Buenos días, buenas tardes ya.
Vamos finalizando ya el Congreso,
ya estamos llegando casi al final de la jornada.
Y antes de cerrar, pues tenemos esta conferencia plenaria
que nos ocupa a continuación.
Tengo junto a mí al doctor Enrico Bocchiolesi,
que es profesor titular de la Universidad de Pedagogía General
y Social en la Universidad Urbino.
Carlos Bo, en el Departamento de Humanidades,
es también miembro del Consejo Nacional
y coordinador de la editorial de la Sociedad Italiana de Doctores
y ha publicado diversos artículos en áreas como la pedagogía general,
la filosofía de la educación y la literalidad.
Entre otras cuestiones, el profesor Enrico
es además colaborador histórico del máster,
con lo cual es un placer tenerlo de nuevo
aquí entre nosotros, y nos va a presentar su conferencia
Inteligencia Artificial y Literalidad,
Retos de la Formación Docente.
Muchísimas gracias, Enrico.
Antes que todo,
agradecer a la organización de este evento
para haber llegado también a este 25º
Congreso Internacional este año,
dirigido por el director del departamento,
doctor Ernesto López Gómez.
Y agradezco a Antonio Medina,
que lo llevó a cabo hasta ahora, Domingo Gallego, Catalina Alonso.
Todas las personas que nos han acompañado,
nos acompañan, nos forman y nos permiten seguir dudando,
porque eso es lo que concretamente nosotros necesitamos.
En el tiempo que me he fijado,
porque sinceramente no quiero sobrepasar, perfecto, lo tengo aquí
conmigo, estaremos desarrollando distintas cuestiones
conectadas por eso tanto a la inteligencia artificial
como a la literacidad.
No a la literacidad, no a la literalidad
y no a la alfabetización,
porque a veces eso sí suele pasar, no.
Claramente se entiende que he estado buscando también
en la RAE si finalmente llegó literacidad,
parece que no, pero sí sigue existiendo ese término,
se sigue hablando de literacidad, hay una historia a nivel teórico,
hay formación docente que se está difundiendo,
así que es necesario que se empiecen a enmarcar algunos de los pasos
necesarios para entender algo que también en Italia
está llegando.
Con mucha fuerza y con mucha necesidad.
La imagen que ven,
la transparencia que se está enseñando en ese momento,
será parte de un segundo momento,
porque el primer momento se enfocará en el marco teórico
y cuestiones necesarias que tenemos que entender.
Para poder desarrollar tanto cuestiones conectadas
con la inteligencia artificial,
cuanto relacionadas con el marco educativo,
porque si no nos quedamos anclados
o a la inteligencia artificial o a las cuestiones educativas,
como si fueran dos aspectos separados.
Y concretamente, en un segundo momento,
os presentaré parte de un caso de estudio
sobre inteligencia artificial, de lo cual sale esta imagen, que es
una producción de mis estudiantes del curso de filosofía de la educación,
así que no un curso sobre inteligencia artificial.
Que hizo parte a la vez de un proyecto
que estamos llevando a cabo con unos colegas de Estados Unidos.
Y después hay un tercer momento de reflexión sobre algunos puntos
de la formación docente,
los cuales estarán los tres permeando lo que os diré en ese entorno
y en esa ocasión.
Bien.
La evolución de los entornos sociales, educativos y culturales
favorecen la comprensión de cuestiones relevantes
para la dirección y la gestión de las escuelas
y, por ende, las instituciones educativas obligatorias
y postobligo.
Las dinámicas pedagógicas en el entorno contemporáneo
definido de la sociedad postalfabetizada,
postalfabetizada que nosotros sabemos, ¿no?
Surgió en 1962 de temas que desarrolló ya McLuhan,
pero que hoy está tornando muy presente y con mucha fuerza
porque hoy nosotros hacemos parte de esa postalfabetización.
Y que está involucrando, como ya veremos en otros momentos,
está involucrando un retorno de analfabetismo a nivel adulto.
Deberían seguir,
entonces, estos marcos deberían seguir alumbrando el diseño
y la organización de actividades alrededor de la lectura
y de la comprensión lectora que intervienen de manera transversal
en la complejidad de los factores filosóficos analíticos.
La metodología utilizada está basada en el problematicismo.
Está basada en el problematicismo de origen italiano,
con sustento en los fundamentos de la pedagogía crítica
de matriz sur y norteamericana.
El macro objetivo es de acercarnos a cuestiones de complejidad,
las mismas vinculadas a la comprensión
de las problemáticas pedagógicas respecto a nuestros entornos,
analizados más a fondo en la definición de literacidad
que iremos enmarcando.
Pedagogía
de la literacidad que representará el hilo de orientación y comprensión
de nuestras reflexiones que irán tomando forma,
sentido y significación durante su contextualización.
Por lo tanto, la perspectiva que se está delimitando permite visualizar
una variedad de temas relacionados con las propuestas
de distintas dinámicas teóricas con enfoque
alrededor de la complejidad, las cuestiones sistémicas
que se extienden a la dimensión metabolítica.
