¿Recuerdas cuando “big data” era la palabra de moda en educación hace una década? Libros sobre big data fueron publicados, pero ¿qué era exactamente? 

Big data describía las grandes y crecientes masas de datos y el proceso de análisis del rendimiento de los estudiantes. Esto se volvió complicado y el big data a menudo era precisamente eso: demasiado grande. De hecho, conjuntos de datos más cortos fueron demostrados como efectivos, y he escrito sobre el El poder de las pequeñas victorias., seguimiento de micropasos en el progreso de los estudiantes. 

De una manera extraña e inquietante, nos enfrentamos a un desafío similar con la inundación de inteligencia artificial. Un frenesí de plataformas y productos de IA está llegando a los educadores en esta etapa pionera, que puede ser emocionante y agotadora. ¿Cómo podemos desviar lo irrelevante, lo demasiado complicado, lo demasiado caro o lo que sea, y descubrir cómo aprovechar los conceptos y herramientas innovadores de la IA? 

He tenido la suerte de practicar cómo afrontar los desafíos de la IA gracias a mi amplia experiencia presentando y escribiendo sobre ella en educación. Durante ese tiempo, he silenciado todo el ruido identificando tres componentes de la IA que proporcionan la base para capturar de manera efectiva y eficiente sus potencial y productividad notablemente imperfectos.

Para simplificarlo para los educadores, estas son las tres facetas principales que deben comprender antes de usar la IA en las aulas:

1. Ética
2. Incitación
3. Herramientas de recursos

¡Eso es todo! Podría terminar aquí, pero supongo que sería un suspenso. . . así que te lo explicaré. 

1. Simplificando la IA para los educadores: ética

Recientemente les presenté a profesores de inglés de secundaria sobre la IA. La ética era importante y me tomé el tiempo para desglosar las subcategorías dentro de ella. 

Primero, el plagio: si la IA generativa puede producir pasajes únicos, ¿no la usarán los estudiantes para hacer más trampas? Una preocupación legítima. Históricamente, el plagio y el contexto más amplio de las trampas han provocado una alarma comprensible por parte de los profesores, encargados de evaluar el aprendizaje y el dominio de los estudiantes. Si la IA lo hace más fácil, ¿no aumentarán las trampas de los estudiantes?

Aquí están las buenas noticias. Sorprendentemente, un estudio en el que participaron miles de estudiantes que fueron encuestados de forma anónima mostraron que el plagio se mantuvo sin cambios desde el acceso y uso previo a la IA. Los detectores de IA han tenido un éxito desigual, a pesar de las afirmaciones, y como toda buena enseñanza, algunos de los mejores métodos implican una buena detección a la antigua usanza, como estos. Siete formas de detectar el uso de la IA en la escritura de los estudiantes.. 

Descubrí una técnica adicional para detectar IA. Después de completar una respuesta escrita, pida a los estudiantes que escriban tres preguntas DOK de nivel tres basadas en su ensayo (en clase, a pedido después de redactar el ensayo). Esto indicará si lo escribieron, lo revisaron o lo copiaron y pegaron porque este proceso les permitirá demostrar sus procesos de pensamiento.

Proporcionar salvaguardias ayuda a consolar a los profesores, y hacerles saber a los estudiantes que estas técnicas están en juego aumenta la probabilidad de que se mantengan en un terreno moral elevado. 

Otra cuestión ética es el problema de las alucinaciones de la IA, como hace poco cuando se le pidió a la IA que predijera el resultado del Super Bowl. Los chatbots Gemini de Google y Copilot de Microsoft respondieron a preguntas sobre el juego con estadísticas y resultados completamente inventados. 

Esto pone de relieve las continuas luchas de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para separar la realidad de la ficción. Compartiendo esta y otras alucinaciones de la IA, junto con vídeos bien definidos, anima aún más a los estudiantes a proceder con precaución, incluso si utilizan la IA como fuente. Los estudiantes pueden adecuadamente citar la IA generativa para la transparencia, utilizando herramientas inteligentes plug-and-play.

