Gabriela Fretes Torruella
Psicóloga, Universidad de Barcelona, España; Máster en Educación y TIC’s, Universidad Oberta de Cataluña, España. Doctorado (c) en Tecnología Educativa en la Universitat Rovira i Virgili, España. Coordinadora de Desarrollo Docente Santiago, Facultad de Psicología.
Pablo Fossa Arcila
Psicólogo, Doctor en Psicoterapia, Pontificia Universidad Católica de Chile; PhD(c) en Filosofía, Universidad de Navarra, España. Director Laboratorio Cognición y Cultura, Facultad de Psicología.
Nos encontramos inmersos en una transformación tecnológica y social radical, que se ha denominado la Cuarta Revolución Industrial. Las tecnologías que forman parte de ésta son la robótica, la realidad virtual y aumentada, la impresión 3D, el seguimiento de la mirada o el reconocimiento de emociones (Llurba et.al, 2022; Rodal, 2020; Shahroom y Hussin, 2018; Zhong et al., 2017). Las tecnologías que ganan terreno en el potencial son el Internet de las cosas y la Inteligencia Artificial, con un avance sin precedentes en la interacción persona-computador (León y Viñas, 2017; Mogas, 2020). Todo este conjunto de tecnologías tienen potencial para aplicarse al ámbito educativo, en este caso, nos vamos a centrar en el impacto de la Inteligencia Artificial (IA).
La IA es una rama nueva dentro de la disciplina de la computación que trata de simular ciertas características de la inteligencia humana o animal, implementada por medio de modelos de software y/o hardware que permiten resolver problemas (Kurzweil, 1990). Sin embargo, la IA que nos convoca, y que tanto ha captado la atención en los últimos meses, es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG).
El primer programa que procesó el lenguaje natural fue ELIZA, creado por Weizenbaum entre 1964 y 1965 (Weinzenbaum, 1966). El programa emulaba ser un psicoterapeuta de orientación rogeriana que formulaba preguntas y hacía observaciones a los usuarios, muchos de los cuales creían que hablaban con una persona. Mucho se ha avanzado en el desarrollo de programas con habilidades lingüísticas y, en la actualidad, nos encontramos con herramientas como ChatGPT o con habilidades para la producción artística a partir de instrucciones de texto como Dall-E, ambas pertenecientes a OpenAI.
Si bien la IA es utilizada desde hace muchos años en la educación, especialmente para automatizar tareas administrativas o proporcionar aprendizaje adaptativo (Pérez-Zúñiga ert al., 2017), entre otras, con la generalización de la IAG se genera un abanico de posibilidades distintas. Incluso despojada de la mítica de la ciencia ficción, es una innovación extraordinaria. En este panorama, la comunidad docente debe ocuparse del reto de la integración de la IAG en los procesos de enseñanza, de aprendizaje y de investigación, que pasaría por un rediseño de sus tareas. No es algo nuevo. Desde la irrupción de Internet, hay consenso de la necesidad de integrar la tecnología a metodologías activas de aprendizaje, pero ahora, quizás, se hace imperativo. Este proceso requiere de profesionales implicados y con suficiente Competencia Digital Docente (CDD) como condición mínima para acompañar a los estudiantes, mucho más allá del uso técnico, implica el uso didáctico y la actitud ética (Palau et.al, 2020).
Según lo que hemos observado en otros contextos y de la información recogida de la comunidad docente de la Facultad de Psicología, las preocupaciones más recurrentes que surgen con la IAG es que los estudiantes incurran en un uso inadecuado, como la copia o el plagio, así como tener acceso a información incorrecta. Por ejemplo, si hoy enviamos como tarea la redacción de un ensayo, es posible que muchos de nuestros estudiantes lo estén elaborando con la ayuda del ChatGPT o similares, y quizás algunos de ellos opten por la copia directa. Parece lógico entonces que, para asegurarnos de que los estudiantes aprenden y no solo lo aparentan, tendremos que modificar la enseñanza y la evaluación. Partiendo de que no tiene sentido renunciar a una herramienta tan poderosa, sistemáticamente, la alternativa es integrarla. El primer paso es explicitar su existencia, así como los criterios y normas para su correcta utilización, como por ejemplo, la adecuada citación. Hay que abrir un espacio sostenido para la reflexión sobre las posibles utilidades, limitaciones e inconvenientes, cultivando la esfera ética y promoviendo el uso responsable y seguro.
