Gracias.
Bueno, pues voy a compartir,
vamos a comenzar con la primera sesión de hoy,
que creemos que era importante no solamente hablar de agora,
sino evidentemente hablar un poco, abrir apetito
con la gran disrupción que todos tenemos por delante como es
la inteligencia artificial generativa.
Voy a compartir una.
Que espero que pueda compartirla bien,
porque lo he hecho con la tecnología Prezi,
que hacía tiempo que no la utilizaba.
Ahora mismo creo que lo estáis viendo todo, ¿no?
Sí, sí, sí, sale.
¿Lo veis en pantalla perfecto?
Sí, sí, ahora es perfecto.
Ahora es como tiene que estar.
Vale, perfecto.
Pues bueno, como decía, en esta sesión
me acompaña el profesor doctor César Colino Cámara,
que todo el mundo de la casa lo conoce,
como sabéis, profesor titular del Departamento de Ciencia Política de
la Administración.
Además de vicedecano primero de ordenación académica
y con el cariño
y admiración que le tengo y todo lo que le conocemos,
un entusiasta de lo que es la inteligencia artificial generativa
y por eso le pedí y un poco le atraqué que por favor
me acompañara a compartir un poco inquietudes
y valga por delante que ninguno de los dos
somos ni especialistas
ni tenemos una.
Formación, digamos, reglada o profunda en el uso de la IAG,
pero sí que evidentemente tenemos curiosidad, la estamos utilizando
y evidentemente lo hemos abordado.
Sí que, y para garantizar un poco el expertise en este ámbito,
pues también le pedí a un conocido, familiar,
con la confianza que le tengo, a Antonio Rodríguez,
que nos acompaña también, que sí que es evidentemente
un especialista en inteligencia artificial, de hecho,
Lleva años dedicado a ello.
Es ingeniero, es arquitecto de soluciones
de la inteligencia artificial generativa de Amazon Web Services
y aparte es profesor asociado a la Facultad de Ciencias Humanas
y Tecnología de la IE University.
Pues nada,
le pedí que nos acompañara.
La idea un poco que yo le pedí a ambos es que yo voy un poco
a hacer un barrio general de lo que creo que es importante
para abordar en esta sesión y luego voy a intentar ser,
Pues bueno, esta sesión alarga hasta las 10 y cuarto.
Voy a intentar no excederme de la media hora.
Porque he preparado muchas cosas,
pero como digo, unas pinceladas sobre todo
y voy a compartir la presentación para aquellos que quieran indagar
y que puedan profundizar.
La idea es luego abrir un poco turno de debate,
una conversación que, por supuesto, se abra al resto de la sala
y que, por favor, aquellos profesores que también estén utilizando
la inteligencia artificial generativa,
compartan su experiencia, su visión,
sus preocupaciones y podamos enriquecer el debate.
Sin más dilación, Bueno, decir que, como digo,
creemos o creo en particular que la inteligencia artificial generativa
la debemos considerar los profesores y los investigadores como un aliado,
un aliado para la innovación y como digo, para realizar,
tener un mejor desempeño en nuestro día a día.
Todo el mundo conoce que la inteligencia artificial generativa
es una disolución tecnológica de que todo el mundo habla,
es decir,
la acelerada expansión de las tecnologías disruptivas
y en el caso concreto de la IAG en los últimos, en el último año
y medio, ¿no?
Y su aplicación a las distintas esferas
de la sociedad han evidenciado el enorme potencial,
la capacidad transformadora que tiene,
pero evidentemente los enormes riesgos
que conlleva un uso descontrolado, también en nuestra profesión, ¿no?
Esto está haciendo, evidentemente, que los propios estados,
los gobiernos, estén emprendiendo una batalla
y una carrera por quién lidera la expansión
y el desarrollo de esta tecnología.
Basta ilustraros aquí
con algunas de las últimas noticias que hemos podido ver
en los medios comunitarios.
Respecto a la carrera global por la IA,
con el cambio de gobierno en Estados Unidos,
como evidentemente titulares catastrofistas,
si estamos ante el fin de la humanidad,
el fin del pensamiento crítico.
Es un fenómeno, evidentemente, que ocupa el día a día,
que ocupa la agenda política,
la economía, que preocupa a todos los profesionales
por todo lo que puede conllevar.
Y evidentemente los profesionales, los profesores,
los investigadores, los estudiantes no somos ajenos a este entorno,
a este nuevo contexto.
Como ayer decíamos,
como ayer decía la vicerectora de Innovación Educativa,
la IAG ha venido para quedarse.
No podemos renunciar.
Esto del debate que en algunos casos se decía de prohibir el uso de la IAG
en la universidad no tiene sentido y por lo tanto lo que tenemos
que hacer es adaptarnos, aprender, capacitarnos responder y usar
y aprovechar el potencial que tiene la IAG
desde un punto de vista evidentemente ético
y con todas las precauciones que debe llevar.
Por tanto, la IAG constituye un elemento transformador
de los procesos de enseñanza-aprendizaje,
como suelen decir los especialistas,
posiblemente mayor de lo que fueron en su momento Internet,
Google, la Wikipedia o la propia calculadora.
Imaginaros en el estudio, por ejemplo, de las matemáticas,
de todas las áreas que conllevan el uso de los números
y de la lógica, ¿no?
Pero en este debate nos encontramos defensores que consideramos
que estas tecnologías pueden contribuir
a minimizar las tareas más superfluas,
permitir centrarnos en aquellas cuestiones más importantes y aquellos
que son un poco detractores
que afirman que esto es una amenaza contra la integridad académica,
que hay que tener mucho cuidado, que.
Perdona.
Por tanto, las universidades están apresurando a regular esto,
es decir, el debate desde hace un año que se apresuran
y algunas universidades,
tengo el ejemplo de la Universidad Carlos III,
que por ejemplo tenía un vicerrectorado dedicado
a estrategia digital y cambio disruptivo.
Se han apresurado a ordenar esto un poco.
Las universidades llevan trabajando tiempo, también la CRUE,
a nivel como coordinadora general de todas las universidades,
para promover un uso eficaz, responsable y ético de la IAG
en las universidades,
sobre todo en lo que respecta a los estudiantes,
pero también, evidentemente, en los profesores.
Por ello, las universidades llevan tiempo,
como digo, definiendo esos procesos.
Han aprobado casi todas las universidades universitarias.
Estrategias, recomendaciones, documentos internos
para poner orden un poco a esto.
Es decir, para establecer unas bases de su utilización,
para garantizar una salvaguarda de la integridad académica,
para capacitar y formar a los profesores
y a los estudiantes.
Es importante que el profesorado sepa utilizar estas herramientas.
Si no, es imposible que podamos revisar, controlar.
O considerar el uso por parte de los estudiantes.
Ayer comentaba el rector que este año había una segunda edición
del BUCS para estudiantes de uso de la IAG en estudiantes,
pues los estudiantes también tienen que tener esa formación
para saber cómo pueden beneficiarse de la IAG
y qué es lo que deben evitar.
Y por supuesto, Se están poniendo recursos y herramientas,
se está promoviendo debate y conversación,
es decir, la universidad y el vice rector
de innovación educativa de nuestra universidad
ha sido muy activo desde el principio,
con varias guías, recomendaciones, se han generado,
se han organizado cursos desde el UED,
del cual yo pude participar.
Parte de las cosas que voy a compartir aquí
son fruto del aprendizaje, además con gente muy potente
y por supuesto están creando estructuras para revisar y evaluar
continuamente estas políticas porque estamos ante,
como todo lo que es elemento tecnológico,
un cambio continuo y profundo.
Por tanto,
y como vicedecano de innovación creo que es importante traerlo aquí,
que está a disposición en la página web del Vicerrectorado
de Innovación Educativa, pero sí que quería hacer un barrido general,
empezar con cuál es el marco de referencia que tenemos aquí
en la universidad,
qué es lo que está estableciendo nuestra universidad.
En primer lugar,
algo que habló ayer también la vicerectora,
pero la estrategia.
¿Qué estrategia tiene nuestra universidad
para el uso de la IAG en el proceso de enseñanza y aprendizaje?
En primer lugar,
está poniendo muchos recursos y esfuerzos en formar,
como decía, a todo su personal.
O sea, no podemos decir que nuestra universidad
no está haciendo ello porque con colaboración con el UED
ha habido ya,
pues no sé si siete, ocho, diez cursos entre el curso pasado,
tenemos compañeros del UED que luego lo pueden confirmar,
para sensibilizar y capacitar tanto profesores como estudiantes
de las oportunidades
y de los riesgos que tiene la IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Por un lado, está explorando nuevas metodologías,
metodologías activas y colaborativas.
Está promoviendo el uso de metodologías innovadoras
que pueden ayudarse de la IAG.
Y, por supuesto, está creando nuevos materiales digitales
basados y ayudándose de la inteligencia artificial
generativa.
Hablaré luego, muy brevemente, del Hub de Innovación Educativa
y de las posibilidades que también nos está ofreciendo,
porque tenemos a nuestra disposición recursos que nos pueden ayudar,
basándose en tecnología de la IAG, a mejorar nuestras asignaturas,
a mejorar el planteamiento metodológico inicial
de nuestras asignaturas.
Y por supuesto está potenciando la evaluación,
una nueva forma de evaluar a los estudiantes,
porque lo que nos ha traído la IAG precisamente a los profesores
es que tenemos que cambiar el modo en el que evaluamos a nuestros alumnos,
porque ahora mismo disponen de una herramienta súper potente
que puede hacer el trabajo fácil.
De una manera, bueno, pues por así decirlo,
no legítima, por así decirlo.
¿Por qué?
Porque una cosa es ayudarse para refinar un texto y otra cosa
es querer hacer, por ejemplo, una PEC o parte de un TFG
o un TFM basándose y copiando directamente
lo que le dice una aplicación, ¿no?
Por lo tanto, promoviendo esa nueva forma
de evaluar a los alumnos y promoviendo la posibilidad
de establecer diferentes instrumentos para evaluar
y para ello los compañeros de educación, de didáctica,
creo que son un personal fundamental para ayudarnos al resto de profesores
de otras disciplinas a cambiar esta forma
de evaluar a nuestros alumnados.
