Tenemos yo creo que no más de 15 minutos
la suerte es que tenemos un café al lado que podemos ir a la cafetería
y como somos poquitos pues podemos charlar ahí
porque luego vienen a esta sala a una labor que creo que la IA
todavía no ha sido capaz de hacer que es ir a examinar a los centros
asociados todo llegará a lo mejor luego nuestra labor
se reduce solo a eso espero que no.
Hay varias preguntas, si las hay, y las formulamos aquí rápidamente.
Y si no, pues nos lo comentamos en el café.
Si hay alguna cuestión, alguna reflexión, en voz alta
o entre los pares.
Bueno, si yo le quería preguntar a Juan Diego, por favor.
Sí, le quería preguntar a Juan Diego,
dentro de lo que podríamos ver la estructura de un paper
en cuanto a introducción, marco teórico,
metodología y luego resultados y conclusión,
y lo que hemos hablado de declaración de uso ético
de la inteligencia artificial dentro de ese paper,
obviamente.
¿Crees que se debería fragmentar un poco el uso
en cada uno de los diferentes apartados
en cuanto a diferentes declaraciones de uso,
a sitios en los cuales convendría mirar con mayor lupa
si se están utilizando o no?
Porque lo de atrofiar el marco teórico
ha existido muchas veces ya previamente con este sesgo
de tener que estar referenciando y referenciando,
que muchas veces cuando uno lee marcos teóricos
o cuando te citan dicen,
pero si te han citado de algo que realmente
ni prácticamente has dicho, ¿no?
Entonces, es verdad que la IAI ha utilizado una forma que a lo mejor
antes sí que teníamos el propio sesgo de lo investigado
en cuanto a que los cuatro o cinco papers que habías dicho de referencia
muchas veces lo que se denomina el sesgo de autoridad
de algún popper que hemos seguido todos porque empezamos a estudiar
a partir de él.
Entonces, ahora también abre un poco el campo muchas veces
la inteligencia artificial.
No hay que verlo también de esa forma pesimista.
Lo único que no podemos hacer es utilizar resúmenes.
Y ves que no está conteniendo aquello que es lo que te está dando,
pues evidentemente.
Y deberíamos tener también formación sobre los sesgos
de estas herramientas,
o sea, qué es la parte de los algoritmos que están
por detrás a la hora de decidir y cuáles son sus determinados fines.
Y en cuanto a las metodologías, muchas veces
aprendemos metodologías, ahí eres más especialista,
pero hasta qué punto una tecnología puede ser una técnica.
Es decir, yo ahí con un análisis cualitativo,
¿cómo puedo ayudarme a la hora de analizarlo?
Y hasta qué punto las conclusiones o los resultados sí
que deberían ser una cuestión propia de interpretación.
Eso sí que debería ser algo propio sobre una reflexión.
Y nada más, simplemente si me podrías interesar sobre eso.
Star, me parece que había alguna pregunta más.
No sé si se oye en la sala, si coge micro.
Sí.
Lo que pasa es que, bueno, como Juan Diego lo tengo más a mano,
voy a dirigir la pregunta a César.
Me ha parecido muy interesante el artículo que habéis publicado,
lo leeremos, y cuando estabas analizando
las cinco dimensiones de las conclusiones
o los, no sé cómo.
Osensos.
Sí, bueno.
Ahí había una cuestión que.
Que mencionabas las ideas fuerza, y no sé si las ideas fuerza
eran las ideas fuerza que vosotros sacabais
de los análisis de los resúmenes o de los análisis de la IA,
o eran las ideas fuerzas que trasladaba la IA.
Claro, ahí está la parte de que el propio investigador
tiene que leer después los resultados que le han dado
y comprobar y asignar.
O sea, una cosa es la asignación de la codificación
hacia una dimensión, que eso normalmente,
como es fácil porque la entrevista es semiestructurada,
entonces se le va preguntando de una y de otra,
y otra cosa es ver esa síntesis que realiza.
Cuando se extrema, es decir, aquí está hablando
de una barrera que esa barrera la llama falta
de formación educativa.
Sí.
Por GPT-4.
Claro, o sea, si tú coges, grabas, vamos a suponer que tú grabas
y tienes toda la transcripción
y sobre esa transcripción haces un determinado análisis
para extraer determinadas fases concretas
y limpiar aquella información que no tiene valor comunicativo.
¿Estás usando?
Estás usando para apoyarte,
para realizar el análisis cualitativo en función de los cuestiones.
Claro, para no leerte las 11 horas.
Hombre, tú has estado dentro de la entrevista.
La entrevista la has hecho tú.
Entonces conoces exactamente si te lo está realizando o no.
Aparte la tienes grabada para ir a asignarla.
No es una entrevista que alguien me ha hecho por detrás.
Es una entrevista en la que has estado presente.
Pero sí, sí que genera un poco la posible duda
de si fuesen entrevistas que yo no hubiese estado presente,
si ya he sido la IA la que me ha extraído a mí
unas ideas fuertes en las cuales yo no he podido repensarlas.
Pues ahí sí que existiría ese posible sesgo, ¿no?
Y la segunda cuestión era saber en qué asignatura en concreto
y en qué máster habéis hecho la PEC, ¿no?
Y también cuál es el número de alumnos que.
