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Resumen: Señala el reto de integrar múltiples fuentes de datos (LMS, evaluaciones, encuestas, sensores) y la necesidad de normas para asegurar la validez, confiabilidad, interoperabilidad, y protección de la privacidad.

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Episodio 19 - Analítica del aprendizaje — Píldoras de Educación

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En el episodio de hoy presentamos el libro “Analítica del aprendizaje. 30 experiencias con datos en el aula”, con su autor, Daniel Amo Filvá y 5 de los coautores: Domingo Chica, Miguel Ángel Azorín, Borja González, Iñaki Fernández y Héctor Pino.

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Resumen: La IA se convierte en fuerza transformadora: personalización adaptativa, tutorías inteligentes. Destaca desafíos como ética, sesgos y brecha digital, y propone colaboración entre gobiernos y tecnólogos

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El Futuro de la IA y la Educación en 2025

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A medida que avanzamos hacia 2025, la fusión de la inteligencia artificial (IA) y la educación sigue transformando cómo aprendemos, enseñamos y nos preparamos para el futuro. El papel de la IA en la educación ya no es especulativo, sino una fuerza transformadora que redefine los entornos de aprendizaje tradicionales. A continuación, exploramos las tendencias, desafíos y oportunidades significativas en este panorama en evolución.Aprendizaje Personalizado a EscalaUna de las aplicaciones más promet

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Resumen: Explorar la IA generativa (ChatGPT) puede enriquecer la analítica del aprendizaje en el ciclo LA: análisis de datos no estructurados, generación de datos sintéticos, personalización, y explica retos sobre interacción humano‑IA.

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ChatGPT está en boca de todos. En los últimos meses, su popularidad no ha parado de crecer, posicionándose como trending topic en redes sociales y medios de comunicación. Pero ¿qué es exactamente? ¿Cómo funciona? Y, por supuesto, ¿cuáles son sus principales aplicaciones desde un prisma empresarial?

Desde Fundación LAB, vamos a hacer un repaso de todas estas cuestiones para entender mejor este nuevo modelo de inteligencia artificial que está revolucionando el mundo. Y es que sus números hablan por sí solos, apenas cinco días después de su lanzamiento, ya contaba con más de un millón de usuarios y, mientras escribimos estas líneas, ChatGPT nos manda el siguiente mensaje: ' ChatGPT is at capacity right now' ( ChatGPT está al límite de su capacidad en estos momentos).

¿Qué es el ChatGPT?

ChatGPT es un chatbot que se apoya en un modelo de inteligencia artificial generativa , creado por la empresa OpenAI, capaz "de generar respuestas coherentes y naturales a preguntas en una variedad de temas, desde la historia hasta la tecnología y la cultura pop". Lo entrecomillamos porque es la descripción que ChatGPT hace de sí mismo. A lo que, además, añade: " ChatGPT ha sido entrenado con millones de textos y conversaciones, lo que le permite comprender el contexto y responder de manera relevante. Esto lo convierte en una herramienta valiosa para una amplia gama de aplicaciones, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenido".

De hecho, es esa coherencia en el diálogo lo que hace que esta herramienta de inteligencia artificial sea inaudita, diferente de las conocidas hasta ahora. Es uno de los sistemas de IA más capaces que se conocen, ya que va más allá de hacer y responder preguntas; también es capaz de generar noticias, crear resúmenes, generar ideas para nuevos proyectos o realizar complejos desarrollos en lenguajes de programación.

Cómo funciona ChatGPT: sistema de aprendizaje y dudas sobre su fiabilidad

ChatGPT, como otras inteligencias artificiales, necesita un entrenamiento para poder funcionar a base de texto. Se le hacen preguntas, se añade información y se va corrigiendo hasta que es capaz de realizar de forma automática una serie de tareas. En el caso concreto de esta IA, que está entrenada para mantener conversaciones con cualquier persona, sus algoritmos interpretan lo que estás preguntando y es capaz de dar una respuesta coherente en el contexto de la pregunta que se le ha planteado.

