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AI in education: ChatGPT is just the beginning

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AI in education: ChatGPT is just the beginning

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Large language models like ChatGPT can generate coherent, believable text. How does this impact education and teaching?
Strictly speaking, ChatGPT - artificial intelligence that generates texts in response to input prompts - is not even the beginning, but merely an intermediate stage in natural language processing (NLP), which has been observed for about ten years.

ChatGPT also can't do anything fundamentally new that earlier tools couldn't. It differs only in the quality of the generated output, the focus on interactivity (input of questions and AI-generated answers) and, above all, in its captivating simplicity: a URL, a registration, a single simple empty text field and the infinity of text generation is open to you, which moreover (depending on the question, mostly) provides meaningful and well-founded results, since it accesses a corpus of about 1 trillion words (from 6 million Wikipedia articles and millions of books and websites).

It should be noted that the training dataset consists almost exclusively of English-language texts, but AI-assisted translation also comes into play when communicating with users. This integrated translation sometimes leads to tragic misunderstandings in communication.

Despite all the teething problems, the results are impressive, disturbing, and impressively disturbing. The entire academic world, from elementary schools to top universities, is in turmoil, some out of dystopian panic, others out of utopian naiveté. Both positions are highly understandable.

For all readers to whom ChatGPT does not mean anything yet, we have asked ChatGPT to introduce itself briefly:

ChatGPT, can you briefly introduce yourself?

I am an assistant, a large language model trained by OpenAI. I am able to respond to questions and requests in different languages and provide information. I am also able to have small conversations and provide human-like responses. However, I am not a real person and have no personal experience or opinions. My level of knowledge is limited to the year 2021 and I have no ability to follow current events or obtain new information. I am merely a computer program designed to provide information and try to respond to questions and inquiries as best I can.

What is the disruptive potential of ChatGPT in terms of academic writing processes?

ChatGPT is a chatbot trained with machine learning to have human-like conversations. It is designed to help students and academic professionals support and improve their writing processes.

One of the disruptive potentials of ChatGPT in terms of academic writing processes is that it can help students structure and formulate their ideas and thoughts. ChatGPT can also act as a "smart" writing assistant by providing users with suggestions for possible changes or improvements to their writing style or grammar.

In addition, ChatGPT provides the ability for users to share their writing processes with others and collaborate on projects. This can be especially beneficial for students participating in collaborative projects or shared writing processes.

Overall, ChatGPT offers the possibility to simplify and improve academic writing processes by helping users structure and formulate their ideas, suggesting possible changes, and offering the possibility to collaborate on projects.

On the other hand, what about the dangers?

There are some potential dangers related to the use of ChatGPT or other chatbots designed for academic writing processes. One of the main concerns is that chatbots are not able to replicate the deep analytical skills and critical thinking abilities of humans. Chatbots can make suggestions for possible improvements or changes to writing style or grammar, but they cannot perform deep analysis or critical reflection that is often required for academic papers.

Another concern is that chatbots may not be able to accommodate the cultural and linguistic diversity of people. It is important that students learn to express their thoughts and ideas in their own language and style, and chatbots may not be able to support this ability.

It is also important to note that chatbots may not be able to address the complex requirements and standards of academic papers. While they can help simplify and improve writing processes, they cannot be a substitute for thorough research, in-depth analysis, and critical reflection.

Finally, there are concerns about the privacy and security aspects of chatbots. It is important that students are informed about how their data is used by chatbots and that they understand that chatbots may not be able to provide the same confidentiality and security as human writing consultants.

Overall, there are some potential dangers associated with using chatbots like ChatGPT in academic writing processes. It is important that students consider these concerns and understand that chatbots cannot be a substitute for in-depth research, deep analysis, and critical reflection.

Thank you. This helps me a lot.

You're welcome! I hope that my answers have helped you better understand the disruptive potential of ChatGPT in relation to academic writing processes and also consider the potential dangers associated with its use. If you have further questions or need more information, please do not hesitate to contact me. I am here to help you!

This dialog was created within a few seconds and without any post-processing. With a little more effort, much better results could have been produced, but even the result of this clueless input is enough to pass the Turing test.

The discussion about how (higher) education schools should react to this, which has been fueled since November 30, 2022, with the free release of ChatGPT, fails in most cases, because higher education policy is usually - and for good reason - inert.

As a result, tools like ChatGPT are usually more than one step ahead of higher education policy discussions. For example, many university committees are still discussing the systematic introduction of plagiarism detection software. In the meantime, plagiarism is playing an increasingly minor role, as AI tools can produce complete papers that are neither factually nor legally plagiarized.

One exception is structural plagiarism, in which existing text is intentionally distorted using AI-powered paraphrasing tools, also called rewriting tools, to hide the source from detection by plagiarism-detection software.

In our opinion, the questions to be asked and negotiated in (higher) education are therefore not how to react to this or that tool, this or that development, but rather: What fundamental qualitative changes in relation to scientific work can be expected as a result of the future collaboration of human and artificial intelligence that will determine our (academic) everyday life? How do we want to deal with this in the context of (educational) training?

Answering these questions requires historical awareness with an eye to the future.

The future of generative AI language models

The following chart shows that the development of large language models (LLMs) is progressing rapidly. The focus is on the parameter count indicator, which correlates positively with the performance of LLM, here in the period from 2019 to 2021.

The development of the most important AI language models to date thus shows an exponential increase in performance. However, the graph also reflects the American and Chinese pioneering role (see the German start-up Aleph Alpha in the comparison on the far right of the graph).

Jörg Bienert, in his role as Chairman of the Board of the German AI Association, explicitly emphasized the high strategic relevance of generative AI language models for the German and European economy and the associated future potential of AI language models in a guest article in Handelsblatt in June 2022.

The German AI Association launched its LEAM initiative (short for "Large European AI Models") as early as 2021 to promote the development of large AI models in Europe and to avoid dependence on solutions outside the EU. Supported by renowned research institutions, companies, associations and startups, LEAM is intended to be a European AI lighthouse project.

Looking into the future is difficult, because there is no end in sight to the development. Currently, the most discussed shortcoming of AI language models is the fictional character of some generated texts ("hallucinating" systems), but this problem should also be solved in the near future.

DeepMind offers the Retro language model, a model with database search for a fact check. OpenAI is working on the research prototype WebGPT, which should cover an additional Internet search as an extension to GPT-3 or GPT-3.5 to be able to generate more factual texts.

As an alternative to OpenAI's ChatGPT, AI text service provider Writesonic is positioning itself with Chatsonic, already promising a solution to the difficulties with fictional texts: "Write factual content with real-time topics." Other providers are already following with similar announcements.

OpenAI's next model, GPT-4, is scheduled for release in a few months and will likely represent another quantum leap, like the version jump from GPT-2 to GPT-3 in mid-2020.

Further progress is also on the horizon in the interaction between humans and machines in the actual writing process. As recently as August 2022, Meta announced the PEER writing bot, a collaborative language model designed to provide support throughout the entire writing process.

Like a "jack-of-all-trades," PEER is supposed to be able to provide quick drafts, add suggestions, suggest edits, and explain its actions as well. And as mentioned earlier, this is undoubtedly just the beginning.

With its AI Act bill, the EU Commission aims to comprehensively regulate the impact of AI. Depending on the risk classification of the EU AI Act, this will result in certain obligations, AI strategies, documented and communicated AI guidelines for companies as providers and users of AI systems.

Where are the boundaries to the field of education? Can these be identified at all, or do they tend to merge?

The use of generative AI language models in education

The core question controversially discussed in the educational context is: Should AI-supported writing tools be used proactively in the sense of generators of draft texts in the classroom to ultimately generate higher quality work via the automated creation of initial draft texts and the subsequent "manual" optimization of the texts?

From our standpoint, the answer is: Yes. Or rather: Yes, but.

It is what it is: AI language models and systems are a fact of life in knowledge work. Hiding and ignoring are not appropriate tactics. But if it's no longer a matter of "whether" to use AI tools, then the question must be: How should we use these tools in the future? What knowledge, what competencies do students (teachers, pupils) need?

These include, for example, the ability to work scientifically, knowledge of text patterns, etc., but above all the analytical and critical thinking needed to evaluate automated products and control their use.

The far more difficult question currently revolves around the problem of assessing these student achievements, which are the result of human-machine co-production. If written homework and final papers are to remain relevant forms of examination in the future, our proposed solution starts with the analogy to the assessment of product quality: In the future, we should not only assess the final result, but also the quality of the design that led to this finished, elaborate product.

Two dimensions are relevant here: the methodological-technical design (in the sense of a research design) and the associated technical tool design, whereby both classic software solutions (e.g., word processing, literature management, statistical programs) and modern AI-supported tools can be considered. Realistically, however, even this suggested approach is only suitable as an interim solution.

Two reasons are crucial for this (from a January 2023 perspective): AI-powered digital research assistance tools like elicit.org already provide us with a method designer that gives us a wealth of scientific methods at our fingertips, depending on the research question.

This development is still in beta, but can be considered groundbreaking. Thus, this approach could lead to methodological scientific design at the push of a button, with human performance increasingly taking a back seat.

It is also expected that the AI tools used will become exponentially more powerful. This in turn means that the quality of the first drafts will keep improving and human post-processing will become increasingly superfluous.

Our conclusion

We need fundamentally renewed new teaching and learning settings and, above all, we need to rethink our teaching, learning, and examination culture at German schools and universities.

Now we as university representatives and teachers, with our human creativity and critical judgment, are particularly called upon; we may and must prove ourselves. We are only at the beginning - and, unfortunately, or fortunately, not at the end.

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AI in education: ChatGPT is just the beginning

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Large language models like ChatGPT can generate coherent, believable text. How does this affect education and teaching?

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Practical Responses to ChatGPT and Other Generative AI

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Practical Responses to ChatGPT and Other Generative AI

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Since OpenAI first rolled out its ChatGPT to the public late in 2022, the generative AI market has grown and diversified. In addition to OpenAI's releasing another large language model, new tools appear in the field constantly. At the same time, concerns are multiplying about the risks generative AI may pose to education, industries, and internet user safety.

In education, a number of quick solutions has been developed, such as AI-detecting functionalities and GPT teach-outs. But as we learn to work around the increasing threat of hard-to-detect plagiarism, we also face new questions: how can we incorporate generative AI into the classroom? Can it be a teaching and learning tool? how can we teach students to interact with AI safely and usefully? how will the advance of generative AI shape our students' professional futures, and how should teachers respond to that?

ChatGPT "is a variant of the GPT (Generative Pre-training Transformer) language model, which was developed by OpenAI. GPT models are trained to generate human-like text by predicting the next word in a sequence based on the words that come before it. CHATGPT is specifically designed to be used in chatbots and conversational systems, and it is trained on a large dataset of human conversations to learn how to generate appropriate responses in a variety of contexts. (response from ChatGPT on 1/3/2023). This model is also known as GPT-3.5. Learn more:

GPT-4: the newest version of OpenAI's language model systems, officially launched in March 2023. It is a multimodal model, in that it accepts text and images as input. It can only generate text. It has demonstrated much stronger academic performance compared to the GPT-3.5 model. Learn more: OpenAI's launch announcement on GPT-4.
The ChatGPT-4 tool based on this model is only available through paid ChatGPT+ subscription at this point ($20/month.)

Bing: Microsoft's AI chatbot. After the release of GPT-4, Microsoft officially confirmed that Bing runs on OpenAI's GPT-4 model.

As of March 2023, OpenAI introduced support for plugins, including a Bing-based browsing plugin, which helps keep the outputs up-to-date and compensates for the training data behind the models only going up to 2021.

Dall-E 2: ChatGPT's visual creation sister, also run by OpenAI. Learn more

Bard: Google's AI chatbot. It is available through waitlist, although the wait is usually only a few days. It is still in beta-testing stage and performs with obvious lapses, but appears to evolve constantly.

Teaching and learning in the era of generative AI does not need to be all about damage control. Plagiarism and ethics concerns are real, but on the other hand, the advance of generative AI gives us a special opportunity to focus on the challenges of teaching and work out strong solutions.

Generative AI itself can be a learning tool- as anyone who gets into the tool and starts inputting queries and studying the output knows. Your synapses are firing as you write and read the rapidly generated text. It's fun, and you're likely wide awake, judging, speculating, disagreeing, agreeing, and doing all those things that happen when an engaged reader encounters text. These potentials can be used in the classroom.
Some specific suggestions:

Assignment Strategies: Authentic assessment, formative assessment, assessment add-ons like problem-solving logs, exam wrappers, minute papers, "muddiest point" questions.

Ask students to use diverse media. Replace an essay or short-answer writing assignment with one that requires students to submit an audio file, podcast, video, speech, drawing, diagram, or multimedia project.

Create connections to real-world experience that AI will not have. Connect assignments to very recent events or new conversations in the field; to issues specific to the local community, or to discussions that took place in your own classroom. Alternatively, ask your students to find a connection between course concepts/topics and their personal experience or knowledge.

Ask your students to reflect and plan as part of learning. Reflecting and envisioning a future are two areas where generative AI's performance remains quite weak. Create space for reflection and sharing after each learning unit. Make reflection and planning a routine part of written assignments that is gradable. Students will not be able to create strong submissions for such tasks using generative AI (also, feel free to tell them just that!)
For example: instead of the traditional essay, which is now easy to cheat through, assign a multimedia project accompanied by a brief self-reflective essay.

Incorporate ChatGPT in your assignments. The more familiar your students become with it, including both its strengths and weaknesses, the less likely they will be to use it blindly for generating submissions.

For example: to develop your students' critical thinking skills, ask them to generate a ChatGPT response to a question of their own choosing, and then write an analysis of the strengths and weaknesses of the ChatGPT response.

Teach your students to cite generative AI correctly.

Teach your students to use generative AI safely. ChatGPT acknowledges that they may share account holders' personal information with third parties, including vendors and service providers. See Privacy Policy. Teach your students to never share personal and sensitive information with generative AI chatbots.

Use social annotation. For short reading responses, instead of using open-ended questions in Canvas, try social annotation tools that require students to engage with a text along with their classmates. Try Hypothes.is or Perusall, both of which are supported by the University.

Extend Flipped Learning: Ask students to read, view, and digest material at home, and then apply, demonstrate, and perform in class, individually or in small groups.

