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BIBLIOTECAS INTELIGENTES- Arévalo y Quinde

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BIBLIOTECAS INTELIGENTES- Arévalo y Quinde

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Fenómeno de los 2000, coincide con el desarrollo de la tecnología informática.

Son Bibliotecas que van más allá de la mera digitalización de recursos, se enfocan en crear experiencias más eficientes, personalizadas y accesibles para los usuarios.

Este concepto puede mejorar los servicios que éstas ofrecen.

Se centra en cuestiones como la comodidad de los usuarios y el personal.

Ofrece un espacio que inspira el aprendizaje y la innovación.

Fomenta el análisis, gestión y reutilización de datos.

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Dr. en Educación, Magister y Especialista en Didáctica. Lic. en Ciencias de la Educación.

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CICLO DE ENTREVISTAS

En una entrevista que le han realizado ha introducido el concepto de "Didáctica en vivo", donde explica que "todo el tiempo tenes que estar analizando y reconstruyendo porque la tendencias culturales no son una y para siempre, mutan."

La tecnología educativa no es un problema, pero si lo es la enseñanza contemporánea. Por lo que es importante reconocer que la IA existe, pero más importante aún es entender cómo involucrarla en los momentos de enseñanza.

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ALFABETIZACIÓN DIGITAL - Arévalos y Quinde

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ALFABETIZACIÓN DIGITAL - Arévalos y Quinde

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Es fundamental en un mundo cada vez más transformado por la IA.

Las Bibliotecas pueden desempeñar un papel crucial en incrementar el conocimiento sobre IA en la comunidad, ampliando su papel educativo al ofrecer programas de formación en habilidades tecnológicas y digitales.

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Es fundamental que las Bibliotecas aseguren un acceso equitativo a los recursos y beneficios de la IA para TODOS los USUARIOS.

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"De cara al futuro, el rol de las Bibliotecas se volverá aún más integral. Con los continuos avances en IA, las Bibliotecas deben prepararse para actuar como puntos educativos e informativos de IA de manera efectiva" Zilla 2024.

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Aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y parezca sensato, puede contener información falsa o "inventada" por la IA. Es importante el desarrollo de la capacidad crítica por parte del usuario para evaluar la información generada y poder verificar su fiabilidad.

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ACCIONES CLAVES DE LAS BIBLIOTECAS Y LOS BIBLIOTECARIOS

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ACCIONES CLAVES DE LAS BIBLIOTECAS Y LOS BIBLIOTECARIOS

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-Ofrecer capacitación a los profesores sobre cómo evaluar el trabajo de los estudiantes que utilizan IA

-Elaborar e implementar políticas claras sobre los usos permitidos y prohibidos.

-Alentar a modificar las tareas para minimizar la efectividad de las generadas por IA

-Requerir incluir bibliografía.

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Video breve sobre la IA

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¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial?

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Hace tiempo que la inteligencia artificial abandonó el espectro de la ciencia ficción para colarse en nuestras vidas y, aunque todavía en una fase muy inicial, está llamada a protagonizar una revolución equiparable a la que generó Internet.

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"Es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información"

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EL IMPACTO DE LA IA EN TRABAJOS ACADEMICOS Y DE INVESTIGACIÓN

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EL IMPACTO DE LA IA EN TRABAJOS ACADEMICOS Y DE INVESTIGACIÓN

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Hace una reflexión sobre la importancia y la verdadera utilidad de la implementación y asistencia de la IA en la labor docente.

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La llegada de la inteligencia artificial a la educación

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Autoría: Raúl Darío Moreno Padilla.
Localización: Revista de Investigación en Tecnologías de la Información: RITI. Nº. 14, 2019.
Artículo de Revista en Dialnet.

