Observatorio IA

La Fundación CYD ha publicado Uso y percepción de la IA en el entorno universitario, un análisis que muestra cómo las universidades españolas y los estudiantes emplean las herramientas de inteligencia artificial generativa, así como su valoración e inquietudes sobre éstas.

La publicación recoge datos de dos encuestas: la primera dirigida a las universidades españolas, de la que se obtuvieron respuestas de 20 de ellas, lo que permite observar una serie de tendencias, y la segunda realizada a 800 estudiantes de grado de la universidad española. Algunas de sus conclusiones son:

• El 89% de los estudiantes universitarios utiliza herramientas de IA; el 35% de forma diaria.
• Los estudiantes usan más las herramientas de IA que los profesionales universitarios.
• Solo un 34% de los estudiantes universitarios ha recibido formación sobre IA por parte de su universidad.
• Las universidades priorizan ofrecer formación en IA a su PDI frente a su alumnado.
• Las universidades creen que es necesaria una mayor colaboración con las empresas tecnológicas para la implementación de la IA.

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• Mehdi Daoudi is the CEO and cofounder of Catchpoint, the Internet Resilience company.

Este artículo explora cómo las instituciones de educación superior dan sentido a la potencialidad inherente a la inteligencia artificial y las primeras respuestas a la proliferación de ChatGPT. Mediante un estudio cualitativo basado en entrevistas realizado en tres IES de Noruega, y aplicando los tres pilares de las instituciones de Scott (2005) como marco analítico, el artículo examina el tipo de presión de cambio que se percibía que ChatGPT representaba en el periodo posterior a su lanzamiento y el tipo de respuesta organizativa que esta percepción justificaba. Los resultados muestran que, aunque se esperaba que ChatGPT y las tecnologías relacionadas no sólo pudieran amenazar -y potencialmente desafiar- normas y valores clave a largo plazo, a corto plazo se percibía principalmente como una cuestión normativa que debía ser controlada por las instituciones de enseñanza superior.

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En este estudio se investiga cómo sacarle partido a la Inteligencia Artificial para el estudio de inglés como lengua extranjera. Se aprovecha el marco estímulo-organismo-respuesta para investigar los efectos del apoyo técnico y docente en la disposición a comunicarse de los estudiantes en contextos de inglés como lengua extranjera (EFL) mejorados con inteligencia artificial (IA), teniendo en cuenta los efectos mediadores de la alfabetización en inteligencia artificial (AIL) y el disfrute de la lengua extranjera (FLE) de los estudiantes. 

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En el programa Uncanny Valley se debate sobre el uso de la IA para realizar trampas en el sistema educativo, sobre todo por parte de los alumnos, destacando la posibilidad de utilizar esta tecnología como una herramienta de la que sacar el mayo partido posible, y cómo esto a veces puede estar en el filo entre ayuda o trampa. Los estudiantes utilizan la IA para investigar, escribir trabajos y sacar mejores notas. Además, se analiza cómo utilizan estas herramientas los estudiantes y los profesores.

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El estudio se centra en examinar cómo los profesores integran herramientas que utilizan la IA en sus clases, mediante la teoría de la difusión de la innovación. Según la teoría de la difusión de la innovación, los individuos con altos niveles de capacidad innovadora individual son más propensos a adaptarse y utilizar nuevas aplicaciones o tecnologías que otros individuos. Esto hace que sea interesante que los estudiantes puedan utilizar las herramientas existentes, y para ello se necesita que los profesores las difundan y expliquen su funcionamiento en clase. De ello deriva un estudio en el que se formó a profesores sobre Inteligencia Artificial, para que pudieran integrarla en sus clases. A medida que aumentan los niveles de innovación de los profesores en formación, éstos utilizan herramientas basadas en IA de forma interactiva con los alumnos en sus clases. Esta experiencia mejoró las opiniones de los profesores en formación sobre la inteligencia artificial antes y después de la aplicación.

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Los estudiantes utilizan la IA para encontrar todo tipo de información, sobre todo en relación con los estudios. Por el contrario, los profesores y las instituciones se muestran reacios a esta evolución. 