For the full list of tips and ideas, go to this page.

Using generative AI to create or enhance the content of submissions when an assignment does not explicitly call or allow for it is academically dishonest, akin to paying a person to write your paper, take your test, or complete your assignment. Here are some tips on preventing and addressing academic dishonesty in the era of generative AI.

Talk to your students. The first step to addressing the projected or actual academic integrity issues in the classroom is to talk to your students about your expectations for academic honesty.

Remind your students of the University's policies.

Since the University's policies on academic integrity currently do not include a separate clause on generative AI, add a clarifying statement to your syllabus (sample wording can be found here.)

Give examples. Be specific and frank about your concerns.

Raise questions to stimulate reflection: why is academic integrity valuable and important to uphold? What's the point of pursuing a degree, of taking a class, if you don't learn?

See Academic Dishonesty and Student Cheating for additional guidance.

Make plagiarizing difficult. Use some of the assignment design strategies suggested above and/or here to create assignments that encourage honest work.

Run your assignment through ChatGPT. If you assign a task that can be solved by ChatGPT/ other generative AI, run it through ChatGPT first. Review the answer you receive, and tell your students about your experience (and that you've saved the output). ChatGPT does not produce the same answer each time the same question is posed, but the outputs may still be fairly similar.

Be on the lookout for AI-produced texts.

Play around with the tool and get an idea of what kind of prose is produced to the questions you typically ask. Not only will you gain insights on how to better write your assignments, but you may get a sense of the "voice" - or lack of voice - of the tools.

Make use of AI-detecting tools.

Watch out for these red flags.

Always consider students' writing history and the broader context of the assignment before making a decision. When plagiarism is suspected, talking to the student individually is the easiest first step to addressing the problem.

Alby, C. (2022, December 17). ChatGPT: Understanding the new landscape and short-term solutions. Google Docs. Retrieved January 4, 2023, from https://docs.google.com/document/d/1ERCgdylG2LyOeL93aWrK6Jf97N_m1qaueN9W4kzO0Rk/edit#.

Barbaro, M. (Host). (2022, December 16). Did artificial intelligence just get too smart? [Audio podcast episode]. In The Daily. The New York Times Company. Guest: Kevin Roose.

Marchese, D. (2022, December 26). An A.I. pioneer on what we should really fear. The New York Times. Retrieved January 4, 2023, from https://www.nytimes.com/interactive/2022/12/26/magazine/yejin-choi-interview.html?smid=url-share. Interview with computer scientist Yejin Choi.

Rudolph, J. et al (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching. Vol. 6, No. 1.

Pavlik, J. V. (2023). Collaborating With ChatGPT: Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journalism and Media Education. Journalism & Mass Communication Educator, 0(0). https://doi.org/10.1177/10776958221149577

Susnjak, T. (2022). ChatGPT: The End of Online Exam Integrity? Working Paper. http://arxiv.org/abs/2212.09292

Schmitz, R. (Host). (2022, December 16). Has AI reached the point where a software program can do better work than you? [Audio podcast episode]. In: Morning Edition. National Public Radio. Guest: Ethan Mollick of the University of Pennsylvania. Mollick gives an overview and specific examples of how ChatGPT can be used. For example, he tried it out by asking the program to write a syllabus for him, along with a lecture and a final assignment with a grading rubric.

For additional resources, see AI Writing and Creating Bots (Montclair netID required).

Last Modified: Monday, September 25, 2023 3:24 pm VS

Teaching Resources by Montclair State University Office for Faculty Excellence is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

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VS Teaching Resources by Montclair State University Office for Faculty Excellence is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License Third-party content is not covered under the Creative Commons license and may be subject to additional intellectual property notices, information, or restrictions.

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What AI-generated lesson plans might mean for educators

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What AI-generated lesson plans might mean for educators

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Artificial intelligence (AI) is already changing education in Australia , whether we're ready for it or not. That was the takeaway from George Siemens' keynote address at the Australian Association for Research in Education conference in November. He went on to suggest that unless researchers and teacher educators are mindful, they may not have a seat at the table in deciding what the future of education will look like.

The prompt was: a lesson plan for English for teaching 16-year-old students about the idea of "juxtaposition" within Romeo and Juliet.

Romeo and Juliet, Shakespeare uses juxtaposition extensively to contrast the two lovers and their families, the Montagues and the Capulets. He also uses juxtaposition to contrast the tragic events of the play with the light-hearted moments.

3. Tell the students that they are going to be looking for examples of juxtaposition in Romeo and Juliet . Explain that they should pay attention to how the contrast created by the juxtaposition contributes to the mood and atmosphere of the play.

Have the students find additional examples of juxtaposition in other works of literature, or in everyday life. They can share their examples with the class and explain how the contrast created by the juxtaposition contributes to the overall effect .

Increasingly, design has become a part of education: design for learning, learning by design, thinking and so on. The epistemic fluency to design using computational tools in a way that enriches material life and human culture is at the root of all three areas.
This is an edited version of the post " The AI future for lesson plans is already here", which was published on the Australian Association for Research in Education blog, EduResearch Matters, on 29 November 2022.

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What AI-generated lesson plans might mean for educators

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Educators can use the issues, challenges and opportunities brought by artificial intelligence to think about teaching in terms of design and process rather than outcomes

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ChatGPT and learning design: what online content creation opportunities does it offer?

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ChatGPT and learning design: what online content creation opportunities does it offer?

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There has been a lot of debate about how ChatGPT can be used to reimagine the way we teach content and deliver assessment. Most of the focus is about how we can redesign and craft cheat-proof assessments that mostly embrace AI. Higher education is coming to terms with how ChatGPT, and artificial intelligence more broadly, can be embraced by exploiting it as digital aid to improve writing skills and creating assessments that are growth-oriented and incorporate skills-based activities. We've seen unexpected and welcome applications such as the potential to make communication and assessment more inclusive for students with disabilities.

In 2023 we will be launching a 100% online master's course to nine countries on four continents. ChatGPT creates challenges for remote assessment but does it also offer online content creation opportunities?

Using ChatGPT to create online course content: course outlines, writing content, scripting and editing videos

Creating a course outline: Online course development begins by creating an extensive course outline (commonly called a course map or blueprint). Learning designers and academics together sequence topics to divide the course into weekly units that are logical and engaging, and align to the course objectives, assignments and target student cohort.

Creating written content: ChatGPT can be used as a research assistant, generating a first draft of each online course page according to topics in a course map, which can then be sent to an academic. This overcomes the "blank page" problem academics often face and is a form of "creative assistance". Pages can then be reviewed, edited and revised by the academic to ensure accuracy, coherence, and alignment with course objectives and learning outcomes.

Scripting and editing educational videos: ChatGPT can be prompted to write draft scripts for videos and podcasts or generate questions for interviewing subject matter experts, which can then be refined by learning designers. Following on from this, AI can bring efficiencies to the post-production process. For example, when producing videos with segments from multiple interviews, it can be used to reduce the time spent on editing. This can be achieved by feeding AI tools the transcriptions and prompting it to create a cohesive narrative from the sentences within. The AI output from this can be used to guide content creators during the editing process.

Not every learning designer, faculty member or student will want to work with AI and we need to accept this. In his 2019 book Should Robots Replace Teachers? Neil Selwyn advocates that integration of AI into teaching and learning must be presented as choice. We need to be able to present a sound educational justification for the use of AI in education and not just for the sake of change.

3. For those who want to use AI, decide what's in and what's out

ssociate professor and academic director at RMIT Online , Anitra Nottingham is head of course design and Marcelo Zerwes is creative media manager, all at RMIT University.
If you found this interesting and want advice and insight from academics and university staff delivered direct to your inbox each week, sign up for the THE Campus newsletter.

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ChatGPT and learning design: what online content creation opportunities does it offer?

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A guide to how ChatGPT and other AI writers can be used to help learning designers and faculty create course content more efficiently

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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18 Pages Posted: 4 Jan 2023

Date Written: December 27, 2022

Abstract

ChatGPT, a general-purpose conversation chatbot released on November 30, 2022, by OpenAI, is expected to impact every aspect of society. However, the potential impacts of this NLP tool on education remain unknown. Such impact can be enormous as the capacity of ChatGPT may drive changes to educational learning goals, learning activities, and assessment and evaluation practices. This study was conducted by piloting ChatGPT to write an academic paper, titled Artificial Intelligence for Education (see Appendix A). The piloting result suggests that ChatGPT is able to help researchers write a paper that is coherent, (partially) accurate, informative, and systematic. The writing is extremely efficient (2-3 hours) and involves very limited professional knowledge from the author. Drawing upon the user experience, I reflect on the potential impacts of ChatGPT, as well as similar AI tools, on education. The paper concludes by suggesting adjusting learning goals-students should be able to use AI tools to conduct subject-domain tasks and education should focus on improving students' creativity and critical thinking rather than general skills. To accomplish the learning goals, researchers should design AI-involved learning tasks to engage students in solving real-world problems. ChatGPT also raises concerns that students may outsource assessment tasks. This paper concludes that new formats of assessments are needed to focus on creativity and critical thinking that AI cannot substitute.

Keywords: ChatGPT, NLP, Education, OpenAI

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chatgpt user experience: implications for education

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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18 Pages Posted: 4 Jan 2023 Date Written: December 27, 2022 ChatGPT, a general-purpose conversation chatbot released on November 30, 2022, by OpenAI, is expected to impact every aspect of society. However, the potential impacts of this NLP tool on education remain unknown.

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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18 Pages Posted: 4 Jan 2023

Date Written: December 27, 2022

Abstract

ChatGPT, a general-purpose conversation chatbot released on November 30, 2022, by OpenAI, is expected to impact every aspect of society. However, the potential impacts of this NLP tool on education remain unknown. Such impact can be enormous as the capacity of ChatGPT may drive changes to educational learning goals, learning activities, and assessment and evaluation practices. This study was conducted by piloting ChatGPT to write an academic paper, titled Artificial Intelligence for Education (see Appendix A). The piloting result suggests that ChatGPT is able to help researchers write a paper that is coherent, (partially) accurate, informative, and systematic. The writing is extremely efficient (2-3 hours) and involves very limited professional knowledge from the author. Drawing upon the user experience, I reflect on the potential impacts of ChatGPT, as well as similar AI tools, on education. The paper concludes by suggesting adjusting learning goals-students should be able to use AI tools to conduct subject-domain tasks and education should focus on improving students' creativity and critical thinking rather than general skills. To accomplish the learning goals, researchers should design AI-involved learning tasks to engage students in solving real-world problems. ChatGPT also raises concerns that students may outsource assessment tasks. This paper concludes that new formats of assessments are needed to focus on creativity and critical thinking that AI cannot substitute.

Keywords: ChatGPT, NLP, Education, OpenAI

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ChatGPT User Experience: Implications for Education

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18 Pages Posted: 4 Jan 2023 Date Written: December 27, 2022 ChatGPT, a general-purpose conversation chatbot released on November 30, 2022, by OpenAI, is expected to impact every aspect of society. However, the potential impacts of this NLP tool on education remain unknown.

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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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Si bien recientemente escribí sobre Algunas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) que todo profesor debe conocer, lo cierto es que ese artículo no terminó de mostrar todos aquellos recursos que, como profesor, me gustaría explorar y conocer.

Por esa razón, en esta ocasión les mostraré herramientas multifunción que utilizan IA generativa para impulsar la productividad docente y detonar la creatividad que muchas veces se pierde por un cúmulo de razones.

Es importante mencionar que diariamente se actualizan o crean nuevas IA para múltiples áreas disciplinarias, pero el enfoque estará en aquellas que permitan realizar varias tareas en una misma herramienta, desde planeaciones, rúbricas, actividades, proyectos, etc.

A continuación, se mostrarán cuatro herramientas de inteligencia artificial muy completas para favorecer la productividad docente:

Eduaide.ai

tiene mucho campo por descubrir, puesto que es una inteligencia artificial generativa que cuenta con más de 100 herramientas para diversas aplicaciones. Desde creación de planes clase hasta la implementación de actividades usando mindfulness, esta IA tiene un abanico de posibilidades increíbles para refrescar y optimizar el quehacer educativo.

El menú de esta aplicación consta de cinco dominios: Content generator, Assistant, Feedback bot, Eduaide chat y Assessment builder.

A saber, Content generator es la pestaña más robusta de Eduaide, ya que en ella se encuentran la mayoría de las herramientas, y que a su vez se divide en seis rubros.

Es importante mencionar que, para cada herramienta, se debe escoger el nivel educativo (kínder - universitario), así como la materia ( Science, Social Studies, Language Arts, Mathematics, Enrichment y Career and Technical Training), con el objetivo de que la IA generativa sea más acertada. Asimismo, cuenta con la opción Enhance para mejorar los resultados y Add to workspace para trabajarlo y editarlo más a detalle.

Otra particularidad por destacar es que, dependiendo de la materia, las herramientas pueden variar, esto con el fin de ajustar mejor la actividad/contenido a la disciplina correspondiente. A continuación, se mostrarán las categorías y algunas de sus herramientas:

Content Generator

: aquí se encuentran varias modalidades para realizar planes clase (tradicional, 5E, modelo Gagné), así como herramientas de evaluación, actividades y métodos de scaffolding (andamiaje).
Information objects

Direct Instruction Script: guía el proceso de la enseñanza para que este sea eficiente y estructurado, con el objetivo de que se pueda transmitir el conocimiento deseado.

Skit Dialogue: desarrolla libretos para realizar roll play.

Sentence Stems: orienta a los estudiantes para participar de formas significativa y productiva.

Independent practice Cooperative learning

STEM Project: elabora proyectos STEM para inducir la curiosidad e innovación con experiencias de aprendizaje prácticas.

Learning Stations: crea estaciones de aprendizaje de contenido específico con diversas actividades.

Kagan List: utiliza el modelo de aprendizaje cooperativo de Kagan para ejecutar una variedad de actividades.

Gamification Questions
Assistant

Professional duties
Substitute Planner: realiza planeaciones eficientes para cuando se tenga que hacer uso de un maestro suplente para el grupo.Class Announcement: crea anuncios de clase para mantener la comunicación eficiente e informada.

Learning Skills Comments: crea una variedad de comentarios dependiendo de las habilidades evaluadas.

