Enseñanza Online y IA: la necesaria introducción de la IA en la enseñanza superior

Infografía de persona sentada frente a un ordenador.

Serie: 'Haciendo Historia' (XCIX)

Vivimos en un mundo saturado de tecnología que ha reformulado todas las esferas de la vida, desde cómo nos comunicamos hasta cómo adquirimos conocimientos. La eclosión de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la sociedad, propulsada por herramientas como CHATGPT de OpenAI, Midjourney, Dall-E, Bard o Bing AI, está revolucionando multitud de disciplinas de conocimiento y ámbitos de actividad. Este fenómeno está produciendo un cambio de paradigma que transformará drásticamente y a corto plazo la forma en que trabajamos e incluso la naturaleza de los empleos. Un informe reciente de Accenture estima que alrededor de 300 millones de trabajos podrían verse afectados por la IA generativa, lo que significa que el 18% de los empleos a nivel mundial podrían ser automatizados. Asimismo se sugiere que cerca del 40% de todas las horas de trabajo podrían verse afectadas por los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs por sus siglas en inglés) como ChatGPT-4.

Si bien es cierto que muchos trabajos desaparecerán y otros nuevos surgirán, la vasta mayoría de los que perduren se verán influenciados, en mayor o menor medida, por esta nueva tecnología disruptiva. Esto se debe a que la IA tiene la capacidad de manipular grandes volúmenes de información y procesarla a una velocidad y en cantidades que superan la capacidad humana. La combinación del factor humano y la IA da lugar a un aumento sin precedentes en la eficacia en la ejecución de tareas humanas y a una significativa disminución de la probabilidad de cometer errores, lo cual representará un notable incremento de la productividad. En definitiva, esta tecnología ha irrumpido en la sociedad y su adopción es imparable, por lo que los egresados universitarios tendrán que familiarizarse con ella.

Figura 1. Impacto de la IA en la actividad profesional en los próximos años. Accenture. 2023

Impacto de la IA en la enseñanza universitaria

El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la enseñanza universitaria puede ser transformador y multifacético. Dado que es muy probable que muchos estudiantes universitarios interactuarán con la IA en su futura vida profesional o investigadora, es fundamental equiparlos con las habilidades necesarias para trabajar eficazmente con estas tecnologías emergentes. La utilización de la IA en el ámbito profesional requiere algo más que la mera interacción con la tecnología. Los estudiantes deben comprender los principios fundamentales que rigen la IA para poder usarla de manera efectiva y ética. Esto implica entender tanto las capacidades como las limitaciones de la IA y cómo estas tecnologías pueden influir y ser influenciadas por los contextos sociales y culturales más amplios.

En cuanto a las competencias específicas necesarias para trabajar con la IA, éstas pueden variar dependiendo del campo de estudio y del tipo específico de trabajo que se vaya a realizar. Concretamente, en el Grado de Historia, Geografía e Historia del Arte, las utilidades de la IA son realmente asombrosas. En el ámbito de la historia, la IA permite aplicar técnicas de reconstrucción de redes históricas, realizar análisis de un amplio volumen de textos, y crear modelos predictivos basados en hechos pasados. En la disciplina de la geografía, la IA se ha introducido en subdisciplinas como la teledetección y la modelización espacial, muy útiles para el urbanismo y el geomarketing, por ejemplo.

La IA también puede realizar grandes contribuciones al campo de la Historia del Arte. Por ejemplo, podría diferenciar entre una pintura impresionista y una pintura cubista basándose en características visuales como la paleta de colores, las pinceladas y la composición. Esto podría ayudar a los historiadores del arte a catalogar rápidamente grandes colecciones de obras de arte y podría ser especialmente útil en la identificación de obras de arte sin atribuir o de falsificaciones. Asimismo, la IA también puede ser utilizada para mejorar el rendimiento del aprendizaje de los alumnos, adaptando los contenidos a las particularidades de cada alumno y favoreciendo el desarrollo adaptado de competencias esenciales, como la redacción de ensayos académicos.