El sentido de símil propuesta reflexiva y crítica
se orienta al superamento de la visión limitada
a las instituciones obligatorias y ofrece espacio y atención
al creciente analfabetismo en la edad adulta,
respetando así la orientación hacia una educación permanente
para recuperar y valorar la persona en su continuidad de aprendizaje
y adultez.
Por lo tanto, se hace necesario reconsiderar
los procesos y construcciones orientados al aprendizaje crítico
y, sobre todo, a la complejidad en sí misma.
Estas problemáticas, así como el rápido cambio
y actualización de las herramientas tecnológicas electrónicas,
no permiten atender y esperar más tiempo antes de actuar
concretamente a beneficio de los ciudadanos del mundo.
Al releer el ensayo de Russell
dedicado a la persona libre y meditativa,
se observa que, además de la propuesta de crítica
de la comprensión de los acontecimientos,
se deben desarrollar temas de reflexión
hacia necesidades primarias como la infelicidad,
la felicidad y la libertad, hoy de gran interés
ante una reinterpretación artificial del ser humano.
Por lo tanto, el filósofo nos acompaña desde la consideración
crítica de nuestro conocimiento, a través de preguntas introspectivas
en estrecha relación con el lenguaje, los deseos,
el conocimiento y la memoria.
Basándose en las relaciones que Russell establece
entre lo que cada persona cree y lo que desea,
se esboza un camino científico
hacia el descubrimiento del estado mental de las personas.
Russell parte de preguntas primarias directas e indirectas,
luego provocadas, buscadas y generadas
como si fueran un viaje hacia una pregunta experiencial
de tipo de Ullano.
En una relación bivalente continua entre momentos de actividad
y pasividad.
Sin duda, ahora, en el primer cuarto del nuevo siglo,
hemos logrado madurar diferentes y nuevas contribuciones
que deberían favorecer un entorno social, económico,
cultural y sobre todo educativo de equidad e inclusión,
como ya se dijo anteriormente y en otras mesas.
Estamos más tecnificados
y cada día menos alfabetizados.
Disponemos de un enorme recurso comunicativo
y cada día aumentamos la distancia entre personas.
Así, en un entorno que genera la fragmentación
de cualquier tipo de comunicación entre los sujetos,
penalizando la construcción de relaciones duraderas,
estos espacios se manifiestan como nueva barrera
para la debilitación de los diálogos interpersonales e intrapersonales,
dos de la famosa competencia clave que al principio existía
y después del 2018 fueron incluidas en otros aspectos
y parte reduciéndolas.
Dependiendo de la propia evolución de los diferentes instrumentos,
ya sean electrónicos o analógicos,
somos igualmente incapaces de distinguir
el potencial incorporado en cada una de las representaciones
de los objetos.
Y esto lo comentaba también
Domingo Gallego en el vídeo que hemos podido ver
en cuanto empezaba justamente desde la perspectiva de la tecnología
y cómo.
Se ha ido enmarcando durante los años y los siglos.
Por lo tanto, es importante empezar a centrarse en una visión diferente
a la que ha caracterizado hasta ahora sus perspectivas reflexivas
y, sobre todo, críticas.
Según las definiciones más adecuadas en este entorno científico,
aquellas que le permiten observar a través de las preguntas
epistemológicas que nos permiten detectar las pertenencias,
abrir vías para la comprensión de los problemas,
las intervenciones más adecuadas
y, por lo tanto, las posibilidades de solución
ante nuevos y relevantes retos humanos.
Y dejo de leer porque ya.
Entonces, a partir.
Lo que os he dejado fijo en la pantalla que es
una de las bases de nuestra tarea docente
y también de la tarea estudiante, porque Popper lo dijo claramente,
cada vez que una teoría le parezca la única posible,
tómalo como una señal de que no ha comprendido ni la teoría
ni el problema que pretendía resolver.
Eso es el gran problema, que nosotros ya no cuestionamos
ni las actividades docentes, ni las actividades didácticas,
ni la pedagógica.
No cuestionamos nuestra presencia en cualquier tipo y espacio de aula,
virtual o menos.
Y tampoco estamos dispuestos a entender varias cuestiones
que siguen abiertas.
Esta imagen iba acompañando también lo que os estaba diciendo.
Nosotros ciertamente, esta ya la habéis reconocido
todas y todos seguramente, tiene su bivalencia.
Entonces, a partir de cuestiones que nos han acompañado
a una dinámica de comprensión a nivel docente,
porque nosotros podemos hablar de inteligencia artificial,
como también decían esta mañana en la primera mesa,
tanto Carmen como nuestro Antonio, nos traían experiencias y comentarios
sobre cómo se está hablando de inteligencia artificial,
porque un ingeniero experto en sistemas podría hablar
de inteligencia artificial
de una manera que nosotros no vamos a entender, seguramente.
