Directrices en el aula para el uso de la IA por parte de los estudiantes Documento de plantilla general

  

El siguiente documento se puede utilizar como base para las pautas en el aula para el uso de la IA por parte de los estudiantes. Estas directrices tienen como objetivo ayudar a los estudiantes a aprovechar al máximo la IA para el aprendizaje y el crecimiento, al tiempo que garantizan que la integridad académica y la creatividad personal sigan siendo fundamentales para el proceso de aprendizaje.

  @ericcurts

 https://bit.ly/4c7pGEB  (25 mar. 2025) Traducido por Google docs

Se le recomienda copiar y modificar el contenido para satisfacer las necesidades de sus estudiantes, nivel de grado y materia. Puede realizar estos cambios usted mismo o puede utilizar un chatbot de IA como ChatGPT para ayudar a ajustar el contenido a su nivel de grado y área temática. A continuación se muestra un mensaje de muestra que puede modificar y utilizar:

Aquí hay un documento de plantilla con pautas en el aula para el uso de la IA por parte de los estudiantes. Vuelva a escribir este documento para que sea específico y apropiado para un salón de clases de [grado y materia]. Reescribir el contenido a un nivel de lectura que sea comprensible para los estudiantes de [grado y materia] y utilizando ejemplos que sean apropiados y relevantes para un salón de clase de [grado y materia]. Esto puede incluir cambiar la longitud de las oraciones, usar diferentes palabras, eliminar contenido que no sea relevante para un salón de clases de [grado y materia] y agregar ejemplos que sean relevantes para un salón de clases de [grado y materia].

Para obtener más detalles sobre el uso de esta plantilla, consulte la publicación de mi blog aquí: "Directrices en el aula para el uso de la IA por parte de los estudiantes: plantilla adaptable gratuita"

Para obtener más información, consulte todos mis recursos de IA en www.controlaltachieve.com/ai 

👍 Usos permitidos de la IA

A continuación se presentan algunas sugerencias sobre cómo puede utilizar la IA para ayudarle a respaldar su aprendizaje.

🤔 Lluvia de ideas

● CÓMO - La IA puede ayudarte en el proceso de lluvia de ideas. Esto podría incluir ideas para la investigación, sobre qué escribir, qué crear, preguntas para explorar, perspectivas para considerar y más. 

● POR QUÉ - Esto puede ayudarle a exponerse a diferentes ideas y ampliar su pensamiento, especialmente durante las primeras etapas de un proyecto.

● PERO - La IA no pretende sustituir sus propias ideas, creatividad y pensamiento crítico. Comience haciendo su propia lluvia de ideas y luego use la IA para ayudar según sea necesario.

💯 Comentarios

● CÓMO - La IA se puede utilizar para proporcionar comentarios sobre su trabajo. Esto podría aplicarse a cualquier cosa que cree, como escritos, soluciones a problemas, presentaciones, obras de arte y más. Los comentarios podrían centrarse en su gramática, ortografía, estilo, contenido, soluciones, explicaciones, argumentos y más. Para obtener la mejor retroalimentación posible, proporcione a la IA instrucciones para las tareas y criterios o rúbricas de calificación cuando estén disponibles.

● POR QUÉ - Esto puede resultar útil para brindar una segunda opinión sobre su contenido e identificar áreas donde puede mejorar su trabajo. 

● PERO - La IA no debe usarse para rehacer o corregir su trabajo, sino que solo debe brindar información y orientación sobre cómo podría mejorar su trabajo. Además, no confíe únicamente en la IA para obtener retroalimentación, sino que recurra a otras fuentes de retroalimentación, como compañeros de clase, profesores, tutores, familiares y su propia autorreflexión.

🎓 Tutoría

● CÓMO - La IA puede servir como tutor para ayudarle a aprender, comprender y revisar información. Esto puede incluir explicar el contenido a un nivel o estilo que comprenda, responder las preguntas que tenga, brindar ejemplos para ayudar a explicar la información, generar problemas de muestra, interrogarlo sobre el contenido y más.

● POR QUÉ - Esto puede brindarle tutoría personalizada y apoyo de una manera que pueda comprender. La IA también puede estar disponible fuera del horario escolar normal para brindar tutoría cuando no hay otro apoyo disponible.

● PERO - Confíe en sus profesores como su principal fuente de instrucción y apoyo, así como en otras personas con conocimientos, como tutores y familiares. Recuerde que la IA puede cometer errores, así que piense críticamente sobre el apoyo de tutoría que brinda.

🔎 Investigación

● CÓMO - La IA puede ayudar con la investigación para tareas de escritura, una variedad de proyectos y el aprendizaje en general. La IA puede proporcionar información detallada sobre casi cualquier tema, sugerir fuentes adicionales para futuras investigaciones, resumir grandes cantidades de información, cambiar el nivel de lectura o reformular el contenido para hacerlo más comprensible, y más. 

● POR QUÉ - La IA puede ser un socio en su proceso de investigación al resumir contenido, sugerir fuentes y aclarar temas complejos.

