La llegada de la nueva tecnología de inteligencia artificial ha generado un gran revuelo en el mundo de la educación en línea. Las nuevas tecnologías han aportado un nuevo entusiasmo al aprendizaje electrónico, pero es difícil distinguir qué es exagerado y qué no. ¿Cuál será el impacto de la IA en el espacio del aprendizaje en línea? ¿Qué es probable que cambie? ¿Qué seguirá igual? Lo guiaremos a través de algunas innovaciones importantes en Inteligencia Artificial (o, más exactamente, Aprendizaje Automático) y lo que significan para los educadores y el aprendizaje electrónico en general.
¿Qué es la IA?
Las tecnologías de Inteligencia Artificial son tecnologías que permiten a las computadoras imitar el comportamiento de los humanos. Recientemente, estas tecnologías se han vuelto bastante buenas en la realización de tareas creativas que antes se consideraban imposibles para las máquinas, como escribir poesía, componer música o representar arte único.
Estas tecnologías podrían denominarse más exactamente "aprendizaje automático". La tecnología de aprendizaje automático funciona cambiando la forma en que se comporta un programa en función de lo que se "ha visto" antes. Por ejemplo, un programa de aprendizaje automático podría generar una imagen de un gato después de ver muchas imágenes de gatos. Aquí hay un gato que no existe:
Alguien le dio a un programa muchos gatitos para analizar y la computadora generó esta imagen de gato cuando se lo ordenó. ¡Limpio!
El término Inteligencia Artificial trae a la mente una visión de robots totalmente autónomos, pensantes y sensibles, listos para apoderarse de la humanidad. Sin embargo, cuanto más quitas las capas, más descubres que, si bien estos programas son bastante inteligentes, todavía están muy lejos de igualar a los humanos en términos de inteligencia de propósito general. Por eso, "aprendizaje automático" es el término más preciso. Sin embargo, por el bien de este artículo, usaremos ambos términos indistintamente. Después de todo, todos los demás hacen eso y nosotros también queremos ser geniales.
¿Cómo utilizan los equipos avanzados la IA en el aprendizaje electrónico?
Hay tres formas principales en que se utiliza el aprendizaje automático para la educación en línea, a saber:
- Tutores de IA para cursos en línea
- Generación de contenido de IA para el aprendizaje en línea
- Problemas creados por la IA
Echemos un vistazo a los tres...
ChatGPT hará algunas apariciones.
1. Tutores de IA para cursos en línea
Uno de los usos más interesantes de la Inteligencia Artificial para los cursos en línea es la capacidad de tener un tutor "bajo demanda" que puede ayudar a los alumnos cuando no hay un profesor disponible. Esto es posible mediante el uso de modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT. Los modelos de lenguaje grandes funcionan como otros programas de aprendizaje automático: se crean analizando muchísimos textos escritos, incluidos artículos enciclopédicos, blogs en línea, libros electrónicos y noticias. Después de asimilar tanta información, pueden responder a las indicaciones de manera útil.
Por ejemplo, le preguntamos a ChatGPT "¿Podrías explicar la función lingüística de un adjetivo?" y este respondió:
¡Ciertamente! Los adjetivos son una parte fundamental del lenguaje y cumplen varias funciones lingüísticas importantes. Un adjetivo es una palabra que modifica o describe un sustantivo (una persona, lugar, cosa o idea) proporcionando más información sobre él. Estas son las principales funciones lingüísticas de los adjetivos:
- Función descriptiva: Los adjetivos se utilizan con mayor frecuencia para proporcionar descripciones o características de sustantivos. Ayudan a pintar una imagen más detallada en la mente del lector o del oyente. Por ejemplo:
- "La azul cielo” describe el color del cielo.
- "Un alto edificio” describe la altura del edificio.
- Función cuantitativa: Los adjetivos pueden indicar la cantidad o número de sustantivos. A menudo se les llama adjetivos cuantitativos. Por ejemplo:
- "Yo tengo five manzanas” especifica la cantidad de manzanas.
- "Existen muchos gente en el parque” indica una gran cantidad de personas.
