ Charge Amazon with Violating Children’s Privacy Law by Keeping Kids’ Alexa Voice Recordings Forever and Undermining Parents’ Deletion Requests | Federal Trade Commission». Accedido 1 de junio de 2023.

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La Comisión Federal de Comercio y el Departamento de Justicia exigirán a Amazon que revise sus prácticas de supresión de datos y aplique estrictas salvaguardias de privacidad para resolver las acusaciones de que la empresa infringió la norma COPPA (Children’s Online Privacy Protection Act Rule) y engañó a los padres y usuarios del servicio de asistente de voz Alexa sobre sus prácticas de supresión de datos.

Según una denuncia presentada por el Departamento de Justicia en nombre de la FTC, Amazon impidió que los padres ejercieran sus derechos de eliminación en virtud de la Regla COPPA, conservó datos sensibles de voz y geolocalización durante años y los utilizó para sus propios fines, mientras ponía los datos en riesgo de daño por acceso innecesario.

«El historial de Amazon de engañar a los padres, conservar indefinidamente las grabaciones de los niños y hacer caso omiso de las solicitudes de supresión de los padres violó la COPPA y sacrificó la privacidad en aras de los beneficios», dijo Samuel Levine, Director de la Oficina de Protección del Consumidor de la FTC. «La COPPA no permite a las empresas conservar los datos de los niños para siempre por ningún motivo, y menos para entrenar sus algoritmos».

En virtud de la propuesta de orden judicial federal presentada también por el DOJ, se exigirá a Amazon que elimine las cuentas inactivas de menores y determinadas grabaciones de voz e información de geolocalización, y se le prohibirá utilizar esos datos para entrenar sus algoritmos. La orden propuesta debe ser aprobada por el tribunal federal para entrar en vigor.

Según la demanda, Amazon aseguró de forma destacada y reiterada a sus usuarios, incluidos los padres, que podían eliminar las grabaciones de voz recogidas por su asistente de voz Alexa y la información de geolocalización recopilada por la aplicación Alexa. Sin embargo, la empresa incumplió estas promesas cuando conservó parte de esta información durante años y utilizó los datos que retuvo ilegalmente para ayudar a mejorar su algoritmo Alexa, según la denuncia.