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La Inteligencia Artificial (IA) se remonta a 1950 con Turing el cual planteó que un sistema informático sería una herramienta inteligente cuando lograse la imitación del comportamiento humano. Esto le llevó a establecer unos criterios que deberían cumplir las tecnologías a través de su articulo publicado Computing Machinery and Intelligence y por el que nació lo que conocemos como el Test de Turing. Este test se basaba en hacer conversar a dicho sistema con un entrevistador de forma ciega, es decir, el entrevistador sólo tendría acceso a sus mensajes y respuestas. A través de ellos, debería decidir si estaba interactuando con otra persona o una máquina. (Clarisó, 2014). No fue hasta más tarde que John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon bautizaron al estudio de las máquinas pensantes como inteligencia artificial no obstante, aun quedaba un largo camino hasta su nacimiento. Fue en la década de los noventas cuando comenzaron a construirse los primeros agentes inteligentes como las supercomputadoras capaces de realizar tareas sumamente complejas (Padilla, 2019).

Actualmente, no podemos negar que la IA esta inserta en nuestra sociedad y se aplica en diferentes áreas para la automatización de tareas. Si nos fijamos en la tarjeta sobre los atributos que debe cumplir una IA, nos daremos cuenta de que algunas aplicaciones como ChatGPT ya han logrado este hito.

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Sossa (2020) afirma que la inteligencia artificial puede ser definida cómo la ciencia e ingeniería de las máquinas que actúan de manera inteligente. En este sentido, una máquina es inteligente cuando es capaz de tomar decisiones apropiadas en circunstancias inciertas.

Podemos distinguir entre tres tipos de IA:

Inteligencia General (IG) o Inteligencia Fuerte. Se trata de enseñar a la máquina a aprender, razonar y planificar. Sin embargo, no abarca todos los aspectos de la inteligencia; sería necesario incorporar a la máquina una mente y una conciencia, lo que implicaría dotarla de una propia consciencia y personalidad, algo que no es fácil de simular.

Súper Inteligencia Artificial (SIA). Un paso más allá es la llamada súper inteligencia artificial, que podría lograrse relativamente rápido, una vez que la IAG haya sido alcanzada, supuestamente porque los mayores obstáculos han sido sobrellevados.

Inteligencia Artificial Débil (IAD) o aplicada. Se limita a afrontar tareas específicas, con el propósito de asistir a los seres humanos. No busca simular la totalidad del espectro de habilidades cognitivas humanas. Este es el tipo de inteligencia artificial que actualmente se está desarrollando en los ámbitos académico y empresarial. (Bostrom, 2016).

Podríamos decir que esta tecnología funciona en base a algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo. De esta manera la IA puede mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo (Gobierno de España, 2023).

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Imágenes extraidas de Freepik

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Martin Fischles y Oscar Firschein (s.f, Citado en Padilla, 2019) establecieron que los atributos que debe cumplir una máquina para que se la pueda considerar una IA deben ser:

1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.

2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.

3. Puede resolver problemas, incluso descomponiendo problemas complejos en otros más simples.

4. Capaz de realizar operaciones más complejas.

5. Entiende. Posee la capacidad de dar sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.

6. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)

7. Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.

8. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.

9. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.

10. Puede generalizar.

11. Puede percibir y modelar el mundo exterior.

12. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

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La Inteligencia Artificial ha llegado a nuestros sistemas educativos para formar parte de los mismos no obstante, parece que dentro de este mundo profesional existe una lucha entre los detractores de esta herramienta y aquellas personas que apoyan su uso. Está claro que nos enfrentamos a numerosos riesgos y cuestiones éticas en las que profundizaremos a lo largo del análisis de este escenario no obstante, la IA puede ayudarnos de muchas formas dentro de la educación. Una de ellas es a través de las analíticas de aprendizaje es decir, para la interpretación de grandes cantidades de información, lo que se conoce como BigData, y que se obtienen a través de entornos de aprendizaje (Raffaghelli, 2021). Esto puede ayudarnos a averiguar cuestiones como donde los alumnos encuentran más dificultades en la formación, cuando apoyar en momentos donde existe una alta posibilidad de abandono de la formación, etc. Todo esto en un rápido espacio de tiempo.

Pero no todo lo que nos brindan es positivo. Los profesionales de la educación se enfrentan a nuevos desafios de aprendizaje sobre el uso de una nueva herramienta que forma parte de muchos ámbitos de la vida cotidiana. Como bien menciona Beard (2020) en su entrevista para el BBVA, debemos desarrollar nuevas habilidades en los educandos que les ayuden a entender el funcionamiento de algoritmos, quien los dirige o la evaluación de fuentes para discernir su fiabilidad entre otras.

Vemos a continuación retos y desafios que implica la IA en la educación.

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Inteligencia artificial: cómo educar para los retos del futuro. Alex Beard, educador y escritor

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Entre las oportunidades que podemos destacar de esta herramienta en la educación encontramos:

Personalización del aprendizaje: La IA tiene la capacidad de adaptar el proceso de enseñanza-aprendizaje  a  las  necesidades  y  preferencias  individuales  de  cada estudiante.

Mejora de la eficiencia y efectividad del proceso educativo: El uso de inteligencia artificial para automatizar tareas administrativas y rutinarias puede permitir que los profesores dediquen más tiempo y recursos a actividades pedagógicas creativas y de mayor valor añadido.

Acceso a recursos de aprendizaje avanzados: La inteligencia artificial puede contribuir a ampliar el acceso a recursos de aprendizaje avanzados que no estén disponibles en todas las instituciones educativas o que resulten costosos de obtener.

Mejora  en  la  retención  y  finalización  de  programas  educativos: La inteligencia artificial puede detectar patrones y señales tempranas de desafíos académicos, ofreciendo intervenciones anticipadas para mejorar la retención y finalización de programas educativos.(Vera, 2023).

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BBVA [Aprendemos juntos 2030] (11 de diciembre de 2019) Inteligencia artificial: cómo educar para los retos del futuro. Alex Beard, educador y escritor. [Video]. Youtube.

Bostrom, N, Superinteligencia: Caminos, peligros y estrategias. TEELL. Febrero 25 de 2016. Tercera Edición.

Clarisó, R. (2014). Test de Turing, prueba NO superada. UOC.

Gobierno de España (2023). Qué es la Inteligencia Artificial. https://planderecuperacion.gob.es/noticias/que-es-inteligencia-artificial-ia-prtr

Padilla, R. D. M. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información: RITI, 7(14), 260-270.

Raffaghelli, J.E. (2021). Datos en el proceso pedagógico. FUOC

Sossa Azuela, J. H. (2020). El papel de la inteligencia artificial en la industria 4.0.

Vera, F. (2023). Integración de la Inteligencia Artificial en la Educación superior: Desafíos y oportunidades. Transformar, 4(1), 17–34.

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Esta semana pasada, muchos medios TIC han publicado la noticia de un avance tecnológico sin precedentes: un superordenador ha superado el test de Turing.

Alan Turing, en su artículo " Computing Machinery and Intelligence " del año 1950, propuso una posible forma de decidir si un sistema era inteligente o no. Este test se basaba en hacer conversar a dicho sistema con un entrevistador de forma ciega, es decir, el entrevistador sólo tendría acceso a sus mensajes y respuestas. A través de ellos, debería decidir si estaba interactuando con otra persona o una máquina. Un sistema realmente inteligente debería ser capaz de convencer a su interlocutor que no es un programa, demostrando su comprensión del lenguaje, capacidad comunicativa, conocimiento del mundo, sentido común, memoria, etc.

La noticia no podía llegar en un momento más propicio: el 7 de junio se cumplían 60 años del suicidio de Alan Turing. Sin embargo, a medida que se ha ampliando la información, han ido apareciendo dudas: ¿Por qué la fuente de la noticia es una nota de prensa y no un artículo científico? ¿Cómo se ha fijado la frontera del 30% de éxito como límite para superar el test? ¿Se trata realmente de un superordenador o es sólo un chatbot que analiza las frases y aplica un conjunto reducido de reglas?

Hay algunos atajos que un entrevistador puede usar para detectar si su interlocutor es un programa, centrándose en su humanidad más que en su inteligencia. Preguntas como "¿En qué año naciste?", "¿Cómo se llama tu madre?", "¿Qué cenaste ayer?" o "¿Cuántos brazos tienes?" podrían revelar la naturaleza de nuestro interlocutor. Es por ello que, para superar un test de Turing, además de ser inteligente un programa debe ser capaz de asumir un papel "humano" y mentir de forma coherente y convincente.

También existen atajos desde la perspectiva de los programas "imitadores de humanos". Algunos programas pretenden superar el test intentando única y exclusivamente crear una duda razonable en el entrevistador, sin que haya una IA profunda como base. Es como el mal estudiante que sólo quiere aprobar el examen, aunque no tenga ni idea de los contenidos. El ejemplo paradigmático, Eliza, se hace pasar por un psicólogo que desvía las preguntas del entrevistador devolviéndolas al más puro estilo del psicoanálisis "¿Por qué me haces esta pregunta?", "¿Cómo te sientes acerca de este tema?", ... Ello no les resta complejidad y algunos son obras maestras de la programación y de la psicología humana. Sin embargo, no representan una revolución en el campo de la IA.

En esta ocasión el programa se hace llamar Eugene Goostman y se presenta como un niño ucraniano de 13 años. El tema de la edad no es baladí, ya que se utiliza como excusa para justificar los errores del programa o su curiosidad por el interlocutor (pregunta continuamente para ganar tiempo y desviar la atención sobre sí mismo). Vaya, que Eugene es un campeón en el ámbito de mentir de forma convincente. Sin embargo, aunque Eugene sabe bastantes cosas, parece tener problemas relacionados con su conocimiento del mundo. Por ejemplo, conoce a Alan Turing o a Eliza (y tiene un buen concepto de ella). Pero es incapaz de responder preguntas como "¿Cuántas patas tiene un camello? ¿Y un milpiés?" y en otros casos simplemente evita responder, dado que no comprende la pregunta. Viendo esto, aunque haya conseguido convencer a 1 de cada 3 entrevistadores que era humano, quizás sea pronto para lanzar grandes titulares sobre el progreso de la IA.