Y de ahí deberíamos empezar a razonar por qué seguimos corriendo
detrás de nuevo tipo de formación docente,
Cuando la inteligencia artificial,
en cuanto tengamos un nuevo plan de docencia,
ya habrá llegado a la versión 10, 11, 12, 13.
Y nunca estaremos actualizados para la versión actual.
Entonces, tenemos que.
Empezar con una mirada crítica.
Ciertamente la cuestión de la sociedad postalfabetizada
tiene que ser una referencia entre lo que está pasando
porque surgió también en la mesa anterior que es necesario enfocarse
en una formación que permita seguir en la educación permanente
porque si nosotros tenemos el foco limitado en la educación
obligatoria.
Y estamos completamente desinteresados
en lo que va a pasar después en el post-obligo.
Nos encontramos, como estamos registrando ahora,
tanto en Italia como en otros países,
la post-alfabetización no es solo una cuestión nacional para nosotros,
es un problema internacional que después de la pandemia
ha aumentado concretamente porque no estábamos preparados
a toda esa necesidad de replantear la formación de las personas adultas
que repentinamente perdieron el trabajo.
Y aunque exista una gran posibilidad de autoformación a distancia
o autoaprendizaje, como aún se sigue reconociendo,
No hay cursos pensados por ese tipo de personas adultas
que están buscando la posibilidad de volver a ocupar espacios,
tanto productivos como sociales,
en un entorno que lentamente está excluyendo.
La filosofía de la educación se ocupa de cuestiones fundamentales
sobre cómo se debe enseñar y aprender,
mientras que los algoritmos representan secuencias
de instrucciones utilizadas para resolver problemas
o realizar tareas específicas.
Perdóname, Carmen, por reducirlo a eso.
En este sentido, los algoritmos pueden desempeñar un papel importante
en la forma en que se diseñan los sistemas educativos
y se imparten las lecciones o se dan clases.
Ciertamente, nosotros tenemos que verlo como una ayuda,
como un apoyo y veremos hacia dónde estamos intentando llegar
o mejor, cuáles son las más recientes orientaciones
hacia el tema de la formación docente
y cuáles son los objetivos que en el futuro, a largo plazo,
porque dudo que en un corto plazo se pueda hacer lo que.
Más adelante os enseñaré.
O repensar a nivel estructural,
porque de eso a veces necesitamos la formación docente
o la misma actividad de docencia que nosotros hacemos en nuestras aulas.
Porque si hasta los últimos congresos o encuentros que hemos tenido
hemos escuchado con frecuencia hablar de los hikikomori,
se están aislando los jóvenes,
ahora ya han pasado años de cuando se iba hablando
de hikikomori y los jóvenes.
Siguen encerrados en su cuarto, han aumentado,
ahora son adultos.
Tenemos personas entre 30 y 40 años
que se han quedado en casa sin estudiar y trabajar.
Que no hace absolutamente otra cosa
que utilizar una herramienta electrónica a distancia
y pensar que está cultivando unas relaciones personales.
Bien, hasta que ahora la nueva tendencia son los jowazus,
he tenido que escribirlo porque la pronuncia es pésima,
y representan la evaporación.
Ahora hay empresas que, como sabemos,
permiten a la persona desaparecer completamente de la sociedad,
siguiendo con vida
y viviendo simplemente en otros lugares.
Ya no somos capaces ni de cortar relaciones.
A eso hemos llegado.
Bertrand Russell, uno de los filósofos más influyentes
del siglo XX, abordó el tema desde los algoritmos
y de las cuestiones también relacionales,
desde su perspectiva lógico-analítica.
Para Russell,
la educación debía basarse en principios racionales
y no en creencias dogmáticas.
Los algoritmos en su concepción representaban una forma de pensar
lógica y sistemática que podía aplicarse a la enseñanza
y el aprendizaje.
Es la forma de pensar
y la estructura que va encasillando nuestros mismos modales
a nivel relacional, a nivel de aprendizaje,
a nivel comunicativo.
No es un problema de hoy, es un problema que hemos llevado,
hemos aumentado en algunos aspectos.
Tenemos muchos autores
y referentes que han podido desarrollar cuestiones propias
de las creencias dogmáticas a nivel educativo.
Pero claramente y ciertamente,
como también escribió más recientemente en 2024,
Máximo Baldacci escribió un texto donde iba fundamentando,
según la perspectiva pedagógica,
cuestiones de inteligencia artificial .
Está en italiano, pero sabéis que con la inteligencia artificial
podréis traducirlo rápidamente.
Así que si os interesa, es de acceso libre.
Él va desarrollando tres cuestiones, problemas y niveles
de la inteligencia.
O mejor dicho, va hablando de una inteligencia natural,
de una inteligencia cultural y de una inteligencia artificial.
Nosotros también en ese evento hemos tenido la posibilidad
de ir comparando cuestiones que caracterizan
la inteligencia artificial
y la acercan, o mejor a veces la devuelven,
a la inteligencia natural.
