Es buenas tardes a todos y a todas y, como es el deber mi
agradecer a Pemar, que es esta.
Esta invitación.
No voy a participar en este encuentro y felicitarle por la organización,
que, me parece estupenda.
Os voy a presentar dos experiencias, una para secundaria
y una para universidad que estamos desarrollando,
pero más que las experiencias.
Me importa la reflexión que hay detrás de ellas
y el objetivo que tiene la inteligencia artificial.
Desde nuestro punto de vista,
en la actualidad vamos a ver si conseguimos pasar esta.
Por qué.
Bueno, se ha quedado ahora, somos dos grupos,
uno de.
Ha vuelto a lo.
No, no está funcionando bien.
Bueno, somos dos grupos,
uno de investigación otro, no lo quiero tocar más,
no vaya a ser una investigación del rate y uno de innovación más
petit que nos ocupamos de esto, una de la vertiente investigadora
y otro de la vertiente de puesta en práctica en la educación,
tanto en la educación universitaria como era Educación Secundaria.
Por lo tanto, lo que nos motiva es,
como a muchos grupos de investigación y de innovación docente,
como está apareciendo la inteligencia artificial
en la educación para que se está utilizando
cuáles son los peligros que tiene y cómo podemos utilizar,
la de una manera ética, crítica segura
y que sirva para aprender.
Nos preocupa en todas las etapas educativas,
pero especialmente en la secundaria los estamos investigando,
en esa curva de investigación que hay ahora que estamos llegando al Hyde.
Beste de que todos todos estamos investigando esto,
pero todavía estamos en pañales,
pero lo que nos preocupa es lo que está en el punto 2.
Es que aparezcan el entrenamiento los alumnos,
es decir, que los alumnos no accedan a la inteligencia artificial
como un producto cerrado y terminado por una empresa,
sino que sean capaces de con el término inglés
y Human intel luz,
participar en el proceso de entrenamiento, de algoritmos,
para desarrollar de verdad un pensamiento crítico
de qué está sucediendo dentro de la inteligencia artificial.
En este proceso de investigación hemos ido haciendo análisis
de lo que desde nuestro punto de vista funciona bien
y funciona mal en la inteligencia artificial,
tal y como está hasta ahora.
El primer estudio que hicimos fue camuflar un resumen
hecho por Change,
Pepe de un texto pisa entre 30 estudiantes de 15 años
que habían hecho un resumen ellos de ese texto pisa?
Se lo hicimos a corregir a 30 profesores de diferentes género?
Era experiencia profesional y comunidades autónomas
para ver cómo corregían esos textos
sin saber que uno de ellos era del change Pepe bien, el Change,
Pepe saco de media;
dos puntos, dos con cinco puntos más que el mejor alumno,
la inteligencia artificial para un estudiante,
para un adolescente que sepa que esto lo hace bien, lo hace bien.
Lo hace bien, porque se lo comen los profesores,
se comen los profesores, ese resumen,
y se lo comen y lo evalúan una nota muy alta.
Entonces, hay cosas
que la inteligencia, artificial está haciendo muy bien,
está haciendo muy bien cuando estamos aprendiendo a resumir, a entender,
y si depósitos a la inteligencia artificial,
ese procedimiento, ese proceso que tú tienes que hacer,
se está viviendo, evidentemente, un desarrollo propio.
En adolescente estamos con adolescentes,
en este caso, que nos parece preocupante.
Entonces eso, por ejemplo, lo hizo bien.
Otro de los estudios que hicimos fue meter 20 frases
a corregir con errores ortográficos.
Se la vimos a Charge.
Pt y Change.
Pt encontró 13 errores, cuando en realidad había 24 errores,
pues hay cosas que la inteligencia, artificial por su entrenamiento
y por su desarrollo, hacen bien,
y seguirán haciendo muchas cosas, mucho mejor con el paso del tiempo,
pero hay otras cosas que hacen mal.
Entonces el problema no está en lo que hace bien,
y lo que hace mal,
porque terminarán haciendo muchas cosas muy bien,
mejor que nosotros.
Si eso va inhibir el aprendizaje; si los productos
cerrados van a inhibir el aprendizaje,
cuando estamos con una herramienta, como no tuvo el bm que te al pocas,
que hace la cronología hacia el resumen
por mi mucha gente que les y cualquiera que utilicemos
y depositamos en la herramienta, la capacidad de resumir sintetizar
-leer porque ni siquiera hemos, vivimos el PDF
generalmente generarme generarme, y a partir de ahí estudio
habría que determinar cómo aprendemos,
si aprendemos a través de un producto cerrado terminado
y sobre eso aprendemos lo que nos haga la máquina
o aprendemos dentro del proceso de leer, contrastar, subrayar,
hacer de tu esquema y demás.