Ayer hablamos de la posibilidad de por qué no utilizar los centros
asociados para que los alumnos puedan realizar presentaciones
de sus trabajos evaluados por los profesores tutores,
lo que nos permitiría garantizar frente a otras universidades
a distancia que verdaderamente sí que tenemos posibilidades.
Un control respecto a lo que hacen los alumnos,
porque una de las formas que tiene el profesor ahora mismo
de controlar el uso que hacen los estudiantes
y de conocer qué conocimientos tienen es evidentemente
mediante lo que ha sido siempre la exposición por parte
de los alumnos.
Y por supuesto, como decía,
la universidad ha creado también una guía para estudiantes
y los estudiantes también tienen recursos a su disposición
para poder tener claro qué pueden hacer
y qué no pueden hacer con la IAG.
Ayer nos comentaba la vicerrectora que uno de los grandes proyectos
estrella del vicerrectorado de la universidad
es el Hub de Innovación, el Laboratorio de Tecnologías Emergentes
.
Hay que decir que en este sentido os invito a que lo consultéis.
Algunas veces, en alguna reunión, algún profesor comentaba,
a modo un poco de anécdota,
ahora esto del Hub, ¿qué es?
Bueno, en primer lugar, lo que es importante
es que todo el mundo entre en algún momento en el Hub
y conozca la cantidad de recursos que nos tiene a nuestra disposición.
En este sentido, creo y me gustaría llamar la atención
brevemente que el Hub de Innovación Educativa
nos permite, logueados como personal de la UNED,
nos permite, por ejemplo, utilizar el asesor
de Inteligencia Artificial de Innovación Educativa que ha puesto
a nuestro disposición.
Que es una herramienta basada, como digo,
en esta tecnología para inspirarnos a la hora de diseñar recursos
y a la hora de diseñar el programa cuando tengamos que elaborar
la guía didáctica del próximo curso de introducir cambios
en nuestras asignaturas.
Bueno, simplemente he introducido un pantallazo.
Os animo a que lo utilicéis.
Como digo, es una cosa bastante intuitiva
en la que tienes que indicar el nombre de la asignatura,
la titulación, qué tipo de innovación te da un desplegable
en el que puedes optar por diferentes opciones.
Un poco lo que ayer hablábamos en la sala,
de que a veces nosotros no podemos saber
porque no tenemos esos conocimientos pedagógicos.
Bueno, pues esta herramienta nos da una serie de posibilidades
para que podamos introducir,
podamos explorar diferentes innovaciones.
Os animo a que lo utilicéis.
Como digo, desde el Hub de Innovación Educativa
os lo veáis y hay una opción que es Inteligencia Artificial Asesor de
Innovación Educativa y ahí vais a poder explorarla y jugar con ella.
Al fin y al cabo,
y en esto César luego también lo hablará,
aparte de asistir a cursos, de leer,
porque hay mogollón de publicaciones académicas respecto a esto,
pero la única manera de poder,
igual que puede pasar con cualquier software estadístico
de análisis de datos, es utilizar la herramienta
y probarla.
Por tanto, os animamos a ello.
En el Hub de Innovación Ejecutiva, ayer lo hablaba la vicerrectora
Esther Martín, le preguntaba, ¿esto de los Edubots,
que el gran proyecto que nos van a presentar en los próximos meses
o en el próximo medio año?
¿Se puede ver ya algo?
Bueno, pues me decía ayer que en el Hub de Innovación Educativa
también tenéis la posibilidad de poder descubrir esto
de los EduBots,
es decir, esta herramienta que va también a suponer un enorme potencial
para el profesorado de la Universidad de la UNED
para que pueda utilizarla en sus asignaturas.
Tenéis esa opción también desde el Hub de Innovación Educativa,
aparte de un acceso a contenidos y a grabaciones de recursos
que se han utilizado.
Bien, paso a la tercera parte de la presentación, que era un poco.
Como digo, es imposible en el tiempo que tenemos entrar aquí a hacer,
a demostrar el uso aplicado de las muchas aplicaciones que hay,
pero sí que me gustaría hacer un barrio general y compartir,
sobre todo, compartir conocimientos que he ido adquiriendo,
pues tanto en estas formaciones,
en algunas sesiones de algún congreso que he ido,
que se han dedicado a IAG y sobre todo compartir información
y recursos que, como digo, os vamos a poner a vuestra disposición.
Bien,
y un poco también basado, insisto, en el propio documento de Marco,
de las recomendaciones que nos ha impartido la UNED.
¿Cómo puede la inteligencia artificial hacernos más fácil
el día a día a los profesores?
Como decía.
Anteriormente, debemos entender la IAG
como un aliado para el día a día
y de los muchos quehaceres que tiene el profesor de universidad.
Es decir,
pero no olvidemos que nosotros los profesores somos el piloto
y la inteligencia artificial es el copiloto.
Me gusta mucho, en una charla que asistí,
participaba un directivo de Microsoft,
que ya sabéis que la tecnología de Microsoft se llama Copilot,
que tenemos también alguna extensión desde la UNED,
teniendo en cuenta que tenemos una licencia,
lo decía muy claramente, dice, la idea porque la hemos puesto nosotros
es eso, porque la inteligencia artificial debe ser entendida
que es nuestro copiloto, pero quien conducimos,
quien llevamos la nave y quien llevamos los mandos
somos nosotros, es el ser humano.
Por lo tanto, la IAG la debemos ver como un complemento a nuestro día
a día.
Los resultados deben siempre ser considerados
como un punto de partida y el profesorado como especialista
en la materia debe siempre evaluar con rigor qué resultados nos da
las herramientas, la tecnología para ver la calidad
basándose en nuestros criterios, en nuestra experiencia
y evitando resultados inexactos o imprecisos que los hay.
Es fundamental, ¿no?
Pero si se adquieren destrezas, si nos capacitamos,
si dedicamos tiempo, esto es algo que es importante.
Hay una inversión inicial.
Yo hay muchas de las herramientas que aquí voy a nombrar
que yo no he tenido tiempo de utilizar.
Simplemente las voy a decir para que sepáis que están ahí.
¿Pero por qué?
Porque conlleva un tiempo y todas no hay que conocerlas,
pero que sepamos que están ahí.
Pero lo que nos van a permitir es automatizar ciertas tareas
y rutinas, algunas muy aburridas,
ahorrando tiempo y esfuerzo y dedicándolo
a lo realmente importante para un profesor.
Pueden ayudarnos a mejorar, como decía,
nuestras prácticas docentes, nuestra actividad investigadora,
enriquecer la experiencia y aprendizaje de los estudiantes,
que no se nos olvide, y optimizar nuestro tiempo,
como decía, en esas tareas rutinales y burocráticas
que ocupan un porcentaje importante de nuestro tiempo.
Por tanto, ¿a qué nos pueden ayudar, por ejemplo,
en la actividad docente?
Al diseño de nuevos materiales didácticos
en múltiples formatos y estilos de aprendizaje.
Nos pueden ayudar a elaborar ejemplos con fines didácticos
para facilitar la comprensión de los estudiantes.
Aquí, en la parte derecha, no sé si se ve bien,
utilizo de un profesor de la Universidad de Valencia
que me gustó mucho cuando pude escucharlo
en el Congreso de Sociología en Sevilla.
Es un sociólogo, algunos igual lo conocéis,
Y decía, yo utilizo esto para a veces decirle
a la tecnología que me haga un ejemplo de algo que puede
ser complejo en un ámbito que pueda ser cercano a los estudiantes.
Él utilizaba la analogía con el fútbol.
Bueno, pues esto, como digo,
puede ayudar al aprendizaje.
Yo lo he utilizado a veces.
Oye, intentas ayudarme a explicar este concepto de una manera sencilla
a los estudiantes de políticas públicas,
de gestión pública.
Esto puede ayudarnos, evidentemente revisándolo
y supervisando nosotros detrás.
Nos puede ayudar a los profesores en las labores de atención
al alumno.
Me consta que está César, está Angus,
que ellos están con un proyecto de innovación docente
en el que precisamente creo que trabajaban algo de esto,
de cómo la IAG puede ayudarnos en el caso,
por ejemplo, de nuestro aula a contestar a los alumnos
a algunos tipos de dudas que son las que nos.
Pregúntanse para los alumnos, sobre todo,
aunque da igual que pase el primer día
que el último día.
El examen, cuánto vale la PEC,
el porcentaje, si no la guarda para septiembre.
Ese tipo de cosas, mediante herramientas,
ayudado de chatbots, por ejemplo, nos puede ayudar
a evitar tener que contestar a ese tipo de información
y automatizarlo en base a la información que le podemos dar
a una guía docente.
En unas charlas que pude asistir, que estaban los de Open LMS,
eso es una extensión que tiene Agora,
que el otro día en la comisión de metodología
de docencia yo le pregunté a la vicerrectora de tecnología
si la íbamos a tener en la UNED.
Esa posibilidad de tener un chatbot en la que le pudiéramos dar
la guía docente para que pudiera contestar
automáticamente a los estudiantes.
Eso está ahí.
Nos dijo que ahora mismo están en otras cosas de mejora de Agora,
pero que posiblemente lo tengamos.
Otro de los problemas que tenemos en el entorno público
es que este tipo de herramientas tienen un coste
y esto también tenemos que tenerlo muy claro.
La versión freemium suele funcionar bien,
pero los propios expertos,
luego eso es algo que me gustaría preguntarle a Antonio,
debemos saber que las versiones premium
son las que verdaderamente tienen mayores garantías y fiabilidad
en el uso y los resultados.
¿A qué más no puedes ayudar este tipo de herramientas?
A generar preguntas de examen, ejercicios prácticos o casos,
contribuyendo a una evaluación más exhaustiva.
Elaborar bancos de preguntas
que puedan ser utilizados para autoevaluarse a los alumnos
y mejorar su proceso de aprendizaje.
Incluso preguntas de respuesta cerrada
se pueden utilizar herramientas para proporcionar una explicación
con la información y los contenidos que le demos.
Nos puede ayudar a diseñar actividades de simulación,
roleplay, en el que el estudiante tenga la oportunidad de aplicar
los conocimientos adquiridos,
en la que se pueda crear una especie de interlocutor virtual
en el cual el estudiante puede conversar.
Esto es la base del proyecto de Dubox
que decía que la universidad va a presentar en breve
y que está preparándose ya.
Eso tiene una funcionalidad muy valiosa, por ejemplo,
en la enseñanza de idiomas.
