WEBVTT
0
00:00:00.050 --> 00:00:01.350
Hola, ¿qué tal?

1
00:00:01.410 --> 00:00:02.020
Regresamos.

2
00:00:03.230 --> 00:00:05.545
Teníamos previsto, bueno, 
pues que a la una 

3
00:00:05.595 --> 00:00:10.570
empezaríamos con la siguiente mesa.

4
00:00:18.130 --> 00:00:20.685
Bueno, pues hola de nuevo, 
buenas tardes, 

5
00:00:20.735 --> 00:00:21.670
ya casi unos días.

6
00:00:23.410 --> 00:00:26.670
Bueno, estamos muy felices de 
recibir al doctor César Poyatos. 

7
00:00:27.640 --> 00:00:30.175
Que va a estar aquí con nosotros en 
la última conferencia plenaria 

8
00:00:30.225 --> 00:00:32.520
de la sesión de este congreso.

9
00:00:33.100 --> 00:00:36.055
Después ya tendremos la clausura 
y con esto ya terminamos 

10
00:00:36.105 --> 00:00:37.235
y empezaremos el fin de semana.

11
00:00:37.285 --> 00:00:40.705
Así que yo creo que vamos a 
disfrutar a lo largo de, 

12
00:00:40.755 --> 00:00:43.280
vamos a ver si 50 minutitos, 
una hora, 

13
00:00:43.360 --> 00:00:44.140
vamos a ver.

14
00:00:44.240 --> 00:00:45.675
En principio con 50 minutos,

15
00:00:45.725 --> 00:00:48.053
yo creo que nos arreglamos 
para no irnos muy tarde. 

16
00:00:49.000 --> 00:00:53.355
Bueno, pues con una ponencia, 
una conferencia plenaria 

17
00:00:53.405 --> 00:00:55.925
que va por título Inteligencia 
Artificial y Educación. 

18
00:00:55.975 --> 00:00:57.930
Una mirada crítica, ética 
y pedagógica. 

19
00:00:58.970 --> 00:01:01.925
César me pidió que lo presentase 
como un compañero. 

20
00:01:01.975 --> 00:01:02.630
Sin más.

21
00:01:02.890 --> 00:01:04.250
Y así lo voy a presentar.

22
00:01:04.350 --> 00:01:05.590
Como un compañero.

23
00:01:05.850 --> 00:01:06.645
Adelante, César.

24
00:01:06.695 --> 00:01:07.781
Muchas gracias, Jesús.

25
00:01:07.930 --> 00:01:12.930
Bueno, me vais a permitir levantarme 
porque, gracias a la UNED 

26
00:01:13.550 --> 00:01:17.425
y a todo el equipo por la invitación 
a estar hoy aquí con vosotras 

27
00:01:17.475 --> 00:01:18.172
y con vosotros.

28
00:01:19.000 --> 00:01:23.040
Cuando me lió Ernesto para venir, 
claro, le dije, yo voy, yo voy, 

29
00:01:23.140 --> 00:01:25.635
pero de 10 a 1 tengo un 
compromiso adquirido 

30
00:01:25.685 --> 00:01:27.075
con la Universidad de Valladolid.

31
00:01:27.125 --> 00:01:28.695
Entonces me han dejado 
el vicedecanato, 

32
00:01:28.745 --> 00:01:30.820
está en videoconferencia, de 10 a 1,

33
00:01:30.960 --> 00:01:32.095
por eso he pedido un café.

34
00:01:32.145 --> 00:01:33.235
Ahora me van a traer un café

35
00:01:33.285 --> 00:01:37.695
para no tener porque ahora 
tengo resaca cognitiva 

36
00:01:37.745 --> 00:01:40.860
de esa conferencia que he tenido.

37
00:01:41.650 --> 00:01:45.065
Bueno, bien, pues a lo largo de 
los próximos 50 minutos. 

38
00:01:45.115 --> 00:01:45.950
Mira, aquí viene.

39
00:01:46.130 --> 00:01:47.850
Este es un regalo para los dioses.

40
00:01:48.330 --> 00:01:48.830
Bien.

41
00:01:49.150 --> 00:01:50.390
Esto es fantasía, mira.

42
00:01:50.650 --> 00:01:52.110
Bueno, quema un poco, cuidado.

43
00:01:52.270 --> 00:01:53.445
Sí, nada, lo dejamos aquí.

44
00:01:53.495 --> 00:01:54.330
Muchas gracias.

45
00:01:57.280 --> 00:02:02.095
Lo que os decía, que voy a tratar 
un tema que ya habéis estado 

46
00:02:02.145 --> 00:02:06.900
tratando a lo largo del Congreso, 
que es un temazo, 

47
00:02:06.960 --> 00:02:11.960
y que nos genera además esa 
dicotomía entre la admiración y los miedos, 

48
00:02:15.100 --> 00:02:18.100
el miedo y la incertidumbre 
que genera todo esto. 

49
00:02:19.550 --> 00:02:23.030
Ahora he estado con los 
compañeros de la UBA, 

50
00:02:23.110 --> 00:02:25.910
de la sede de Segovia, de 
Valladolid y demás, 

51
00:02:26.090 --> 00:02:28.475
y claro, he puesto ahí 
a la IAGENTICA, 

52
00:02:28.525 --> 00:02:31.985
me han dado unos datos y se ha 
puesto a hacer un análisis 

53
00:02:32.035 --> 00:02:34.325
cuantitativo y cualitativo 
manejando mi ordenador. 

54
00:02:34.375 --> 00:02:38.145
Entonces, de repente, claro, ostras, 
que esto maneja tu ordenador 

55
00:02:38.195 --> 00:02:38.670
y.