Inteligencia natural en el caso de Baldacci
es la que tenemos a nivel biológico, nos acomuna a los animales,
entonces es un tipo de inteligencia
que no va enmarcando diferencia a nivel de vida,
pero nos permite sobrevivir.
Hemos hablado de necesidades primarias,
de necesidades secundarias,
son las que siguen caracterizando Baldacci.
Y eso sigue siendo la base de las reflexiones
y del razonamiento que nosotros hacemos cotidianamente.
Y en el segundo caso encontramos una inteligencia cultural.
La inteligencia cultural caracteriza a los seres humanos.
Caracteriza a la persona,
caracteriza la posibilidad de poder cambiar
y modificar un lenguaje, poder permitir que exista la historia
de que nos hablaba esta mañana el doctor Medina
y entonces hacer posible que las raíces
puedan seguir caracterizando y fomentando.
Nuestro entorno de vida,
la inteligencia cultural es representativa y fundamental
en los distintos lenguajes a que nosotros acudimos
según nuestras distintas necesidades.
Hay, seguramente, personas expertas en el entorno informático,
estamos en la UNED
y, por ende, podríamos pensar que el conocimiento del código
que caracteriza el funcionamiento de una determinada herramienta
podría darse más que conocido, aunque no es así.
Simplemente porque no es de interés común.
No obstante, nosotros intentamos entender con mucha frecuencia
a nivel educativo cómo esté funcionando una herramienta
sin tener ninguna base teórica sobre el funcionamiento de la misma.
Desde entonces hemos visto cómo los algoritmos han entrado
en nuestras vidas de diversas formas,
desde los motores de búsqueda hasta las recomendaciones
personalizadas en plataformas digitales.
Con frecuencia hemos escuchado hablar,
he utilizado la inteligencia artificial para escribir un artículo
y las citas salen todas mal.
Se escuchó también en las ponencias de otros días.
Concretamente, no sé si habéis intentado volver
a hacer una búsqueda en el más sencillo Google Scholar
y ver la barbaridad que se ha logrado a nivel de indexación
y cómo de mal están indexados los datos.
Así que, si hacéis una búsqueda normal,
buscáis John Dewey.
En Google Scholar, el primer resultado
no pertenece a John Dewey.
Bien, pero, de repente, no lo sabe.
Nosotros estamos buscando Dewey y da por hecho
que Dewey sea el mismo sistema de catalogación
de los libros que usan las bibliotecas,
que Dewey puede ser Dewey, que puede ser muchas cosas más,
porque es un conjunto de letras.
La inteligencia artificial,
aunque nosotros queremos seguir llamándola inteligencia,
porque seguramente es de apoyo,
tiene una fundamentación a nivel de marketing,
tiene su fundamentación, A nivel de herramienta,
porque nosotros estamos hablando de una herramienta,
como es un móvil.
Vosotros, ah, no, no me llevo la inteligencia artificial.
Si habéis comprado los más recientes aplicativos en Kickstarter
o en otras páginas,
podéis llevar la inteligencia artificial donde queréis,
pero aunque eso no sea académicamente correcto.
Pero realmente nosotros estamos hablando
de una forma de interactuar con las informaciones,
de cambiar nuestra modalidad de actuar
con los demás en las relaciones más básicas
y también de intentar devolver a la sociedad un producto que,
si lo dejamos en mano a la inteligencia artificial,
Pronto lo vamos a encontrar como un producto de baja calidad.
Ah, no, pero la inteligencia artificial
escribe magníficamente los libros.
Esto nos lo dirá pronto Amazon.
No hace falta ir mucho más allá.
Pero el problema se pone en la posibilidad
y en la capacidad de discriminar, reconocer e identificar.
Ah, nosotros usamos el antiplagio.
Bien, sabemos los errores de los antiplagios,
sabemos su inutilidad de un antiplagio,
sabemos que si alguien no trabaja a nivel informático
que el antiplagio.
Exactamente.
Es otro producto.
Sirve para tranquilizar las almas y el pensamiento más oscuros
y ocenos respecto a los estudiantes que siempre van plagiando.
A veces citan y también las mismas citas
salen como plagio.
Aunque sí están entre comillas.
Así que, en el ámbito educativo, los algoritmos pueden ayudar
a personalizar la experiencia de aprendizaje para cada estudiante,
adaptándose a sus necesidades individuales y proporcionando
retroalimentación instantánea.
Nos pueden ofrecer una forma alternativa
para dar respuestas.
Eso no significa que siendo respuestas sean válidas,
sino son afirmaciones concretamente, el resultado de una búsqueda.
Eso sabemos que seguimos hablando en un entorno de una máquina,
entonces si nosotros hacemos una pregunta,
la máquina nos la lee como pregunta,
lo único que lee es un conjunto de símbolos que pueden tener
entre los millones de perspectivas y resultados que ya tienen memorizado
y que van creciendo gracias a nuestro uso.
Puede tener una respuesta que casualmente cambia, ¿no?
