Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación: Una Guía Reflexiva, Apuntes de Lengua y Literatura

¡Descarga Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación: Una Guía Reflexiva y más Apuntes en PDF de Lengua y Literatura solo en Docsity! MARÍA DEL MAR SÁNCHEZ VERA UNA BREVE GUÍA REFLEXIVA SOBRE EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIF ICIAL EN LA EDUCACIÓN Hasta chat GPT y más allá Introducción La detección del plagio Implicaciones en la educación Conclusión. Sobre mí. Más información El truco de magia de chat GPT Herramientas Consejos para evaluar en la era del chat GPT ÍNDICE 01 05 03 07 02 06 04 Tanto en chat GPT como en el teclado predictivo del móvil se utilizan algoritmos para tratar predecir texto. Información extraída del blog mmarsanchez.es Cuando uso una aplicación de Inteligencia Artificial Generativa a veces tengo la misma sensación que cuando veo algún truco de magia (un truco bueno, eso sí). ¿Esto cómo lo ha hecho? Te queda esa sensación de que algo se nos escapa, algo que no sabemos. ¿Es la IA magia?. El truco de magia de la IA está en los programadores y desarrolladores, la inteligencia real está en los informáticos que tratan de crear sistemas que simulan aspectos de la inteligencia humana, que cada vez son mejores y más interesantes. Ellos son realmente los expertos en estos temas. En este texto yo solo voy a tratar de explicar de una manera sencilla la magia que se esconde detrás de chat GPT. Porque ellos son los magos, pero los espectadores queremos conocer parte del truco, por si nos toca ser ayudantes. No queremos ver solo el espectáculo ¡Queremos hacer magia!. El truco de magia de chat GPT ¿Has usado alguna vez el texto predictivo en el móvil? Este sistema trata de ofrecernos la palabra que escribiremos después en el teclado. Pues bien, tanto en chat GPT como en el teclado predictivo del móvil se utilizan algoritmos para tratar predecir texto. Para algunos esta comparación será un disparate (sorry for that), pero creo que es una forma sencilla que nos permite entender mejor cómo funciona esta tecnología. Evidentemente, Chat GPT tiene muchas diferencias significativas en la capacidad, tamaño y nivel de interactividad. 5 Chat GPT ha sido entrenado con gran cantidad de datos. Su arquitectura le permite realizar tareas complejas a través de la identificación de patrones en los datos. Utiliza modelos de redes neuronales, diseñados para simular cómo funciona el cerebro (es fascinante). Por lo tanto, la función de chat GPT es generar respuestas basadas en los patrones de lenguaje. Y, como el teclado predictivo de tu móvil, no tiene la capacidad de comprender el contexto, ni la intención que hay detrás de cada palabra. Si se equivoca, no es consciente de eso, no tiene emociones. Si falla, puede ser porque no le hemos dado las instrucciones correctamente o porque se produzca una interpretación errónea de los patrones de lenguaje y los datos de entrenamiento. Si lo de redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural, deep learning y todas esas cosas te suena a chino, te dejo un Genially que explica estos conceptos clave: https://view.genial.ly/645e7717eecdc80018f26bc9 Chat GPT es fascinante y hasta donde puedan llegar estas herramientas no lo sabemos, pero entender cómo funcionan es importante para manejarlas correctamente. En mi tesis abordé el tema del Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado a la evaluación online. Su evolución pocos años ha sido impresionante. Es fascinante ver esta carrera espacial tecnológica. El trabajo de los desarrolladores es impresionante. Además, cada disciplina (sociología, pedagogía, filosofía…) puede aportar su grano de arena para que la evolución tecnológica vaya acompañada del desarrollo social y humano. En realidad, la IA convive hace tiempo con nosotros, pero no la «veíamos». Solo contemplábamos los trucos de magia desde fuera, ahora nos dan la oportunidad de participar en el espectáculo de magia, (aunque sea como ayudantes del mago) y conocerla desde dentro es fascina. 