Una taxonomía para el uso de la inteligencia artificial en la educación

Puntos clave:

No uso de herramientas de IA generativa por parte de los estudiantes
Prohibición parcial de herramientas de IA generativa por parte de los estudiantes
Sin comentario o decisión sobre el uso de IA generativa por parte de los estudiantes
Permitir la creación inicial de prototipos, esquemas, generación de ideas
Permitir la generación de materiales por IA que luego requieren revisión humana
Permitir herramientas de IA sin requerimiento de revisión humana

A medida que la IA generativa continúa avanzando, sus aplicaciones potenciales en la educación se vuelven cada vez más variadas y complejas. Los educadores y las instituciones están lidiando con la mejor manera de integrar estas herramientas en el entorno de aprendizaje, equilibrando la innovación con consideraciones éticas, preocupaciones de evaluación y comodidad del instructor.

A continuación se presenta una taxonomía de IA generativa para que los educadores la consideren. Estas describen una serie de opciones prácticas, desde enfoques restrictivos hasta completamente permisivos. Podrían implementarse a nivel institucional, pero los instructores deberían tener la oportunidad de determinar el nivel de uso de herramientas de IA generativa a nivel de curso o incluso de tarea.

Por ejemplo, para mis cursos sobre temas de tecnología educativa, permito a los estudiantes casi el uso completo de herramientas de IA generativa con la advertencia de que deben documentar las herramientas que utilizaron y por qué seleccionaron esas herramientas. En otros cursos, restrinjo el uso de herramientas de IA generativa a usos particulares para tareas específicas. El continuo de opciones va desde una prohibición total del uso de herramientas de IA generativa hasta permitir a los estudiantes utilizar completamente cualquier herramienta disponible.

No uso de herramientas de IA generativa por parte de los estudiantes

En el extremo más restrictivo del espectro, algunas instituciones pueden optar por una prohibición completa del uso de herramientas de IA generativa por parte de los estudiantes (y potencialmente por parte de los profesores). Este enfoque surge de preocupaciones sobre la integridad académica, la originalidad y el potencial de la IA para socavar el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades para resolver problemas. Las escuelas o instructores que adoptan esta postura pueden desear enfatizar métodos tradicionales de aprendizaje y evaluación.

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Prohibición parcial de herramientas de IA generativa por parte de los estudiantes

En este caso, el uso de herramientas de IA generativa está restringido en contextos específicos o para tareas particulares. Por ejemplo, la IA podría estar prohibida durante exámenes o en tareas donde la creatividad personal y el pensamiento original son primordiales. Sin embargo, su uso podría permitirse para proyectos colaborativos o en áreas donde la IA puede servir como una ayuda para la lluvia de ideas. Las escuelas o instructores pueden optar por prohibir herramientas específicas también. Este enfoque busca encontrar un equilibrio entre aprovechar los avances tecnológicos y mantener estándares académicos.

Sin comentario o decisión sobre el uso de IA generativa por parte de los estudiantes

Algunas instituciones educativas pueden adoptar una postura de neutralidad, optando por no comentar o tomar decisiones formales con respecto al uso de IA generativa. Este enfoque pasivo deja la decisión a los instructores individuales o departamentos, lo que potencialmente puede llevar a prácticas variadas dentro de la misma institución. Si bien esta flexibilidad puede ser ventajosa, también puede crear inconsistencias en cómo se utilizan y evalúan las herramientas de IA en diferentes cursos. Podría causar confusión a los estudiantes.

Permitir la creación inicial de prototipos, esquemas, generación de ideas

En esta categoría, se permite a los estudiantes utilizar herramientas de IA generativa para las etapas iniciales de su trabajo, como la lluvia de ideas, la creación de prototipos o la generación de esquemas. La razón es que la IA puede servir como un catalizador para la creatividad, ayudando a los estudiantes a superar el bloqueo del escritor o explorar nuevas ideas. Al utilizar la IA en las fases iniciales, los estudiantes pueden centrarse en refinar y desarrollar sus conceptos aún más, asegurando que el producto final sea el resultado de sus propios esfuerzos intelectuales.

