La IA en la educación: Ventajas, retos y consideraciones éticas

Malos usos de la IA Generativa en la Educación

Como todas las tecnologías beneficiosas, la IA generativa también tiene su parte de limitaciones, retos y posibilidades de uso indebido. Examinémoslos detenidamente.

Exceso de confianza

Una de las principales preocupaciones sobre la adopción de la IA generativa es el riesgo de volverse demasiado dependiente de esta tecnología. En esencia, es el mismo debate que el de si se deben permitir o no las calculadoras, los ordenadores o los teléfonos inteligentes en las aulas. 

La tecnología nos facilita la vida. Puede realizar en segundos tareas que llevarían minutos, horas o incluso días. En el caso de la IA generativa, el número de casos de uso en entornos educativos es potencialmente ilimitado, desde escribir redacciones y preparar presentaciones hasta resumir lecturas y completar tareas.

Sin embargo, supongamos que dejamos que la tecnología lo haga todo por los alumnos. En ese caso, corremos el riesgo de perder el esfuerzo, la frustración y la satisfacción que forman parte intrínseca de cualquier proceso de aprendizaje y sustituirlos por la falta de toma de decisiones, la pereza y la frustración.

Desinformación y prejuicios

A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de IA generativa no comprenden realmente el significado del lenguaje que procesan. Sólo realizan cálculos complejos para crear contenidos precisos basados en los datos con los que han sido entrenados. 

Como resultado, estos modelos son propensos a producir respuestas que son incorrectas desde el punto de vista de los hechos, sin sentido o incluso perjudiciales, lo que se conoce comúnmente como alucinaciones LLM. En otros casos, los modelos generativos de IA pueden estar sesgados, lo que da lugar a contenidos generados de forma injusta, discriminatoria y estereotipada, sobre todo contra grupos minoritarios. 

Si los alumnos (o incluso los instructores) no pueden identificar los contenidos inexactos, esto podría provocar desinformación y creencias discriminatorias en el aula. 

Pérdida de interacción humana

La educación es el proceso de aprender nuevos conocimientos y habilidades. Más que individual, se trata de un proceso colectivo, sobre todo en la primera infancia. 

El aula es el escenario preferido para la educación porque fomenta la interacción entre los alumnos, que pasan un tiempo considerable no sólo aprendiendo y trabajando juntos, sino también conociéndose, cotilleando y haciendo amistades. Lo mismo ocurre con la relación alumno-profesor, un vínculo basado en la confianza y el respeto que es crucial para el aprendizaje. 

La IA generativa promete una educación más eficaz y personalizada. Pero esto también podría dar lugar a una educación más solitaria y aislada, ya que los alumnos pasarían parte de su tiempo interactuando con un asistente virtual en lugar de con sus educadores y compañeros, lo que podría poner en peligro sus habilidades sociales.

Integridad académica

Integridad académica significa ser honesto, justo, respetuoso y responsable en tus estudios y trabajos académicos. Tras el auge de la IA generativa, garantizar la integridad académica se ha convertido en todo un reto.

Como ya se ha dicho, la IA generativa es una tecnología nueva. Sigue habiendo muchas incertidumbres sobre cómo regularla, incluso en los entornos educativos. Como resultado, las instituciones académicas y educativas apenas tienen directrices claras sobre las limitaciones y expectativas del uso de la IA generativa.

La IA generativa aumenta el riesgo de que los alumnos la utilicen para presentar trabajos que no son suyos. Abordar estos riesgos es especialmente difícil, ya que las tecnologías actuales que detectan los contenidos generados por IA no son lo suficientemente precisas y fiables, lo que podría dar lugar a acusaciones injustas de uso indebido de la IA.

Retos de la IA generativa en la educación: Un resumen

Consejos prácticos para utilizar la IA en la educación

Si te estás planteando utilizar herramientas de IA generativa en tu trabajo diario y presentarlas a tus alumnos, deberías tener en cuenta los siguientes consejos prácticos:

Identificar casos de éxito 

Dadas las potentes capacidades de la IA generativa, el número de casos de uso es potencialmente ilimitado. Aunque la innovación en el aula siempre es bienvenida, siempre debes ser consciente de los retos y limitaciones de utilizar IA generativa en tu curso. 

Afortunadamente, la investigación sobre el impacto de la IA generativa en la educación está evolucionando rápidamente. Llevar a cabo una investigación preliminar es clave para identificar los casos de uso con éxito y anticiparse a los posibles escollos. 

