{"id":2384,"date":"2024-06-28T08:51:07","date_gmt":"2024-06-28T06:51:07","guid":{"rendered":"https:\/\/itgespub.net\/?p=2384"},"modified":"2024-06-28T09:06:46","modified_gmt":"2024-06-28T07:06:46","slug":"el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-superior-desafios-y-propuestas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itgespub.net\/en\/el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-superior-desafios-y-propuestas\/","title":{"rendered":"El uso de la Inteligencia Artificial en la educaci\u00f3n superior: desaf\u00edos y propuestas"},"content":{"rendered":"<p>El pr\u00f3ximo 8 de Julio (12:00 h Ciudad de M\u00e9xico \/ 20:00 h en horario peninsular espa\u00f1ol) participar\u00e9 como ponente en una conferencia promovida por la Universidad Aut\u00f3noma del Estado de M\u00e9xico, bajo el t\u00edtulo \u201cInteligencia Artificial en la docencia: oportunidades y desaf\u00edos en la educaci\u00f3n universitaria\u201d. Ante el auge de herramientas como <a href=\"https:\/\/openai.com\/chatgpt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ChatGPT<\/a>, el objetivo de la conferencia es discutir las transformaciones que la Inteligencia Artificial (IA) supone para la educaci\u00f3n superior, particularmente, en el entorno universitario. En esta entrada, y a modo de avance sobre la discusi\u00f3n que tratar\u00e9 durante la conferencia, me gustar\u00eda reflexionar sobre algunos aspectos que considero claves en la conversaci\u00f3n sobre el impacto de la IA en la educaci\u00f3n superior. Por un lado, me centro en revisar<strong> la visi\u00f3n que la literatura acad\u00e9mica tiene sobre los principales discursos del impacto de la IA en la educaci\u00f3n superior.<\/strong> Por otro lado, expongo <strong>cuatro problemas sobre los que, en mi opini\u00f3n, es fundamental reflexionar <\/strong>a la hora de enfrentar las ideas que plantean estos discursos.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dos discursos sobre c\u00f3mo la IA afecta (y afectar\u00e1) a la educaci\u00f3n superior<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Aunque todav\u00eda escasos, los estudios sobre los potenciales impactos de la IA en la educaci\u00f3n se encuentran actualmente en auge. En una reciente <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s10734-022-00937-2\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de literatura publicada en la revista <em>Higher Education<\/em><\/a>, las profesoras Margaret Bearman, Juliana Ryan y Rola Ajjawi analizaron los discursos relativos al uso de IA en la educaci\u00f3n superior, a trav\u00e9s de art\u00edculos presentes en algunas de las revistas cient\u00edficas m\u00e1s importantes del sector. Su trabajo arroj\u00f3 la presencia de dos discursos mayoritarios, que han etiquetado como el \u201cdiscurso del cambio imperativo\u201d (<em>discourse of imperative change<\/em>), y el \u201cdiscurso de alteraci\u00f3n de la autoridad\u201d (<em>discourse of altering authority<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>La m\u00e1xima del<strong> discurso del cambio imperativo<\/strong> es reflejar la consideraci\u00f3n de la IA en la educaci\u00f3n como un cambio inevitable. Inexorablemente ocurrir\u00e1, y todo el sector debe <strong>responder a esta transformaci\u00f3n con el objetivo de sobrevivir a ella.<\/strong> Este cambio se representa discursivamente tanto de maneras dist\u00f3picas como ut\u00f3picas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-size:16px\">En su versi\u00f3n dist\u00f3pica, la IA se introduce en funciones clave de la ense\u00f1anza superior, aliena al profesor, e incluso lo reemplaza. Los sistemas m\u00e1s avanzados, orientados a la toma de decisiones, reducen la discrecionalidad del docente y los efectos positivos que \u00e9sta tiene en la implementaci\u00f3n de ciertas pol\u00edticas p\u00fablicas. Por otro lado, la IA altera las capacidades de aprendizaje y reflexi\u00f3n cr\u00edtica de los estudiantes y los hace m\u00e1s dependientes de la tecnolog\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-size:16px\">En su