6 El origen de Internet se remonta a los años 50. En los 80 comienza a extenderse por el mundo, y en los 90 y principios de los 2000 muchos nos conectábamos desde casa (con las consecuentes quejas familiares por no dejarles usar el teléfono) o, desde la facultad o cualquier sitio público desde el que nos dejaran hacerlo. Desde esos lugares accedíamos a la web de Terra o chateábamos en IRC, fascinados por Internet, esa herramienta que decían cambiaría el mundo. No obstante, la verdadera revolución llegó a principios del siglo XXI, cuando las conexiones se hicieron más rápidas y surgieron una gran cantidad de herramientas (blogs, wikis, redes sociales…) a las que se les llamó «herramientas de la Web 2.0». Lo que sucedió con la llegada de estas aplicaciones fue que, en pocos meses, dejamos de ser solo lectores de Internet y pudimos ser autores y participar activamente en la creación de contenidos. Y lo más importante, podíamos comunicarnos entre nosotros, podíamos crear recursos y podíamos ser actores de ese cambio al que antes solo asistíamos como público. De este modo, Internet y la llegada de estas herramientas posibilitó que cambiara el mundo y también ayudó a visibilizar muchas prácticas educativas interesantes y a generar un claustro virtual que compartía sus inquietudes y colaboraba en proyectos y se unían en comunidades como EABE, Novadors, y muchas más iniciativas que surgieron durante aquellos años. En ese contexto me hallaba yo haciendo mi tesis doctoral sobre web semántica. Una web que podría «entender» lo que los humanos decimos. Recuerdo leer sobre procesamiento del lenguaje natural pensando que parecía ciencia ficción y recuerdo estar haciendo ontologías tratando de «explicar» a una máquina un concepto educativo para posteriormente hacer una evaluación basada en esta herramienta semántica. Implicaciones en la educación Información publicada en la Newsletter de Educlaustro de Isaac Guerrero 7 La principal queja de algunos es que chat GPT falla, al igual que a principios del siglo XXI algunos decían que era mejor no usar las herramientas digitales en el aula porque la Wikipedia no era fiable. Recordemos que Wikipedia es construida por los usuarios que pueden editar la misma, así que, evidentemente, no tiene la misma fiabilidad que, por ejemplo, un artículo científico, en teoría validado por la comunidad científica. ¿Esto significa que la Wikipedia no es útil? Todos hemos usado la Wikipedia muchas veces, claro que es una herramienta útil e interesante. Lo que pasa es que tenemos que saber dónde y cómo usarla, es decir, sabiendo cómo se construye y sus posibilidades nos podremos plantear qué usos podemos darle y cuáles no. Esto nos lo evidenció Fernando García Paez, que llevó a cabo una de las primeras experiencias educativas con Wikipedia, promoviendo que sus estudiantes publicaran un artículo sobre su municipio. Lo mismo pasa con chat GPT, tiene fallos (aunque muchos vienen de no saber establecer buenas indicaciones), pero cuando se aprende sobre cómo funciona, se entiende por qué nos ofrece la información que nos ofrece, y podemos saber, como hacíamos con la Wikipedia, en qué contextos y cómo utilizarlo. El problema no está (al menos no todo) en las herramientas, está en nosotros en atribuirles funciones distintas a las que tienen. Para esto, es fundamental la alfabetización digital que nos permita entender cómo funcionan.Lo que está claro es que quien fundamenta su crítica en que las herramientas fallan no es capaz de ver lo que está por venir en los próximos meses. Debemos tener en cuenta, además, que son herramientas que mejoran exponencialmente en cada versión que se publica. Información publicada en la Newsletter de Educlaustro de Isaac Guerrero 10 Que este nuevo ciclo que comienza con la IA generativa consiga realmente un cambio de paradigma en la educación está por ver, pero que nos adentramos en un momento de trascendencia