En primer lugar, se discute el creciente uso de chatbots, y cómo afecta al panorama académico. Se utilizan herramientas para detectar el contenido generado por IA, lo que ha derivado en debate ya  que tienen una precisión limitada y pueden introducir sesgos.

Se indica que a pesar de este aspecto, la clave para evaluar a los estudiantes es adoptar un enfoque de evaluación auténtica, que se enfoque más en la aplicación práctica de habilidades y en tareas complejas que en respuestas correctas o incorrectas. Este tipo de evaluación exige un enfoque centrado en la reflexión personal y el pensamiento crítico.

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La Inteligencia Artificial Generativa ha pasado por diferentes fases, y esto ha generado una respuesta por parte de los investigadores, que va desde las expectativas, pasa por el miedo, algo de desilusión,… En la actualidad es posible poner el foco en la utilidad real de esta tecnología.

En las ponencias para el Observatorio BIDA y PlaNET25, Álvaro Barbero, Chief Data Scientist y director de inteligencia artificial en el IIC, ha puesto realidad a lo que se está llevando a cabo con la Inteligencia Artificial en las organizaciones y a nivel usuario.

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En este estudio se explora cómo se puede aprovechar el uso de los chatbot para crear Objetivos de Aprendizaje (OA). Se han realizado estas pruebas con ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Google Gemini Advanced. Las tres ideas que se proponen son las siguientes:

a) cuando se les da el contenido del curso, ¿pueden los chatbots crear OA que sean coherentes con las cinco mejores prácticas en la redacción de OA?

b) cuando se les da OA para un nivel bajo de la taxonomía revisada de Bloom, ¿pueden los chatbots convertirlos a un nivel superior?

c)cuando se les da OA, ¿pueden los chatbots crear preguntas de evaluación que cumplan seis criterios de calidad?

Los resultados de este estudio demuestran que si bien se puede contar con estos chatbots como ayuda para generar contenido, siempre hay que realizar comprobaciones ya que sus respuestas pueden incluir información no contrastada.

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• Quizás la verdadera aristocracia del futuro próximo no la compondrán quienes posean la tecnología más avanzada, sino quienes conserven la capacidad de pensar con lucidez cuando todos los sistemas fallen.

Los principales chatbots han implementado una nueva función, Deep Search, que consiste en buscar información en internet, a través de múltiples fuentes, y hacernos llegar un informe sobre esta información. Esta nueva función dependerá de la información que hayan obtenido y tendremos que ser capaces de razonar si lo que nos cuentan es correcto. 

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El artículo analiza el significado ético del uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en la educación, haciendo hincapié en la importancia de las acciones sobre las palabras cuando se trata de abordar las implicaciones éticas del uso de la tecnología en las escuelas. Los temas incluyen la responsabilidad ética de los líderes escolares en la configuración del impacto de la IA en la educación; la importancia de revisar las políticas de privacidad de las herramientas de IA; y la necesidad de que los educadores y los estudiantes se comprometan críticamente con las herramientas GenAI.

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Un estudio de la Revista de Periodismo de Columbia señala que la media es del 60%.

Uno de los logros de los chatbots es su faceta como interfaz entre persona y máquina, cómo usan lenguaje natural para comunicarse, de forma que imprimen a sus respuestas una apariencia de solidez, coherencia y veracidad que para muchos usuarios es más que suficiente para concluir que lo que dice debe ser cierto. Pero quien haya hecho el ejercicio de verificar sus respuestas, acudiendo a los enlaces que la IA muestra como fuentes de información, habrá encontrado en muchas ocasiones que la fuente no contiene la información que se supone debe tener.

Esto plantea la duda, en primer lugar, de dónde la ha sacado y, en segundo, de si se lo ha inventado. Ahora podemos cuantificar cuánto se equivocan las IA al citar fuentes de información gracias a un estudio de la Revista de Periodismo de Columbia (CJR), cuyos resultados no son nada halagüeños. De media, los motores de búsqueda con IA yerran más de un 60 % de las veces, alcanzando en el peor de los casos un 94 %.

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