● PERO - La IA no reemplaza la lectura de artículos y libros, la visualización de videos y el pensamiento crítico sobre la información. La IA puede ayudar a encontrar y proporcionar información, pero aún así es necesario procesar la información usted mismo. Recuerde además que la IA puede cometer errores, así que asegúrese de verificar la información y las fuentes que proporciona.

🔑 Tecnología de asistencia

● CÓMO - La IA puede proporcionar una amplia gama de soporte tecnológico de asistencia, como leer texto en voz alta, traducir contenido a otro idioma, permitirle dictar lo que desea que se escriba, proporcionar subtítulos en tiempo real y más.

● POR QUÉ - La tecnología de asistencia puede ayudarlo si tiene dificultades con la lectura, la escritura, el habla y otras necesidades de accesibilidad.

● PERO - La tecnología de asistencia está diseñada para ayudar a los estudiantes cuando sea necesario, así como también cuando se incluye en su IEP o plan 504. Sin embargo, si es posible, los estudiantes aún deben trabajar para mejorar las habilidades que respalda la tecnología.

 

👎 Usos prohibidos de la IA

A continuación se detallan algunos usos de la IA que no son aceptables para usted como estudiante.

🤖 Completar tareas o evaluaciones

No se puede utilizar la IA para completar el trabajo escolar por usted. Esto incluye, pero no se limita a:

● Hacer que AI escriba su trabajo escrito, como un ensayo, informe, poema, historia, trabajo de investigación y más, y enviar el texto generado como si usted lo hubiera escrito.

● Hacer que AI escriba el borrador de su trabajo y luego usted simplemente edite el trabajo.

● Hacer que la IA reescriba el trabajo que ha realizado, como tomar su borrador y reescribir el trabajo para mejorarlo.

● Hacer que la IA responda preguntas por usted, como en una hoja de trabajo, cuestionario, examen u otra tarea.

● Hacer que la IA resuelva problemas por usted, como problemas matemáticos.

● Hacer que la IA genere otro contenido (presentaciones de diapositivas, videos, código, etc.) que se requiere para una tarea.

↩️ Eludir los objetivos de aprendizaje

● No debe utilizar la IA de manera que socave los objetivos de aprendizaje previstos para una tarea. 

● Si el propósito de una tarea es desarrollar una habilidad específica (por ejemplo, escritura, pensamiento crítico, resolución de problemas), está prohibido usar IA para eludir el desarrollo de esa habilidad. 

● Para cualquier tarea, su maestro puede dejar claro cuáles son los objetivos de aprendizaje para esa tarea.

🩼 Dependencia excesiva de la IA

● Aunque la IA puede ser un apoyo, asistente y tutor útil, no debe confiar únicamente en la información o soluciones generadas por la IA. 

● Necesita practicar y desarrollar su propio pensamiento crítico, creatividad, habilidades de escritura, habilidades de comunicación y más.

🥸 Suplantación

● No puedes utilizar la IA para hacerte pasar por otra persona (compañeros de clase, profesores, figuras públicas, etc.) sin su permiso y participación explícitos. 

● Esto incluye el uso de IA para generar correos electrónicos falsos, publicaciones en redes sociales, imágenes, grabaciones de audio, videos u otras comunicaciones o representaciones.

📋 Directrices adicionales para el uso de IA

📑 Citando el uso de IA

Si utiliza IA para ayudar con cualquier tarea, debe proporcionar crédito o una cita que explique cómo se usó la IA.

● esto se puede hacer con MLA o QUÉ citación pararmat.

● O si la IA ofrece la opción de compartir un enlace a su conversación, puede incluir el enlace en su sección de créditos.

● O puede incluir una oración simple que explique cómo usó la IA para ayudar con la tarea, como "Usé ChatGPT para generar ideas para este informe y dar comentarios sobre cómo podría mejorar lo que escribí".

📝 Documentar tu trabajo

● Para ayudar a evitar preocupaciones sobre el plagio de la IA, debe utilizar herramientas que ayuden a documentar el trabajo que ha realizado.

● Por ejemplo, los proyectos escritos deben completarse íntegramente dentro de Google Docs para que la herramienta integrada "Historial de versiones" pueda registrar los detalles de lo que escribió. El trabajo no debe realizarse en una herramienta diferente y luego copiarse y pegarse en Google Docs.

✅ Verificación del contenido de IA

● Recuerde que la IA puede cometer errores o producir contenido inexacto, incompleto o sesgado.

● Es importante pensar críticamente, evaluar y verificar la información proporcionada por la IA.

● Esto puede incluir el uso de herramientas para verificar la información, realizar su propia investigación y hacer preguntas de seguimiento a la IA para evaluar posibles errores o sesgos.

🔒 Evite compartir información privada

● Muchas herramientas de IA recopilan todos los datos que los usuarios escriben y pueden utilizar esos datos para publicidad, entrenar futuros modelos de IA o compartirlos con otras organizaciones.