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10 herramientas de IA que puedes empezar a usar gratis

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Empieza a usar la IA con estas APIs y herramientas de IA gratuitas

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"La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más"

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Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

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Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

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Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

Productos y servicios relacionados

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Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

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¿Qué es la inteligencia artificial o IA? | Google Cloud | Google Cloud

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¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Beneficios de la IA, casos de uso y ejemplos

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"La Inteligencia Artificial (IA) proporciona el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos mayores de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje"

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El ensayo explora cómo la I.A. puede contribuir a la adaptación y personalización de la experiencia educativa, con la finalidad de lograr que “...todos los niños y niñas con discapacidad gocen plenamente de sus derechos, disfrutando de una vida plena y digna en igualdad de condiciones; donde puedan expresar su opinión libremente y recibir asistencia apropiada de acuerdo a su discapacidad.". (CDPD, 2006 Artículo 7).

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Lidia Viviana Zapiola.
Programadora y Diseñadora Web
Instituto Chaqueño de Ciencia y Tecnología e Innovación
Gral. San Martín-Chaco
[email protected]

Abstract

Este ensayo analítico e interpretativo aborda las oportunidades, aspectos claves, tensiones y desafíos relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial (I.A.) en la educación inclusiva de personas con discapacidad y, en línea con el enfoque del modelo social de la discapacidad adoptado por la Convención de los Derechos de las Personas con Discapacidad (CDPD). Un universo que conocí en mi viaje como desarrolladora de una aplicación educativa digital que incorpora Inteligencia Artificial, para adaptar el contenido a las necesidades individuales de cada estudiante. Un universo desafiante, retador pero muy inspirador.

Por lo tanto, este ensayo explora cómo la I.A. puede contribuir a la adaptación y personalización de la experiencia educativa, con la finalidad de lograr que "...todos los niños y niñas con discapacidad gocen plenamente de sus derechos, disfrutando de una vida plena y digna en igualdad de condiciones; donde puedan expresar su opinión libremente y recibir asistencia apropiada de acuerdo a su discapacidad.". (CDPD, 2006 Artículo 7).

Este ensayo también destaca la importancia de, no descuidar el valor de la interacción humana en el proceso y los aspectos clave a tener en cuenta en la implementación de la I.A. en entornos educativos de nuestra región.

Introducción

Comenzaremos primero con la explicación breve de qué es la Inteligencia Artificial (I.A.) y por qué deberíamos prestarle especial atención.
Su origen se remonta a la década de los 30 del siglo pasado, de manos de una figura muy relevante en el desarrollo de las nuevas tecnologías: Alan Turing, quien no solo es considerado el padre de la inteligencia artificial, sino como el precursor de la informática moderna. Él ingenió numerosas soluciones basadas en computación y el uso de algoritmos para la previsión y prevención de casuísticas ya en la primera mitad de siglo, siendo una de ellas relevante para que el bando aliado ganara la segunda Guerra mundial, al ser capaz de descifrar los mensajes ocultos que los nazis se enviaban a través de la máquina Enigma.

Pese a lo relevante y reconocido de los aportes de Turing, no se empieza a hablar de inteligencia artificial en los términos que hoy la conocemos, hasta 1956, cuando John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon acuñaron formalmente el término durante la conferencia de Dartmouth denominada "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" (Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificial).

La Inteligencia Artificial es un campo de estudio y desarrollo en ciencias de la computación que busca crear sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana. Su objetivo principal es simular y replicar, en cierta medida, las capacidades cognitivas y de aprendizaje de los seres humanos.

El concepto de Inteligencia Artificial se centra en la creación de algoritmos, programas y sistemas que pueden procesar grandes cantidades de datos, aprender de ellos, tomar decisiones, resolver problemas y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana directa. Estos sistemas se basan en modelos matemáticos y técnicas de aprendizaje automático, que les permiten mejorar su rendimiento y desempeño a medida que adquieren más información y experiencia.
Podemos clasificar la I.A. en dos categorías principales. Primero, la débil o estrecha: se refiere a sistemas diseñados para abordar tareas específicas y limitadas. Estos sistemas son altamente especializados en un dominio particular y no tienen conciencia ni comprensión general del mundo (por ejemplo, un asistente de voz, que puede responder preguntas y realizar tareas específicas, pero no posee comprensión real del lenguaje o el significado detrás de las palabras). Por otro lado, la fuerte o general hace referencia a sistemas que se asemejan más a la inteligencia humana en términos de versatilidad y capacidad de aprendizaje. La I.A. fuerte tendría la capacidad de razonar, comprender, aprender y adaptarse a múltiples tareas y situaciones, similar a la inteligencia humana.

