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Impacto de las nuevas herramientas de IA en la educación: ¿apoyo al estudio o riesgo para el aprendizaje?

Young, Jeffrey R. «New AI Tools Are Promoted as Study Aids for Students. Are They Doing More Harm Than Good?» EdSurge, November 8, 2024. https://www.edsurge.com/news/2024-11-08-new-ai-tools-are-promoted-as-study-aids-for-students-are-they-doing-more-harm-than-good.

Las herramientas de IA en educación generan un debate complejo. Si bien proporcionan accesibilidad y apoyo para algunos estudiantes, existe la preocupación de que estén promoviendo una forma de aprendizaje que omite el esfuerzo cognitivo necesario para una verdadera comprensión. Los educadores sugieren que las compañías de IA asuman la responsabilidad de desarrollar sus herramientas de manera que fomenten el aprendizaje en lugar de obstaculizarlo.

El artículo de Jeffrey R. Young examina el auge de herramientas de inteligencia artificial (IA) diseñadas para ayudar a estudiantes, como Google NotebookLM, que convierten notas de clase en podcasts interactivos, y cómo éstas plantean tanto beneficios como preocupaciones para la educación.

Estas herramientas permiten a los estudiantes transformar lecturas, notas o materiales en resúmenes instantáneos, y en muchos casos ayudan a alumnos neurodivergentes o con dificultades para procesar grandes volúmenes de información. No obstante, varios educadores temen que la facilidad y rapidez de estos resúmenes pueda incentivar a los estudiantes a evitar el trabajo de analizar y comprender profundamente los textos. Alexis Peirce Caudell, docente en la Universidad de Indiana, observa que, aunque los estudiantes usan estas herramientas de diferentes maneras según su área de estudio, algunos se sienten presionados a usarlas solo porque sus compañeros lo hacen, aún si esto compromete su aprendizaje real.

Marc Watkins, profesor de la Universidad de Mississippi, destaca que la fricción o dificultad en el proceso de aprendizaje es crucial, pues ayuda a internalizar el conocimiento. A su juicio, las herramientas de IA eliminan este esfuerzo valioso, permitiendo a los estudiantes «pasar de inmediato al borrador final» con poco trabajo real. Además, considera que las políticas académicas actuales sobre el uso de IA necesitan actualizarse continuamente debido a las rápidas innovaciones en IA.

Un desafío adicional es la precisión, ya que los modelos de IA a veces generan «alucinaciones» o información incorrecta que presentan como si fuera verdad. La experiencia de Bonni Stachowiak, decana en Vanguard University, ilustra esta problemática: al usar Google NotebookLM, observó que la IA fallaba en temas complejos que ella conocía bien, lo cual puede generar una comprensión superficial o errónea.

Algunos estudiantes también plantean inquietudes éticas, como el impacto ambiental del uso de IA y la privacidad de sus datos. Caudell subraya que estas son conversaciones que apenas se están explorando en la educación.

A pesar de las críticas, las herramientas de IA han demostrado tener efectos positivos, especialmente para estudiantes con necesidades específicas, como aquellos con TDAH o discapacidades intelectuales, quienes se benefician de la división de tareas en pasos manejables o de resúmenes que facilitan el acceso inicial a textos largos.

Cómo las universidades están reinventando el aprendizaje en un mundo de IA

The Chronicle of Higher Education. «How Colleges Are Reimagining Learning in an AI World», 3 de octubre de 2024. https://www.chronicle.com/article/the-future-is-hybrid.

Se analiza cómo las universidades están adaptándose al creciente papel de la inteligencia artificial (IA) en la educación. En lugar de ver la IA como una herramienta que sustituya el esfuerzo humano, algunos educadores, como Dan Myers y Anne Murdaugh de Rollins College, están integrando la IA como un apoyo para mejorar el aprendizaje.

En sus cursos, pidieron a los estudiantes que usaran herramientas como Claude y Copilot para proyectos de investigación, documentando cada paso en diarios que incluían los prompts y respuestas de IA, junto con sus reflexiones sobre el proceso. Los estudiantes encontraron útil la IA en etapas de brainstorming y esquematización, aunque preferían escribir por su cuenta, revelando la necesidad de trabajo independiente en ciertos aspectos como la revisión de literatura.

Este enfoque marca un cambio hacia una colaboración consciente con la IA, lo que podría permitir a los estudiantes aprender de manera más eficaz en vez de delegar el trabajo. Myers subraya que el desafío no es rediseñar drásticamente el currículo, sino encontrar los puntos estratégicos donde cada estudiante pueda desarrollar habilidades fundamentales en IA.

