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Perspectivas y preocupaciones de los estudiantes sobre la inteligencia artificial generativa: desafíos y demandas en la educación

Attewell, Sue. «Student Concerns around Generative AI». Artificial Intelligence (blog), 28 de marzo de 2024. https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2024/03/28/student-concerns-around-generative-ai/.

Tras la publicación del informe inicial sobre las Percepciones Estudiantiles sobre la Inteligencia Artificial Generativa el año pasado, se reconoció la necesidad de continuar la discusión con los estudiantes a medida que la tecnología sigue evolucionando.

Durante el pasado invierno, se llevaron a cabo una serie de nueve foros de discusión en persona con estudiantes, con la participación de más de 200 alumnos de universidades y colegios, con el fin de revisitar las percepciones estudiantiles sobre la inteligencia artificial generativa. El objetivo fue comprender si y cómo han cambiado las opiniones sobre la IA generativa, identificar los usos y preocupaciones emergentes, y explorar el papel en desarrollo que los estudiantes quieren que estas herramientas jueguen en su experiencia educativa.

Mientras las instituciones luchan por desarrollar políticas y orientaciones, y los cambios pedagógicos complejos, captar la voz auténtica del estudiante sigue siendo crucial para informar una integración responsable de la IA que empodere a los estudiantes y mantenga la integridad académica.

Se enfocarán ahora en las preocupaciones que los estudiantes que asistieron a los foros plantearon sobre la IA generativa:

Alfabetización Informacional y Educación

Se planteó el aumento de la desinformación creada junto con la capacidad de la IA generativa para crear falsedades plausibles. Los estudiantes quieren poder distinguir fácilmente entre información confiable y no confiable, y comprenden que la capacidad de filtrar información generada por IA es tan crucial como cualquier habilidad académica tradicional.

Hubo una diversidad de opiniones en torno a la alfabetización informacional, con algunos estudiantes reportando que sentían que tenían las habilidades relevantes para evaluar críticamente los resultados y otros queriendo que sus instituciones los apoyen para desarrollar esta habilidad vital.

Plagio y Detección de IA

Los estudiantes con los que se habló entienden la necesidad de distinguir entre aquellos que hacen trampa y aquellos que no. Sin embargo, hubo un fuerte sentimiento de que la falta de orientación clara sobre cómo deberían usar de manera responsable y ética la IA generativa podría llevar a un aumento en el mal uso debido a errores de interpretación. Hubo una fuerte solicitud de orientación clara que fuera justa para todos.

Los estudiantes manifestaron su preocupación por el sesgo conocido en las herramientas de detección contra hablantes no nativos de inglés y sintieron que las instituciones que utilizan detectores necesitaban responder a esto y tomar medidas concretas para mitigar este sesgo. También sintieron que se necesitaba una forma de impugnar las decisiones, cuando sienten que han sido perjudicados.

Dependencia y Originalidad

Los estudiantes mencionaron una variedad de preocupaciones, como el riesgo de volverse dependientes de la IA generativa para producir contenido escrito y perder la capacidad de crear desde cero. También estaban preocupados de que el uso de estas herramientas para investigar nuevas áreas pudiera llevar a una falta de habilidad para evaluar críticamente los recursos.

Las preocupaciones sobre la dependencia excesiva de la IA para tareas como escribir ensayos y/o producir investigaciones, etc., podrían potencialmente llevar a una disminución en las habilidades de pensamiento crítico. Los estudiantes afirmaron claramente la necesidad de asegurar que no perderían su desarrollo intelectual utilizando herramientas de IA generativa de manera inapropiada o excesiva.

Los estudiantes expresaron la necesidad de mantener su individualidad y voces únicas, y articularon el temor de cómo esto se vería afectado a medida que aumentara el uso de herramientas de IA generativa.

Ética y Sesgo

Los estudiantes plantearon el problema de ‘¿Se considera trampa cualquier uso de IA generativa en la educación?’ ya que da una ventaja sobre aquellos que no usan la tecnología. Hubo una variedad de opiniones al respecto, con algunos afirmando que no usaban IA generativa para ningún propósito educativo y otros evitando su uso en evaluaciones, debido a la falta de claridad sobre este punto.

Los estudiantes reconocieron que existen sesgos inherentes en los sistemas de IA generativa, a menudo reflejando disparidades en raza, género y nivel socioeconómico. Estaban preocupados de que los sesgos se exacerbaran con el aumento del uso de la IA por parte de los empleadores para cribar candidatos. Los estudiantes sintieron bastante fuerte la necesidad de una revisión crítica del contenido generado por IA para evitar perpetuar estereotipos.

