Inteligencia Artificial en Educación: Oportunidades y Desafíos para el Aula del s. XXI
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El documento aborda las oportunidades y desafíos de la inteligencia artificial (IA) en la educación del siglo XXI, destacando la importancia de formar al alumnado en sus capacidades y limitaciones. Se discuten implicaciones éticas, aplicaciones de la IA en el aula, y la necesidad de integrar sistemáticamente esta tecnología en los sistemas educativos. Además, se mencionan los sesgos existentes en los algoritmos y la urgencia de que los educadores comprendan y utilicen efectivamente estas herramientas para el éxito académico de los estudiantes.
Inteligencia Artificial en Educación: Oportunidades y Desafíos para el Aula del s. XXI
- 1. Inteligencia artificial en educación onecta 13 P ow er ed by Oportunidades y Desafíos para el Aula del s.XXI David Álvarez @balhisay
- 6. ¿Quién ha usado ChatGPT? ¿Quién ha usado alguna otra herramienta de IA antes de usar ChatGPT?
- 7. TEXTO PREDICTIVO Aprendizaje Automático Supervisado, Aprendizaje Colaborativo y PLN agenciab12.mx/noticia/asi-funciona-texto-predictivo-ia-aprendizaje-automatico-supervisado
- 9. “No one doubts that AI is one of the most disruptive technologies in history, if not the most.” Foto de Jon Tyson en Unsplash Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: a systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 29.
- 15. Inteligencia Artificial… ¿Oportunidad o Amenaza?
- 16. Inteligencia Arti fi cial (RAE) 1. f. Inform. Disciplina cientí fi ca que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”.
- 18. Aprendizaje Automático Aprendizaje Supervisado Aprendizaje No Supervisado Aprendizaje por Refuerzo
- 19. Aplicaciones Detección de anomalías (plagios, asistencia, acoso escolar,…) Sistemas de recomendación (actividades personalizadas: lecturas, ejercicios,…) Toma de decisiones (especialización, políticas educativas, acoso escolar,…) Optimización (asignación de recursos, rutas escolares, creación de horarios,…) Simulación (movimientos de personas en un centro educativo) Internet de las Cosas (dispositivos que siguen la actividad del alumnado)
- 20. Melvin Kranzberg “La tecnología no es ni buena ni mala, pero tampoco es neutra.
- 25. ¿Habrán mejorado las IA generativas?
- 26. Creates an image of a housekeeper
- 27. Creates an image of a housekeeper
- 28. Creates the image of a successful entrepreneur
- 29. Creates the image of a successful entrepreneur
- 30. Creates an image of a teacher in the classroom
- 31. Creates an image of a teacher in the classroom
- 32. Crea una imagen de una persona docente en clase con su alumnado
- 33. Crea una imagen de una persona docente en clase con su alumnado
- 34. Creates an image of a nurse in the hospital
- 35. Creates an image of a nurse in the hospital
- 36. Creates the image of a prestigious surgeon
- 37. Creates the image of a prestigious surgeon
- 38. Creates the image of a prestigious surgeon
- 39. ¿Son las inteligencias arti fi ciales sexistas, homófobas, xenófobas,…?
- 40. ¿…o es simplemente un problema con los datos de entrenamiento de los algoritmos?
- 41. 1. La adquisición de los datos, que tienen un sesgo de por sí. Origen de los sesgos en la IA (los datos y variables de entrenamiento) 2. La de fi nición o etiquetado de los datos, por error humano o criterios subjetivos. 3. El utilizar menos variables de las necesarias, por lo que se in fi eren relaciones erróneas entre los datos. 4. El desequilibrio de datos, que no son representativos y pueden discriminar a las minorías. 5. El trabajo con variables correlacionadas con otras variables sensibles, produciéndose sesgos indirectos. www.iic.uam.es/innovacion/inteligencia-arti fi cial-responsable-sesgos-y-explicabilidad/
- 43. Errores de juicio Errores de diagnóstico Privacidad Fragmentación y parcelación del paciente Introducción de nuevos actores en los procesos de toma de decisiones Sobrediagnóstico Sesgo de automatización y complacencia Justicia y equidad Principales aspectos éticos asociados al uso de algoritmos de IA en medicina
- 44. Errores de juicio Errores en la toma de decisiones Privacidad Fragmentación y parcelación del alumnado Introducción de nuevos actores en los procesos de toma de decisiones Sobrediagnóstico Sesgo de automatización y complacencia Justicia y equidad Principales aspectos éticos asociados al uso de algoritmos de IA en educación
- 46. blog.google/technology/ai/ai-principles/ Principios IA de Google (2018)
- 48. ¿Y qué hay de las FAKE NEWS?
