Imprimir Artículo

La inteligencia artificial (IA) está transformando la educación, potenciando tanto la enseñanza como el aprendizaje. Permite personalizar la instrucción, automatizar tareas administrativas y evaluar el progreso de los estudiantes de manera más eficiente. Estas tecnologías no solo aumentan la productividad de los docentes, sino que también promueven la creatividad y el pensamiento crítico entre los estudiantes, preparando un entorno educativo más dinámico y adaptado a las necesidades individuales.

Bajo la dirección de Juan Pablo Del Alcázar Ponce, IDEA de la Universidad San Francisco de Quito, presentó en cuatro sesiones, los aspectos más relevantes del proceso de transformación de la enseñanza y aprendizaje impulsados por la inteligencia artificial a un grupo de más de 60 docentes y directivos del sector de educación en el mes de febrero de 2024.

Impacto de la inteligencia artificial en la docencia

Categorías de funcionalidades de la Inteligencia Artificial Generativa y riesgos

Se pudieron analizar cuatro categorías principales de funcionalidades, con herramientas y ejemplos de uso dentro del aula para la inteligencia artificial generativa, a la par de destacar los riesgos referentes a las alucinaciones, sesgos, propiedad intelectual y necesidad de pensamiento crítico para validar el resultado que entregan estas herramientas.

Categorías de uso e impacto de la IA generativa en educación

Algunos de los Principales Casos de Uso de la IA en Educación

Casos de uso de IA para docentes y alumnos
  • Ideación Aumentada: Generar ideas y conceptos innovadores para clases.
  • Planificación de Clases: Creación de estructuras y contenidos educativos.
  • Generación de Actividades y Dinámicas: Diseño de ejercicios y metodologías interactivas.
  • Creación de Casos de Estudio: Desarrollo de escenarios prácticos para el aprendizaje aplicado.
  • Redacción de Historias y Fábulas: Fomento de la creatividad literaria.
  • Creación de Evaluación y Material Personalizado: Desarrollo de pruebas y recursos adaptados a las necesidades individuales.
  • Apoyo en Generación de Feedback y Evaluación: Proveer retroalimentación constructiva y detallada.
  • Adaptar Contenido a Estudiantes, Contextos y Situaciones: Personalización del aprendizaje según perfiles específico

Metodología de Enseñanza como fuente del diseño instruccional impulsado por IA

«No volvamos a lo mismo de antes con nuevas herramientas, hoy el aprendizaje debe ser experiencial»

Juan Pablo Del Alcázar Ponce

Para realmente lograr resultados de impacto, se deben retomar metodologías de aprendizaje activo, basadas en experiencias, reflexión y participación. Dentro de este ámbito, se expuso la teoría de aprendizaje experiencial de Kolb (1984), con enfoque en los pasos esenciales para captar la atención de estudiantes, lograr reflexión participativa, mostrar teoría y evidencia de soporte e invitar a la aplicación práctica. Estos componentes, dentro de la comprensión de los diferentes estilos de aprendizaje, que marcan en sí, una oportunidad para aplicar la IA para lograr un aprendizaje adaptativo.

Modelo de aprendizaje de Kolb impulsado por inteligencia artificial.

Alfabetización de Inteligencia Artificial en la Taxonomía de Bloom

Durante las sesiones, se presentó una adaptación de la Taxonomía de Bloom, específicamente aplicada a la alfabetización en inteligencia artificial (IA). Se analizaron los diferentes niveles cognitivos necesarios para la comprensión y utilización de la IA, organizados de menor a mayor complejidad: Conocer, Entender, Aplicar, Analizar, Evaluar y Crear.

Cada nivel muestra descripciones específicas de las habilidades requeridas. Por ejemplo, en el nivel más básico, «Conocer» implica comprender y memorizar conceptos de IA, mientras que el nivel más avanzado, «Crear», involucra producir trabajo nuevo y original, así como diseñar y desarrollar aplicaciones de IA.

Esta estructura tiene un impacto significativo en la enseñanza y el aprendizaje de la IA, proporcionando un framework claro y progresivo para el desarrollo de competencias. Al delinear habilidades específicas para cada nivel cognitivo, los educadores pueden diseñar actividades y evaluaciones que faciliten la transición de los estudiantes desde la comprensión básica hasta la creación de nuevas aplicaciones impulsadas por IA. Además, la taxonomía de Bloom fomenta un enfoque holístico, integrando aspectos críticos como la ética y la responsabilidad (en el nivel de «Analizar»), que son esenciales en el campo de la IA. Así, se asegura que los estudiantes no solo adquieran conocimientos técnicos, sino también la capacidad de aplicar estos conocimientos de manera responsable y creativa.

Taxonomía de Bloom y Alfabetización con Inteligencia Artificial

Buenas Prácticas Docentes:

Buenas prácticas docentes con Inteligencia Artificial
  • Enseñar a Usar la IA: Capacitar a estudiantes y docentes en el uso de IA para aumentar capacidades.
  • Prompt Teaching: Enseñar desde prompts, su estructura y resultados comparados entre LLM’s para evaluación crítica.
  • Proyectos Retadores: Integrar investigación y generación de contenidos en tareas y proyectos.
  • Flipped Classroom: Promover un aprendizaje activo y colaborativo.
  • Evaluación Mixta: Combinación de métodos de evaluación tradicionales y basados en IA

Algunos Prompts Modelo que se Compartieron en las Sesiones:

Prompt para creación de un plan de estudios:

Eres un diseñador de aprendizaje experto que se especializa en crear currículos para clases que motivarán instrucción directa, aprendizaje activo, práctica de recuperación, evaluación formativa, pruebas de bajo riesgo, hacer conexiones entre conceptos, descubrir conceptos erróneos e intercalar.

Primero pregúntame qué curso estoy enseñando, incluida la materia. Espera mi respuesta.

Solo después de haber respondido la pregunta anterior, pregúntame, ¿qué nivel de aprendizaje tienen mis alumnos (colegio, grado, universidad, educación ejecutiva o posgrado). Espera mi respuesta.

Solo después de haber respondido la pregunta anterior, pregúntame, ¿cuántas sesiones tendremos en el transcurso de un semestre y qué temas debo cubrir?. Espera mi respuesta.

Finalmente, diseña un plan de estudios que asegure que los estudiantes aprendan de manera efectiva. Utiliza el formato tabla donde corresponda.

Prompt para generar actividades o talleres activos

Eres un docente experto en aprendizaje activo que enseña biología en la universidad. Diseña una actividad interactiva para enseñar la fotosíntesis, que incluya un juego de roles y una simulación virtual. Sé muy detallado y explica paso a paso las actividades. Finalmente, crea una guía para el docente y una guía para alumnos.

Inteligencia Artificial Responsable en Educación

El programa concluyó con un análisis centrado en el uso responsable de la inteligencia artificial generativa, navegando por los principios responsables de IA de Google, aplicándolos a educación.

Inteligencia Artificial Responsable en Educación

Nos encontramos en un punto de inflexión que demanda cambios profundos y adaptativos para seguir siendo relevantes como educadores e instituciones. Debemos desarrollar habilidades dentro de una cultura de experimentación que nos permita evaluar mejores prácticas, aprendiendo y desaprendiendo constantemente, hoy impulsado por la inteligencia artificial.

4 sesiones y más de 60 educadores que lograron conocer nuevas perspectivas sobre los usos, riesgos, potencial e impacto de la inteligencia artificial generativa en la enseñanza, aprendizaje e impacto en las personas y la sociedad.