Mientras que algunos profesores temen el impacto de la IA en la educación, Myers y Murdaugh argumentan que el pensamiento crítico y el manejo de información, habilidades esenciales para la IA, son precisamente aquellas en las que las universidades ya destacan. De hecho, varias instituciones están buscando incorporar la «alfabetización en IA» en los planes de estudio. Sin embargo, esto no es sencillo: encuestas recientes muestran que aunque muchos estudiantes ya usan la IA para buscar información o hacer resúmenes, la mayoría de los profesores todavía no se sienten capacitados para aplicarla en su enseñanza.

Organizaciones como WGU Labs y la American Association of Colleges and Universities (AAC&U) están trabajando para reducir la incertidumbre en torno a la IA en la educación, proporcionando ejemplos prácticos y programas de capacitación. De hecho, la AAC&U ha lanzado un instituto de siete meses sobre IA, pedagogía y currículum, en el que participan equipos de 123 universidades que buscan integrar la IA de manera ética y efectiva.

Para instituciones más pequeñas como Berry College, la adopción de la IA incluye decisiones éticas y de privacidad, pues quieren educar a sus estudiantes en el uso crítico de la IA sin depender en exceso de detectores de IA, que podrían generar desconfianza. Mientras tanto, en universidades grandes como la Universidad de Michigan y Yale, se están desarrollando plataformas propias que permiten a los estudiantes y profesores experimentar con chatbots y otras herramientas de IA dentro de entornos protegidos. Esto asegura privacidad y brinda igualdad de oportunidades a estudiantes que de otra forma no podrían acceder a versiones avanzadas de herramientas como ChatGPT.

Universidades como Carnegie Mellon han comenzado a financiar experimentos para probar el impacto de la IA en el aula, explorando si esta mejora la capacidad de los estudiantes para generar ideas y defender argumentos. Algunos profesores también están explorando el desarrollo de tutores de IA para apoyar el aprendizaje autodirigido, lo que permite a los estudiantes trabajar a su propio ritmo y con acceso continuo a un «instructor» que no se frustra.

Sin embargo, los desafíos son significativos, pues la IA plantea dilemas sobre cómo y hasta qué punto se deben adaptar los programas de estudio. Mientras que algunos educadores ven en la IA una oportunidad para dedicar más tiempo a problemas complejos en clase, otros temen que se convierta en una distracción o en una solución demasiado fácil. Las universidades están comenzando a ver a la IA no solo como una herramienta auxiliar, sino como una tecnología fundamental que redefine la experiencia educativa, exigiendo un equilibrio entre innovación y cautela en su implementación.

Hacia una IA ética y justa en la investigación educativa

Barnes, T., Danish, J., Finkelstein, S., Molvig, O., Burriss, S., Humburg, M., Reichert, H., Limke, A. Toward Ethical and Just AI in Education Research. Community for Advancing Discovery Research in Education (CADRE). Education Development Center, 2024

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El documento «Toward Ethical and Just AI in Education Research» discute el creciente uso de la inteligencia artificial en la educación, particularmente en las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Los avances en la investigación y desarrollo de inteligencia artificial en educación (AIED) están transformando la enseñanza y el aprendizaje, generando una mezcla de entusiasmo y preocupación.

Los autores, miembros de la Community for Advancing Discovery Research in Education (CADRE), reconocen que, aunque la AI tiene el potencial de revolucionar la educación, también puede perpetuar sesgos existentes y afectar negativamente la práctica educativa. Este informe es el primero de una serie de tres que aborda enfoques éticos en la investigación y aplicación de la AIED en STEM, impulsado por la necesidad de considerar cuidadosamente cómo se diseñan y utilizan estas tecnologías.

Los investigadores subrayan la importancia de adoptar políticas que prioricen la ética, la equidad y la justicia en el desarrollo de tecnologías AIED en educación K-12. En este sentido, proponen un marco ético y herramientas que fomentan la reflexión continua y la comunicación para mejorar la investigación y el desarrollo inclusivos y equitativos.

Además, hacen hincapié en que las tecnologías AI reflejan tanto los sesgos intencionados como los no intencionados de sus diseñadores y de la sociedad. Por lo tanto, abogan por un enfoque integral que incorpore principios éticos establecidos, lo que permitirá que las buenas intenciones de los investigadores y desarrolladores se traduzcan en decisiones de diseño positivas y en la creación de productos tecnológicos inclusivos.

El potencial de la IA generativa y la detección, la disciplina y la desconfianza

Generative AI collage with DETECTION, DISCIPLINE, DISTRUST, ethics charter, and potential of generative AI
A conceptual collage explores generative AI’s promise alongside detection, ethics, discipline, and distrust.