Algún día, los avances de la IA permitirán que un programa mantenga una conversación con un humano sin que éste lo perciba. De momento, colguemos un cartel de "Próximamente".

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Test de Turing, ¿un sistema inteligente o no?

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Alan Turing, en el año 1950, propuso una posible forma de decidir si un sistema era inteligente o no a través del Test de Turing.

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Entre sus desafío encontraríamos diversas cuestiones como la brecha digital que podría producirse debido a la imposibilidad de acceder a esta herramienta por carecer de tecnología o de conocimientos sobre su uso. Asimismo, dependiendo del uso que la IA hago sobre los datos obtenidos de las plataformas, puede generar sesgos sexistas, racistas o aporofóbicos sobre aquellos estudiantes con dificultades sociales.

Otro aspecto a atender sería la problemática surgida por la privacidad de datos y su mantenimiento seguro, pudiendo afectar a sus derechos sobre esta misma ley por lo que se debe tener cautela con los datos con los que se desea que trabaje la plataforma. (Vera, 2023). Esto podría incluir el deber de no usar la información recabada con el fin de monetizar los datos de los alumnos a través de su venta a terceros.

Por último se debe tener cautela ya que el uso de la IA puede provocar la datificación de los alumnos es decir, que se les vea como meros datos del proceso educativo con el fin de mejorar el mismo a costa del olvido de la parte humano que incluiría los sentimientos y emociones.

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Aprendemos Juntos 2030. (2019, 11 diciembre). Inteligencia artificial: cómo educar para los retos del futuro. Alex Beard, educador y escritor [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=wslc8imSS5c

Aprendemos Juntos 2030. (2021, 15 marzo). Introducir solo tecnología en la escuela no es innovar. Óscar Martín Centeno, director y maestro [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=kMsUuKP3PP0

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Gutiérrez López, K. M. (2023). Inteligencia artificial generativa: Irrupción y desafíos. Enfoques, 4(2), 57-82.

Parlamento Europeo (12 de junio de 2023). Ley de IA de la UE: primera normativa sobre inteligencia artificial. https://www.europarl.europa.eu/topics/es/article/20230601STO93804/ley-de-ia-de-la-ue-primera-normativa-sobre-inteligencia-artificial

Sánchez-Santamaría, J., & Olmedo-Moreno, E. (2023). El despertar de la inteligencia artificial: implicaciones para la competencia investigadora en educación. Aula Magna 2.0. Revistas Científicas de Educación en Red, 1-14.

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Bruselas, 8.4.2019 COM(2019) 168 final COMUNICACIÓN DE LA COMISIÓN AL PARLAMENTO EUROPEO, AL CONSEJO, AL COMITÉ ECONÓMICO Y SOCIAL EUROPEO Y AL COMITÉ DE LAS REGIONES EMPTY Generar confianza en la inteligencia artificial centrada en el ser humano La inteligencia artificial (IA) tiene potencial para transformar nuestro mundo para mejor: puede mejorar la asistencia sanitaria, reducir el consumo de energía, hacer que los vehículos sean más seguros y permitir a los agricultores utilizar el agua y los recursos de forma más eficiente.

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El plagio es uno de los principales desafíos éticos que plantea la IA en educación, dado que las herramientas actuales de detección de plagio, como Turnitin, no están preparadas para detectar con fiabilidad si un texto ha sido producido con IA (Saz-Pérez y Pizà-Mir, 2023, p. 7). Por lo tanto, los usos que se den a la IA en las aulas deben tener en cuenta esta importante limitación.

Por otro lado, Saz-Pérez y Pizà-Mir (2023, p. 7) también apuntan que ChatGPT genera citas y referencias falsas, lo que pone en duda la fundamentación teórica de las respuestas que proporciona, de modo que los trabajos académicos generados por la IA no pueden considerarse, a día de hoy, íntegros sin una revisión y edición previa por parte de un ser humano.

En este punto, surge una pregunta fundamental: ¿puede la utilización generalizada de la IA generativa (IAG) en el ámbito académico afectar negativamente a la transmisión de conocimiento? ¿Cómo se puede, con la tecnología actual, salvar este obstáculo a la expansión de la IAG en campos como la enseñanza y la investigación? El 67% de los usuarios de IAG participantes en el estudio de Gutiérrez López (2023) consideraron que las respuestas ofrecidas por aplicaciones de IAG eran superficiales, limitadas e incorrectas, pudiendo afectar negativamente a la transmisión del conocimiento. Este es, por lo tanto, un aspecto crucial a la hora de considerar las implicaciones éticas del uso de la IAG en educación.

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Percepciones, roles y capacitación del profesorado

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Percepciones, roles y capacitación del profesorado

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La IA ha traído consigo, entre otras cosas, una revisión del concepto de la autoridad docente: ha emergido un discurso de la “alteración de la autoridad”, donde el docente es descentralizado de su función de enseñanza, siendo compartida esta función de autoridad docente entre las máquinas, las instituciones y el estudiantado (Bearman, Ryan & Ajjawi, 2023, en Sánchez-Santamaría y Olmedo Moreno, 2023, p. 4).

Para capacitar a los docentes en un uso adecuado, ético seguro de la IA en sus aulas, y motivarles a aprovechar todas sus potencialidades, es necesario no solo desarrollar su competencia digital a través de programas de formación docente, sino también acercar la innovación educativa a la práctica docente, integrando, así, tres elementos fundamentales: docente, innovación y transferencia educativa (Sánchez-Santamaría y Olmedo Moreno, 2023, p. 11).

En este sentido, Cornejo-Plaza y Cippiani (2023, p. 14) apuntan que la IA en educación debe utilizarse de forma proporcional, de manera que sea de utilidad y constituya un apoyo a la docencia y el aprendizaje, sin reemplazar nunca al docente ni a otras metodologías. Para conseguir este objetivo, es indudablemente necesario formar tanto a docentes como a alumnos en su utilización, de tal manera que la IA esté siempre controlada y supervisada por un humano autónomo y competente, con capacidad crítica, posibilidad de corregir los fallos de la IA, de gestionar sus efectos negativos y de velar por los derechos de todos sus usuarios.

Como señalan los autores, la IA ya está aquí, pero debe ser utilizada y desarrollada con sentido pedagógico.

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Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores. Kai-Fu Lee, experto en IA

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Como indican Sánchez-Santamaría y Olmedo Moreno (2023, p. 11), dado que la IA en educación es un fenómeno muy reciente, es necesario evaluar cómo afecta al estudiantado, puesto que su utilización puede desencadenar efectos emocionales para ellos y generarles incertidumbre y miedo sobre su desarrollo personal y formativo.

Quizá la cuestión ética más relevante de la utilización de la IAG en lo que respecta al estudiante sea su impacto en los hábitos de estudio y la cultura del esfuerzo: si una herramienta da el trabajo hecho a los estudiantes, pueden verse afectados, a plazo medio y largo, su pensamiento crítico, su resiliencia, su motivación, su capacidad de esfuerzo, su creatividad e, incluso, su inteligencia. Es significativo que, en el estudio llevado a cabo por Gutiérrez López (2023) con usuarios de aplicaciones de IAG, el 46% de ellos estuvieran de acuerdo con esta idea, y que la mitad de ellos manifestaran tener preocupaciones éticas en relación con el uso de aplicaciones de IAG.

Zapata-Ros (2023, citado en Gutiérrez López, 2023, p. 74) advierte, en relación con los usos y la dependencia que puede causar la IAG, que “se podría derivar una disminución de muchos de los rasgos que nos hacen humanos. En este caso, que contribuirían a una formación humana de los alumnos”. Los rasgos a los que se refiere Zapata-Ros tienen que ver con “la autorregulación, la metacognición, la orientación a objetivos, la planificación, las tormentas de ideas creativas y una variedad de habilidades que podrían verse afectadas negativamente por la automatización o la toma de control de las máquinas” (Gutiérrez López, 2023, p. 74).

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Para funcionar, la IA recopila y analiza datos personales, lo que plantea dilemas sobre la privacidad y la protección de información sensible. En este sentido, Guaña-Moya y Chipuxi-Fajardo (2023, p. 927) sostienen que "la IA debe ser diseñada y utilizada de manera que respete y proteja la privacidad de los individuos, garantizando el cumplimiento de las leyes y regulaciones aplicables sobre protección de datos".

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Ética de la Inteligencia artificial aplicada a la educación

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Gutiérrez López (2023, p. 64) hace mención al papel de los usuarios en la difusión de información precisa y fiable obtenida de aplicaciones de IA generativa. La autora señala que un uso inadecuado de la IA, o su utilización sin contrastar la información conseguida con fuentes fiables, puede desembocar en la propagación de desinformación o sesgos informativos.

Por otro lado, dado que esta tecnología es predictiva, y, por lo tanto, no se basa tanto en conocimientos o contenidos como en probabilidades, las respuestas pueden presentar sesgos, limitaciones, falta de coherencia y contenido inapropiado (Baeza, 2023, citado en Gutiérrez López, 2023, p. 64).

Además, la facilidad con la que estas aplicaciones de IAG permiten disponer de información puede dar lugar a una hiperinformación, un flujo indiscriminado de datos que obligue a seleccionar, filtrar y comprobar la información producida por estas tecnologías para evitar sesgos y desinformación (Gutiérrez López, 2023, p. 73).

En una línea similar, Cornejo-Plaza y Cippitani (2023, p. 5), considera que el mal uso de la IAG, derivado de una falta formación de la comunidad educativa, puede abrumar a esta con información que no conduce a alcanzar un conocimiento. La IAG, como señalan los autores, podrá generar conceptos, pero no dispondrá de criterio para aplicarlos, de modo que las personas habrán de formarse para controlarla y supervisarla.

La Comunicación “Generar confianza en la inteligencia artificial centrada en el ser humano”, de la Comisión Europea (2019, citada en Cornejo-Plaza y Cippiani, 2023, p. 16), declara a este respecto de la desinformación que es necesario crear “mecanismos que garanticen la responsabilidad y la rendición de cuentas de los sistemas de IA y de sus resultados, tanto antes como después de su implementación. La posibilidad de auditar los sistemas de IA es fundamental, puesto que la evaluación de los sistemas de IA por parte de auditores internos y externos, y la disponibilidad de los informes de evaluación, contribuye en gran medida a la fiabilidad de la tecnología”.