La Inteligencia Artificial ha tenido un gran impacto en diversos campos, como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora, los vehículos autónomos, la medicina, la robótica, entre otros. A medida que la tecnología avanza, la I.A. continúa evolucionando y se espera que siga teniendo un papel crucial en la mejora y automatización de numerosas tareas y procesos en nuestra sociedad.

Es por esto, que el uso de la Inteligencia Artificial (I.A.) en la educación inclusiva de personas con discapacidad ha abierto un horizonte de posibilidades y desafíos. Donde mediante algoritmos de aprendizaje automático podemos plantear una educación más efectiva y significativa.

Por ello, en este ensayo se analizarán las tensiones que surgen en torno a esta temática bajo el marco del modelo social de la discapacidad adoptado por la CDPD. A través de un enfoque analítico e interpretativo, se explorarán los dilemas éticos, los riesgos potenciales y las oportunidades que presenta la I.A. en la búsqueda de una educación inclusiva y equitativa, dilemas con los que me crucé en mi investigación durante el proceso de desarrollo y validación de mi proyecto.

Desarrollo

El modelo social de la discapacidad adoptado por la Convención de los Derechos de las Personas con Discapacidad (CDPD), pone de relieve la importancia de eliminar las barreras sociales y promover entornos inclusivos, integrados, que permitan la plena participación de las personas con discapacidad. En este sentido, la I.A. puede ser una herramienta poderosa para adaptar, personalizar, brindar apoyo y recursos que logren cumplir con los derechos mencionados en el Artículo 24 de la CDPD, "... donde reconocen el derecho de las personas con discapacidad a la educación inclusiva, de calidad y gratuita en igualdad de condiciones y oportunidades. (...) Asegurando que se hagan ajustes razonables en función de las necesidades individuales, se preste el apoyo necesario para facilitar su formación efectiva y se faciliten medidas personalizadas y efectivas en entornos que fomenten al máximo el desarrollo académico y social."

La IA puede brindar diversas herramientas como lo explica la UNESCO, donde vemos que el campo del Aprendizaje Asistido por Computadora (CAL) crea alternativas para apoyar las estrategias de aprendizaje de los estudiantes con tecnología digital e I.A. (Schittek Janda et al., 2001). Puede ayudar a mapear los planes y trayectorias de aprendizaje individuales de cada estudiante, sus fortalezas y debilidades, materias que cuestan más y son fácilmente asimiladas o aprendidas, y preferencias y actividades de aprendizaje. Sobre la base de algoritmos para ayudar a los estudiantes a navegar por diferentes caminos de contenido, la I.A. puede personalizar el aprendizaje y mejorar las oportunidades para los estudiantes con la ayuda de sus docentes y escuelas. Los Sistemas de Tutoría Inteligente forman parte de las nuevas posibilidades tecnológicas para expandir el aprendizaje educativo en países en desarrollo, como se muestra en revisiones recientes (Nye, 2015).

Sin embargo, este enfoque no está exento de tensiones y desafíos. Una de las tensiones más relevantes radica en la incertidumbre de los potenciales alcances del uso de las IA y en la ética aplicada a la educación inclusiva. Si bien la IA puede mejorar la experiencia de aprendizaje y proporcionar un apoyo individualizado, también plantea interrogantes éticos en términos de privacidad, seguridad de datos y sesgos algorítmicos. Es crucial garantizar que las decisiones tomadas por los sistemas de I.A. sean transparentes, justas y respetuosas de los derechos de las personas con discapacidad, que eviten cualquier forma de discriminación o exclusión involuntaria.