Accessibility
Inclusive Strategies: implementa los principios del diseño universal para el aprendizaje (UDL), con el fin de atender distintas necesidades educativas, para la creación de estrategias.Lexile Decreaser/Increaser: eleva o disminuye el nivel de un determinado texto.

SMART Goal Outline: diseña objetivos tomando como base la metodología SMART.

Wellness
Digital Citizenship Lesson: diseña actividades efectivas y significativas para promover el uso responsable de las tecnologías.Team Building Activity: realiza actividades para reforzar la colaboración y fortalecer los vínculos entre los estudiantes.

S.E.L. Actitvity: desarrolla actividades que promueven la inteligencia emocional y el bienestar.

Feedback Bot

Esta herramienta está creada para desarrollar retroalimentación, ya sea de tipo lingüística, semántica, sintáctica u otras más personalizadas. Feedback bot es una integración que permite elaborar, personalizar y exportar cualquier tipo de retroalimentación que necesite el profesor, ya que se puede personalizar para cualquier tema, materia y nivel educativo.

Assessment Builder

Su función es la de crear preguntas de evaluación sobre cualquier tipo de materia/tema, alineada a objetivos/estándares educativos. Del mismo modo, las preguntas pueden ser de tipo opción múltiple, verdadero o falso, ensayo, preguntas abiertas, llenar los espacios en blanco, entre otras.

Es importante mencionar que a cada pregunta formulada se le puede modificar la dificultad (mayor o menor), y que se pueden importar y personalizar según se desee.

Consideraciones

La única herramienta que no se puede usar en su plan gratuito es la del Eudaide Chat, sin embargo, esto puede ser accesible adquiriendo un plan de paga. En todo caso, no es muy esencial, puesto que ya existen otras herramientas que pueden realizar esta función sin problemas.

A diferencia de otras herramientas similares a esta (MagicSchool), en donde se actualizan constantemente y agregan nuevas, Eduaide no hace mención del tiempo en que la aplicación realiza actualizaciones.

Learnt.ai

Otra herramienta multipropósito es , la cual tiene funciones para crear, personalizar y exportar diferentes tareas.

En su interfaz principal, Learnt.ai cuenta con varias opciones, tales como Design, Teaching, Assessment, Evaluation, Support, Promotion y Other. No obstante, las únicas opciones en su plan gratuito son muy similares a las que se pudieran encontrar en otras IA, por lo que sus herramientas diferenciadoras solo pueden ser usadas al contar con un plan mensual/anual.

Es importante destacar que en esta lista se desplegarán herramientas gratuitas y de paga, con el fin de ver la multifuncionalidad de la inteligencia artificial.

*Interactive E-learning Task: genera ideas para realizar actividades de e-learning que sean interactivas y que produzcan interés.

*Slide Text: desarrolla texto para cinco diapositivas sobre cualquier tema.

Scenario-Based Learning Activity: crea una actividad basada en el aprendizaje basado en escenarios.

Microlearning Builder: realiza guiones, diapositivas y evaluación para módulos de microlearning.

Create a list of: crea una lista basada en un tema específico.

*Flashcard Writer: produce una colección de flashcards sobre cualquier tema.

*Case Study: realiza un caso de estudio sobre un tema específico.

Debate Topics: genera temas de debate basados en un tema y nivel de dificultad específico.

Assessment

Homework task: genera una gran diversidad de tareas sobre un tema en particular.

*Set a Presentation Task: realiza una presentación que ayuda a evaluar el aprendizaje.

Evaluation

*Peer Review Framework: crea un framework que sirve para evaluar y proveer feedback entre pares.

*Measure Performance of: proporciona ideas sobre cómo medir el desempeño académico de diferentes procesos.

*Audio/Video to Text: transforma archivos de video y audio en otros productos, incluyendo transcripciones, resúmenes, handouts, etc.

*Voice over Artist: genera voz a texto, el cual puede ser personalizado por el tipo de audiencia, tema y tono.

*Instagram Captions: elabora leyendas (captions) para una entrada (post) de Instagram.

*Meta Tags for a Course: produce etiquetas meta (meta tags) para el SEO (Search Engine Optimization) en un curso.

*Course Description: crea una breve descripción para un curso.

*Review Responder: genera una respuesta adecuada para responder reseñas.

*Herramientas exclusivas del plan de paga.

The Editor

En esta opción el usuario puede hacer uso de las herramientas que tiene disponibles (según el esquema de pago vigente). Aquí puede generar, editar, condensar, exportar (a Word) y copiar contenido.

*Your AI Sidekicks

Como su nombre lo indica, esta herramienta* se compone de asistentes para el profesor. Algunas de ellas se enlistan a continuación:

Blended Learning Assistant

Gamification Assistant

Special Education Assistant

StoryTeller Assistant

Gifted Students Assistant

Article Writer Assistant

E-learning Design Assistant

*Solo disponible en plan de paga.
Consideraciones

Learnt.ai tiene herramientas muy interesantes, pero su uso exclusivo, el cual implica un costo para el usuario, le resta mucha versatilidad, puesto que sus herramientas gratuitas pueden ser encontradas en otras aplicaciones de inteligencia artificial enfocadas en la productividad docente.

No obstante, no deja de ser una opción atractiva por algunas herramientas que sí valdría la pena tener, tales como los asistentes de clase, aunque eso dependerá mucho de las necesidades de cada docente, así como del nivel educativo y los retos que tenga cada salón de clases.

To teach_

Otra herramienta que vale la pena explorar es . Esta IA permite generar ejercicios, hojas de trabajo y planeaciones. Aunque suena bastante básico, podría funcionar como una IA complementaria a alguna otra que se esté manejando, ya que su funcionalidad es limitada, sin embargo, vale la pena analizar algunas de sus funciones.

To teach_ se compone de Exercises, Worksheets, Lesson Plan y Tools. A continuación, se desplegarán algunas de ellas para conocerlas mejor:

Para poder utilizar las funciones en Tools, primero se debe insertar el texto para que la IA pueda basarse en ese contenido. Se puede escribir directamente, así como insertar un video de YouTube, PDF o una imagen de referencia. Una vez teniendo este requisito por parte de la aplicación, se pueden generar los siguientes recursos:

Crossword: elabora un crucigrama que hace correspondencia con palabras clave del texto.

Find the Words: crea una sopa de letras con vocabulario del texto.

Gap text: genera una prueba cloze (cloze task) basada en el contenido.

True or False?: desarrolla una actividad de clasificación verdadero o falso.

Mindmap: genera un mapa mental sobre el tema que puede ser usada en alguna diapositiva u hoja de trabajo.

Glossary: produce un glosario con los términos más complejos del tema para que sean entendibles para los estudiantes.

Adapt Vocabulary: cambia el nivel de dificultad del lenguaje de un texto.

Table: crea tablas basadas en el contenido, las cuales se pueden personalizar para que sean específicas, según lo que se requiera.

Simplify Texts: acondiciona textos o artículos de Internet a un lenguaje menos complejo según el nivel de los estudiantes.

Multiple choice: elabora exámenes de opción múltiple basados en el contenido del texto.

Questions with Sample Solutions: formula preguntas con soluciones/ejemplos muestra sobre un tema específico.

Lesson Plan

Permite crear planeaciones de clase especializadas. El nivel de personalización dependerá del plan de pago que se tenga, no obstante, para el plan gratuito se tienen las siguientes:

Lenguaje: inglés, español, francés, alemán e italiano.

Edad de los estudiantes: desde los 6 hasta los 18 años.

Tema: esta opción es libre.

Duración: esta opción es libre.

Worksheets

En esta sección se encuentran plantillas de hojas de trabajo que se pueden utilizar y personalizar según corresponda. Sin embargo, la variedad de materias es limitada, contando con biología, inglés, francés, alemán, italiano, matemáticas y español, por lo que se podría decir que cuenta con más material para enseñar lenguas extranjeras.

Aquí se pueden crear ejercicios especializados según la materia (geografía, arte, historia, matemáticas, biología, inglés, italiano, alemán, francés y español).

Consideraciones

To teach_ cuenta con herramientas que pueden ser útiles a la hora de realizar una planeación, no obstante, su plan gratuito solo permite crear (por mes) cinco ejercicios, tres hojas de trabajo y dos planeaciones, por lo que es mejor complementar esta herramienta con otra que brinde más recursos sin costo.

Cabe destacar que su plan de paga contiene más herramientas exclusivas y versiones premium de algunas funciones gratuitas.

Twee

Esta herramienta es otro buen ejemplo de funcionalidad. Twee es una IA generativa especializada para maestros de inglés ( teachers). Por tanto, se podrán encontrar actividades enfocadas al EFL ( English as a Foreign Language) o ESL (English as a Second Language). Además, los ejercicios se pueden adecuar de acuerdo con el CEFR.

Estas son algunas de las funciones de Twee:

Create open questions to the text: elabora una lista de preguntas abiertas basadas en texto.

Create dialogue on any topic: genera un diálogo con base en un texto/tema.

Reading bits and pieces: crea textos breves de varios tipos para una lección.

Vocabulary

Create a list of sentences with your vocabulary: produce listas de vocabulario clave.

Create communicative situations with your vocabulary: realiza diálogos cortos con el vocabulario meta para presentar palabras o frases nuevas.

Extract collocations from a text: obtiene collocations de un texto específico basado en el vocabulario meta.

Four opinions: crea cuatro opiniones aleatorias para cualquier tema, con el fin de revisar diversos puntos de vista, así como evaluar argumentos.

Link words into sentences: crea un ejercicio para que los estudiantes busquen maneras creativas de convertir chunks de palabras en oraciones.

Warm-up discussion questions before listening: crea preguntas de discusión de un video de YouTube (en la opción de paga se pueden crear de un PDF).

Find interesting facts on a given topic: genera 10 datos de un tema específico. Se pueden utilizar para crear ice breakers, exámenes o temas de discusión.

Create an exercise with matching halves: elabora ejercicios para que los estudiantes relacionen conceptos, collocations, oraciones, etc.

Fill in the gap: crea ejercicios para escribir en los espacios vacíos. Se puede emplear imagen a texto o artículos.

Convert audio & video to text: genera una transcripción de archivos de audio o video.

Audio & video question creator: crea una lista de preguntas abiertas, opción múltiple, o bien, de verdadero o falso. Para esta función se debe subir un video o audio.

Choose the right summary: desarrolla una actividad de comprensión lectora mediante la creación de tres síntesis generadas por un audio o video.

Consideraciones

Sus funciones son muy prácticas para cualquier teacher que necesite elaborar actividades funcionales y significativas para el aula. El plan gratuito ofrece una gran variedad de opciones, aunque su plan de paga tiene algunos extras que pueden ser beneficiosos.

Es importante mencionar que esta herramienta está especializada para la enseñanza del inglés, por lo que no se pueden elaborar actividades en ningún otro idioma.

Las herramientas multifunción son de gran utilidad a la hora de planear clases, actividades, rúbricas, entre muchos otros procesos del quehacer docente que se llevan a cabo en la cotidianeidad.

Hay que tener presente que, aunque estas herramientas optimizan el tiempo, no es una cuestión de copiar y pegar solamente, ya que, idealmente, todo proceso debe tener un objetivo dentro del aula, con el fin de asegurar un aprendizaje significativo, óptimo y con calidad.

Por tanto, no se deben realizar actividades, proyectos, etc., solamente por la mera necesidad de llenar una planeación o por "andar a las prisas". Hay que recordar que las herramientas están para apoyar el quehacer docente, pero no para sustituir la labor pensante del profesorado, ni mucho menos para atiborrar a los estudiantes con múltiples tareas.

El uso responsable de la IA generativa es de todos, por tanto, se debe manejar con responsabilidad y conciencia de que todo lo que se genere mediante estos recursos debe ser rectificado y adaptado a las necesidades de cada curso.

Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0

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IA para la productividad docente: herramientas multifuncionales

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Las IA de productividad docente son aquellas herramientas que le ayudarán al profesor a la optimización de múltiples procesos.

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Fomentar el pensamiento Crítico con el uso de iA

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Fomentar el pensamiento Crítico con el uso de iA

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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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En la era de la digitalización, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta omnipresente que está transformando diversas industrias, incluyendo la educación. A pesar de su creciente importancia, la IA sigue siendo un concepto abstracto y a menudo mal entendido para muchos estudiantes. Este artículo aborda la relevancia de la IA en la educación y cómo a través de un enfoque pedag ógico basado en preguntas cotidianas, podemos ayudar a los estudiantes a comprender mejor las herramientas de inteligencia artificial con sus ventajas y sus desventajas. Como profesor, he implementado este enfoque en el aula y a través de este artículo comparto mi experiencia.

Según el informe de la UNESCO, la IA tiene el potencial de abordar algunos de los mayores desafíos en la educación hoy en día, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje, y acelerar el progreso hacia el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4. Aunque se han hecho esfuerzos para integrar la IA en el currículo escolar, a menudo estos esfuerzos se ven obstaculizados por la falta de recursos y la falta de comprensión de cómo enseñar eficazmente con inteligencia artificial.

"Existe una tendencia creciente hacia el uso de un enfoque pedagógico basado en preguntas para enseñar con IA. Implica hacer preguntas contextualizadas relevantes para que los estudiantes indaguen, formulen preguntas correctamente, valoren los resultados, hagan un discernimiento de la información y obtengan información veraz que posteriormente pueda utilizar".

Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión

El Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión (ABPC) permite construir entornos de aprendizaje integradores y contextualizados sobre el contenido con base en una secuencia ordenada de preguntas que pueden ser preguntas fácticas, de comprensión y creativas ( Sánchez Soto, 2017). Este método permite al estudiante explorar sus ideas previas, sintetizar la información adquirida (organizando y jerarquizando) para transferir y aplicar su conocimiento a nuevas situaciones. Además, desarrolla competencias de trabajo colaborativo y metacognitivas (aprender a aprender) ( IPChile, 2023).

Por otro lado, el aprendizaje basado en instrucciones es una técnica de aprendizaje automático en la que el ordenador recibe una serie de instrucciones, o preguntas, y luego se le pide que aprenda de ellas. Esta técnica es similar a la forma en que los humanos aprenden, haciéndoles preguntas y tratando de encontrar las respuestas ( TechEdu, 2023).

