Archivo de la etiqueta: Enseñanza

Luces y sombras de la IA en la educación superior: didáctica para el pensamiento crítico

Manuel Area Moreira, «Luces y sombras de la IA en la educación superior: Didáctica para el pensamiento crítico», 2024, https://riull.ull.es/xmlui/handle/915/40470.

Texto completo

El propósito de Luces y sombras de la IA en la educación superior: Didáctica para el pensamiento crítico es ofrecer una reflexión pedagógica sobre cómo la tecnología, en especial la inteligencia artificial (IA), influye en las creencias y prácticas de la docencia universitaria. Además, el autor propone un modelo didáctico para organizar las tareas de aprendizaje que fomenten el desarrollo del pensamiento crítico y autónomo en los estudiantes universitarios.

El modelo didáctico se estructura en seis dimensiones o competencias específicas de aprendizaje con la IA: Interrogación, Comparación, Diálogo crítico, Verificación, Reelaboración personal y Reflexión. Estas competencias buscan promover habilidades de pensamiento independiente y análisis en los estudiantes. El autor también incluye testimonios de alumnado y profesorado novel que han implementado este modelo en sus prácticas de enseñanza-aprendizaje.

El proceso de creación del libro fue profundamente interactivo, con el autor utilizando herramientas de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Gemini para colaborar en la elaboración del contenido. El diálogo con estas máquinas permitió al autor ajustar, modificar y reelaborar el texto hasta lograr el producto final, mostrando la potencial simbiosis entre el humano y la máquina en la creación de conocimiento.

El índice del libro está compuesto por tres capítulos y diez apartados:

  1. Capítulo I: Enseñar con máquinas digitales. Un largo viaje
    1.1. La búsqueda de la máquina inteligente que enseña
    1.2. La docencia universitaria con tecnologías: del libro impreso a la IA
  2. Capítulo II: La IA en la educación superior. Promesas y temores
    2.1. Superar la tecnofilia y tecnofobia ante la inteligencia artificial
    2.2. Las luces de la IA para la docencia y el aprendizaje en la educación superior
    2.3. La IA también genera sombras: plagios, alucinaciones, sesgos y otras disfunciones
  3. Capítulo III: Didáctica universitaria con la IA. Formar para el pensamiento crítico
    3.1. Las metas educativas. ¿Qué competencias debe adquirir el alumnado sobre la IA?
    3.2. Estrategias de integración y uso docente de la IA en la enseñanza
    3.3. Un modelo didáctico para el aprendizaje crítico de los estudiantes con la IA
    3.4. La evaluación de las tareas realizadas con IA
    3.5. Un caso docente real: ejemplos de una asignatura y testimonios de alumnado sobre la experiencia en distintos títulos

La IA generativa en la educación: ¿Aliada o amenaza para la escritura académica?

Van Niekerk, Johan, Petrus M.J. Delport, e Iain Sutherland. «Addressing the Use of Generative AI in Academic Writing.» Computers and Education: Artificial Intelligence 5 (2024): 100342. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100342.

El objetivo principal del estudio fue evaluar el impacto de ChatGPT en el desarrollo de habilidades de escritura académica, explorando tanto sus beneficios como sus limitaciones. Se buscó entender cómo los estudiantes perciben esta tecnología y de qué manera su interacción con textos generados por inteligencia artificial influye en sus intenciones de uso futuro. La investigación implementó una intervención educativa basada en aprendizaje activo, donde los estudiantes utilizaron ChatGPT para redactar artículos académicos. Posteriormente, analizaron y criticaron los textos generados por la IA, enfocándose en identificar sus debilidades, como la falta de coherencia, originalidad y profundidad en los razonamientos presentados.

Los resultados revelaron que, inicialmente, los estudiantes consideraban a ChatGPT como una herramienta útil y fácil de usar, especialmente por su capacidad para ahorrar tiempo y generar ideas de manera rápida. Sin embargo, tras la revisión crítica de los textos generados, identificaron limitaciones importantes. Los documentos creados por la IA presentaban una falta de profundidad analítica, lo que reducía su calidad académica. Asimismo, los textos mostraban problemas de coherencia, con argumentos confusos o contradictorios, y una ausencia de originalidad, ya que dependían en gran medida de fuentes existentes sin aportar ideas novedosas.

