La inteligencia artificial está aquí, y será una realidad en el futuro de nuestro alumnado. Aunque tardaremos unos años a aprovechar ChatGPT y herramientas afines con plena productividad, con este libro recorremos el camino con un poco más de calma y conocimiento para ayudar a los docentes hacia una implementación más satisfactoria en el aula y en nuestros quehaceres académicos.
Este es un libro interdisciplinario en el que varias miradas se coordinan para explicar el origen, el impacto, los sesgos y los posibles usos de ChatGPT en entornos académicos.
Índice
1. Introducción (Oliver Díaz, Mireia Ribera) 2. Indicaciones prácticas para usar ChatGPT (Eloi Puertas) 3. La tecnología tras ChatGPT (Daniel Ortiz, David Buchaca) 4. Inteligencia artificial, desinformación y aspectos éticos (Javier Guallar, Carlos Lopezosa) 5. Implementación de ChatGPT en el aula (Mariona Grané) 6. ChatGPT, implicaciones para la sociedad y la educación (Los autores) Autoría
Recursos educativos para la formación de competencias básicas en la Universidad. (2024.). Coordinación: Empar Guerrero Valverde, Sara Cebrián Cifuentes. Editorial Octaedro. Recuperado 13 de febrero de 2024
La integración de estrategias pedagógicas efectivas en el proceso de enseñanza no solo impulsa el éxito académico, sino que también prepara al estudiantado para afrontar con solvencia su futuro personal y profesional. Fomentando estas habilidades, facilitamos la formación de individuos más capacitados, innovadores y flexibles, equipados para enfrentar con confianza los retos venideros.
En este contexto, la educación superior contemporánea demanda un enfoque educativo que entrelace armónicamente la instrucción teórica con la práctica activa de habilidades y competencias esenciales. Esto requiere la implementación de metodologías pedagógicas que posicionen al alumnado como protagonistas activos de su proceso de aprendizaje.
Este libro es una fuente rica en propuestas educativas innovadoras, diseñadas para potenciar la adquisición de competencias genéricas en el alumnado universitario. Cada capítulo detalla una competencia específica, incluyendo descriptores claros y estrategias pedagógicas adaptadas para su desarrollo. Además, se presentan instrumentos de evaluación precisos que permiten medir eficazmente el aprendizaje y progreso del estudiantado. A través de este enfoque integral, el libro se convierte en una herramienta indispensable para educadores y estudiantes, guiándolos hacia una educación más plural, adaptativa y relevante en el mundo actual.
Índice
Prólogo. Preparando hoy las competencias del mañana (Francesc Pedró García) Introducción (Empar Guerrero Valverde, Sara Cebrián Cifuentes (coords.)) 1. Recursos didácticos para el desarrollo de la creatividad (Francesc Vicent Nogales Sancho) 2. Recursos didácticos para la resolución de problemas y toma de decisiones (Patricia Villaciervos Moreno) 3. Recursos didácticos para el desarrollo de habilidades interpersonales (Inmaculada Díaz Gavira) 4. Recursos didácticos para el trabajo en equipo (Ignacio Cano Moya; Lourdes Cazorla Granado) 5. Recursos didácticos para el desarrollo del pensamiento crítico (Sabina Checa Caballero) 6. Recursos didácticos para aprender a aprender (Sara Cebrián Cifuentes) 7. Recursos didácticos para el análisis, la síntesis y la gestión de la información (Cristina Pulido-Montes) 8. Recursos didácticos para el liderazgo (Rocío Fernández Piqueras) 9. Recursos didácticos para el compromiso ético con la profesión (Álvaro Ramón Ruiz Gómez) 10. Recursos didácticos para el emprendimiento (Empar Guerrero Valverde)
Este informe es una colección de seis artículos breves (más una introducción y una lista de los investigadores de IA Generativa), de los cuales «An Undergraduate Perspective of Generative AI in Undergraduate Education», de Eric Bui, y «Authoring by Editing and Revising: Considering Generative AI Tools», de Benjamin Nye, fueron los más sustanciosos e interesantes, ya que cada uno describe el uso de la IA de una manera ligeramente diferente, como fomento de la investigación, el pensamiento crítico y las habilidades de edición, al tiempo que se utiliza como asistente, en lugar de «profesor». Ambas son buenas lecturas. A través de Jonathan Kantrowitz, que destaca otro artículo de la colección, «Ethics in Generative AI: Report From the Field», de Stephen Aguilar, que informa de que «el género del profesor y su comodidad con la tecnología son factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial en el aula».
