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

1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.

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

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

4. Capaz de realizar operaciones más complejas.

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

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

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

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

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

10. Puede generalizar.

11. Puede percibir y modelar el mundo exterior.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

COM(2019) 168, de 8 de abril de 2019, de la Comisión al Parlamento Europeo, al Consejo, al Comité Económico y Social Europeo y al Comité de las Regiones, sobre generar confianza en la inteligencia artificial centrada en el ser humano, EUR-Lex.

Cornejo-Plaza, M. I. & Cippitani, R. (2023). Consideraciones éticas y jurídicas de la Inteligencia Artificial en Educación Superior: desafíos y perspectivas. Revista de educación y derecho= Education and law review, (28), 3.

García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9-39.

Guaña-Moya, J. y Chipuxi-Fajardo, L. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en la ética y la privacidad de los datos. RECIAMUC, 7(1), 923-930. DOI: 10.26820/reciamuc/7.(1).enero.2023.923-930

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

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

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

Saz-Pérez, F., y Pizà-Mir, B. (2024). Desafiando el estado del arte en el uso de ChatGPT en educación en el año 2023. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 17(1), 1-13. https://doi.org/10.1344/reire.44018

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Podemos distinguir entre tres tipos de IA:

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

  
  

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

  
  

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

7. Representaciones --> Comprender la representación del conocimiento

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) (22 de marzo de 2024). El uso de la inteligencia artificial en el entorno educativo. https://www.incibe.es/menores/blog/el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-el-entorno-educativo

Tramallino, C. P., & Marize Zeni, A. (2024). Avances y discusiones sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en educación. Educación, 33(64), 29-54. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M002

UNESCO (2023). Currículos de IA para la enseñanza preescolar, primaria y secundaria Un mapeo de los currículos de IA aprobados por los gobiernos. Paris: UNESCO.

UIT: Comprometida para conectar el mundo. (s. f.). ITU. https://www.itu.int/es/Pages/default.aspx#/es

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

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

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

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

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

García-Peñalvo, F. J. (2024). Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Cuadernos de Pedagogía(549).

González-González, C. S. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la educación: transformación de la forma de enseñar y de aprender.

Lopezosa, C., Codina, L., Pont-Sorribes, C., & Vállez, M. (2023). Uso de la inteligencia artificial generativa en la formación de los periodistas: desafíos, usos y propuesta formativa. Profesional de la información, 32(4).

Mendiola, M. S., & Degante, E. C. (2023). La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria. Perfiles Educativos, 45(Especial), 70-86.

Vidal, J., Llorens-Largo, F., & García-Peñalvo, F. J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Enseñar sobre la IA: Proyectos y escenarios de aprendizaje

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

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

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

Formación docente

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

Roles

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

Privacidad

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

Pensamiento crítico

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bernal, D. (13 febrero DE 2024). ¿SUSTITUIRÁ LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL a LOS DOCENTES? Extraído de https://www.linkedin.com/pulse/sustituir%C3%A1-la-inteligencia-artificial-los-docentes-delia-bernal-eluac/

Blikstein, P., & Wilensky, U. (2018). “AI and education: The importance of teacher training”.

Bordone, M. L. (2024, 22 enero). Inteligencia Artificial en la Docencia. Extraído de https://www.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-en-la-docencia-mar%C3%ADa-luc%C3%ADa-bordone-vbeaf/

Bosada, M. (24 de enero de 2023). IA en la educación: oportunidades y retos. https://www.educaweb.com/noticia/2023/01/24/ia-educacion-oportunidades-retos-21119/

Bustamante, P. (22 de enero de 2024). Inteligencia Artificial en Evaluación Educativa. Inteligencia Artificial & Educación. Extraído de https://aulasimple.ai/blog/inteligencia-artificial-en-evaluacion-educativa

García-Peñalvo, F. J. (2024). Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Cuadernos de Pedagogía (549).

Gil, J. (6 marzo de 2024). ¿La inteligencia artificial sustituirá a los profesores? El Correo. https://www.elcorreo.com/familias-bbk-family/inteligencia-artificial-sustituira-profesores-20240213205523-nt.html?ref=https%3A%2F%2Fwww.elcorreo.com%2Ffamilias-bbk-family%2Finteligencia-artificial-sustituira-profesores-20240213205523-nt.html

Gómez-Cruz, E. (2020). "The role of artificial intelligence in education: A bibliometric study." Computers & Education, 144, 103683.

Hispamer Noticias. (23 de enero de 2024). Economía de la Inteligencia Artificial en la Educación: Impacto, Transformaciones y Desafíos. Hispamer Noticias - la Actualidad del Mundo Financiero y Empresarial. Extraído de https://www.hispamer.es/economia-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-transformaciones-y-desafios/24315

Koh, E., Kwon, J., & Lee, J. (2020). Pre-service Teachers' Learning Pathways with Artificial Intelligence: A Scoping Review of Educational Studies. Sustainability, 12(12), 5082.

Medina, J. A. (2 de noviembre de 2023). Inteligencia Artificial, Equidad e Inclusión Digital. BIU International. Extraído de https://www.biu.us/blog/articulos/inteligencia-artificial-equidad-e-inclusion-digital

OECD. (2019). "Preparing for the future of AI: AI in Education". OECD Publishing: París.

Romero, H. (26 de abril de 2023). Inteligencia Artificial: ¿puede la tecnología sustituir a los maestros? https://www.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-puede-la-tecnolog%C3%ADa-sustituir-los/

Santaolalla, P. (2024). Inteligencia Artificial en la Educación: ¿puente o barrera para la igualdad? CICID 2023.  Extraído de https://cicid.es/ponencia/inteligencia-artificial-en-la-educacion-puente-o-barrera-para-la-igualdad/

Tuneu, A. (20 noviembre de 2023). Habilidades del futuro: preparando a los estudiantes para los empleos que aún no existen - Mel - Management & eLearning. Mel - Management & eLearning. Extraído de https://blogs.uoc.edu/mel/es/habilidades-del-futuro-preparando-a-los-estudiantes-para-los-empleos-que-aun-no-existen/

UNESCO. (2019). “Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development”.

UNESCO. (2020). “AI in Education: A Literature Review”.

Voogt, J., & Roblin, N. P. (2012). “A comparative analysis of international frameworks for 21st century competences: Implications for national curriculum policies”.

Zhao, Y. (2018). What works may hurt: Side effects in education. Journal Of Educational Change, 18(1), 1-19. Extraído de https://doi.org/10.1007/s10833-016-9294-4

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

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

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

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

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

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

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

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

  
  

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

  
  

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

  
  

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

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