Y también nos pueden ayudar a implementar estrategias pedagógicas,
es decir, ayudar a diseñar y personalizar procesos de enseñanza
adoptados al progreso del estudiantado.
Esto es algo que, por ejemplo, hace el asesor IA que antes decía.
Esto, un infograma que utilizan unos colegas de la UOC,
de las tendencias de la IAG para la educación.
Esto es algo que ya desde la erupción del chat
GPT evidentemente está ahí y que la cantidad
de publicaciones científicas que hay en torno a esto es fundamental.
Está en el centro del debate y por eso digo
no podemos rehuir y tenemos que estar preparados para ello.
Pero es que hay que decir que también el AIG
nos puede ayudar a la actividad investigadora
y es fundamental el uso que nos puede dar.
Nos puede ayudar a generar contenido preliminar,
es decir, crear resúmenes ejecutivos,
síntesis de las ideas principales, esquemas,
acelerando lo que es la fase de conceptualización y redacción.
Una de las cosas que más mencionan, ¿no?
Superar los episodios de bloqueo mental, ¿no?
Esto que nos enfrentamos todos
los que cuando estamos en una investigación
nos ponemos a escribir.
Oye, ¿cómo empiezo esto?
Nos puede ayudar.
A proporcionar ideas iniciales sobre las que trabajar venciendo
la resistencia inicial.
Nos puede ayudar en la relación científica.
Desde correcciones gramaticales,
sugerencias de estilo, ayuda en la traducción lingüística
o en la revisión y edición de documentos académicos.
Y nos puede ayudar en el análisis de datos y análisis de tendencias.
Que evidentemente y todos los especialistas que yo he escuchado
nos hablan que hay que ser muy cauto,
es decir, evidentemente no le pedimos que no podemos confiar
en que nos haga una regresión múltiple
si no tenemos ni idea de lo que es el análisis estadístico.
Es fundamental tener unas nociones, es decir,
que haga tiempo que no lo utilizas, que tienes dudas,
pero es algo que nos permite hacer también y nos puede ayudar.
Bueno, aquí, no sé si puedo ampliarlo,
sí, aquí lo puedo ampliar, no sé si lo puedo mover.
Había una noticia el otro día, este es un profesor
de la Universidad, Pablo Leidet, que pude escuchar,
que mencionaba en un tuit de que había una noticia en el país,
decía de escandaloso incremento del uso de chat
GPT por profesores investigadores en los artículos.
Hay una investigación,
como digo, es ingente la cantidad de publicaciones
que hay en esta revista,
por ejemplo, Scientometrics, que es una revista importante y prestigiosa
en el ámbito de la bibliometría.
Investigaban este investigador japonés, creo, cómo el chat GPT
es utilizado en las publicaciones académicas.
Y un poco desmentía eso, es decir,
la mayoría de profesores lo utilizan para editar el texto,
mejorar o para la ayuda a lo que es la mejora lingüística del texto.
Esto que a veces no tenemos recursos para hacerlo,
no somos nativos y la tecnología nos puede ayudar a eso también.
Se está utilizando mucho.
Es decir, no todo el uso es para ni mucho menos fraudulento.
Y luego, es importante, y en esto,
esta revista que es de la UNED,
también muy prestigiosa en el campo de la innovación educativa,
La inteligencia artificial generativa
debe ser reflejada en el uso en las publicaciones.
Igual que referenciamos las referencias bibliográficas
que utilizamos,
es fundamental que también seamos transparentes en el uso que damos.
¿Para qué la estamos utilizando y qué hemos hecho?
Porque también, y no hay que olvidarlo,
en los procesos de revisión de artículos
se está utilizando la inteligencia artificial generativa
y esto es algo que nos preocupa a los profesores.
¿De qué manera se está utilizando?
¿Qué algoritmos se están utilizando?
Bien, ¿y los estudiantes?
¿No es el objetivo central de la.
Perdón, antes de entrar a los estudiantes.
Algunas herramientas de viaje útiles.
Como digo, simplemente esto lo vais a tener aquí.
No podemos entrar en ello, es imposible.
Luego César, estoy seguro que va a comentar algo,
alguna de las que he utilizado.
Pero fijaros la cantidad de herramientas
que hay a nuestra disposición.
Generales, desde el chat GPT,
que no es la única, Gemini de Google,
Claude de Anthropic, Llama de Meta, Party Rock de Amazon Web Services,
también os puede hablar luego Antonio de ello, Hubin Chat,
responden preguntas con citas,
es decir, que son más académicas en ese sentido.
Tenemos Perplexity, Elixit, Excite.
Hacen revisiones de la literatura.
Recuerdo en el Congreso de Ciencia Política,
en el grupo de discusión, también lo recordará Angus,
César le decía a uno de los participantes, decía,
es que hoy día ya no tiene sentido, y ahora luego lo puede matizar,
pedirle a un estudiante que haga una revisión de la literatura,
porque ya hay herramientas de IAG que pueden hacer una revisión
de la literatura bastante exhaustiva y rigurosa.
SciSpace es una de las herramientas que es clave
para la investigación científica.
Jenny.
Insightful, Consensus, también sirven para ello.
Pero es que tenemos herramientas que para el tema
de la creación de contenido son fundamentales.
Whisper nos ayuda a convertir audio a texto.
Elevance Labs nos ayuda a convertir texto en voz.
Se pueden generar en el, que luego lo compartiré en la página web
de este profesor de la Universidad de Valencia,
sociólogo, se llama Networkianos, pone unos ejemplos súper
chulos de artículos científicos que le pide
a esta aplicación o a otra que cree un podcast.
En el que haya dos personas con una realidad bestial
que conversen, que expliquen de una manera divulgativa
su artículo científico.
Bueno, esto es genial.
Imaginaros lo que podemos utilizar en nuestro aula para utilizar esto.
Insisto, este profesor habla
de que lo ha utilizado con su artículo,
que lo conoce perfectamente
y que sabe perfectamente el contenido y lo que se aborda en él.
Tenemos también herramientas como Flicky,
Runway, Hagen, que nos permiten convertir texto en vídeo
para utilizar también nuestras asignaturas,
vídeos generados con inteligencia artificial,
para ayudar en la elaboración de presentaciones gamma.
Esta de Prexi que yo he elaborado me ha ayudado inicialmente
en la inteligencia artificial generativa,
en la opción que te permite Prexi.
Luego yo he ido cambiando cosas que no me gustaban,
pero por ejemplo las imágenes.
Nos ayuda también a generar imágenes,
cosas muy chulas.
Un parlamento debatiendo hace unas imágenes súper chulas
para utilizar en nuestro día a día.
O para aquellos que hacéis análisis de relaciones sociales,
de redes, aplicaciones como Réplica también permiten hacer esto.
Evidentemente, como digo, imaginaros la cantidad de herramientas,
es imposible conocerlas todas, pero como hay un montón
de páginas web divulgativas de profesores de colegas
que están compartiendo conocimiento al respecto.
En este sentido, por tanto,
una de las ideas que debemos tener todos muy claro es
que la minimización de las tareas rutinarias
permite un mejor enfoque en las tareas esenciales.
Esto es un poco lo que decía John Sweller, psicólogo educacional,
y esto es la clave de la inteligencia artificial generativa
y todas las herramientas que existen.
Los profesores nos vemos involucrados en.
Antes lo mencionaba una compañera, decís que no nos da más la vida.
Utilicemos el potencial de estas herramientas
para intentar centrarnos en lo importante,
las funciones esenciales de un profesor que debería
ser investigar, potenciar la enseñanza efectiva,
formar lazos con sus colegas y con los estudiantes.
Intentemos aprovechar la tecnología, intentemos, como digo,
tenerla como aliada.
Estas tecnologías permiten la automatización de estas tareas
y nos permiten facilitar el ejecutar las tareas de bajo nivel cognitivo,
que dirían los psicólogos educacionales,
para liberar tiempo y energía mental.
Porque, insisto, convocar una reunión,
organizar, contestar correos que son rutinarios,
hacer una guía, incluso una memoria,
cosas que nos podemos ayudar de la IAG.
Y los estudiantes, ¿cómo evaluamos a nuestros estudiantes?
Os invito a revisar el marco establecido por la ONED
en el que nos está invitando a contemplar el uso
de las herramientas en eje.
Nosotros, por ejemplo, en políticas públicas,
es algo que yo cuando labore la PEC ya lo dije, Estudiantes,
podéis utilizar la IEG.
¿De qué manera?
Seguid un poco
este borrador que nos daba el Vicerrector de Innovación Educativa.
Permitirle el uso a los estudiantes, creo que es lo mejor,
para que le ayuden, ahora bien, delimitándose y dejándole muy claro
qué es lo que pueden hacer y qué es lo que no pueden hacer.
No está permitido para generar, copiar todo esto.
Está permitido para refinar un texto,
para una revisión de estilo.
Porque no hay que olvidar que los estudiantes.
Como antes decía también del tema de los profesores,
no solamente la mayoría utilizan el IEG para no hacer nada,
para el uso, insisto, es para tormentar ideas,
pero esto evidentemente hace que nuestros estudiantes,
como digo, necesiten una capacitación y una formación.
Y sobre todo, a la hora de repensar las actividades
por las que evaluamos a nuestros estudiantes,
es fundamental que tengamos en cuenta esto.
Tenemos que hacer cada vez más complejo.
La manera en que evaluamos a los alumnos,
si no nos podemos asegurar que vamos a detectar que ha sido usado.
Porque, por ejemplo, la propia, y es algo que le preguntamos
a la vicerrectora de la última comisión de metodología de docencia,
un profesor de aquí de la casa me preguntaba al respecto,
¿qué podemos hacer los profesores?
Compilatio nos permite, la nueva herramienta de software
nos permite saber si un alumno ha utilizado la IAG.
Ahora mismo las herramientas no son tan fiables
como para permitirnos.
Y como bien decía en esa reunión última la vicerectora de tecnología,
nos va a dar un porcentaje.
Ello no hace que le podamos decir al estudiante,
ese porcentaje hay que interpretarlo,
como nos pasa con el tema del plagio.
Por lo tanto, tenemos que pensar en otra manera de evaluar
y alternarlo.
