“Hasta 2022 éramos nosotros quienes interactuábamos con la IA, pero ahora es la IA que interactúa con nosotros” señala Mariana Ferrarelli, investigadora y docente de la Licenciatura de Educación, quien analiza qué va a pasar con la inteligencia artificial en las clases ofreciendo algunas pistas para el diseño de la enseñanza.
Los desarrollos recientes en Inteligencia Artificial generativa (IAG) influyen en varias dimensiones de nuestra sociedad, abarcando ámbitos culturales, económicos y, por supuesto, educativos. En este contexto, las prácticas pedagógicas se encuentran ante considerables desafíos y oportunidades en una era marcada por la proliferación de plataformas digitales y la recopilación de macrodatos o big data.
Examinar las implicaciones de la IAG en el ámbito educativo permite abordar una serie de preguntas clave: ¿Cuál es el alcance de tecnologías como ChatGPT en la enseñanza? ¿Cuáles son las posibilidades que ofrece la IAG para apoyar el diseño de materiales didácticos? ¿Qué habilidades son necesarias para emplear de manera responsable y crítica estas herramientas tecnológicas en el aula?
Hoy, particularmente, no hay respuesta definitiva a nada… porque la inteligencia artificial está en cambio permanente y los escenarios se van modificando. Sin embargo, para ir por una cuestión más conceptual, podemos analizar tres momentos y comprender qué va a pasar con la IA en la tercera década de este siglo XXI.
Necesitamos ver que las herramientas son efímeras, contamos con algunos copilotos como Gamma – Claude – Mapify – y de repente Meta que apareció en el celular para conversar con nosotros y en América Latina no podemos desactivarla.
Dejo esta nota porque es parte de los escenarios críticos que nos toca atravesar en estos días. En nuestro continente quienes deseen no contar con este asistente de IA en el celular no pueden desactivarlo ya que aquí no hay una normativa contundente que obligue a las empresas a darle la opción a los usuarios para que elijan si quieren tenerla o no. En Europa, en cambio, la normativa es más robusta, y lleva tiempo diseñándose mediante demandas de la ciudadanía, y de los Estados. Allí sí se puede eliminar.
Hace poco quise dejar que la IA me proponga una imagen de la educación en el futuro, por ejemplo, en 2077. Y lo que ofrece Meta es una imagen de alumnos en un aula con un dispositivo que puede ser de metaverso, una clase un poco rara, no tenía ventanas, razón por la que seguí pidiendo información, pero con pocos detalles. Este es el punto que quiero subrayar: cuando no aportamos detalles en el pedido, en el prompts o solicitud, la IA responde desde lo que conoce, desde el sesgo.
Entonces ¿de dónde saca información la IA para generar imágenes? Porque ella siguió interpretando lo que yo le pedía. No tenía mucha imaginación esta IA. No me estaba entregando todo lo que le estaba pidiendo, pero lo interesante de este prompts es que permite reflexionar sobre cómo la inteligencia generativa realmente imagina las aulas. Es la imagen de una cuasi evolución de la escuela que nos invita a pensar en la educación del futuro.
Esto me lleva al siguiente mensaje: si no podemos cambiar, no vamos a cambiar. Nosotros somos los que vamos a organizar la enseñanza para que el aprendizaje ocurra y esto va mucho más allá del dispositivo. Tiene que ver con la decisión de cómo incorporamos cualquier tecnología o incluso los elementos analógicos como la tiza o el pizarrón, porque hasta la posición de los bancos termina siendo una decisión nuestra.
Algunos rasgos de la IA
La IA no posee imaginación pedagógica. La imaginación es nuestra. Eventualmente uno puede solicitar a la IA generativa —chat GPT u otra aplicación—, pero este sistema automático va a ir a buscar a su base de conocimiento —a esos millones de sitios web— y las ideas que va a encontrar, me las va a traer.
Seguramente se trate de ideas muy generales y habrá que seguir consultando, dando detalles, partiendo del principio de que no conoce a mi estudiantado. No sabe cómo me gusta organizar mis clases, mi tono, mi estilo. Tampoco sabe cuáles son mis prioridades, mi enfoque, o por dónde me gusta enganchar a mis estudiantes buscando que se apasionen y que desarrollen su curiosidad.
En definitiva, somos nosotros quienes conducimos a las tecnologías para que generen aprendizajes genuinos.
Otro punto, ¿cómo la IA generativa puede ayudar en la construcción de conocimientos? En primer lugar, hay que cuidar los vínculos considerando aquellas comunidades de aprendizaje que generamos con cada uno de los grupos de alumnos. Si el foco está en el clima de empatía, ellos se van a sentir seguros, se van animar a preguntar —y hasta equivocarse— entonces tendremos una visión clara de cómo abordar cualquier tecnología.
A partir de aquí les planteo tres líneas o pinceladas que pueden teñir nuestra enseñanza:
Por un lado, podemos interpretar el funcionamiento de la IA generativa, qué puertas nos abre, o qué puede o no puede hacer pretendiendo que nuestro estudiantado —dependiendo de la edad— la incorpore.
También es importante hacer un uso transparente; que el contenido quede documentado.
Podría decir, en principio, que nosotros usamos la IA mucho antes del 2022. Esto lo sabemos desde que venimos utilizando las plataformas de streaming, o cuando linkeamos un video, una serie o película, la misma plataforma nos entrega sugerencias de posibles consumos a futuro, y todo está organizado automáticamente. Lo mismo sucede cuando hacemos una compra on line: la plataforma avisa y da sugerencias, a veces resuelve nuestras consultas, pero también hace recortes, nos limita, dando poco margen de acción. Hay muchos casos de filtros que la IA detecta.
