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Inteligencia artificial en educación


Índice completo del recurso


Inteligencia artificial en educación

Este recurso educativo está centrado en la aplicación de la Inteligencia Artificial en los contextos educativos, especialmente de primaria y secundaria. En una era caracterizada por avances tecnológicos constantes, el sector educativo se enfrenta a la necesidad de adaptación e innovación. Aspira a servir como una guía que habilite a los docentes para integrar las tecnologías de Inteligencia Artificial en su práctica pedagógica.

Se abordarán una serie de temáticas esenciales, comenzando con una introducción a la naturaleza de la Inteligencia Artificial, seguida de un análisis sobre los aspectos éticos y limitaciones inherentes a su uso. Se proporcionarán también pautas y recursos para el desarrollo de material didáctico, haciendo uso de IA generativa.

En secciones subsiguientes, se tratará el arte de la interacción con sistemas de IA generativa, incluyendo técnicas para la formulación precisa de preguntas e instrucciones. Además, se tratarán métodos para la creación de contenido educativo asistido por IA, cubriendo aspectos como la evaluación y retroalimentación, el seguimiento del progreso académico y la gestión del aula.

También se presentará una compilación de herramientas y recursos tecnológicos diseñados para asistir a los docentes en la implementación práctica de la IA en los entornos educativos.

Todo lo que este recurso aporta se debe considerar con un enfoque de usuario final, sin menoscabo de que hay otras fuentes de información sobre este tema que puedan ser consultadas para ampliar o concretar aspectos concretos que pudieran haber pasado desapercibidos.

Se espera que este recurso constituya una contribución significativa para los docentes, al ofrecer técnicas y estrategias novedosas para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Quizás, seria deseable, también pueda impulsar el camino hacia la transformación metodológica en la que estamos inmersos en la escuela, mediante la incorporación de la Inteligencia Artificial en aula no como fuente de información, sino como importante herramienta de apoyo.

IA en Educación
Elaboración propia con CopilotIA en Educación (CC BY-SA)

Nota importante

Este recurso representa una amalgama de la fusión entre la inteligencia artificial y el e-learning, mezclando  tecnología y pedagogía para crear una experiencia educativa enriquecedora. Es importante destacar que este proyecto no es estático; más bien, es un ente vivo que se adapta y crece a lo largo del tiempo.

La naturaleza dinámica de la inteligencia artificial impulsa nuestro compromiso de mantenernos atentos a las últimas innovaciones y mejores prácticas en el campo educativo. En este sentido, este proyecto será continuamente actualizado, mejorado y ampliado para garantizar que refleje las últimas tendencias y descubrimientos en el ámbito de la IA aplicada a la educación. En «Créditos y descarga» podemos ver las actualizaciones del recurso.

Apreciamos la participación activa de la comunidad educativa, ya que sus aportes contribuirán significativamente al crecimiento y perfeccionamiento de esta iniciativa. Nuestro objetivo es crear un espacio donde la IA y el aprendizaje se entrelacen amablemente para impulsar el desarrollo educativo de manera integral.

Fecha de publicación de la versión actual del REA: 10de mayo de 2024


¿Qué es la IA?

Elementos básicos de la inteligencia artificial

En términos sencillos, la inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían de la inteligencia humana. Estas tareas pueden variar desde el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones hasta la comprensión del lenguaje natural y la resolución de problemas complejos. Pero, ¿por qué debería importarle esto al profesorado? La IA no es solo una tecnología emergente en campos como la medicina o la ingeniería; también está transformando la educación, ofreciendo nuevas herramientas y métodos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Por lo tanto, comprender los fundamentos de la IA puede ser un recurso muy valioso para cualquier docente.

 

Inteligencia Artificial
Elaboración propia con Bing Chat (CC BY-SA)

Cómo funciona la IA

La inteligencia artificial funciona mediante algoritmos que procesan datos para identificar patrones y tomar decisiones. A diferencia de la mente humana, la IA no «piensa» sino que sigue instrucciones matemáticas. Por ejemplo, al entrenar una IA en reconocimiento de imágenes, se le muestran miles de imágenes etiquetadas para que aprenda a clasificarlas. Sin embargo, mientras nosotros podemos reflexionar sobre lo aprendido, la IA simplemente ajusta sus algoritmos para mejorar su precisión en tareas específicas. La calidad de los datos con los que se entrena es muy importante; datos malos o insuficientes pueden llevar a errores o prejuicios en sus decisiones. Así, la IA es una herramienta poderosa pero limitada, que depende de la información proporcionada por los humanos para funcionar correctamente.