Y para no excederme, y esto da mucho,
pero sobre todo lo voy a compartir
y aparte, la parte en la que voy a entrar ahora
es decir que está basada en uno de los cursos que hizo el IOD
aquí, por lo tanto es algo que está a vuestra disposición,
de hecho está aquí citado, no me estoy apropiando de nada,
pero para que podamos hacer un uso eficiente,
riguroso de las herramientas,
de las múltiples herramientas de la IAG,
es fundamental que dominemos.
Lo que se llaman los prompts.
Es decir,
la calidad de los resultados que generan todas estas herramientas
y aplicaciones depende de la precisión de las instrucciones
que nosotros le demos.
Por lo tanto,
no solamente es importante nuestro expertise en nuestro ámbito,
gestión pública, teoría política, políticas públicas,
sociología de la educación.
Es importante darle unas instrucciones adecuadas.
Para ello, ¿qué recomiendan los expertos?
Claridad y precisión,
evitar ambigüedades, proporcionar siempre un contexto
y, como una de las claves de la inteligencia artificial generativa,
va aprendiendo en el proceso de interacción con la herramienta.
Por lo tanto, es fundamental que le demos una interacción
para que vaya refinando y vaya, por así decirlo,
siendo más inteligente, aunque no se nos olvide que lo que.
Y esto nos lo puede contar nuestro especialista aquí, Antonio,
ahora en un ratito.
Está automatizado, por lo tanto, aunque parezca que lo entiende,
la propia herramienta no lo entiende.
Se basa en toda la información que posee,
en millones ingentes de datos que tiene.
Por lo tanto, en esta presentación, como digo, propuestas de PROM.
Vais a tener propuestas de PROM que también la propia universidad,
en la guía de recomendaciones al profesor,
ha facilitado.
Ejemplos de PROMs, ejemplos de instrucciones
que podemos utilizar, que podemos meter en la herramienta
y aplicarlos en nuestro contexto.
Y es fundamental,
en el momento, aquellos que no hayáis utilizado nunca todavía el chat GPT
o cualquier otra herramienta,
es fundamental la personalización inicial que hace esta herramienta.
Aquí os pongo el ejemplo
que los profesores Torres Salinas y Arroyo Machado,
que os animo a que los sigáis, son magníficos,
son dos profesores jóvenes de la Universidad de Granada
que aparte trabajan en tema de rankings,
en tema de bibliometría.
Y con una pasión enorme y con una cercanía,
explican el uso de esta herramienta.
Y este ejemplo lo traen ellos, es decir,
tenemos que alimentar en primer lugar qué somos y qué esperamos
de la herramienta.
En este caso, ellos, era el curso de chat
GPT que se impartió aquí en la universidad.
Bueno, esto, como digo, lo voy a compartir,
pero es fundamental que contextualicemos.
Sin temor a decir, bueno, es que no, no.
De hecho, aparte, una vez que ya lo personalices,
una vez que estés interactuando con Cloud
o con ChatGPT, te va a decir, ¿qué tal, profesor Benítez?
¿En qué puedo ayudarle hoy?
Es nuestro asistente
y es fundamental que le mostremos esa cercanía
y que le demos toda la información que necesitamos.
Trabajo con estudiantes de grado del ámbito de la ciencia política.
Bien, aquí, y como digo, no vamos a poder entrar en ello
porque ya estoy ultimando esta media hora
que había prometido que iba a tener, pero como digo,
lo voy a compartir y podemos dejarlo para debate.
Vais a tener a vuestra disposición prompts para que, como digo,
en este manual que también voy a compartir aquí,
que es un manual de ChatGPT, que está abierto,
que está libre, está libre acceso de estos profesores,
en el que para el caso de ChatGPT nos indican cómo ayudar a generar
materiales y manuales.
Y o cómo ajustar las respuestas.
Cómo preparar ejercicios y prácticas.
Aquí lo pones el ejemplo.
Générame 10 preguntas de opción múltiple
sobre los instrumentos de política pública.
Asegúrate que las preguntas aborden.
Todo esto no lo puede hacer.
Evidentemente, insisto, vamos a tener que hacer una revisión,
no escogerlo y luego lo soltamos ahí a los estudiantes.
Bueno, aquí yo
esto obviamente no lo he probado, pero Torres Salinas y Arroyo Machado
hablan del tema de que nos pueden ayudar a la corrección de exámenes,
a generar guías para la corrección de exámenes.
Fijaros hasta qué punto puede ayudar la herramienta.
Diseño de guías docentes.
Me acuerdo que Torres Salinas y Wenceslao lo decían.
Decían, una de las cosas que más a veces nos cuesta
es el tema del diseño de guías docentes.
Nos puede ayudar también a mejorar las guías docentes.
Bueno, vais a tener como Dios dos prom.
No puedo entrar, estoy fuera de tiempo.
En tema de investigación, lectura de textos científicos.
Nos pueden ayudar a sintetizar ideas esenciales.
A que te ayuden a destacar los principales highlights
de un texto.
Esto es una de las cosas que, por ejemplo,
a los estudiantes les podemos decir que les puede ayudar.
Aquí ponía un pantallazo de lo que es SciSpice,
decía que es una herramienta muy potente para hacer revisiones
de la literatura.
Bueno, este colega de la Universidad de Granada
dice que la lectura es un pilar básico
en la investigación.
Dice, mientras que la IA no ofrece ningún reemplazo,
no nos va a reemplazar, pero sí que lo podemos utilizar
como asistente en la búsqueda, lectura, extracción, esquematización
y, como digo, síntesis de ideas principales.
Para ahorrarnos esta cantidad de tiempo que uno tiene que dedicar
cuando hace una revisión de la literatura.
Escritura y revisión de textos nos puede ayudar también, es decir,
desde sintetizar ideas cuando estamos con el tema
de que tenemos un espacio y nos pasamos, revisarlas,
mejorarlas, o en el proceso incluso de envío de una revista científica.
Y en el asesoramiento metodológico, es decir,
es fundamental, esto es algo que aquellos que tenemos dificultades
en la formación que podemos tener en análisis de datos,
que sepamos que también lo tenemos ahí,
de hecho hay herramientas que se basan
o que están principalmente basadas en ello.
En esta presentación que voy a circular después
o cuando cuando cuando circulemos todo el material
os recomiendo recomiendo a los profesores que insisto dieron
aquí unas charlas.
Yo los conocía de antes.
Son magníficos.
Daniel Torres Salinas y Wenceslao Arroyo Machado
tienen un blog que se llama Influence Science.
Y tienen este manual de ChatGPT que es software libre
y aparte tienen un Telegram,
un espacio abierto para que haya una comunidad abierta,
sobre todo para profesores de universidad,
pero está abierto a todo el ámbito educativo
para que la gente comparta recursos, genere debate,
aclare dudas.
Os invito también, en ese manual está el acceso.
También recomiendo esa página,
ese profesor de la Universidad de Valencia,
Networkianos, también tiene un montón de post divulgación de uso aplicado
y de uso que ha hecho él en todas estas herramientas,
que estoy seguro que os van a ayudar a explorar.
Y también invito a que sigáis, por ejemplo, a Lluís Codina,
que es una persona del ámbito de la documentación,
del análisis de la ciencia,
o al profesor Delgado Vázquez de la Universidad Pablo Lavide,
que también abordan un montón de herramientas
y estoy seguro que vais a poder aprender muchas cosas con ellos.
Y por supuesto os invito, aquí os lo voy a enlazar,
a que vayáis al repositorio de Canal UNED,
logueados porque están cerrados,
y podáis ver algunas de las exposiciones y cursos
que se han hecho desde el IUD.
Termino mi parte, estoy extendiéndome con algunas consideraciones finales.
Como digo, tenemos que vencer a esa resistencia al cambio
y creo que yo como vicedecano de innovación
creo que es una de las cosas que más me puede preocupar.
Hay que resistirse a ese cambio de ver esto como algo negativo.
Hay que explorar.
Tenemos una profesión que es creativa, que tenemos que jugar,
que tenemos que hacer cosas que nunca la hemos hecho
y que tenemos que romper ese miedo.
Tenemos que hacerlo también con el uso del eje.
Es fundamental que el.
Este bien preparado, este capacitado.
Yo creo que aquí en este caso nuestra universidad
lo está haciendo bien y es algo que agradezco
y que se lo he dicho públicamente a la Vicerrectora de Innovación.
Tenemos evidentemente que saber las limitaciones que tiene
el gallaje.
Esto es fundamental.
Es fundamental que conozcamos el límite que tiene.
Nosotros somos los pilotos, los que tenemos que controlar ello.
Y, por supuesto, tenemos que controlar el uso
inadecuado por los estudiantes y también por nuestros colegas
en el tema profesional también.
Es fundamental que, insisto,
tengamos en cuenta siempre consideraciones.
Éticas al respecto y que tengamos que seamos transparentes
y seamos leales con la actividad académica
con lo que hacemos.
Porque igual que luchamos contra el praje
y contra las malas prácticas de los profesores,
es fundamental también luchar contra las malas prácticas
de la IAG.
Sin más, espero que haya sido útil,
que con toda la información que he dado,
que posiblemente haya sido demasiada, os sirva para.
Bueno, daros ayuda y daros ideas de hacia dónde explorar e indagar
y sobre todo abro el debate.
Ahora le paso la palabra a mi colega César
para que diga lo que le apetezca y luego abrir un debate con Antonio
y con el resto de ponentes aquí, de participantes,
para que podamos compartir experiencias.
Gracias por vuestro tiempo y por vuestra atención.
Muchas gracias.
César, ¿me escuchas?
Sí.
Adelante.
Muy bien, muchas gracias.
La verdad es que ha sido una panorámica utilísima
y exhaustiva.
No sé si me queda algo que decir.
De todas formas, en todo caso, quería hacer algunas reflexiones.
Me ahorras algunas de las cosas que iba a decir.
Pero bueno, me gustaría un poco reflexionar sobre cómo estamos
ante la inteligencia artificial generativa
y cuáles son los retos que tenemos más inmediatos.
Incluso si miramos a la reacción inicial
de todo el sector universitario
y de esto que ha pasado prácticamente desde hace dos años,
cuando ya hemos visto realmente en nuestras carnes la aplicación
de esto y cómo esto está cambiando el mundo universitario,
pues digamos que la reacción de la universidad,
la reacción nuestra, ha sido un poco.