Otro desafío importante es la brecha digital y la accesibilidad a las tecnologías. Aunque la IA. tiene el potencial de impulsar la inclusión educativa, es fundamental asegurar que todas las personas tengan acceso igualitario a estas herramientas, como se garantiza en la CDPD. En ella se destaca la importancia de promover el acceso igualitario de las personas con discapacidad a la información y las comunicaciones, incluidas las tecnologías y los sistemas de la información, para que puedan vivir en forma independiente y participar plenamente en todos los aspectos de la vida, mediante la identificación y eliminación de los obstáculos y barreras de acceso. Promoviendo el diseño, el desarrollo, la producción y la distribución de sistemas y tecnologías de la información.

...es fundamental asegurar que todas las personas tengan acceso igualitario a estas herramientas, como se garantiza en la CDPD.

"Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una época en que la inteligencia artificial - la convergencia de tecnologías emergentes - transformará todos los aspectos de nuestras vidas (...)", afirmó la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educación de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educación, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. "Debemos orientar esta revolución hacia la dirección correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundialización justa e inclusiva."

Esto implica tener en cuenta que, como lo menciona la UNESCO, Si bien la IA. puede abrir numerosas posibilidades, también puede ser una tecnología disruptiva y profundizar las desigualdades y divisiones existentes, ya que es más probable que la población marginada y desfavorecida quede excluida de la educación impulsada por la IA. El resultado es un nuevo tipo de brecha digital: basada en el uso del conocimiento sobre datos para informar la toma de decisiones inteligentes (Hilbert, 2015). Para eliminar estos obstáculos, deben implementarse múltiples políticas. Es esencial comenzar definiendo Internet como un derecho humano y crear múltiples alianzas internacionales para construir infraestructuras en los sectores más pobres del mundo en desarrollo (Mutoni, 2017)."

Además, es necesario considerar la formación y capacitación de los docentes y profesionales de la educación en el uso de las herramientas con IA, ya que deben entender cómo utilizar la tecnología de manera efectiva, y cómo complementarla con la interacción humana para crear un ambiente educativo enriquecedor. La colaboración entre profesionales de la educación, programadores y expertos en IA, es esencial para diseñar y desarrollar soluciones efectivas y coherentes con los objetivos educativos locales.

Porque si bien los algoritmos predictivos ciertamente facilitan el análisis e interpretación de datos, estos no garantizan que los sistemas de análisis de aprendizaje sean poderosos. La efectividad de estos sistemas radica en su utilidad y relevancia para los estudiantes y educadores. El procesamiento de datos en tiempo real debe traducirse en retroalimentación con una intervención rápida e instrucción individualizada. Como tal, los educadores continúan desempeñando el papel principal. A los maestros y directores se les debe dar suficiente autonomía para gestionar sus respectivas aulas y escuelas, basados en la idea de que conocen mejor las necesidades de sus estudiantes. Pues los análisis automatizados, solo sirven para esa autonomía si los docentes y directores están capacitados para gestionar la provisión de aprendizaje en sus respectivas escuelas. Si no es así, la implementación de cualquier herramienta impulsada por IA. solo puede lograr avances hasta cierto punto.

Para aprovechar plenamente las tecnologías de IA, en la educación los docentes necesitan adquirir nuevas competencias. Esto incluye entender cómo la I.A. puede mejorar el aprendizaje y tomar decisiones sobre su uso en nuevos productos educativos, tener habilidades de investigación y análisis de datos para utilizar la información proporcionada por la IA, desarrollar capacidades de gestión para administrar recursos humanos y de IA, adoptar una perspectiva crítica sobre el impacto de esta en la vida humana y fomentar habilidades digitales en los estudiantes. Además, los maestros pueden centrarse en proporcionar habilidades humanas únicas, como tutoría y apoyo emocional, y asegurarse de que los estudiantes adquieran habilidades que la IA no puede reemplazar.