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Sesgos en la inteligencia artificial | Judith Ángeles | TEDxCuernavaca

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Como señalan Guaña-Moya y Chipuxi-Fajardo (2023, p. 927), los procesos que siguen las aplicaciones de IAG para elaborar sus respuestas son invisibles para nosotros, o, en el mejor de los casos, difíciles de comprender. Por lo tanto, lo usuarios tienen derecho a saber de dónde salen las decisiones tomadas por la IAG y qué procesos ha seguido para llegar a ellas.

Esto es lo que se conoce como "efecto caja negra" (SFPIE UV, canal de Youtube, 28 de junio de 2023).

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Otra cuestión que requiere análisis en términos éticos es la de los derechos de autor. ¿Puede una obra generada por IA tener derechos de autor? Muñoz (2022, citado en Gutiérrez López, 2023, p. 64) considera, ante la pregunta de si es posible proteger con derechos de autor una obra generada totalmente por una aplicación de IA, que “se ha intentado responder haciendo un estudio sobre la importancia de la autoría humana en el contexto de los derechos de autor, concluyendo que están exentas de ese amparo legal”.

Por otro lado, Molina y Quinde (2023, citados en Gutiérrez López, 2023, p. 75) citan a la publicación científica Cambridge University Press en relación con el uso de la inteligencia artificial. La publicación afirma que esta “debe declararse y explicarse claramente en publicaciones como los trabajos de investigación”.

Cabe destacar que, según Gutiérrez López (2023, p. 75), la IA no cumple los requisitos de Cambridge University Press sobre la autoría debido a la imposibilidad de “rendir cuentas”, de lo que se desprende que las aplicaciones de IAG no podrán aparecer como autores en las publicaciones, en línea con lo propuesto por Muñoz (2022).

García-Peñalvo et al. (2024, p. 16) sugieren que, muchas veces, la respuesta generada por la IAG no informa sobre la autoría o la fuente que hay detrás de los datos que ha proporcionado, lo que implica una vulneración de los derechos de autor.

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La inteligencia artificial y los derechos de autor

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Otro aspecto importante es el impacto de la inteligencia artificial generativa en las relaciones humanas. ¿Puede la IA, en un contexto potencial de utilización masiva en el ámbito educativo y profesional, modificar los patrones relacionales y conductuales, y, por ende, el funcionamiento y principios básicos de sociedades y culturas? ¿Dónde quedan los centros educativos en este escenario? ¿Cómo de importante es la interacción humana en los diferentes niveles educativos?

¿Cómo debe ser la relación entre los humanos y las máquinas? ¿Esta relación es extrapolable al ámbito educativo, o debe plantearse una ética digital exclusiva para esta esfera social?

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En el contexto de la educación, es fundamental que la IAG sea accesible para todas las personas, independientemente de su diversidad funcional. El objetivo de la utilización de la IAG en educación debe ser, en palabras de la Comisión Europea (2019, citada en Cornejo-Plaza y Cippiani, 2023, p. 11), “empoderar a los ciudadanos a respetar sus derechos fundamentales [...] mejorar las capacidades de las personas, no sustituirlas, y permitir también el acceso de las personas con discapacidad”.

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Una Inteligencia Artificial para la Accesibilidad

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Regulación ética de la IAG en la Unión Europea

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Regulación ética de la IAG en la Unión Europea

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Cornejo-Plaza y Cippiani (2023, p. 8) explican que, en el Derecho europeo, se establece que la IA debe ser lícita (cumplir la Ley) y también ética. La Resolución del Parlamento Europeo, de 20 de octubre de 2020, con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre un marco de los aspectos éticos de la inteligencia artificial, la robótica y las tecnologías conexas, establece que "los usuarios, los trabajadores y los profesionales de la IA tienen que ser capacitados de manera continua en las cuestiones éticas y se necesita de expertos que se dedican a este tema", y propone "la adopción de un sistema de educación sobre la IA a todos los niveles (escuela, universidad, capacitación profesional) y certificada por la UE" (Cornejo-Plaza y Cippiani (2023, p. 9).

La Comisión Europea, por su parte, en su Comunicación al Parlamento Europeo, al Consejo, al Comité Económico y Social Europeo y al Comité de las Regiones EMPTY, Generar confianza en la inteligencia artificial centrada en el ser humano, estipula que "las aplicaciones de IA no solo deben ajustarse a la ley, sino también respetar unos principios éticos” (Comisión Europea, 2019).

La UE ha sido el primer organismo regulador importante del mundo en publicar una Ley comprehensiva sobre inteligencia artificial. El objetivo de esta Ley es "garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente" (Parlamento Europeo, 2023). Para lograrlo, establece obligaciones para proveedores y usuarios en función del nivel de riesgo de la IA en cuestión. En virtud de esta Ley, los sistemas de IA que se utilizan en educación son considerados de alto riesgo. La Ley incluye dentro de esta categoría aquellos sistemas de IA que "afecten negativamente a la seguridad o a los derechos fundamentales" (Parlamento Europeo, 2023).

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Competencias de alfabetización según la UNESCO

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Competencias de alfabetización según la UNESCO

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Long y Magerko (2020, citado en UNESCO, 2023) presentan 17 de competencias para la alfabetización en IA. Veamos cuales son:

1. Reconocer la IA --> Distinguir proyectos creados con IA de los que no

2. Comprender la inteligencia --> Conocer que es esta herramienta desde una perspectiva crítica

3. Intercisciplinariedad --> Conocer que existen diferentes formas de aplicar la IA a dispositivos y en ámbitos.

4. IA general versus IA débil --> Conocer las diferencias entre estos dos tipos.

5. Debilidades y fortalezas de la IA --> Identificar los puntos fuertes y débiles de esta herramienta y cuando es apropiado su uso.

6. Imaginar la IA del futuro --> Imaginar como será la IA del futuro y sus efectos en nuestra sociedad

7. Representaciones --> Comprender la representación del conocimiento

8. Toma de decisiones --> Saber como las tecnologías razonan y tomas decisiones

9. Pasos del AA --> Entender el aprendizaje automático y sus desafíos y consecuencias

10. El rol humano en la IA --> Funciones de las personas a la hora de programas la IA

11. Alfabetización en datos --> Comprender sus conceptos básicos

12. Aprender de los datos --> Ser capaces de identificar que la IA aprende de datos administrados por personas

13. Interpretación crítica de los datos --> Entender como unos datos pueden dar resultado a partir de un algoritmo.

14. Acción y reacción --> Comprender que la IA puede formar parte de forma física en algunas tareas

15. Sensores --> Conocer que son los sensores y como la IA interpreta el mundo a través de estos

16. Ética --> Reflexionar sobre aspectos éticos en torno a la IA

17. Programabilidad --> Comprender que los agentes son programables.

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La inteligencia artificial generativa (IAG) está revolucionando el ámbito educativo al ofrecer métodos innovadores y personalizados de enseñanza y aprendizaje. Esta tecnología no solo modifica las técnicas pedagógicas tradicionales, sino que también abre nuevas posibilidades para adaptar la educación a las necesidades específicas de cada estudiante.

Como destacan González-González (2023) en su estudio "El impacto de la inteligencia artificial en la educación: transformación de la forma de enseñar y de aprender" y citando a Flores et al. (2022) y García-Peñalvo (2023), la IAG no solo facilita el aprendizaje del alumnado, sino que también asiste al profesorado en la adopción de nuevas metodologías de enseñanza. Esta doble capacidad de la IAG subraya su valor en la reformulación de prácticas educativas tanto para estudiantes como para docentes.

La adaptación del contenido es uno de los pilares de la IAG en la educación. Las plataformas basadas en esta tecnología pueden analizar el progreso individual y ajustar los materiales didácticos para adaptarlo al nivel de habilidad, estilo de aprendizaje y áreas de interés del estudiante. Esta personalización asegura que cada alumno reciba una experiencia educativa a medida, que no solo maximiza la comprensión de los contenidos, sino también la retención de los mismos.

Además, la IAG facilita una retroalimentación instantánea y precisa. Este feedback permite al alumnado corregir errores rápidamente, mejorando la eficacia del aprendizaje. Con la capacidad de generar contenido personalizado, la IAG crea ejercicios y actividades específicas que mantienen el material relevante y atractivo, mientras aborda de manera eficaz las necesidades individuales.

Otra aplicación significativa de la IAG es la tutoría virtual. Estos sistemas actúan como tutores disponibles las 24 horas del día, ofreciendo orientación y apoyo continuo. Los tutores virtuales pueden ayudar al alumnado a superar dificultades específicas, aclarar dudas y proporcionar recursos adicionales cuando sea necesario, promoviendo así un aprendizaje autónomo y responsable.

En conclusión, la inteligencia artificial generativa está transformando la educación al hacerla más adaptativa, interactiva y personalizada. Estas tecnologías no solo cambian cómo enseñamos y aprendemos, sino que también preparan a los estudiantes de manera más eficiente para sus futuras carreras, maximizando así su potencial de desarrollo personal y profesional.

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La personalización del aprendizaje implica adaptar la instrucción, el contenido, la metodología y el ritmo de enseñanza para satisfacer las necesidades específicas de cada estudiante. La IA juega un papel crucial en este proceso al utilizar algoritmos avanzados que analizan datos, patrones de aprendizaje y preferencias individuales para ofrecer experiencias de aprendizaje a medida.

La IA utiliza análisis de datos y aprendizaje automático para evaluar el progreso y las habilidades de cada estudiante. Esto permite identificar áreas de fortaleza y debilidad, así como el estilo de aprendizaje más efectivo para cada individuo. La recopilación de datos incluye el rendimiento en exámenes, participación en actividades en línea, interacciones con materiales de estudio y más.

Con la información recopilada, los sistemas de IA pueden adaptar el contenido educativo para asegurarse de que sea relevante y apropiado para cada estudiante. Esto puede incluir la recomendación de lecturas, ejercicios prácticos, videos educativos y actividades que se alineen con sus intereses y nivel de habilidad.