Pero, es aquí donde reside su principal controversia: ¿es esa respuesta siempre acertada y exacta a la realidad? Por un lado, sorprende la forman tan natural que tiene de expresarse, lo que hace que sea complicado distinguir si el texto lo ha escrito una persona o una inteligencia artificial. Además, su fácil funcionamiento, que es como si hicieras una búsqueda de Google, la convierte en una herramienta muy útil y cercana a cualquier usuario, lo que amplía el debate sobre su uso.

En este sentido, un estudiante puede utilizar ChatGPT para hacer una redacción de 1.000 palabras sobre un tema en concreto. Esta inteligencia artificial generará el contenido antes de que hayas tenido tiempo de realizar la primera búsqueda de información en Google, pero ¿el contenido será exacto? ¿Debemos tomar por verídico todo lo que ChatGPT dé por respuesta? Debemos de entender que el funcionamiento de esta IA, como su propio nombre indica, es generativo, es decir, está entrenada para generar contenido que sea sintáctica y morfológicamente correcto, y que tenga sentido en el contexto de la conversación, pero ese contenido generado, no es resultado de una búsqueda, y, por lo tanto, no tiene por qué ser real.

La inteligencia artificial a debate: pros y contras

Como con toda gran innovación tecnológica (esta lo es, aquí no hay duda), el debate está servido y el ChatGPT ya tiene su propio "ejército" de defensores, pero también de detractores. Por un lado, están aquellos que ven este nuevo sistema de inteligencia artificia l como un logro esperanzador hacia conseguir una IA casi humana. Otros, sin embargo, apelan a la demostrada inexactitud de muchos datos que ofrece para enfriar su éxito.

Antes de entrar en profundidad al debate, vamos a darle voz a él mismo, que se define con prudencia cuando le preguntas ¿quién eres?: "Como un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI, puedo procesar el lenguaje y hablar de manera similar a un ser humano. Esto significa que puedo comprender preguntas y proporcionar respuestas coherentes utilizando el lenguaje humano. Sin embargo, a diferencia de un ser humano, no tengo conciencia de mí mismo ni la capacidad de pensar y razonar de manera autónoma. Soy simplemente un programa de computadora diseñado para imitar el lenguaje humano".

En el lado de los defensores, encontramos a la experta en Inteligencia Artificial y directora de Fundación ELLIS en Alicante, Nuria Oliver quien, en una reciente entrevista para EFE Noticias, afirmaba que las potencialidades y ventajas de ChatGPT "son mucho mayores que sus inconvenientes". Por eso, no comparte, por ejemplo, la decisión de la ciudad de Nueva York o del Instituto de Estudios Políticos de París, que han prohibido el uso de esta inteligencia artificial en sus aulas. Para ella, esta IA implica "una transformación más profunda" de la educación, más allá de la prohibición de su uso o no, por lo que "es importante plantearse qué elementos positivos aportan estos grandes avances para conseguir que cada estudiante realice mejor su potencial, para fomentar más la escritura y para ayudar en la creatividad".

En el lado opuesto, Julio Gonzalo, vicerrector de investigación de la UNED, ha explicado para un artículo de El País que esta inteligencia artificial online no está capacitada para razonar ni dispone de conocimiento explícito. Tal y como él mismo afirma: "si ahora se usa ChatGPT como sustituto de la universidad sería catastrófico, porque ChatGPT miente con la misma seguridad con la que dice cosas ciertas".