La Universidad de Baltimore, encuestó a su cuerpo docente, personal y estudiantes sobre la IA generativa en el otoño de 2023. Sus hallazgos ofrecen una perspectiva única sobre los efectos e implicaciones de la IA generativa en una universidad pública centrada en estudiantes de posgrado
El libro blanco, elaborado por el equipo de IA de la UBalt, profundiza en las percepciones de la Inteligencia Artificial (IA) y la IA generativa dentro de la comunidad de la UBalt, con el objetivo de descubrir las opiniones sobre el papel de la IA y sus implicaciones en la educación. En colaboración con Ithaka S+R, la universidad adaptó encuestas establecidas de la literatura sobre IA a las necesidades de su comunidad académica, incorporando preguntas cuantitativas y cualitativas para una comprensión global. La encuesta, que se distribuyó a profesores, empleados y estudiantes durante dos meses, pretendía ofrecer una imagen holística de las percepciones de la IA en toda la institución. El análisis de las respuestas a través de estadísticas descriptivas e inferenciales, junto con el análisis cualitativo, reveló valiosas ideas para los debates informados y la toma de decisiones sobre la IA en la educación.
Un hallazgo clave fue la discrepancia en la familiaridad con las herramientas de IA entre el profesorado y los estudiantes. Contrariamente a las percepciones influidas por los medios de comunicación, el profesorado mostró una mayor familiaridad con herramientas de IA como ChatGPT y GoogleBard, mientras que los estudiantes estaban más familiarizados con herramientas como Grammarly, lo que indica un menor compromiso con las herramientas de IA entre los estudiantes. Desde el punto de vista ético, el profesorado y el personal expresaron una gran preocupación por el hecho de que las herramientas de IA faciliten la deshonestidad académica, mientras que los estudiantes mostraron opiniones divididas, lo que sugiere una brecha generacional o experiencial en la percepción ética.
En cuanto a la aceptabilidad de las herramientas de IA, los estudiantes y el profesorado diferían notablemente. Aunque ambos grupos estaban moderadamente de acuerdo en utilizar herramientas de IA como ChatGPT, los estudiantes mostraron una mayor aprobación de los recursos en línea, los grupos de estudio y los servicios de tutoría, lo que podría reflejar diferentes niveles de comodidad con las herramientas digitales en entornos académicos. Los estudiantes consideraron que las herramientas de IA, especialmente ChatGPT, son beneficiosas para el aprendizaje personalizado y la gamificación, lo que refleja una visión más optimista sobre el potencial de la IA para revolucionar las experiencias de aprendizaje. Por el contrario, el profesorado se mostró más cauto, indicando un enfoque prudente de la integración de la IA en la educación.
Cualitativamente, la encuesta reveló diversas perspectivas sobre el papel de la IA en el mundo académico, reconociendo su potencial transformador en la personalización del aprendizaje y el aumento de la investigación, junto con la preocupación por la disminución de las habilidades de pensamiento crítico y los riesgos de deshonestidad académica. Estas percepciones subrayan la importancia de la integración de la alfabetización en IA en los planes de estudio y la promoción del uso responsable de la IA.
En conclusión, estos hallazgos guían al equipo de IA de UBalt en la remodelación de la narrativa en torno a la IA generativa en el mundo académico, centrándose en el desarrollo de la alfabetización en IA, el uso ético y las medidas para prevenir el mal uso. Este enfoque proactivo pretende integrar la IA de forma responsable en la educación, mejorando las experiencias de aprendizaje y respetando al mismo tiempo las normas éticas. Al comprender y abordar estas percepciones, la Universidad de Baltimore se posiciona como líder en innovación educativa impulsada por la IA, preparando a su comunidad para un futuro en el que la IA desempeñe un papel fundamental en la educación.
Ideas clave:
Discrepancia en la familiaridad con herramientas de IA: El estudio revela que los profesores muestran una mayor familiaridad con herramientas avanzadas de IA en comparación con los estudiantes, desafiando la percepción común.
Percepción de la utilidad de la IA en el aprendizaje: Los estudiantes consideran que las herramientas de IA son vitales para mejorar su aprendizaje, ya que hacen que el contenido educativo sea más accesible y comprensible, y pueden impulsar su competencia y autonomía.