La IA puede desempeñar el papel de un tutor virtual, brindando retroalimentación inmediata y personalizada a los estudiantes. Pueden ofrecer explicaciones detalladas sobre conceptos difíciles, corregir errores y proporcionar sugerencias para mejorar el rendimiento académico.

Al adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales, la IA promueve un enfoque más autónomo hacia la educación. Los estudiantes se sienten más empoderados al tener el control sobre su propio proceso de aprendizaje, lo que fomenta la responsabilidad y el compromiso con el estudio.

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Inteligencia Artificial y Personalización del Aprendizaje: La Revolución Educativa del Siglo XXI

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La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado diversos aspectos de nuestra vida cotidiana, y la educación no es una excepción. Uno de los campos más impactados...

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Desarrollo de habilidades críticas y creativas.

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Desarrollo de habilidades críticas y creativas.

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La IAG tiene un impacto significativo en el desarrollo de habilidades críticas y creativas en el ámbito educativo. Según García-Peñalvo (2024), la IAG redefine los procesos evaluativos, permitiendo la creación de escenarios complejos y tareas creativas que potencian tanto la reflexión como la innovación en los estudiantes.

Planteamiento de problemas complejos: la IAG es capaz de diseñar problemas y casos de estudio que simulan situaciones reales complejas. Estos problemas requieren un análisis detallado y el empleo de pensamiento crítico, preparando al alumnado para aplicar sus conocimientos en contextos nuevos y no familiares. Este enfoque asegura que los estudiantes no solo aprendan hechos, sino que también desarrollen habilidades para enfrentar y resolver desafíos reales.

Generación de tareas creativas: la IAG puede generar tareas que desafían al alumnado a pensar fuera de lo convencional. Esto incluye proyectos de diseño, escritura creativa y tareas que requieren soluciones innovadoras a problemas abiertos. Estas actividades fomentan una mentalidad creativa y alientan a los estudiantes a explorar nuevas formas de pensar y abordar problemas.

Colaboración y brainstorming asistidos: la IAG también puede facilitar sesiones de brainstorming dondeel alumnado colabora para generar ideas y soluciones innovadoras. Al sugerir enfoques novedosos y mostrar ejemplos de cómo se han abordado problemas similares en otras situaciones, la IAG enriquece el proceso creativo y promueve un ambiente de aprendizaje colaborativo.

Estas aplicaciones no solo transforman la manera en que los estudiantes abordan el aprendizaje, sino que también preparan a los educadores para facilitar y guiar estos procesos de manera más efectiva. Como lo destaca García-Peñalvo, la IAG tiene el potencial de "ayudar al alumnado a aprender al mismo tiempo que ayudar al profesorado a enseñar de nuevas maneras", proporcionando así una plataforma para la innovación educativa continua y relevante para las demandas del futuro.

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En el ámbito de la investigación educativa, la aplicación de la IAG ha emergido como una herramienta para comprender y mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. La capacidad de la IAG para generar hipótesis, desarrollar modelos teóricos avanzados y automatizar la recopilación y análisis de datos ofrece oportunidades importantes para avanzar en nuestra comprensión de la educación.

Generación de hipótesis y modelos: la IAG posibilita a los investigadores el uso de técnicas de análisis predictivo para procesar y examinar grandes volúmenes de datos educativos. Esto facilita la identificación de tendencias y patrones que de otro modo serían difíciles de percibir. Por ejemplo, la IAG puede anticipar el rendimiento académico futuro basándose en patrones históricos, lo que ayuda a formular hipótesis sobre los factores que influyen en el éxito estudiantil. Además, los investigadores pueden emplear la IAG para desarrollar modelos teóricos más precisos y complejos, permitiendo la simulación y el refinamiento de teorías bajo diversas condiciones y variables.

Interdisciplinariedad: la capacidad de la IAG para integrar conocimientos de varias disciplinas facilita la creación de modelos educativos que incorporan datos y teorías de diferentes campos. Esto es especialmente valioso en la educación, donde los factores psicológicos, sociológicos, económicos y pedagógicos interactúan de manera compleja.

Automatización en la recopilación de datos: las herramientas de IAG automatizan la recopilación y el análisis de datos, reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para llevar a cabo estudios educativos. Esto se logra mediante sistemas automatizados que monitorean y registran continuamente el progreso del estudiante en plataformas de aprendizaje en línea, proporcionando a los investigadores un flujo constante de datos en tiempo real.

Análisis complejo de datos: con la IAG, los investigadores pueden emplear técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para explorar grandes conjuntos de datos educativos.

Como mencionan Sánchez y Carbajal, es crucial que los actores educativos utilicen la IAG de manera informada y crítica, integrando estos avances con los principios pedagógicos fundamentales y consideraciones éticas​. En resumen, mientras la IAG ofrece herramientas poderosas para la investigación educativa, su uso responsable y efectivo requiere una consideración cuidadosa de los aspectos éticos, metodológicos y prácticos.

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La aplicación IA en el aprendizaje basado en juegos está revolucionando la forma en que los estudiantes interactúan y adquieren el conocimiento. La personalización y adaptabilidad son los pilares de esta innovación, ya que los juegos educativos ahora pueden ajustarse a las necesidades individuales de los estudiantes. Utilizando algoritmos de IA, estos juegos pueden modificar su dificultad y contenido en tiempo real, asegurando que cada estudiante se mantenga desafiado pero no agobiado.

Esta adaptación inteligente maximiza el aprendizaje al mantener a los estudiantes comprometidos en su "zona óptima de desarrollo".

El feedback inmediato es otro aspecto crucial de los juegos educativos basados en IA. Cuando un estudiante comete un error, el sistema puede ofrecer retroalimentación instantánea y relevante. Por ejemplo, en un juego de matemáticas, si un estudiante comete un error en una operación, el sistema puede proporcionar una explicación breve o un problema similar para practicar. Esta corrección inmediata refuerza el aprendizaje a través de la repetición y ayuda a los estudiantes a comprender y corregir errores de manera eficiente.

Además de mejorar la eficacia del aprendizaje, los juegos educativos basados en IA también aumentan la motivación y el compromiso de los estudiantes. Incorporando elementos de gamificación, como puntos y medallas, y adaptándolos a las preferencias individuales de cada estudiante, estos juegos crean un entorno de aprendizaje dinámico y atractivo. Los estudiantes se sienten más motivados para alcanzar sus objetivos de aprendizaje cuando son recompensados de manera personalizada y cuando pueden seguir su progreso de manera interactiva.

La IA también está transformando la colaboración entre estudiantes mediante el desarrollo de plataformas de aprendizaje colaborativo. Estas plataformas integran herramientas de trabajo en equipo y discusión en tiempo real, facilitando la interacción y el intercambio de ideas entre los estudiantes. Por ejemplo, pueden asignar roles a los estudiantes en función de sus habilidades y áreas de mejora, lo que fomenta una colaboración más efectiva y significativa.

Además, las herramientas de IA pueden analizar las contribuciones individuales de cada estudiante en proyectos grupales. Esto garantiza que todos los miembros del grupo participen de manera equitativa y proporciona a los docentes información valiosa sobre cómo los estudiantes trabajan juntos. Con esta información, los docentes pueden intervenir de manera informada cuando sea necesario, promoviendo un ambiente de trabajo colaborativo y equitativo en el aula.

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Gamificación en Educación: Qué es y Cómo Aplicarla en Clase

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El estudio de Francisco José García-Peñalvo sobre la inteligencia artificial generativa revela cómo esta tecnología está transformando radicalmente la creación y gestión de contenidos digitales. Utilizando modelos generativos avanzados, la IA generativa tiene la capacidad de sintetizar contenido completamente nuevo. Este contenido no solo replica formas de creación humana, sino que introduce innovaciones y variaciones previamente inimaginables.

Estos modelos aprenden de enormes volúmenes de datos para identificar patrones, estilos y estructuras, lo que les permite producir resultados que se adaptan auténticamente a contextos específicos. Por ejemplo, en el sector editorial, pueden crear borradores de textos que los editores humanos pueden perfeccionar posteriormente. En diseño gráfico, generan imágenes y diseños originales que cumplen con las especificaciones de los usuarios. Además, su utilidad se extiende a áreas como la educación, donde generan materiales didácticos personalizados, y el entretenimiento, ofreciendo experiencias interactivas que responden a las acciones de los usuarios.

La IA generativa no solo optimiza la creación de contenido, sino que también facilita la experimentación creativa y mejora la eficiencia operativa. Permite a las organizaciones y a los individuos explorar nuevas formas de expresión y comunicación sin las limitaciones tradicionales de tiempo y recursos.

Un aspecto crucial del funcionamiento de la IA generativa es su capacidad para adaptarse y actualizar continuamente su base de conocimientos mediante mecanismos sofisticados. La recopilación automatizada permite que estos sistemas monitoreen constantemente múltiples fuentes de información, asegurando que los datos sean actuales y relevantes. Además, mediante el análisis predictivo, anticipan tendencias emergentes que permiten la adaptación de contenidos a temas de creciente importancia. Asimismo, la integración de nuevos conocimientos permite incorporar rápidamente avances significativos en los recursos educativos, asegurando que estudiantes y docentes tengan acceso a la información más reciente.

Estos mecanismos no solo permiten a la IA generativa crear contenidos dinámicos y actualizados, sino que también la convierten en una herramienta invaluable para la educación y la práctica profesional en diversas industrias, adaptándose constantemente a las últimas evidencias y desarrollos.

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En la era digital actual, la alfabetización en competencias digitales trasciende el simple manejo técnico de herramientas y tecnologías. Según Tramallino (2024), esta alfabetización se expande hacia una comprensión más profunda y crítica de los principios éticos y las responsabilidades asociadas con el uso de la tecnología, lo que es vital dada la creciente influencia de la inteligencia artificial (IA) en la educación.

Comprender las herramientas digitales: la alfabetización digital básica ya no se limita a habilidades funcionales como el uso de internet o software de oficina. Ahora también implica la capacidad de manejar, evaluar y crear información de manera segura y efectiva utilizando plataformas de comunicación avanzadas y aplicaciones especializadas.