ChatGPT produce una ilusión de pensamiento racional irresistible. Pero no deja de ser un modelo de lenguaje que *no razona* ni dispone de *conocimiento fiable* sobre el mundo. Aquí un ejemplo de cómo se deja llevar por el interlocutor y empieza a desbarrar. pic.twitter.com/jITyRA3sz7

- Julio Gonzalo (@JulioGonzalo1) December 3, 2022

Aplicaciones de- ChatGPT a las empresas

Una vez esta inteligencia artificial ha dado el salto al mainstream, desde Fundación LAB hemos querido profundizar en cómo las empresas pueden utilizar correctamente una tecnología con un potencial tan grande. A continuación, detallamos algunos de los primeros usos que se están planteando a nivel empresarial para mejorar la eficiencia de ciertos procesos y/o trabajos.

1. Un bot de inteligencia artificial mejorado. Con ChatGPT los servicios hasta ahora existentes de chatbots, esos programas de ordenador que simulan una conversación humana a través de un chat, pueden mejorarse ampliamente gracias a su mayor comprensión del lenguaje. Los nuevos bots mejorarán en la calidad que ofrecen de atención al cliente, ya que pueden entender y atender mucho mejor las necesidades del cliente. Hoy en día, los bots tienen unas respuestas muy limitadas, mientras que l ChatGPT entiende el contexto de la conversación y, por tanto, puede mejorar la experiencia de esta.

2. Automatización de ciclos comerciales y ventas. ¿Será capaz esta inteligencia artificial de acabar con el trabajo de comercial? No podemos responder aún con certeza, pero sí podría agilizar las tareas administrativas para que los comerciales se centren en la parte más humana del ciclo de venta y en dar respuesta a las necesidades individuales de cada caso. Esto sería posible gracias a que ChatGPT destaca en la automatización de procesos como la redacción de correos electrónicos a gran escala o la creación de documentos de ventas.

3. Traducciones rápidas y bien optimizadas. Una de las ventajas de esta herramienta de inteligencia artificial online es su facilidad para realizar traducciones que requieran una mínima edición. De momento, ChatGPT puede traducir de una forma bastante precisa entre varios idiomas, incluidos inglés, español, francés, alemán, chino o japonés. Lo que se podría conseguir es una mayor agilidad de procesos y reducción de costes, ya que sólo se necesitaría la revisión a posteriori de un experto.

4. Creación de contenido para redes sociales. La inmediatez en la que vivimos hace que las empresas y marcas deban estar presentes en muchas plataformas sociales, al mismo tiempo que generan contenido constante para las mismas. Y aquí entra la ayuda que ChatGPT puede ofrecer, desde la redacción de un guion para un vídeo de YouTube a la redacción de un post del blog para la página web o variaciones para anuncios de PPC (pay per click), un modelo de publicidad online. Así, se acaba con la parte operativa para focalizar los esfuerzos en la parte estratégica y que esta sea más poderosa y ambiciosa.

5. Búsquedas Semánticas. Quizás la utilidad más horizontal de todas, en la que nos apoyamos en los contenidos que se generan en nuestra compañía, para darle contexto a la conversación que podemos establecer con ChatGPT, de forma que podamos ceñir sus respuestas al contenido previamente generado en la organización. Esto nos permitiría, resumir memorandos, comparar versiones de contratos, extraer contenido relevante de convenios, etc.

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ChatGPT: conoce la nueva inteligencia artificial generativa - Fundación LAB

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Desde Fundación LAB, vamos a hacer un repaso de todas estas cuestiones para entender mejor este nuevo modelo de inteligencia artificial que está revolucionando el mundo.

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Resumen: Revisión de 108 artículos muestra falta de involucramiento real de estudiantes y docentes en diseño de LA/AI. Propone centrar los sistemas en seguridad, confiabilidad y agencia de actores.