Desafíos en la integración de la IA: Se señalan preocupaciones sobre cómo la excesiva dependencia de la IA puede erosionar las habilidades de pensamiento crítico, aunque algunos creen que puede mejorarlas. Además, se destacan preocupaciones éticas, como la deshonestidad académica y la autoría de contenido original.
Diferencias entre estudiantes y profesores: Los estudiantes muestran una mayor apertura hacia el uso de la IA en el aula en comparación con los profesores, quienes adoptan un enfoque más cauteloso y moderado.
Oportunidades de la IA en la educación: A pesar de los desafíos y preocupaciones éticas, se reconocen las oportunidades que ofrece la IA en la educación, como mejorar la escritura académica, nivelar el campo de juego para ciertos grupos de estudiantes y personalizar el aprendizaje.
Necesidad de un enfoque equilibrado: Se enfatiza la importancia de abordar de manera equilibrada la integración de la IA en la educación, considerando tanto sus beneficios potenciales como sus implicaciones éticas, y escuchando las perspectivas tanto de profesores como de estudiantes.
XXX Jornadas Internacionales Universitarias de Tecnología Educativa. 30 años de docencia e investigación en Tecnología Educativa: Balance y futuro / coord. por Manuel Area Moreira Árbol académico, JUTE 2023
Las Jornadas Internacionales Universitarias de Tecnología Educativa (JUTE) están organizadas por la Facultad de Educación de la Universidad de La Laguna con la intención de realizar un análisis y reflexión sobre la evolución de la Tecnología Educativa en estas últimas tres décadas, tanto en el ámbito de la investigación como en su presencia y práctica en los títulos de grado y posgrado universitarios. Esta mirada hacia el pasado también quiere ser una proyección hacia el futuro, debatiendo sobre cuáles son las tendencias emergentes en la agenda investigadora y de formación sobre la educación y las tecnologías digitales.
Generative AI Implementation: Recommendations and Considerations for PK-13 Public Schools. North Carolina: North Carolina Dept. of Public Instruction, 2024
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 informe se centra en los cambios en la fuerza laboral, la cultura y la tecnología relacionados con siete tendencias macro que continúan o emergen en la educación superior en 2024. Se abordan los principales impactos y las medidas que las instituciones están tomando en respuesta a cada tendencia.
Las principales tendencias para el 2024 son:
Creciente necesidad de seguridad de datos y protección contra amenazas a la privacidad personal.
Demanda de cambios laborales continuos híbridos y remotos.
Mayor solicitud de toma de decisiones e informes basados en datos.
Mayor atención al bienestar y salud mental.
Esfuerzos incrementados hacia la creación de entornos y experiencias equitativos e inclusivos.
Crecientes iniciativas hacia la transformación digital y la resiliencia institucional.
Enfoque intensificado en mejorar el aprendizaje híbrido y en línea.
Las universidades y colegios siguen enfrentando desafíos con las matrículas, el aumento de costos y la incertidumbre en la financiación, la renuncia y migración de líderes y personal, y las crecientes amenazas a la seguridad y la privacidad. Sin embargo, muchas instituciones han pasado de fases reactivas iniciales a un enfoque más sólido en la mejora y sostenibilidad. Por ejemplo, los líderes institucionales están dedicando más esfuerzos a la transformación digital y a la resiliencia institucional, y como parte de esto, están tomando decisiones basadas en datos, además de fortalecer su infraestructura tecnológica para protegerse contra las crecientes amenazas a la privacidad personal.
En respuesta a la demanda de opciones flexibles de trabajo y aprendizaje, las instituciones continúan implementando y mejorando arreglos de trabajo y aprendizaje híbridos y remotos. Finalmente, las instituciones también están dedicando significativamente más atención y recursos a la salud mental, el bienestar y la pertenencia de los individuos, al tiempo que intensifican los esfuerzos para crear entornos y experiencias equitativos e inclusivos.
«Nadie sabe cómo será el futuro, pero sí sabemos cómo no será. Sabemos que no será muchos niños sentados en escritorios con lápiz y papel, escribiendo todo el día»
Seymour Papert, profesor de educación en el MIT y cofundador de su influyente Media Lab y Artificial Intelligence Lab.