histórica, como fue en los 90 y principios de siglo el acceso generalizado a la red, creo que es algo que empezamos a vislumbrar. Que el sistema educativo esté a la altura dependerá de todos los que trabajamos en él, y pasa, como siempre, no solo por la formación tecnológica, sino por una apertura metodológica, una visión que parta de superar nuestro sesgo del superviviente, que entienda que lo que tenemos es que preparar a nuestros estudiantes para un mundo que no sabemos cómo será. La IA generativa cuestiona muchas dinámicas muy enraizadas en la educación, y supone un gran un reto para todos.El avance en el procesamiento del lenguaje natural que trabajaba en mi tesis ha evolucionado en 10 años de una forma inimaginable para mí en aquel entonces. Lo que está por venir no lo sabemos, pero desde la educación lo podremos afrontar mejor desde una perspectiva constructiva, recuperando esa ilusión que para muchos supuso la llegada de Internet y de las herramientas de la web 2.0. De hecho, hay docentes en red que llevan tiempo compartiendo experiencias con IA en las aulas. A raíz de la salida de chat GPT y otras herramientas de tipo generativo, las ideas están creciendo exponencialmente. Muchos docentes comparten hoy sus propuestas de tareas con IA, al igual que en su momento se hacía con los blogs o las wikis. Se están generando nuevas sinergias, nuevas colaboraciones y nuevas posibilidades. Siempre será mejor afrontar estas situaciones juntos como colectivo docente, y siempre será mejor construir que destruir. Si lo conseguimos, podremos generar escenarios educativos que ayuden a lo más importante de todo el proceso, que no es la IA ni nosotros, es nuestro alumnado. Información escrita para la Newsletter de Educlaustro de Isaac Guerrero 11 Consejos para evaluar en la era del chat GPT La llegada de chat GPT ha hecho que muchos se lleven las manos a la cabeza. ¿Es el fin de los deberes? ¿Cómo afectará a la evaluación de los estudiantes?. En realidad, los estudiantes siempre han hecho uso de las herramientas y la ayuda que han tenido a mano. No estamos descubriendo la pólvora con esto. En su momento fue la enciclopedia y después Internet. O incluso, el profesor de la academia o tu vecina que estaba en Bachillerato y podía ayudarte con los ejercicios de sintaxis de la ESO. Entonces, ¿dónde está el problema?. El «susto» viene de que chat GPT es difícil de detectar. No tenemos herramientas antiplagio ahora mismo eficaces y con respaldo institucional para poder revisar que el contenido no está extraído literal de esa herramienta. Aunque bueno, me diréis que tampoco podíamos detectar si los deberes los hacía tu primo, pues no, efectivamente. Es importante en este punto entender que evaluar no es calificar, y que evaluar debería ir más allá de una recopilación de tareas. Quizás deberíamos empezar por plantearnos qué es evaluar y qué condiciones tenemos (ratio, tipo de contenido, metodologías que usamos) que directamente influyen en la evaluación. Me refiero a que no hay recetas ni soluciones que nos vayan a servir que no pasen por replantearnos todo el proceso educativo y todo lo que le influye. Información extraída del blog mmarsanchez.es Evaluar no es calificar. Evaluar debería ir más allá de una recopilación de tareas. 12 Es importante también tratar de formar en los aspectos éticos del uso de este tipo de herramientas. La alfabetización informacional es fundamental. No es lo mismo buscar información y usar las herramientas de IA como ayuda para generar ideas que puedan sernos útiles (y luego nosotros trabajar sobre ellas), que copiar y pegar directamente sin reflexionar. Y esto pasa con chat GPT, con el rincón del Vago, con Whuola o con la Encarta. No es una necesidad que aparezca con la IA generativa. Es algo que deberíamos abordar como parte de la Competencia Digital de los estudiantes desde hace tiempo. Esto implica también explicar cómo funcionan estas herramientas a los estudiantes. Hazles ver cómo a veces ofrece información