Dwyer, M. ; Laird, E. Up in the Air Educators Juggling the Potential of Generative AI with Detection, Discipline, and Distrust. e Center for Democracy & Technology (CDT), 2024

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Desde finales del curso 2022-23, los educadores han tenido una experiencia distinta con la inteligencia artificial generativa (IA). Las escuelas han aprovechado para reorganizarse y adaptarse tras la rápida aparición de ChatGPT el año anterior. El Centro para la Democracia y la Tecnología (CDT) realizó una encuesta en noviembre y diciembre de 2023 a maestros de secundaria para entender cómo interactúan con esta tecnología y qué apoyo reciben.

En agosto de 2023, el Centro para la Democracia y la Tecnología (CDT) realizó una encuesta para examinar las experiencias y opiniones de maestros, estudiantes y padres sobre varios aspectos de la tecnología, incluida la IA generativa, durante el año escolar 2022-23. Luego, entre noviembre y diciembre de 2023, CDT patrocinó una encuesta dirigida a maestros para analizar cambios en el uso reportado de IA generativa y evaluar el apoyo y la orientación que los maestros están recibiendo por parte de sus escuelas o distritos en el año escolar 2023-24. Para ello, se llevaron a cabo entrevistas en línea a 460 maestros de 6.º a 12.º grado realizadas entre noviembre y diciembre de 2023.

El estudio reveló avances y desafíos:

  • Mayor familiaridad y formación: Aunque ha aumentado el uso de IA generativa y las políticas escolares, persisten riesgos. A muchos maestros les falta orientación sobre el uso responsable por parte de los estudiantes y cómo detectar trabajos generados por IA.
  • Dependencia de herramientas de detección de IA: Los maestros confían cada vez más en estas herramientas, a pesar de que son poco efectivas. Esto podría afectar negativamente a los estudiantes.
  • Aumento en la disciplina estudiantil: Más estudiantes están siendo castigados por el uso de IA, con un riesgo mayor para estudiantes marginados.
  • Desconfianza hacia los estudiantes: Los maestros, especialmente en escuelas que prohíben la IA, siguen siendo más desconfiados respecto a la integridad académica de los estudiantes, lo que también ha resultado en más sanciones disciplinarias.

Las escuelas han avanzado significativamente en la creación de políticas y en proporcionar orientación a los docentes sobre el uso de la IA generativa en un corto periodo. En el año escolar anterior, muchas escuelas aún estaban desorientadas y rezagadas en cuanto a la implementación de normativas sobre IA generativa, y muchos maestros informaban que sus instituciones no tenían políticas claras al respecto. Sin embargo, en el año escolar 2023-24, más docentes reportan que sus escuelas han adoptado políticas y procedimientos, además de ofrecer mayor capacitación y apoyo en relación con el uso de estas herramientas.

  • 80% de los docentes han recibido capacitación formal sobre políticas de uso de IA generativa, un aumento de 37 puntos porcentuales respecto al año pasado.
  • 85% de los maestros afirman que sus escuelas tienen una política que permite o prohíbe el uso de herramientas de IA generativa, como ChatGPT, para tareas escolares, y 71% de ellos indican que es la primera vez que se implementa dicha política en sus instituciones.
  • Las políticas que permiten el uso de IA generativa para tareas casi se han duplicado en comparación con el año anterior (del 31% al 60%).
  • Además, 72% de los maestros afirman que las escuelas han solicitado su opinión sobre las políticas de uso de IA generativa en el aula, un porcentaje superior al de otras tecnologías escolares.

Los maestros se están volviendo cada vez más dependientes de las herramientas de detección de contenido generativo de IA sancionadas por las escuelas, lo cual es problemático ya que investigaciones indican que estas herramientas no son consistentemente efectivas para diferenciar entre texto generado por IA y escrito por humanos. Además, la mayoría de los docentes no han recibido orientación sobre cómo actuar si sospechan que un estudiante ha utilizado IA de manera inapropiada.

  • 68% de los maestros informan que utilizan regularmente una herramienta de detección de contenido de IA, lo que representa un aumento de 30 puntos porcentuales en comparación con el año pasado.
  • Solo 25% de los docentes se sienten muy efectivos a la hora de discernir si los trabajos fueron creados por IA o por los estudiantes mismos.
  • El uso de herramientas de detección sancionadas por las escuelas ha aumentado: 78% de los maestros informan que su escuela respalda alguna herramienta de este tipo, en comparación con el 43% del año pasado.