El aprendizaje de la inteligencia artificial (IA) se fundamenta en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, siendo ambos esenciales para entender cómo las máquinas pueden mejorar su rendimiento a través de los datos. El aprendizaje automático permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar sus predicciones o decisiones sin ser explícitamente programadas para cada tarea. Dentro del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo representa una técnica más avanzada que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender de grandes volúmenes de datos.

El aprendizaje automático se puede emplear en tareas que requieren análisis o predicciones basadas en datos conocidos, utilizando tanto pequeñas como grandes cantidades de datos. Por su parte, el aprendizaje profundo es especialmente efectivo en el manejo de grandes volúmenes de datos y es capaz de identificar patrones complejos que pueden ser difíciles de discernir para los humanos o mediante técnicas de aprendizaje automático más simples. Esto lo hace ideal para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de recomendaciones personalizadas, entre otros.

Una distinción clave entre ambos métodos es que el aprendizaje automático generalmente requiere que los datos estén estructurados y etiquetados de manera que el algoritmo pueda aprender de ellos. En cambio, el aprendizaje profundo puede aprender características y patrones directamente de los datos sin necesidad de etiquetado manual, lo cual lo hace más autónomo y eficiente en tareas complejas.

El aprendizaje profundo también requiere una mayor potencia de cálculo y una mayor cantidad de datos para entrenarse efectivamente en comparación con el aprendizaje automático tradicional. Esto se debe a la complejidad de las redes neuronales profundas y a la cantidad de cálculos necesarios para ajustar sus parámetros. Sin embargo, las redes de aprendizaje profundo tienen la ventaja de poder realizar tareas más complejas y ofrecer resultados más precisos a medida que procesan y aprenden de más datos.

Debemos tener en cuenta (véase más adelante la sección: Los límites de la IA) que los modelos generadores de texto pueden cometer errores en cuanto a los datos que proporcionan en sus respuestas, ya que su función principal no es actuar como base de datos, sino mantener conversaciones coherentes. Por lo que no debe usarse la IA como fuente principal de información y debe siempre contrastarse los datos que nos proporciona.

 

Tipos de inteligencia artificial

La IA se clasifica de diversos modos según la complejidad de sus funciones, los métodos que utiliza para procesar información y tomar decisiones, las técnicas de aprendizaje automático que emplea, la transparencia en su funcionamiento, y los diferentes sistemas que la componen. Además, podemos categorizar la IA según el tipo de resultado o tarea que realiza, lo cual nos ayuda a comprender mejor cómo se aplican estas tecnologías en distintas áreas y sectores.

Metáfora visual sobre los tipos de IA
Elaboración propia con ChatGPT 4Metáfora visual sobre los tipos de IA (CC BY-SA)

IA según nivel de complejidad

La IA se puede categorizar según su nivel de capacidad para imitar la inteligencia humana, desde tareas simples hasta potencialmente superar las habilidades humanas.

  • IA débil: son máquinas que solo pueden hacer tareas simples y específicas que se les ha programado. Por ejemplo, un programa que ayuda a los docentes a calificar exámenes de opción múltiple automáticamente.
  • IA fuerte o inteligencia artificial general (AGI) es el objetivo de crear máquinas que puedan igualar la inteligencia humana en cualquier tarea, pero aún no existe. En el contexto educativo, una IA fuerte podría adaptarse a diferentes estilos de aprendizaje, materias y niveles de habilidad, ofreciendo una enseñanza personalizada..
  • IA superinteligente: es el concepto hipotético de crear máquinas más inteligentes que los humanos en todo, algo que no se ha logrado. En la educación, una IA superinteligente podría teóricamente desarrollar nuevas metodologías de enseñanza y resolver problemas educativos complejos de manera más eficiente que cualquier humano.