● Tenga cuidado de evitar compartir detalles confidenciales como nombre completo, dirección, imágenes personales, etc.

● Su maestro puede informarle si existen ciertas herramientas de inteligencia artificial aprobadas por la escuela que permiten compartir más información personal de manera segura.

  © Eric Curts - ericcurts@gmail.com - ControlAltAchieve.com

Este documento tiene licencia bajo una Licencia Creative Commons Attribution No Comercial 4.0 Estados Unidos. En resumen, puede copiar, distribuir y adaptar este trabajo siempre que proporcione la atribución adecuada y no cobre por ello.

Alfabetización en IAg

Hecho en Firefly

Universo abierto. (mar.2025) Promoviendo la Alfabetización en IA a través de las bibliotecas universitarias de EE. UU.: un análisis de LibGuides utilizando el Marco de Alfabetización en IA de EDUCAUSE https://bit.ly/4iydsXT

Resumen realizado por NotebookLM

Este artículo analiza 70 guías bibliotecarias de la ARL y del Grupo Oberlin para comprender cómo promueven la alfabetización en IA mediante el marco EDUCAUSE. El estudio modifica el marco EDUCAUSE para adaptarlo mejor a los contextos bibliotecarios y revela que la mayoría de las guías enfatizan los conceptos fundamentales de IA y el uso ético, con menor cobertura de las habilidades de creación avanzadas. Se identifican diferencias en la cobertura entre las bibliotecas de la ARL y Oberlin, así como entre los niveles del marco, lo que sugiere la necesidad de una formación y colaboración constantes para mejorar el apoyo a la alfabetización en IA en las bibliotecas académicas.

Este estudio examina cómo las bibliotecas académicas de los Estados Unidos, particularmente aquellas afiliadas a la Association of Research Libraries (ARL) y al Oberlin Group, están abordando la alfabetización en inteligencia artificial (IA) generativa a través de sus guías de biblioteca, conocidas como LibGuides. El estudio se basa en el análisis de contenido de 70 LibGuides desarrollados recientemente que se centran específicamente en la IA generativa. Para este análisis, se utilizó el marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE, el cual fue adaptado y reorganizado por los investigadores para que se ajuste mejor a las necesidades de la educación superior y las características de las LibGuides.

El marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE se divide en cuatro niveles: entender la IA, usar y aplicar la IA, analizar y evaluar la IA, y crear la IA. Sin embargo, el estudio descubrió que la cobertura de estos niveles en las LibGuides analizadas no es uniforme.

Hallazgos principales del estudio:

• Las LibGuides tienden a enfatizar la comprensión fundamental de las herramientas de IA y su uso responsable.

• Se presta menos atención a las competencias técnicas avanzadas relacionadas con la creación de IA (Nivel 4).

• Se observaron diferencias significativas entre las LibGuides de las bibliotecas ARL y las del Oberlin Group, con las bibliotecas ARL ofreciendo una cobertura más completa de la alfabetización en IA.

• Los niveles del marco de EDUCAUSE más frecuentemente cubiertos son el Nivel 1 (entender la IA) y el Nivel 3 (analizar y evaluar la IA).

• Los niveles menos cubiertos son el Nivel 4 (crear la IA) y partes del Nivel 2 (usar y aplicar la IA).

• Las competencias centrales con mayor frecuencia en las guías incluyen el reconocimiento de los beneficios y limitaciones de las herramientas de IA, competencias adicionales para la comprensión de la IA y el análisis de las consideraciones éticas en el desarrollo y la implementación de la IA.

• Las competencias centrales menos frecuentes se relacionan con la síntesis del aprendizaje para crear IA, la colaboración humano-IA y la utilización exitosa de herramientas de IA generativa.

• Los bibliotecarios han introducido competencias centrales adicionales en el marco adaptado, como la "divulgación adecuada del uso de la IA", reflejando su experiencia en prácticas de citación y abordando los desafíos de integridad académica.

• Las LibGuides adoptan un enfoque orientado a los recursos, enfatizando la accesibilidad y diversidad de materiales para fomentar la alfabetización en IA.

Limitaciones identificadas en las LibGuides:

• A menudo presentan una profundidad técnica limitada.

• Pueden tener dificultades para integrar rápidamente marcos relacionados con la IA de otras disciplinas.

• Algunos temas importantes, como el impacto de la IA en las interacciones interpersonales y la creatividad individual, están subexplorados.

• La mayoría de las guías se centran en comprender los problemas actuales de la IA en lugar de capacitar a los usuarios para influir en las políticas relacionadas con la IA.

Conclusiones y recomendaciones:

• El estudio subraya la necesidad de colaboración en toda la educación superior para fomentar una alfabetización en IA integral, aprovechando la experiencia única de diversos roles.

• Se sugiere que las instituciones podrían desarrollar un marco de alfabetización en IA más práctico e inclusivo integrando diferentes enfoques, como el propuesto por Hervieux y Wheatley, con las competencias detalladas identificadas en este estudio.