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Human-Centred Learning Analytics and AI in Education: a Systematic Literature Review

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The rapid expansion of Learning Analytics (LA) and Artificial Intelligence in Education (AIED) offers new scalable, data-intensive systems but also raises concerns about data privacy and agency. Excluding stakeholders -- like students and teachers -- from the design process can potentially lead to mistrust and inadequately aligned tools. Despite a shift towards human-centred design in recent LA and AIED research, there remain gaps in our understanding of the importance of human control, safety, reliability, and trustworthiness in the design and implementation of these systems. We conducted a systematic literature review to explore these concerns and gaps. We analysed 108 papers to provide insights about i) the current state of human-centred LA/AIED research; ii) the extent to which educational stakeholders have contributed to the design process of human-centred LA/AIED systems; iii) the current balance between human control and computer automation of such systems; and iv) the extent to which safety, reliability and trustworthiness have been considered in the literature. Results indicate some consideration of human control in LA/AIED system design, but limited end-user involvement in actual design. Based on these findings, we recommend: 1) carefully balancing stakeholders’ involvement in designing and deploying LA/AIED systems throughout all design phases, 2) actively involving target end-users, especially students, to delineate the balance between human control and automation, and 3) exploring safety, reliability, and trustworthiness as principles in future human-centred LA/AIED systems.

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Resumen: Describe un marco de IA responsable en HE para la analítica: 7 principios (transparencia, equidad, responsabilidad), y ofrece guía práctica para implementarlos en universidades.

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Towards an Operational Responsible AI Framework for Learning Analytics in Higher Education

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Universities are increasingly adopting data-driven strategies to enhance student success, with AI applications like Learning Analytics (LA) and Predictive Learning Analytics (PLA) playing a key role in identifying at-risk students, personalising learning, supporting teachers, and guiding educational decision-making. However, concerns are rising about potential harms these systems may pose, such as algorithmic biases leading to unequal support for minority students. While many have explored the need for Responsible AI in LA, existing works often lack practical guidance for how institutions can operationalise these principles. In this paper, we propose a novel Responsible AI framework tailored specifically to LA in Higher Education (HE). We started by mapping 11 established Responsible AI frameworks, including those by leading tech companies, to the context of LA in HE. This led to the identification of seven key principles such as transparency, fairness, and accountability. We then conducted a systematic review of the literature to understand how these principles have been applied in practice. Drawing from these findings, we present a novel framework that offers practical guidance to HE institutions and is designed to evolve with community input, ensuring its relevance as LA systems continue to develop.

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Resumen: Examina cómo la IA generativa potencia la analítica: personalización, realidad aumentada y virtual, microcredenciales, e‑pedagogía flexible. Relevante para programas educativos y formación continua.

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Tipo:  Post institucional Blog ( Ene 2024)

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Tipo:  Post institucional Blog ( Ene 2024)

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Resumen: Describe tendencias: aprendizaje autodirigido, plataformas estilo “Netflix educativo”, entornos abiertos, aprendizaje híbrido, RV/RA e IA para personalización y visualización de datos.

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El futuro del aprendizaje: Tendencias, opiniones y más | Moodle

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Descubra las principales tendencias que configuran el futuro del aprendizaje y cómo estos avances están redefiniendo el panorama educativo.

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Resumen: Presenta la analítica como estrategia para la gestión institucional: monitoreo, predicción de deserción, mejora continua mediante datos educativos.

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Colaboradores de los proyectos Wikimedia

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Minería de datos educativa - Wikipedia, la enciclopedia libre

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La minería de datos educativa es la utilización de la minería de datos en el ámbito de la enseñanza.

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Tendencias tecnológicas: el uso de IA generativa y aprendizaje automático permite personalización avanzada y entornos inmersivos (RV/RA), como señalan Analytikus, Datlas y Moodle.

Desafíos éticos y técnicos: la integración responsable requiere marcos normativos, transparencia, equidad, protección de datos, e involucramiento directo de docentes y estudiantes.

Aplicabilidad práctica: instituciones pueden implementar dashboards y microcredenciales; sin embargo, se requiere capacitación y gobernanza adecuada.

Oportunidades: La analítica educativa impacta en retención, adaptación curricular, y mejora de la experiencia de aprendizaje mediante dato