La implementación exitosa de la IA requiere una comprensión profunda de sus capacidades y limitaciones. La capacitación continua y el desarrollo profesional son esenciales para maximizar el potencial de la IA en el ámbito educativo. Para esto se están tomando medidas como el Consenso de Beijing, donde los representantes de los Estados Miembros de la UNESCO, de organizaciones internacionales, de instituciones académicas, de la sociedad civil y del sector privado aprobaron el Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación, durante la Conferencia Internacional sobre la Inteligencia Artificial en la Educación que tuvo lugar en Beijing, del 16 al 18 de mayo de 2019. Allí, se trabajó el primer documento que proporciona orientaciones y recomendaciones sobre la mejor manera por parte de los Estados de responder a las oportunidades y desafíos vinculados con la IA, para acelerar el progreso en la consecución del Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS 4.) El mismo, reafirma el enfoque humanista del despliegue de las tecnologías de IA en la educación, para mejorar la inteligencia humana, proteger los derechos humanos y promover el desarrollo sostenible gracias a la colaboración eficaz entre los humanos y las máquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo.

Debemos recordar, que aún falta un marco de políticas concertado y holístico para la IA en la educación, por lo que es fundamental encontrar un equilibrio entre el uso de ella como apoyo y herramienta complementaria y, el valor de la relación humana en el proceso educativo.

Conclusión

En conclusión, aquí se plantea que el uso de la Inteligencia Artificial en la educación inclusiva presenta tensiones y desafíos que deben abordarse de manera cuidadosa y reflexiva. Si bien la IA puede ser una poderosa herramienta para la adaptación y personalización de la experiencia educativa, es esencial tener en cuenta los principios éticos, la accesibilidad, la formación docente y el equilibrio entre tecnología y la interacción humana. A través de un enfoque analítico e interpretativo, se puede avanzar hacia una implementación responsable de la IA en el contexto educativo, que empodere a todas las personas, sin importar sus capacidades. Es fundamental reconocer que la Inteligencia Artificial ofrece importantes avances para la educación, ya que proporciona herramientas útiles para romper las barreras de la comunicación y el acceso a la información, permitiendo a los alumnos comunicarse, interactuar en sociedad, educarse libremente y acceder a las mismas posibilidades que sus pares. Debemos concluir que los nuevos avances nos enfrentan a un futuro en el que debemos capacitarnos para aprender a usar las herramientas que nos facilita la Inteligencia Artificial, adaptándolas a las necesidades educativas de nuestra región. Sin perder de vista el valor de la interacción humana, esa conexión genuina que fomenta el desarrollo y el bienestar integral del alumno.

Referencias Bibliográficas

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La Inteligencia Artificial y su uso en la Educación Inclusiva

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Propiedad intelectual e IA y La IA en la docencia, dos biblioguías para acompañar a la comunidad UOC en el nuevo horizonte tecnológico

¿Qué desafíos plantea la inteligencia artificial (IA) a las bibliotecas y de qué manera se podría aprovecharla para mejorar los servicios y la búsqueda de información de los usuarios? La IA generativa, siempre haciendo un uso responsable de esta tecnología, plantea nuevas oportunidades para las bibliotecas, de modo que las aplicaciones que podría llegar a tener son muchas y muy diversas. Hemos recopilado cuatro de estas aplicaciones que están orientadas a satisfacer las necesidades del público.
Haz clic en la infografía para consultarla más grande.
Mejora de la experiencia del usuario

Una nueva generación de buscadores. La IA promete simplificar la búsqueda de información con motores de búsqueda más eficientes e intuitivos, que ayuden a encontrar resultados precisos, mediante el uso de lenguaje natural y usando cualquier idioma.

En internet ya hay varios buscadores basados en IA, con diferentes niveles de precisión. Algunos grupos editoriales trabajan para integrar las herramientas de búsqueda asistida por IA en sus bases de datos: Elsevier ha lanzado Scopus AI, con funciones como el resumen automático de documentos, y en diciembre Clarivate empezó a hacer pruebas cerradas del asistente de IA para Web of Science.