También dependiendo de los profesores,
un poco también de factores generacionales
o de la personalidad de cada uno o la curiosidad
de cada uno, pues digamos que la reacción inicial nuestra
frente a la inteligencia artificial
ha estado marcada o bien por un cierto desinterés,
como diciendo, esto es un mundo nuevo que hay que remangarse y ponerse ahí
a enterarse de ello y requiere mucho tiempo, Incluso a veces
por una especie de pánico moral, sobre todo debido a la preocupación
que plantea por la integridad académica,
las posibilidades de fraude masivo.
Que hemos detectado.
De pronto nuestros alumnos han empezado
a mostrar una solvencia argumentativa y una solvencia a la escritura
un poco sorpresiva.
Y entonces eso nos ha llevado un poco a una cierta reacción de preocupación
cuando hemos visto esos problemas.
Otros de los retos que plantea.
Luego es verdad que hemos ido,
una vez que hemos entrado en contacto, que hemos tenido
nuestros primeros intentos de acercarnos,
de ver su utilidad, incluso los primeros intentos
ya un poco más sistemáticos de nuestras universidades
de regular el tema y de potenciar su uso,
pues claramente hemos pasado de una visión un poco más policial,
de cuidado con esto, a una posición mucho más positiva
o mucho más constructiva y la aceptación paulatina
de que, como decíais,
la inteligencia está para quedarse y si no puedes vencerlos,
únete a ellos.
Entonces, es verdad que en los últimos tiempos,
y así se demuestra también en nuestro plan estratégico
de la facultad, en elaboración,
en el que uno de los ejes fundamentales
va a ser apoyar el uso y la enseñanza incluso de la inteligencia artificial
a nuestros alumnos, pues está claro
que hemos visto su utilidad no solo en nuestra propia investigación,
digamos que de pronto nos va a hacer más listos,
más productivos, etc., si sabemos usarla,
sino también nos va a mejorar como docentes.
Y claramente hemos ya empezado a apreciar algunas utilidades
que señalaba Alberto en la preparación de las clases,
en la gestión de las guías docentes o en la creación de guías docentes
o en otras cuestiones que ahora mencionaré un poco más en detalle.
Eh.
De todas formas,
es verdad que todavía nos enfrentamos a retos complicados
y hay diferentes ritmos de adaptación.
En algunos casos hay respuestas no muy sistemáticas y variables
por universidades.
Yo creo que para nosotros los principales retos
que plantea la IA en nuestra labor de docentes.
Primero son los problemas éticos y regulatorios.
Es decir, la IA plantea en general problemas
de protección de datos, de usos de la propiedad intelectual.
De posibles sesgos algorítmicos que no podemos controlar
y de integridad académica.
Es decir, que estamos usando la IA para prevenir el uso de la IA
o el uso fraudulento de la IA,
etc. Y claro, estamos ante cuestiones éticas
importantes que también afectan a nuestra propia formación
y nuestra propia capacitación para enseñar.
Estas cuestiones éticas a los alumnos.
Otro de los problemas grandes que yo creo que plantea la IA
en la docencia es la evaluación del aprendizaje.
Una vez que hemos comprobado que la IA generativa
puede realizar las tareas académicas de manera muy efectiva,
que les solemos poner como ejercicios de evaluación
o como pruebas de evaluación a nuestros alumnos,
está claro que nos vemos ante la necesidad
de rediseñar las evaluaciones.
Para que se permita la autenticidad de los grados que damos,
es decir, la autenticidad de nuestro labor
de certificar los logros de los estudiantes
no tiene más remedio que rediseñarse si queremos
realmente estar respondiendo con nuestras calificaciones
a una realidad, ¿no?
Luego, bueno, pues muchos de nosotros tenemos la sensación,
primero, que nosotros no estamos lo suficientemente capacitados
porque todavía tenemos que hacer cursos
y que no hay demasiada gente todavía que sepa.
Es decir, vamos hablando con colegas, ¿lo has usado,
lo has usado, no lo has usado, etcétera?
Y parece que tenemos una sensación de que necesitamos hablar
y encontrar a expertos para preguntarle ciertas cosas, ¿no?
Pues si yo quisiera hacer un chatbot en una asignatura,
pues ¿a quién le pregunto, no?
Está claro que la UNED
y en eso ha ayudado mucho la presentación de Alberto,
pues ya está empezando a hacer sus hubs y sus páginas y sus plataformas
para que nosotros podamos seguir por esa vía.
También hay cuestiones de equidad.
Sabemos que la guía también puede producir problemas
con diferencias regionales
o diferencias por edades o diferencias por clases sociales.
Con respecto a la disponibilidad de herramientas de IA.
A lo mejor no todo el mundo puede suscribirse
a un modelo de estos de lenguaje o no todo el mundo puede,
digamos, pagar 20 euros cada mes por varios de estos programas de IA.
De uso de la literatura o de gestión de la inteligencia artificial.
Entonces, tenemos ahí también un problema que tendremos
que potenciar, tendremos que comprar licencias,
las universidades tendrán que ayudar a que sus alumnos tengan acceso
a muchas de estas apps de inteligencia artificial.
Y luego, claro, todo esto plantea un problema,
digamos, general de percepción de la educación superior.
Porque es verdad que esto a veces algunos alumnos se plantean
hasta qué punto las actividades académicas que hacen los profesores,
algunos profesores de la UNED, son necesarias con la IA.
Si tú le puedes pedir a ChatGPT o a otro de estos programas
que te explique determinadas cosas de forma sencilla,
de forma sistemática, que te ponga ejemplos, etc.,
pues uno se pregunta ¿para qué voy a llamar al profesor?
Si lo puedo hacer con esto, ¿no?
Entonces, digamos, esa sensación o esa percepción
generalizada de me lo explica mejor el chat GPT que mis profesores,
pues claro, eso nos plantea una crisis general
de la percepción del valor de la educación superior
y de nuestra propia profesión, ¿no?
Entonces, quizá eso sea uno de los mayores retos también psicológicos
o emocionales para nosotros.
Esa idea de una cierta, si uno se pone a pensar en ello,
hay una cierta sensación ocasional de amenaza existencial.
También me contaba alguien, algún científico del CSIC,
que hay gente
diciendo que ya muchos científicos ya no van a ser necesarios
porque hay muchas cosas que las puede hacer directamente la IA
en investigación,
cosa que ahora hacen científicos.
Y con los profesores a veces tenemos ahora
una especie de amenaza existencial.
Es decir, ¿ahora realmente sigo siendo necesario?
Sobre todo desde hace dos años en que todos los alumnos
o muchos de los alumnos utilizan para sus dudas
o incluso para leer las lecturas,
para resaltar o para resumir las lecturas,
utilizan programas de inteligencia artificial.
Entonces, lo que está claro es que nuestro rol también va a cambiar.
Nuestro rol como transmisores de conocimiento va a cambiar,
va a cambiar, está cambiando
y vamos a tener que especializarnos en otras funciones,
más de mediadores o de facilitadores
e incluso de asesores de cómo utilizar la IA.
En algunos sentidos vamos a ser eso, más que transmisores
de conocimiento, de contenidos, etcétera, etcétera.
Entonces, yo mismo confieso que en la asignatura que ofrezco
en el máster, con Alberto Benítez, precisamente,
de metodología cualitativa,
pues al principio del curso, por primera vez, claro,
porque el año pasado todavía, a lo mejor en octubre,
no estaba tan desarrollado esto, pero ante la salida
de diferentes programas, pues yo me he llegado a preguntar,
digo, bueno, es que todo lo que yo enseño en este curso.
De metodología cualitativa a los alumnos,
pues cómo hacer una pregunta de investigación,
cómo hacer una revisión de la literatura,
cómo plantear hipótesis, cómo plantear mecanismos
a través de las hipótesis y observaciones empíricas
a partir de determinadas teorías.
Todas esas cosas
ya las hacen los programas de inteligencia artificial
en cuestión de minutos.
En cuestión de minutos,
puedes hacer una revisión de la literatura con SciSpace
o con cualquier otro, con el ICIT o con el SciIT.
Puedes hacer una especie de network de citaciones
de cuáles son los artículos centrales en un campo
y verlos representados gráficamente.
Puedes, con tu propio gestor de citas,
es decir, Pues claro, entonces yo al principio de curso
de metodología cualitativa hicimos una especie de pacto de caballeros,
es decir, y de damas.
Señores, comprometanse a no utilizar esto
y por lo menos háganlo por primera vez, una vez pensando ustedes
todos estos procesos de cómo deben hacerse estas cosas.
Porque incluso las tres PEC que yo tenía
o las dos PEC que ahora tenemos.
Pues se contestan claramente, se pueden contestar claramente
utilizando estos modelos.
Entonces, uno se plantea el dilema
de hasta qué punto deberíamos enseñarlo o no.
O al principio, al menos una vez,
como te decía cuando éramos pequeños los profesores,
que no usáramos la calculadora,
que aprendiéramos a hacer las divisiones y las raíces cuadradas
por nosotros mismos al menos una vez,
para saber lo que luego nos haría la calculadora.
Pues una especie de transformación tal y de cambio en nuestras tareas
y en lo que tenemos que enseñar y en cómo lo enseñamos, Que, bueno,
es verdad que por lo que he leído por ahí,
las encuestas, algunos estudios recientes,
encuestas que se han hecho sobre la opinión de los estudiantes,
aunque indican que por supuesto están abiertos
a que les enseñen las cuestiones de la IA y a utilizar la IA,
pues valoran o siguen valorando, por supuesto,
los elementos humanos o la interacción de las relaciones
profesor-alumno que son insustituibles en cierta medida.
Pero es verdad que, claro, es un poco la tentación está ahí
para los alumnos de.
Hay programas enteros que con bases de datos,
digamos bibliográficas de 3 millones o 4 millones de referencias
de todas las revistas del mundo,
pues te hacen una pregunta de investigación.
Las cuestiones más dificultosas para los alumnos
cuando están planteando un TFG, un TFM o una tesis,
como es hacer una pregunta de investigación,
solo tienen que teclear.
Una pregunta y les identifica los gaps que hay
en la investigación de ese tema,
les identifica posibles formas de plantear la pregunta
y les identifica también lo que se ha dicho sobre esa pregunta.
Es decir, que en 10 minutos,
algo que antes hacíamos en meses hasta que nos poníamos a arrancar
cuando teníamos un trabajo de investigación entre manos,
una tesis, una tesina,
lo que sea, ahora se hace en cuestión de minutos.