Los estudiantes sintieron bastante fuertemente que cuando el enfoque de las instituciones hacia la IA generativa no es consistente, perjudicará a algunos estudiantes; desean un enfoque universal justo. También plantearon el problema del aumento de la inequidad digital, con aquellos que tienen la capacidad de pagar teniendo acceso a mejores herramientas.

Datos, Privacidad y Derechos de Autor

Los estudiantes con los que se habló, en su mayoría, eran conscientes de los riesgos de que los sistemas de IA contengan o expongan datos personales, pero los niveles de preocupación al respecto variaban tremendamente, con muchos asumiendo que estaban cubiertos cuando usaban estas herramientas por el GDPR y/o las políticas de sus instituciones.

Los estudiantes discutieron el equilibrio entre privacidad y eficiencia al usar la IA generativa, con algunos expresando resignación sobre la pérdida de privacidad de datos personales, mientras que otros eran más optimistas sobre el intercambio, particularmente aquellos estudiantes creativos que querían desarrollar una audiencia para su trabajo.

El copyright fue planteado como una preocupación desde dos ángulos: ‘¿Quién posee el trabajo co-creado con herramientas de IA generativa?’ y ‘¿Cómo puedo asegurarme de no estar plagiando inadvertidamente el trabajo de alguien más, sin dar crédito o pagarles, cuando co-creo usando IA generativa?’.

Habilidades de IA y Empleabilidad

Los estudiantes en los foros de discusión estaban preocupados por adquirir las habilidades de IA generativa necesarias para los lugares de trabajo futuros debido a posibles prohibiciones o restricciones en estas herramientas por parte de sus instituciones.

Plantearon el problema de cómo pueden mantenerse al día con el desarrollo de la IA generativa y cómo estas serían abrazadas e incorporadas en las políticas actuales y prácticas de enseñanza por parte de

Aplicación de la IA Generativa: recomendaciones y consideraciones para las escuelas públicas

Generative AI Implementation: Recommendations and Considerations
for PK-13 Public Schools. North Carolina: North Carolina Dept. of Public Instruction, 2024

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Estas recomendaciones y consideraciones para la implementación de inteligencia artificial generativa han sido creadas como una forma de compartir información y recursos para orientar la implementación responsable de herramientas de inteligencia artificial generativa y guiar la alfabetización en inteligencia artificial en las Escuelas Públicas de Carolina del Norte. Ten en cuenta que, dado que la inteligencia artificial generativa es una tecnología emergente y está cambiando rápidamente, al igual que las leyes y normativas que la rigen, este es un documento en constante actualización que se modificará según sea necesario para reflejar los cambios que ocurran en este entorno tan dinámico. La última actualización aparecerá en la parte inferior de cada página para tu referencia.

Estas pautas han sido organizadas en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, que guía la enseñanza y el aprendizaje digital en las escuelas públicas de Carolina del Norte. El Plan de Aprendizaje Digital fomenta el uso seguro de tecnología innovadora para preparar a los estudiantes para el futuro escolar y laboral, mejorar los resultados estudiantiles y respaldar el uso adecuado de la tecnología para avanzar en el aprendizaje.

Este documento está estructurado en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, como se muestra en este gráfico. La Oficina de Enseñanza y Aprendizaje Digital, ubicada dentro del Departamento de Instrucción Pública de Carolina del Norte (NCDPI), apoya a los educadores en el uso seguro de la inteligencia artificial generativa para mejorar el aprendizaje estudiantil. Si necesitas ayuda para implementar la inteligencia artificial generativa en tu distrito o escuela, por favor comunícate con tu Consultor Regional de Enseñanza y Aprendizaje Digital o con el Catalizador de Aprendizaje Innovador.

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.

Reapertura de escuelas en América Latina y el Caribe: puntos clave, retos y dilemas para planificar un retorno seguro a las clases presenciales

Reopening schools in Latin America and the Caribbean: key points, challenges, and dilemmas to plan a safe return to in-person classes; report. Paris: Unesco, 2021

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Un informe emitido por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Oficina Regional de Educación para América Latina y el Caribe (OREALC/UNESCO Santiago) advierte sobre la desigualdad en el acceso a los recursos humanos y económicos, a la infraestructura y al equipamiento educativo en la región, agravada por la pandemia. Estas condiciones estructurales afectan la implementación de las recomendaciones emitidas por los organismos internacionales sobre los procesos adecuados para la reapertura de las escuelas, e impactan en el derecho a la educación de millones de estudiantes en la región.

