Hacia un uso ético de la IA en Educación.
Las primeras referencias a la IA que he encontrado en la prensa española datan de principios de los 50, y no en un artículo técnico sino satírico, sobre las píldoras para mejorar la inteligencia.
La píldora de la inteligencia instantánea, durante unas horas quedan los sesos como el oro.
Se puede pronunciar una conferencia, escribir un artículo, hacer un par de sonetos y hasta informar en la audiencia con toda brillantez.
La Codorniz 27/7/1952
Opino que la designación de Inteligencia Artificial es demasiado glamurosa para los LLM (Modelos de Lenguaje Masivos). La única inteligencia que demuestran es la de calcular la palabra que mejor cuadre en una frase en construcción.
Para que nos hagamos una idea —y entendamos porqué se producen las famosas "alucinaciones de la IA"—, un modelo de lenguaje sabe que las palabras perro, gato y mascota son semánticamente más cercanas que casa o coche (mediante cálculos vectoriales en un hiperplano).
Parece mentira que a partir de estos principios tan inestables se obtengan respuestas coherentes y relevantes, en un elevado porcentaje de ocasiones. He ahí la magia de la IA.
En los últimos meses hemos explorado en el blog distintas aplicaciones de ChatGPT y derivados. Desde la generación de imágenes para un personaje ficticio o un relato de ficción, pasando por la escritura de una distopía educativa, con parte de los diálogos "ideados" por IA, hasta el análisis de textos pesados (en megas) para desentrañar misterios históricos.
Con el primer trimestre educativo finiquitado, y la experiencia acumulada con mis alumnos, me atrevo a esbozar unas pinceladas sobre el uso ético de la IA en clase.
Escucho quejas de compañeros por trabajos fusilados de ChatGPT.
Opino que es necesario cambiar los paradigmas de evaluación, no poner puertas al campo y realizar un acompañamiento en clase, para una iniciación adecuada a esta disruptiva novedad.
Mi profe de Ingeniería del prompt (petición o pregunta que se realiza al chatbot), Jules White, tiene dos postulados fundamentales.
1. La IA es un exoesqueleto de nuestra mente.
Potencia nuestra inteligencia, pero carece de ella.
"Advertencia: Está máquina no tiene cerebro, es necesario usar el suyo".
2. Miguel Ángel no talló el David al primer golpe de cincel.
El uso de la IA debe implicar un dialogo prolongado, que se vaya refinando lentamente hasta el producto final.
El postulado 2 es fundamental, e intento que mis alumnos trasciendan la inmediatez de la respuesta "oracular" y cocinen a fuego lento el resultado definitivo.
Por ejemplo, una tabla de ideas fundamentales que deberán aprender para una exposición oral.
Aquí observamos también una interesante propiedad de los LLM: poder elegir qué tipo de persona (o entidad) contesta a nuestras cuestiones, o elaborar una respuesta para una determinada persona (un niño de ocho, doce años, etc.).
Posibles aplicaciones éticas de La IA en clase para alumnos:
1. Realización de resúmenes.
2. Tabulación de ideas fundamentales.
3. Guionizado de grabaciones multimedia.
4. Creación de imágenes sin derechos (como caricaturas de científicas para infografías).
5. Explicaciones personalizadas, acordes a la edad e intereses de los alumnos
6. Busqueda de enunciados de problemas para plantear y explicar a compañeros.
7. Juegos para aprender la tabla periódica o formulación química.
8. Simulación teórica de experimentos de laboratorio.
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¿Cómo puede la IA ayudarnos en nuestra labor docente de preparación y desarrollo de clases?
1. Podemos crear ejemplos de clases que combinen el objetivo educativo perseguido (por ejemplo el concepto de fracción) con los intereses de nuestros alumnos (voleibol, baile, videojuegos…) y temporalizarlo según nuestras necesidades.
Recordemos siempre el 2º postulado de Jules White. Pulamos y corroboremos lo necesario, y quizás el producto final no llegue aún a ser operativo; aunque puede que si sea sugerente para una siguiente fase.
Fases sucesivas:
-Aportemos todos los detalles que creamos necesarios para conseguir un proyecto realizable.
-Pidamos al LLM que haga sugerencias de mejora y que nos solicite la información que crea precisa, de forma iterativa.
-Creemos un bonus track para aquellos alumnos que acaben antes las actividades propuestas.
2. Confeccionar una lista de recursos para resolver un determinado problema docente. Podemos añadir las restricciones que creamos oportunas y dar al LLM los criterios con los cuales juzgaremos la bondad de la solución. Siempre factible el método de fases sucesivas.
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N. Cualquier cosa que puedas imaginar, seguro que puede ser potenciada por IA.
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