Principios éticos y responsabilidades: la educación en competencias digitales debe incluir un fuerte componente ético que aborde cuestiones como la privacidad, el sesgo y la equidad, y la transparencia. Además, es esencial que los docentes y estudiantes sean capaces de identificar y mitigar los sesgos potenciales en herramientas basadas en IA, y entender las decisiones automatizadas que estas tecnologías toman, que a menudo pueden ser opacas.

Interdisciplinariedad: esta permite explorar cómo la IA puede influir y ser integrada en diversas áreas del conocimiento, enriqueciendo así los métodos de aprendizaje tradicionales. Al integrar la IA en diferentes disciplinas, se revela su relevancia práctica y se prepara a los estudiantes para aplicar esta tecnología de manera crítica y creativa en diversos sectores de la vida.

Ética y responsabilidad: educar sobre la importancia de la privacidad, el reconocimiento y la mitigación del sesgo, así como la necesidad de mantener la transparencia en los algoritmos, son pasos esenciales para asegurar un uso consciente y ético de la tecnología. Esta formación ayuda a garantizar que la tecnología no solo sirva al progreso técnico, sino que también respete los valores humanos fundamentales.

Capacitación continua: esta es indispensable para que tanto educadores como estudiantes se mantengan al día con los últimos avances. Este aprendizaje permanente es vital para adaptar las metodologías pedagógicas a los cambios tecnológicos y para maximizar el potencial educativo de las nuevas innovaciones.

Finalmente, la integración de la alfabetización en IA con competencias clave del siglo XXI, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad, es fundamental. Estas habilidades son esenciales para que los estudiantes puedan enfrentar los desafíos de un mundo globalizado y altamente tecnológico.

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Una de las potencialidades que nos puede proporcionar la IA en Educación es la de liberar de las tareas más burocráticas a los docentes y centrarse realmente en lo importante: las relaciones con el alumnado.

Se puede ahorrar mucho tiempo para invertirlo en relaciones personales y sociales y así potenciar más competencias y habilidades en el aprendizaje de los/as estudiantes.

La Educación no ha avanzado de igual manera como otros aspectos de la sociedad, se ha quedado anclada en el método de enseñanza-aprendizaje desde hace décadas. Por ello, la importancia de evolucionar al mismo ritmo y aprovechar las ventajas que nos ofrece la Inteligencia Artificial.

Debemos potenciar el pensamiento crítico del alumnado y desarrollar habilidades tan importantes como la curiosidad y creatividad.

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Inteligencia artificial: cómo educar para los retos del futuro. Alex Beard, educador y escritor

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Audrey Azoulay afirma que la IA transformará profundamente la educación, y no se puede estar más de acuerdo observando los avances provenientes en el desarrollo de las nuevas tecnologías. Si ya lo adaptamos de manera sistemática a la Educación de tal forma que fluyera perfectamente, nos encontraríamos ante un verdadero cambio de tendencia educativa para la que hay que estar preparado/a y formado/a si realmente se quiere potenciar sus funciones.

Enseñar para la IA: Conocer el uso y la ética para su vida cotidiana.

Enseñar sobre la IA: Proyectos y escenarios de aprendizaje

Enseñar con la IA: Aplicación de herramientas basadas en la IA

Teniendo en cuenta estos tres conceptos clave podremos desarrollar las habilidades necesarias en el alumnado para potenciar el uso de la IA en Educación y favorecer el pensamiento crítico de las personas, siendo una enseñanza de calidad y que sirva para afrontar los principales retos del Siglo XXI.

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En el marco de la Comisión Europea, el Centro Europeo de Educación Digital publicó el informe " Uso de escenarios y ejemplos prácticos del uso de la IA en educación " en el que se presenta un conjunto de escenarios basados en recursos existentes que pueden servir de inspiración al personal docente a la hora de crear los suyos propios. Esta iniciativa tiene como objetivo introducir la inteligencia artificial (IA) en diferentes niveles educativos preuniversitarios. A pesar de que los ejemplos prácticos incluidos ya han sido probados con estudiantes y seleccionados por expertos, deben tomarse solo como una guía e inspiración para despertar la creatividad de los y las docentes.

Los escenarios de uso se han organizado en tres categorías principales, de acuerdo con los tres enfoques principales en el campo educativo con IA:

En el primero de ellos, enseñar para la IA, es posible apreciartres escenarios de aprendizaje que pueden ayudar a los y las docentes a involucrar a sus estudiantes en actividades que mejoran sus conocimientos, habilidades y actitudes hacia el uso de los sistemas de IA en la sociedad actual, poniendo el foco en las aplicaciones cotidianas impulsadas por la IA.

En este sentido, un ciudadano o ciudadana debe no solo poseer una alfabetización digital, si no también conocer el uso de la IA y la ética para la vida cotidiana. Esta sección propone los siguientes ejemplos prácticos sobre tres campos para estudiantes basados en IA: los sesgos en los algoritmos de IA, destacando el impacto de la IA y orientando a los y las estudiantes a desarrollar y analizar sistemas de decisión sencillos; el pensamiento computacional y los algoritmos, con el objetivo de introducir a los y las estudiantes en los fundamentos de la resolución de problemas mediante programas informáticos y la creación de algoritmos; y la protección de datos, aplicando la IA para que el alumnado experimente con sistemas que recojan datos personales y reflexionen sobre su privacidad.

Hablando de enseñar sobre la IA, se describen proyectos y escenarios de aprendizaje tanto para la etapa de Educación Primaria como para la de Educación Secundaria Obligatoria y se ofrecen ejemplos para enseñar sobre IA con el objetivo de capacitar al alumnado en dichos fundamentos desde la perspectiva de un/a programadora. En la mayoría de los casos, estos recursos implican que los y las estudiantes programen una solución simple basada en IA con el propósito de adquirir los conceptos básicos. Se trata de un enfoque más técnico para la educación en IA.

Los tres escenarios de ejemplos prácticos sobre la IA que se detallan versan sobre: la representación y razonamiento en IA, proporcionando a los y las estudiantes nociones clave al desarrollar una aplicación para smartphone mediante App Inventor; los sistemas de recomendación, con el objetivo de que el alumnado aprenda sobre agrupamientos al crear su propio sistema de recomendación; y las máquinas de enseñanza para clasificar, que buscan reconocer la importancia de la calidad y cantidad de datos de formación en el rendimiento de los clasificadores, implicando la construcción, prueba y evaluación de estos sistemas.

Por último, la enseñanza con IA se centra en la aplicación de herramientas basadas en IA para aprovechar su potencial y mejorar el proceso metodológico. Estas herramientas brindan apoyo autónomo al alumnado en diferentes aspectos del aprendizaje. Además, pueden liberar el volumen de trabajo del profesorado en tareas de gestión y supervisión. Sin embargo, no hay que olvidar que el profesor o profesora debe poseer conocimientos básicos de las capacidades, limitaciones y consideraciones éticas de la IA.

En este contexto educativo, se proponen tres escenarios de trabajo con inteligencia artificial: la generación automática de contenidos, que implica crear versiones iniciales de documentos, imágenes o arte mediante IA generativa; los sistemas inteligentes de tutoría, que utilizan IA para proporcionar seguimiento individualizado y facilitar la gestión de grupos heterogéneos; y la traducción automática de conversaciones, que permite a los y las estudiantes comunicarse en tiempo real en dos idiomas distintos utilizando tecnología de traducción automática en sus dispositivos móviles.

En conclusión, es preciso priorizar la enseñanza para la IA, dado que es un requisito previo para enseñar con y sobre la IA. Esto puede lograrse mediante proyectos prácticos y escenarios de aprendizaje que involucren al alumnado en actividades que mejoren sus conocimientos, habilidades y actitudes hacia el uso de la IA en la sociedad. Además, es importante utilizar los recursos existentes para la enseñanza con IA y seleccionar herramientas que se ajusten a los objetivos pedagógicos y necesidades del alumnado, teniendo en cuenta criterios como la eficacia, la facilidad de uso y las cuestiones de privacidad. Por último, debería aplicarse un enfoque desde el punto de vista de un/a programadora para formar a estudiantes especializados en las áreas fundamentales de la IA. Esto les permitirá adquirir una comprensión más profunda de la IA desde una perspectiva técnica.

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Escenarios y ejemplos prácticos de IA en educación - Code INTEF

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El informe del Centro Europeo de Educación Digital destaca la relevancia de la inteligencia artificial en la educación, resaltando la importancia de la alfabetización digital, ética y habilidades técnicas. Hace hincapié en la necesidad de involucrar a los y las estudiantes en actividades que fortalezcan sus habilidades para la sociedad actual.

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Aprendizaje personalizado

Automatización de tareas burocráticas

Colaboración y trabajo en equipo

Evaluación adaptativa

Fomentar pensamiento crítico

Aumentar la creatividad

Desarrollar nuevas habilidades

Mayor inclusión

Metodologías inmersivas

Cambios de Rol

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Brecha digital

Aunque la mayoría de la población tenga internet, hay que tener en cuenta las diferencias existentes culturales y socioeconómicas a la hora de tener acceso al mismo. Eso provoca falta de habilidades digitales que puede desencadenar en grandes diferencias y barreras.

Formación docente

Para potenciar realmente el uso de la IA en educación se necesita un sistema en el que haya formación docente exclusivamente para su uso y desarrollo de herramientas. Hoy en día ante los temas burocráticos a penas hay tiempo para emplearlo en lo verdaderamente importante: el alumnado.

Roles

La figura del docente ha cambiado en el transcurso de los años, y ahora más con las aplicaciones digitales. A pesar de ello, es cierto que muchas personas no logran adaptarse y sentirse cómodos/as ante esta situación y continúan ejerciendo la docencia de la misma manera que hace años.

Privacidad

Al tener una huella digital nos exponemos a compartir nuestra información personal con el resto de personas desconocidas, por lo que debería existir un sistema que nos permitiera verdaderamente obtener una seguridad real sin compartir datos o imágenes que se queden almacenados.

Pensamiento crítico

Existe preocupación por la falta de esfuerzo que muchos/as estudiantes emplean en el desarrollo de actividades o trabajos debido a la facilidad para encontrar información y no investigar si es verídica o se adapta realmente a lo que se pide. Por ello, como docentes debemos crear contenidos que favorezcan la adquisición de competencias y objetivos propuestos con actividades bien pensadas.