Han pasado más de 50 años desde que Seymour Papert empezó a desafiar nuestras creencias sobre cómo debían ser las escuelas. Su visión era que los niños aprendieran construyendo cosas que les apasionaran. Así nació la pedagogía construccionista. Como suele ocurrir, las ideas de Papert se consideraron disruptivas en su momento e indignaron a los diseñadores de planes de estudios tradicionales. Y aunque hoy en día son ampliamente aceptadas e incluso celebradas, aún nos queda mucho camino por recorrer para ponerlas en práctica. Lamentablemente, seguimos «jugueteando mientras Roma arde», como sugería el título de su último libro inacabado.
Papert estaba fascinado por los engranajes. Como más tarde se dio cuenta, esto le ayudó mucho a comprender y apreciar las matemáticas en la escuela. «Un Montessori moderno podría proponer, si se convence por mi historia, crear un conjunto de engranajes para niños. Así, cada niño podría tener la experiencia que yo tuve», escribió en 1980 en su primer libro sobre educación, «Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas». «Pero esperar esto sería perder la esencia de la historia. Me enamoré de los engranajes. (…) Algo muy personal sucedió, y no se puede asumir que se repetiría para otros niños exactamente de la misma manera».
En cambio, propuso que las computadoras podrían convertirse en los engranajes para que todos se enamoraran. Son lo suficientemente flexibles para que cada niño pueda crear lo que realmente le interesa. Y esto es lo que lo inspiró a crear el lenguaje de programación Logo. Era mucho más que una plataforma de codificación: ¡podía controlar una tortuga robótica con un bolígrafo! Los niños podían escribir código para hacer que la tortuga se moviera y dibujara diferentes formas. En otras palabras, podían convertir lo que estaban trabajando en algo real.
Papert luego trabajó con LEGO para experimentar más, y más tarde el fabricante de juguetes nombró a sus kits educativos robóticos Mindstorms en reconocimiento a su influyente libro. Avancemos un par de décadas, y uno de los estudiantes de Papert y luego asociado en el MIT, Mitch Resnick, creó Scratch, un lenguaje de programación basado en bloques para niños que cuenta con casi 60 millones de usuarios hoy. En 2015, Micro:bit nació en la misma línea: el microcontrolador con sensores y un lenguaje de programación basado en bloques fácil de usar se puede utilizar de un millón de maneras para interactuar con objetos del mundo real.
Estas invenciones de tecnología educativa sirven al mismo propósito: ayudar a los niños a aprender construyendo sobre lo que les interesa, en lugar de estandarizar el proceso de aprendizaje y hacer que todos se enfoquen en lo mismo. Los niños pueden trabajar hacia un objetivo en el que creen, en lugar de estudiar solo porque alguien lo dijo.
El advenimiento del aprendizaje activo Papert fue más que un investigador ingenuo enamorado de la nueva tecnología y obsesionado con las computadoras. Sus ideas sobre la educación se basaron en un sólido fondo teórico. Al principio de su carrera, estudió el desarrollo cognitivo de los niños en la Universidad de Ginebra con el renombrado filósofo y psicólogo suizo Jean Piaget, y esta colaboración condujo finalmente a los fundamentos de la pedagogía construccionista.
Piaget es venerado por generaciones de maestros inspirados por la creencia de que los niños no son recipientes vacíos para llenar de conocimiento (como lo sostiene la teoría pedagógica tradicional), sino constructores activos del conocimiento —pequeños científicos que constantemente crean y prueban sus propias teorías sobre el mundo», escribió Papert sobre su mentor. «A medida que la tecnología digital brinda a los niños una mayor autonomía para explorar mundos más grandes, las ideas que él pioneriza se vuelven más urgentemente relevantes para padres y educadores».
Desde la construcción de ideas hasta la creación de cosas. Ambos creían que los niños deberían desempeñar un papel activo en el proceso de aprendizaje. Como explicó Piaget, «los niños tienen una comprensión real solo de aquello que inventan ellos mismos, y cada vez que intentamos enseñarles algo demasiado rápido, les impedimos reinventarlo por sí mismos». En otras palabras, adquieren conocimiento interactuando con el mundo y construyendo estructuras de conocimiento basadas en sus propias experiencias.
Papert llevó las ideas de Piaget sobre la pedagogía constructivista un paso más allá al afirmar que los niños deberían construir algo para que puedan comprender mejor lo que queremos enseñarles. Su pedagogía construccionista sugiere que el aprendizaje debe ser un proceso creativo sin límites que dé como resultado un proyecto terminado que se pueda compartir con otros. Aunque era consciente de las limitaciones de Logo y la tortuga, Papert imaginó crear herramientas que permitieran a los niños aprender de manera más natural, como cuando alguien aprende francés viviendo en Francia en lugar de aprender el idioma en la escuela.
