INTELIGENCIA ARTIFICIAL, EDUCACIÓN Y APRENDIZAJE

  Ya está en mis manos. Es el libro "El diseño instruccional de la educación universitaria apoyada en la tecnología y la Inteligencia Artificial". Ha surgido de un esfuerzo de la Dra. Parodi y de un servidor, a partir del detonante que supuso mi participación como evaluador externo del proyecto Erasmus de la UE, EPAI , a cuyos participantes y organizadores prométí suministrar de forma pulcra y organizada estos contenidos para utilizarlos en su organización instruccional. Ya no hablaremos más de forma vaga o controvertida. Ahí está todo. Se reunen trabajos que desde 2014 he realizado en diversas universidades en algunas de las cuales (Universidades de Valladolid y Murcia en España, pero básicamente en la Universidad Técnica Particular de Loja, que lo implementó en sus estudios de postgrado) en mayor o menor medida les ha valido para organizar instruccionalmente cursos y asignaturas, además con métodos de carácter netamente prácticos, como las técnicas de secuenciación de conte...

(*) El diseño instruccional tal como lo definimos [1]  tiene distintas componentes, una es la evaluación que ya hemos visto. Otra son los recursos, que trataremos aquí. En lo sucesivo es de esperar que vayamos completando ese marco. Dentro del diseño instruccional que se haga con la IA generativa es inevitable que se cuente con los recursos como una componente más pero fundamental, bien en el sentido tradicional bien en el nuevo sentido que se le asigne. En este apartado de recursos no es de esperar que los libros de texto, por el volumen de negocio que suponen y por la inversión actual de las empresas y por lo que estés dispuestas a invertir, sean ajenos al gran movimiento de capitales y esfuerzos que está suponiendo la IA generativa. De hecho, las editoriales ya van teniendo sus propios LLM. Una opción posible: los LLM como materiales de estudio (contenidos) En los próximos años, es probable que los materiales de los estudios (cursos y asignaturas) ---los textos--- pasen de tener...

Cuando íbamos a publicar el número especial de RED sobre IA generativa y Educación tuve el atrevimiento, desmedido por mi parte, de proponer a Noam Chomsky que fuese editor invitado. Como en otros casos a sabiendas de sus pocas fuerzas y de su edad avanzada le plantée que era solo nominal, como prestando su aval, y nos poníamos a su disposición para evitar todo esfuerzo. Lo hacíamos en base a su famoso artículo, que daba cabecera a nuestra presentación y a nuestra convocatoria, y que decía: La mente humana no es, como ChatGPT y sus similares, un pesado motor estadístico para la coincidencia de patrones, que se atiborra de cientos de terabytes de datos y extrapola la respuesta conversacional más probable o la respuesta más probable a una pregunta científica. Por el contrario, la mente humana es un sistema sorprendentemente eficiente y hasta elegante que opera con pequeñas cantidades de información; no busca inferir correlaciones brutas entre puntos de datos, sino crear expl...

La respuesta a la pregunta del título es clara: No, no es la única, ni la más importante cualitativamente ni tan siquiera la más elegante. Esta pregunta y estas respuestas me surgen a partir del interesante artículo de Siemens et al A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: a call for increased ethics, collaboration, and rigour ( Bond, M et al, 2023) , en nuestra revista hermana Educational Technology in Higher Education (ETHE). Inaugura además un interesante género la “revisión meta sistemática” ( meta systematic review ). Este análisis intenta encontrar tendencias a partir de las revisiones y no sólo de las investigaciones empíricas. El hecho de que se utilice en este momento, y atraiga la atención, pone de relieve como ya hemos señalado la ausencia de investigaciones directas que evidencien el impacto de la genAI en el aprendizaje y por extensión en la educación. Pero eso sólo es un efecto secundario. Lo importante es el análisis de largo recorri...