La intervención educativa tuvo un impacto significativo en las percepciones de los estudiantes. Si bien reconocieron que ChatGPT puede ser útil como herramienta complementaria para generar ideas o facilitar etapas iniciales del proceso de escritura, también concluyeron que no puede reemplazar el esfuerzo intelectual necesario para crear textos académicos de calidad. La experiencia destacó la importancia de desarrollar habilidades críticas y reflexivas, que no se adquieren cuando los estudiantes dependen excesivamente de la IA.

El estudio concluye que, aunque las herramientas de IA generativa representan una innovación poderosa, deben ser utilizadas con precaución en contextos educativos. Los autores enfatizan que un uso excesivo o inapropiado puede limitar el aprendizaje profundo y las habilidades críticas de los estudiantes. Sin embargo, cuando se integran de manera pedagógica, como en esta intervención, pueden convertirse en un recurso valioso para identificar deficiencias y mejorar el aprendizaje.

Finalmente, el artículo propone recomendaciones para un uso responsable de la inteligencia artificial en la educación. Los educadores deben promover el uso ético y complementario de estas herramientas, subrayando que no deben sustituir las habilidades fundamentales de escritura. Además, se sugiere diseñar intervenciones educativas que enseñen a los estudiantes a evaluar críticamente los textos generados por IA, al mismo tiempo que las instituciones académicas establecen directrices claras sobre su uso en actividades de evaluación y aprendizaje. De esta manera, se busca aprovechar el potencial de la IA, minimizando los riesgos asociados con su implementación en el ámbito académico.

Formación en Bibliotecología en Argentina con Rossana Villagra. Planeta Biblioteca 2024/12/04

Formación en Bibliotecología en Argentina entrevista con Rossana Villagra.

Planeta Biblioteca 2024/12/04.

ESCUCHAR

Rossana Beatríz Villagra, destacada bibliotecóloga argentina, comparte su trayectoria profesional y reflexiona sobre los desafíos y transformaciones de las bibliotecas modernas. Subraya la importancia de adaptarse a las nuevas tecnologías y a las cambiantes demandas de los usuarios, además de promover espacios inclusivos y participativos. Como presidenta de la Asociación Salteña de Bibliotecarios, trabaja en la formación continua y en la visibilización de la profesión. Desde la docencia y la gestión académica, impulsa planes de estudios actualizados y estrategias prácticas para preparar a futuros profesionales. Con una visión innovadora, Villagra aboga por políticas públicas que fortalezcan el acceso equitativo a los recursos culturales, posicionando a las bibliotecas y museos como pilares del desarrollo social.

Cómo incorporar IA generativa al aula

Cómo incorporar IA generativa al aula: una orientación en ChatGPT para docentes. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Educ.ar S.E., 2024.

Texto completo

El texto aborda cómo la inteligencia artificial, representada por herramientas como ChatGPT, está transformando la educación. Plantea que esta tecnología supone una revolución en el ámbito educativo, ofreciendo tanto desafíos como oportunidades para docentes, estudiantes e instituciones.

Capítulo 1: ChatGPT, definición y primeros pasos
Se describe qué es ChatGPT, cómo funciona y sus principales funcionalidades. Además, se reflexiona sobre aspectos éticos y de privacidad necesarios para un uso responsable de la herramienta en contextos educativos.

Capítulo 2: Cómo optimizar la gestión institucional con IA
Este capítulo explora las aplicaciones de la IA en la organización y gestión institucional, como la planificación de reuniones escolares, la implementación de actividades interactivas y la elaboración de informes sobre el desempeño de los estudiantes.

Capítulo 3: Cómo transformar la enseñanza con IA
Se analiza cómo la IA puede personalizar el aprendizaje, gestionar el aula, planificar clases, enseñar idiomas y fomentar la creatividad. También se incluyen aplicaciones como la creación de estudios de caso y el diseño de evaluaciones sumativas.