Esta situación genera preocupación, especialmente por el aumento en las sanciones disciplinarias hacia los estudiantes, que será tratado en la si

El aumento en el uso de la IA generativa ha generado un incremento en las sanciones disciplinarias hacia los estudiantes, en parte debido a la falta de capacitación docente y a la creciente dependencia de herramientas de detección de IA, que a menudo son ineficaces. Desde el año escolar pasado, las sanciones por el uso de IA generativa han aumentado un 16%, alcanzando al 64% de los estudiantes sancionados en el ciclo 2023-2024.

  • Herramientas de detección de IA: El uso regular de estas herramientas por los maestros está vinculado a un mayor número de sanciones. Un 72% de los maestros que las usan regularmente informan sobre estudiantes que han enfrentado consecuencias negativas.
  • Desigualdades en la disciplina: Estudiantes que dependen de dispositivos proporcionados por la escuela, así como aquellos de comunidades marginadas (negros, hispanos, rurales y de bajos ingresos), enfrentan mayor riesgo de sanciones.
  • Estudiantes con discapacidades: Los alumnos con planes IEP o 504 reportan un uso más frecuente de IA generativa, lo que, combinado con el mayor uso de herramientas de detección por parte de maestros de educación especial, aumenta el riesgo de acciones disciplinarias para estos estudiantes.

El aumento de estas sanciones plantea preocupaciones sobre las consecuencias educativas negativas, especialmente para poblaciones vulnerables.

Las humanidades digitales en la enseñanza de las literaturas hispánicas: aplicaciones prácticas

Martínez Cantón, Clara I., y Rocío Ortuño Casanova, eds. Las humanidades digitales en la enseñanza de las literaturas hispánicas: Aplicaciones prácticas. Peter Lang International Academic Publishers, 2024.

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En este libro se aborda, mediante un recorrido sistemático y detallado, con ejemplos y ejercicios prácticos, diferentes metodologías digitales que nos llevan desde la búsqueda de textos en lengua española en repositorios, su almacenaje, su preparación para el análisis y su análisis con diferentes técnicas.


Los detectores de IA acusan falsamente a los alumnos de hacer trampas con graves consecuencias

«AI Detectors Falsely Accuse Students of Cheating—With Big Consequences». Bloomberg.com.18 de octubre de 2024. https://www.bloomberg.com/news/features/2024-10-18/do-ai-detectors-work-students-face-false-cheating-accusations.

Un estudio revela que alrededor de dos tercios de los profesores utilizan regularmente herramientas para detectar contenido generado por IA. Este uso extendido puede llevar a que incluso pequeñas tasas de error se traduzcan en un gran número de acusaciones falsas.

Desde el lanzamiento de ChatGPT hace casi dos años, las escuelas han implementado diversas herramientas de detección para identificar contenido escrito por IA. Los mejores detectores de redacciones con IA son muy precisos, pero no son infalibles. Businessweek probó dos de los principales servicios -GPTZero y Copyleaks- en una muestra aleatoria de 500 redacciones de solicitudes universitarias enviadas a la Universidad A&M de Texas en el verano de 2022, poco antes del lanzamiento de ChatGPT, garantizando así que no habían sido generadas por IA. Los ensayos se obtuvieron a través de una solicitud de registros públicos, lo que significa que no formaban parte de los conjuntos de datos con los que se entrenan las herramientas de IA. Businessweek descubrió que los servicios marcaban falsamente entre el 1% y el 2% de los ensayos como probablemente escritos por IA, y en algunos casos afirmaban tener una certeza cercana al 100%.

Incluso una tasa de error tan pequeña como puede acumularse rápidamente, dado el gran número de trabajos que los estudiantes realizan cada año, con consecuencias potencialmente devastadoras para los estudiantes que son falsamente marcados. Al igual que ocurre con las acusaciones más tradicionales de engaño y plagio, los estudiantes que utilizan IA para hacer sus deberes tienen que rehacer sus tareas y se enfrentan a suspensos y períodos de prueba.

Los más vulnerables a acusaciones erróneas son aquellos que escriben de manera más genérica, como estudiantes no nativos en inglés o aquellos con estilos de escritura más mecánicos. Moira Olmsted, una estudiante de 24 años, fue acusada de utilizar IA para un trabajo en línea en la Universidad Central Methodist, lo que le valió una calificación de cero. La acusación se basó en un detector de IA que había marcado su trabajo como posiblemente generado por inteligencia artificial, a pesar de su estilo de escritura, influenciado por su trastorno del espectro autista. Aunque logró que la calificación fuera cambiada, recibió una advertencia de que futuras detecciones similares serían tratadas como plagio.

