Síntesis: Inteligencia Artificial en Educación

En entregas anteriores especificamos los aspectos contextuales en que se desarrollan los conceptos vinculados a las Inteligencias Artificiales. Para comprender cómo se fue problematizando su uso dentro del ámbito educativo en el contexto en que nos ubicamos, es necesario comprender los cambios por los que pasó la educación a propósito de la pandemia del Covid-19, entre finales de 2019 y 2022. La urgencia por alternativas no presenciales para impartir clases y facilitar el acceso a la educación de la población general, puso en un rol clave la implementación de distintos recursos tecnológicos tales como clases telemáticas y aulas virtuales (Cuevas Monzonís et al., 2022). En este panorama y contexto comienzan a surgir los usos de IA generativa, tal y como la conocemo hoy.

El uso de IA en la educación no es un tema que pase desapercibido, ya que existen múltiples recursos de políticas tanto nacional como internacional que se enfocan en la regulación y planificación de los usos e implicancias del uso de IA en contextos educativos. En el año 2019 se lleva a cabo la redacción del Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación, en la Conferencia Internacional sobre la Inteligencia Artificial y la Educación. Esta conferencia se desarrolla bajo el contexto de la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible, Asamblea General de las Naciones Unidas constituidas como “un llamamiento universal a la acción para poner fin a la pobreza, proteger el planeta y mejorar las vidas y las perspectivas de las personas en todo el mundo” (ONU, s.f.). El consenso de Beijing se sitúa en una postura de aprovechar las IA como un recurso para reforzar los sistemas educativos, el acceso a la educación y un aprendizaje efectivo y de calidad, reafirmando un enfoque humanista y con la visión de que el desarrollo de las IA debe ser controlado por humanos y al servicio de estas mismas con el fin de mejorar sus capacidades humanas (UNESCO, 2019). Su uso en en la enseñanza durante la presente década ha traído impactos vinculados  a funciones administrativas en educación (capacitando a tutores o profesores en aspectos como evaluación y retroalimentación), instrucción (como herramienta pedagógica, herramienta de detección de plagio) aprendizaje estudiantil (seguimiento de la progresión del aprendizaje, desarrollo de  sistemas de aprendizaje y adaptación con contenido personalizado para las necesidades y habilidades particulares de cada estudiante) (Chen et al., 2020).

En conjunto con estas nuevas posibilidades que el crecimiento exponencial de tecnologías como las IA ha generado en la educación, emerge a su vez, la necesidad de establecer cambios metodológicos, que permitan la adaptación e integración del uso de las IA desde un ejercicio ético. ChatGPT resuena como una de las IA más populares en el ámbito académico en años recientes (desde su lanzamiento a finales de 2022 hasta la fecha presente). ChatGPT es un modelo de lenguaje que se presenta como una herramienta capaz de imitar distintos aspectos propios de la comunicación humana, teniendo capacidad de generar contenido tal como poemas, historias, o trabajos académicos a partir de su propia base de datos (Tlili, 2023). La irrupción de este particular modelo de lenguaje genera debate en círculos académicos, principalmente por su capacidad de generar contenido académico “nuevo”, lo cual problematiza las implicancias éticas que podría tener el uso de IA a futuro al respecto de, por ejemplo, la autoría o coautoría de estas herramientas de IA (Stokel-Walker, 2023).

El uso de ChatGPT puede presentar diversas complicaciones a la hora de ser utilizado como herramienta metodológica en la producción académica, al depender de la generación de material directamente desde una base de datos específica, por lo que los sesgos y limitaciones propios de aquel material se verían perpetuados en el contenido generado (Grassini, 2023). Si bien las problemáticas éticas referentes al plagio intelectual o al mal uso de la propiedad intelectual son discusiones previas a la irrupción de las IA en ámbitos académicos, es importante problematizar dentro del contexto presentado, ya que así como las IA pueden ser herramientas útiles para la detección de plagio, pueden ser también utilizadas para generar contenido académico que viole la integridad de la propiedad intelectual de los autores o que no sea correctamente acreditado, ya que estos modelos pueden evadir efectivamente los detectores tradicionales de plagio intelectual.

De este modo, hay países y organizaciones que actualmente cuentan con normas y regulaciones para orientar el desarrollo de la IA. Como es el caso de China, la OCDE y la Unión Europea (Galli et al., 2024). Latinoamérica definitivamente no se está quedando atrás, por lo menos en el caso de Chile, ya se  publicó la primera Política Nacional de IA en 2021. Desde su publicación se evidencian avances significativos en la materia: la creación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), la focalización en IA de becas de doctorado (ANID), el primer doctorado de IA en Chile y Latinoamérica, la implementación del Proyecto Algoritmos Éticos, entre otras medidas (Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación [MinCiencia], s.f)

Cuevas Monzonís, N., Gabarda Méndez, C., Rodríguez Martín, A., & Cívio Ariza, A. (2022). Tecnología y Educación Superior en tiempos de Pandemia: Revisión de la Literatura. Revista Científica de Educación y Comunicación, (24), 1-18. https://rodin.uca.es/bitstream/handle/10498/26629/8439-Texto%20del%20art%c3%adculo-42122-1-10-20220309.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Chen, L., Chen, P. & Z. Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review.  IEEE Access, vol. 8, 75264-75278. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9069875}

Galli, MG., Kanobel MC., Pavelek, I., Chaparro, A., Ithurralde, P. (2024). Integridad académica y uso de Inteligencia Artificial Generativa: Desafíos éticos para la educación del siglo XXI. 1er Congreso Internacional en Inteligencia Artificial y Educación (CIIAE). https://www.researchgate.net/profile/Maria-Kanobel/publication/382122384_

Grassini, S. (2023). Shaping the Future of Education: Exploring the Potential and Consequences of AI and ChatGPT in Educational Settings. Education Sciences, 13(7), 692. https://doi.org/10.3390/educsci13070692

Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. (s.f.). Política Nacional de Inteligencia Artificial y Plan de Acción. https://www.minciencia.gob.cl

Organización de las Naciones Unidas [ONU] (s.f.) Objetivos de Desarrollo Sostenible. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/development-agenda/#:~:.

Stokel-Walker, C. (2023, 18 de enero). ChatGPT listed as author on research papers: many scientists disapprove. Nature. https://www.nature.com/articles/d41586-023-00107-z

Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M.A. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learn. Environ. 10, 15. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x

UNESCO (16-17 de mayo 2019). Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación [Documento de programa o reunión]. International Conference on Artificial Intelligence and Education, Planning Education in the AI Era: Lead the Leap, Beijing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303_qaa