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En este reportaje encontrarás:

Con motivo del Día Internacional de la Educación, que se celebra este 24 de enero bajo el lema de "Invertir en las personas, priorizar la educación", la UNESCO recuerda que los países deben dar prioridad a la educación para acelerar el progreso hacia todos los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en un contexto de recesión mundial, desigualdades y emergencia climática.

En este sentido, el organismo internacional considera que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de abordar algunos de los retos de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje, y avanzar en el cumplimiento del ODS 4: garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad, y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos.

La Comisión Europea, por su parte, considera que la IA está transformando la educación del alumnado y la forma de enseñar de los docentes. Su uso está haciendo "que los entornos educativos sean más receptivos, ya que ayuda al profesorado a abordar las necesidades específicas de cada alumno", señala Mariya Gabriel, comisaria de Innovación, Cultura, Educación y Juventud de la Comisión Europea, en un informe reciente sobre el tema.

Pero ¿qué es la inteligencia artificial? Para la Comisión Mundial de Ética del Conocimiento Científico y la Tecnología (COMEST) de la UNESCO, la IA se refiere a " máquinas o sistemas informáticos capaces de imitar ciertas funcionalidades de la inteligencia humana, incluyendo características como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción lingüística e incluso la producción de trabajos creativos".

En este sentido, la IA y sus aplicaciones se están volviendo cada vez más predominantes y las encontramos diariamente sin apenas darnos cuenta de que se trata de esta tecnología, según los expertos. Como, por ejemplo, en la traducción automática entre idiomas, el reconocimiento facial de los móviles, las aplicaciones para aprender idiomas, etc.

Ahora bien, el uso de la IA y los datos conllevan múltiples riesgos y desafíos, coinciden tanto la Comisión Europea como la UNESCO, por lo que ambos organismos han lanzado recomendaciones, guías y publicaciones dirigidas a los responsables políticos y a los docentes, para orientarlos sobre cómo aplicarlos en la educación de manera ética y responsable.

Uno de los primeros documentos que se han dado a conocer para orientar a los países sobre cómo utilizar las tecnologías de IA en la educación es el Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación (2019), firmado por más de 100 países. Entre sus propuestas destaca que es necesario:

Planificar las tecnologías de IA en las políticas educativas para sacar provecho de sus posibilidades y hacer frente a los desafíos que conllevan.

Apoyar el desarrollo de nuevos modelos educativos que han sido posibles gracias a las tecnologías de IA, con miras a suministrar servicios educativos y de formación en donde las ventajas prevalezcan sobre los riesgos.

Velar porque las tecnologías de IA permitan empoderar a los docentes en lugar de reemplazarlos, así como crear programas adecuados de formación para reforzar sus capacidades digitales y en relación con los sistemas de IA.

Preparar a la próxima generación de trabajadores dotándolos de los valores y las competencias necesarias para la vida y el trabajo en la era de la IA.

Además, el organismo internacional ha lanzado el informe Inteligencia artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas, con recomendaciones para los responsables de las políticas educativas sobre cómo debe ser la aplicación de la IA en el ámbito educativo.

Las aplicaciones de la IA en la educación

Actualmente hay numerosas aplicaciones de IA, "no necesariamente desarrolladas específicamente para la educación, pero que son de gran utilidad en el mundo educativo. Por ejemplo, el subtitulado automático de vídeos, los sistemas de tutoría que interactúan en lenguaje natural o la conversión realista de texto a voz humana", señala en su web el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), que realiza investigaciones en torno a la aplicación de la IA en la educación.

Organismos internacionales y diversos expertos reconocen que el uso de herramientas de inteligencia artificial para apoyar el aprendizaje ha crecido exponencialmente en los últimos años, pero que no hay evidencias firmes sobre cómo esta tecnología puede mejorar los resultados de la enseñanza. Aun así, la UNESCO plantea cuatro categorías de aplicaciones emergentes y potenciales de la IA en la educación, que cubren las siguientes necesidades:

Para gestionar e impartir la educación. Se trata de sistemas de IA para automatizar aspectos de la gestión escolar. Como ejemplo se encuentran los chatbots educativos (como Snatchbot) para proporcionar información o retroalimentación, o responder preguntas frecuentes.

Para la enseñanza-aprendizaje y la evaluación de los estudiantes. Como ejemplos se encuentran los sistemas de tutoría inteligente (STI) que son usados en plataformas como Moodle o Coursera; o bien las aplicaciones de aprendizaje de idiomas y lectura con apoyo de la IA, como Duolingo o Babbel.

Para empoderar a los docentes y mejorar de la enseñanza. El uso de aplicaciones de IA orientadas a los docentes no ha recibido tanta atención como la IA orientada a estudiantes, según la UNESCO. Sin embargo, existen algunas tecnologías basadas en IA que ya se están usando para ayudar a los docentes a reducir la carga de trabajo: asistentes impulsados por IA que ayudan a corregir respuestas de preguntas rutinarias, controlan la asistencia o distribuyen automáticamente al alumnado en grupos cooperativos.

Para el aprendizaje a lo largo de la vida. Algunas de los sistemas de IA para la enseñanza y la evaluación del alumnado también pueden ser útiles para potenciar el aprendizaje a lo largo de la vida, según la UNESCO.

Todas estas categorías propuestas están interrelacionadas, es decir, que las aplicaciones de la IA en la educación pueden abordar necesidades en más de un área, según el organismo.
Oportunidades de la IA en la educación

El impacto de la inteligencia artificial en la educación está siendo aún incipiente, asegura en declaraciones a Educaweb Miquel Ángel Prats, coordinador del Máster universitario en liderazgo de la innovación pedagógica y dirección de centros educativos de la Universitat Blanquerna-Ramón Llull.

"Aún falta mucho camino por recorrer para conocer el verdadero potencial en la educación... Lo que se puede observar es que lo que está por venir puede llegar a ser de gran calado. Y, por lo tanto, interpela el rol del docente", señala el experto.

Los expertos en tecnologías educativas consultados por Educaweb coinciden que uno de los principales beneficios de la IA en la educación es la posibilidad de personalizar la enseñanza-aprendizaje.

Y es que l a inteligencia artificial aplicada a la educación permite "contar con un entorno donde el alumnado es asistido en la resolución de dudas, orientación y guía ante problemas, progresión en sus aprendizajes, etc. Esto ayudaría en la personalización de la enseñanza-aprendizaje", señala Francisco José Recio, director del Máster Universitario en TIC aplicadas a la Educación en la Universidad Internacional de Valencia (VIU).

Asimismo, la IA puede "satisfacer las necesidades individuales de los alumnos. Y para atender a aquellos que tienen más dificultades o que puedan necesitar algún tipo más de ayuda o de soporte", indica por su parte Prats.

Limitaciones y retos de la IA en el ámbito educativo

Entre las limitaciones que presentan las herramientas de IA en la educación, como, por ejemplo, el ChatGPT, destaca el desconocimiento de los docentes y el alumnado para sacarle provecho, según Prats. El experto considera que existe "una brecha de acceso y de conocimiento a la hora de utilizarlas con cierto criterio, con cierta sensatez, de forma ética, crítica y reflexiva en el aula y en casa. Por eso será muy importante que conozcamos a fondo cómo funcionan y qué provecho se puede llegar a sacar de ellas de una manera responsable y segura", asegura.

De hecho, en España, en la actualización realizada en mayo del 2022 del marco de referencia sobre la competencia digital docente, se hace referencia a la necesidad de que el profesorado cuente con competencias digitales en torno al uso de la IA, señalando que debe conocer su funcionamiento, la normativa aplicable, los riesgos éticos y pedagógicos que puede entrañar su uso, y cómo utilizarla de manera apropiada para lograr la personalización del aprendizaje.

En este sentido, uno los principales retos del uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo es formar a los docentes sobre cómo usar esta tecnología y ayudarlos a cambiar su función en las aulas, hacia un perfil de "facilitador", indica por su parte Recio.

La implantación de la IA en la educación "implica una reconversión en los roles y perfil docente. Ya no estamos ante la figura omnipresente del profesorado que dispone del conocimiento para facilitar al alumnado su construcción. De ahí que pasamos a la figura del profesor mediador-facilitador", asegura el experto.

Otro de los desafíos de la IA en la educación es que esta no aumente las desigualdades educativas ya existentes. Para conseguirlo se debe garantizar el acceso a esta tecnología y "que todas las personas tengan la oportunidad de desarrollar una sólida comprensión de qué es la IA, cómo funciona y cómo podría afectar sus vidas", según la UNESCO.

Para ello, hay que potenciar los programas e iniciativas que contribuyan a aprender con la IA (por ejemplo, utilizando las herramientas de inteligencia artificial en las aulas), aprender sobre ella (sus tecnologías y técnicas), y prepararse para ella (por ejemplo, permitiendo que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en la vida humana), afirma el organismo.

Asimismo, resulta indispensable dejar claras las "cuestiones éticas, jurídicas, legales y educativas de lo que supone llegar a incorporar una IA en la educación. El marco de los datos, el marco de la privacidad y la confidencialidad y de la ética es vital en este caso", sostiene por su parte Prats.

"Dado que esta tecnología basada en la inteligencia artificial aprende de la retroalimentación de los datos que va recopilando, estando en educación supone un punto sensible en cómo se gestiona, procesa, almacena y tratan todos estos datos. Hay que tener en cuenta la ética de datos y restringir sesgos algorítmicos", añade Recio.

El uso de sistemas de IA por parte de los estudiantes para la elaboración de trabajos y deberes, como por ejemplo el ChatGPT, comporta retos importantes en la evaluación del alumnado, teniendo en cuenta que aún no existe una herramienta de IA con la que se pueda detectar si un texto ha sido escrito por un humano o un sistema de inteligencia artificial, según Mike Sharples, profesor emérito de tecnología educativa en el Instituto de Tecnologia Educativa de la Open University UK.