Un estudio realizado en 2023 por investigadores de la Universidad de Stanford descubrió que los detectores de IA eran «casi perfectos» cuando comprobaban redacciones escritas por estudiantes de octavo curso nacidos en EE.UU., pero marcaban más de la mitad de las redacciones escritas por estudiantes no nativos de inglés como generadas por IA. Turnitin, una popular herramienta de detección de IA ha declarado que tiene una tasa de falsos positivos del 4% al analizar frases. Turnitin se negó a poner su servicio a disposición para realizar pruebas. En una entrada del blog 2023, la Universidad de Vanderbilt, una de las principales escuelas que desactivaron el servicio de detección de IA de Turnitin por motivos de precisión, señaló que, de lo contrario, cientos de trabajos de estudiantes habrían sido marcados incorrectamente durante el curso académico como escritos en parte por IA. Las empresas de detección de IA insisten en que sus servicios no deben tratarse como juez, jurado y verdugo, sino como un dato para ayudar a informar y orientar a los profesores.

Businessweek también descubrió que los servicios de detección de IA a veces pueden ser engañados por herramientas automatizadas diseñadas para hacer pasar la escritura de IA por humana. Esto podría dar lugar a una carrera armamentística que enfrentara a una tecnología contra otra, dañando la confianza entre educadores y estudiantes con escasos beneficios educativos.

OpenAI ha anunciado recientemente que no lanzará una herramienta para detectar escritos generados por IA, en parte debido a preocupaciones sobre su impacto negativo en ciertos grupos, incluidos los estudiantes que hablan inglés como segunda lengua. Aunque algunas instituciones están reconsiderando el uso de detectores de IA, muchos colegios todavía confían en ellos. Startups de detección de IA han atraído inversiones significativas desde 2019, lo que refleja el aumento del uso de estas tecnologías. Sin embargo, la ansiedad y paranoia en el aula persisten, ya que los estudiantes dedican tiempo a defender la integridad de su trabajo y temen el uso de herramientas de asistencia de escritura comunes.

A pesar de que algunas empresas de detección de IA afirman tener tasas de error bajas, la presión sobre los estudiantes para evitar ser acusados de hacer trampa ha llevado a algunos a modificar sus trabajos, lo que, en muchos casos, ha empeorado su calidad. La situación ha provocado que algunos estudiantes eliminen herramientas como Grammarly de sus dispositivos por miedo a ser marcados como autores de contenido generado por IA. Bloomberg descubrió que utilizar Grammarly para «mejorar» una redacción o «hacer que suene académica» convertirá un trabajo que había pasado de estar escrito al 100% por humanos a estar escrito al 100% por IA.

Educadores y estudiantes consideran que el sistema actual es insostenible, dada la tensión que crea y el hecho de que la IA está aquí para quedarse. Algunos profesores prefieren confiar en su intuición y mantener un diálogo abierto con los estudiantes en lugar de depender de herramientas de detección.

Construyendo una cultura de alfabetización en inteligencia artificial generativa en la enseñanza de lenguas, literatura y escritura

Working Paper 1: Overview of the Issues, Statement of Principles, and Recommendations

Working Paper 2: Generative AI and Policy Development: Guidance from the MLA-CCCC Task Force

Working Paper 3: Building a Culture for Generative AI Literacy in College Language, Literature, and Writing

MLA 2024

Este documento de trabajo sostiene que los educadores deben aprovechar su experiencia colectiva para influir en el uso de la IA generativa, tanto en su campo profesional como en la sociedad en general. Esto se debe a que estas herramientas tienen un impacto significativo en nuestras actividades cívicas, culturales y económicas.

Este documento de trabajo argumenta que los educadores deben utilizar su experiencia colectiva para influir en el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa, tanto en sus áreas profesionales como en la sociedad, dada la significativa influencia que estas herramientas tienen en nuestras actividades cívicas, culturales y económicas. Sin embargo, también se señala el riesgo de que al crear tales documentos, se estén limitando alternativas al consentir en lugar de resistir. Dado que la tecnología ya está presente, es esencial ofrecer perspectivas equilibradas sobre los riesgos y beneficios asociados a la IA generativa.

A medida que se concluye el trabajo en este documento en el verano de 2024, se observa que empresas como Apple y Google están integrando tecnologías de IA generativa en sus plataformas. Esto indica que la IA está lo suficientemente integrada en el ámbito educativo como para impactar la alfabetización de diversas maneras. Se definen varios términos relacionados con la IA, como IA artificial (que hace predicciones basadas en modelos estadísticos), IA generativa (que produce texto o imágenes a partir de un aviso del usuario) y modelos de lenguaje de gran tamaño (que generan texto utilizando cálculos estadísticos).

Se enfatiza que, aunque las herramientas de IA generativa parecen funcionar de manera casi mágica, son, en realidad, impulsadas por datos y algoritmos. Aunque pueden producir textos que parecen humanos, estas herramientas carecen de comprensión real y, a menudo, reproducen sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenadas. Por lo tanto, es fundamental que los educadores mantengan una supervisión crítica sobre el uso de estas tecnologías, ya que la percepción de «inteligencia» en la IA puede crear expectativas irreales.