De un minuto a otro, de una hora a otra, ¿por qué?
Porque se ha ido actualizando y probablemente la afirmación
que nos dio no era la que nosotros necesitábamos
en el momento.
Sin embargo, también es importante
tener en cuenta las limitaciones y los desafíos éticos
que surgen cuando se utiliza la tecnología algorítmica
en la educación.
En Italia, por ejemplo, como también seguramente en España,
hay.
Grandes grupos nacionales que están trabajando cuestiones paralelas
al gobierno para establecer un marco ético del uso,
porque no van a afectar una empresa privada.
Aunque tengamos nosotros una ética escrita,
nuestra ética no va a ser la base para el desarrollo de la herramienta
para una empresa que está produciendo un objeto.
Entonces yo vendo lo que estoy vendiendo,
a menos que no sean normas legislativas
que vayan cambiando,
pero sabemos que cada país después tiene su norma
y si nosotros viajamos y nos movemos de un lugar a otro,
perdemos y adquirimos distintos derechos.
Eso es lo que pasa.
Entonces, la falta de transparencia y equidad
en el diseño y el uso de los algoritmos
puede perpetuar desigualdades existentes o sesgos injustos.
¿Por qué?
Concretamente, lo que pasa con la inteligencia artificial
es que no da respuesta según.
El humano, como decían ayer,
el humano que piensan tener delante.
Esa es la estructura semiológica del funcionamiento literario.
Entonces, Humberto Eco dedicó varias partes.
Y nosotros también lo hemos hablado en otros eventos
y cosas pertenecientes tanto a la.
Al uso y al reconocimiento del lector modelo,
el autor modelo.
Estas eran clave y llave necesarias para entender cómo un autor
escribe un texto para un receptor que recibe el texto,
pero eso es la base de la comunicación.
Realmente, ¿no?
Y entonces aún ahí seguimos anclados.
Tenemos una máquina que está analizando,
dependiendo de cómo vamos creando un sintagma,
los términos que hemos puesto en esa composición
que literalmente restituye.
Una persona, un humano, ¿no?
Somos el A, B o C,
en este caso A o B de la misma prueba de Turing,
que es la que sucesivamente ha llevado a la evolución
de lo que son los chatbots, por ejemplo.
Y le enseño después otra parte.
Pero Alan Turing, hablamos de 1939,
y fue tanto discípulo de Russell como de Wittgenstein.
Y Wittgenstein fue el segundo de sus maestros
y justo a Wittgenstein lo informaron que había un loco
que se estaba interesando de inteligencia artificial.
Y él, en broma, empezó a decirle,
puede ser que no sea loco.
Entonces, realmente.
Eso va encaminándose y tomando su forma
a partir de cuestiones específicas de filosofía analítica
y que están ancladas en la dimensión lógica,
en este caso del juego de la imitación
o la paradoja de Turing o como mejor la.
Se conozca ese caso que después ha ido desarrollándose, ¿no?
Sucesivamente a Turing conocemos el ejemplo de Searle
que siguió haciendo con el cuarto chino.
El ejemplo del cuarto chino, ¿no?
Quien no lo recuerde o no lo conozca,
en el cuarto chino había una persona, en ese caso,
Sirle mismo, filósofo inglés, dentro de un cuarto donde tenía
dos fisuras, dos entradas distintas.
Él recibía unos papeles con algunos signos,
esos signos representaban el alfabeto chino.
Pero él no lo sabía, porque no lo conocía.
Solamente tenía un texto, un libro dentro de ese cuarto, que era también
el libro que iba a utilizar como guía para entender
lo que le estaba llegando, sin conocer chino.
Entonces, ¿qué pasa formalmente?
Pasa que recibe unos símbolos,
los interpretas como el libro que tiene y los devuelves convencido
probablemente que ha contestado a lo que le han preguntado.
Pregunta a China, respuesta a China.
Realmente el problema
es que la persona no entendió lo que se le preguntó y contestó
según un código estandardizado que le ofrecía las posibilidades
para dar una respuesta.
Para no quedarse sin contestar.
Y concretamente eso es el problema, o mejor,
la funcionalidad que permite que la cosa vaya desarrollándose.
Esa fue la evolución del ejemplo de la imitación de Turing
que se puso en marcha concretamente en el 2014 en la Royal Society,
etc. Se examinaron con el apoyo de algunos chatbots,
se empezaron a examinar algunos textos
y se empezaron a obtener resultados que formalmente han creado
distintos tipos de problemas.
Y voy enfocándome más hacia otra cuestión.
En las últimas décadas, la teoría discursiva
se ha convertido en un paradigma central de referencia
en la filosofía política contemporánea,
además que analítica.
Algunas de las posiciones más interesantes al respecto
han sido desarrolladas por la teoría
de la acción comunicativa de Habermas,
así como por la explicación de la práctica discursiva de Brando.
Estos enfoques se basan en el supuesto básico
de que el razonamiento es esencialmente de carácter
deliberativo y lingüístico.