No enseñar matemáticas y arte por separado «Lo peor del currículo escolar es la fragmentación del conocimiento en pequeños fragmentos», argumentó Papert, antes de que Ken Robinson popularizara esta idea en sus charlas de TED vistas por cientos de millones. «Se supone que esto facilita el aprendizaje, pero a menudo termina privando al conocimiento de un significado personal y haciéndolo aburrido.
Pregúntele a algunos niños: la razón por la que a la mayoría no le gusta la escuela no es que el trabajo sea demasiado difícil, sino que es aburrido en extremo». Sus experimentos escolares revelaron que a los niños no les importaba trabajar duro en absoluto si el plan de estudios era atractivo. «Aprender es esencialmente difícil; sucede mejor cuando uno está profundamente comprometido en actividades difíciles y desafiantes. La comunidad de diseñadores de juegos ha entendido (para su gran beneficio) que esto no es motivo de preocupación.
De hecho, los niños prefieren cosas que son difíciles, siempre y cuando también sean interesantes. Papert reimaginó el aprendizaje como un proceso más orgánico: «los niños que aprenden a programar están aprendiendo ideas importantes sobre el movimiento, sobre la retroalimentación, están aprendiendo principios de diseño de ingeniería, sobre todo, están aprendiendo que el conocimiento es una cosa unificada, que el conocimiento científico y formal y matemático no es algo separado de su pasión por los juguetes, de las cosas que hicieron desde que eran niños pequeños».
Dar más libertad para explorar Es importante dejar volar la imaginación de los niños para que puedan experimentar las matemáticas como un matemático explorando nuevas ideas. Papert creía que deberíamos combinar la libertad que disfrutan los estudiantes en una clase de arte con la informática para incluir matemáticas e ingeniería.
Veía el aprendizaje como un proceso natural que a menudo se estropea por la coerción. En cambio, las escuelas deberían ser un lugar donde los niños tengan «permiso para pensar, soñar, mirar, obtener una nueva idea y probarla y abandonarla o persistir, tiempo para hablar, ver el trabajo de otras personas» y discutir las reacciones de los demás.
La educación debería involucrar a todos Papert, apodado ‘el inventor de todo lo bueno en educación’, estaba decidido a compartir sus descubrimientos de la manera más amplia posible. «Pocos académicos de la estatura de Papert han pasado tanto tiempo como él trabajando en escuelas reales. Se deleitaba en las teorías, ingenio y juego de los niños. Trabajar o programar con ellos fue la causa de muchas reuniones perdidas», recuerda uno de sus colegas. Puede haber comenzado experimentando con Logo y la tortuga mecánica en el MIT, pero luego los llevó a estudiantes que fueron dejados atrás por la sociedad.
Para muchos de nosotros, Seymour cambió fundamentalmente la forma en que pensamos sobre el aprendizaje, la forma en que pensamos sobre los niños y la forma en que pensamos sobre la tecnología, dice Mick Resnick, quien lidera el grupo de investigación Lifelong Kindergarten del Media Lab. Hoy en día, tenemos una gran cantidad de herramientas de tecnología educativa disponibles para integrar el construccionismo en el aula del siglo XXI. De hecho, nunca hemos estado tan cerca de hacer realidad las ideas de Papert. Solo una palabra de advertencia: el propósito de invertir en tecnología nueva y brillante debería ir más allá de mejorar los antiguos modelos de aprendizaje e introducir algo nuevo que beneficie a los niños y maestros, y a la sociedad en su conjunto.
La inteligencia artificial generativa, que utiliza el aprendizaje automático para crear contenido en respuesta a indicaciones, ha suscitado preocupaciones sobre la deshonestidad académica en la educación. Aunque los temores de un fraude generalizado se han avivado, la investigación indica que el uso real con fines académicos deshonestos podría ser inferior a la percepción de los profesores. A pesar de esto, hay una creciente desconfianza entre los profesores, lo que lleva a acciones disciplinarias, afectando desproporcionadamente a ciertos grupos de estudiantes.
La inteligencia artificial generativa (Generative AI), que utiliza el aprendizaje automático para producir nuevo contenido (por ejemplo, texto o imágenes) en respuesta a indicaciones del usuario, se ha infiltrado en el sistema educativo y ha cambiado fundamentalmente las relaciones entre profesores y estudiantes.