• El esquema de codificación detallada del estudio ofrece a las bibliotecas una herramienta valiosa para identificar áreas subrepresentadas y fomentar asociaciones con otras unidades del campus para abordar estas brechas.

• Las diferencias encontradas entre las bibliotecas ARL y Oberlin sugieren la necesidad de iniciativas consistentes de capacitación e intercambio de conocimientos para garantizar un estándar común de apoyo a la alfabetización en IA.

• Se recomienda que futuras investigaciones exploren las necesidades de alfabetización en IA específicas de cada disciplina y cómo los bibliotecarios en campos particulares pueden apoyar mejores esas necesidades.

En resumen, este estudio proporciona información valiosa sobre el papel de las bibliotecas académicas en la promoción de la alfabetización en IA generativa a través de sus LibGuides. Si bien las bibliotecas están realizando esfuerzos significativos para abordar este importante tema, existen áreas de mejora y oportunidades para una mayor colaboración y desarrollo de recursos.

• Los bibliotecarios han introducido competencias centrales adicionales en el marco adaptado, como la "divulgación adecuada del uso de la IA", reflejando su experiencia en prácticas de citación y abordando los desafíos de integridad académica.

• Las LibGuides adoptan un enfoque orientado a los recursos, enfatizando la accesibilidad y diversidad de materiales para fomentar la alfabetización en IA.

Limitaciones identificadas en las LibGuides:

• A menudo presentan una profundidad técnica limitada.

• Pueden tener dificultades para integrar rápidamente marcos relacionados con la IA de otras disciplinas.

• Algunos temas importantes, como el impacto de la IA en las interacciones interpersonales y la creatividad individual, están subexplorados.

• La mayoría de las guías se centran en comprender los problemas actuales de la IA en lugar de capacitar a los usuarios para influir en las políticas relacionadas con la IA.

Aquí están las diferencias claves identificadas:

• Cobertura General: La cobertura porcentual media del marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE fue significativamente menor para las bibliotecas OBL (M = 0.192, DE = 0.175) en comparación con las bibliotecas ARL (M = 0.258, DE = 0.199). Esto indica que las LibGuides de las bibliotecas ARL generalmente cubrieron más aspectos de la alfabetización en IA que las desarrolladas por las bibliotecas del Oberlin Group. La diferencia media en la cobertura fue de -0,066 (DE = 0,117), con un tamaño del efecto de moderado a grande (d = -0,569).

• Cobertura por Niveles: Al examinar la cobertura media para cada uno de los cuatro niveles del marco de EDUCAUSE, se revelan distinciones adicionales:

o Nivel 1 (Entender la IA): Las bibliotecas ARL tuvieron una cobertura media más alta (0.333) en comparación con las bibliotecas OBL (0.248).

o Nivel 2 (Usar y Aplicar la IA): Las bibliotecas ARL mostraron una cobertura media más alta (0.216) que las bibliotecas OBL (0.174).

o Nivel 3 (Analizar y Evaluar la IA): Nuevamente, las bibliotecas ARL tuvieron una cobertura media más alta (0.303) en comparación con las bibliotecas OBL (0.209).

o Nivel 4 (Crear la IA): Aquí se observará una diferencia sorprendente. Las bibliotecas OBL tuvieron cero cobertura (media de 0.000) para el Nivel 4, mientras que las bibliotecas ARL tuvieron una cobertura media muy baja de 0.013.

En conclusión, el estudio encontró que las bibliotecas ARL generalmente ofrecen una cobertura más completa de la alfabetización en IA en sus LibGuides en los cuatro niveles del marco de EDUCAUSE en comparación con las bibliotecas del Oberlin Group, con una ausencia particularmente notable de contenido relacionado con el Nivel 4 (Crear la IA) en las guías de las bibliotecas del Oberlin Group. Esta disparidad puede atribuirse a diferencias en los recursos, las prioridades institucionales y la formación de los bibliotecarios entre los dos grupos de bibliotecas. Los investigadores recomiendan iniciativas consistentes de capacitación e intercambio de conocimientos para garantizar un estándar común de apoyo a la alfabetización en IA en todas las bibliotecas académicas.

 

IAg en la educación superior: dos informes

 

El acceso generalizado a la inteligencia artificial generativa representa un momento crucial para la educación superior, que va más allá de simplemente acomodar una nueva innovación tecnológica. Este cambio desafiaba principalmente nuestras suposiciones sobre la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y el propósito mismo de las universidades. (Liu, Danny YT, y Simon Bates. Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward. Whitepaper del proyecto "Generative AI in Education: Opportunities, Challenges and Future Directions in Asia and the Pacific". Enero de 2025.)

Resumen del Libro Blanco "IA generativa en la educación superior: prácticas actuales y caminos a seguir" (realizado por ChatGPT)

• Contexto General: o Libro blanco de la Asociación de Universidades del Pacífico (APRU) (enero 2025) con apoyo de Microsoft, que explora la integración de la IA generativa en la educación superior.