Otro tipo de teorías se han centrado en las relaciones del poder
sacadas a la luz por el lenguaje,
como la teoría del poder de Foucault.
Formalmente, si utilizamos una inteligencia
artificial respecto que otra, recibiremos respuestas distintas
dependiendo de la variable cultural y de la orientación de su alternidad
que quiere darnos la misma empresa.
Así que nosotros vamos a contestar de la misma forma
que quiere una orientación, que sea política,
que sea organizativa, que sea de mercado,
porque formalmente es una dimensión capitalística,
que tiene que ver con cómo tenemos que entender
un cierto tipo de información.
Entonces, si nosotros no sabemos lo que estamos buscando,
no tenemos la base para hacer una búsqueda concreta y consciente
de lo que necesitamos saber, no logramos tampoco.
Buscar las informaciones discriminando
las que no son verdaderas, entonces vamos solamente
recibiendo algún tipo de información que vamos asumiendo como correcta,
porque no logramos denegar lo que se ha afirmado
y no tenemos las herramientas para decir que no es verdadera.
Así que aceptamos todas las afirmaciones
que se nos dan.
Vosotros podéis contestar,
no, nosotros no aceptamos todas las afirmaciones.
Claramente, nosotros aquí,
los estudiantes que se están formando ahora
y empezarán a utilizar inteligencia artificial dentro de las aulas,
empezarán también a recibir como verdaderas,
y ahora voy cortando en esa parte teórica,
como verdaderas algunas cuestiones.
Que concretamente se están desarrollando y aplicando
dentro del marco que también es de la literacidad.
Sobre la literacidad,
sí, aquí he puesto una referencia de autocita,
pero por ahora no hay otro libro que se llame Pedagogía de la Literacidad
y que en este caso enmarquen el fundamento a nivel de México,
porque eso se publicó en 2018 en México, en 2019
casualmente se cambió la constitución de los estados mexicanos
incluyendo el término literacidad en el artículo tercero,
así que es algo obligatorio.
Y este texto, en el caso específico,
ofrece la posibilidad de entender la literacidad
como una competencia compleja.
La competencia puede ser crítica, pero llegar a la complejidad
es otra cosa.
Toda escritura estuvo llena de confusión y contradicción.
Nosotros vamos pasando por cuestiones que tienen que ver tanto
con las instancias de poder y de contradicción
y no contradicción.
Llegando en síntesis a lo que también.
Me dediqué también a dar otros referentes,
pero llego al caso de estudio,
así podemos ver algo más de lo que se está haciendo.
En ese caso de estudio comparto algunas
de las partes que me han permitido por derecho de autor compartir,
porque si no, ni eso.
Entonces, hemos estado en cinco jornadas de investigación
en la clase de filosofía de la educación universitaria,
investigando con alrededor de 30 estudiantes de educación social
que aún, éramos entre 2023 y 2024,
aunque ya se estaban sedimentando las bases de la inteligencia artificial,
si los estudiantes no tienen una formación
sobre cómo escribir un prompt o cómo hacer una búsqueda
en la inteligencia artificial,
No saben y no logran hacer una búsqueda de tipo académico
dentro de la inteligencia artificial
debido a que tampoco la inteligencia artificial a preguntas académicas
sabe cómo contestar.
Estuvimos buscando tres términos que después hemos desarrollado
durante la clase de filosofía de la educación.
Uno fue lo del autopoiesis.
Le hemos preguntado a la inteligencia artificial
de devolvernos imágenes de lo que le hemos estado preguntando.
Dibújame una imagen de lo que es para ti autopoiesis.
Bien, eso es lo que es autopoiesis para la inteligencia artificial.
Claramente, pregunta china, respuesta china.
Esa es la base de SIRN.
Entonces, la máquina nos va contestando dependiendo
de las informaciones que ya están almacenadas.
Y si las informaciones
no son adecuadas a lo que nosotros estamos preguntando
o las informaciones no le permiten entender,
como fue el caso de las manos que se citó ayer también, ¿no?
Ahora han mejorado, pero el dibujo de una mano
para una inteligencia artificial que no sabe que una mano
es una mano, que hay dos distintas, que una es derecha,
otra izquierda, que tiene a veces cinco dedos para la inteligencia
artificial, seis, siete, o dependiendo de lo que le guste.
Nosotros estamos hablando de eso,
pero nosotros vamos enmarcando un camino para el cambio de ese tipo
de apoyo y de ayuda y también lo que necesitamos fundamentar
es el pensamiento crítico hacia la inteligencia artificial,
porque nosotros estamos fomentando el funcionamiento de la misma.
Aunque hay un par de cuestiones que ahora voy llegando
que concretamente permiten surgir nuevas dudas.
Otra pregunta que le hicimos, ¿qué es para ti la metabolética?
Desastre.
Pero se acercó a una perspectiva de continuidad.
La metabolética, que tiene que ver con la continuidad en edad adulta,
el desarrollo, el crecimiento y eso.