Capítulo 4: Aportes de la IA generativa en proyectos sociocomunitarios
Se destaca el potencial de la IA para crear materiales educativos destinados a proyectos comunitarios, promoviendo el aprendizaje más allá del aula y fortaleciendo el vínculo entre la escuela y su entorno.

Capítulo 5: ChatGPT como herramienta educativa: reflexiones finales
El texto concluye con precauciones sobre el uso de ChatGPT, como el plagio y el uso indebido, y reflexiona sobre el papel de la formación docente y la investigación educativa. Finalmente, se proyecta el impacto futuro de la IA en la educación, subrayando las nuevas oportunidades que esta tecnología puede ofrecer.

Google NotebookLM: una herramienta de inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a organizar, resumir y escuchar la información contenida en documentos

Google NotebookLM

Google NotebookLM es una herramienta innovadora y potente para organizar y procesar grandes volúmenes de información, ofreciendo un apoyo significativo para el estudio y el trabajo en entornos académicos y profesionales. Su capacidad para transformar texto en audio, resumir contenido y responder preguntas personalizadas representa un paso hacia una mayor accesibilidad y personalización en el aprendizaje y el manejo de información, aunque también requiere un uso consciente y ético.

Google NotebookLM es una herramienta de inteligencia artificial lanzada para ayudar a los usuarios a organizar, resumir y explorar el contenido de sus documentos de manera eficiente. Su propósito es facilitar el estudio y la comprensión de grandes volúmenes de información, permitiendo a estudiantes, investigadores y profesionales manejar sus notas de forma interactiva. La herramienta se basa en la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), que le permite comprender y manipular texto de manera avanzada.

NotebookLM utiliza modelos avanzados de lenguaje, como los de la serie de Google, para analizar y sintetizar información de documentos. Los usuarios pueden cargar diferentes tipos de archivos, como documentos de texto, artículos académicos o apuntes de clases, y NotebookLM se encarga de extraer los puntos clave, resumiendo el contenido en un formato más accesible. También permite hacer preguntas directamente sobre el contenido del documento, proporcionando respuestas contextuales en tiempo real.

Además, NotebookLM va más allá del resumen tradicional. Su capacidad para transformar textos en audios con un formato de estilo conversacional hace que los estudiantes puedan, por ejemplo, escuchar sus notas como si fuera un podcast. Este tipo de innovación está orientada a diferentes estilos de aprendizaje y necesidades, especialmente útil para aquellos que prefieren métodos auditivos o buscan optimizar el tiempo de estudio mientras realizan otras actividades.

¿Cómo funciona?

Los usuarios pueden cargar documentos a NotebookLM desde su Google Drive, ya sea en formato PDF, Google Docs, o textos de otros tipos. Esto permite una integración sencilla con los archivos de estudio que los usuarios ya tienen almacenados. A continuación NotebookLM analiza automáticamente el contenido de los documentos y genera resúmenes detallados que capturan los puntos más relevantes. Este proceso ahorra tiempo, ya que evita la necesidad de leer el documento completo para entender su esencia.

Una función clave es la posibilidad de hacer preguntas sobre el contenido del documento. NotebookLM puede responder de manera precisa y contextual a estas preguntas, basándose en la información contenida en el archivo. Por ejemplo, un estudiante que esté revisando un artículo complejo puede preguntar por las conclusiones principales, y NotebookLM responderá en segundos con una respuesta relevante.

También da la posibilidad de permite modificar el tono del texto, adaptándolo para que suene más formal, académico o casual, según las necesidades del usuario. Esto es útil para adaptar documentos como informes o correos electrónicos, cambiando el tono para que sea adecuado según el contexto.

Otra característica de la herramienta es la transformación de las notas de contenido a audio. Lo que permite que los estudiantes escuchen el contenido de sus notas en formato de audio conversacional, que simula un podcast o diálogo. Es especialmente útil para quienes prefieren estudiar mediante la escucha o desean repasar información mientras realizan otras actividades.

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

Texto completo

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

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

Texto completo

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.

Texto completo

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.