incorrecta y por qué lo hace. Es importante que entendamos cómo trabajan estas herramientas, qué son las redes neuronales, con qué tipo de datos se les entrena, qué sesgos tienen, de tal modo que cuando los estudiantes las usen sean capaces de desarrollar la capacidad crítica de gestionar la información y saber cómo consultar las fuentes de datos fiables. Como podemos ver, todas estas sugerencias requieren de un replanteamiento de la planificación y la metodología docente. Esto también implica que los docentes necesitan de una ratio apropiada, una formación consistente y un tiempo adecuado para poder aplicar las estrategias adecuadas. Por ejemplo, la ratio es importante para poder desarrollar proceso de evaluación continua de forma adecuada. La llegada de la IA generativa está sacando a la luz debates que en educación son muy interesantes: la pertinencia de los deberes, la manera en la que evaluamos, la ética en el uso de las herramientas, etc. Desde esta perspectiva, como comentaba anteriormente, quizás chat GPT y la IA generativa nos supone una oportunidad de replantearnos el modelo pedagógico educativo. Anímate a aprovecharla. 15 La detección del plagio Hilo de Twitter: https://twitter.com/mallemar/ Mensaje y GIF de Twitter Primero os comento algunas herramientas útiles y luego las dificultades que veo en su uso. Zero chat GPT es interesante. De momento detecta principalmente texto en inglés. Suele funcionar bien cuando hay copia- pega de mucho texto de GPT. Turnitin es una herramienta muy potente, ha añadido el botón de IA. Según su web, de momento, el archivo debe tener al menos 300 palabras de texto en prosa en un formato de escritura largo, no debe superar las 15.000 palabras y el archivo debe estar escrito en inglés. 16 Cuando se cambian palabras o frases sueltas, ya no son tan eficaces. La mayoría no tienen aún opciones fiables en español. Existen herramientas de parafraseo, cambio de palabras, etc. Hay "trucos" que rondan por Internet, como crear el contenido en otro idioma y traducirlo, pasar por varias herramientas de parafraseo, modificar palabras concretas, etc. Si las herramientas que usamos no son institucionales, no tenemos respaldo para demostrar la copia. Muchos modelos tratan de detectar chat GPT, pero hay y habrá otros modelos generativos que se basarán en otros sistemas. Las propias evoluciones de GPT pueden dificultar el funcionamiento. Turnitin indica que detecta GPT 3. Están trabajando para las versiones posteriores de GPT y otros idiomas. Siguiente aspecto interesante: ¿Cómo funcionan estas herramientas que detectan la IA? Por un lado, miden la complejidad del texto y la manera en la que redactamos. ChatGPT tiende a generar la siguiente palabra de una secuencia de palabras de forma coherente y altamente probable, como el mecanismo del texto predictivo del móvil. La escritura humana es más caótica, lo que hace que sea menos probable predecir las palabras. Estos sistemas, por tanto, tratan de localizar estas diferencias en la probabilidad de las palabras que generaría la herramienta o una persona. Y tienen y tendrán cada vez más potencial. Son sistemas que están siendo entrenados para ser aplicaciones de IA que detecten la IA. Sin embargo, ahora vienen los peros que encuentro hasta el momento: La mayor dificultad que yo veo es que cuando la copia es de algo que existe (una página web, un artículo ya publicado), si el estudiante niega la copia, puedes poner su trabajo y al lado el artículo y evidenciar que es el mismo contenido. Pero con la IA generativa no podemos hacer esto (de momento). Estas herramientas nos señalan la copia, pero no podemos acceder a la evidencia, que sería, por ejemplo, el resultado de chat GPT que en teoría se copió. Si alguien jura y perjura que no ha copiado, ¿qué podemos hacer?. No sé hasta qué punto llegará el desarrollo de la IA y si se encontrará la herramienta que realmente detecte el copia-pega de la IA generativa (el que lo consiga se hará de oro). Pero... 17