Permitir la edición y revisión de materiales generados por los estudiantes

Otro enfoque permite a los estudiantes utilizar herramientas de IA para editar y revisar su trabajo. Aquí, la IA actúa como un asistente inteligente, ayudando a los estudiantes a mejorar la gramática, la estructura y la coherencia en su escritura. Este uso de la IA puede mejorar la calidad de las presentaciones de los estudiantes y proporcionar retroalimentación valiosa que ayuda a los estudiantes a aprender y mejorar sus habilidades con el tiempo. Es importante destacar que el contenido original aún debe ser generado por los estudiantes, manteniendo la integridad de su trabajo.

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Permitir la generación de materiales por IA pero requerir revisión humana

En este escenario, los estudiantes pueden utilizar herramientas de IA generativa para producir materiales completos, como ensayos o informes, que luego son revisados por humanos. Los educadores desempeñan un papel crítico en la evaluación del contenido generado por la IA, proporcionando retroalimentación y asegurando que el material cumpla con los estándares académicos. Este enfoque reconoce el potencial de la IA para ayudar en la creación de contenido mientras refuerza la importancia de la supervisión y juicio humanos en el proceso educativo. Prácticamente, este nivel de uso probablemente se alinearía con tareas altas en la Taxonomía de Bloom que requieren que los estudiantes evalúen o sinteticen una serie de productos generados y luego expliquen sus procesos de pensamiento.

Permitir herramientas de IA sin requerimiento de revisión humana

En el extremo más permisivo del espectro, algunas instituciones podrían permitir el uso no restringido de herramientas de IA sin requerir una revisión humana posterior. No está claro cuáles serían los objetivos educativos para justificar esta postura, pero es el extremo lógico opuesto de un continuo que comienza con una prohibición total. Plantearía preocupaciones significativas sobre la autenticidad del trabajo estudiantil y el potencial de una dependencia excesiva de la tecnología.

La expansión de las herramientas de IA generativa dentro del entorno educativo ilustra las diversas formas en que estas herramientas pueden integrarse en los entornos de aprendizaje. Desde prohibiciones completas hasta uso no restringido, cada enfoque tiene potencial. A medida que los educadores y las instituciones navegan por este panorama en evolución, es crucial considerar las implicaciones de cada política en el aprendizaje de los estudiantes, las evaluaciones, la integridad académica y el futuro de la educación. Equilibrar la innovación con consideraciones éticas será clave para aprovechar todo el potencial de la IA generativa en la educación de una manera que mejore los resultados educativos mientras se preservan los valores fundamentales de la excelencia académica.

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Dr. Steve Baule es miembro del cuerpo docente de la Universidad Estatal de Winona (WSU), donde enseña en el Departamento de Educación en Liderazgo. Antes de unirse a WSU, Baule pasó 28 años en sistemas escolares de K-12 en Illinois, Indiana y Iowa, y dos años enseñando en el Sistema de la Universidad de Wisconsin. Durante los 13 años previos a trasladarse al nivel universitario, Baule se desempeñó como superintendente de escuelas públicas. Ha escrito 10 libros sobre una variedad de temas educativos e históricos y ha servido en los comités editoriales de dos revistas. Baule obtuvo un certificado avanzado de diversidad y equidad mientras estaba en el sistema de la Universidad de Wisconsin. Tiene un doctorado en tecnología educativa de la Universidad del Norte de Illinois y un doctorado en liderazgo educativo y estudios de políticas de la Universidad Loyola de Chicago.

Los intereses académicos de Baule se centran en la participación de los estudiantes en línea, la tecnología educativa, particularmente el impacto de las implementaciones 1:1, el aprendizaje socioemocional y la historia de la educación. Baule lideró varios esfuerzos para mejorar la salud emocional de los estudiantes y reducir los problemas de disciplina antes de pasar a la educación superior. También escribe sobre aspectos de la historia de Estados Unidos.

Baule ha sido miembro de la Asociación Americana de Administradores Escolares, la Asociación de Bibliotecas de América, la Asociación Americana de Bibliotecarios Escolares, la Asociación para la Supervisión y el Desarrollo Curricular, el Consorcio para la Redescolarización, la Asociación Internacional de Bibliotecarios Escolares, la Asociación Nacional de Directores de Escuela Secundaria, el Consejo Nacional de Desarrollo del Personal Docente y muchos de sus afiliados estatales. Ha trabajado como consultor en áreas de tecnología educativa, diseño de instalaciones, desarrollo de programas de bibliotecas, formación de equipos y comunicaciones.

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