En cuanto al resurgimiento del Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión y su relación con la Inteligencia Artificial (IA), podemos decir que, el ABPC ha resurgido en el contexto de la educación moderna debido a su enfoque en el estudiante y su capacidad para fomentar el pensamiento crítico y la resolución de problemas. En la era de la información, donde el acceso a los datos es fácil y rápido, el ABPC ayuda a los estudiantes a aprender a aprender, una habilidad esencial para navegar en este mar de información.

La IA, por otro lado, ha adoptado técnicas similares al Aprendizaje Basado en Preguntas para mejorar sus capacidades de aprendizaje. Al igual que en el ABPC, la IA aprende a través de un proceso de hacer preguntas y buscar respuestas. Esto permite a la IA aprender de los datos de una manera más humana. En este sentido, el ABPC y la IA están intrínsecamente relacionados, ya que ambos se basan en el proceso de hacer preguntas para adquirir conocimiento.

Implementación del aprendizaje basado en preguntas con herramientas de IA en el aula

Un enfoque pedagógico basado en preguntas puede ser aplicado independiente del grado escolar de los estudiantes. Lo importante es conocer lo que los estudiantes asocian con inteligencia artificial en su vida cotidiana e ir moldeando un contexto a fin a las preguntas. Como profesor de tecnología en educación básica, he implementado este enfoque en mis clases de Tecnología, Filosofía y Lenguaje. A continuación, describo mi experiencia:

a. Integración de preguntas sobre la IA en las discusiones diarias en clase

En mis clases diarias integro preguntas que despierten la curiosidad de mis estudiantes sobre la inteligencia artificial, algunas preguntas podrían incluir:

¿Cómo crees que los asistentes virtuales como Alexa o Siri aprenden a comprender y responder a tus preguntas?

¿Pueden estas inteligencias artificiales aprender sin datos proporcionados por los humanos?

Estas preguntas cotidianas permiten a los estudiantes reflexionar sobre el proceso de aprendizaje de la IA y su dependencia de datos humanos.

b. Uso de tecnologías y estrategias variadas

Para enriquecer la experiencia de aprendizaje, he empleado diversas tecnologías y estrategias, como el uso de plataformas de aprendizaje en línea y actividades basadas en proyectos. Ejemplos concretos podrían incluir:

Integración de simulaciones interactivas que permiten a los estudiantes experimentar con algoritmos de inteligencia artificial. Como PhET: Simulaciones gratuitas en línea. Es un portal que ofrece múltiples recursos para el trabajo con simulaciones interactivas de ciencias y matemáticas. Puedes explorar diferentes simulaciones sobre física, química, biología, ciencias de la tierra y matemáticas, y aprender de forma lúdica y experimental.

Desarrollo de proyectos donde los estudiantes diseñan sus propios modelos de IA para resolver problemas específicos. ChatGPT brinda esta experiencia con su última actualización. Te permite configurar un bot basado en GPT al darle instrucciones para que se comporte de una manera determinada. En este contexto, los estudiantes aprenden conceptos básicos de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, qué es un modelo, cómo se entrena, qué es un corpus, cómo se evalúa, etc.; asimismo, competencias de comunicación y creatividad para definir un propósito, el público y el tono del bot para generar diálogos interesantes y coherentes.

Estas estrategias proporcionan un enfoque práctico para que los estudiantes comprendan los fundamentos de la inteligencia artificial.

c. Resultados positivos y mayor comprensión

Los resultados obtenidos fueron altamente positivos. Los estudiantes no solo demostraron un aumento en el interés por la IA, sino que también exhibieron una comprensión más profunda. Ejemplos de una mayor comprensión son:

Explicar cómo los asistentes virtuales utilizan datos para mejorar sus respuestas.

Identificar situaciones cotidianas donde la IA desempeña un papel crucial, por ejemplo, ¿por qué las redes sociales ofrecen recomendaciones cada vez más específicas a mis intereses y gustos?, ¿cómo pueden reconocer y tagear personas?, ¿por qué NETFLIX o SPOTIFY conocen tantos mis gustos?, ¿cómo es que las fotografías que se toman con ciertos dispositivos móviles toman automáticamente varias fotografías, las procesan y me dan la mejor opción para obtener la fotografía perfecta?, ¿será más común y confiable el uso de los carros autónomos en el futuro cercano?, ¿cómo aplicaciones como Google maps y Waze analizan el tráfico en tiempo real y dan recomendaciones.

Estos indicadores evidencian que el enfoque basado en preguntas ha logrado su objetivo de mejorar la comprensión de la inteligencia artificial.

d. Beneficios significativos para el aprendizaje

Los estudiantes reportaron beneficios significativos derivados del enfoque basado en preguntas. Algunos comentarios relevantes podrían ser:

"Entiendo mejor cómo la IA afecta nuestras vidas diarias".

"Ahora veo que la IA va más allá de lo que pensaba, es parte de todo".

Estos testimonios reflejan cómo el enfoque influyó positivamente en la percepción y comprensión de la IA por parte de los estudiantes.

e. Áreas de oportunidad para mejorar la implementación

Siempre hay espacio para mejorar la implementación, por ello identifiqué las siguientes áreas de oportunidad:

Proporcionar recursos adicionales, como material educativo y herramientas, para respaldar la enseñanza con herramientas de IA.

Ofrecer apoyo continuo a los profesores para abordar desafíos específicos y garantizar una implementación más efectiva.

Reflexión

Considero que la inteligencia artificial tiene un gran potencial para transformar la educación. Sin embargo, para aprovechar este potencial necesitamos encontrar maneras efectivas de enseñar la IA en nuestras aulas. Por ello, invito a otros educadores a implementar este enfoque en sus propias aulas. Creo que al hacerlo, podrán ayudar a sus estudiantes a entender mejor la IA y a ver su relevancia en la vida cotidiana.

Acerca del autor

Luis Andrés Villalón Vega (l uisvillalon@uchile.cl) es investigador y comunicador científico, Máster en Evaluación, Licenciado en Educación. Diplomado en Diseño y Programación Web. Fellow Aspire Institute at Harvard University. Actualmente es coordinador científico y de comunicaciones en Center of New Drugs for Hypertension de la Universidad de Chile.

Referencias

UNESCO. (2022). Artificial intelligence in education. h ttps://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence

Duck Learning Opportunities in Education. (2022). 50 Cool AI and Machine Learning Projects for Students [For 2022]. https://d ucklearning.com/blogs/parent-and-educator-resources/50-cool-ai-and-machine-learning-projects-for-students-for-2022

IPCHILE, Instituto Profesional de Chile (2023). Ficha Para Implementar Y Evaluar Metodología Aprendizaje Basado En Preguntas Para La Comprensión (ABPC). https://www.ipchile.cl/wp-content/uploads/2019/03/FICHA-IMPLEMENTAR-Y-EVALUAR-METODOLOG%C3%8DA-ABPC.pdf

Sánchez Soto, I. (2017). APRENDIZAJE BASADO EN PREGUNTAS Y SU IMPACTO EN LAS ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN FISICA. Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas, 2017, n.º Extra, pp. 1903-1908. https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/336741/427526

TeachThought. (2021). What Is Question-Based Learning? What Is Question-Based Learning? (teachthought.com)

TechEdu (2023). Aprendizaje basado en preguntas. h ttps://techlib.net/techedu/aprendizaje-basado-en-preguntas/

Turing, A. M. (1936). On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem. Proceedings of the London Mathematical Society, s2-42(1), 230-265.

Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, LIX (236), 433-460

Edición
Edición por Rubí Román (rubi.roman@tec.mx) - Editora de los artículos Edu bits y productora de los Webinars del Observatorio- "Aprendizajes que inspiran" - Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey.
Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0

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Fomenta el pensamiento crítico sobre el uso de la IA en clase

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El Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión (ABPC) ayuda a los estudiantes a comprender mejor las herramientas de IA.

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Herramientas de IA que todo profesor debe conocer. Instituto para el Futuro de la Educación, TEC de Monterrey. 

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Herramientas de IA que todo profesor debe conocer. Instituto para el Futuro de la Educación, TEC de Monterrey. 

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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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Los profesores, de cualquier nivel educativo, pueden pasar horas realizando tareas propias del quehacer educativo, lo cual consume tiempo que puede ser invertido en otras actividades personales. Para estos casos, la inteligencia artificial (IA) puede ser una gran aliada para optimizar el tiempo designado a ciertas labores, sin olvidar que estas no sustituyen la labor del profesorado. Por ende, deben ser consideradas como herramientas que favorecen la labor docente.

A continuación, te presentamos tres de ellas.

MagicSchool

MagicSchooltiene el objetivo de combatir el burnout del profesorado al brindar múltiples funciones para acelerar y facilitar el trabajo del profesorado. Tiene más de 50 herramientas para realizar diferentes tareas, desde planeaciones de clase, exámenes, programas educativos especializados ( IEP por sus siglas en inglés), entre otros.

Asimismo, MagicSchool cuenta con un chatbot especializado, Raina, el cual puede responder cualquier interrogante relacionada con la educación. Por ejemplo, ideas para el salón de clases, las mejores prácticas pedagógicas, estrategias de control de grupo, etcétera. Entre más específica sea la pregunta, Raina tendrá mejores resultados. Por ende, hay que procurar que el prompt sea preciso.

Las herramientas se organizan en siete categorías: planeación ( planning), apoyo estudiantil ( student support), comunicación ( communication), herramientas comunitarias ( community tools), preparación intelectual ( intellectual prep), contenido ( content) y preguntas ( questions). Es importante resaltar que estas herramientas pueden ser útiles para múltiples niveles educativos desde jardín de niños hasta universidad.

Además de contar con herramientas para hacer planeaciones, contenido académico específico, rúbricas, exámenes, traducciones, corrección de estilo, cartas de recomendación, etc., también cuenta con otras mucho más especializadas. Estas son algunas de ellas:
Planeación

Project Based Learning Generator: se enfoca en los principios del aprendizaje basado en proyectos (ABP) para crear un proyecto sobre cualquier tema, alineado a los estándares educativos.

Syllabus Generator: genera un programa basado en la información de tu clase para el ciclo/año escolar.

Contenido

Multi-step Assigment Generator: diseña warm ups, contenido académico, vocabulario relevante, preguntas dependientes del texto y un tema para escritura; todo alineado a los estándares educativos.

Vocabulary Based Text Generator: crea textos originales y listas de vocabulario específico contextualizado. Aquí se elige el nivel educativo, el tema, el vocabulario a incluir y la extensión del texto.

Preparación intelectual

Multiple explanations for complex concepts: produce explicaciones claras sobre conceptos complejos para que sean más entendibles para las y los alumnos.

Clear directions: transforma instrucciones para hacerlas concisas y secuenciales, con el fin de que sean más comprensibles.

Preguntas

*YouTube Video Question Generator: genera preguntas guía basadas en un video. Se escoge el nivel educativo, así como el número de preguntas y su tipo (opción múltiple, verdadero o falso, opción abierta).

Diagnostic Assessment Generator: elabora exámenes de diagnóstico de opción múltiple sobre cualquier tema o basado en cierta norma/nivel, el cual incluye la hoja de respuesta.

* Si el video no cuenta con subtítulos no podrá formular las preguntas.
Apoyo estudiantil

Behavior Intervention Suggestion Generator: desarrolla una lista de 3 a 5 sugerencias basadas en el comportamiento de un estudiante que necesite apoyo.

Student Work Feedback Tool: según los criterios, la IA brinda información sobre las áreas de oportunidad y mejora en el trabajo de los estudiantes.

Comunicación

Class Newsletter Tool: crea un newsletter para que pueda ser enviado semanalmente a las familias.

E-mail Family Tool: genera respuestas formales (de correo) para tener una comunicación efectiva con los familiares y tutores. Se puede traducir a múltiples idiomas.

Text Rewriter Tool: reescribe un texto para que sea más conciso y pueda responder a audiencias específicas.

Herramientas comunitarias

Restorative Reflection Generator: realiza una tarea de reflexión basada en prácticas restaurativas para estudiantes involucrados en incidentes disciplinarios.

Team Builders/Ice Breakers: produce dinámicas de grupo o ice brakers para ambientes virtuales y escolarizados.

Coach's Sports Practice Generator: elabora planes de clase para cualquier práctica deportiva.

Alcances y limitaciones

MagicSchool es totalmente gratuita y su periodicidad para ofrecer nuevas herramientas es alta y constante. Sin embargo, esta aplicación menciona que, aunque el contenido es generado por IA, se debe revisar para corregir cualquier sesgo o error. Del mismo modo, nos invita a revisar los contenidos y a mejorarlos con nuestro "toque" para que la experiencia de aprendizaje sea la mejor posible.

Además, su IA tiene un tope, así como ChatGPT, por lo que su conocimiento llega al año 2021.

es una herramienta que permite encontrar recursos especializados sobre cualquier tema. De esta forma el profesorado puede ahorrar tiempo en la búsqueda de recursos, siendo a su vez de fácil acceso para las y los estudiantes.

En esta aplicación se puede adaptar material, ya sea de lectura, artículos o extractos, con el objetivo de que cualquier estudiante tenga acceso al contenido, generar los recursos ideales y adecuados para cualquier tema, así como editar y compartirlos con los estudiantes a través de Word.

Es importante destacar que Diffit utiliza información de fuentes confiables, empleando a su vez citación de recursos para validar su autenticidad.

Estas son algunas de sus características más destacadas:

Adapta material con el objetivo de que cualquier estudiante tenga acceso al contenido. Por ende, es ideal para facilitar el uso de artículos que sean de difícil comprensión, apoyar a estudiantes aprendiendo inglés como segundo idioma, modificar material para educación especial y facilitar a todos los estudiantes, independientemente de su nivel de lectura, la comprensión de los conceptos.

Genera textos narrativos breves sobre cualquier tema y para cualquier nivel de lectura.

Además, elabora resúmenes, formula preguntas DOK (niveles de profundidad de Webb), crea listas de vocabulario, entre otros.

Es importante mencionar que los recursos se pueden exportar y compartir con los estudiantes por medio de PDF, Microsoft Word, Google Forms, en múltiples formatos de actividades. Estos son algunos ejemplos:

Limitaciones

Su uso al principio es gratuito, pero una vez terminado el periodo de prueba te invita a seguir tu suscripción premium, la cual tiene acceso a mejores funciones.