Todos nos preocupa eso y lo que hemos hecho
es intentar con dos propuestas, sobre todo la primera en secundaria,
porque nos preocupa más la inteligencia artificial
cuando entra en los institutos, sobre todo no tanto en los colegios,
que participen los estudiantes,
en conocer cómo funciona la inteligencia artificial.
Entonces lo que hemos hecho, siguiendo estas recomendaciones
de estos libros que no vamos a estar ahí está y si queréis verla,
es que a grandes rasgos, no lo vais a leer,
porque es pequeñito.
Lo que queremos es pre,
entrenar un algoritmo hasta un límite,
un 60 o 70 por 100 este que vais a ver desde ya y a y tomos
una cosa que siempre se nos ha dado a mal.
Yo soy profesor de lengua,
pero todo lo que no son presos de lengua
cuando le decimos porque rehúye Matilde
o porque tal quiero decir bueno lleva tilde por esto por lo otro,
pero mucha gente no sabe por qué y en secundaria
se asienta esa capacidad de colocar tildes
a los datos y de hongos conocerlos,
y nos preocupaba que podamos utilizar la inteligencia artificial
de otra manera no preguntándole a la máquina, su nieto, un diptongo,
sino vamos a entrenar un algoritmo hasta el 70 por 100
vosotros vais a ser capaces en grupos de entrenar el algoritmo
para ver cómo aprende la máquina y qué grupo,
con qué tipo de ejemplos nutría a la máquina
y sois lo hemos publicado en diferentes congresos
no sólo estamos.
Como veis,
ahí el grupo de niño de investigación rate que participa José Manuel
y otras personas que están también aquí
y el grupo de innovación participa también.
La Cátedra de tecnologías emergentes de Sevilla
y el grupo de la Universidad de Coruña,
el laboratorio investigación y desarrollo,
inteligencia artificial en una beta que estamos haciendo,
lo que hemos hecho es eso, intentar llevar la máquina,
el algoritmo y darle formato en una herramienta
es esta herramienta, que estamos estando en beta,
inteligencia artificial para practicar y a todos y tangos.
Todos.
Lo que queremos es que sea el estudiante
el que en grupos a partir de ese 70 por 100,
que hace la máquina, bien máquinas se equivocan,
un 30 por 100 queremos que entrenen ese algoritmo
y vean cómo aprende la máquina, cómo aprende el algoritmo
y qué grupo de clase obtiene los mejores resultados
y explique qué tipo de ejemplos le ha dado al algoritmo
para que sus resultados sean mejores.
Por qué?
Porque en las diapositivas que pasado,
una de las cosas que ni siquiera los propios informáticos
entienden bien es el agujero negro,
que es la inteligencia artificial.
Como aprende el algoritmo, es una cosa complicada,
a nosotros mismos nos sorprende algunas veces
que sobre entrenando obtiene resultados buenos,
dicen.
No nos sobren trenes que no pasa del 70 hemos tenido resultados buenos
y otras veces con otro entrenamiento,
mucho más bajo.
Los resultados también han sido muy buenos, por lo tanto,
nunca sabes cómo está aprendiendo esa máquina ese algoritmo,
y eso es lo que no podemos depositar o creemos que no podemos depositar,
que es tener herramientas cerradas como change, pt y todas las demás,
y que nos creamos todo lo que nos dan y cómo nos lo dan,
y es un aprendizaje que nos parece muy ilustrativo
y que permite mejorar,
y el segundo ejemplo no tenemos mucho tiempo
para profundizar, luego tenéis el correo
el que quiera ponerse en contacto con nosotros encantado.
El segundo ejemplo lo hemos hecho en la universidad
en la asignatura que coordinamos,
Mercedes quiero yo que es utilizar mucha voz,
pero mucha voz que hemos creado con una herramienta gratuita
que no genera petición de datos a los estudiantes.
Por lo tanto, proteger sus datos y lo que hacemos es crear mucha voz
que controlamos nosotros la respuesta que da el chapó
la tenemos controlada.
Nosotros no es aleatoria, por lo tanto, lo que hemos metido
son los exámenes de otros años para que nos estudian.
Nuestros estudiantes practiquen sabiendo
que la respuesta que les da el 100 por 100 exacta y correcta
no dudan de que eso sea incorrecto bien,
hicimos esa práctica durante dos años,
tenemos el chat voz.
Practicaba las preguntas de, les ha mente y Pottes
con ese chapó que habíamos creado y lo que hemos hecho
es introducir esto que vais a ver ahora
y con esto por qué no me lo abre.
