Inteligencia artificial generativa al servicio de la educación

Hace poco escribía un artículo titulado Inteligencia artificial al servicio de la educación en el que identificaba dos grandes tendencias: las herramientas que captan datos del alumno/a (lo que llamaba “IAs desde dentro hacia fuera”) frente a las herramientas para trasladar información desde internet hacia los alumnos/as (lo que llamaba “IAs desde fuera hacia dentro”). Hoy me quiero centrar en estas últimas.

En concreto, hablamos de la inteligencia artificial generativa (GenAI), que es un tipo de IA capaz de producir contenidos a partir de datos existentes, de alguna forma imitando la creatividad humana.

Distingo dos grandes tendencias en este grupo: cuando la IA generativa se usa como pura generativa, para crear, o cuando se usa para explorar información de forma rápida. Sí, he dicho bien, “explorar información de forma rápida”. Porque a estas IAs puedes hacerles todo tipo de preguntas, y generarán una respuesta a partir de la información de la que disponen, de forma casi inmediata. Las herramientas GenAI pueden analizar grandes cantidades de datos para proporcionar resúmenes, información sobre tendencias y estrategias, sobre avances tecnológicos, sociales, etc. Esto ayuda a mantenerse informado/a, construir nuevo conocimiento y tomar decisiones.

Por ejemplo, le he hecho preguntas como “¿Cuáles son las tendencias en esta área científico-tecnológica?”, o “¿Cuántas lenguas minoritarias hay en Europa?”, y “¿Cómo una lengua puede servir para la industria creativa?”, o “¿Qué beneficios y ventajas podría tener esta idea?”). Y he de reconocer que me ha maravillado las respuestas obtenidas: en cuestión de pocas horas, respuestas similares a las que antes nos llevaba días lograr.

Por supuesto, no podemos aceptarlas a ciegas, porque la misión de estas IAs es generar o crear respuestas, no que éstas sean veraces, válidas o actuales. Así que, por ejemplo, siempre incluimos preguntas sobre qué fuentes ha usado para la respuesta y dónde se encuentran, que nos permita validar las respuestas e indagar a su alrededor, y realizamos búsquedas propias sobre las palabras clave más importantes. Y sobre todo, no tratamos de que la IA nos construya nuestras propias ideas, sino información sobre la que nosotros pensar y trabajar.

Se trata pues de establecer un diálogo con la IA e ir profundizando en las preguntas (“¿podrías darme más detalles sobre…?”; “¿qué quieres decir con ……?”), cruzar información de al menos dos IAs generativas diferentes, y validar y completar la información. El resultado es mucho más informativo y se logra en muchísimo menos tiempo, lo que da más oportunidades para pensar y trabajar sobre la información lograda. Todo esto tiene un enorme potencial educativo si se hace de forma correcta (lo que empieza por que sea dirigido por el educador/a, compartiendo método con los alumnos/as una vez se ha hecho un aprendizaje personal).

Concluir con la idea de que las diferentes IAs generativas que hay (yo he trabajado más con Pi.ai, ChatGPT 3.5 y ChatGPT 4) se diferencian en la precisión, extensión y actualización de sus respuestas, además de en la naturalidad del diálogo que estableces con ellas (si suena más o menos humano). Bueno, se diferencian en muchas cuestiones (por ejemplo, técnicas o de diseño de navegación); me refiero a las diferencias que más influencia pueden tener en relación con los contenidos de este artículo. Como estas variables pueden cambiar mucho en los próximos meses, dado que son tecnologías que evolucionan muy rápido, conviene pensar en ellas mientras trabajamos, y enseñar a nuestros alumnos/as a hacerlo.

El uso de IAs generativas para la creación de contenidos no lo he explorado todavía tanto en su versión textual, aunque se me ocurren numerosos horizontes (que iré compartiendo según los valide desde el punto de vista pedagógico). Sí he usado IAs generadoras de imágenes para crear imágenes personalizadas para contenidos formativos, y para que alumnos/as y participantes en mis formaciones de ideación de proyectos esbocen prototipos o simulen sus ideas (lo he probado ya con alumnos/as de 4º de la ESO y post-docs).

En este caso, cuando queremos un prototipo “de verdad” hay que describirle muy bien a la IA qué queremos, y probar e iterar hasta que logramos lo que buscamos. A veces se trata de un ejercicio más creativo e inspirador, y no hace falta concretar e iterar tanto.

¡Os dejo en el encabezado de este artículo un ejemplo bonito que mezcla los prototipos de cuatro grupos de estudiantes de instituto! Cuando acabaron de trabajar en sus proyectos, simulamos una mezcla de ideas para preparar pegatinas conmemorativas. Al recordar la experiencia, de alguna manera se aviva también el aprendizaje generado durante la misma…

Artículo escrito por: Eva García Muntión.