En todo el país, los educadores han expresado niveles elevados de ansiedad sobre el uso de herramientas de Generative AI, como ChatGPT, por parte de los estudiantes para hacer trampa en tareas, exámenes y ensayos, además de temores de que los estudiantes pierdan habilidades críticas de pensamiento. Al respecto, un profesor incluso lo describió como algo que «ha infectado [el sistema educativo] como un escarabajo de la muerte, ahuecando estructuras sólidas desde adentro hasta su inminente colapso». En respuesta a estos temores, distritos escolares como Nueva York y Los Ángeles impusieron rápidamente prohibiciones para su uso tanto por parte de educadores como de estudiantes. Las escuelas recurrieron a herramientas como detectores de Generative AI para intentar restaurar el control y la confianza de los educadores; sin embargo, los esfuerzos de detección han sido insuficientes tanto en su implementación como en su eficacia.
Investigaciones del CDT confirman la disminución de la confianza…
Un hallazgo significativo a través de encuestas a profesores, padres y estudiantes es que la percepción de los profesores sobre el uso generalizado de Generative AI para hacer trampa parece ser en gran medida infundada. El 40% de los profesores que dicen que sus estudiantes han usado Generative AI para la escuela piensan que sus estudiantes lo han utilizado para escribir y enviar un ensayo. Pero solo el 19% de los estudiantes que informan haber usado Generative AI dicen que lo han utilizado para escribir y enviar un ensayo, un hallazgo respaldado por otras investigaciones de encuestas.
A pesar de la realidad de que una gran mayoría de estudiantes no utiliza Generative AI con fines académicos deshonestos, los profesores han desarrollado una mayor desconfianza en el trabajo de los estudiantes, quizás debido a la cobertura generalizada y aterradora de casos de trampa. El 62% de los profesores estuvo de acuerdo con la afirmación de que «[la] Generative AI me ha hecho más desconfiado sobre si el trabajo de mis estudiantes es realmente de ellos». Y esta desconfianza está afectando a ciertos grupos de estudiantes, que son disciplinados de manera desproporcionada por usar o ser acusados de usar Generative AI; los profesores de títulos I y los profesores de educación especial con licencia informan tasas más altas de acciones disciplinarias por el uso de Generative AI entre sus estudiantes.
Estos niveles elevados de desconfianza entre los profesores y las acciones disciplinarias subsiguientes han llevado a la frustración entre estudiantes y padres acerca de acusaciones erróneas de hacer trampa, lo que puede causar una brecha aún mayor entre profesores y estudiantes. Esta erosión de la confianza es potencialmente perjudicial para las comunidades escolares donde las relaciones sólidas entre educadores y estudiantes son imperativas para proporcionar un entorno de aprendizaje seguro y de calidad.
…Y herramientas de detección y capacitación insuficientes
Las herramientas diseñadas para detectar cuándo se usó Generative AI para producir contenido son actualmente las únicas soluciones tecnológicas disponibles para ayudar a los profesores a combatir la trampa basada en Generative AI; sin embargo, no resuelven los problemas de confianza existentes. En primer lugar, las políticas escolares sobre el uso de herramientas de detección de contenido son irregulares: solo el 17% de los profesores dicen que su escuela proporciona una herramienta de detección de contenido como parte de su plataforma tecnológica más amplia, y el 26% dice que su escuela recomienda su uso, pero deja a elección del educador elegir una e implementarla. Sin una guía sólida sobre el uso e implementación de las herramientas de detección de contenido, los profesores parecen dudar en utilizarlas como mecanismo de defensa contra la trampa. Solo el 38% de los profesores informan que usan una herramienta de detección de contenido de Generative AI con regularidad, y solo el 18% de los profesores están muy de acuerdo en que estas herramientas «son una forma precisa y efectiva de determinar si un estudiante está usando contenido generado por IA». La falta de confianza de los profesores está justificada, ya que, al menos en este momento, estas herramientas no son consistentemente efectivas para diferenciar entre texto generado por IA y escrito por humanos.
Además del uso de herramientas de detección, la confianza de los profesores en su propia eficacia para detectar la escritura creada por AI es baja: el 22% dice que son muy efectivos y el 43% dice que son algo efectivas. Esto es particularmente preocupante dado que la mayoría de los profesores no han recibido orientación sobre cómo detectar la trampa. Solo el 23% de los profesores que han recibido capacitación sobre las políticas y procedimientos de sus escuelas con respecto a Generative AI han recibido orientación sobre cómo detectar el uso de ChatGPT (u otra herramienta de Generative AI) cuando los estudiantes envían tareas escolares.
