IA y Educación: ¿Hay suficientes evidencias sobre el impacto de la IA en la Educación?

Escrito por | Categorías: inteligencia artificial

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Comenzamos con la que es, posiblemente, la noticia de la semana: OpenAI lanza GPT Store, la esperada «Tienda de GPTs» que había anunciado el pasado mes de noviembre pero que por diferentes causas no se ha abierto hasta el pasado miércoles 10 de enero. Desde que los usuarios de ChatGPT Plus tuvieron la posibilidad de lanzar sus propios agentes conversacionales basados en ChatGPT se han creado 3 millones de versiones personalizadas de este LLM. Muchos creadores han compartido sus GPTs para que otros los utilicen, también educativos como los que os recomendaba en este artículo. La Tienda GPT, sólo disponible para usuarios de ChatGPT Plus, Team y Enterprise, permite encontrar GPTs útiles y populares, organizados a través de diferentes categorías [DALL·E, Escritura, Productividad, Programación, Educación,…].

Además de la posibilidad de encontrar diferentes agentes conversacionales, OpenAI ha anunciado un plan de reparto de ingresos en función del uso de los GPTs por parte de los usuarios. Los usuarios con cuentas gratuitas pueden acceder a la tienda pero en el momento en el que intentan acceder a alguno de los GPTs aparece el mensaje de «regístrate con ChatGPT Plus». Los términos de uso de la GPT Store no solamente no permiten los GPTs de «novias virtuales» sino que tampoco se podrán distribuir chatbots dedicados a dar consejos legales, financieros o médicos.

Hablando de LLMs, esta semana compartía por Twitter/X una iniciativa para hacer un ranking de LLMs a partir de votaciones de los internautas. Para ello en chat.lmsys.org ofrecen dos modelos [sin facilitar información de los mismos] y los usuarios votan el mejor resultado obtenido tras introducir el mismo prompt en ambos modelos. Hasta el momento acumulan más de 200.000 votos y en el ranking actual [para el que usan el sistema de puntuación Elo] hay tres GPT4 en cabeza seguidos de una versión de Mistral y otra de Claude.

Ya hablábamos de Mistral en un artículo anterior, como primer modelo MoE [mixture of experts] de código abierto, aunque LLMs como GPT4 han apostado por este tipo de algoritmos que permiten escalar de una forma más sostenible [en términos de recursos] los grandes modelos de lenguaje. Como tantas otras cuestiones relacionadas con la IA los modelos MoE no son ninguna novedad. En el artículo Twenty Years of Mixture of Experts [publicado en 2012, es decir hace 12 años], Yuksel, Wilson y Gader presentaban los avances en el área de clasificación y entrenamiento de estos modelos.

Cada vez son más las publicaciones de divulgación y académicas que ponen el foco en el tema de la Inteligencia Artificial y su impacto en Educación. Esta semana, por ejemplo, Cuadernos de Pedagogía presentaba como tema del mes de su último número [el 549] «La IA ante el espejo de la educación», un monográfico sobre IA y Educación, coordinado por Mariano Fernández Enguita que incluye los siguientes artículos:

Y prácticamente al mismo tiempo, Miguel Zapata-Ros publicaba en el Blog de la Revista de Educación a Distancia un contundente artículo en el que revela la escasez de originales para el número especial «IA generativa, ChatGPT y Educación. Consecuencias para el Aprendizaje Inteligente y la Evaluación Educativa» y para otras convocatorias similares, al que según Zapata-Ros pone de manifiesto la ausencia de evidencias sobre el uso de IA en Educación. Textualmente dice:

«…no hay evidencias clara, hasta ahora, sobre IA generativa y aprendizaje, solo self report studies y revisiones de exégesis de revisiones de literatura, que se multiplican y aumentan citas e impacto ad nauseam.»

Resumiendo la situación, en relación al especial de la Revista RED, dice Zapata-Ros que a falta de 5 días para cerrar el plazo de recepción de originales se han presentado una treintena de envíos, de los que tan sólo 5 han superado la revisión previa, uno de los cuales ha sido desestimado. Otro de los trabajos ha superado la revisión de pares y los tres restantes han superado la criba de la revisión editorial y tienen posibilidades de superar la revisión de pares.

En esta misma línea nos hemos manifestado desde Conecta13 en cada una de las charlas, talleres y ponencias que hemos llevado a cabo estos últimos meses. La propia UNESCO lo recogía en Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education (2019; p. 33):

“Recomendamos que los gobiernos y otras partes interesadas de los Estados Miembros de la UNESCO… (tengan) presente la falta de estudios sistemáticos sobre los impactos de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación.”

Está claro que la IA es una de las tecnologías más disruptivas en la historia, y su impacto en Educación, como en otros ámbitos, va a ser incuestionable. Pero aún queda mucho por hacer en la investigación sobre este impacto.

Como le escuchaba a Jordi Adell en una ocasión, la llegada de cada nueva tecnología requiere de un período de apropiación para no usarla replicando los modelos previos sino explorando las nuevas posibilidades.

Lo que sí parece bastante claro, al menos eso es lo que me dice la intuición, es que en relación al uso de la IA en el aula tendremos un más o menos amplio colectivo docente usando la IA simplemente como herramientas para crear recursos, diseñar experiencias de aprendizaje o, simplemente, para agilizar y simplificar tareas más administrativas. Y otro colectivo, más reducido, que aprovechará los avances en IA para impulsar áreas como el pensamiento computacional, la tecnología [en un sentido amplio] y las matemáticas.

El número de diciembre de 2023 de la Revista Electrónica de Tecnología Educativa [Edutec] pone el foco en un tema muy importante también desde la perspectiva de la integración de la IA en Educación: el uso de los datos. La sección temática dedicada a este tema lleva por título «Problemáticas, sombras y desafíos de los ecosistemas de datos en educación» y está coordinada por Linda Castañeda [Universidad de Murcia] y Lesley Gourlay [University College London]. La sección incluye cinco artículos que exploran temas como la alfabetización de datos ciudadanos, la ética en la datificación educativa y la gestión de datos digitales en la educación primaria.

Otra de las publicaciones que conviene revisar de esta última semana ha sido la que ha realizado mi compañero Miguel Ariza, jefe del área de proyectos de Conecta13: Una reflexión sobre ABP y situaciones de aprendizaje: SABP, que conecta el Aprendizaje Basado en Proyectos con el diseño de Situaciones de Aprendizaje.

Cierro con tres cursos gratuitos que ofrece el MIT a través de edX.org y que pueden ser de tu interés si quieres seguir aprendiendo sobre Inteligencia Artificial:

¡Feliz semana!

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