La IA generativa ya no es el futuro: es una realidad en los colegios y universidades. Desde chatbots que resuelven dudas, hasta herramientas que crean ejercicios personalizados. La educación vive una revolución... pero no está exenta de desafíos. En este apartado, exploramos datos clave, usos actuales y los debates que genera esta tecnología.

"En 2024, el 65% de los docentes en Europa usa IA generativa para preparar sus clases" (Informe European EdTech Network, 2024).

¡El salto más grande fue tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022!"

La Universidad de Sydney, usa ChatGPT para generar casos de estudio personalizados en Medicina.

En algunas escuelas en Finlandia, los alumnos de primaria crean cuentos con IA y luego los ilustran con DALL-E.

A continuación, se exponen las mejores herramientas usadas por docentes.

La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de máquinas o sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas o entender lenguaje.

La IA, aprende de datos, la cuál usa algoritmos y grandes cantidades de información (ej: textos, imágenes).

Hay 3 modelos:

• Aprendizaje automático (ML): Identifica patrones (ej: predecir gustos musicales).

• Redes neuronales: Imitan el cerebro humano (usadas en ChatGPT o DALL-E).

• IA generativa: Crea contenido nuevo (texto, imágenes, música).

Podemos ver estos ejemplos en:

• Asistentes virtuales: Alexa, Google Assistant.

• Recomendaciones: Spotify, Amazon, TikTok.

• Diagnóstico médico: IA que detecta cáncer en radiografías.

• Educación: Plataformas como Khan Academy con tutores IA.

Uno de los motivos es por su velocidad, ya que herramientas como ChatGPT alcanzaron 100 millones de usuarios en solo 2 meses. Además, por su impacto global, éstas se usa en salud, educación, arte, justicia... ¡hasta en la cocina!

¿Pero la estarán empleando de forma ética? Esa es la cuestión.

La pregunta que como docentes deberíamos realizarnos es... ¿Por qué usar IA generativa en educación?

En la imagen superior se observan 5 beneficios clave dentro del ámbito educativo.

Partiendo de esta idea, deberíamos reflexionar y preguntarnos "¿Estamos preparados para integrar estos usos en el aula de forma crítica y responsable?".

Educación Primaria:

• El alumnado crea cuentos colaborativos con ayuda de ChatGPT que posteriormente podrán ilustrar con DALL·E.

• En clase de ciencias, el alumnado formula preguntas y la IA responde como si fuera un personaje famoso (Marie Curie, Darwin…).

Educación Secundaria:

• El profesorado usa la IA para crear simulaciones de entrevistas, debates o redacciones adaptadas al nivel del grupo.

• Herramientas como Copilot ayudan al alumnado a iniciarse en programación.

Educación superior (magisterio):

• El estudiantado genera situaciones de aprendizaje con IA para poderlas analizar, ampliar y mejorar pedagógicamente, adaptándolas a un aula real.

• Uso de la IA para traducir textos, dar apoyo en la creación de informes o generar resúmenes.

Es de vital importancia que, como docentes, tengamos en cuenta que el uso que se debe hacer de este recurso en el ámbito educativo debe ser responsable.

• Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP): permite buscar ideas, prototipar productos o generar guiones de vídeos.

• Flipped Classroom: la IA genera materiales personalizados para trabajar en casa (resúmenes, explicaciones, etc.).

• Gamificación y storytelling: permite crear personajes, mundos narrativos y retos con ayuda de IA.

🔹 ChatGPT: efectivo en la redacción, revisión de textos, creación de ejercicios o feedback, etc.
🔹 DALL·E: eficiente en la generación de imágenes a partir de descripciones.
🔹 Gamma.app: crea presentaciones automáticas con IA.
🔹 Curipod: construye actividades interactivas basadas en prompts.
🔹 Eduaide.AI: laboratorio de IA educativa con recursos adaptados.
🔹 Canva (Magic Write): eficaz herramienta para la creación de contenidos gráficos con texto generado por IA (a partir de esta última herramienta se presenta la imágen que se observa en la parte superior del post).

¡Esperamos que sean de vuestro interés!

Retos futuros y no tan futuros:

• ¿Cómo garantizar una evaluación justa si el alumnado usa IA para realizar tareas?

• ¿Hasta qué punto debe permitirse su uso en pruebas oficiales o trabajos?

• ¿Qué formación necesitan docentes y alumnado para usarla de forma crítica?

Cuestiones éticas sobre las cuales reflexionar:

Al hablar de la IA en educación, no podemos obviar el impacto ético y social que puede tener si no se usa de manera responsable. Estos son algunos de los puntos clave que debemos tener en cuenta:

• Prejuicios en los modelos de IA: los sistemas de IA aprenden a partir de datos existentes, que pueden incluir estereotipos o discriminaciones.

• Uso y protección de los datos personales: algunas herramientas requieren introducir información personal o académica.

• Dependencia tecnológica: si no se fomenta un uso reflexivo, la IA puede convertirse en un recurso fácil que debilite la autonomía del alumnado.

• Sustitución de habilidades humanas: la comodidad que ofrece la IA puede reducir el esfuerzo por procesos esenciales como la escritura, la reflexión, la creatividad o el pensamiento crítico.

En conclusión, es esencial que las herramientas que ofrecemos como docentes no sustituyan el aprendizaje y el saber hacer, sino que les acompañen y enriquezcan. De ahí la importancia de la formación docente para ayudarles a distinguir entre usar la IA como herramienta o como "atajo".

Reflexión:

La IA en educación, ¿está ayudando a cerrar brechas o está creando otras nuevas que aún no vemos?

Texto: Modelos como GPT-4, Gemini 1.5 y Claude 3 han mejorado notablemente en razonamiento, compresión de contexto, multilingüismo y capacidad multimodal.

Imagen: Modelos como DALL·E 3, Midjourney v6 y Stable Diffusion XL permiten generar imágenes realistas, artísticas o técnicas a partir de descripciones.

Audio y voz: Modelos como MusicGen, AudioCraft o ElevenLabs generan música, efectos sonoros o voces sintéticas realistas, incluso emulando voces humanas concretas.

Vídeo: Herramientas emergentes como Sora (OpenAI) o Runway generan clips de video cortos a partir de texto, con resultados cada vez más coherentes y fluidos.