¿Cómo deberían abordar las escuelas la disminución de la confianza de los profesores?
Dadas nuestras investigaciones y lo que sabemos sobre las herramientas de detección de contenido de Generative AI, no son la respuesta, al menos por ahora. Estas herramientas sufren de problemas de precisión y pueden flagelar desproporcionadamente a los hablantes no nativos. En cambio, las escuelas deben:
Ofrecer capacitación a los profesores sobre cómo evaluar el trabajo de los estudiantes a la luz de la Generative AI: para ayudar a los profesores a sentir que tienen más control sobre la integridad académica en el aula, las escuelas deben capacitarlos adecuadamente para lidiar con la nueva realidad de la Generative AI. Esto implica proporcionarles capacitación sobre las limitaciones de los detectores y cómo responder si sospechan razonablemente que un estudiante está haciendo trampa.
Elaborar e implementar políticas claras sobre los usos permitidos y prohibidos: nuestras encuestas de este verano muestran que las escuelas no proporcionan orientación sobre lo que se define como «uso indebido» de la Generative AI, con un 37% de los profesores que informan que su escuela no tiene una política o no están seguros de si hay una política sobre Generative AI. Es imperativo que tanto los profesores como los estudiantes conozcan esto, para que todos estén en la misma página sobre el uso responsable de la Generative AI.
Alentar a los profesores a modificar las tareas para minimizar la efectividad de la Generative AI: comprender en qué no son buenas los sistemas de Generative AI puede ayudar a los profesores a diseñar tareas en las que el uso de Generative AI no sea útil para los estudiantes. Por ejemplo, los sistemas de Generative AI a menudo son ineficaces para proporcionar fuentes precisas para sus afirmaciones. Requerir que los estudiantes proporcionen citas para cualquier afirmación que hagan probablemente obligará a los estudiantes a ir mucho más allá de una respuesta generada.
Profes fuera de la caja brinda en tres ciclos, ejercicios y experiencias que potenciarán tu trabajo adentro y afuera del aula, tu rol como profesor, como líder, como agente de cambio social; para innovar en el viaje profundo de SER maestro (PROFEsar su materia) y HACER historia desde la loable vocación y estilo de vida que requiere cultivarse y actualizarse constantemente con los valores de la innovación, responsabilidad y confianza, combinados con las técnicas de investigación y sistematización constante en sus propias prácticas diarias de SER Profe.
Los tres ciclos son: a) El profe en la historia, b) el profe y la cultura, c) el profe y la ciudad. En cada uno de ellos hay reflexiones y ejercicios de aplicación sobre gestión educativa, gestión sociocultural, autoconciencia, liderazgo, herramientas de trabajo multidisciplinarias, para aplicar con los estudiantes, las familias y sus colegas; guías para visitar espacios culturales, parques, instituciones científicas, empresas. Todo espacio de la ciudad con un buen manual y guía se transforma en lugar de aprendizaje; tanto la escuela como los centros culturales y bibliotecas son espacios educativos, la sociedad y la ciudad entera son lugares donde sucede el aprendizaje, el reto es sistematizar. Profes fuera de la caja es un proyecto de articulación entre la escuela y los espacios culturales, patrimoniales, naturales, desde el autoconocimiento, el liderazgo, la riqueza cultural, la trayectoria, los desafíos e intereses de la comunidad educativa. Este manual se propone en tres ciclos acciones específicas, para que el profe logre sistematizar su propia trayectoria y atender a la educación desde redes de aprendizaje, capacitaciones itinerantes para investigar, reflexionar, articular sus caminos con los de otros profes de la red.
La impronta de Profes fuera de la caja es salir de la caja mental, romper paradigmas; salir del aula, de la escuela hacia la ciudad, recuperar el sentido de la educación. Recordarnos a todos que estar educado es más que estar escolarizado, es más que formar parte de la estadística de un gobierno, estar educado (como profe, estudiante, familia y sociedad) es volverse un motor de conciencia en la historia de una sociedad. En este proceso un Profe fuera de la caja aprende con este manual que: educar es un acto poÉtico local con impacto global. Claudia Vaca Gestora y autora de Profes fuera de la Caja
Universo Abierto 