versi\u00f3n ut\u00f3pica, los profesores emplean la IA para ser m\u00e1s eficientes en la gesti\u00f3n de la preparaci\u00f3n de sus sesiones, reducir su trabajo administrativo y mejorar la provisi\u00f3n de retroalimentaci\u00f3n al estudiante en los procesos de evaluaci\u00f3n. Los estudiantes mejoran sus capacidades de autoevaluaci\u00f3n y manejo de datos, benefici\u00e1ndose de un aprendizaje m\u00e1s aut\u00f3nomo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por su parte, <strong>el discurso de alteraci\u00f3n de la autoridad<\/strong> refleja c\u00f3mo la introducci\u00f3n de la IA en la educaci\u00f3n superior genera procesos de descentralizaci\u00f3n del rol educativo entre m\u00faltiples agentes. La IA se abre espacio entre otros actores educativos, llevando consigo una materia prima fundamental: los grandes datos (<em>big data<\/em>, en ingl\u00e9s). La datificaci\u00f3n de los entornos universitarios se convierte en un desaf\u00edo vital. Este discurso tambi\u00e9n se representa de maneras dist\u00f3picas y ut\u00f3picas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"font-size:16px\">En su versi\u00f3n dist\u00f3pica, la IA suplanta la autoridad del docente. Pero la autoridad de la IA es enga\u00f1osa, parece m\u00e1gica. Aprende de la experiencia de alumnos y docentes, pero desconocemos c\u00f3mo lo hace y c\u00f3mo trata esos datos, ya que forma parte de un proceso oscuro y complejo al que no tenemos acceso. Las universidades se convierten en grandes centros datificados, que sirven a un control tecnocr\u00e1tico del proceso educativo. Mediante procesos de personalizaci\u00f3n, la IA reduce la capacidad de elecci\u00f3n y libertad de aprendizaje del estudiante, e incluso incurre en procesos de discriminaci\u00f3n a la hora de ense\u00f1ar y evaluar.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" style=\"font-size:16px\">\n<li>En su versi\u00f3n ut\u00f3pica, la IA es cr\u00edtica con la autoridad del docente. M\u00e1s que suplantar, ayuda a las instituciones universitarias a reflexionar sobre el valor humano que el profesor puede aportar. Estos sistemas analizan grandes datos y ofrecen al docente nuevas estrategias pedag\u00f3gicas y de evaluaci\u00f3n. Los estudiantes se benefician de estas herramientas ya que co-crean con ellas entornos personalizados de aprendizaje, que les permiten reforzar aquellas \u00e1reas de conocimiento que les resultan m\u00e1s dif\u00edciles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h5 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cuatro problemas que es fundamental abordar<\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de lo que ambas l\u00edneas discursivas proponen, lo m\u00e1s interesante a mi parecer es ver c\u00f3mo refieren a elementos que trascienden la implementaci\u00f3n de una tecnolog\u00eda. En cualquiera de los mundos,<strong> la educaci\u00f3n superior no afronta \u00fanicamente la incorporaci\u00f3n de la IA como un cambio tecnol\u00f3gico, sino como un proceso de cambio fundacional.<\/strong> El discurso del cambio imperativo habla de supervivencia, una supervivencia que requiere replantear el modelo de universidad que queremos y su rol en la sociedad. El discurso de la alteraci\u00f3n de la autoridad habla del poder, y de c\u00f3mo las universidades no pueden continuar erigidas como silos del conocimiento. Se replantea qu\u00e9 es ser docente, c\u00f3mo garantizar que los procesos de datificaci\u00f3n sirvan al inter\u00e9s general, y c\u00f3mo se debe plantear la interacci\u00f3n entre los diferentes actores de la comunidad educativa.