- Función cualitativa...
-ChatGPT, abreviado
La capacidad de ChatGPT para resumir grandes cantidades de información es impresionante. Crédito a Janko Ferlic a través de Unsplash.
¡Esta es una explicación bastante completa de los adjetivos! El hecho de que una máquina sea capaz de proporcionar esto es impresionante, pero para que no nos adelantemos, debemos pensar en las limitaciones de dicho tutor.
Limitaciones de los tutores de IA
La primera limitación importante de un tutor de IA es que puede "inventar" información que no es cierta. Es más probable que la precisión de las respuestas de un tutor virtual sea errónea si no hay mucha información sobre un tema o si la información en la que está “entrenado” está mal curada, por ejemplo. Estas falsedades han sido consideradas 'alucinaciones' y pueden ser un problema grave para un tutor virtual. Algunos ejemplos recientes de las consecuencias resultantes de las alucinaciones incluyen:
- Un maestro que reprobó a más de la mitad de la clase de estudiantes cuando ChatGPT afirmó falsamente haber escrito sus ensayos para ellos.
- Abogados que presentan escritos con citaciones falsas a casos inexistentes.
- Google perder 100 mil millones de dólares en valor de mercado cuando su IA dio una respuesta incorrecta fácilmente verificable a una pregunta durante una presentación.
Los tutores de IA tienen una buena oportunidad de decir algo incorrecto con tanta confianza que es probable que los alumnos crean falsedades al pie de la letra, y los instructores pueden terminar con estudiantes que han introducido conceptos erróneos recientemente introducidos que tendrán que desentrañar y corregir.
Al igual que una polilla con un patrón de "ojo", una IA puede construir una fachada convincente. Crédito a David Clode a través de Unsplash.
El segundo gran problema de los tutores de IA es su tendencia a dar respuestas que no deberían dar. Un imperativo común para un tutor virtual es que debe ayudar al alumno a comprender sin darle la respuesta a las preguntas del cuestionario. No debería sustituir el proceso de pensamiento del alumno. Sin embargo, a veces los tutores virtuales dan directamente la respuesta a los alumnos, a pesar de que se les pide que no lo hagan. Esto efectivamente “cortocircuita” el proceso de aprendizaje de los estudiantes.
Hay formas de reducir la probabilidad de que una IA dé una respuesta a una pregunta de un cuestionario. Puede agregar mensajes preconfigurados que le indiquen al Tutor de ML que no responda la pregunta directamente. Puedes decirle que solo responda haciendo preguntas para una experiencia socrática. Sin embargo, el fenómeno del 'jailbreak' de una IA es un deporte en sí mismo. El jailbreak consiste en lograr que la IA se libere de las reglas para las que fue programada y así obligarla a hacer cosas que no debe hacer.
De hecho, hay una juego que puedes jugar donde intentas hacer jailbreak a IA cada vez más resistentes. Asimismo, existen colecciones de indicaciones de jailbreak disponible en linea. Si alguien quiere que una IA actúe más allá de su uso previsto, puede hacerlo.
El tercer problema importante no es precisamente un problema con los tutores de IA sino una limitación sutil, pero importante, de sus capacidades. Esa limitación es que la calidad de las respuestas está muy limitada por la calidad de las preguntas formuladas. Al igual que 'Google-Fu' se ha convertido en una habilidad importante, escribir un buen mensaje es una habilidad en sí misma.
La redacción rápida ha demostrado ser una habilidad tan esencial cuando se trabaja con IA que algunos han empezado a llamarla "ingeniería rápida". Esta caracterización exagera enormemente la habilidad requerida, pero sigue siendo una habilidad que se aprende. Un buen instructor a veces puede solucionar a un estudiante que no hace buenas preguntas observando lo que no pregunta o reconociendo malentendidos comunes incluidos en las preguntas que hace. Los tutores de IA tienen más dificultades para realizar estas funciones.
¿Siguen mereciendo la pena los tutores de IA?
Los robots están aprendiendo igual que nosotros. Crédito Andrea de Santis vía Unsplash.