Intentó dar una continuidad.
Nosotros interpretamoslo
que nos restituye la inteligencia artificial,
concretamente no podemos.
Sí, a nivel de programación, claramente quien puede interpretar
esa imagen a nivel de código probablemente puede tener
unas variables que nosotros no tenemos.
Pero si nosotros interpretamos lo que estamos viendo
según lo que sabemos de la metabolética,
probablemente estas personas que podemos ver que siguen,
están caminando hacia, hacia qué, no lo sabemos,
pero pueden ser representación de una continuidad,
de una.
Repetirse de los momentos, de los eventos.
Hay varios edificios que representan una historicidad y otra cosa,
pero eso.
Y la final que también a nivel de filosofía de la educación
tratamos a través de Bateson es la cibernética.
Entonces, un dibujo sobre lo que es para ti
la cibernética según lo que Y la imagen de la primera transparencia
era justo una imagen referida a la búsqueda,
al dibujo de lo que la misma máquina entiende como cibernética
y esa transparencia.
Se acerca más al pensamiento disruptivo,
a veces distópico más que disruptivo,
de lo que nosotros queremos entender de cibernética,
aunque no sea eso.
Pero va mezclando informaciones
según lo que nosotros estamos intentando entender.
Lamentablemente me perdí.
Me perdí una parte en el primer día
y lo siento para no haber podido acudir con tiempo,
pero las clases no se podían cancelar.
Entonces, eso es muy lamentable, lo sé,
pero fue así.
Y voy concluyendo, os enseño, no sé si ya lo habéis visto,
lo que se ha publicado el 24 de septiembre de 2025
y se ha actualizado el 26 de septiembre de 2025,
así que en menos de un mes, sobre inteligencia artificial
y futuro de la educación por la UNESCO.
Aquí también va el enlace, pero es suficiente buscarlo
y se encuentra porque está en la página principal.
Stefania Giannini habló abundantemente sobre la inclusión
de la inteligencia artificial en la educación
diciendo que hay tres grandes retos.
En primer lugar, pensar a la IA,
a inteligencia artificial, como tutor.
De la actividad educativa.
En segundo lugar, pensar a la inteligencia artificial
como profesora junto.
En tercer lugar, pensar a la IA
como compañero.
El texto tiene alrededor de 80 o 90 páginas
y va desarrollando cuál es la perspectiva de la UNESCO
sobre este tema, pero.
Si no me equivoco, porque quité esa transparencia,
una de las preguntas que surgen antes de la publicación y difusión
de ese documento ha sido.
Queremos tener en cuenta que más de un tercio
de la población mundial no tiene la infraestructura necesaria
ni para estar conectada ni para tener los recursos económicos
para acudir a la inteligencia artificial.
Y otro de los grandes problemas que se han escuchado sin.
Llegar a tanto respecto al uso de la inteligencia artificial,
si estamos dispuestos a gastar tanta agua y electricidad
como la inteligencia artificial necesita para su funcionamiento,
teniendo en cuenta que también en Italia,
En verano nos falta agua.
Concretamente los recursos son escasos
y nosotros estamos pensando dedicar ya los bajos recursos
que tenemos para un uso comercial de una herramienta electrónica
que nos puede dar afirmaciones cuando antes estudiábamos para tener
la misma respuesta.
No es solo eso, claramente no se puede reducir a eso,
pero necesitamos tener en cuenta una cantidad muy grande de variables
que van conectándose tanto con la inteligencia artificial,
la literacidad y la inteligencia.
Y a retos docentes en un marco difícil
y en un marco que a nivel educativo, como económico y político,
se tiene que entender y trabajar críticamente.
Y en conclusión, la incorporación en este sistema educativo requiere
principios de transparencia, explicabilidad y equidad
que garanticen el respeto a la dignidad
y la autonomía del estudiantado y de todas las personas
o de los humanos.
Como diría la misma inteligencia artificial
y el legado de Bertrand Russell, nos recuerda que el progreso técnico
carece de sentido sin orientación ética.
Bien, termino.
Gracias.
Muchísimas gracias, Enrico, por esta aproximación filosófica
a la IA y por compartir con nosotros importantes interrogantes que seguro
que nos motivan a seguir pensando sobre este tema.
Precisamente partiendo de esos interrogantes,
estoy segura que los asistentes pueden tener diferentes cuestiones
que quieran compartir.
Por lo tanto, pasamos la palabra para que puedan compartirla
en este momento.
Estamos justo de tiempo, por lo tanto, un par de cuestiones
para que podamos cerrar la sesión.
Buenos días.
Yo solo de verdad quiero darte las gracias y perdón que te tutee,
pero en fin,
que hemos estado estos días ya conversando
y tal, así que de verdad que muchísimas gracias
por demostrar un modo en el que se puede enseñar filosofía
de la educación.
Utilizando la inteligencia artificial bien,
es decir, de forma crítica, de forma creativa
y de forma en que los estudiantes tengan la capacidad
o desarrollen más bien la capacidad de precisamente analizar
la información que se devuelve a través de las imágenes,
cosa que a lo mejor es el plus, ¿no?