La aparición de estas nuevas herramientas hace necesario que en el futuro se integren competencias de IA en los currículos existentes, incluso sería razonable el desarrollo de nuevos programas de estudio centrados en la IA. Además, los métodos pedagógicos también pueden necesitar adaptarse para facilitar la enseñanza y el aprendizaje de estas habilidades. Esto podría incluir un mayor énfasis en el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje práctico y la enseñanza interdisciplinaria.

Sin embargo, no es suficiente simplemente enseñar a los estudiantes a utilizar la IA. También es crucial fomentar una actitud crítica y reflexiva hacia estas tecnologías. Los estudiantes necesitan comprender cómo se desarrolla y se utiliza la IA, las implicaciones éticas y sociales de su uso, y la necesidad de utilizar la IA de manera responsable y ética.

Figura 2. Creatividad humana vs creatividad de la inteligencia artificial según Leonardo Ai.

Carencias actuales de la IA

Pese a su potencial, la Inteligencia Artificial (IA) también tiene limitaciones. La variabilidad en la calidad de las imágenes generadas por IA, como las que puede proporcionar Midjourney u otras plataformas similares, depende en gran medida de la precisión de las instrucciones o "prompts" introducidas en las IAs.

Igualmente es importante tener presente las restricciones inherentes de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). A pesar de su aparente habilidad para redactar textos extensos, estos poseen limitaciones significativas en cuanto al volumen de información que pueden procesar. Por ejemplo, muchos de estos modelos no pueden manejar información que exceda una extensión superior a cuatro páginas de texto, a menos que se use una API.

Además, la IA carece de una comprensión intrínseca y profunda de la realidad que nos rodea, una habilidad que los seres humanos adquieren a través de la suma de experiencias concretas y específicas y que se ha acumulado años. Aunque la IA puede emular la creatividad basándose en los vastos conjuntos de datos con los que fue entrenada, muy superiores, pero generalmente menos específicos, no tiene la capacidad para innovar o generar algo completamente nuevo. Su "creatividad" tiende a ser una reconfiguración de lo que ha aprendido previamente.

El rendimiento de una IA puede verse fuertemente influenciado por la naturaleza de los datos de entrenamiento. Esto es evidente en el hecho de que las respuestas a consultas en inglés suelen ser más precisas que las respuestas a consultas en otros idiomas, simplemente porque los datos de entrenamiento en inglés son generalmente más variados. Una limitación adicional deriva del periodo temporal durante el cual se entrenó la IA. Por ejemplo, la IA ChatGPT no dispone de datos ni conocimiento adquirido después de septiembre de 2021. Esto no solo limita su habilidad para responder a preguntas sobre eventos recientes, como por ejemplo qué equipo ganó el mundial de Qatar, sino que también inhibe su capacidad para proporcionar un código Python actualizado a 2023 o sugerir avances médicos descubiertos después de la fecha mencionada.

Experiencia piloto de la IA en la Universidad Isabel I

En la Universidad Isabel I, reconocemos la trascendencia de esta nueva realidad. De la importancia que tendrá en los próximos años la IA en el plano investigador y laboral y de las importantes carencias que esta presenta. Consecuentemente, hemos puesto en marcha un proyecto piloto para integrar esta tecnología innovadora en algunas áreas de nuestro grado en Historia, Geografía e Historia del Arte. Nos enfocamos en diseñar actividades que otorguen a nuestros estudiantes las competencias necesarias en IA que hemos discutido anteriormente. Además, haremos uso de la IA para monitorizar el aprendizaje de los alumnos y para que el profesor pueda adaptarse mejor a las particularidades de cada alumno.

Referencias:

Accenture (2023). A new era of generative AI for everyone. The technology underpinning ChatGPT will transform work and reinvent business.

Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 189, OECD Publishing, Paris. Link

Southworth, J., Migliaccio, K., Glover, J., Reed, D., McCarty, C., Brendemuhl, J., & Thomas, A. (2023). Developing a model for AI Across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100127.

Yang, T. C., & Chen, J. H. (2023). Pre-service teachers' perceptions and intentions regarding the use of chatbots through statistical and lag sequential analysis. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100119.

Editor: Universidad Isabel I

Burgos, España

ISSN: 2659-398X