Entonces, bueno, también es verdad que esto debe subir el nivel
y debería subir nuestro nivel de exigencia
para los trabajos que se presentan.
No habría excusa para no identificar la literatura relevante,
no habría excusa para escribir mal, no habría excusa para plantear mal
las preguntas de investigación o las hipótesis.
Es decir, que el nivel debería subir en todas partes
y nuestro nivel de exigencia también.
Entonces, con respecto a los cambios,
es decir, yo creo que esta es una disrupción,
como se dice ahora, que no tiene precedentes.
O sea, yo no recuerdo en mi vida, en los últimos 30 años más o menos
que me dedico a esto, yo no recuerdo un cambio que haya afectado
o que vaya a afectar tanto a nuestras actividades
como es esto.
Es decir, ni internet, ni Google,
ni.
Ni cuando surgieron los ordenadores, nada va a afectar cualitativamente
tanto a nuestro trabajo.
Claramente, se van a afectar nuestras metodologías de enseñanza.
Es decir, el profesor va a cambiar hacia un enfoque más activo,
menos clases magistrales, más proyectos prácticos,
más trabajo en equipo, discusión.
Incluso utilizar la discusión para las respuestas
generadas por la IA pueden ser motivo de discusión
o pueden ser objetos de discusión.
Perdona el que están llamando.
Luego, se pueden hacer simulaciones.
Como decía Alberto, nosotros tenemos un proyecto de innovación docente.
Un proyecto de innovación docente que intenta ver cómo se puede enseñar
las políticas públicas aplicando la inteligencia artificial.
Y entonces se pueden hacer, por ejemplo, aparte de los chatbots,
de automatizar las discusiones.
Bien.
Por ejemplo, se podrían hacer simulaciones de política pública,
es decir, qué pasa si nosotros tocamos ciertas variables
en política económica, en política social,
cuestiones que evidentemente no se pueden hacer
como experimentos.
Por cuestiones obvias, se pueden manipular determinadas variables
y se puede ver cómo si uno toca determinadas variables
de política pública, los posibles efectos
que eso podría tener en determinadas variables de rendimiento
o de indicadores sociales
o de bienestar social, etc. Y luego, ya lo ha señalado Alberto,
el tema de la personalización del aprendizaje.
Es decir, podemos diseñar contenidos para determinadas personas,
podemos establecer tutores digitales que estén disponibles 24-7.
Y que contesten, no solo que contesten
las cosas que ya están dentro de la guía docente,
sino que contesten en función de que saben sobre las lecturas
del curso y que los alumnos pueden preguntar cosas
sobre las lecturas que también pueden contestar estos chatbots
automatizados.
Y bueno,
como señalaba antes, la transformación de la evaluación,
Claramente tendremos que potenciar mucho los enfoques,
o sea, enseñar habilidades de pensamiento crítico
y de análisis de datos.
Los alumnos ahora ante tanta información
y ante tanto tendrán que saber si la inteligencia artificial
les está dando alucinaciones o les está ofreciendo tonterías
o si determinadas afirmaciones son bullshit.
Entonces, una de las cosas
que tenemos que hacer en casi todas las asignaturas
es desarrollar estas cuestiones de pensamiento crítico
y muchos de nosotros nos tendremos que reciclar y aprender
cómo enseñar esas cuestiones de evaluación de datos
y temas de pensamiento crítico.
Bien, entonces, bueno,
lo dejo aquí porque no quiero meterme en el tiempo de nuestro invitado,
que tendrá cosas mucho más interesantes.
Perdón, una última cosa, otra de los roles del profesor,
en este caso sin duda tendrá que ser como guía un poco ético,
aparte de promotor de pensamiento crítico,
guía ético de cómo se utilizan estas cuestiones
y nosotros en nuestras guías docentes
tendremos que explicar si usted utiliza
o sea, cuáles son las condiciones en las que se puede utilizar
o las que está permitido utilizar la inteligencia artificial
y tendremos que decirles a todos nuestros alumnos
en las guías docentes bajo qué condiciones
o cómo debe citarse el uso que se ha hecho de cada uno
y los pasos que se han hecho, yo ya lo he visto
en algunos sílabos.
De universidades americanas,
donde se dice, vale, usted puede utilizarlo,
pero tiene que explicarme de dónde ha salido cada una de las cuestiones
que usted ha descubierto o ha llegado a esa conclusión
con la inteligencia artificial.
Tiene usted, igual que citamos autores,
pues tiene usted que citar lo que ha contado
o de dónde ha salido esto,
cuál es el prompt que usted ha hecho para llegar a esa conclusión,
etcétera, etcétera.
Es decir,
hacer transparente el proceso en el que se ha aplicado la.
La inteligencia artificial al trabajo de los alumnos para poderlos evaluar
y como digo a veces tendremos incluso que subir el nivel
y esperar más de los alumnos porque no es lo mismo
escribir digamos por primera vez un paper o un mini paper
o un APEC que hacerlo con ayuda
de estas herramientas.
Y por tanto, se supone que el nivel de todos los trabajos
debería mejorar, pero en un sentido no fraudulento,
sino en un sentido genuino.
Y bueno, lo dejo aquí y perdón por extenderme demasiado.
Gracias.
Muchas gracias.
Muchas gracias, César.
Bien,
pues vamos a hacerle efectivamente la palabra a Antonio Rodríguez
para que un poco, bueno, como decía antes, él es ingeniero,
lleva mucho tiempo trabajando en tema de IA,
un poco para que nos alumbre un poco desde la visión,
desde el ámbito de la ingeniería y de todo lo que lleva
en las entrañas de la IA,
pues un poco cuál es su visión y también, pues,
Puedo comentar todo aquello que, si no se ha podido
estar escuchando un poco por ahí,
alguna de las cuestiones que nos puede preocupar, ¿no?
Gracias, Antonio.
No, gracias primero por invitarme y, bueno,
sé que estamos fuera de tiempo.
Necesitamos una guía para que nos controle el tiempo
en esta jornada, Jesús Alberto.
No, fuera de bromas, yo, pues un poco como lo decías,
yo trabajo por un lado desde hace más de 10 o 15 años
con inteligencia artificial.
Y ahora soy en concreto especialista de inteligencia artificial generativa
en Amazon Web Services.
Eso, por un lado,
me da la visión de lo que es lo último que hay en la industria
y toda la tormenta con la que estamos viviendo
el día a día de la innovación en la IA generativa.
Yo creo que lo que ha venido a hacer es acelerar bestialmente
todo lo que es el mundo de la innovación alrededor de la IA.
Lo que era mi trabajo hace dos o tres años, que teníamos
alguna innovación relevante cada seis meses
o algo por el estilo, ahora lo tenemos diariamente.
Diariamente hay algo importante que es nuevo
y que tenemos que estar encima, lo cual hace
que incluso nosotros mismos no tengamos cabida
para poder verlo todo y nos tenemos que dividir los temas.
Yo, por ejemplo, trabajo en concreto con empresas como Anthropic
para su modelo de cloud, con Meta, para Yama,
Tengo llamadas semanales con ellos
para mantenerlos al día también de lo que van sacando.
Y luego llevo también la parte de prompts y la parte
de IA responsable que igual es un tema que no hemos tocado
lo suficiente en todo lo que muy bien habéis dicho los dos
en la parte anterior.
Pero ese es un lado, mi mundo como proveedor de tecnología
desde Amazon.
Y por otro lado,
pues también he tenido que vivir el mundo como consumidor,
como profesor en el Instituto de Empresa.
Y también me enfrento a muchos de los retos que habéis comentado.
Y bueno, yo creo que la diferencia de la idea generativa
es que ahora mismo se trata de adaptarse
o caer en la obsolescencia.
O sea, no es una opción, es directamente hay que hacerlo.
Porque es un acelerador,
es un catalizador y es un catalizador que tenemos
que primero educarnos para saber aprovecharlo de la manera correcta
porque tiene un montón de riesgos asociados también
y una vez que lo sepamos de la forma correcta,
pues debería aumentar nuestra productividad.
Como lo hemos visto en el sector empresarial hasta ahora.
Yo creo que el otro día decía McKinsey
y Deloitte que más del 92% de las empresas en el mundo
han invertido ya en inteligencia artificial generativa.
Entonces, yo creo que es obvio el momento en el que estamos.
Siempre hemos visto,
desde el lado Amazon lo puedo decir también,
que en el mundo igual España
y en concreto lo que es educación, sector público,
son sectores que siempre esperan un poco
a que las innovaciones tecnológicas se adopten para luego adaptarlas.
Yo creo que ya estamos en ese punto, o sea, lo que hemos visto
es que el famoso ciclo del hype o del bombo publicitario
que llama Gartner, que es que toda tecnología
tiene un primer pico de expectativas sobredimensionadas,
luego hay un valle o un abismo de desilusión
y luego llega esa meseta de productividad,
donde todo el mundo dice, bueno, ya la tecnología está madura,
podemos adaptarla, podemos trabajar con ella.
Lo que nos ha generado la guía generativa
es que tenemos ahora miniciclos.
Cada X tiempo hay algo que es un nuevo disruptor del mercado.
Cuando aparecieron los primeros modelos,
cuando luego teníamos la posibilidad de alimentarlo
con nuestros documentos, cuando tuvieron la posibilidad
de crear agentes, que es lo que se usa ahora en las empresas
todos los días, que son agentes.
Estos modelos que son capaces de hacer acciones,
de ir a buscar en internet, de escribirnos un documento,
de escribir un correo, de hacer algo más allá de darnos una información,
de efectuar una acción.
Todos esos mini picos de innovación, pues al final nos hemos.
Tenido que adaptar
y están en herramientas muy al alcance de la mano.
Una de las preguntas y de las reflexiones que tú comentabas es
¿hasta qué punto podemos utilizar herramientas gratuitas?
Yo creo que ahí también lo hemos visto,
las herramientas gratuitas hoy en día son muy avanzadas,
tienen modelos que tienen un coeficiente intelectual
a nivel de un doctorado o de una combinación de doctorados,
mejor dicho,
porque tiene combinación de expertise en muchas áreas.
Y son gratuitos, lo que pasa es que tienen límites,
al final tienen un número de caracteres de texto máximo
que puedes generar con los modelos
y a partir del cual empiezas a pagar,
etcétera, etcétera.