"Fuente: IFLA Statement on Libraries and Artificial Intelligence, 2020 Con las preparaciones necesarias, y considerando las preocupaciones éticas y las limitaciones actuales, las bibliotecas pueden utilizar las tecnologías de IA de manera responsable para avanzar en su misión social"

Alfabetización en IA: una oportunidad para las bibliotecas

Poco a poco, algunas bibliotecas están adaptando sus programas de alfabetización informacional para guiar a los usuarios en el uso ético y crítico de las herramientas y los buscadores de IA. Entre las cuestiones clave que se abordan, se pueden destacar, por ejemplo:

El uso responsable de las herramientas de IA generativa: recomendaciones sobre la privacidad de los datos, la propiedad intelectual y la confidencialidad.

El razonamiento crítico para analizar el potencial de las herramientas IA, así como sus limitaciones.

La evaluación de los resultados obtenidos y el contraste de la información con las fuentes académicas.

Las nociones básicas sobre la IA generativa y su impacto en la sociedad.

Los usos que pueden tener las herramientas IA y cómo interrogarlas para obtener buenos resultados.

Un ejemplo de alfabetización en IA es ExperimentAI del Centro de Visión por Computador de la Universitat Autònoma de Barcelona (CVC-UAB), un proyecto de ciencia ciudadana para acercar la IA y la visión por computador a un público general y no especializado. Otra iniciativa es Laughing Room, una instalación en la Biblioteca Pública de Cambridge que invita a la reflexión sobre el impacto de la tecnología en nuestras vidas. Otro caso es el de la Universidad de Rhode Island que en 2018 lanzó un laboratorio de inteligencia artificial (IA) con equipamiento, talleres y cursos y que se extendió a escuelas secundarias.

Este tipo de iniciativas implican la capacitación de los profesionales de las bibliotecas en la IA generativa y el uso de sus herramientas, para que puedan acompañar a los usuarios a la hora de dar instrucciones o prompts bien definidas y precisas. Es por eso que está tomando cada vez más protagonismo la formación en ingeniería de peticiones (prompt engineering).

Soporte de atención vía chatbot

Algunas biblioteques utilizan asistentes conversacionales de IA generativa para responder las consultas más sencillas que reciben de los usuarios con el fin de que el personal humano pueda atender las más complejas y ofrecer un apoyo más personalizado.

Actualmente, hay varias bibliotecas que usan chatbots, como la biblioteca de la Universidad de Oklahoma con o la Library del Lehman College.

Gestión y análisis de datos

La IA ofrece nuevas oportunidades para analizar grandes conjuntos de datos, lo que mejora el análisis y ayuda en la toma de decisiones informadas. Esta opción es clave para el desarrollo de colecciones basadas en patrones de uso y la predicción de la demanda de recursos futura.

Apoyo a los equipos de las bibliotecas

Además de los cuatro usos potenciales, la IA generativa podría facilitar algunas de las tareas propias de las bibliotecas. El grupo de trabajo Artificial Intelligence Special Interest Group del IFLA destaca, por ejemplo, la relevancia que tendrá la IA descriptiva en la gestión documental y en la catalogación y la obtención de los metadatos para aumentar la visibilidad de las colecciones. El mismo documento señala que la IA generativa también podría ser una herramienta de apoyo para el marketing y la creación y curación de contenidos.

Aunque las aplicaciones de la inteligencia artificial en las bibliotecas son prometedoras, siempre habrá que analizarlas de forma crítica y hacer un uso responsable de estas.

Un proyecto de IA en la Biblioteca de la UOC

La Biblioteca de la UOC ha creado un grupo de trabajo dedicado a analizar las posibilidades de la IA y evaluar su aplicación. Uno de los proyectos en curso estudia cómo integrar esta tecnología en la web de la Biblioteca para proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias de los usuarios y ofrecer un motor de búsqueda que recupere resultados más precisos y sugerencias personalizadas.

Para facilitar la comprensión y el aprendizaje de la IA a la comunidad universitaria, el equipo bibliotecario de la UOC ha creado dos biblioguías informativas en colaboración con el grupo de expertos en inteligencia artificial (IA) del eLearning Innovation Center (eLinC).

Para saber más

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Visiones de futuro: cuatro maneras en que la IA generativa podría integrarse en las bibliotecas

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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACION

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