Dado que la IA generativa se está integrando en servicios y aplicaciones cotidianas, es urgente centrarse en la alfabetización en IA generativa. Este documento promueve que la alfabetización en IA debe centrarse en dos objetivos: el acceso a «lenguajes en evolución» en diferentes contextos y el desarrollo de marcos críticos que ayuden a imaginar mejores «futuros sociales». Se propone que la alfabetización en IA abarca no solo la fluidez técnica, sino también la capacidad crítica, creativa y comunitaria en relación con estas herramientas.

En cuanto a los estudiantes, se destaca la necesidad de estrategias prácticas para utilizar la IA generativa, entender cómo esta puede influir en sus expectativas de rendimiento y en la calidad de la educación que recibirán. La alfabetización en IA debe incluir la capacidad de diseñar o criticar herramientas, así como cuestionar la ética y eficacia de su uso.

Adolescentes, padres y la adopción de la IA generativa en casa y en la escuela

The Dawn of the AI Era: Teens, Parents, and the Adoption of Generative AI at Home and School. Common Sense, 2024

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El informe titulado The Dawn of the AI Era: Teens, Parents, and the Adoption of Generative AI at Home and School, publicado el 18 de septiembre de 2024, aborda el impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación, especialmente desde la llegada de ChatGPT en 2022. Desde entonces, las escuelas han estado en el centro del debate sobre el uso de AI, con los estudiantes siendo pioneros en su aplicación para tareas escolares. A medida que los líderes educativos consideran cómo esta tecnología puede transformar el aprendizaje en el aula, se vuelve crucial entender cómo los jóvenes la adoptan en comparación con sus padres.

El informe destaca que los adolescentes están adoptando rápidamente la inteligencia artificial generativa, de manera similar a cómo se integró el uso de las redes sociales en sus vidas. La mayoría de los jóvenes utilizan estas herramientas principalmente para el trabajo escolar. Sin embargo, existe una desconexión significativa entre padres e hijos en este aspecto: muchos padres no están al tanto de que sus hijos utilizan la inteligencia artificial generativa. Se estima que siete de cada diez jóvenes han usado al menos un tipo de herramienta de AI generativa, lo que indica un uso generalizado que podría no ser evidente para los adultos a su alrededor.

Siete de cada diez adolescentes de entre 13 y 18 años afirman haber utilizado al menos un tipo de herramienta de inteligencia artificial generativa. Los motores de búsqueda con resultados generados por IA y los chatbots son considerablemente más populares que las herramientas que generan imágenes y videos. Al igual que con el crecimiento acelerado de las redes sociales, la adopción de herramientas de IA generativa entre los adolescentes ha sido rápida. A diferencia de otras tecnologías digitales, el uso de la IA generativa—que incluye motores de búsqueda con resultados generados por IA, chatbots y generadores de texto, así como generadores de imágenes y videos—es consistente en adolescentes de todas las edades, géneros y orígenes raciales y étnicos.

Los datos específicos son los siguientes:

  • El 56% de los adolescentes dice haber utilizado motores de búsqueda con resultados generados por IA, como Bing, Google SGE o Brave Summarizer.
  • El 51% ha utilizado chatbots o generadores de texto, como ChatGPT, Google Gemini o My AI de Snap.
  • El 34% ha utilizado generadores de imágenes, como DALL-E, Photoshop AI o Bing Image Creator.
  • El 22% de los adolescentes ha utilizado generadores de video IA, como Midjourney, Stable Diffusion o Google VideoPoet.

Las escuelas están teniendo dificultades para mantenerse al día con las implicaciones que estas tecnologías tienen sobre la enseñanza y el aprendizaje. La rapidez con que los estudiantes adoptan estas herramientas está superando la capacidad de las instituciones educativas para implementar políticas efectivas que aborden sus riesgos y beneficios.

Los adolescentes utilizan la inteligencia artificial generativa para una variedad de propósitos, siendo la ayuda con las tareas escolares el más común. En una encuesta, el 53% de los jóvenes afirmó usar IA generativa para recibir apoyo en sus deberes, mientras que el 42% la emplea para combatir el aburrimiento y el 41% para traducir de un idioma a otro.

La encuesta abarcó 14 actividades diferentes, clasificadas en dos categorías: actividades formales o educativas y actividades personales. Las actividades formales incluyen resumir o traducir contenido, crear imágenes o videos, generar ideas, ayudar con las tareas y redactar documentos, correos electrónicos y código. La mayoría de estas actividades son realizadas por aproximadamente un tercio a la mitad de los adolescentes, excepto la escritura de código, que solo ha sido utilizada por alrededor del 12%.