Pero yo insisto que esos 20 euros que comentaba César al mes
para tener una herramienta de pago.
De este tipo, al final viene a ser lo mismo que para un contable
era cuando salieron las hojas de cálculo, el Excel en los años 70,
o los procesadores de texto en el 70 también,
o cuando tuvimos el internet en los años 80,
o incluso la nube.
En los 2000, ¿no?
Yo creo que al final son herramientas, aceleradores
y que bien utilizados pues se convierten en la norma
y el que no lo use pues está abocado a la obsolescencia,
como digo.
Última reflexión, su Alberto,
que sé que, insisto, que tienes la otra sesión ahora.
La parte de guía responsable, yo creo que es fundamental.
Una manera en la que las empresas, yo lo veo en el día a día,
lo están resolviendo es, primero,
con una muy buena educación en cuanto a ingeniería de PROMS,
que algo habéis comentado de la información
que tenéis internamente, me alegra.
Ver que estéis en ese punto en el UNED.
También del lado del IE tenemos nuestras propias políticas
también para calificar el nivel de riesgo.
Tenemos una tabla de riesgo para todas las asignaturas
y para los assignments,
para los trabajos que tienen que ser los.
Los estudiantes para poder calificar hasta qué punto
hay alguno que pudiera estar expuesto a más o menos riesgos
y a partir de ahí hay una política definida de guardarraíles,
por ejemplo, que tenemos que poner en las herramientas tecnológicas
que se ponen.
Entonces estos guardarraíles ya están resueltos,
es un tema de saber configurarlos bien
y dar un entorno controlado para que los profesores
y los estudiantes lo puedan utilizar.
Y luego del lado de las evaluaciones,
pues sí, efectivamente es una preocupación
yo creo que para todos el que un estudiante
se ponga al modo del piloto automático
y resuelva toda una asignatura sin haber aprendido nada.
Pero yo creo que al final se trata de invertir un poco los tiempos.
Nosotros, por ejemplo, ya no damos el material de clases
por adelantado,
sino que damos la clase, explicamos los conceptos,
luego entregamos el material para que los estudiantes
utilicen las herramientas para sintetizarlo y demás.
Tenemos chatbots, por ejemplo,
para que sirvan de tutores a los estudiantes.
Esto, el modelo de 2 Sigma,
si lo conocéis vosotros que sois educadores,
mucho más lo conocéis que yo, que es el modelo que demostraba
que un estudiante que tiene un tutor individualizado,
pues tiene el potencial de subir dos desviaciones
estando en su rendimiento, ¿no?
Un estudiante mediocre se puede convertir en un muy buen estudiante
y un estudiante bueno se puede convertir en excelente.
Esto es una herramienta que ya tenemos preparada,
entonces el profesor puede decir, pues este es mi contenido de clases,
este es el estilo que quiero en el que responda las preguntas
a los estudiantes y demás, y el tutor le va ayudando.
No darle la respuesta, sino a irle ayudando a pensar,
a reflexionar de la manera correcta acerca de los conceptos
que damos en clase y luego le ofrece un simulador
en el que él puede practicar preguntas
y ese simulador es interactivo, el estudiante responde,
el tutor le da feedback, le dice pues esto lo has hecho bien,
lo has hecho mal, puedes mejorar aquí,
puedes mejorar allí, etc. Y luego tenemos también herramientas
para el profesorado, tanto para planificar las asignaturas
y el contenido, preparar resumen de contenido,
etcétera, pero también para adaptar el nivel.
Un reto que tengo yo en concreto en mi clase es que tengo
una mezcla de estudiantes que vienen de negocios,
que vienen de carreras técnicas y llegan
al máster de ciencia de los datos,
en este caso, Y normalmente cuesta adaptar el nivel
o personalizar el nivel, mejor dicho,
para que cada quien tenga lo que está buscando.
Y para evitar ese síndrome del mínimo común,
de conformarse con lo mínimo para que todo el mundo pueda salir adelante,
lo que hacemos es utilizaría para que al final.
Podamos los profesores adaptar los conceptos
a cada grupo de estudiantes, a cada perfil de estudiante,
y nos ayuda bastante a acelerar ese trabajo, ¿no?
Entonces, al final, lo que decía, generar analogías,
generar contenido incluso que mostramos
y que compartimos para cada uno de los perfiles
donde cada quien consiga lo que está buscando.
Así que nada,
eso en concreto os puedo compartir.
No sé si hay tiempo para alguna pregunta más
o lo quieres dejar ahí.
Muchas gracias, Antonio.
Sí, estamos fuera de tiempo,
pero yo creo que abusando un poco de los siguientes
y teniendo en cuenta que hay un poco de flexibilidad
y que hay algunas sesiones que iban a ocupar menos del tiempo estimado,
creo que sería interesante abrir un turno de palabra de 5,
7 minutos, 8.
Le pido brevedad en caso de que haya alguna pregunta.
Pero creo que sería importante abrirlo a los asistentes.
Gracias.
Hola, buenos días.
Yo soy Juan José Villalón,
el decano de la Facultad de Política y Sociología,
profe de Sociología y Ciencia Política y Criminología.
Me surgen muchísimas preguntas en torno a lo que habéis comentado.
Yo creo que habría un con respecto a lo que ha comentado
Jesús Alberto, yo me hago la pregunta
de cómo podemos conocer cada una de esas.
Posibles herramientas que podemos encontrar en el Hub de innovación.
Sí es cierto que podemos acercarnos a ellas,
pero cuando te acercaste encuentras con un montón de herramientas
y casi no sabes por dónde empezar.
Me ha venido muy bien la indicación sobre esta IA de innovación educativa
de la que nos ha hablado el asesor.
Del que nos ha hablado, que puede ser de alguna manera
el comienzo del camino para poder ver cómo podemos utilizarla
y cómo podemos comenzar con este Hub a trabajar.
Porque la idea sería, yo me imagino,
y si puede Jesús Alberto me lo indica,
o a lo mejor algunos de los ponentes posteriores nos lo van a hablar,
es que nosotros veamos ahí las herramientas
y después las podemos trasladar a nuestros cursos virtuales
en Ágora.
Me imagino que algo de alguna manera de ese tipo,
hasta.
Se puede hacer lo que estábamos comentando
sobre una especie de chat también que pudiese ayudarle
a los estudiantes en la misma dirección
de lo que estaba hablando antes de lo que ha hablado
Antonio Rodríguez.
Esa posibilidad de la creación de tutores personalizados
que pudiesen orientar al estudiante y hacerle un seguimiento.
A través de los cuatro meses
que dura la asignatura para que vaya incrementando el nivel
y llegue al final al nivel que tú le vas a exigir
en el examen final, que es uno de los problemas que tenemos,
sobre todo cuando tenemos asignaturas masivas.
Y es imposible el poder pensar no en ese mínimo común múltiplo,
sino pensar en unos mínimos simplemente que son
los que podemos establecer y que realmente no son lo suficientemente
potentes como para que motiven a muchos de los estudiantes
a dar el máximo nivel.
En su capacidad de aprendizaje,
que al fin y al cabo yo creo que es donde estamos.
En vez de estar solamente ya dando una docencia genérica,
sino que debemos de ir hacia esos modelos de aprendizaje
donde lo que hace es motivar al estudiante para que él trabaje
y desarrolle todas sus capacidades y competencias.
Veíamos ayer que con el tema de que teníamos otra herramienta,
aparte de las que están dentro de lo más tecnológico,
como por ejemplo las tutorías,
y que no sabíamos cómo utilizarlas.
Bueno, yo creo que habría que buscar esa forma de trabajar con ellas
y a lo mejor integrarlas
dentro de lo que son nuestras propias actividades.
Y con respecto a la me ha gustado mucho
lo que ha estado planteando también César,
porque precisamente era lo que me faltaba
cuando hablaba Jesús Alberto,
y es la parte de los retos que tenemos ante la IA.
Y sobre todo, todo esto de las reacciones
ante la y yo creo que deberíamos de reflexionar más en profundidad
sobre esas reacciones que tenemos ante la inteligencia artificial
para ir superándolas en todo el conjunto del profesorado.
Y que son fundamentales.
Ha salido alguna idea interesante
que además podemos desarrollarla de forma institucional
y eso debemos de ir buscando cuáles son las que queremos desarrollar
en conjunto, no individualmente, que es muy interesante,
pero también tenemos aquí a los coordinadores,
tenemos también.
Y tenemos la posibilidad de gente que estamos
en las comisiones docentes de nuestro grado,
donde también tenemos que pensar, oye,
en vez de que cada uno de nosotros haga alguna.
Por ejemplo, hablaba César de poner en la guía algunos elementos que.
Le digan ya al alumno de cómo puede utilizar la IA
y cómo debe de llegar a nombrarla dentro de los trabajos
que vaya realizando y que sepa lo que hay que hacer
y lo que no hay que hacer.
Bueno, eso lo podemos hacer de forma masiva.
No tiene que hacerse cada uno de los estudiantes por su lado,
sino que lo podemos poner de forma y podemos trabajar
para que eso se pueda se pueda desarrollar.
Tened en cuenta que estamos en un entorno
de la Facultad de Ciencia Política y Sociología de la UNED
y que tenemos que ir buscando también desde aquí sacar ideas
sobre cómo podemos desarrollar y cómo podemos utilizar
todo este tipo de herramientas.
Y quisiera que también pensásemos sobre ello
y diésemos esa idea para que podamos ir planteándola ya.
Porque no podemos estar esperando cinco años para poder poner esto
en funcionamiento,
sino que esto tiene que estar ya en marcha.
Y con respecto a todo el conjunto de cosas
que nos ha dicho Antonio Rodríguez, yo estoy muy de acuerdo,
pero me resulta difícil hacerme
la idea de lo que significa esa forma de trabajar,
en qué queda el trabajo del profesor,
con esta utilización de la IA en el desarrollo de los materiales,
de la adaptación al nivel de cada uno de los estudiantes,
en este asesoramiento en IA que hace.
Bueno, ¿cuál es, desde su punto de vista,
cuál es el papel que va a mantener el profesor a largo plazo?
Dentro de la estructura universitaria.
De ello no ha hablado algo César,
hablando un poco sobre cuáles son ese rol
que debe de ir desarrollando de acompañamiento,
pero ni siquiera eso ya me queda claro.
O sea, de si es el camino.