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, cualquiera de esos prop\u00f3sitos podr\u00eda encallar con facilidad. Esto es as\u00ed porque desde hace muchos a\u00f1os hay otros procesos abiertos en el entorno de la educaci\u00f3n superior que todav\u00eda no han alcanzado un grado suficiente de madurez, cuya discusi\u00f3n ha quedado inconclusa, o simplemente est\u00e1n todav\u00eda a medio camino en su implementaci\u00f3n. Sin \u00e1nimo de ser exhaustivo, y sabiendo que me dejo mucho en el tintero, me refiero a continuaci\u00f3n a cuatro de ellos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Relaci\u00f3n ambigua de la educaci\u00f3n superior con la tecnolog\u00eda. <\/strong>Desde la generalizaci\u00f3n de internet en los a\u00f1os 90 y la primera d\u00e9cada de los 2000, la relaci\u00f3n entre tecnolog\u00eda y educaci\u00f3n ha tenido profundos altibajos. Visiones similares a las que se tienen ahora con la IA sucedieron anteriormente con el r\u00e1pido acceso al conocimiento libre que internet proporciona. Wikipedia, por ejemplo, se ha laureado y demonizado por igual. Este proceso contin\u00faa con entornos de educaci\u00f3n superior que todav\u00eda no terminan de encajar este nuevo acceso al conocimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Por otro lado, la implementaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda en la educaci\u00f3n superior, con plataformas de hibridaci\u00f3n entre lo online y lo presencial (<em>blended learning<\/em>), est\u00e1 todav\u00eda en su infancia en muchos lugares. Los docentes no reciben apoyo suficiente para innovar con estas herramientas, y la tecnolog\u00eda no est\u00e1 bien integrada con el resto de sistemas del entorno educativo. Tal y como comentaba el profesor Rami\u00f3 en su libro <a href=\"https:\/\/www.marcialpons.es\/libros\/inteligencia-artificial-y-administracion-publica\/9788490975909\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u201cInteligencia Artificial y Administraci\u00f3n P\u00fablica\u201d<\/a>, no hemos terminado de implementar las fases iniciales de los sistemas de informaci\u00f3n en los servicios p\u00fablicos y ya estamos tratando de incorporar fases mucho m\u00e1s avanzadas a estos procesos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Escasez de modelos educativos basados en las experiencias.<\/strong> Hay un temor generalizado. Los estudiantes emplear\u00e1n la IA para auto-generar sus ensayos, escribir informes, e incluso redactar sus trabajos de fin de grado. No son infundados, y ya he visto casos en los que se ha recurrido a estas herramientas para presentar un trabajo acad\u00e9mico. Sin embargo, tendemos a considerar que el problema est\u00e1 en la herramienta y no en el proceso. La pregunta deber\u00eda ser, \u00bfpor qu\u00e9 el estudiante recurre a una herramienta que auto-genera, en vez de profundizar por s\u00ed solo en el resultado de su aprendizaje?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Puede haber m\u00faltiples razones, muchas de las cuales remitan al estudiante en s\u00ed mismo. Pero tambi\u00e9n es posible que el proceso de aprendizaje, tal y como se ofrece actualmente en la universidad, no sea suficientemente atractivo para el estudiante. Por falta de recursos, es dif\u00edcil ofrecer una educaci\u00f3n personalizada. Adem\u00e1s, una gran cantidad de&nbsp; tareas se basan meramente en teor\u00eda, y no en c\u00f3mo la teor\u00eda puede satisfacer las experiencias y necesidades en el contexto de cada estudiante. Conectar la teor\u00eda con la pr\u00e1ctica, y ambas con las experiencias personales del estudiante, parece fundamental.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Falta de focalizaci\u00f3n en la cr\u00edtica y la pr\u00e1ctica. <\/strong>Las universidades son entornos de reflexi\u00f3n. Sin embargo, gran parte de lo que se ofrece al estudiante es todav\u00eda muy memor\u00edstico. Esto no favorece que el alumnado desarrolle su capacidad cr\u00edtica, un elemento fundamental del valor a\u00f1adido en la educaci\u00f3n superior. Esta falta de capacidad de an\u00e1lisis cr\u00edtico se traslada luego a una incapacidad de trabajar con las herramientas IA de una forma provechosa, tal y como ya empieza a requerir el mercado laboral en algunas profesiones. No son capaces de reconocer sus sesgos, las alucinaciones a las que es proclive, sus ventajas y sus inconvenientes. Esto no ocurre \u00fanicamente con los estudiantes, sino tambi\u00e9n con los docentes. La universidad se blinda ante el uso de la IA, se habla en reuniones de la \u201camenaza\u201d de la IA, de la importancia de dar m\u00e1s peso a las actividades supervisadas, de incorporar sistemas que alerten de la presencia de textos auto-generados&#8230; pero no ofrece soluciones a su comunidad para que la empleen de una forma responsable.