Ese enlace se puede abrir.
La completa mejora, si vale lo que hemos hecho,
este chapa, que hemos creado.
Hola, bienvenidos.
Esto es nuestro libro de la asignatura.
De dónde sacamos las preguntas tipo 3, lo que hemos hecho
es meter una batería de tipo tés al change.
P y nos ha dado un 70 por 100 bien y un 30 por 100
mal nos ha resuelto un 30 por 100.
Mal, una batería de preguntas en nuestra asignatura
al propio traje,
pero hemos metido las respuestas de Change, Pepe.
En nuestro champú y le hemos dicho.
Mira, te vamos a poner una pregunta que examen de las que ponemos vamos
con la primera pregunta y le ponemos la pregunta
al estudiante a la hora de regular los derechos de autor.
Es una asignatura de medios,
recursos didácticos y tecnología educativa,
donde nos preocupa la protección de datos.
Una de las preguntas.
El examen hechas en otros años es a la hora
de regular los derechos de autor y sus implicaciones educativas.
Se considera un derecho patrimonial.
Contexto usted como alumno a declarar derecho de transformación.
Dice.
Este responde que la acción correcta es derecho de autorización.
Esto lo que nos dice sage.
P esta respuesta del exámenes incorrecta,
y mira cómo te lo explican,
dos pulseras y te aparece la respuesta que nos da Change Pepe.
Sobre esa pregunta,
bien argumentada, pero falsa errónea,
queremos que los estudiantes se den cuenta
de que no pueden llevar todo a change,
o la que se hay creérselo que Change.
Pt le devuelva.
Hay un porcentaje grande.
En eso estamos de que nos hemos dado cuenta este año,
de que es verdad, pero hasta ahora creíamos
y un adolescente se lo tragaran, pero hemos hecho allí la prueba.
Entonces lo que queremos es también que el estudiante
y le hicimos porque es derecho de transformación de explicamos
en las páginas en la que está le damos la explicación
para que aprendan,
en el chapó que hemos hecho no te puedes fiar del todo seguimos,
y lo que queremos es que a través de programas cambie
es la idea de change; pt, en no más de 4, pronto,
y le vas a decir al Charge.
P, que está equivocado,
le vas a argumentar por qué y vas a hacerle cambiar la opinión
en no más de cuatro registros, todo eso no lo mandas como actividad
y cuando el estudiante lo termina hace lo convierte en PDF
y nos manda a esa actividad de reflexión,
bien reiniciar, etc. Con eso lo único que he querido
es ponernos un ejemplo.
Desde dos perspectivas diferentes, la de secundaria y la de esto,
y lo que nos genera y termino es que nosotros controlamos el cha.
El chapó lo controlamos nosotros,
por lo tanto, tenemos estadísticas de lo que se contesta bien
y mal para retroalimentar nuestra asignatura y cambiar cosas,
y sobre todo, tenemos también cuando se contesta
cuántas se deja sin contestar, cuántas están bien, cuántas están mal
y dónde están teniendo dificultades los estudiantes,
y eso nos genera los profesores.
Una experiencia que la hay ahora no nos estaba dando los resultados
han sido buenos y termino.
Lo más importante es que lo que está en amarillo, yo, como docente,
no puedo ser un policía que tenga que controlar lo que mis estudiantes
hacen bien o mal en la inteligencia artificial.
Por lo tanto, no puedo ser policía, tampoco puede ser un programador,
esto lo hemos hecho a través de un grupo de investigación,
la parte de la universidad muy sencilla a hacer,
pero la parte de la secundaria es muy complicado al hacer,
nos tienen que dar herramientas fáciles a los docentes,
que podamos aplicar, con inteligencia artificial,
que sean éticas, que sean seguras y que estemos,
y eso lo hay que hacerlo y hay que hacerlo de forma gratuita,
no de forma comercial e interesada.
Si termino la frase de.
Iñaki gabilondo que siempre colocó porque me gusta mucho,
en tiempos de inundación, lo que escasea ser agua potable,
tenemos mucho, mucho y calidad, poca poca estamos en una época
y vamos a seguir una época, unos años de hasta ver
dónde llega a esta inteligencia artificial, cómo vamos a aprender,
vamos a aprender de otra manera,
y es cierto lo que aparece también en inglés.
La tecnología, desde mi punto de vista,
no va a reemplazar a los docentes,
pero el docente que no utilice tecnología sí que va
a estar en precario.
Tenéis la presentación si algunos se quiere poner en contacto
porque quiera participar en el proyecto de José Manuel,
en el grupo de investigación y demás vázquez arroba edo me punto.
Es un placer y gracias a todos y a todas.