- 52. Dos Problemas…
- 53. Maite López-Sánchez Universidad de Barcelona “ Es crucial que el alumnado esté formado en IA y comprenda tanto sus capacidades como sus limitaciones.
- 54. https://en.unesco.org/arti fi cial-intelligence https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303 “Estamos decididos a promover las respuestas políticas adecuadas para lograr la integración sistemática de la inteligencia artificial y la educación, a fin de innovar la educación, la docencia y el aprendizaje, y para que la inteligencia artificial contribuya a acelerar la consecución de unos sistemas educativos abiertos y flexibles que permitan oportunidades de aprendizaje permanente equitativo, pertinente y de calidad para todos, lo que contribuirá al logro de los ODS y al futuro compartido de la humanidad.” Mientras que en la página 4…
- 55. https://en.unesco.org/arti fi cial-intelligence https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303 “Recomendamos que los gobiernos y otras partes interesadas de los Estados Miembros de la UNESCO… (tengan) presente la falta de estudios sistemáticos sobre los impactos de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación.” En la página 35…
- 56. ¿Y qué hay de ChatGPT?
- 58. 12.500 papers (+11060 en 6 meses)
- 59. Red Neuronal Arti fi cial Las Redes Neuronales Arti fi ciales (ANNs - Arti fi cial Neuronal Networks) son modelos matemáticos que intentan emular las redes neuronales biológicas como el cerebro humano o el cerebro de los animales. Las ANNs están formadas por neuronas arti fi ciales conectadas entre sí.
- 61. Procesamiento del Lenguaje Natural Es el área de la Inteligencia Arti fi cial que se centra en la interacción entre ordenadores y humanos. El principal objetivo es permitir que las máquinas comprendan, analicen y generen lenguaje humano de forma efectiva.
- 62. Agentes conversacionales También llamados chatbots o asistentes virtuales son programas de software diseñados para interactuar con seres humanos manteniendo conversaciones de manera natural.
- 67. bit.ly/iacita1 «Las inteligencias arti fi ciales no son consciencias informáticas con voluntad y ambiciones. Son líneas de código que realizan operaciones matemáticas para almacenar datos, encontrar tendencias y devolver respuestas ajustadas a lo que les hayamos enseñado que esperamos de ellas.» Ignacio Crespo @SdeStendhal
- 68. https://txt.cohere.ai/llm-use-cases/ https://txt.cohere.ai/llm-use-cases-p2/ La IA hace todo esto (casi) mejor que tú.
- 69. “AI-BasedtoolssuchasIntelligentTutoringSystems(ITS),chatbots,androbotsare oftenseenasathreatandanattempttoreplacethe f igureoftheteacher,wheninfact theliteratureshowsusthattheycanbeimportanttoolsthroughwhichtocreatenew opportunitiesforinteraction,improvingthecurrentstateinbothquantitative(more interactions)andqualitative(moreef f icientinteractions)terms.” Foto de Nathan Dumlao en Unsplash Gentile M, Città G, Perna S and Allegra M (2023) Do we still need teachers? Navigating the paradigm shift of the teacher’s role in the AI era. Frontiers in Education. 8:1161777. doi: 10.3389/feduc.2023.1161777
- 70. “Lasherramientasbasadaseninteligenciaarti f icial,comolosSistemasdeTutoría Inteligente(ITS),loschatbotsylosrobots,amenudosonpercibidascomounaamenaza yunintentodereemplazarla f iguradelmaestro,cuandodehecholaliteraturanos muestraquepuedenserherramientasimportantesparacrearnuevasoportunidadesde interacción,mejorandoelestadoactualtantoentérminoscuantitativos(más interacciones)comocualitativos(interaccionesmáse f icientes).” Foto de Nathan Dumlao en Unsplash Gentile M, Città G, Perna S and Allegra M (2023) Do we still need teachers? Navigating the paradigm shift of the teacher’s role in the AI era. Frontiers in Education. 8:1161777. doi: 10.3389/feduc.2023.1161777
- 71. https://unsplash.com/photos/cS_itbYI8Zk ¿Queremos que estos modelos los de fi nan ingenieros informáticos o educadores?