• Cambio de Enfoque en la IA: o Se propone pasar de un modelo de "vigilancia" a uno enfocado en las posibilidades y oportunidades que ofrece la IA para enriquecer la educación. o Los estudiantes ya utilizan herramientas de IA, lo que desafía la preparación institucional tradicional.

• Marco CRAFT para la Integración de la IA: o Cultura: Superar resistencias y transformar mentalidades. o Reglas: Establecer políticas claras y éticas en el uso de la IA. o Acceso: Garantizar disponibilidad equitativa de las herramientas de IA. o Familiaridad: Promover la alfabetización y capacitación en IA entre docentes y estudiantes. o Confianza: Fortalecer la confiabilidad y la transparencia en el uso de la IA.

• Aplicaciones Prácticas en Educación e Investigación: o Uso de la IA para el diseño de cursos, evaluación de aprendizajes y actividades de investigación. o Ejemplos incluyen proyectos en universidades como HKUST, UBC y USC, que integran la IA en diversos procesos académicos. 

• Transformación en la Evaluación y Pedagogía: o La necesidad de desarrollar métodos de evaluación y enseñanza que integren la IA de forma ética y efectiva, equilibrando contenidos, habilidades y valores. • Desafíos Éticos y de Gobernanza: o Abordar preocupaciones relacionadas con la integridad académica, privacidad, seguridad de datos y la colaboración responsable con proveedores de IA.

• Perspectivas Culturales y Globales: o Reconocimiento de diferencias en la adopción de la IA según contextos culturales (por ejemplo, perspectivas occidentales versus orientales) y la necesidad de adaptar las estrategias a las realidades locales. 

•Llamado a la Acción: o Se insta a las instituciones a actuar de forma proactiva, fomentando colaboraciones interdisciplinarias, iniciativas de capacitación en IA y la participación activa de estudiantes en el desarrollo de políticas y prácticas de IA.

EDUCASE. Uso de la IA en educación superior

Robert, Jenay y Mark McCormack. Estudio del panorama de la IA de EDUCAUSE 2025: Hacia la brecha de la IA digital. EDUCAUSE, 17 de febrero de 2025. https://www.educause.edu/content/2025/2025-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings

Resumen realizado por Perplexity.

El Estudio del Panorama de la IA de EDUCAUSE 2025 explora el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior. La encuesta, realizada del 4 al 18 de noviembre de 2024, analizó las opiniones y experiencias de la comunidad en relación con la estrategia y el liderazgo, las políticas y directrices, los casos de uso, la fuerza laboral de la educación superior y la brecha digital institucional.

Clave de Hallazgos:

• Estrategia y liderazgo: Un mayor porcentaje de encuestados considera la IA como una prioridad estratégica en comparación con el año anterior (57% frente a 49%). La capacitación para el profesorado (63%) y el personal (56%) son los elementos más comunes en la planificación estratégica relacionada con la IA. Solo el 2% de los encuestados dijo que su institución está cubriendo los nuevos costos relacionados con la IA a través de nuevas fuentes de financiamiento, y una pluralidad de líderes ejecutivos (34%) dijo que su institución ha tendido a subestimar los costos relacionados con la IA.

• Políticas y directrices: La proporción de encuestados que informaron que su institución tiene PUA relacionada con la IA aumentó del 23% el año pasado al 39% este año, y solo el 13% de los encuestados informó que las políticas de toda la institución no se han visto afectadas por la aparición de la IA. Solo el 9% de los encuestados informó que las políticas de ciberseguridad y privacidad de su institución son adecuadas para abordar los riesgos relacionados con la IA para la institución.

• Casos de uso: La enseñanza y el aprendizaje es el área funcional de la institución más centrada en el uso de la IA, con un enfoque particular en las áreas de integridad académica (74%), el trabajo del curso (65%), las prácticas de evaluación (54%) y el diseño curricular (54%). Dos tercios (68%) de los encuestados informaron que los estudiantes usan la IA "algo más" o "mucho más" que los profesores, mientras que solo el 2% informó que los profesores usan la IA más que los estudiantes, a pesar de que las instituciones enfatizan estratégicamente la capacitación del profesorado por encima de la capacitación de los estudiantes.

• Fuerza laboral: Una pluralidad de encuestados informó que su institución está apoyando las habilidades de IA necesarias mediante la mejora de las habilidades o la readaptación profesional del profesorado o personal existente (37%) en lugar de contratar nuevo personal (1%). Cuando se les preguntó acerca de las habilidades relacionadas con la IA necesarias entre su profesorado y personal, los encuestados destacaron la "alfabetización en IA" tanto para el personal como para el profesorado, así como el "aumento de la productividad" para el personal y las "mejores prácticas para la enseñanza" para el profesorado.

• La brecha digital de la IA entre las instituciones: Los encuestados de las instituciones más pequeñas son notablemente similares a los encuestados de las instituciones más grandes en su uso personal de las herramientas de IA, sus motivaciones para el uso institucional de la IA y sus expectativas y optimismo sobre el futuro de la IA. Sin embargo, los encuestados de las instituciones pequeñas y grandes difieren notablemente en los recursos, las capacidades y las prácticas que pueden reunir para la adopción de la IA.

