inteligencia artificial generativa

¿En qué consiste integrar la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje?

Por Alejandro N. García Martínez^[i]y Francesc Pujol^[ii]

Universidad de Navarra

Palabras clave: ESE, Estudios sobre Educación, Inteligencia artificial generativa, Integración docente de la IA, aprendizaje

Nos proponemos clarificar conceptualmente qué implica la integración de herramientas de IA generativa (IAG), como ChatGPT, en el proceso de aprendizaje dentro de la formación reglada, tanto escolar como universitaria. Entender las bases de la integración de este nuevo elemento inesperado y sorprendente permite avanzar hacia el diseño práctico de uso docente de las herramientas de IA generativa con criterios claros, para mitigar riesgos de errores y efectos adversos en la implementación de la innovación.

Se ha sometido a las herramientas de IA generativa como ChatGPT a exámenes tipificados y con registro de resultados de cientos de miles de estudiantes universitarios o pre universitarios. En muchas de esas pruebas las IAG se sitúan en el decil superior e incluso en el percentil superior. Son capaces de generar respuestas de calidad superior a los estudiantes tanto en conocimiento técnico y académico como en la capacidad de relacionar conceptos de manera profunda, base del análisis y de la generación creativa.

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Inteligencia artificial generativa en la publicación científica: potencialidades, implicaciones y limitaciones

Por Esther López Martín

Profesora Titular de Universidad en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación II. Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)

Palabras clave: EDUCACIÓN XX1, inteligencia artificial generativa, ChatGPT, producción científica, integridad científica

Si bien la inteligencia artificial no es una tecnología nueva, durante el último año ha alcanzado una extraordinaria popularidad y su uso se está expandiendo a diversas áreas de nuestra vida. Herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard, Llama, DALL·E o HeyGen, entre muchas otras, han despertado un notable interés al ser capaces de generar automáticamente contenido de diverso tipo (texto, imágenes, vídeos, etc.), en respuesta a ciertas instrucciones. Dicho interés se justifica por el potencial de estas tecnologías para reducir la carga de trabajo dedicada a tareas superfluas, lo que conllevaría a un aumento de la productividad.

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¿Quién vigila a los vigilantes? El caso de ChatGPT como evaluador de artículos en revistas especializadas

Por David Carabantes*, José L. González Geraldo** y Gonzalo Jover*

*Universidad Complutense de Madrid

**Universidad de Castilla La Mancha

Palabras clave: ChatGPT, inteligencia artificial generativa, evaluación, revistas

Si hace no mucho alertábamos del peligro que entraña el concepto de “ventana contextual” en toda esta amalgama de inteligencias artificiales que nos vienen sepultando desde hace meses (Jover, Carabantes y González-Geraldo, 2023), hoy ponemos sobre la mesa los resultados de una reciente investigación, publicada en El Profesional de la Información (EPI), en la que evidenciamos, precisamente, entre otros asuntos, este claro límite de los modelos de lenguaje generativos (Carabantes, González-Geraldo y Jover, 2023).

Con ella, hemos querido explorar el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para actuar como revisora de artículos académicos reales, ya publicados, participando así en un proceso clave en la comunicación científica. De esta forma, pusimos a prueba dos modelos basados en la arquitectura de ChatGPT (3.5 y 4) para evaluar hasta qué punto podrían desempeñarse como revisores en un hipotético proceso de revisión ciega por pares.

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Ya llegó, ya está aquí, y nadie puede esconderse: La inteligencia artificial generativa en educación

Por Faraón Llorens-Largo^1[i], Javier Vidal^2[ii] y Francisco José García-Peñalvo^3[iii]

Universidad de Alicante¹

Universidad de León²

Universidad de Salamanca³

Palabras clave: RIED, inteligencia artificial, inteligencia artificial generativa, ChatGPT, educación

Educación e Inteligencia Artificial
La investigación en Inteligencia Artificial (IA) lleva años en continuo crecimiento y no muestra signos de desaceleración. Se están desarrollando modelos más complejos, más grandes y de respuesta más rápida. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos, lo que los hace mucho más potentes que sus antecesores de no hace tantos años. Esta potencia le dota de una amplia gama de aplicaciones, incluso algunas de ética cuestionable, dando lugar a vacíos legales y a reacciones extremas que llegan hasta la prohibición de su uso.

La magnitud de la tarea que tenemos delante en el ámbito de la educación en relación con la IA es compleja y con múltiples aristas, afectando tanto a las políticas educativas, como a la gestión y la impartición de la docencia. La IA puede apoyar la docencia y a los docentes, facilitando el aprendizaje y su evaluación, y ofreciendo oportunidades de aprendizaje permanente. Pero no debemos descuidar el desarrollo de valores y competencias para la vida y el trabajo en la era de la IA, así como la promoción de su uso no discriminante, inclusivo y con equidad de género. Y, por supuesto, velar por el uso ético, transparente y verificable de los datos y algoritmos educativos (Flores-Vivar & García-Peñalvo, 2023).

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