# data[].attributes.body
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama avanzada de la inteligencia artificial (IA) que, a diferencia de otros métodos de IA que se limitan a analizar datos existentes o a resolver problemas específicos, se centra en la creación de modelos de datos capaces de generar nuevo contenido. Es decir, lo que distingue a la IAG es su posibilidad para imaginar, crear y producir información, imágenes, textos u otras formas de contenido.

El funcionamiento de la IAG se basa en redes neuronales profundas, que son sistemas de aprendizaje automático inspirados en el cerebro humano.

Bibliografía.

Sebastià Oriol, I. [Ignasi]. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

# data[].attributes.attachment_link.title
🤖 ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa en 2 minutos?

# data[].attributes.body
La IAG presenta retos para el futuro de la educación. Siguiendo a la autora Graciela Caldeiro (2024) destacamos:

1. Confabulación o alucinación. Es decir, los modelos de lenguaje que produce la IAG tienen tendencia a crear hechos incorrectos pero verosímiles y hay errores que pueden ser bastante difíciles de detectar. Además, también puede inventar “hechos” que suenan completamente elogiables e incorporarlos sin ninguna advertencia.

2. Creación de contenido falso. Este riesgo hace referencia a lo que se conoce como los fenómenos dedeep fake. El término deep fakese refiere a la técnica de utilizar modelos de IA para crear contenido audiovisual falso, como videos o imágenes, que pueden ser extremadamente realistas y convincentes. Estos contenidos falsos permiten modificar o sustituir caras y voces en videos o imágenes existentes, lo que puede dar la impresión de que personas reales están diciendo o haciendo cosas que en realidad no hicieron.

3. Sesgos. La IAG es entrenada para ofrecer respuestas neutrales. Pero, a veces, los procesos de entrenamiento pueden introducir inclinaciones en el texto, que van desde sesgos de género y raza hasta sesgos contra ciertos puntos de vista, enfoques o afiliaciones políticas particulares.

4. Privacidad de los datos. La IAG posee información privada sobre la persona que la utiliza, y esta puede ser utilizada para entrenar futuras versiones del sistema por las organizaciones que desarrollan la IA.

5. Manipulación. La Inteligencia Artificial Generativa, puede ser muy convincente a la hora de producir información, creando textos y teorías que los modelos consideran correctos.

Bibliografía.

Caldeiro, G. (2024). Inteligencia artificial generativa y educación: hacia un nuevo paradigma. El FARO. Revista Digital de Docencia Universitaria, 1(1), 22-43.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial: cómo educar para los retos del futuro. Alex Beard, educador y escritor

# data[].attributes.headline
Necesidades en términos de alfabetización para el desarrollo de la competencia digital crítica.

# data[].attributes.subject
Necesidades en términos de alfabetización para el desarrollo de la competencia digital crítica.

# data[].attributes.body
Para el desarrollo de la competencia digital crítica en el contexto de la inteligencia artificial (IA) en la educación, tanto el profesorado como el alumnado necesitan adquirir conocimientos y habilidades en diversas áreas, según Alessandra Farné. La clave radica en fomentar el pensamiento crítico, la reflexión y la emancipación para desenvolverse de manera consciente en los entornos digitales. Para desarrollar la competencia digital crítica es necesario:

Comprender las bases de la alfabetización digital crítica, priorizando el pensamiento crítico y la capacidad de evaluar la información, especialmente la que se encuentra en línea. Esto significa poder cuestionar y analizar la información generada por sistemas de IA, en lugar de aceptarla sin más.

Es fundamental tomar conciencia de los elementos de economía política y poder presentes en los entornos digitales. Esto significa comprender que la mayoría de las plataformas (incluyendo herramientas de IA educativas) son conglomerados comerciales con fines lucrativos. Hay que ser conscientes de cómo las plataformas de IA recopilan y utilizan los datos de los usuarios.

Abordar los problemas de privacidad y seguridad es un aspecto crucial en el manejo de datos, especialmente en plataformas que utilizan IA. Tanto profesores como alumnos deben ser conscientes de su huella digital y de que la industria publicitaria puede encontrar formas de monitorear las actividades digitales. Para ello es necesario aprender a gestionar las cookies, utilizar bloqueadores de publicidad, gestionar las contraseñas de forma segura y prestar atención a posibles estafas y phishing.

Saber cómo actuar ante el contenido tóxico: reclamando más responsabilidad a las plataformas digitales, aplicando la estrategia de "no alimentar al troll", bloqueando y silenciando las cuentas que difunden este contenido y actuando ante el ciberacoso denunciándolo.

BIBLIOGRAFÍA:

Farné, A. (2023). Alfabetización digital crítica. UJI. http://dx.doi.org/10.6035/ALFIN.2023.06

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Este proyecto ha recibido una ayuda de la Dirección General del Libro y Fomento de la Lectura del Ministerio de Cultura y Deporte.

Universitat Jaume I - Av. de Vicent Sos Baynat, s/n 12071 Castelló de la Plana, España - Tel.: +34 964 72 87 61 Fax: +34 964 72 87 78

# data[].attributes.attachment_link.title
3.2 Alfabetización digital crítica [Documento]

# data[].attributes.attachment_link.description
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Este proyecto ha recibido una ayuda de la Dirección General del Libro y Fomento de la Lectura del Ministerio de Cultura y Deporte. Universitat Jaume I - Av.