QuestionWell

Esta herramienta se especializa en preguntas, más específicamente: exámenes. No obstante, también puede elaborar objetivos de aprendizaje. Los recursos pueden ser exportados a Kahoot!, Quizizz, Canvas, Blooket, Moodle, Google Slides, Google Forms, Quizlet, Schoology y Gimkit.

La estructura que utiliza QuestionWell para la formulación de preguntas es la siguiente:

Entrada de información: aquí se añade el tema, el contenido sobre el cual se basarán las preguntas. También se puede agregar los resultados del aprendizaje (learning outcomes) y el idioma meta.

Resultados de aprendizaje y preguntas esenciales: la IA crea una lista de learning outcomes y formula preguntas para guiar el aprendizaje. Se pueden filtrar por objetivos de aprendizaje, así como por tipo de pregunta.

Selección de preguntas: se seleccionan las preguntas de interés. Se puede editar, eliminar, filtrar, así como indicar a la IA errores en los resultados (si es el caso) para que aprenda de ello.

Exportación: en este punto se puede exportar el examen a la plataforma/herramienta deseada.

Limitaciones

Tiene varios planes de suscripción, gratuito y de paga. Ambas opciones ofrecen distintas características, por lo que dependerá de lo que se busca en la herramienta para registrarse en una u otra. Además, se necesita de una cuenta de Google para tener acceso al servicio, aunque la plataforma informa que están en planes de aliarse también con Microsoft.

La labor docente no es una tarea sencilla. Cada día, miles de profesores cumplen con el deber de realizar una vasta cantidad de tareas y procesos para cada uno de los grupos y niveles que se imparten. Por esa razón, las aplicaciones de inteligencia artificial no tienen la finalidad de sustituir al profesor, sino de brindarle herramientas para facilitar y optimizar el trabajo diario en el aula, así como ofrecer nuevas ideas para el quehacer educativo.

Es fundamental que el profesorado se tome un poco de tiempo en conocer y probar estas herramientas, ya que pueden ser una respuesta a las grandes cargas de trabajo. Pero sin olvidar que, aunque son aplicaciones bastante funcionales, siempre se deben revisar y modificar según se requiera.

Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0

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Herramientas de IA que todo profesor debe conocer

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En la actualidad existen herramientas de IA que prometen facilitar tareas y optimizar el tiempo de los profesores.

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Educating in a World of Artificial Intelligence.

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Educating in a World of Artificial Intelligence.

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Senior Researcher Chris Dede isn't overly worried about growing concerns over generative artificial intelligence, like ChatGPT, in education. As a longtime researcher on emerging technologies, he's seen many decades where new technologies promised to upend the field. Instead, Dede says artificial intelligence requires educators to get smarter about how they teach in order to truly take advantage of what AI has to offer."The trick about AI is that to get it, we need to change what we're educating people for because if you educate people for what AI does well, you're just preparing them to lose to AI. But if you educate them for what AI can't do, then you've got IA [Intelligence Augmentation]," he says. Dede, the associate director of research for the National AI Institute for Adult Learning and Online Education, says AI raises the bar and it has the power to significantly impact learning in powerful ways.

In this episode of the Harvard EdCast, Dede talks about how the field of education needs to evolve and get smarter, in order to work with - not against - artificial intelligence.

ADDITIONAL RESOURCES

TRANSCRIPT

Jill Anderson: I'm Jill Anderson. This is the Harvard EdCast.

Chris Dede thinks we need to get smarter about using artificial intelligence and education. He has spent decades exploring emerging learning technologies as a Harvard researcher. The recent explosion of generative AI, like ChatGPT, has been met with mixed reactions in education. Some public school districts have banned it. Some colleges and universities have tweaked their teaching and learning already.

Generative AI raises que

Chris Dede: I've actually been working with AI for more than half a century. Way back when when I was a graduate student, I read the first article on AI in education, which was published in 1970. And the author confidently predicted that we wouldn't need teachers within five or six years because AI was going to do everything. And of course, we still see predictions like that today.

But having lived through nine hype cycles for AI, I'm both impressed by how much it's advanced, but I'm also wary about elaborate claims for it. And there is a lot of excitement now about generative AI is the term that people are using, which includes programs like ChatGPT. It includes things like Dolly that are capable of creating images. It includes really AI on its own doing performances that we previously would have thought were something that people would have to do.

But it's interesting to compare ChatGPT to a search engine. And people don't remember this, but there was a time when-- before search engines when people really struggled to find resources, and there was enormous excitement when search engines came out. And search engines are, in fact, AI. They are based on AI at the back end, coming up with lists of things that hopefully match what you typed in. In fact, the problem with the search engine becomes not trying to find anything, but trying to filter everything to decide what's really useful.

So you can think of ChatGPT as the next step beyond a search engine where instead of getting a list of things and then you decide which might be useful and you examine them, you get an answer that says, this is what I think you want. And that is really more the AI taking charge than it is the AI saying, I can help you. Here's some things that you might look at and decide about. That makes me wary because AI is not at a stage where it really understands what it's saying.

And so it will make up things when it doesn't know them, kind of a not very good student seeing if they can fake out the teacher. And it will provide answers that are not customized to somebody's culture or to somebody's reading level or to somebody's other characteristics. So it's really quite limited.

I know that Harvard has sent some wording out that I've now put into my syllabi about students being welcome to use whatever tools they want. But when they present something as their work, it has to be something that they wrote themselves. It can't be something that somebody else wrote, which is classic plagiarism. It can't be something that Chat AI wrote that they're presenting as their work and so on. I think that what Chat AI does is it raises the bar for human performance.

I know a lot about what people are going through now in terms of job interviews because my older daughter is an HR manager, and my younger daughter just graduated. And she's having a lot of job interviews. And in contrast to earlier times, now, job interviews typically involve a performance.

If you're going to be hired for a marketing position, they'll say bring in a marketing plan when we do our face-to-face interview on this, and we'll evaluate it. Or in her case, in mechanical engineering, they say when you come in, there's this system that you're going to have a chance to debug, and we'll see how well you do it. Those employers are going to type the same thing into Chat AI. And if someone comes in with something that isn't any better than Chat AI, they're not going to get hired because why hire somebody that can't outcompete a free resource?

Jill Anderson: Oh interesting.

Chris Dede: So it raises the bar for human performance in an interesting way.

Jill Anderson: Your research looks at something called intelligence augmentation. I want to know what that means and how that's different from artificial intelligence.

Chris Dede: Intelligence augmentation is really about the opposite of this sort of negative example I was describing where now you've got to outthink Chat AI if you want to get a job. It says, when is the whole more than the sum of the parts? When do a person and AI working together do things that neither one could do as well on their own?

And often, people think, well, yeah, I can see a computer programmer, there might be intelligence augmentation because I know that machines can start to do programming. What they don't realize is that it applies to a wide range of jobs, including mine, as a college professor. So I am the associate director for research in a national AI institute funded by the National Science Foundation on adult learning and online education. And one of the things the Institute is building is AI assistants for college faculty.

So there's question answering assistants to help with student questions, and there's tutoring assistants and library assistants and laboratory assistants. There's even a social assistant that can help students in a large class meet other students who might be good learning partners. So now, as a professor, I'm potentially surrounded by all these assistants who are doing parts of my job, and I can be deskilled by that, which is a bad future. You sort of end up working for the assistant where they say, well, here's a question I can't answer.

So you have to do it. Or you can upskill because the assistant is taking over routine parts of the job. And in turn, you can focus much more deeply on personalization to individual students, on bringing in cultural dimensions and equity dimensions that AI does not understand and cannot possibly help with. The trick about AI is that to get it, we need to change what we're educating people for because if you educate people for what AI does well, you're just preparing them to lose to AI. But if you educate them for what AI can't do, then you've got IA.

Jill Anderson: So that's the goal here. We have to change the way that we're educating young people, even older people at this point. I mean, everybody needs to change the way that they're learning about these things and interacting with them.

Chris Dede: They do. And we're hampered by our system of assessment because the assessments that we use, including Harvard with the GRE and the SAT and so on, those are what AI does well. AI can score really well on psychometric tests. So we're using the wrong measure, if you will. We need to use performance assessments to measure what people can do to get into places like Harvard or higher education in general because that's emphasizing the skills that are going to be really useful for them.

Jill Anderson: You mentioned at the start artificial intelligence isn't really something brand new. This has been around for decades, but we're so slow to adapt and prepare and alter the way that we do things that once it reaches kind of the masses, we're already behind.

Chris Dede: Well, we are. And the other part of it is that we keep putting old wine in new bottles. I mean, this is - if I had to write a headline for the entire history of educational technology, it would be old wine in new bottles. But we don't understand what the new bottle really means.

So let me give you an example of something that I think generative AI could make a big difference, be very powerful, but I'm not seeing it discussed in all the hype about generative AI. And that is evidence-based modeling for local decisions. So let's take climate change.

One of the problems with climate change is that let's say that you're in Des Moines, Iowa, and you read about all this flooding in California. And you say to yourself, well, I'm not next to an ocean. I don't live in California. And I don't see why I should be that worried about this stuff.

Now, no one has done a study, I assume, of flooding in Des Moines, Iowa, in 2050 based on mid-level projections about climate change. But with generative AI, we can estimate that now.

Generative AI can reach out across topographic databases, meteorological databases, and other related databases to come up with here's the parts of Des Moines that are going to go underwater in 2050 and here's how often this is going to happen if these models are correct. That really changes the dialogue about climate change because now you're talking about wait a minute.
You mean that park I take my kids to is going to have a foot of water in it? So I think that kind of evidence-based modeling is not something that people are doing with generative AI right now, but it's perfectly feasible. And that's the new wine that we can put in the new bottle.

Jill Anderson: That's really a great way to use that. I mean, and you could even use that in your classroom. Something that you said a long, long time ago was that - and this is paraphrasing - the idea that we often implement new technology, and we make this mistake of focusing on students first rather than teachers.

Chris Dede: In December, I gave a keynote at a conference called Empowering Learners for the Age of AU that has been held the last few years. And one of the things I talked about was the shift from teaching to learning. Both are important, but teaching is ultimately sort of pouring knowledge into the minds of learners. And learning is much more open ended, and it's essential for the future because every time you need to learn something new, you can't afford to go back and have another master's degree. You need to be able to do self-directed learning.

And where AI can be helpful with this is that AI can be like an intellectual partner, even when you don't have a teacher that can help you learn in different ways. One of the things that I've been working on with a professor at the Harvard Business School is AI systems that can help you learn negotiation.

Now, the AI can't be the person you're negotiating with. AI is not good at playing human beings - not yet and not for quite a long time, I think. But what AI can do is to create a situation where a human being can play three people at once. So here you are. You're learning how to negotiate a raise.

You go into a virtual conference room. There's three virtual people who are three bosses. There's one simulation specialist behind all three, and you negotiate with them. And then at the end, the system gives you some advice on what you did well and not so well.

And if you have a human mentor, that person gives you advice as well. Ronda Bandy, who was a professor in HGSE until she moved to Hunter College, she and I have published five articles on the work we did for the HGSE's Reach Every Reader Project on using this kind of digital puppeteering to help teachers practice equitable discussion leading. So again, here's something that people aren't talking about where AI on the front end can create rich evocative situations, and AI and machine learning on the back end can find really interesting patterns for improvement.

Jill Anderson: You know, Chris, how hard is it to get there for educators?

Chris Dede: I think, in part, that's what these national AI institutes are about. Our institute, which is really adult learning with a workplace focus, is looking at that part of the spectrum. There's another institute whose focus is middle school and high school and developing AI partners for students where the student and the partner are learning together in a different kind of IA. There's a third Institute that's looking at narrative and storytelling as a powerful form of education and how can AI help with narrative and storytelling.

You can imagine sitting down. Mom and dad aren't around. You've got a storybook like Goldilocks and the Three Bears, and you've got something like Alexa that can listen to what you're reading and respond.

And so you begin, and you say, Goldilocks went out of her house one day and went into the woods and got lost. And Alexa says, why do you think Goldilocks went into the woods? Was she a naughty girl? No. Or was she an adventurous girl, or was she deeply concerned about climate change and wanting to study ecosystems?

I mean, I'm being playful about this, but I think the point is that AI doesn't understand any of the questions that it's asking but it can ask the questions, and then the child can start to think deeper than just regurgitating the story. So there's all sorts of possibilities here that we just have to think of as new wine instead of asking how can AI automate our order thinking about teaching and learning.

Jill Anderson: I've been hearing a lot of concern about writing in particular-- writing papers where young people are actually expressing their own ideas, concerns about plagiarism and cheating, which I would say the latter have long existed as challenges in education, aren't really a new one. Does AI really change this? And how might a higher ed or any educator really look at this differently?

Chris Dede: So I think where AI changes this is it helps us understand the kind of writing that we should be teaching versus the kind of writing that we are teaching. So I remember preparing my children for the SAT, and it used to have something called the essay section. And you had to write this very formal essay that was a certain number of paragraphs, and the topic sentences each had to do this and so on.

Nobody in the world writes those kinds of essays in the real world. They're just like an academic exercise. And of course, AI now can do that beautifully.

But any reporter will tell you that they could never use Chat AI to write their stories because stories is what they write. They write narratives. If you just put in a description, you'll be fired from your reportorial job because no one is interested in descriptions. They want a story.

So giving students a description and teaching them to turn it into a story or teaching them to turn it into something else that has a human and creative dimension for it, how would you write this for a seventh-grader that doesn't have much experience with the world? How would you write this for somebody in Russia building on the foundation of what AI gives you and taking it in ways that only people can? That's where writing should be going.

And of course, good writing teachers will tell you, well, that's nothing new. I've been teaching my students how to write descriptive essays. The people who are most qualified to talk about the limits of AI are the ones who teach what the AI is supposedly doing.

Jill Anderson: So do you have any helpful tips for educators regardless of what level they're working at on where to kind of begin embracing this technology?

Chris Dede: What AI can do well is what's called reckoning, which is calculative prediction. And I've given some examples of that with flooding in Des Moines and other kinds of things. And what people do is practical wisdom, if you will, and it involves culture and ethics and what it's like to be embodied and to have the biological things that are part of human nature and so on.

So when I look at what I'm teaching, I have to ask myself, how much of what I'm teaching is reckoning? So I'm preparing people to lose to AI. And how much of what I'm teaching is practical wisdom?