Para que te hagas una idea de las posibilidades de la IA generativa en la educación, aquí tienes una lista con algunos casos de uso prometedores:

• Desarrollar el pensamiento crítico
• Escritura creativa y visualización
• Análisis comparativo
• Aprendizaje de idiomas
• Juego de rol histórico

Establece directrices claras

Antes de introducir la IA generativa en el aula, debes ser plenamente consciente de sus capacidades y limitaciones. En esta fase de investigación, también debes comprobar si la tecnología se ajusta a los valores, misiones y normas de tu centro educativo y cómo puede crear valor añadido en tu curso.

Sólo entonces estarás preparado para presentar la IA generativa a tus alumnos. La transparencia es importante aquí para garantizar que todo el mundo está de acuerdo. Establece claramente las políticas de IA generativa del curso, identificando las situaciones en las que está prohibido el uso de IA generativa. 

Cuando se permita la IA generativa, debes explicar cómo documentar y acreditar el contenido, proporcionando recomendaciones y ejemplos. Estas normas en materia de documentación y atribución también deberían aplicarse a ti si utilizas IA generativa durante la preparación de tus materiales. 

Supervisa la herramienta

La IA Generativa es una tecnología potente, pero no es a prueba de balas. Puede estar sujeto a alucinaciones, o simplemente puede no funcionar como esperabas. 

Lo ideal sería que tuvieras control sobre lo que tus alumnos ven en sus pantallas. Sin embargo, puede que esto no sea tecnológicamente factible en todos los casos, y podría suscitar preocupación por la privacidad de los alumnos.

Dado el estado actual de la IA generativa, establecer relaciones de confianza con los alumnos y diseñar directrices y políticas claras es probablemente la estrategia más eficaz para garantizar un uso correcto.

Consideraciones éticas y buenas prácticas de la IA Generativa

Como siempre ocurre con las tecnologías emergentes, con el poder viene la responsabilidad. A pesar de las capacidades únicas de la IA generativa, es importante tener en cuenta sus riesgos potenciales y sus consideraciones éticas. 

• Privacidad y seguridad de los datos. Los modelos generativos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos extraídos indiscriminadamente de Internet, que a menudo contienen datos personales. Esto puede dar lugar a problemas y riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente si se revelan datos personales sensibles. 
• Transparencia y atribución. Los sistemas GenAI son cajas negras por naturaleza, lo que implica que es difícil comprender cómo han llegado a una respuesta concreta o qué factores han llevado a su toma de decisiones. En el contexto de la educación, esto puede provocar graves problemas de atribución, ya que los instructores no podrán saber quién es el autor de un trabajo determinado, si el alumno o la IA generativa. 
• Abordar el sesgo y la precisión. Las herramientas GenAI sesgadas pueden dar lugar a resultados perjudiciales que a menudo exacerban la discriminación y los estereotipos, sobre todo contra los grupos minoritarios. Los investigadores de IA están trabajando duro para abordar el sesgo y mejorar la precisión de los modelos generativos de IA. Echa un vistazo a Comprender y mitigar los sesgos en los grandes modelos lingüísticos para saber más sobre el tema.
• Brecha digital. Si se aplica erróneamente, la IA generativa amenaza con ampliar la brecha digital. Por un lado, si la IA generativa está llamada a convertirse en omnipresente, todos los alumnos deberían tener el mismo acceso a esta tecnología, lo que significa que todos ellos deberían tener un dispositivo digital y conexión a Internet. Sin embargo, no es así. Una posible solución sería encargar a los centros educativos que proporcionasen un acceso igualitario, pero esto requeriría recursos considerables de los que muchos centros, sobre todo en zonas pobres, no disponen. Se trata de una preocupación crítica que debe abordarse con cuidado. De lo contrario, corremos el riesgo de aumentar la distancia entre pobres y ricos.

Conclusión

La IA Generativa ha llegado para quedarse y tiene potencial para revolucionar todos los sectores de la economía, incluida la educación. Corresponde a los educadores y a los proveedores de soluciones ed-tech determinar la forma más eficaz de aprovechar el potencial de la tecnología, mitigando al mismo tiempo sus posibles riesgos.

DataCamp se esfuerza por proporcionar recursos completos y accesibles para que los educadores se mantengan al día del desarrollo de la IA. Compruébalo:

• Curso de Conceptos de Grandes Modelos Lingüísticos (LLM)
• ¿Qué es un LLM? Guía sobre los grandes modelos lingüísticos y su funcionamiento 
• Las 10 mejores alternativas a ChatGPT que puedes probar hoy mismo
• Ética de la IA: Introducción