Por otro lado, es impostergable la renovación metodológica. Debemos dar valor agregado al alumnado para que quiera aprender con nosotros y eso no se consigue solamente con la entrega de información. Es necesaria la priorización de actividades que desarrollen el pensamiento de orden superior, como el análisis, la evaluación y la creación (Bloom). En este sentido, la habilidad de formular preguntas pertinentes al programa (“prompt”) nos invita a volver a la filosofía y a la capacidad de asombro, tanto para docentes como para estudiantes. Una metodología como la de aprendizaje basado en preguntas (Sánchez, 2017), podría permitir desarrollarla, avanzando desde preguntas genuinas y exploratorias hacia preguntas informadas, complejas y multidimensionales. Lo mismo sucede con el pensamiento crítico, que es esencial para valorar la calidad y precisión de la información generada en la era de la postverdad. Las herramientas basadas en IAG se pueden integrar de forma concreta en los programas educativos como un recurso bibliográfico más (por ejemplo, explorando una temática), y/o como objeto de estudio (analizando las conversaciones o los contenidos generados) en el marco de un aprendizaje activo.
Respecto al impacto en la docencia, estamos lejos de considerar las posturas que auguran que la IA sustituirá al maestro. La formación de profesionales de la educación o de la psicología requiere indispensablemente de la figura docente, en su rol de facilitador de aprendizaje. Si la IA ya permite liberar tareas, la IAG puede ser una aliada a modo de asistente, que nos ayude a elaborar contenido, como resúmenes, retroalimentaciones, actividades, preguntas, etc. Lee indica que la IAG puede liberar hasta un 40% del tiempo de los docentes, que se pueden dedicar a las relaciones con estudiantes, trabajo moral o trabajo en equipo (BBVA Aprendemos Juntos 2030, 2021). En este sentido, consideramos que puede fomentar el bienestar docente, debido a que se liberan las tareas más tediosas.
Probablemente nos enfrentemos, siguiendo la terminología de Meirieu (1996), al inicio de un cambio copernicano en educación, con el fin de asegurar la preparación de nuestros estudiantes. Desde una perspectiva posibilitadora, la integración adecuada de la IAG, entre otras, amplía nuestras capacidades humanas en la era de la Cuarta Revolución Industrial.
Referencias
BBVA Aprendemos Juntos 2030. (2021) Cómo la Inteligencia Artificial ayudará a los profesores. Lee, K-F. https://aprendemosjuntos.bbva.com/especial/como-la-inteligencia-artificial-ayudara-a-los-profesores-kai-fu-lee/ Kurzweil, R. (1990). The age of intelligent machines. MIT Press. Llurba, C., Fretes, G., Palau, R. (2022) Pilot study of real-time Emotional Recognition technology for Secondary school students. Interaction Design & Architecture(s) Journal, 52, 61–80. https://doi. org/10.55612/s-5002-052-004. Meirieu, P. (1996). Frankenstein Educador. Barcelona. Laertes S.A. de Ediciones Mogas-Recalde, J. (2020) Smart Classroom i l’adveniment de la Quarta Revolució Industrial: anàlisi dels factors clau per al disseny d’aulas intel-ligents. UTE Teaching & Technology (Universitas Tarraconensis), 1(3), 61-72. Palau, R., Usart, M., Ucar, M. (2019) La competencia digital de los docentes de los conservatorios. Estudio de autopercepción en España. Revista Electrónica de LEEME (44) https://doi.org/10.7203/LEEME.44.15709 Pérez-Zúñiga, R., Mena-Hernández, E., Elicerio-Conchas, D. (2020) El nuevo enfoque de participación docente ante los retos y desafíos tecnológicos de la cuarta revolución industrial. Revista Espacios, 41(11), 24. https://revistaespacios.com/a20v41n11/a20v41n11p24.pdf Rodal, E. (2020). Industria 4.0: conceptos, tecnologías habilitadoras y retos. Ediciones Pirámide. Sánchez, I. R. Aprendizaje basado en preguntas y su impacto en las estrategias de aprendizaje en Física. Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias didácticas, 2017, núm. extra, 1903-1908. https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/336741 Shahroom, A. A., Hussin, N. (2018). Industrial Revolution 4.0 and Education. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 8(9), 314-319. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v8-i9/4593 Weinzenbaum, J. (1966): ELIZA – A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine. Communications of the ACM, 9 (1), 36-45. https://doi. org/10.1145/365153.365168 Zhong, R. Y., Xu, X., Klotz, E., Newman, S. T. (2017). Intelligent manufacturing in the context of industry 4.0: A Review. Engineering, 3(5), 616-630. https://doi.org/10.1016/J.ENG.2017.05.015