So for example, we spend a lot of time in vocational technical education and standard academic education teaching people to factor. How do you factor these complex polynomials?

There is no workplace anywhere in the world, even in the most primitive possible conditions, where anybody makes a living by factoring. It's an app. It's an app on a phone. Should you know a little bit about factoring so it's not magic? Sure.

Should you become fluent in factoring? Absolutely not. It's on the wrong side of the equation.
So I think just teachers and curriculum developers and assessors and stakeholders in the outcomes of education need to ask themselves, what is being taught now, and which parts of it are shifting over? And how do we include enough about those parts that AI isn't magic? But how do we change the balance of our focus to be more on the practical wisdom side?

Jill Anderson: So final thoughts here - don't be scared but figure out how to use this to your advantage?

Chris Dede: Yeah, don't be scared. AI is not smart. It really isn't. People would be appalled if they knew how little AI understands what it's telling you, especially given how much people seem to be relying on it. But it is capable of taking over parts of what you do that are routine and predictable and, in turn, freeing up the creative and the innovative and the human parts that are really the rewarding part of both work the life.

EdCast: Chris Dede is a senior research fellow at the Harvard Graduate School of Education. He is also a co-principal investigator of the National Artificial Intelligence Institute in adult learning and online education. I'm Jill Anderson. This is the Harvard EdCast produced by the Harvard Graduate School of Education. Thanks for listening.
[MUSIC PLAYING]

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Educating in a World of Artificial Intelligence

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Chris Dede discusses how education can evolve to work with - rather than fight against - artificial intelligence

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iA in education: ChatGPT is just the beginning

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iA in education: ChatGPT is just the beginning

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Large language models like ChatGPT can generate coherent, believable text. How does this impact education and teaching?
Strictly speaking, ChatGPT - artificial intelligence that generates texts in response to input prompts - is not even the beginning, but merely an intermediate stage in natural language processing (NLP), which has been observed for about ten years.

ChatGPT also can't do anything fundamentally new that earlier tools couldn't. It differs only in the quality of the generated output, the focus on interactivity (input of questions and AI-generated answers) and, above all, in its captivating simplicity: a URL, a registration, a single simple empty text field and the infinity of text generation is open to you, which moreover (depending on the question, mostly) provides meaningful and well-founded results, since it accesses a corpus of about 1 trillion words (from 6 million Wikipedia articles and millions of books and websites).

It should be noted that the training dataset consists almost exclusively of English-language texts, but AI-assisted translation also comes into play when communicating with users. This integrated translation sometimes leads to tragic misunderstandings in communication.

Despite all the teething problems, the results are impressive, disturbing, and impressively disturbing. The entire academic world, from elementary schools to top universities, is in turmoil, some out of dystopian panic, others out of utopian naiveté. Both positions are highly understandable.

For all readers to whom ChatGPT does not mean anything yet, we have asked ChatGPT to introduce itself briefly:

ChatGPT, can you briefly introduce yourself?

I am an assistant, a large language model trained by OpenAI. I am able to respond to questions and requests in different languages and provide information. I am also able to have small conversations and provide human-like responses. However, I am not a real person and have no personal experience or opinions. My level of knowledge is limited to the year 2021 and I have no ability to follow current events or obtain new information. I am merely a computer program designed to provide information and try to respond to questions and inquiries as best I can.

What is the disruptive potential of ChatGPT in terms of academic writing processes?

ChatGPT is a chatbot trained with machine learning to have human-like conversations. It is designed to help students and academic professionals support and improve their writing processes.

One of the disruptive potentials of ChatGPT in terms of academic writing processes is that it can help students structure and formulate their ideas and thoughts. ChatGPT can also act as a "smart" writing assistant by providing users with suggestions for possible changes or improvements to their writing style or grammar.

In addition, ChatGPT provides the ability for users to share their writing processes with others and collaborate on projects. This can be especially beneficial for students participating in collaborative projects or shared writing processes.

Overall, ChatGPT offers the possibility to simplify and improve academic writing processes by helping users structure and formulate their ideas, suggesting possible changes, and offering the possibility to collaborate on projects.

On the other hand, what about the dangers?

There are some potential dangers related to the use of ChatGPT or other chatbots designed for academic writing processes. One of the main concerns is that chatbots are not able to replicate the deep analytical skills and critical thinking abilities of humans. Chatbots can make suggestions for possible improvements or changes to writing style or grammar, but they cannot perform deep analysis or critical reflection that is often required for academic papers.

Another concern is that chatbots may not be able to accommodate the cultural and linguistic diversity of people. It is important that students learn to express their thoughts and ideas in their own language and style, and chatbots may not be able to support this ability.

It is also important to note that chatbots may not be able to address the complex requirements and standards of academic papers. While they can help simplify and improve writing processes, they cannot be a substitute for thorough research, in-depth analysis, and critical reflection.

Finally, there are concerns about the privacy and security aspects of chatbots. It is important that students are informed about how their data is used by chatbots and that they understand that chatbots may not be able to provide the same confidentiality and security as human writing consultants.

Overall, there are some potential dangers associated with using chatbots like ChatGPT in academic writing processes. It is important that students consider these concerns and understand that chatbots cannot be a substitute for in-depth research, deep analysis, and critical reflection.

Thank you. This helps me a lot.

You're welcome! I hope that my answers have helped you better understand the disruptive potential of ChatGPT in relation to academic writing processes and also consider the potential dangers associated with its use. If you have further questions or need more information, please do not hesitate to contact me. I am here to help you!

This dialog was created within a few seconds and without any post-processing. With a little more effort, much better results could have been produced, but even the result of this clueless input is enough to pass the Turing test.

The discussion about how (higher) education schools should react to this, which has been fueled since November 30, 2022, with the free release of ChatGPT, fails in most cases, because higher education policy is usually - and for good reason - inert.

As a result, tools like ChatGPT are usually more than one step ahead of higher education policy discussions. For example, many university committees are still discussing the systematic introduction of plagiarism detection software. In the meantime, plagiarism is playing an increasingly minor role, as AI tools can produce complete papers that are neither factually nor legally plagiarized.

One exception is structural plagiarism, in which existing text is intentionally distorted using AI-powered paraphrasing tools, also called rewriting tools, to hide the source from detection by plagiarism-detection software.

In our opinion, the questions to be asked and negotiated in (higher) education are therefore not how to react to this or that tool, this or that development, but rather: What fundamental qualitative changes in relation to scientific work can be expected as a result of the future collaboration of human and artificial intelligence that will determine our (academic) everyday life? How do we want to deal with this in the context of (educational) training?

Answering these questions requires historical awareness with an eye to the future.

The future of generative AI language models

The following chart shows that the development of large language models (LLMs) is progressing rapidly. The focus is on the parameter count indicator, which correlates positively with the performance of LLM, here in the period from 2019 to 2021.

The development of the most important AI language models to date thus shows an exponential increase in performance. However, the graph also reflects the American and Chinese pioneering role (see the German start-up Aleph Alpha in the comparison on the far right of the graph).

Jörg Bienert, in his role as Chairman of the Board of the German AI Association, explicitly emphasized the high strategic relevance of generative AI language models for the German and European economy and the associated future potential of AI language models in a guest article in Handelsblatt in June 2022.

The German AI Association launched its LEAM initiative (short for "Large European AI Models") as early as 2021 to promote the development of large AI models in Europe and to avoid dependence on solutions outside the EU. Supported by renowned research institutions, companies, associations and startups, LEAM is intended to be a European AI lighthouse project.

Looking into the future is difficult, because there is no end in sight to the development. Currently, the most discussed shortcoming of AI language models is the fictional character of some generated texts ("hallucinating" systems), but this problem should also be solved in the near future.

DeepMind offers the Retro language model, a model with database search for a fact check. OpenAI is working on the research prototype WebGPT, which should cover an additional Internet search as an extension to GPT-3 or GPT-3.5 to be able to generate more factual texts.

As an alternative to OpenAI's ChatGPT, AI text service provider Writesonic is positioning itself with Chatsonic, already promising a solution to the difficulties with fictional texts: "Write factual content with real-time topics." Other providers are already following with similar announcements.

OpenAI's next model, GPT-4, is scheduled for release in a few months and will likely represent another quantum leap, like the version jump from GPT-2 to GPT-3 in mid-2020.

Further progress is also on the horizon in the interaction between humans and machines in the actual writing process. As recently as August 2022, Meta announced the PEER writing bot, a collaborative language model designed to provide support throughout the entire writing process.

Like a "jack-of-all-trades," PEER is supposed to be able to provide quick drafts, add suggestions, suggest edits, and explain its actions as well. And as mentioned earlier, this is undoubtedly just the beginning.

With its AI Act bill, the EU Commission aims to comprehensively regulate the impact of AI. Depending on the risk classification of the EU AI Act, this will result in certain obligations, AI strategies, documented and communicated AI guidelines for companies as providers and users of AI systems.

Where are the boundaries to the field of education? Can these be identified at all, or do they tend to merge?

The use of generative AI language models in education

The core question controversially discussed in the educational context is: Should AI-supported writing tools be used proactively in the sense of generators of draft texts in the classroom to ultimately generate higher quality work via the automated creation of initial draft texts and the subsequent "manual" optimization of the texts?

From our standpoint, the answer is: Yes. Or rather: Yes, but.

It is what it is: AI language models and systems are a fact of life in knowledge work. Hiding and ignoring are not appropriate tactics. But if it's no longer a matter of "whether" to use AI tools, then the question must be: How should we use these tools in the future? What knowledge, what competencies do students (teachers, pupils) need?

These include, for example, the ability to work scientifically, knowledge of text patterns, etc., but above all the analytical and critical thinking needed to evaluate automated products and control their use.

The far more difficult question currently revolves around the problem of assessing these student achievements, which are the result of human-machine co-production. If written homework and final papers are to remain relevant forms of examination in the future, our proposed solution starts with the analogy to the assessment of product quality: In the future, we should not only assess the final result, but also the quality of the design that led to this finished, elaborate product.

Two dimensions are relevant here: the methodological-technical design (in the sense of a research design) and the associated technical tool design, whereby both classic software solutions (e.g., word processing, literature management, statistical programs) and modern AI-supported tools can be considered. Realistically, however, even this suggested approach is only suitable as an interim solution.

Two reasons are crucial for this (from a January 2023 perspective): AI-powered digital research assistance tools like elicit.org already provide us with a method designer that gives us a wealth of scientific methods at our fingertips, depending on the research question.

This development is still in beta, but can be considered groundbreaking. Thus, this approach could lead to methodological scientific design at the push of a button, with human performance increasingly taking a back seat.

It is also expected that the AI tools used will become exponentially more powerful. This in turn means that the quality of the first drafts will keep improving and human post-processing will become increasingly superfluous.

Our conclusion

We need fundamentally renewed new teaching and learning settings and, above all, we need to rethink our teaching, learning, and examination culture at German schools and universities.

Now we as university representatives and teachers, with our human creativity and critical judgment, are particularly called upon; we may and must prove ourselves. We are only at the beginning - and, unfortunately, or fortunately, not at the end.

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AI in education: ChatGPT is just the beginning

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Large language models like ChatGPT can generate coherent, believable text. How does this affect education and teaching?

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¿Qué hacer si tienes problemas para hacer registro en ChatGPT?

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¿Qué hacer si tienes problemas para hacer registro en ChatGPT?

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¡Hola! Si tienes problemas para aceptar el código de registro al crear tu cuenta en ChatGPT, aquí tienes algunos pasos que podrías seguir:

1. Verifica la conexión a internet: Asegúrate de que estás conectado a internet de manera estable. Si hay problemas de conexión, podrías tener dificultades para recibir el código.

2. Revisa la bandeja de entrada de tu correo electrónico: El código de registro suele enviarse por correo electrónico. Revisa tu bandeja de entrada, y también verifica la carpeta de spam por si acaso.

3. Intenta la opción de reenviar el código: Algunas plataformas permiten que reenvíes el código de registro. Si hay una opción para hacerlo, inténtalo.

4. Contacta al soporte técnico: Si los pasos anteriores no resuelven el problema, comunícate con el soporte técnico de ChatGPT. Ellos podrán proporcionarte asistencia personalizada para resolver el problema.

Espero que estos consejos te sean útiles.

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ResearchRrabbit - Investigaciones que se están realizando sobre diferentes temas
http://bit.ly/3nNglgp

Socratic  - Despeja inquietudes sobre temas escolares
http://bit.ly/3vMUp1F

Beautiful.ai - Crea presentaciones a partir de prompts
http://bit.ly/2Ftzljq

Sheet.al - Analiza datos y elabora fórmulas para hojas de cálculo.
http://bit.ly/3BasUFG

Dalle 2, Leonardo.ai, Lexia, Dream Studio y Midjourney - Imágnes originales a partir de prompts.
http://bit.ly/44JeBWf

Poised - Optimiza tu comunicación oral.
http://bit.ly/41llZ7m

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GPTKit - AI Generated Text Detector Tool for Chat GPT

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Check if it was paraphrased.

Want Undetectable AI Content? Use Our Paraphrasing Tool

Rewrite All AI Sentences

Our paraphrasing tool uses a proprietary mix of 3 AI engines, NLP and semantic analysis algorithms to rewrite sentences and paraphrase paragraphs in a way that is so humanlike it bypasses even the toughest and most accurate AI detectors - like this one!

A complete AI Detector and human-level paraphrasing tool combo with everything you need.

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AI Detector Checks ChatGPT & GPT-4 | Paraphrasing Tool

# data[].attributes.attachment_link.description
Free AI Detector checks if your text is from ChatGPT, GPT-4, Bard, & Claude (with 98% accuracy). Then, use our paraphrasing tool to make it undetectable.

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This is an online demo of the GPT-2 output detector model, based on the🤗/Transformers implementation of RoBERTa. Enter some text in the text box; the predicted probabilities will be displayed below. The results start to get reliable after around 50 tokens.

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This is an online demo of the GPT-2 output detector model, based on the🤗/Transformers implementation of RoBERTa. Enter some text in the text box; the predicted probabilities will be displayed below. The results start to get reliable after around 50 tokens.

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To see the full schema and try examples yourself, check out our API documentation.