Para afrontar este desafío será necesario cambiar la manera de enseñar y evaluar a los estudiantes, ha sugerido el experto durante una conferencia organizada por la iniciativa Learning Lab de la Universitat Pompeu Fabra. "Como educadores debemos encontrar maneras creativas para involucrarlos en la mejora de su propio proceso de aprendizaje", según Sharples.

4 recursos claves para entender y aplicar la IA en la educación

¿Te interesa el tema de la IA en la educación? A continuación, te presentamos algunos recursos para comprender su potencial en el ámbito educativo y aplicarla de forma responsable:

1. La guía de la Comisión Europea para el uso de la IA en la educación

La Comisión Europea ha lanzado a finales de 2022 una guía titulada Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en la educación y formación para los educadores, que forma parte de las acciones que el organismo está realizando en el marco del Plan de Acción de Educación Digital 2021-2027.

Esta publicación europea creada por expertos en IA y educación está destinada a docentes de Primaria y Secundaria para aclarar conceptos sobre esta tecnología, ofrecer asesoramiento práctico sobre cómo integrarla en la educación, así como proporcionar ejemplos prácticos sobre el uso de los datos e IA para facilitar el proceso de enseñanza-aprendizaje de los estudiantes.

Y es que el rápido aumento del uso de la IA requiere que tanto docentes como alumnado tengan una comprensión básica de la IA y del uso de los datos "para poder abordar esta tecnología de manera positiva, crítica y ética, y aprovechar todo su potencial", afirma la Comisión Europea en su publicación.

2. Un repositorio de recursos de la UNESCO para enseñar y aprender sobre IA

La UNESCO cuenta con un repositorio de recursos para aprender y enseñar sobre la inteligencia artificial: se trata del portal Teaching AI for K-12, que aglutina todo tipo de material didáctico (vídeos, propuestas de actividades, cursos en línea, programas educativos) sobre IA en cinco idiomas y a los que se puede acceder gratuitamente.

Desarrollada por el organismo internacional en conjunto con la empresa Ericsson, la plataforma tiene como objetivo ayudar a los docentes y estudiantes a comprender mejor las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA), y facilitar el desarrollo de un currículum sobre IA y la enseñanza sobre esta tecnología a estudiantes de 5 a 18 años.

3. Una guía sobre IA y educación de la Fundació Jaume Bofill

La guía Los algoritmos a examen: ¿Por qué IA en educación?, publicada por la Fundación Jaume Bofill, ofrece un análisis detallado sobre las aportaciones de la inteligencia artificial (IA) en la educación.

Escrita por expertos e investigadores en educación y tecnología educativa, el documento explora los conceptos básicos de la IA, presenta los desafíos y oportunidades de su uso en el ámbito educativo, proporciona ejemplos de experiencias exitosas donde el uso de la IA ya se está implementando como herramienta educativa.

Asimismo, el documento ofrece recomendaciones de material didáctico abierto para ayudar a los estudiantes y docentes a explorar y utilizar la IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

4. El portal AI4K12.org, con recursos educativos para enseñar sobre IA

La American Association for Artificial Intelligence (AAAI) y la Computer Science Teachers Association (CSTA) han lanzado conjuntamente la , cuyo objetivo es ofrecer pautas nacionales para la educación en IA, así como un directorio de recursos en línea para facilitar la enseñanza en IA entre alumnado de 4 a 16 años.

En su portal se pueden encontrar materiales didácticos digitales en inglés para la enseñanza de la inteligencia artificial en los centros educativos.

Si conoces otros recursos o guías que pueden ser útiles para comprender las oportunidades que puede brindar la IA a la educación, te invitamos a compartirlos a través de un comentario.

Asimismo, puedes profundizar en el tema consultando estos contenidos de Educaweb:

Y si lo que deseas esformarte en inteligencia artificial, en Educaweb encontrarás diversos grados, másteres y cursos al respecto.

¿Sabías que...?

En el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) se investiga cómo apoyar a los docentes a través de la IA. Además, la Red de grupos de investigación del CSIC dedicados a la investigación básica en Inteligencia Artificial (AIHUB) ofrece un programa , dirigido a docentes, para enseñarles materiales y métodos que les faciliten la enseñanza de la IA al alumnado desde edades tempranas.

Una de las publicaciones de referencia sobre inteligencia artificial en España es Inteligencia artificial, robótica y ciencia de datos, publicado por el CSIC y elaborado por Carles Sierra y Sara Degli Esposti. En este se explica cómo se investiga la IA y sus aportaciones a la educación y otros ámbitos de la sociedad.

El nuevo Plan de Acción de Educación Digital (2021-2027) de la Comisión Europea plantea que se debe llevar a cabo una educación digital de alta calidad, inclusiva y accesible en Europa para fomentar el desarrollo de un ecosistema educativo digital de alto rendimiento. Entre las acciones a realizar se encuentra incluir la inteligencia artificial (IA) y las habilidades digitales en el Marco Europeo de Competencias Digitales, así como apoyar el desarrollo de recursos de aprendizaje basados en IA para proveedores de educación y formación.

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IA en la educación: oportunidades y retos - educaweb.com

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En el 5º aniversario del Día Internacional de la Educación, que se celebra cada 24 de enero, conoce qué puede aportar la inteligencia artificial a la enseñanza, según la UNESCO y otros organismos internacionales

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La innovación educativa es un hecho, y con ella ha llegado el cambio de roles donde la figura del docente ejerce de facilitador de información y el alumnado de protagonista de su propio aprendizaje

Se tienen que diseñar espacios adecuados para el uso de las tecnologías y que no sea meramente un aula con ordenadores. Así como ofertar tiempo necesario para el estudio y creación de contenidos.

Gracias a las metodologías activas, se integra una mayor participación del alumnado y se desarrollan habilidades y competencias que fomentan el crecimiento y desarrollo personal.

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Introducir solo tecnología en la escuela no es innovar. Óscar Martín Centeno, director y maestro

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Aprender a minimizar los riesgos de la utilización de la IA en educación para aprovechar sus ventajas

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Aprender a minimizar los riesgos de la utilización de la IA en educación para aprovechar sus ventajas

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Una parte importante de la alfabetización en inteligencia artificial en el entorno educativo implica conocer sus riesgos y contar con estrategias para minimizarlos.

El Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE, 2024) propone una serie de estrategias para garantizar un ambiente educativo positivo basado en la prevención:

Establecer normas y límites claros. Deben estar alineados a nivel del centro educativo en lo que se refiere al uso de herramientas de IA en el aula.

Fomentar el pensamiento propio, espíritu crítico e inclusión de tu alumnado, mostrándoles que estos recursos pueden llegar a realizar análisis u opiniones sesgadas en algunas ocasiones.

Impulsar la creatividad, innovación y proyectos colaborativos entre el alumnado, usando la inteligencia artificial a modo de complemento.

Adecuación. Las herramientas de IA utilizadas en el aula deben ser adecuadas para la edad y capacidades del alumnado. Además, hay que encontrar el equilibrio entre el uso de la tecnología y las interacciones humanas en el aula.

Accesibilidad y equidad. Verificar que las soluciones de IA con las que se trabaja son accesibles para todos, educando además en el conocimiento necesario para usar y comprender las posibles implicaciones de la IA.

Privacidad y protección. Asegurarse de que las herramientas de IA garantizan la seguridad de los alumnos. Para ello, habrá que informarse sobre cómo las herramientas de inteligencia artificial recopilan, almacenan y utilizan los datos; además de establecer medidas preventivas para proteger la información personal del alumnado.

Propósito y funcionalidad. Valorar el uso de la IA en base a los mismos criterios que el resto de los recursos destinados al aula, alineando su uso con los objetivos educativos de la materia y teniendo en cuenta sus funcionalidades a la hora de realizar un uso equilibrado con el resto de recursos didácticos.

Entrenamiento y familiarización. Se deben adquirir los conocimientos necesarios sobre la herramienta escogida para prevenir posibles dudas o situaciones no deseadas en el aula.

Ética y responsabilidad digital. Educar al alumnado en el uso de la inteligencia artificial, fomentando un uso seguro y responsable de estas herramientas para evitar situaciones negativas como el ciberacoso, la suplantación de identidad, los fraudes o la desinformación.

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Desconocimiento del profesorado y del alumnado para sacar provecho de su uso

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Desconocimiento del profesorado y del alumnado para sacar provecho de su uso

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Según la UNESCO (2020), la IA ofrece un amplio abanico de oportunidades que permiten mejorar y potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje: garantiza un aprendizaje más personalizado, proporciona feedback inmediato, identifica patrones de rendimiento del alumnado y mejora la eficiencia administrativa. Sin embargo, tal y como afirma Gómez-Cruz (2020), sin una comprensión adecuada de las mismas y de cómo integrarlas, estas oportunidades pueden convertirse en desafíos. Es por eso que los y las docentes pueden sentirse abrumados e incluso reticentes a adoptarlas, dando lugar a la pérdida de recursos digitales y tecnológicos que enriquezcan la experiencia educativa. Debido a este desconocimiento, el personal docente todavía se muestra prudente a la hora de implementarla como recurso didáctico, ya que su uso principal está orientado a la creación de un espacio de consulta de estudiantes. Por su parte, el estudiantado, a falta de comprensión de la IA en su totalidad, pues el uso más recurrente que se hace es a través de ChatGPT, podría verse incapacitado para abordar los desafíos del mundo laboral futuro, donde demostrar habilidades en IA será esencial y estará cada vez más demandado.

Para ampliar conocimiento, consulta este artículo de Actualidad Docente: https://actualidaddocente.cece.es/destacados-a-fondo/el-69-de-los-padres-y-madres-en-espana-ha-utilizado-alguna-vez-la-inteligencia-artificial-ia-y-el-78-quiere-aprender-mas-sobre-ella/

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Formación del profesorado en competencias relacionadas con la IA

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Formación del profesorado en competencias relacionadas con la IA

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Otro reto, según Bosada (2023), es la necesidad de que el profesorado cuente con competencias digitales en IA, para de esa forma conocer su funcionamiento, qué normativa se debe aplicar, los riesgos éticos y pedagógicos derivados de su utilización, y cómo emplearla de forma correcta para lograr un aprendizaje más personalizado. De esta forma, Koh et al. (2020) afirman que la formación adecuada puede ayudarles a estar preparados y a adaptarse a los cambios constantes que supone la educación del siglo XXI. Esta formación garantiza mantenerse actualizados en las últimas tendencias y herramientas tecnológicas que van surgiendo, haciendo así que su práctica educativa sea más moderna e innovadora.