En este contexto, la Inteligencia Artificial actúa como un recurso que complementa la enseñanza, ofreciendo un apoyo constante que facilita el proceso de aprendizaje y contribuye a una educación más inclusiva y adaptable. No obstante, como docentes, debemos estar muy al tanto de las directrices que se nos ofrecen desde fuentes contrastadas, como por ejemplo:

A tener en cuenta

Si queremos trabajar con la IA en educación hemos de ser cautelosos y estar muy seguros de lo que nos proporciona  y no tener una confianza ciega en los resultados que nos ofrece ya que, en ocasiones,  las personas confían en los resultados ofrecidos por el sistema de IA hasta el punto de empeorar el rendimiento de personas expertas en un campo, que llegan a asumir los sesgos de los sistemas de IA incorporan.

Dejamos aquí algunos artículos y referencias a este respecto:

Obra publicada con Licencia Creative Commons Reconocimiento Compartir igual 4.0


Ética en la IA

Reglamento europeo de regulación de la IA

El nuevo «Reglamento de Inteligencia Artificial» de la UE, que debe entrar en vigor en 2026, establece normativas para garantizar que los sistemas de IA sean seguros y respeten los derechos fundamentales, con un enfoque en la mitigación de riesgos y la promoción de la innovación. Este marco legal podría influir positivamente en el sector educativo, asegurando que las herramientas de IA usadas en las aulas sean fiables y éticas, y fomentando entornos de aprendizaje que respeten la privacidad y la autonomía del alumnado y educadores.

Consideraciones sobre los chatbots educativos

En el caso de herramientas como chatbots educativos es crucial considerar aspectos éticos como la transparencia y el consentimiento. Por ejemplo, es importante que los docentes, alumnos y tutores comprendan cómo se utiliza esta tecnología en el aula. Deben estar informados sobre las capacidades y limitaciones de la herramienta, y tener la opción de dar o retirar su consentimiento para su uso. Además, la responsabilidad y la rendición de cuentas son aspectos que no deben pasarse por alto. Si se produce algún error o problema ético, debe quedar claro quién es responsable, ya sea el desarrollador de la herramienta o el docente que la implementa.

 

Ética
Elaboración propia con Bing Chat (CC BY-SA)

 


¿A quién pertenece?

Propiedad intelectual en IA

Propiedad Intelectual
Elaboración propia con ChatGPTPropiedad Intelectual (CC BY-SA)

La propiedad intelectual de los contenidos generados por inteligencia artificial como ChatGPT es un tema que todavía no tiene una respuesta definitiva. Por un lado, está la postura de que todo lo generado por IA está en dominio público y no pertenece a nadie. Por otro lado, están quienes argumentan que lo generado por IA pertenece al autor humano que creó el prompt.

  • Los que sostienen que las respuestas de la IA son de dominio público señalan que la IA actúa de forma autónoma y creativa, por lo que no puede considerarse una herramienta del usuario (Legalitas, 2023). Bajo esta visión, la IA sería la autora y al ser un sistema artificial no puede tener derechos de autor. Permitir la apropiación privada del producto de la IA limitaría el acceso y uso de contenidos que deberían ser de libre disposición (Adefinitivas, 2023).
  • Del otro lado, están quienes creen que el usuario humano que crea el prompt debe ser considerado el autor y, por tanto, tener la propiedad intelectual (Neuroflash, 2023). Argumentan que sin la contribución creativa humana, la IA no produciría nada. Es gracias al impulso y guía del usuario que la IA genera un resultado específico. La IA es una herramienta sofisticada, pero responde a los parámetros que el humano establece (Business Insider, 2023).

La legislación actual sobre propiedad intelectual no contempla adecuadamente el caso de obras creadas con IA, por lo que existe una zona gris legal (Wikipedia, 2023). Se necesitará analizar a fondo cómo equilibrar el fomento a la innovación tecnológica con la protección de los derechos de autor. Mientras no haya regulación clara, lo prudente parece asumir que el usuario humano que da el prompt tiene algún derecho sobre lo que genera la IA bajo su guía. Pero no una apropiación absoluta, sino con obligaciones éticas sobre el acceso público al conocimiento.


Cómo citar un texto creado con ChatGPT

Al utilizar un texto generado por IA, debemos añadir la referencia, esta puede ser dentro del texto y en las referencias al final del trabajo.