El estudio destaca que la educación superior continúa lidiando con preguntas relacionadas con el uso de la IA y enfatizando la necesidad de planificación estratégica, políticas apropiadas y capacitación para abordar los riesgos y oportunidades relacionados con la IA.

El estudio de EDUCAUSE sobre el panorama de la IA en 2025 revela un progreso constante en la adopción de estrategias de IA en las instituciones educativas, aunque aún queda trabajo por hacer. Existe un reconocimiento creciente de la IA como prioridad estratégica, pero la mayoría de las instituciones aún no tienen un enfoque unificado, sino que la IA se está implementando en áreas aisladas. El enfoque principal de las estrategias de IA se centra en las personas, particularmente en la capacitación y el acceso a herramientas de IA, con el estudiante como centro de atención, ya sea guiando su uso o mejorando sus experiencias de aprendizaje. La financiación sigue siendo un desafío. Muchas instituciones no saben cómo están cubriendo los nuevos costos relacionados con la IA o simplemente no tienen presupuesto asignado. La principal forma de cubrir estos costos es la reasignación de presupuestos existentes, y solo una pequeña parte proviene de nuevas fuentes de financiación. Ha aumentado ligeramente la colaboración entre instituciones para compartir costos de inversión en IA. La mayoría de los encuestados están preocupados por los riesgos de la IA, especialmente los relacionados con la ética (desinformación, violaciones de derechos de autor) y la seguridad/privacidad de los datos. También les preocupan, aunque en menor medida, los elementos más "humanos" del uso de la IA, como la disminución de las relaciones personales. Les preocupan también la división entre el profesorado con respecto al uso de la IA. A pesar de las preocupaciones, también se identifican muchos beneficios potenciales de la IA, como la mejora de las prácticas relacionadas con los datos, el acceso a datos en tiempo real y la toma de decisiones informada. Las instituciones están comenzando a preparar sus datos para ser compatibles con la IA. Se están utilizando chatbots, software personalizado y capacidades de IA agregadas a software existente para diversas tareas, como la toma de notas, la automatización de procesos, el análisis de datos, la capacitación del profesorado y el apoyo técnico. En general, los encuestados tienen una visión más optimista que pesimista sobre el futuro de la IA en la educación superior, especialmente en lo que respeta a los beneficios para el análisis del aprendizaje y la mejora de la accesibilidad para estudiantes y personal con discapacidades. Existe menos optimismo sobre el uso indebido de la tecnología y las implicaciones éticas. Sin embargo, se observa un mayor optimismo en comparación con el año anterior sobre cómo la IA impactará las evaluaciones.

Las políticas y directrices institucionales son una parte crítica para mitigar los usos inapropiados y no éticos de la AI. Aunque una pluralidad de encuestados (42%) informó que su institución no tiene actualmente políticas de uso aceptable (PUA) relacionadas con la IA, la proporción que sí las ha aumentado del 23% el año pasado al 39% este año. Pocas instituciones reportan que sus políticas y directrices no se han visto afectadas por la IA (13%), la gran mayoría está creando nuevas políticas y directrices o revisando las existentes para dar cabida a nuevos problemas y casos de uso relacionados con la IA. Los impactos de la IA en las políticas institucionales parecen estar aumentando en casi todas las áreas de la institución. Los mayores aumentos interanuales se observan en tecnología, ciberseguridad y privacidad de datos, y datos y análisis. Los impactos reportados en las políticas de enseñanza y aprendizaje se mantuvieron relativamente estables, y siguen siendo el área más impactada de la institución. Solo el 9% de los encuestados informó que las políticas de ciberseguridad y privacidad de su institución son adecuadas para abordar los riesgos relacionados con la IA, y una pluralidad (42%) informó que sus políticas son solo "algo adecuado". La mayoría de las respuestas se centraron en la seguridad de los datos, el comportamiento del usuario final y los datos recopilados por herramientas de terceros.

Aprovechamiento de las tecnologías de inteligencia artificial generativa para el aprendizaje creativo basado en proyectos

 

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Inteligencia artificial generativa y aprendizaje creativo: preocupaciones, oportunidades y opciones.  Mitchel Resnick  (Resumen hecho con IAg)  

Prioridades educativas en el mundo actual :

• La principal prioridad educativa es que los jóvenes se desarrollen como estudiantes creativos, curiosos, solidarios y colaboradores.

• La proliferación de nuevas tecnologías de IA acelera los cambios y las disrupciones, lo que pone de relieve la necesidad de que los estudiantes desarrollen habilidades creativas, empáticas y colaborativas para lidiar con un mundo que cambia rápidamente.

Preocupaciones sobre los usos actuales de la IA en la educación :

• Muchas tecnologías de IA en educación limitan la autonomía de los estudiantes al controlar el proceso educativo, lo que puede obstaculizar el desarrollo de la iniciativa, la motivación y la creatividad de los estudiantes.