Our classifier returns a document-level score completely_generated_prob that specifies the probability the entire document was AI-generated. We would recommend using this score when deciding whether or not there is a significant use of AI in generating the text.n our validation dataset, here is how the results change when you set all documents with completely_generated_prob under the threshold as human, and above as AI:

At a threshold of 0.88, 85% of AI documents are classified as AI, and 99% of human documents are classified as human

At a threshold of 0.5, 96% of AI documents are classified as AI, and 96% of human documents are classified as human

We recommend using a threshold of 0.88 or higher to minimize the number of false positives, as we think it is currently more harmful to falsely detect human writing as AI than vice versa.

Additionally, we highlight sentences that been detected to be written by AI. API users can access this highlighting through the highlight_sentence_for_ai field. The sentence-level classification should not be soley used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred.

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GPTZero | The Trusted AI Detector for ChatGPT, GPT-4, & More

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Covered by >100 media outlets, GPTZero is the most advanced AI detector for ChatGPT, GPT-4, Bard. Check up to 50000 characters for AI plagiarism in seconds.

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¿Qué desafíos enfrentan los profesores con la entrada de ChatGPT?

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¿Qué desafíos enfrentan los profesores con la entrada de ChatGPT?

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Desde hace algunos meses se han popularizado varias webs que utilizan inteligencia artificial (IA), entre ellas la más popular ha sido ChatGPT, creada por OpenAI para la creación de texto. Esta situación está suponiendo un ahorro en tiempo para algunos profesionales, pero también ha desencadenado despidos masivos en reconocidas empresas (González, 2023). Para nuestro caso, el de la educación, continúa siendo difícil la sustitución del papel histórico que han desarrollado los profesores por máquinas de cualquier tipo. Sin embargo, los estudiantes ya demuestran un especial interés por esta herramienta que puede resultar de extrema utilidad para la realización de sus tareas, puesto que es capaz de responder preguntas y generar texto de manera autónoma, simulando las respuestas de un ser humano.

Llegados a este punto, asistimos a nuevos desafíos para los docentes y la escuela en general. Para empezar, esta IA, como cualquier herramienta tecnológica, tiene sus ventajas y desventajas. La primera ventaja es sin duda la rapidez, puesto que tiene la capacidad de ofrecer respuestas rápidas y precisas ante las preguntas de los estudiantes, aportando utilidad en la comprensión de conceptos o en la búsqueda de información en cuestión de segundos sin requerir libros u otras páginas web de Internet.

Hasta ahora muy pocos autores han atendido a este fenómeno en profundidad. En ese sentido destacan Rudolph et al. (2023) que muestran cómo esta IA ha sido entrenada con cientos de billones de palabras que le permiten crear ensayos, historias, poemas o código de computación. Así, podría considerarse un buen complemento para generar ideas en materias relacionadas con las Humanidades, por ejemplo, en la construcción de un proyecto.

Sin embargo, al ponerlo a prueba, reconocen las limitaciones de la IA, puesto que es incapaz de crear un texto de más de 500 palabras, emplea un lenguaje gramaticalmente pobre, su fuente de información no destaca por el uso de fuentes académicas, y las traducciones que realiza a otros idiomas no son sobresalientes. Además, junto a otros autores coinciden en la necesidad de modificar las formas de calificar a los estudiantes debido a que, si bien las capacidades de esta IA no son espectaculares, les permiten hacer trampas y ello plantea la necesidad de cambiar las "aburridas" formas de evaluación que todavía persisten en los diferentes niveles de educación (Rudolph et al., 2023). En este sentido, enfocados en el uso de esta IA en la educación superior, analizan diversos estudios que concluyen en la necesidad de una revisión del concepto de plagio, a la vez que señalan que el software Turnitin ya está trabajando para que este año se pueda detectar el plagio en el trabajo de estudiantes que hayan utilizado ChatGPT.

Por otro lado, una de las principales preocupaciones es que los estudiantes pueden depender demasiado de la tecnología para obtener respuestas y generar texto, lo que puede limitar su capacidad para desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas. No obstante, para García (2023) además de que no es posible prohibir un fenómeno como el de ChatGPT, cree que su uso podría permitir desarrollar el análisis crítico, así como comparar diferentes fuentes y enseñar a realizar preguntas adecuadas al chat.

Cabría preguntarse qué clase de pensamiento crítico es aquel que resulta de aprender a hacer preguntas a una IA, puesto que, entre muchas otras cosas el pensamiento crítico debería incluir la capacidad de analizar los fenómenos reales que nos rodean como procesos complejos, y develar las formas de injusticia y desigualdad que persisten en nuestra sociedad (Vega, 2012). Esto es, si los estudiantes siempre reciben respuestas precisas y detalladas de la IA, aunque se realicen preguntas cada vez mejores, pueden perder la oportunidad de explorar y descubrir información por sí mismos y podríamos encontrarnos con consecuencias extremadamente negativas en el aprendizaje de los estudiantes, que algunos ya estiman suficientemente deteriorado durante los últimos años (Martín, 2022).

En medio de esta crisis educativa, durante los últimos años se ha hablado mucho de la necesidad de un cambio en las materias que se enseñan en el aula de clase, y algunos gurús del coaching incluso se atreven a plantear escenarios cuasi distópicos, donde no se enseñen matemáticas, lenguaje o Historia, sino finanzas personales, meditación, ventas y marketing, técnicas de negociación o gestión del fracaso (Business Insider, 2022; Sánchez, 2021).

Sin duda, sería un escenario caótico, puesto que se están perdiendo habilidades tan básicas como la escritura. En ese sentido, otra desventaja es que el uso de ChatGPT puede disminuir la capacidad de los estudiantes para escribir a mano. En primer lugar, porque esta IA permite la corrección ortográfica y gramatical y mejora la calidad de la escritura sin ningún esfuerzo a diferencia de herramientas anteriores como Microsoft Word o algunas páginas web que al menos obligaban a fijarse en los errores cometidos.

De esta forma, el uso del papel en las actividades evaluables es sin duda una buena forma real de medir las capacidades. Además, la escritura a mano tiene un impacto positivo en la habilidad de los estudiantes para procesar y retener información. Esto se debe a que la escritura a mano implica una mayor implicación cognitiva y motora que la escritura con teclado. (Shaturaev, 2019).

Por otro lado, el uso excesivo de la tecnología puede tener consecuencias negativas en el aprendizaje de los estudiantes y en su salud física y mental. Es importante encontrar un equilibrio, y aquí tiene un papel muy importante el replanteamiento de la educación y la inclusión de herramientas de pensamiento crítico dirigidas hacia un uso adecuado de la tecnología que evite consecuencias como la falta de interés general, la carencia de concentración o el consumo involuntario de su tiempo de estudio y ocio (Figuera, 2022). Es decir, atender a la importancia de su salud física y mental evitando la exposición prolongada a las pantallas digitales.

En cuanto a los profesionales de la educación, es primordial que la escuela tenga políticas claras sobre cómo se utiliza esta IA en el aula. Así, es posible que los maestros necesiten capacitación adicional para utilizar la herramienta de manera efectiva y para asegurarse de que los estudiantes comprenden cómo utilizarla de manera responsable. Sin embargo, no puede obviarse que en los últimos años han recaído numerosas obligaciones en los hombros de los docentes, aumentando así el nivel de exigencia laboral con cada vez más requisitos, más habilidades y más conocimientos (Omedes, 2022). También debe existir un equilibrio entre las numerosas obligaciones y los mermados derechos.

¿Pero qué más podemos hacer? Entre las sugerencias que Rudolph et al. (2023) proponen están el uso de clases invertidas (flipped classroom), el uso de más herramientas multimedia y más presentaciones orales. Pero también discuten las propuestas de otros autores. En primer lugar, descartan el uso de exámenes tradicionales con boli y papel, ya que, según ellos únicamente se podría utilizar para un aprendizaje memorístico que no responde a las necesidades de nuestra sociedad actual. Su respuesta se aleja mucho de la realidad, puesto que ello depende de cómo se planteen las preguntas.

Por ejemplo, para el caso de la materia de Historia, que es la materia que más se suele asociar tanto por profesores como por estudiantes a los procesos enseñanza memorística, hay diversas formas de plantear preguntas que pongan en funcionamiento el pensamiento histórico, pero ello implica cambiar las clases tradicionales. La última modificación del currículum llevada a cabo por el gobierno de España permite avances en esta dirección.

Por último, los autores recogen, como ideas clave para la evaluación, la introducción del análisis de imágenes y vídeos, la discusión alrededor de temas tratados durante la clase, la escritura de textos largos o de experiencias personales, y la utilización de acontecimientos recientes que aprovechen la limitación temporal que tiene la IA (hasta 2021 actualmente), para despertar el interés por el contexto actual de nuestra sociedad (Rudolph et al., 2023).
Bibliografía
Business Insider España. (2022, enero 24). ¿Qué asignatura tendría que haberse impartido que te hubiera ayudado a afrontar tu vida laboral? 61 empresarios, inversores, directivos e investigadores revelan qué echaron en falta y qué cambiarían. https://www.businessinsider.es/asignatura-tendria-haberse-impartido-te-hubiera-ayudado-afrontar-vida-laboral-994631

Figuera Avellán, S. (2022). Usos de las redes sociales: cibercultura y pensamiento crítico. Atenas, Vol. 3 (59), 49-64. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8562937

García Peñalvo, F. (2023). La percepción de la Inteligencia Artificial en contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT: disrupción o pánico. Education in the Knowledge Society (EKS), 24, e31279. https://doi.org/10.14201/eks.31279

González Valenzuela, C. (2023, febrero 27). ChatGPT ya está provocando despidos, pese a las advertencias de Sam Altman, CEO de OpenAI. ComputerHoy. https://computerhoy.com/tecnologia/chatgpt-ya-provocando-despidos-pese-advertencias-sam-altman-ceo-openai-1206914

Martín, J. (2022, mayo 1). Los jóvenes escriben cada vez peor: ¿realidad preocupante o mito recurrente? RTVE. https://www.rtve.es/noticias/20220501/analisis-jovenes-escriben-peor-ortografia-expresion/2339960.shtml

Omedes, E. (2022, octubre 10). Los profesores, "hastiados" y "sobrecargados", piden rebajar ratios y reducir su carga lectiva: "Una nueva ley educativa requiere recursos". 20 minutos. https://www.20minutos.es/noticia/5066149/0/profesores-hastiados-sobrecargados-piden-rebajar-ratios-reducir-carga-nueva-educativa-requiere-recursos/

Rudolph, J., Tan, S. y Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, (2023), 6(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9

Sánchez, A. (2021, marzo 1). ¿Porqué debería enseñarse en el colegio....? Parte 3: Gestión del fracaso, marketing y ventas, técnicas de negociación, meditación y relajación. Educar y emocionar TIC. La clase de Ana Sánchez. Consultado el 11 de marzo de 2023. https://educaryemocionartic.blogspot.com/2021/03/porque-deberia-ensenarse-en-el-colegio.html

Shaturaev, J. (2019). The importance of handwriting in education. International Journal of Advanced Research (IJAR). (7), 947-954. ISSN 2320-5407. https://www.researchgate.net/publication/338673100_THE_IMPORTANCE_OF_HANDWRITING_IN_EDUCATION

Vega Cantor, R. (2012, 9 de mayo). Elogio del pensamiento crítico. [ponencia]. En defensa del pensamiento crítico, Universidad Pedagógica Nacional. https://docplayer.es/73058672-Elogio-del-pensamiento-critico.html

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¿Qué desafíos enfrentan los profesores con la entrada de ChatGPT?

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La Inteligencia Artifical ha llegado para revolucionar nuestro mundo. ChatGPT es uno de los ejemplos más recientes sobre la AI.

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Efecto ChatGPT: Cambio en métodos de enseñanza.

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Efecto ChatGPT: Cambio en métodos de enseñanza.

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El efecto ChatGPT: las universidades cambian sus métodos de enseñanza

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Con el auge de las herramientas de IA generativa, muchos centros educativos reestructuran cursos y toman medidas preventivas ante la posibilidad de plagios masivos.

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¿Es ChatGPT el fin del pensamiento crítico en las aulas?

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¿Es ChatGPT el fin del pensamiento crítico en las aulas?

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ChatGPT es una herramienta de inteligencia artificial que está generando preocupación en la comunidad académica. Viene de la abreviatura de " Generative Pre-trained Transformer " y procesa el lenguaje natural que puede utilizarse de diversas maneras para mejorar el aprendizaje en el aula.

Algunos estudiantes lo encuentran útil para ayudarles en su trabajo, mientras que algunos educadores creen que es un arma de doble filo.

Cualquiera puede interactuar con ChatGPT a través de un navegador de Internet. Se escriben preguntas o comandos y ChatGPT responde (a casi cualquier cosa). A los cinco días de su lanzamiento, 1 millón de personas ya se había registrado para usarlo. Si se compara con otros "lanzamientos tecnológicos" se observa el nivel de aceptación. Instagram tardó casi 3 meses en conseguir esa cifra de usuarios y Spotify medio año, aplicaciones con un uso de IA más limitado y con productos más sencillos de consumir a priori. Pero aquí, la realidad es que esta herramienta puede explicar, programar y argumentar con una eficiencia humana.

No obstante, los expertos indican que podría dificultar la capacidad del estudiante para resolver sus propios problemas. La herramienta puede limitar también la creatividad de los docentes.

Cuando preguntamos directamente qué puede hacer esta tecnología por la educación, contesta lo siguiente: "Como modelo de lenguaje, puedo proporcionar información y conocimientos a los estudiantes, maestros y cualquier persona interesada en la educación. También puedo ayudar a las personas a mejorar sus habilidades lingüísticas y a desarrollar su capacidad para comunicarse de manera efectiva en diversos contextos. Además, puedo proporcionar recursos educativos y materiales de estudio, como libros electrónicos, artículos, videos, podcasts y cursos en línea, que pueden ayudar a los estudiantes a aprender y a mejorar su rendimiento académico. También puedo proporcionar tutoriales y recursos educativos en línea para ayudar a los estudiantes a prepararse para exámenes y pruebas importantes, y puedo ofrecer herramientas para ayudar a los estudiantes a mejorar sus habilidades en matemáticas, ciencias, escritura y otras áreas".

Un alumno no necesita saber de programación para utilizar ChatGPT, solo necesita saber escribir y lo más importante tener curiosidad. El crecimiento de usuarios de ChatGPT, cerca de superar los 100 millones activos mensuales, no es inesperado, se debe a la fácil UX y las respuestas acertadas de la IA.