Dos de cada cinco adolescentes (40%) informan haber utilizado inteligencia artificial generativa para tareas escolares, con una división casi equitativa entre aquellos que lo hacen con el permiso de sus profesores y aquellos que no. Aunque el 70% de los adolescentes afirma usar IA generativa, solo un menor porcentaje la emplea específicamente para trabajos escolares.

  • El 40% de los adolescentes indica que ha utilizado IA generativa para ayudar con sus tareas, mientras que el 60% dice nunca haberlo hecho.
  • Además, los adolescentes latinos son más propensos a afirmar que han utilizado IA generativa para sus tareas escolares en comparación con sus compañeros blancos (45% frente a 36%).

Entre los adolescentes que han utilizado inteligencia artificial generativa para tareas escolares, el 63% afirma haber empleado chatbots o generadores de texto, mientras que un poco más de la mitad (57%) ha utilizado motores de búsqueda con resultados generados por IA. Los adolescentes que recurren a estas herramientas para apoyar su trabajo escolar utilizan diferentes tipos de sistemas:

  • 63% han usado chatbots o generadores de texto.
  • 57% han utilizado motores de búsqueda con resultados generados por IA.
  • 23% han recurrido a generadores de imágenes para sus tareas.
  • 13% han utilizado generadores de video para la escuela.

La mayoría de los padres no están al tanto del uso que sus hijos adolescentes hacen de la inteligencia artificial generativa. Entre los padres cuyos hijos informaron haber utilizado al menos una plataforma de IA generativa, solo el 37% pensaba que su hijo ya había utilizado dicha tecnología. Aproximadamente uno de cada cuatro (23%) de estos padres cree que su hijo no ha utilizado ninguna de estas plataformas, mientras que el 39% no está seguro de si su hijo ha usado estas herramientas.

Aproximadamente 6 de cada 10 adolescentes informan que su escuela no tiene reglas sobre cómo se puede usar la inteligencia artificial generativa o que no están seguros de si existen dichas reglas. Esto indica que muchas escuelas y maestros pueden no haber comunicado claramente o implementado políticas sobre el uso de IA generativa.

Entre los adolescentes que dijeron que sus profesores habían hablado sobre permitir o restringir el uso de IA generativa, el 29% mencionó que al menos un maestro había utilizado software para detectar el uso de IA en los escritos de los estudiantes. Aunque estas herramientas no siempre son precisas, algunos docentes dependen de ellas.

Los hallazgos incluyen:

  • El 10% de todos los adolescentes afirma que al menos un maestro ha marcado su trabajo como generado por IA cuando no era así.
  • Aproximadamente el 70% de los jóvenes cuya tarea fue marcada por un profesor también tuvo su trabajo sometido a software de detección de IA, mientras que el 27% indica que su trabajo no fue sometido.

Uno de los hallazgos más significativos del informe es la importancia de establecer canales de comunicación abiertos entre jóvenes, padres, cuidadores y educadores. Estos diálogos pueden influir en cómo tanto los jóvenes como sus padres perciben las oportunidades y los peligros que presenta la inteligencia artificial generativa en la educación. Fomentar una comunicación fluida puede no solo ayudar a crear políticas más consistentes en las aulas, sino también a educar a los jóvenes sobre las implicaciones de estas tecnologías.

El informe concluye que para preparar a los jóvenes para un futuro donde la inteligencia artificial tendrá un papel central, es fundamental promover una comprensión más profunda de sus capacidades y limitaciones. Alentar un diálogo abierto sobre el uso de la inteligencia artificial generativa puede ser clave para maximizar sus beneficios en el ámbito educativo y minimizar sus riesgos.

Innovar la pedagogía 2024: tendencias de futuro en la enseñanza

Kukulska-Hulme, A., Wise, A.F., et al. (2024). Innovating Pedagogy 2024: Open University Innovation Report 12. Milton Keynes: The Open University.

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En esta serie de informes anuales, se analizan las nuevas formas de enseñanza, aprendizaje y evaluación en un mundo interactivo, con el objetivo de guiar a docentes y responsables políticos en innovaciones productivas. Este duodécimo informe presenta diez innovaciones que, aunque ya están en uso, tienen el potencial de influir aún más en la educación. Un grupo de académicos del Instituto de Tecnología Educativa de la Open University (Reino Unido) colaboró con investigadores de la Iniciativa LIVE en la Universidad de Vanderbilt (EE. UU.) para desarrollar este informe.