• Los tutores de IA tienden a centrarse en problemas "cerrados", como rompecabezas, en lugar de apoyar experiencias de aprendizaje basadas en proyectos e intereses que sean más motivadoras y significativas.

Agencia y control del alumno :

• La autonomía del alumno es crucial para el desarrollo de los estudiantes, permitiéndoles tener más control sobre su proceso de aprendizaje y desarrollar sus intereses.

• Un enfoque de aprendizaje verdaderamente personal debería brindar a los estudiantes más opciones y control sobre qué, cuándo y dónde aprenden.

Instrucción personalizada versus elección y control del alumno :

• Los tutores de IA se promocionan como "personalizados", pero a menudo obstaculizan la autonomía del alumno al ejercer demasiado control sobre el flujo de instrucción.

• Los estudiantes deberían tener más control sobre cómo y qué aprenden, lo que conduce a experiencias de aprendizaje más motivadoras y significativas.

Aprendizaje basado en proyectos versus rompecabezas en la enseñanza de la codificación :

• El aprendizaje basado en proyectos e intereses, como en Scratch, ayuda a los estudiantes a establecer conexiones más profundas con conceptos de codificación mientras desarrollan habilidades de diseño, creatividad y colaboración.

• Muchos sitios de educación en codificación se centran en los rompecabezas, ya que es más fácil desarrollar tutores de IA para ellos, pero carecen de la profundidad y la motivación del aprendizaje basado en proyectos.

Posibilidades de las tecnologías de IA en la educación :

• Existen oportunidades para que las nuevas tecnologías de IA generativa apoyen a los jóvenes en experiencias de aprendizaje creativo basadas en proyectos e intereses.

• Las nuevas tecnologías de IA podrían contribuir a un cambio educativo significativo, pero requieren decisiones explícitas e intencionales en su diseño y uso.

Potencial de las nuevas tecnologías de IA generativa :

• Las nuevas tecnologías de IA tienen el potencial de respaldar experiencias de aprendizaje creativo basadas en proyectos e intereses que se alineen con los valores y visiones educativos.

• Las disrupciones causadas por las nuevas tecnologías de IA generativa están llevando al reconocimiento de la necesidad de cambios fundamentales en los enfoques educativos.

Aprovechar la IA para experiencias de aprendizaje creativas :

• La integración de nuevas tecnologías de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, debería centrarse en apoyar a los estudiantes creativos, curiosos y colaborativos.

• Se pueden aprovechar las nuevas tecnologías de IA para crear experiencias de aprendizaje basadas en proyectos e intereses alineados con los valores educativos.

El enfoque en problemas de final cerrado :

• Los tutores de IA tradicionalmente se centran en problemas con respuestas únicas y estrategias bien definidas.

• Se prefiere poner más énfasis en proyectos abiertos, que permitan a los estudiantes pensar creativamente y colaborar.

Preocupaciones sobre el enfoque educativo :

• Las escuelas tienden a preferir problemas con respuestas cerradas porque son más fáciles de gestionar y evaluar.

• Esto podría llevar a una devaluación de las cosas que son más valiosas en la educación

Subestimar la conexión humana :

• Los tutores de IA pueden brindar consejos e información útiles, pero no construyen relaciones con los estudiantes ni comprenden sus motivaciones.

• Destaca la importancia de los profesores humanos y sus habilidades únicas para empatizar y conectarse con los estudiantes.

Los sistemas de IA son engañosos en cuanto a su comportamiento :

• Algunos sistemas de IA describen su comportamiento como similar al humano, lo que puede llegar a confundir a niños pequeños.

• No idealizar las capacidades de los docentes humanos, sino reconocer las limitaciones de los sistemas de IA.

La importancia de la conexión humana :

• Destacar la importancia de la empatía, la conexión y la comunidad en la enseñanza y el aprendizaje, especialmente durante la pandemia.

• Destaca la necesidad de centrarse en estas cualidades humanas a medida que proliferan los sistemas de IA.

Oportunidades educativas con IA :

• Importancia de ayudar a los estudiantes a aprender con IA y utilizar herramientas de IA para ayudarlos a imaginar, crear, compartir y aprender.

• Potencial para utilizar tecnologías de IA generativa para apoyar experiencias de aprendizaje creativo basadas en proyectos, orientadas al diseño y orientadas a los intereses.

Apoyando el proceso de aprendizaje creativo :

• Presentamos los cuatro principios rectores del aprendizaje creativo: proyectos, pasión, compañeros y juego.

• Sugiere integrar tecnologías de IA generativa en entornos de aprendizaje para apoyar estos principios.

Apoyando las cuatro P del aprendizaje creativo :

• Proyectos: Utilizar herramientas de IA generativa en el proceso del proyecto garantizando al mismo tiempo el control creativo.

• Pasión: Explorar formas para que los estudiantes utilicen herramientas de inteligencia artificial generativa para crear proyectos personalmente significativos.

Enfoque de diseño 4P para tecnologías de IA en educación :

• Los estudiantes tienen un mayor control del proceso, eligiendo cómo y cuándo utilizar herramientas de IA.