The New York Times informaba hace unos días que el hashtag #chatgpt había superado más de 500 millones de visitas en TikTok. De hecho, en la noticia destaca que una profesora de una universidad australiana descubrió que una quinta parte de sus alumnos ya había usado este bot en sus exámenes. Además, decenas de estudiantes de la Universidad de Stanford lo usaron en sus exámenes finales de otoño de 2022 pocas semanas después de su lanzamiento, según la propia institución.

Además, algunas universidades, como la prestigiosa Sciences Po de Francia, han anunciado ya que prohibirán terminantemente el uso de ChatGPT. Pero ¿es ésta una estrategia eficaz? Algunos educadores temen que, en el futuro, la IA sustituya por completo el papel del profesor.

Emiliano Blasco Doñamayor, vicerrector de Transformación Digital de la Universidad CEU San Pablo, destaca que "en algunos centros se han producido situaciones de falta de integridad académica; sin embargo, la inteligencia artificial actual cuenta con dos limitantes fundamentales. En primer lugar, todavía ofrece respuestas erróneas como verdaderas y, de momento, no es capaz de hacer trabajos académicos con sistemas de citaciones serios y bien aplicados. Por otro lado, se nutre de los contenidos generados y existentes en la red, cuestión peliaguda porque sus respuestas ofrecen tanto información verdadera como falsa o inexacta".

Aliados de la tecnología

Del mismo modo que hoy en día no se concibe la docencia sin el uso de dispositivos móviles o interactivos, llegará el momento en el que estas herramientas basadas en inteligencia artificial estén lo suficientemente desarrolladas para cubrir las necesidades de alumnos y profesores. Por tanto, la lógica dicta que lo normal será adoptar y adaptar esta tecnología a la realidad educativa y universitaria.

Muchos de los programas informáticos "aprenden" de nosotros y "ayudan" a mejorar el resultado basado en lo que saben, corrigen y hacen más fácil la toma de decisiones. Incluso toman el control cuando no somos capaces de seguir o la dificultad de los límites de la percepción humana lo impiden y se necesita una precisión mayor a la hora de realizar tareas específicas. Con el tiempo, "lo que vamos a encontrar es que esos sistemas son más personalizables, se adaptan más a nosotros, son más cercanos y, por esa misma razón, son más precisos y se anticipan más a nuestro trabajo", afirma Daniel Sánchez, CEO de GammeraNest y director de PlayStation Talents.

"Durante años, la escuela ha ignorado prácticamente los avances que afectaban al campo de la enseñanza y ha continuado con sus métodos arrastrándolos desde el siglo pasado", sostiene Sánchez. "Sí es cierto que las viejas enciclopedias y diccionarios fueron mutando a ordenadores con modernos buscadores que facilitaban mucho el acceso a la información y más tarde, con páginas como la propia Wikipedia que te la ordenaba e indexaba llevándote a nuevas referencias incluso académicas, lo que aumentaba la velocidad, que no la calidad, de los trabajos".

La IA y otras tecnologías emergentes están transformando rápidamente muchos sectores, por lo que "es importante que los estudiantes se preparen en el sistema educativo para las nuevas oportunidades y desafíos que se presentarán en el futuro", añade Sánchez.

Los nuevos avances tecnológicos implican cambios fundamentales en la educación, algunos de los cuales los centros privados llevan años trabajando. Por ello, el papel del profesor está cambiando, "debe pasar de un transmisor de contenidos a un mentor que desafíe y motive al estudiante para que desarrolle habilidades de pensamiento crítico, creatividad, solución de problemas y comprensión del lenguaje de la tecnología", afirma Elena Cid, directora general de CICAE (Asociación de Colegios privados independientes de ámbito internacional).

Las herramientas de inteligencia artificial disponibles son una oportunidad para mejorar la educación. Permiten automatizar los procesos más rutinarios, un aprendizaje guiado por el profesor en un entorno autónomo o la creación de nuevo contenido desde los datos existentes. "Estas innovaciones son clave para ofrecer una educación de calidad que prepare a los alumnos para el futuro", destaca Cid. Sin embargo, "hemos de ser conscientes que, si esto va a suponer un reto para los colegios que están más avanzados, puede ser una amenaza para los que van más despacio en la integración de la tecnología, se necesita mucha formación del profesorado y estar constantemente a la vanguardia", añade la directora general.

El aprendizaje automático ( machine learning) y el aprendizaje profundo ( deep learning) están siendo cada vez más utilizados en una amplia variedad de aplicaciones en el ámbito educativo. Además, la creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datos y la capacidad de procesamiento de hardware, cada vez más potente también están impulsando el desarrollo de la IA.

Existirán en breve nuevos sistemas de anti-plagio, pero aparecerán entonces nuevas tecnologías. Siempre será más profundo y efectivo entender la necesidad de realizar cambios en el modelo de evaluación basado en exámenes e incluir modelos más flexibles y alternativos.

La tendencia será hacia la democratización del acceso a la formación de la IA, con la creación de programas educativos en línea y programas de capacitación en el lugar de trabajo. También se está prestando más atención a la ética y responsabilidad en el diseño y uso de la IA, lo que ha llevado a un mayor enfoque en la formación de habilidades de pensamiento crítico y ético en los estudiantes y profesionales de la IA.

Por ello, "los educadores deben aprender a usar esta tecnología para facilitar el aprendizaje, no para controlarlo", afirma Cid. "La IA debe ser usada para mejorar las capacidades existentes, no para reemplazarlas. Los docentes tienen el reto de facilitar que los alumnos entiendan los límites de la tecnología y sepan cómo usarla para mejorar sus habilidades", añade.

No obstante, desde otra óptica, la inclusión forzada de tecnologías nuevas no mejorará nada el sistema educativo, sino que debe darse como consecuencia de una mejora integral del sistema, que permita al estudiantado un acceso igual y digno a estas herramientas, y al cuerpo docente una aceptación posible de las mismas. Diego Gibanel Faro, director de Comunicación de CREUP (Coordinadora de Representantes de Estudiantes de Universidades Públicas) indica que no debemos confundir el posible rechazo de algunos docentes con una falta de comprensión o necesidad, "si un docente rechaza incluir estas herramientas no es porque las considere irrelevantes, sino porque el sistema no le ofrece ni el tiempo ni los recursos para formarse adecuadamente".

¿Será entonces el fin del profesorado? La respuesta es rotunda. No. "Mientras que los programas de IA pueden enseñar a los alumnos literatura o matemáticas, la transmisión de conocimientos más compleja vinculada a habilidades sociales y emocionales seguirá siendo dominio de los humanos", refuerza Céline Boisson, cofundadora de Forward College.

Nuevo modelo de tareas escolares

Vamos hacia un nuevo modelo de tareas escolares. Una tendencia que ya viene dándose desde hace muchos años. Con la proliferación masiva de procesadores de texto, las pruebas de gramática tuvieron que adaptarse porque un programa ayudaba con los errores mecanográficos u ortográficos o la expansión de Internet como sistema de búsqueda bibliográfica frente a archivos, hemerotecas o bibliotecas.

Estamos en un momento en el que los ejercicios y tareas se tendrán que redefinir, sobre todo "cuando hablamos del trabajo autónomo del alumno, y se deben buscar actividades de reflexión, de relación de conceptos o de investigación que son los campos en los que estas herramientas están más carentes de recursos", destaca Blasco. Un ejemplo claro son los exámenes, se está hablando de la vuelta a exámenes orales o la prohibición de uso de ordenadores para responderlos. "Si bien es una solución no creo que se corresponda con lo que necesitan los alumnos y prescinde de las ventajas y mejoras adquiridas los últimos años. Existen sistemas que impiden la consulta de páginas web durante los exámenes e incluso herramientas de monitoreo que previenen malas conductas en la realización de este tipo de pruebas", añade el vicerrector.

En el caso de la enseñanza de idiomas, que está muy basada en la práctica, este problema de posible utilización de esta herramienta se minimiza, pero existe, en cualquier caso. Sin embargo, quizás "debemos empezar a mirar más el "proceso" y no solo el producto final", sostiene Scott Markham, presidente de la Federación Española de Centros de Enseñanza de Idiomas (FECEI). "Podría ser más importante evaluar las instrucciones que un alumno redacta, a la hora de usar la IA, y no el resultado; así estaríamos trabajando sobre las destrezas de resumir y redactar buenas instrucciones para conseguir un producto final de mejor calidad", añade.

Bien es cierto que el modelo clásico de hacer "redacciones" está obsoleto. "Ya estaba obsoleto antes, pero la aparición de los buscadores hizo patente que no tenía sentido y ahora aplicaciones como ChatGPT y las que vendrán hacen evidente que hacer resúmenes no tiene ningún sentido", manifiesta Esteve Almirall, profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade. Hoy, contamos con la oportunidad de desarrollar el espíritu crítico trasladando la parte manual a estos programas. De discutir la estructura y el ritmo de los textos en vez de su sintaxis. "Cuando yo estudiaba, en cálculo nos pasábamos el día haciendo derivadas e integrales, recuerdo un libro -el Demidovich - que básicamente hacia eso. Nos pasábamos el curso con la mecánica. Actualmente, en Esade eso se hace con Mathematica. Por supuesto que nuestros estudiantes saben derivar e integrar, pero cómo hacer raíces cuadradas... eso lo hacen las máquinas. Estas aplicaciones prometen la misma transformación para el lenguaje", añade Almirall.

En esta misma línea, Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School, declara que "vamos hacia una educación más dialéctica, y sobre todo, más adaptada, personalizada y enfocada en el alumno. Gracias a sistemas de machine learning que permitan desarrollar y mejorar sus skills en comprensión lectora y ortografía, por ejemplo". La buena memoria de un alumno ya no es un valor esencial, la IA va a dar las respuestas más rápido y de un modo más acertado. Además, el pensamiento crítico sí lo es, la creatividad y la conexión inesperada de temas y opiniones también va a ser un valor importante, así como su manera de abordarlos. De la misma manera, la sociedad está tendiendo hacia un nuevo modelo de integración en tareas con herramientas de gestión digital que permiten al docente saber el nivel y el proceso de aprendizaje de cada alumno, aumentar las interacciones con ellos y adaptar contenidos y cuestionarios. Y esto es algo que los docentes deben aprender y acostumbrarse a ello.

Además, Guillem García Brustenga, experto en Innovación Educativa en el eLearning Innovation Center (eLinC) de la UOC, añade que desde la perspectiva del alumnado "es importante que éstos sean responsables de su propio aprendizaje y no abusen de la IA para hacer trampas. Es necesario fomentar la responsabilidad y la integridad en el proceso de aprendizaje".

¿Amor a primera vista?

En nuestra convivencia con la IA, lo más importante será saber cuándo hablamos con una IA y cuando no. La película Her (de Spike Jonze) ya se ha hecho realidad: la gente está empezando a tener relaciones con sus bots. De hecho, los japoneses lo describen como Moe, amor que un ser humano puede sentir por un ser virtual. De hecho, esto mismo destaca Brian Subirana, profesor de EADA Business School y doctor en Inteligencia artificial por el MIT ( Massachusetts Institute of Technology), que acabaremos todos enamorados de nuestro asistente personal basado en IA y "desencantados con todo lo que tenga que ver con la estupidez natural que caracteriza a los seres humanos. Se imagina una pareja que siempre haga lo que a usted le gusta, siempre de las gracias y ¿pida las cosas por favor y que se enfade lo justo y necesario para mantener la tensión en la relación?". La IA tiene una ventaja desproporcionada respecto a cualquier ser humano. "Por ejemplo, en un segundo de la voz, la IA podrá saber el estado emocional, si está desarrollando alguna demencia y tantas cosas más", añade Subirana.

Asimismo, la integración de las nuevas IA en la educación puede reportar una serie de beneficios, siempre y cuando se integren plenamente en las estrategias de las instituciones educativas mediante una serie de acciones:

- Desarrollando planes de estudio que formen a los alumnos en este concepto, ayudándoles a entender cómo funcionan estas herramientas, cuáles son sus límites, y explicándoselo a los estudiantes, ya que, por ejemplo, el hecho de que un texto se lea bien no hace que sea correcto.

- Fomentando las habilidades interpersonales de los estudiantes.

- Siendo capaces de satisfacer la creciente demanda de científicos de datos y otros especialistas en IA.

- Formando a los educadores para que comprendan y utilicen las herramientas de IA. La IA puede utilizarse para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, personalizar las experiencias de aprendizaje de los estudiantes, realizar un mejor seguimiento de los progresos y proporcionar información a los estudiantes.

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¿Es ChatGPT el fin del pensamiento crítico en las aulas?

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How can educators respond to students presenting AI-generated content as their own?

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How can educators respond to students presenting AI-generated content as their own?

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TECSCIENCE, año 1, 25 de julio 2023 es una publicación diaria del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, con domicilio en Av. Eugenio Garza Sada No. 2501, Col. Tecnológico de Monterrey, C.P. 64849, Monterrey, Nuevo León, México. Teléfono: 52 81 8358 2000. Página web: https://tec.mx/ Correo electrónico: [email protected] Editor responsable: Karina Rodríguez Martínez Correo electrónico: [email protected] .
Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No 04-2023-011613334700-102, ISSN: Pendiente, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este sitio, responsable: Karina Rodríguez Martínez, Av. Eugenio Garza Sada No. 2501, Col. Tecnológico de Monterrey, C.P. 64849, Monterrey, Nuevo León, 25 de julio, 2023. Fecha de última modificación. Los artículos incluidos representan la opinión personal de sus autores, la cual no necesariamente tiene que coincidir con la del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey.
Queda prohibida la reproducción total o parcial del contenido de TecScience en cualquiera de sus formatos por cualquier medio, sin autorización escrita del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey.

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Repositorio de recursos sobre el uso de ChatGPT en la educación

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Tutorial CHATGPT ▶ TUTORIAL: Chatea con una Inteligencia Artificial GPT 3.5

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WordHero: https://bit.ly/oferta-wordhero

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JasperChat: https://www.jasper.ai/chat

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We’re releasing a guide for teachers using ChatGPT in their classroom—including suggested prompts, an explanation of how ChatGPT works and its limitations, the efficacy of AI detectors, and bias.