Con frecuencia me preguntan si la IA está sesgada. Mi respuesta es no, pero el enorme ecosistema de Internet del que obtiene información sí lo es. Lo demuestro usando un generador de imágenes para exponer imágenes naturales. tendencias a producir sesgos, como cuando le insto a crear imágenes de empresarios exitosos y surge un estereotipo claro. Es importante destacar que explico cómo solucionar estos prejuicios, lo cual es una lección valiosa para enseñar a los estudiantes.

Los educadores deben ser conscientes de las inevitables desigualdades que persisten también en el caso de la IA. Desafortunadamente, los estudiantes marginados ya enfrentan el riesgo de desigualdades, tal como lo hicieron durante la pandemia. Conocer las desigualdades puede ayudar a los educadores y a las comunidades escolares solución alterna estas. 

2. Incitar

Con indicaciones aprendemos sobre las formas estratégicas en que podemos obtener información para los educadores. LLM como ChatGPT, El copiloto de Microsofty Géminis de Google, todos ofrecen una variación de capacidad para generar información basada en el poder de sus indicaciones. 

Las indicaciones pueden compararse más estrechamente con una buena búsqueda en Google a la antigua usanza. Sin embargo, dentro de la IA, hay más poder tanto en la producción como en los riesgos asociados con este poder (por ejemplo, alucinaciones). Por lo tanto, el mayor pensamiento y práctica que se dedica a incitar, mejor resultado.

La buena noticia es que los LLM tienen la capacidad de brindar chats continuos e interactivos basados ​​en indicaciones, por lo que puede comenzar de manera amplia y perfeccionar como desee. Incluso le dije al chatbot: "No, me refiero a esto..." para aclarar cuando malinterpreta si no proporciono un mensaje inicial suficientemente cualitativo. 

Saber esto puede liberar a un usuario temeroso de preocuparse por las indicaciones, y en mis talleres, los educadores lo descubren.

Esta es la red más amplia porque todas las empresas de tecnología educativa están tratando de ingresar al juego de la inteligencia artificial. Si bien algunas oportunidades para los fanáticos de la tecnología como yo hacen que esto sea divertido, puede resultar abrumador. La mayoría de los mejores recursos son modelos freemium, que lo obligan a pagar después de un período de prueba o limitan su capacidad más allá de una cantidad de usos, u ofrecen opciones más sofisticadas si actualiza. 

Tanto Microsoft como Google están ansiosos por ingresar al panorama educativo de la IA y son lo suficientemente grandes como para ofrecer funciones premium, ya sea gratuitas o económicas. El nuevo Copilot tiene un aspecto impresionante y proporciona acceso 4.0 a cualquiera, mientras que ChatGPT (de OpenAI) todavía ofrece el nivel 3.5 de forma gratuita, que tiene algunos beneficios, aunque hay que pagar para actualizar a 4.0. Gemini de Google es similar a Copilot, pero como todo lo relacionado con Google, es difícil precisar qué cambios se realizan: por ejemplo, ¡Google ya cambió el nombre de su IA de Bard a Gemini!

Muchas otras herramientas de IA están disponibles y ofrezco una biblioteca simplista de recursos para educadores, pero recuerde que la mayoría quiere que usted pague eventualmente. Por ahora, quédese con los LLM que provienen de grandes empresas como Microsoft y agradezca al capitalismo por las versiones gratuitas, bastante sólidas. también me gusta Perplejidad, otra herramienta de inteligencia artificial prometedora.

Ahí lo tienes. Ética, indicaciones y herramientas de recursos. Esos son los componentes tangibles y sostenidos que necesitas saber sobre la inteligencia artificial en las escuelas. El flujo y reflujo de todo lo demás es sólo ruido. Cíñete a estos componentes y la Gran IA será manejable, ¡incluso ventajosa!

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• Fuente: https://www.techlearning.com/news/simplifying-ai-for-educators-the-3-things-you-really-need-to-know-for-right-now