Los tutores de IA pueden mejorar absolutamente el aprendizaje en línea siempre que se comprendan sus limitaciones. Si bien los LLM alucinan a veces, los tutores de aprendizaje automático pueden cubrir temas sobre los que tienen datos de capacitación sólidos. Los instructores también pueden hacer varias preguntas a los tutores de IA sobre su tema para verificar si un tutor de IA es apropiado para su materia.
Si bien los tutores de IA pueden tener jailbreak, a menudo puede ser más complicado romperlos de lo que vale la pena hacerlo. Tampoco son exclusivos de este problema; después de todo, un alumno podría simplemente saltar a otro chatbot no controlado por el instructor y hacerle la pregunta que un tutor de IA se niega a responder. Por lo tanto, esta no es una razón real para no utilizar tutores de IA.
Finalmente, si bien las IA están limitadas por la capacidad del alumno para hacer una buena pregunta, también lo están las personas. Si bien las personas pueden ser más capaces de detectar los conceptos erróneos no declarados en las preguntas de un alumno, la alternativa no es que el instructor detecte la confusión.
La alternativa es que nadie lo note.
Es decir, en muchos casos, es posible que el instructor de un curso de aprendizaje en línea no pueda tener conversaciones individuales con cada alumno para verificar la comprensión y responder preguntas. Y para eso están estos robots: llenar los vacíos donde un instructor no puede estar. Su intención no es reemplazar al instructor. Las limitaciones de la IA dejan claro que no se debe sustituir al instructor. Pero si se observan y respetan estas limitaciones, pueden mejorar la capacidad de un instructor para ayudar a sus alumnos a aprender.
2. Generación de contenido de IA para el aprendizaje en línea
Otra área donde la IA está afectando el aprendizaje en línea es en el espacio de generación de contenidos. Los profesores tienen que escribir muchas secciones en cursos que pueden durar un semestre o un año entero. ¡Eso es mucho contenido! Cualquier autor le dirá que plasmar las palabras en papel es un desafío. Muchos profesores preferirían utilizar la IA para redactar sus cursos.
Limitaciones de la IA para generar contenido de aprendizaje
Por supuesto, existen algunas limitaciones importantes en el uso de la IA para generar contenido de cursos. El mayor problema es el mismo que ocurre con los tutores de IA: las herramientas de aprendizaje automático a menudo alucinan. Y eso significa que un instructor no puede dejar que una IA escriba su curso sin pensar. Deben auditar y verificar el resultado del generador de contenido de IA.
El estatus legal del contenido de IA es confuso. Firma de abogados de lesiones Credit Tingey a través de Unsplash.
Una segunda limitación importante no es tecnológica, sino legal. En los EE.UU, sentencias judiciales recientes han determinado que el contenido creado por tecnologías de IA es no se le concede protección de derechos de autor. La tecnología es tan nueva que muchos de estos casos aún no han llegado a su destino final a través del sistema legal, pero la preponderancia de la jurisprudencia hasta ahora indica que el estado de los derechos de autor del contenido de IA se encuentra en terreno inestable. Si le preocupa conservar los derechos de autor de sus cursos, esto es motivo de pausa.
¿Es la generación de contenidos mediante IA una buena idea?
Tal vez. Los generadores de contenido de IA pueden crear contenido instructivo claro y bien escrito. Tendrás que vigilar de cerca para asegurarte de que no se filtren falsedades. Del mismo modo, es posible que algunas ilustraciones no se puedan generar y los problemas deben construirse deliberadamente, por lo que aún habrá trabajo que deberá hacerse a mano. Sin embargo, los autores de cursos pueden ganar, en general, utilizando generadores de contenido de IA.
Si bien las restricciones legales son realmente preocupantes, la mayoría de ellas desaparecen una vez que un ser humano está lo suficientemente involucrado como capa de auditoría. Es decir, hay una línea donde algo se cruza entre "Contenido generado por IA" y "Contenido asistido por IA", de los cuales sólo el último puede beneficiarse de la protección de los derechos de autor. El lugar donde esté esta línea depende en gran medida del trabajo, el nivel de esfuerzo y la intencionalidad del ser humano que modifica el contenido generado por la IA, y otros factores. Debe comunicarse con un asesor legal calificado si no está seguro de si su trabajo califica. La línea también puede variar según el precedente establecido en casos judiciales futuros y puede diferir según su jurisdicción.