El documento presenta una evaluación elaborada por ambas instituciones como contribución a la priorización de la educación en los planes nacionales de respuesta a la emergencia sanitaria y en las futuras estrategias de recuperación. «Los países han desplegado diversos planes de respuesta y recuperación en los que la educación debe incorporarse como elemento central», dice el informe, «no sólo para garantizar una respuesta educativa, sino para lograr una recuperación equitativa, inclusiva y sostenible».

El informe señala que la desigualdad aumenta el reto de desarrollar una estrategia educativa que integre las experiencias educativas de 2020, y que la recuperación de los estudiantes que no han vuelto a la escuela será difícil. Por ello, el documento también reclama una acción regional que garantice que todas las respuestas educativas se basen en los principios fundamentales de inclusión, equidad y no discriminación. Para ello, el informe analiza las posibilidades, restricciones y necesidades que enfrentarán los países de América Latina y el Caribe durante el proceso de retorno a las clases presenciales, considerando las siguientes dimensiones: escuelas seguras (infraestructura escolar, acceso a agua y saneamiento); recursos humanos (directores y docentes); educación a distancia (acceso a TIC y conectividad; financiamiento de la educación; e información y planificación.

¿Cómo usan las los ordenadores los estudiantes para aprender en el hogar y la escuela?

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“A Look at Computer Access and Use: How Students Use Computers for Learning at Home and School” (Grades 4, 8, and 12).  National Center for Education Statistics

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El informe examina en profundidad el acceso de los estudiantes a los ordenadores en el hogar y en la escuela, y el uso de los ordenadores por parte de los estudiantes para el aprendizaje en clase en los grados 4º, 8º y 12º.

Este informe es el segundo de una serie de informes que examinan el cuestionario de la encuesta de 2015 y los datos de rendimiento de la Evaluación Nacional de Progreso Educativo (NAEP).

Las asociaciones entre el acceso y uso de los ordenadores por parte de los estudiantes y su desempeño en las evaluaciones de matemáticas y lectura de la NAEP para el año 2015 se analiza a nivel nacional, en todos los estados y jurisdicciones, y en los grandes distritos urbanos.

La mayoría de los estudiantes tienen acceso a un ordenador en casa o en la escuela en 2015. El porcentaje de acceso a los ordenadores en el hogar osciló entre 77 y 97% para los estudiantes de octavo grado, mientras que el acceso a los ordenadores en la escuela osciló entre 78 y 100%. Además, los estudiantes sin acceso a ordenadores en casa tendieron a tener peores resultados en las evaluaciones en 2015.

El acceso a lo ordenadores se divide según criterios socioeconómicos. Los porcentajes más pequeños de estudiantes con familias de bajos ingresos reportaron tener acceso a ordenadores en casa en comparación con los estudiantes de ingresos medios a altos. os estudiantes de menor y mayor rendimiento difieren en la frecuencia con la que utilizan los ordenadores para practicar y desarrollar habilidades académicas en el aula.

El uso de los ordenadores una o dos veces por semana aumentó en hasta 5 puntos porcentuales en las clases de matemáticas y 6 puntos porcentuales en las clases de lectura entre 2013 y 2015.

Evaluación de la Educación Primaria

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Evaluación de la Educación Primaria.  [e-Book] Navarra, Gobierno de Navarra, 2003

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Presenta los resultados de la evaluación que se ha hecho a todos los alumnos de Educación Primaria en Matemáticas, Comprensión lectora en castellano y vascuence, y ortografía. Presenta también el diseño de la evaluación, con los instrumentos utilizados y las escalas de rendimiento, y las variables del contexto de aprendizaje.

Biblioteca y aprendizaje autónomo. Guía práctica para descubrir, comprender y aprovechar los recursos documentales

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Arellano Yanguas, Villar. Biblioteca y aprendizaje autónomo. Guía práctica para descubrir, comprender y aprovechar los recursos documentales Gobierno de Navarra Departamento de Educación y Cultura, 2002

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Las propuestas didácticas van dirigidas al profesorado de Educación Primaria y Secundaria y plantean distintos niveles de profundización. El objetivo es que el alumnado adquiera las destrezas necesarias para localizar y utilizar las fuentes documentales que le permitan, en todo tipo de soportes, no sólo el aprendizaje autónomo de todas las áreas del currículo sino también su propio divertimento. Por otra parte, el conocimiento de las normas bibliotecarias universales a partir de la etapa escolar facilitará el acceso a la información desde las bibliotecas públicas y universitarias que el alumnado frecuente a lo largo de su edad adulta.

La llamada «formación de usuarios» es por tanto una de las tareas que tiene que afrontar la biblioteca escolar de un centro que prepare a las jóvenes generaciones para acceder al moderno y cada vez más complejo mundo de la información.