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Dependencia tecnol\u00f3gica frente al acceso libre, equitativo y transparente. <\/strong>La mayor parte de las comunidades educativas de ense\u00f1anza superior se han lanzado a los brazos de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas para proveer sus servicios digitales. Esto, en mi opini\u00f3n, es problem\u00e1tico, por al menos dos motivos. Por un lado, acelera un vaciamiento de conocimiento organizativo dentro de estos entornos, y los entresijos de los servicios quedan en manos de empresas externas, generando una dependencia de proveedores. A la larga, incluso, creo que hace dif\u00edcil la evaluaci\u00f3n por parte del personal universitario sobre si estos sistemas cumplen con los requisitos y necesidades de la organizaci\u00f3n. Por otro lado, estas herramientas son privativas, se hace dif\u00edcil auditarlas, y sus servicios no siempre est\u00e1n disponibles de manera completa para toda la comunidad.<\/p>\n\n\n\n<p>El gran riesgo que corremos es que estas pr\u00e1cticas de externalizaci\u00f3n se repliquen (como ya lo hacen) en la incorporaci\u00f3n de la IA. Muchos de estos servicios son costosos econ\u00f3micamente, lo que genera brechas entre comunidades educativas y estudiantes que pueden permit\u00edrselos, y otros que no. Adem\u00e1s, al ser privativos, hace que sea m\u00e1s dif\u00edcil reclamar una transparencia algor\u00edtmica sobre la gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de los datos que procesan, y de las decisiones resultantes. En ese sentido, iniciativas como <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/mixtral-of-experts\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mixtral<\/a>, suponen una esperanza desde el mundo de los modelos abiertos.<\/p>\n\n\n\n<p>A modo de conclusi\u00f3n, <strong>todos estos problemas interact\u00faan en un clima docente complejo.<\/strong> Por un lado, el docente no es \u00fanicamente docente. Tambi\u00e9n es investigador, y en muchos casos, se le exige ser gestor administrativo, enfrentado a un entorno educativo cada vez m\u00e1s burocratizado. Por otro lado, el proceso de toma de decisiones en los entornos educativos es altamente costoso, con deliberaciones infinitas entre docentes, personal de administraci\u00f3n y servicios, y estudiantes. Deliberaciones a las que les falta en muchas ocasiones una direcci\u00f3n estrat\u00e9gica. Ir\u00f3nicamente, la IA puede ofrecer soluciones a algunas de estas cuestiones. Pero, por ahora, las dejo para otra publicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Juli\u00e1n Villodre. <\/strong>Assistant Professor, Institute of Public Administration, Faculty of Governance and Global Affairs, Leiden University (The Netherlands).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El pr\u00f3ximo 8 de Julio (12:00 h Ciudad de M\u00e9xico \/ 20:00 h en horario peninsular espa\u00f1ol) participar\u00e9 como ponente en una conferencia promovida por la Universidad Aut\u00f3noma del Estado de M\u00e9xico, bajo el t\u00edtulo \u201cInteligencia Artificial en la docencia: oportunidades y desaf\u00edos en la educaci\u00f3n universitaria\u201d. Ante el auge de herramientas como ChatGPT, el objetivo de la conferencia es discutir las transformaciones que la Inteligencia Artificial (IA) supone para la educaci\u00f3n superior, particularmente, en el entorno universitario. En esta entrada, y a modo de avance sobre la discusi\u00f3n que tratar\u00e9 durante la conferencia, me gustar\u00eda reflexionar sobre algunos aspectos que considero claves en la conversaci\u00f3n sobre el impacto de la IA en la educaci\u00f3n superior. Por un lado, me centro en revisar la visi\u00f3n que la literatura acad\u00e9mica tiene sobre los principales discursos del impacto de la IA en la educaci\u00f3n superior. 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