A continuación, se resumen las diez innovaciones propuestas:

  1. Mundos especulativos: Involucra la reimaginación del presente, pasado o futuro para criticar y cambiar el statu quo, beneficiando a grupos marginados. Utiliza técnicas como la construcción de mundos para permitir a estos grupos redefinir su realidad.
  2. Pedagogías de paz: Enfatizan el papel de las escuelas en la promoción de la armonía social al abordar la violencia cotidiana. Incluye prácticas como la educación para la paz y la justicia restaurativa.
  3. Pedagogía de acción climática: Integra temas ambientales en los currículos y promueve la responsabilidad ambiental, abordando el cambio climático a través de experiencias prácticas y literacidad climática.
  4. Aprendizaje en conversación con IA generativa: Utiliza herramientas de IA como ChatGPT para fomentar el aprendizaje dialógico, aunque plantea preocupaciones sobre la precisión del contenido y la privacidad de los datos.
  5. Ética de la IA con jóvenes: Destaca la importancia de involucrar a los niños en debates sobre IA, asegurando que sus derechos y voces se consideren en el desarrollo de herramientas educativas.
  6. Escritura multimodal mejorada por IA: Facilita la expresión a través de diversos medios, fomentando el pensamiento crítico y la creatividad en la escritura.
  7. Libros de texto inteligentes: Utilizan la IA para personalizar el aprendizaje, adaptando el contenido a las necesidades del lector en tiempo real.
  8. Evaluaciones a través de realidad extendida: Emplea simulaciones inmersivas para evaluar habilidades prácticas, proporcionando experiencias auténticas sin riesgos del mundo real.
  9. Inmersión en lengua y cultura: Utiliza juegos digitales y simulaciones para ofrecer experiencias de aprendizaje auténticas en contextos históricos, mejorando la adquisición del idioma y la comprensión cultural.
  10. Exploración de modelos científicos desde adentro: Utiliza tecnologías de realidad extendida para crear entornos inmersivos donde los estudiantes interactúan con fenómenos científicos, facilitando un aprendizaje experiencial.

Estas innovaciones ofrecen oportunidades para transformar la educación, aunque también presentan desafíos relacionados con la implementación y la equidad.

La utilización de la IA generativa sin límites puede ser perjudicial para la educación

«Without Guardrails, Generative AI Can Harm Education», Knowledge at Wharton (blog), accedido 18 de septiembre de 2024, https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/without-guardrails-generative-ai-can-harm-education/.

Un nuevo estudio realizado por investigadores de Wharton y Penn, liderado por Hamsa Bastani, muestra que el uso de inteligencia artificial generativa (IA) puede mejorar el rendimiento de los estudiantes, pero también dificultar su capacidad para aprender y adquirir nuevas habilidades.

El experimento, realizado con casi 1.000 estudiantes de matemáticas en Turquía, comparó tres grupos: uno con una IA tipo ChatGPT (GPT Base), otro con una versión guiada por profesores (GPT Tutor) y un grupo de control sin IA. El grupo que utilizó GPT Base mejoró su rendimiento un 48% durante la práctica, pero su desempeño en el examen fue un 17% peor que el grupo de control. En contraste, el grupo GPT Tutor, que recibió orientación, mostró mejoras significativas sin una caída posterior en el examen.

El estudio revela que los estudiantes que dependieron exclusivamente de la IA sin guía adicional no lograron profundizar en los conceptos matemáticos, resultando en un rendimiento deficiente en el examen. En cambio, aquellos que utilizaron la IA con orientación, como la proporcionada por GPT Tutor, no solo mejoraron durante la práctica, sino que también retuvieron mejor el conocimiento.

Conclusiones y Preocupaciones:

Dependencia de la IA: Los investigadores advierten que el uso indiscriminado de IA puede llevar a una dependencia que impida a los estudiantes desarrollar habilidades fundamentales. La IA puede ser beneficiosa si se usa correctamente, pero confiar en ella sin desarrollar una comprensión profunda puede ser perjudicial.

Optimismo de los Estudiantes: Los estudiantes que usaron IA tendían a ser demasiado optimistas sobre sus habilidades, incluso los de alto rendimiento.

Preocupaciones de los Profesores: Los docentes tienden a ser cautelosos con la IA, subestimando sus beneficios potenciales debido a la falta de capacitación sobre cómo integrarla eficazmente con métodos tradicionales de enseñanza.

El estudio sugiere que la IA debe usarse de manera controlada y bajo la supervisión de educadores para evitar la dependencia excesiva y asegurar que los estudiantes desarrollen las habilidades necesarias. Además, se subraya que la IA aún tiene limitaciones significativas, como la generación de información errónea, lo que requiere una verificación constante de los resultados.