Gracias.
Gracias, Juanjo.
Bueno, no sé si hay alguien más, un poco brevemente,
si alguien quiere comentar algo de manera rápida.
Si no, pues damos respuesta.
Rubén, gracias.
Adelante.
Te pido brevedad, Rubén, si es posible.
No te oímos, Rubén.
Te escuchamos, Rubén, pero ahora no, todavía no.
O sea, cuando quieras, pero creo que tienes micrófono.
Sí, Rubén.
Sí, oye, Rubén.
Bueno, Rubén, cuando, no sé, quizá tengas algún problema,
si hay alguien más que le demos paso antes.
No, no hay más.
Vale, pues simplemente contesto
y ahora, Rubén, si quieres volver a entrar,
porque en principio tienes el micrófono abierto,
o sea que quizá debe ser algún problema.
Muy rápidamente, porque creo que es más interesante
que Antonio conteste a lo segundo y si César quiere añadir algo más.
Respecto a la primera cuestión que planteabas, Juanjo, a ver,
lo único que ahora mismo hay como tal,
lo que yo he probado y me parece así efectivamente
como un primer paso, es asesor.
Metodológico que tiene el Hub.
Hay una parte que es muy fácil, que entras y aparece como tal,
asesor de IA para ayudar al planteamiento metodológico,
al diseño de la asignatura.
Lo de EduBots no lo he probado,
en otro lado me lo comentó la vicerectora,
pero esa parte, como digo, es muy sencilla,
muy intuitiva y evidentemente la información.
La información que hay volcada dice claramente
que esto está basado en información que hace el IAG,
que hace la IA y que por tanto se tome con cautela
ese tipo de recomendaciones y sugerencias.
Pero es bastante intuitivo.
Hay un desplegable y te da las opciones que tienes
que ir completando para que te den una serie de opciones
y recomendaciones y poder ajustarlo.
Y luego lo que decías de llevarlo a Agora, bueno, no, se supone
que eso es un planteamiento de diseño,
de cara al diseño de la asignatura.
Luego, respecto a lo que decía del chatbot de Agora,
eso todavía no está, si no te he entendido mal
la mención que hacías, eso todavía no está.
Es algo que se va a poder hacer
y que yo le pregunté a la vicerrectora,
como digo, en la última comisión de metodología,
pero me dijo que eso implica unos recursos,
implica una contratación dentro de lo que es el Open Glemesi,
que habrá que ver.
Y lo de Dubot, como digo, habrá que estar atento.
Sí que hay una simulación que se puede ver,
pero que yo no he entrado, y se podrá hacer en el futuro.
Estaremos atentos porque el vicerrector
no lo comunicará.
Y Rubén, creo que ahora tienes,
antes de que le pase la palabra a Antonio,
Rubén, creo que ya se te escucha.
Gracias.
Eran dos preguntas para Antonio.
La primera de ellas es, en esa utilización
como un tutor que resuelve dudas en los estudiantes,
entiendo que el instituto de empresa
tiene que tener una licencia colectiva de esa aplicación.
¿Se funciona así, con una licencia colectiva?
Entiendo que por titulación o por número de alumnos.
Esa es una primera pregunta.
Y la segunda es.
Claro, a mí me ha interesado mucho lo que ha comentado Antonio,
de al final adaptar según la expectativa del propio alumno,
los contenidos y entiendo que también lo que es la propia evaluación.
Al final el título del máster es el mismo.
Por ejemplo, no hablamos de títulos propios en un título anecado,
para que nos entendamos, un máster universitario,
el título que recibe el alumno es el mismo.
Y quizás ha habido una adaptación también,
por lo tanto, en cuanto al nivel de exigencia.
Ahí se adaptáis también lo que es quizás
una calificación máxima que se le puede dar al alumno según,
pues bueno, cuántos hayáis adaptado a su nivel.
Muy bien.
Bueno, si queréis vamos respondiendo primero a la pregunta que nos hacía
Juan José respecto al papel del profesor
con la guía generativa.
Yo obviamente doy mi opinión personal.
Hay un montón de gente muy educada
al respecto que han publicado información y papers con esto,
pero.
Mi visión es que yo creo
que aquí está ocurriendo lo mismo que ha ocurrido
cuando ha habido otras revoluciones tecnológicas
y hemos tenido que reenfocar el rol de los empleados,
incluso han aparecido nuevos roles.
Yo creo que en este caso en la educación
el profesor sigue siendo, digamos, facilitador del pensamiento crítico,
para mí el pensamiento crítico es seguirá estando allí
por muchísimo tiempo, no sabemos que, es difícil predecir
ya con el ritmo al que va la tecnología
que pasará de aquí a 10 o 20 años,
pero desde luego el pensamiento crítico todavía tiene
que estar ahí.
Esto siempre necesita, y si trabajáis con ello,
yo lo hago en el día a día para aplicaciones empresariales
y.
Necesita muchísima interacción con el modelo.
O sea, al final tienes que darle muchísimo contexto,
indicarle muy bien qué es lo que estás buscando,
afinar la respuesta, proteger las entradas
y las salidas para que salgan de la manera que quieres,
etc. Con lo cual hay un trabajo casi artesanal
que tiene que hacer el profesor allí para adaptar a lo que él quiere,
es un poco, yo insisto en la analogía con un Excel, por ejemplo,
de que el contable puede tener un Excel,
pero eso no le hace la hoja ni le hace los impuestos, ¿no?
Al final tiene que saber qué números poner allí,
cómo poner las fórmulas y de qué manera conseguir la salida
que busca,
pero al final le ayuda a acelerar el trabajo
y automatizarlo, ¿no?
Y luego otra parte muy importante, desde mi punto de vista,
aparte de lo del pensamiento crítico,
es ser un poco curadores o creadores de experiencias de aprendizaje.
Para mí se trata de darle al estudiante una nueva experiencia,
una nueva oportunidad de experiencia de aprendizaje
que igual no tenía hasta ahora o no se le ofrecía hasta ahora
porque estamos, digamos, en ese mínimo común
que hablábamos al respecto.
Y un poco en línea con la pregunta que nos hacía
Rubén respecto a cómo se adopta esto en el IE.
Bueno, por un lado, lo que comentaba de las herramientas,
pues, bueno, hay un acuerdo a nivel empresarial
con uno de los proveedores, en este caso con Microsoft,
que ofrece los modelos y las herramientas de productividad.
Y luego lo que han hecho
es que los propios departamentos de innovación y la propia gente
del IE que trabaja en el desarrollo de las herramientas han desarrollado
estas que están disponibles para todo el alumnado,
para todo el profesorado de forma universal.
Entonces, estas herramientas permiten cierto nivel de personalización
de lo que estamos buscando.
Obviamente el profesor tiene que decidir si quiere usarlas
o no en su clase, en su asignatura, y tiene que configurarlas,
diciéndole cómo quiere que el estudiante la pueda usar,
de qué manera, hasta qué punto,
con qué límites, etc.
Hay una configuración que gestiona el profesor
y luego se le expone o no al estudiante en cada asignatura.
Y respecto a lo de adaptar la guía según la expectativa del alumno
y cómo va eso con respecto a la evaluación
y el título,
yo creo que se trata más de adaptarlo para que ellos puedan aprovechar
mejor el contenido que se les da en clase,
Yo insisto que no todos pensamos de la misma forma
y si yo vengo de un pasado más de negocio
y me he metido en un máster de ciencia de los datos,
igual estoy haciendo un camino que para mí es más
complicado que el de un compañero que pueda venir de Big Data,
por ejemplo, y está haciendo un máster de ciencia de los datos.
La evaluación es la misma, al final son las mismas evaluaciones,
el título es el mismo efectivamente y el nivel de exigencia al final
de las evaluaciones es el mismo.
Digamos, es la misma barra con la que los evaluamos,
pero sí que les podemos ayudar a adaptar un poco en base
a lo que ellos necesitan.
Al final cada estudiante es distinto y tiene necesidades distintas.
No sólo de qué carrera viene,
sino la forma de pensar.
Hay unos que son muy visuales,
otros son muy de hablar, de interactuar,
etc. Entonces, estas herramientas ayudan un poco
a facilitarles ese camino para que puedan aprender.
Y por cierto, en cuanto a las evaluaciones,
precisamente en esta tabla de riesgo que define el IE
en cuanto a cada uno de los assignments que se le ponen
a los estudiantes,
hay muchos en los que se utilizan herramientas de proctoring,
se utiliza el Small, por ejemplo, es una herramienta comercial
de proctoring para garantizar que el estudiante no va
y usa herramientas diagenerativas si no queremos que las utilice,
porque sí que ha habido casos al principio en el que, bueno,
los estudiantes daban pantallazos de los exámenes,
que se hacían además digitales, daban pantallazos
de los exámenes y sacaban un 100 inmediatamente, ¿no?
Hemos tenido que rediseñar contenido.
Yo, por ejemplo, mi asignatura soy mucho de poner casos prácticos,
de razonamientos.
En el caso de los exámenes, en el caso de las presentaciones,
puedes verificarlo directamente, pero en un examen es más complicado.
Entonces, estas herramientas de Proctoring
nos ayudan a bloquearle completamente el terminal
para que solo puedan tener el examen en pantalla.
Y eso nos ayuda bastante.
Y cuando tienen que desarrollar trabajos,
pues hay herramientas, GPT-0, por ejemplo,
es una de las más comunes, tiene una versión gratuita decente,
luego tiene un nivel de pago que es todavía mejor,
que es bastante eficiente en detectar cuando hay contenido
que ha sido generado con IA.
Hay estudiantes que son muy listos y generan contenido con IA,
luego cambian algunas palabras,
algunas frases para que pase a los detectores y demás,
pues este es uno en el que es capaz de incluso captar ese tipo de cosas.
Y bueno,
luego hacemos nosotros actividades de verificación con ellos, orales,
este tipo de cosas para ayudarnos también a consolidar.
Muy bien, muchas gracias Antonio.
Yo creo que con el permiso de César estamos ya fuera de tiempo,
muy fuera de tiempo,
por lo tanto vamos a dar paso a la siguiente ponencia.
Muchísimas gracias a los dos y especialmente a Antonio,
que no es de la casa
y por lo tanto hemos abusado un poco de la confianza.
Gracias, creo que ha sido muy interesante
y muchas gracias por acompañarnos.