Poner una imagen de un concepto tan complejo
que a nosotros mismos nos costaría darle un modo gráfico de expresión.
Así que muchísimas gracias de verdad por traer aquí un caso de éxito
y nada, pues yo espero de verdad que puedas seguir en este camino.
Y nada, yo solo una consulta, ¿qué resultados o qué información
tienes de tus estudiantes?
Ya de verdad es a título de curiosidad,
¿qué feedback te dan tus estudiantes utilizando esta metodología
o este modo?
Y también los resultados después desde el punto de vista
de evaluación.
¿Cómo consigues un poco quizá cierta objetividad
en ver si efectivamente conceptos filosóficos
importantes que les van a dar las bases del pensamiento posterior,
realmente cómo consigues una evidencia de ese aprendizaje?
Vamos, responde a lo que consideres
y si ves que no, ya hablamos luego en la comida,
no te preocupes.
Gracias.
Bueno, Enrico, buenos días.
Enhorabuena.
Sin embargo, ¿cómo transformaría la metáfora
del chino a un profesor realmente creativo?
¿Qué decisiones habría que tomar?
¿Cuál puede ser el diagnóstico que tú nos ofreces
para un manejo inteligente de la pseudointeligencia artificial?
Y a partir de ahora, ¿qué decisiones vas a tomar
y cuál es el próximo proyecto en el que vamos a interactuar?
Muchas gracias.
Gracias.
Primero, con respecto a los resultados,
sinceramente los estudiantes se animaron un poco más a participar
en la clase de filosofía de educación.
Puede parecer algo aburrido, pero no lo es.
La filosofía no lo es.
Depende de cómo hacemos la clase, sinceramente.
Pero incluyendo también esa parte de inteligencia artificial,
pudimos empezar a profundizar la cosa antes que estuviéramos
ahí estudiándola y analizándolas como después hemos visto,
empezando también de las informaciones textuales,
porque le pedimos informaciones textuales y informaciones visuales.
Entonces, desde ahí hemos ido profundizando,
entendiendo y analizando los resultados que nos restituyen
y comparándolos también con lo que concretamente,
que muchas veces faltaba,
como es normal, es una base de datos,
para mí ahí se queda lamentablemente, es una base de datos
que nos da respuestas según como nosotros preguntamos,
George Bull empezó diciendo eso.
Pero, claramente, tenemos que ver cómo empezar también
a usar con creatividad esa herramienta,
esa posibilidad en nuestra clase, en nuestra aula,
teniendo en cuenta que hay mucho miedo,
como ha habido miedo con toda la nueva tecnología
y todos los cambios tecnológicos.
Mientras respeto a la pregunta del doctor
Medina, lamentablemente esta no la solucionamos ni en la comida,
concretamente.
Concretamente nosotros somos un poco
como Cyril.
Ni en la acera se soluciona.
Realmente somos nosotros un poco, cuando somos susceptibles
y tenemos en cuenta los cambios del paso de la tecnología
respecto a algo que tampoco nosotros hemos estado esperando,
aunque muchos autores iban avisando que estaba a punto de llegar.
Eso lo de la cuarto chino o de la caja china
también así a veces se cita, sigue pasando con todos nosotros
cuando por ejemplo aprendemos idiomas que no usamos en nuestro alfabeto.
Todas las veces que empezamos
a enfrentarnos con algo que recurre a símbolos que no son los nuestros,
no son usuales, no lo podemos entender,
es lo que se decía también respecto al arte, ¿no?
Como enseñar con el arte, porque aún hoy en día, en 2025,
no somos capaces de entender el arte.
O tampoco vamos a ver obras de arte, aunque aquí en Madrid,
con todos los museos que hay, las exposiciones y eso,
realmente no es el tiempo que nos falta.
Es si la organización de ese tiempo,
es si el modo en que utilizamos el tiempo que hemos ahorrado
y la importancia y relevancia que damos a las cosas.
Porque, no, también José Pepe Mujica que pueda.
Gustavo reflexionó continuamente sobre el uso del tiempo y el valor
que damos al tiempo que realmente convertimos en dinero
y vamos gastando ese mismo dinero
en objetos que no consideramos que realmente representan un objeto
comprado con nuestro tiempo.
Entonces, si empezaríamos por el uso
del tiempo que estamos utilizando para comprar un teléfono móvil,
probablemente no estaríamos trabajando haciendo ese trabajito
más para comprar justo ese objeto que nos gustaría tener,
pensando en las horas que nos va a costar en trabajo
y el tiempo que nos va a durar en mitad del objeto.
Entonces, de ahí seguramente hay futuros proyectos
que podemos ir enmarcando a nivel internacional.
Gracias.
Pues muchísimas gracias,
felicidades también por esta conferencia
y cerramos el Congreso con la mesa de clausura
que viene a continuación.
Muchas gracias.