Sí, bueno, como máster la vice lo hicimos en finanzas sostenibles
y en asignatura de introducción.
Y como asignatura de él lo hicimos en economía
y estrategia medioambiental.
Y en estrategia medioambiental y desarrollo sostenible
la parte del grupo de control.
Y aproximadamente, en lo que son mis casos, son unos 110 resultados
que me han contestado también al cuestionario.
En el caso de Marta, no sé si son 36 o por ahí 38.
Y en la troncal,
ahora nuestra Cristina está conectada,
creo que son como 80, no sé si todos lo hicieron.
Sí, analizaremos los resultados
porque evidentemente está ahí una parte, la satisfacción,
el estudio longitudinal con satisfacciones anteriores,
con engagement, de participación en foros.
Y con calificaciones que se han obtenido este año en función
a si ha habido una mayor participación o compromiso
y si eso está en relación con eso.
Y luego está la parte del grupo de control sobre esa
en el cuestionario,
de si a partir de haber utilizado este uso guiado,
pues tú tienes una mayor fiabilidad o ha cambiado tu percepción
sobre la IA,
observas que es necesario, que has aprendido,
si has tenido esa reflexión mayor.
La verdad es que los resultados están muy brutos,
todavía no, pero en cuanto a tasas de evaluación
y en cuanto a satisfacción, en el caso de economía estatal
y mental ha salido la segunda más o la tercera.
Bueno, cuartil primero
y creo que también en la otra prácticamente igual.
O sea, cuartil primero en satisfacción,
en tasas de educación,
han mejorado calificaciones y luego lo que yo he tenido
de feedback con los estudiantes ha sido muy positivo.
Porque este es un poco de gamificación.
Entonces, todo lo que he explicado de laboratorios,
de tal, obviamente esto lo estoy explicando un poco
como una prueba de evaluación continua.
Es decir,
utilizo una prueba de evaluación continua, que es un punto
para hacer esto en vez de hacer un determinado ensayo.
No me estoy metiendo a contenido que es nuclear y docente,
sino que con una prueba de evaluación
que antes podía hacer algo de menor valor,
pues aquí estoy haciendo una especie de gamificación
que generó un mayor compromiso y un mayor interés.
La palabra, si os parece, ya cerramos para que no nos echen a Juan Diego
para responder a la pregunta.
Bueno, muchas gracias, César, por las preguntas.
Tengo aquí varios apuntes.
Voy a tratar de responder a lo que me has preguntado.
Sobre las declaraciones que habría que incluir en los artículos,
si habría que incluir una por sección,
pues no lo sé, la verdad.
Quizás es algo que depende
de cuál haya sido el uso del investigador en la investigación,
el uso de la IA en la investigación.
Pero actualmente creo que no existe ningún método fiable
para detectar que se ha usado ya en ninguna parte.
Así que al final,
aunque se incluya o no se incluya en la declaración,
queda todo a cuestión del criterio del investigador,
no de la ética profesional.
Independientemente de que se distinga entre una sección u otra.
Y esto me lleva a lo que has comentado
sobre el método, la innovación tecnológica que es método, cómo la IA
puede ser una metodología al mismo tiempo.
Ahí, en la parte de investigación,
creo que hay algunas secciones de lo que hacemos
que son más automatizables que otras.
Sí que es verdad, por ejemplo,
que como has señalado, quizás la parte de redacción,
de metodología, de análisis de resultados,
sí que sea más aséptica y haya menos.
Pero en cualquier caso, si eliges una metodología,
no eliges otra.
Dentro de las metodologías hay distintas formas.
Al final siempre hay que tomar decisiones de una forma
u otra.
Cuando estamos investigando estamos constantemente tomando decisiones.
No creo, por tanto, que haya ninguna parte
que se pueda librar de la inteligencia artificial,
que se usan absolutamente todas.
Sí que es verdad que hay
algunas que serán más propensas que otras.
Y sobre la cuestión de los seres, totalmente de acuerdo.
Totalmente de acuerdo, los sesgos en investigación
siempre existen.
Y creo que el riesgo que plantea la IA
es que trabajemos unos sesgos que no son nuestros.
Quizás en la parte de investigación habría que decir,
elige tu sesgo.
Trabaja, pues si quieres un sesgo educado,
si quieres un sesgo político, si quieres un sesgo metodológico,
elige tu sesgo y a partir de ahí,
pues ya comienzas a investigar.
Pero la parte de la inteligencia artificial,
creo que el trigo que plantea es.
Desconocer el sesgo incluso sabemos que hay plataformas la de Elon Musk
tiene unos sesgos clarísimos políticos
sabemos que hay plataformas de idea que tienen sus sesgos también
pero si elegimos una idea que sepamos también que tiene sesgo
pero siempre elige elige tu sesgo y con eso ya terminaría.
Bueno, pues muchas gracias por venir,
por asistir a esta charla.
Ahí va a quedar grabada,
o sea que podemos reoírla, reescucharla,
como queramos decir.
Y gracias a los dos ponentes porque sé que tienen poco tiempo,
han estado entretenidos
en las últimas semanas y meses por diferentes causas
y compartir de forma, insisto, altruista este tiempo con nosotros
y su experiencia, pues.
Puede ser, yo creo que es útil para la facultad,
así que gracias de nuevo.
Nos despedimos en un café ahora, ¿vale?
Vale, gracias.