• Los sistemas de IA sirven como un recurso adicional durante el proceso de aprendizaje creativo.

El papel de la IA generativa en la enseñanza de la codificación :

• Las tecnologías de IA generativa podrían cambiar significativamente la forma en que los jóvenes programan las computadoras.

• Aprender a codificar ofrece a los jóvenes oportunidades de crear nuevos proyectos y expresarse de nuevas maneras.

Impacto de la IA generativa en los entornos de codificación :

• Las nuevas herramientas basadas en IA pueden proporcionar más opciones para crear imágenes dentro de un proyecto de codificación.

• Las herramientas de asesoramiento basadas en inteligencia artificial podrían alinearse bien con un enfoque 4P para aprender a codificar.

Cambio a interfaces conversacionales en la codificación :

• El cambio a la conversación podría hacer que sea más fácil e intuitivo decirle a la computadora qué hacer.

• Aún quedan dudas sobre si las interfaces de codificación conversacional preservarán los beneficios tradicionales de aprender a codificar.

Opciones educativas con IA generativa :

• Es posible utilizar IA generativa para respaldar un enfoque de aprendizaje colaborativo, centrado en el ser humano y basado en proyectos.

• La elección de enfoques educativos con IA generativa es más educativa y política que tecnológica.

Agradecimientos :

• Gracias a las personas que brindaron valiosos comentarios sobre los borradores anteriores del documento.

Referencias :

• Singer, N. (2024). ¿Los chatbots enseñarán a sus hijos? New York Times.

• Mehta, J. (2020). Hacer que las escuelas sean más humanas. New York Times.

• Resnick, M. (2017). Kindergarten permanente: cultivar la creatividad a través de proyectos, pasión, compañeros y juego.

Mitchel Resnick, creador de Scratch, cree que la Inteligencia Artificial puede cambiar la forma en que aprendemos. ¿Qué riesgos y oportunidades nos plantea la implementación de la IA en educación? @cpoyatos

[Este artículo aparecerá en An MIT Exploration of Generative AI , una colección de MIT Press. Una versión anterior del artículo se publicó originalmente en abril de 2023.]

Impacto de las IA en las aulas

 

 

Resumen de la IA en las escuelas australianas  Resumen realizado por SmallPDF

• Contexto : Casi dos años después del surgimiento de ChatGPT, los educadores están explorando el impacto de la IA en las aulas.

• Reacciones iniciales : Los estados australianos inicialmente prohibieron las herramientas de IA; sin embargo, las actitudes están cambiando hacia su aceptación.

• Herramienta EdChat : la herramienta EdChat de Sudáfrica se muestra prometedora, ayudando a los docentes en la planificación de lecciones y brindando apoyo personalizado a los estudiantes.

• Preocupaciones : Los problemas incluyen imprecisiones de la IA, desafíos de filtrado de contenido y dificultades de detección de plagio.

• Necesidades futuras : énfasis en la educación crítica sobre IA para estudiantes, acceso equitativo y desarrollo profesional para docentes.

Preguntas sugeridas:

¿Cuáles son las características de seguridad adicionales de EdChat para proteger la privacidad de los estudiantes?

¿Cómo han reportado los docentes los beneficios de usar EdChat en sus aulas?

¿A qué desafíos se enfrentan los docentes respecto a los filtros de contenido cuando utilizan herramientas de IA en la educación?

EdChat incluye "funciones de seguridad adicionales" diseñadas para proteger la privacidad de los estudiantes y evitar que accedan a contenido inapropiado. Sin embargo, el documento no especifica los detalles exactos de estas funciones de seguridad. Se menciona que los datos de los estudiantes no se utilizan para entrenar modelos de IA generativos, lo que también contribuye a la protección de la privacidad.

Descripción general de la IA en las aulas

• Adopción : Las escuelas y los docentes están integrando cada vez más herramientas de inteligencia artificial como EdChat en las aulas, pasando del escepticismo inicial a la aceptación.

• Beneficios : La IA ayuda en la planificación de lecciones, el aprendizaje personalizado y las tareas administrativas, mejorando las experiencias educativas.

• Desafíos : Persisten preocupaciones respecto de la privacidad de los datos, la precisión del contenido y la posibilidad de deshonestidad académica.

• Direcciones futuras : énfasis en la educación crítica sobre IA, acceso equitativo y desarrollo profesional continuo para que los educadores utilicen eficazmente las herramientas de IA.

Los docentes enfrentan varios desafíos al usar herramientas de IA como EdChat, entre ellos:

1. Inexactitudes : Los problemas con las "alucinaciones" de la IA o la información incorrecta pueden confundir a los estudiantes, lo que requiere habilidades de pensamiento crítico para identificar errores.

2. Filtrado de contenidos : dificultad para sortear la censura y garantizar contenidos adecuados para diversos temas.

3. Detección de plagio : desafíos para determinar si el trabajo de los estudiantes es original o plagiado debido al contenido generado por IA.