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El reto de la inteligencia artificial para docentes: una guía básica
Published:
March 10, 2024 10.17pm CET
1.
David Alfaya Sánchez
Profesor del Departamento de Matemática Aplicada de la Escuela Técnica
Superior de Ingeniería e investigador del Instituto de Investigación
Tecnológica, ICAI, Universidad Pontificia Comillas, Universidad Pontificia
Comillas
David
Alfaya Sánchez does not work for, consult, own shares in or receive funding
from any company or organisation that would benefit from this article, and has
disclosed no relevant affiliations beyond their academic appointment.
We believe in the free flow of information
La inteligencia artificial, especialmente la inteligencia artificial
generativa, comienza a tener un impacto en el mundo docente que no podemos
eludir. La mayoría de los alumnos ya la utiliza mientras estudia,
lo que urge a los docentes a conocerla y afrontar el reto de guiar a sus
alumnos en el uso responsable de la misma.
Llamamos inteligencia artificial generativa a aquellos algoritmos de
inteligencia artificial que permiten generar contenido –texto, imágenes, audio,
video– como respuesta a instrucciones proporcionadas por el usuario. Además
de ChatGPT,
existen múltiples IA generativas especializadas en creación de texto (Bard, LLaMa, Mistral),
imágenes (DALL-E, Midjourney, Stable
Diffusion) o código (Copilot).
Muchas de ellas disponen de un chat, donde el usuario puede escribir texto
(por ejemplo, una pregunta), llamado prompt, y recibir la
información generada por el algoritmo como respuesta.
LA IA generativa no es una enciclopedia
Algo importante que los docentes tienen que entender sobre estas
herramientas (y que, a veces, los estudiantes olvidan) es que las IA
generativas no son enciclopedias. En general, la información que proporcionan
no es un extracto de texto o una imagen recuperados de una base de datos, sino
que es un texto nuevo generado a partir de un modelo matemático, que trata de
extrapolar la información solicitada a partir de los datos con los que fue
entrenado.
La IA puede realizar tareas más flexibles que un mero buscador, como
sintetizar información, explicar de varias maneras un concepto a petición del
usuario, realizar traducciones de manera bastante eficaz o crear imágenes y
sonidos nuevos.
Sin embargo, actualmente, la información proporcionada por una IA
generativa no siempre es fiable y su calidad puede depender, en gran medida, de
la manera en la que interactuemos con ella.
(...)
Análisis críticos y creativos en lugar de resúmenes
Si se ajusta el prompt para que una IA adapte su estilo de escritura al nuestro, puede ser muy complicado distinguir un texto creado por una IA de uno creado por un humano. Como consecuencia, algunos tipos de trabajos escritos (por ejemplo, el resumen de un texto) pueden ser plagiados muy fácilmente con la ayuda de una IA.
¿Qué técnicas pueden aplicar los docentes para mitigar esto? Es más importante que nunca trasladar el foco desde una mera búsqueda de información a un análisis crítico de la misma, priorizando las tareas creativas, de razonamiento profundo o de toma de decisiones, donde sea necesario un proceso de reflexión o interpretación más allá de la recopilación de datos.
De esa manera, un docente puede solicitar una presentación oral del trabajo para exigir que el alumno demuestre su comprensión. También puede pedir que buena parte del trabajo sea analizar o interpretar datos que se suministran al estudiante pero que la IA no puede procesar fácilmente, como profundizar en temas de los que se habla en un vídeo, resumir una actividad extraescolar o solicitar el diseño de un algoritmo optimizado para un conjunto de datos dado, centrando el trabajo en las estrategias de análisis de alto nivel.
(...)