- 72. “AIdevelopersknowlittleaboutlearning sciencesandlackpedagogicalknowledgefor theeffectiveimplementationofAIinteaching.” Foto de Joel Filipe en Unsplash Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of arti fi cial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616-630.
- 73. “Los desarrolladores de inteligencia artificial tienen poco conocimiento sobre las ciencias del aprendizaje y carecen de conocimientos pedagógicos para la implementación efectiva de la IA en la enseñanza.” Foto de Joel Filipe en Unsplash Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Järvelä, S. (2022). The promises and challenges of arti fi cial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616-630.
- 74. “GiventherapidgrowthofAI,thereisanurgentneed tounderstandhoweducatorscanbestutilizeAI techniquesfortheacademicsuccessofstudents.” Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenic, A., Spector, M., & Li, Y. (2021). A Review of Arti fi cial Intelligence (AI) in Education from 2010 to 2020. Complexity, 2021, 1-18. Foto de Tim Mossholder en Unsplash
- 75. ¿ParaquésirvelaIAeneducación? Foto de ALAN DE LA CRUZ en Unsplash
- 76. Uso de la IA (generativa) en Educación Usos de la IA para la enseñanza y el aprendizaje Personalización del aprendizaje Apoyo a estudiantes con necesidades especí fi cas Aprendizaje en línea e híbrido Análisis de dinámicas de aula e implicación del alumnado Aprendizaje de lenguas (adicionales) Usos de la IA para la gestión de centros y del sistema educativo Análisis de datos para la reducción del abandono escolar Evaluación de nuevas destrezas (resolución de problemas complejos, colaboración y destrezas socioemocionales) y a través de nuevas técnicas (evaluación basada en el juego, simulaciones, etc.) Vincent-Lancrin, S., & van der Vlies, R. (2020). Trustworthy arti fi cial intelligence (AI) in education: Promises and challenges (No. 218). OECD Publishing.
- 77. Recursos
- 83. @juandalibaba web.learningml.org Plataforma para trabajar en el aula actividades de Machine Learning
- 85. Rocío Romero Zaliz Módulo 1: Fundamentos de la IA Universidad de Granada César Poyatos Dorado Módulo 2: IA para la enseñanza Universidad Autónoma de Madrid Pablo Bongiovanni Módulo 3: IA para el aprendizaje Universidad Católica de Santa Fe M. del Mar Sánchez Vera Módulo 4: IA para el DPD Universidad de Murcia Maite López-Sánchez Módulo 5: Ética en el uso de la IA Universidad de Barcelona Equipo de autores/as CURSO EN LÍNEA | 30 horas Inteligencia Artificial en Educación onecta P ow er ed by
- 86. Contenidos Unidad 1: Introducción a la Inteligencia Arti fi cial • Conceptos fundamentales y revisión histórica. • Modelos de IA avanzados. Unidad 2: Uso de la Inteligencia Arti fi cial para la enseñanza • Programación usando herramientas de IA generativas. • Uso de IA en evaluación. • Recursos de IA para la enseñanza. Unidad 3: Uso de la Inteligencia Arti fi cial para el aprendizaje • Importancia de la IA en el aprendizaje actual. • Uso de la IA en actividades cotidianas de aprendizaje. • Aprendizaje en red para colaborar y cooperar con IA. Unidad 4: Uso de la Inteligencia Arti fi cial para el desarrollo profesional docente • El desarrollo profesional docente en un mundo digital. • Estrategias y herramientas de la IA para el desarrollo profesional docente. Unidad 5: Ética en el uso de la Inteligencia Arti fi cial en Educación • Introducción general a la ética y su importancia en el contexto social. • Uso ético de las herramientas de Inteligencia Arti fi cial en docencia. Fernando Trujillo Coordinación Pedagógica Universidad de Granada/Conecta13 David Álvarez Coordinación Técnica Conecta13 Coordinación
- 87. ¡Muchas gracias!
- 88. [email protected] 958 175 264 Camino de Ronda 101, Local 4, 18003 Granada conecta13.com aula.conecta13.com onecta 13 P ow er ed by Inteligencia artificial en educación Oportunidades y Desafíos para el Aula del s.XXI David Álvarez @balhisay @balhisay.bsky.social