# data[].attributes.body
Está claro, y muchas investigaciones ya lo avalan, que las pedagogías tradicionales basadas en el docente y el alumnado como un mero "espectador" no funcionan para el éxito del aprendizaje. Con la llegada de la IA, es todavía más evidente que se hace imprescindible un cambio en los roles de la educación. El docente adquiere un rol de facilitador y acompañante para el aprendizaje y el alumnado se convierte en el protagonista de su propio proceso de aprendizaje: la pedagogía centrada en el estudiante.

"Esto sugiere un cambio paradigmático en la pedagogía, donde los educadores deben adaptarse a nuevas herramientas y métodos para mejorar la experiencia de aprendizaje" (Santillán-Aguirre, 2024)

Sigue leyendo en el enlace

# data[].attributes.body
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) tiene un gran potencial en el ámbito educativo, a continuación, presentamos algunas de sus principales aportaciones:

1. Generar contenido creativo. La IAG posibilita a los docentes y al alumnado la creación de contenido original y creativo, que se adapta a las distintas necesidades. Puede crear texto, imágenes, música, etc.

2. Personalizar el aprendizaje. Puede ofrecer contenido personalizado basado en las preferencias y criterios propuestos por el docente o el alumno o alumna usuario, por ejemplo, generar resúmenes o explicaciones de contenidos personalizados.

3. Simular escenarios. A la hora de crear contenidos, esta IAG permite simular escenarios, situaciones o entornos realistas que sirven para entrenar habilidades, resolver conflictos o retos, experimentar con proyectos, etc.

4. Explorar diferentes estilos de aprendizaje. Esta inteligencia, permite explorar diferentes estilos de aprendizajes, como son el visual, la realidad aumentada, el auditivo, etc. Además, puede usarse para aplicar estilos visuales o características específicas de una clase de datos a otra, por ejemplo, para pedir que escriba un poema utilizando el estilo de un poeta concreto.

5. Diseñar materiales. La IAG permite diseñar materiales de forma automática y ajustada a los criterios seleccionados. De esta manera, posibilita un aprendizaje adaptado a las necesidades del grupo, permitiendo diseñar materiales personalizados en función de las características del alumnado.

6. Apoyar la investigación educativa. Permite, tanto a los docentes como al alumnado, el acceso a una gran variedad de contenidos a investigar.

Bibliografía.

Sebastià Oriol, I. [Ignasi]. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

# data[].attributes.body
Dada su popularidad reciente, el uso de la IAG en la educación ha crecido de manera exponencial, sobre todo en educación superior, pero la exploración de sus diversas capacidades se extiende a todos los niveles.

En el ámbito educativo se están utilizando desde plataformas para la inclusión y la accesibilidad hasta sistemas mas complejos que procesan tanto el lenguaje como la realidad virtual para enriquecer el proceso de aprendizaje.

"una herramienta indispensable en el panorama educativo moderno, prometiendo seguir transformando la enseñanza y el aprendizaje en los años venideros" (Santillán-Aguirre et al, 2024)

No obstante, debemos ser conscientes de los retos y desafíos que supone, desde las llamadas alucinaciones: "casos en los que estos sistemas producen información incorrecta, incoherente o sin sentido en relación con la información de entrada proporcionada o las expectativas reales" (Sebastià Oriol, I. 2024), hasta las cuestiones éticas donde entrenan juego la privacidad de da

tos, los sesgos de información debido a los algoritmos que pueden perpetuar las desigualdades en lugar de ayudar a resolverlas.

La Unesco propone una serie de recomendaciones para el uso ético de la IAG y La Unión Europea ha promulgado la Ley de Inteligencia Artificial (UE), la primera normativa del mundo dedicada exclusivamente a la IA, buscando equilibrar sus beneficios con los riesgos potenciales.

No obstante es crucial abordar el escepticismo tanto de profesorado como del alumnado.

Bibliografia consultada:

Sebastià Oriol, I. [Ignasi]. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

Santillán-Aguirre, P., Santos-Poveda, R., Jaramillo-Moyano, E., & Hernández-Andrade, L. (2024). Innovaciones Pedagógicas: Explorando el Uso de la. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação Iberian Journal of Information Systems and Technologies.

# data[].attributes.headline
Más recursos interesantes sobre la IA en Educación

# data[].attributes.subject
Más recursos interesantes sobre la IA en Educación

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial y la educación | Sang Gunn Yoo Park | TEDxUISRAEL

https://youtu.be/r23rNosmve0?si=jY5TjlskrB_DIAT7

Tecnopedagogía 4.0: La convergencia entre IA y educación digital

https://www.youtube.com/live/O2v1f_5td9g?si=f5Zw32Dn2hbHdNY7

Podcast 🎙️ - César Poyatos: Inteligencia artificial en educación

https://youtu.be/Fa40LvZ38PE?si=gVVtIAOR2WgW9lq4

# data[].attributes.attachment_link.title
IA en educación: Del miedo a la oportunidad | María Agustina Ibañez | TEDxUTNCórdoba