Ésta es la cuarta entrega de una serie de posts que, con el nombre genérico de "Inteligencia artificial, educación, aprendizaje y conocimiento. Una agenda personal para los próximos tiempos" comenzamos a publicar el 26 de julio.En conjunto están publicados en Research Gate con el
En el tiempo en que se ha desarrollado la IA y en la
práctica de su uso educativo hemos observado principalmente dos tipos de
enfoque de uso. Uno para realizar lo que tenemos que hacer ---nuestras tareas---
de una manera más fácil, con resultados más atractivos y perfectos, pero
implicándose mínimamente y sin ir más allá en sus conclusiones. Es el modelo
arado romano. Otra es para hacer lo que antes hacíamos en el mundo digital:
indagar dónde está la información relevante para nuestro propósito y cuál es su
contenido. Averiguar precedentes y métodos de uso para resolver el problema que
afrontamos, analizarla, procesarla y sistematizarla. Todo ello como forma
previa al asunto principal, que era hacer nuestra obra, u obtener conclusiones
de forma deductiva, inductiva etc. en nuestra investigación, para nuestro
proyecto o en nuestro diseño.
La diferencia es que ahora
a) esta fase, la previa a nuestro trabajo, el que hacemos exclusivamente de forma autónoma, sin ayuda de nadie ni de nada, ahora y así es más completa y más
eficiente que tal como lo hacíamos antes, aunque no siempre y a veces
errónea y con falta de revisión y validación, y
b) la parte sustancial de nuestro trabajo ---la que realizamos
a partir del trabajo de la IA e incluso guiándola en esa parte con lo que hemos
visto que se conoce como Prompt Ingennering--- la hacemos con nuestras
ideas, nuestra experiencia, nuestra sensibilidad, nuestra creatividad, y lo que
es más importante con nuestra implicación y nuestro compromiso. Es lo que se
conoce como atribución de significado y como apropiación. De manera que, de
esta forma el, resultado sea reconocido y lo reconozcamos como nuestra obra.
Esta otra forma de utilizar la IA para nuestro objetivo es la que
identificaremos como "utilizanado la IA herramienta o como medio". Haciendo énfasis, como hemos desarrollado en la parte anterior, en que ahora, esta forma de trabajar. es mucho más potente y
comparte con nosotros aspectos exocognitivos que implican una cognición
especial, la que hemos llamado cognición generativa.
Pero, sobre todo, para el resultado y para nuestro objetivo es que es mucho más
eficaz, aunque haya limitaciones y sesgos. Ahora utilizamos todo lo que hay en cuanto a información y a conocimiento, que lo tenemos además a nuestra disposición organizado de
forma muy rápida. Hemos pasado del cincel y el martillo de los canteros
medievales y de los escultores renacentistas, al rayo láser, a la impresión
3D,… pero siempre para hacer nuestra escultura. Y no es sólo una metáfora. Sólo
que antes eran materiales y ahora son materiales cognitivos.
No podemos ignorar que por la vía de los hechos se han impuesto estas dos formas de uso de la IA
generativa, al tiempo que valoramos que la potencia para incrementar el
progreso de la ciencia, los servicios y la producción y por ende la felicidad,
al aumentar el bienestar, está en la segunda. Debemos favorecerla como la que
realmente proporciona un incremento de estos factores y sobre todo debemos
incluirla así en la educación. Ése es el desafío.
Igualmente, el tipo de efectos no deseados para el aprendizaje tal como los
hemos analizado se vinculan exclusivamente con la primera opción, o con
modalidades incompletas o mal planteadas de la segunda, como por ejemplo puede
ser atribuir un carácter infalible y taumatúrgico a las conclusiones que los
modelos de IA nos presentan como resultados de nuestros prompts, de sus
procesos y de sus bases de datos.
Éste sería el marco y el panorama de la IA
en la educación y en el aprendizaje.
Como reflexión aparte, por mi experiencia reciente he
observado que muchos estudiantes utilizan actualmente la Inteligencia
Artificial Generativa (IAG) en sus cursos [asignaturas], en sus tareas y en
otras actividades, pero su disposición a revelar dicho uso sigue siendo baja y
arriesgada.
Sostenemos que la
falta de divulgación no debe interpretarse como un fallo de la autorregulación,
la monitorización metacognitiva o las violaciones de la integridad académica.
Estas explicaciones que, de forma ocasional y no regulada, nos
dan, sitúan el uso de la IAG por parte de los estudiantes dentro del propio
alumno y pasan por alto la ecología educativa donde la divulgación adquiere
sentido.
Ante ello nos plantamos y argumentaremos defendiendo paladinamente la idea de que
la ocultación de la IAG puede funcionar como una forma de regulación
contextualizada en respuesta a entornos donde la honestidad puede acarrear
costes académicos, relacionales o simbólicos. Proponemos la agencia posdigital de
la IAG por los alumnos que igualmente sea objeto de estudio --- como una forma de
divulgación de la IAG--- como una práctica ecológica, relacional y ética
fundamentada en la confianza, el cuidado y la responsabilidad negociada. Y no
necesariamente como algo sucio, fraudulento o simplemente no deseable.
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