Pero la diferencia con estos ejemplos y la inteligencia generativa que aparece en 2022, es que hasta ese momento nosotros interactuábamos con la IA. Ahora es la IA que interactúa con nosotros.
Utiliza lenguaje humano, natural, no necesitamos programar, ingresamos directamente, hacemos preguntas o una solicitud, por ejemplo: “genera un cuestionario sobre la fotosíntesis para estudiantes de cuarto grado”…podemos usar algunos términos para que sea más enfocado el producto y automáticamente tenemos una respuesta.
Una definición muy técnica
La OCDE habla de la IA generativa como un sistema basado en máquinas. Es el último cambio sobre este concepto que se añadió este año. Un sistema que infiere, saca conclusiones a partir de un input, de una entrada que recibe, o a partir de likes. Entonces la procesa, genera outputs tales como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones. Es así de sencillo. Y cuando la IA es una ruta de manejo diario, el output es muy particular.
Lo que predice la IA generativa cuando nosotros decimos “El cielo es…” y le pedimos a ChatGPT que lo complete… en general es “azul”. Va a decir azul, no porque alguna vez vio el color del cielo, sino porque va a predecir cuál es la próxima palabra posible en función de lo que ya se escribió, a partir de la base de conocimientos que tiene el sistema.
Entonces, cuando sabemos cómo funciona la IAG, estamos mejor posicionados para evitar malentendidos. Ella realmente se maneja por el cálculo de la próxima palabra probable. Es decir que la IAG no es tan inteligente, sino que se aproxima a las palabras y esta es una observación muy interesante porque en algunos contextos hasta se habla de que la IA “alucina”.
Hay un libro titulado “Atlas de la Inteligencia Artificial”, de Kate Crawford, que habla de que la inteligencia artificial tiene alucinaciones, es decir, cuando uno le pide datos bibliográficos lo hace en un formato muy correcto, sin embargo, muchos de los ítems que nombra no existen. Sus contenidos tienen algunos problemas. No aporta muchas pistas sobre lo que se ha publicado.
Otra característica que también cita esta autora es que la IA no es artificial, no está en una nube etérea. Está en centros de datos que permiten el procesamiento de la información.
La IA además tiene impacto ambiental. También hay que saber que existen recursos naturales que se van con el uso de la IA, como el agua, por ejemplo. Y hace poco, empresas como Google y Microsoft publicaron datos sobre sus emisiones reconociendo que aumentaron en un 50 por ciento porque los nuevos sistemas requieren muchísima electricidad.
Los informes recientes señalan que una búsqueda tradicional en Google consume mucho menos energía que la generación de texto en IA. Podría decir que un texto nuevo gasta diez veces más energía.
Esta información es muy valiosa. Una razón para conversar mucho con el estudiantado adolescente para señalar que la IA no es un buscador. La información que aporta no necesariamente es correcta o coincide con lo que puedan aportar otras fuentes más genuinas. Por ejemplo: Chat GPt o Gemini, no te dicen de dónde están extrayendo la información y a partir de qué páginas webs están trayendo contenido. En cambio, otras como Copilot siempre señalan el sitio, o declara de qué fuentes ha extraído información. A veces no queda muy claro si ese texto está de acuerdo con la fuente y uno se da cuenta que podría haber utilizado otra fuente mucho más genuina como Google.
Todas las herramientas que mencioné, no dan seguridad.
Por último ¿qué posibilidades ofrecen las herramientas de marcas comerciales en IA generativa? En particular, el criterio para seleccionarlas tiene que ver con lo que permita la carga de contenidos, entonces la diferencia al pedir con mucho detalle, consiste en que el comportamiento de la herramienta es mucho más preciso.
En el caso de Gamma, tiene una versión gratuita que permite hacer presentaciones. Nos ofrece cerca de ocho alternativas de diapositivas para editar. En general, las presentaciones solían ser muy generales, ahora en cambio permiten una carga de contenido más específico y lo que se genera está mucho más ajustado a eso que estamos necesitando. Sin embargo, no sabemos cómo va a evolucionar.
Hay colegas que prefieren otras alternativas: herramientas para enseñanza de idiomas Magic School, por ejemplo para inglés. También otras que funcionan para la planificación. Mapify genera mapas mentales muy interesantes y complejos a partir de contenidos que le podemos cargar y que, por ejemplo, se puede usar para el inicio de una actividad. O para hacer síntesis.
La imaginación pedagógica está de nuestro lado. El punto es que somos nosotros quienes decidimos de qué modo podemos incorporar la IA en la tarea docente, sabiendo que lo que cedemos es el hacer, no el pensar.
FUENTE: Mariana Ferrarelli es Lic. en Ciencias de la Comunicación (UBA), magíster en Metodología de Investigación (UNLa), docente de grado y posgrado. Diseña y acompaña proyectos transmedia en distintas instituciones donde se desempeña como consultora tecnopedagógica. Es profesora universitaria y dicta cursos de formación docente en la Universidad de San Andrés y en universidades nacionales. Escribe artículos académicos y desarrolla capacitaciones sobre narrativas transmedia en educación, trabajo con diversidad en el aula, tecnologías en la enseñanza, y el impacto de la cultura digital en las prácticas sociales.