En segundo lugar, si su preocupación no es ganar dinero con los poderes de propiedad intelectual de los derechos de autor, entonces tiene todas las razones para solicitar la ayuda de generadores de contenido de IA. Para los equipos que regalan su contenido pero en lugar de eso monetizan la certificación u otros servicios de valor agregado, usar ML Content Generation para sus cursos en línea está perfectamente bien, siempre que el resultado cumpla con los estándares de calidad de su institución.
Por supuesto, las plataformas de aprendizaje en línea a veces sufren del síndrome "No está escrito aquí", donde los profesores a menudo se sienten obligados a escribir un nuevo curso propio cuando ya existen cursos de alta calidad sobre el mismo tema. Alentamos a los autores de cursos a explorar y contribuir a cursos y libros de texto abiertos siempre que sea posible.
3. Problemas creados por la IA
Un uso subestimado pero entusiasta de estas nuevas tecnologías es aprovecharlas para crear problemas únicos que los estudiantes deben resolver. Los LLM pueden generar grandes volúmenes de texto que suena autorizado en respuesta a una solicitud. De esto pueden surgir algunos usos inteligentes.
Una tarea difícil en nuestro mundo moderno es aprender a pensar críticamente: evaluar lo que leemos y comprobar si es cierto. ChatGPT y otros LLM frecuentemente "alucinan", y eso es una ventaja para nosotros. Imagínese darle a un alumno el resultado de un mensaje para ChatGPT y luego pedirle que lo califique.
Los generadores de contenidos de IA tienen un gran potencial en la generación de problemas. Comparación de crédito de fibra a través de Unsplash.
Haga que el alumno examine todas las afirmaciones del ensayo de una IA, resáltelas y encuentre citas para ellas (o citas que las contradigan). De hecho, esto podría permitir que la IA sea la mejor herramienta para enseñar a las personas a ser escépticas ante lo que leen en masa, una habilidad que se necesita ahora más que nunca.
Asimismo, una IA podría ser un interlocutor en el debate. A un alumno se le podría asignar una posición y a la IA otra. Luego, un maestro revisaría un registro del debate entre los dos y calificaría al alumno según su desempeño.
Otro ejemplo sería hacer que la IA genere preguntas sobre el tema del instructor que el alumno debe responder. Por supuesto, se debe decir al alumno que una IA está haciendo la pregunta y que tal vez no la comprenda, para que pueda cuestionar las suposiciones ocultas en la pregunta.
Problemas con la IA creados
En realidad, es difícil pensar en alguna razón por la cual esto no funcionaría. El principal problema estaría en la ejecución: construir las herramientas que crearían estos problemas. ¡Por supuesto, esto no es nada que el equipo de OpenCraft, un socio de Open edX, no pudiera manejar! Entonces, si estás interesado, ¡Contáctalos aquí! Además, en estos casos, estás generando un nuevo texto efímero cada vez que un alumno ve tu curso, por lo que es poco probable que los derechos de autor sean un problema.
Conclusión
La tecnología de inteligencia artificial aporta muchas posibilidades fascinantes al espacio del aprendizaje en línea. Ninguno de estos permite que la educación sea "completamente automatizada"; siempre será necesario que un instructor y diseñadores de cursos auditen el trabajo de las herramientas de aprendizaje automático, ya que no son más árbitros de la verdad que los humanos. Siempre que se comprendan las limitaciones de esta tecnología, se pueden aprovechar las capacidades de la IA para mejorar la experiencia en línea de los estudiantes de todo el mundo.
Además, en caso de que se lo pregunte, este artículo fue escrito a mano por Fox Piacenti, especialista en desarrollo empresarial de OpenCraft, y no asistido por IA. Solo las secciones marcadas explícitamente fueron generadas por IA. 🙂