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Formación del alumnado en pensamiento crítico y creativo

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Formación del alumnado en pensamiento crítico y creativo

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A medida que la IA se integra más en la educación, surge el problema de la desinformación y la falta de creatividad. En primer lugar, de acuerdo con la UNESCO (2019), es necesario seguir trabajando para que el alumnado desarrolle habilidades que le permitan discernir entre información válida y sesgada, cuestionar datos y comprender como funcionan los lenguajes y los sistemas de IA. De este modo, según Tuneu (2023), el alumnado podrá acceder a aquellos empleos “del mañana”, es decir, aquellos que demandan empleados capaces de analizar información, evaluar diferentes perspectivas y encontrar soluciones innovadoras a problemas. Por lo que es necesario seguir educando al alumnado para que desarrolle su capacidad de análisis y su capacidad de tomar decisiones informadas; además de promover la alfabetización digital y proporcionar oportunidades de aprendizaje en tecnología.

Por otro lado, de acuerdo con Zhao (2018), aunque la IA puede realizar tareas específicas, la creatividad sigue siendo una habilidad humana única e inigualable. De acuerdo con Voogt & Roblin (2012), la necesidad de un pensamiento creativo e innovador es más creciente. Según Tuneu (2023), los empleos del futuro requerirán personal capaz de pensar ideas originales, encontrar nuevas formas de abordar desafíos y adaptarse a los cambios. Es por eso que se debe fomentar la creatividad por medio de actividades artísticas y de diseño; y ofrecer oportunidades para explorar diferentes enfoques que estimulen el pensamiento fuera de lo común.

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La introducción de la IA en el mundo educativo supone una transformación del papel que desempeña el profesorado, pues este se diversifica. Según Bordone (2024), los y las docentes dejan de ser meros transmisores de contenido para convertirse en validadores. Esto significa que se aseguran de que la información proporcionada por la IA sea adecuada y enriquecedora. Además, se convierten en facilitadores del aprendizaje, ayudando al estudiantado a establecer conexiones significativas con el material y a desarrollar el pensamiento crítico en diversos contextos. Estos dos roles suponen la adopción de una metodología activa que toma como centro la figura del alumno, y en la que el profesor simplemente se comporta como guía. En definitiva, el rol del profesor no se limita con el uso de la IA, sino que se enriquece y se expande.

Esto es fundamental para la educación del futuro, ya que las exigencias que se espera del profesorado son mayores y del que se espera que sea innovador, compasivo y capaz de impulsar la adquisición de habilidades que permita a los alumnos prepararse para su futuro laboral. Además, según Blikstein & Wilensky (2018), también se espera un compromiso ético que fomente prácticas de uso responsable.

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En una encuesta realizada en la plataforma de idiomas Preply, se expone que un 62% de los españoles cree que la inteligencia artificial reemplazará al profesorado (Gil, 2024). Un alto porcentaje que apoyan figuras como el científico informático Eric Cooke y el educador e historiador británico Anthony Sheldon. Ambos vislumbran un reemplazo completo por máquinas inteligentes en 15 años. No obstante, este escenario todavía no es factible, ya que el aprendizaje no solo son softwares y bots, sino una relación social entre individuos. En este sentido, Romero (2023) defiende que el profesorado no solo se encarga de fomentar el desarrollo cognitivo del alumnado, sino el emocional y el sensitivo. Asimismo, Bernabeu (2024) argumenta que las máquinas no son humanos, pues estas no son capaces de establecer una relación natural de empatía ni de comprensión, y por consiguiente, cuando interaccionamos con otras personas o con otras máquinas queremos que se nos entienda. Por tanto, según argumenta Bernal (2024), se trata de un acto socioemocional que la IA nunca va a poder reemplazar.

¿Vosotr@s qué pensáis? ¿Creéis que podrían sustituirnos en algún momento?

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El principal reto, según Bustamante (2024), de la IA en la evaluación educativa es la protección de la privacidad de los datos del estudiantado, la equidad en el proceso de evaluación, y su regulación. A este respecto, establecer un algoritmo que garantice la libre discriminación y el sesgo en el análisis de datos también supone un desafío en sí mismo. A esto se le suma, tal y como defiende la OECD (2019), la necesidad de desarrollar mecanismos que garanticen la correcta evaluación de habilidades blandas, pues son más abstractas, como el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración, ya que la IA aún no ha alcanzado tal nivel de sofisticación. Por otro lado, la IA proporciona análisis de datos detallados, pero su interpretación todavía requiere de intervención humana, debido a su falta de comprensión del contexto, empatía y juicio ético.

Teniendo en cuenta esta problemática, para que la evaluación con IA sea significativa se deberían, de acuerdo con García-Peñalvo (2024), repensar y adaptar los métodos tradicionales de evaluación, centrándose en habilidades críticas y analíticas, así como fomentar la evaluación basada en proyectos y en aprendizaje colaborativo. Además, para un uso ético de los datos que se manejan, los centros educativos deben garantizar la confidencial en el tratamiento de los mismos, informar a los y las estudiantes, y a sus familias, de su utilización; e implementar medidas que protejan la integridad y privacidad de los datos.

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Garantizar la igualdad y la inclusión es respetar los derechos humanos, también dentro de la IA. Sin embargo, esta puede perpetuar desigualdades. A este respecto, Medina (2023) explica que algunos sistemas de inteligencia artificial que utilizan datos sesgados pueden amplificar información sesgada en los procesos de toma de decisiones con respecto a una raza o género. Además, también se pueden crear nuevas formas de desplazamiento laboral, por la pérdida de empleos y la inestabilidad económica.

En el terreno educativo, esto se traduce en desigualdades sociales, especialmente en el acceso a estas herramientas de personas con bajos recursos. Según Santaolalla (2023), el acceso igualitario a la tecnología es un aspecto fundamental en el uso de la IA. Sin embargo, no todas las personas lo tienen, como tampoco tienen conectividad a una red de alta velocidad ni a dispositivos actualizados; lo que limita aprovechar al máximo los beneficios de la IA, y dificulta el rendimiento educativo.

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La implementación de la IA en el ámbito educativo requiere de una inversión considerable en infraestructura tecnológica, en equipos y en formación del personal. Según Hispamer Noticias (2024), este desembolso puede ser un impedimento para muchas instituciones educativas, sobre todo para aquellas con recursos limitados. Además, la necesidad de mantener y actualizar constantemente la IA implica gastos adicionales, como personal capacitado en tecnología y en desarrollo de programas, que deben de tenerse en cuenta. Es por eso que las instituciones con menos recursos, podrían quedarse atrás.

Para ampliar conocimiento podéis leer esta entrada publicada en el blog de Sergio Jiménez (2022) sobre los costes personales y tecnológicos que conlleva la implementación de la IA y de lo difícil que es: https://sergiojimenez.net/el-coste-de-la-inteligencia-artificial/

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Actividades para fomentar la alfabetización en IA

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Actividades para fomentar la alfabetización en IA

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Promover la alfabetización en IA es crucial para garantizar que las personas estén capacitadas para comprender, interactuar y participar de manera activa y significativa en un mundo cada vez más dominado por la tecnología y en el que la sobreinformación y la ética son fundamentales para dominarla. Por eso, Davenport, (2018) defiende la utilización de las siguientes actividades de formación y recursos:

Programas educativos que incluyan cursos de IA en los que se trate conceptos básicos, ética en su uso, desarrollo de habilidades técnicas y aplicaciones prácticas.

Talleres dirigidos tanto al alumnado como al profesorado y al resto de miembros de la comunidad educativa (familias), donde se ofrezcan charlas, simulaciones, demostraciones de proyectos y sesiones prácticas.

Recursos online y gratuitos sobre IA, como tutoriales, vídeos educativos, artículos periodísticos y libros.

Hackathons educativos (encuentros de programadores) y competiciones donde los participantes puedan trabajar en proyectos prácticos y resolver retos utilizando la IA. Estos eventos pueden servir para fomentar el aprendizaje colaborativo y la creatividad.

Actividades de divulgación comunitaria sobre la IA y sus implicaciones a través de charlas en colegios, universidades, bibliotecas y centros comunitarios con expertos, y congresos.

Proyectos colaborativos en los que los participantes puedan colaborar en actividades relacionadas con la IA, como el desarrollo de aplicaciones, investigación académica y la resolución de problemas sociales.

Organizar grupos de estudio de IA donde los participantes puedan reunirse regularmente para discutir y debatir sobre temas de actualidad relacionados con la IA, compartir experiencias y recursos y trabajar en proyectos conjuntos.

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A pesar de la tendencia alcista en lo referente a la conectividad y el uso de internet, hoy en día continua existiendo la conocida "brecha digital" en la que observamos las diferencias entre una parte de la población y otra dependiendo de múltiples factores.

Siguen existiendo brechas digitales claramente diferenciadas entre países con ingresos económicos altos y países con ingresos bajos, ya que un tercio de la población actual todavía no se encuentra conectada a internet (2.600 millones de personas).

A pesar de ello, el uso de internet sigue en continuo crecimiento en Europa, América, Oceanía y Asia. La diferencia proviene del continente africano, donde solamente el 37% de la población tiene acceso a internet. Y si profundizamos, las mujeres las que menos acceso a internet tienen; siendo un 17% más desconectadas que los hombres.

En cuanto a las generaciones, los jóvenes se encuentran más conectados que los demás, ya que entre los 15 y 24 años utilizan internet el 80% de las personas.

En el ámbito rural, se conoce también la diferencia del uso de internet frente al ámbito urbano, por lo que hay que establecer medios suficientes para no acrecentar esta brecha en determinadas zonas.

Con todo ello, hay que seguir apostando por que el acceso a internet sea para todo el mundo, ya que vivimos en la era digital y tendría que ser indispensable tal y como ha avanzado la sociedad en los últimos años; no utilizando la tecnología e internet como ayuda si no conviviendo con ella.