56
00:02:39.700 --> 00:02:44.300
Y está abriendo Atlas TI, está 
metiendo todos los datos, 

57
00:02:44.940 --> 00:02:48.155
te ha abierto SPSS para hacer 
la parte cuanti. 

58
00:02:48.205 --> 00:02:50.355
Entonces, claro, se han 
quedado así como. 

59
00:02:50.405 --> 00:02:53.055
Bueno, pues ante ese asombro

60
00:02:53.105 --> 00:02:55.960
y esa incertidumbre estamos 
en este contexto, 

61
00:02:56.100 --> 00:02:58.920
tanto para la investigación 
como para la docencia. 

62
00:02:59.460 --> 00:03:00.293
Entonces, bueno.

63
00:03:01.150 --> 00:03:03.505
Os he traído varios ejemplos 
de uso de la IA 

64
00:03:03.555 --> 00:03:06.450
en distintas áreas de conocimiento.

65
00:03:06.550 --> 00:03:07.390
En primer lugar,

66
00:03:07.450 --> 00:03:09.635
este viene de unos compis 
justo de la UBA, 

67
00:03:09.685 --> 00:03:12.470
con los que he estado ahora, de 
Álvaro Cuellar y su equipo. 

68
00:03:14.130 --> 00:03:17.010
Entrenaron un modelo de IA, 
no sé si sabéis que para. 

69
00:03:18.270 --> 00:03:21.525
Que una IA funcione, es necesario 
alimentarla con una cantidad ingente 

70
00:03:21.575 --> 00:03:22.050
de datos.

71
00:03:22.190 --> 00:03:23.925
Y se le va haciendo un entrenamiento.

72
00:03:23.975 --> 00:03:27.465
Primero se elige el corpus de datos 
con el que se va a entrenar 

73
00:03:27.515 --> 00:03:28.405
y se le va entrenando.

74
00:03:28.455 --> 00:03:32.310
Y gracias a ese entrenamiento, la 
IA es capaz de clasificar, 

75
00:03:32.590 --> 00:03:35.825
es capaz de predecir, es capaz 
de tomar decisiones 

76
00:03:35.875 --> 00:03:39.425
o es capaz de darnos esas respuestas 
que nos devuelve 

77
00:03:39.475 --> 00:03:40.330
la IA generativa.

78
00:03:41.170 --> 00:03:44.265
Y en este caso tenían un 
reto de investigación 

79
00:03:44.315 --> 00:03:47.425
que eran muchas de las obras 
de teatro del siglo de oro 

80
00:03:47.475 --> 00:03:49.770
no están asignadas la autoría.

81
00:03:50.170 --> 00:03:55.170
Entonces entrenaron un sistema 
de IA con las obras 

82
00:03:55.390 --> 00:03:56.723
reconocidas de Lope de Vega.

83
00:03:57.110 --> 00:03:59.990
Entonces gracias a ese entrenamiento 
por estilometría. 

84
00:04:00.760 --> 00:04:03.615
Pues es capaz de identificar los 
patrones de escritura de Lope 

85
00:04:03.665 --> 00:04:07.780
y clasificar obra de Lope de Vega 
así, obra de Lope de Vega no. 

86
00:04:08.260 --> 00:04:11.495
Entonces le pasaron las 
3.000 obras de teatro 

87
00:04:11.545 --> 00:04:12.975
que hay en la Biblioteca Nacional

88
00:04:13.025 --> 00:04:16.575
y de repente le saltó un 
warning de, guau, 

89
00:04:16.625 --> 00:04:20.894
con un noventa y tantos porcientos 
de probabilidad esta obra puede 

90
00:04:20.945 --> 00:04:22.800
que sea de Lope de Vega, ¿vale?

91
00:04:24.720 --> 00:04:28.635
Y, claro, una compañera así, yo 
conocí a Álvaro en la ILE, 

92
00:04:28.685 --> 00:04:31.035
la Institución Libre de Enseñanza, 
ahí en Martínez Campos, 

93
00:04:31.085 --> 00:04:33.675
está la antigua Casa de 
Giner de los Ríos, 

94
00:04:33.725 --> 00:04:38.155
y alguien del público le preguntó, 
oye Álvaro, esto es una fantasía, 

95
00:04:38.205 --> 00:04:41.580
hace la investigación por ti, y 
dijo, no te calientes amiga. 

96
00:04:42.700 --> 00:04:44.455
Porque esto no hace la investigación 
por ti. 

97
00:04:44.505 --> 00:04:45.960
Esto me agiliza un proceso.

98
00:04:46.280 --> 00:04:48.735
Yo hubiese necesitado 20 vidas

99
00:04:48.785 --> 00:04:51.775
para leerme las 3.000 obras 
con mente analítica, 

100
00:04:51.825 --> 00:04:53.555
identificando esos patrones 
descritos. 

101
00:04:53.605 --> 00:04:55.075
Es decir, no hubiera podido hacerlo.

102
00:04:55.125 --> 00:04:57.044
Sin embargo, me ha agilizado 
ese proceso. 

103
00:04:57.160 --> 00:04:58.493
Por eso nadie lo había hecho.

104
00:04:58.660 --> 00:04:59.971
Me ha agilizado ese proceso.

105
00:05:00.022 --> 00:05:01.833
Pero aquí no termina 
la investigación. 

106
00:05:02.060 --> 00:05:03.004
Aquí comienza otra.

107
00:05:03.100 --> 00:05:04.933
¿Dónde apareció el primer manuscrito?

108
00:05:05.060 --> 00:05:06.360
Y luego, una vez.

109
00:05:06.900 --> 00:05:09.595
Tengo ya todo ese documento, se 
lo paso a otras expertas 

110
00:05:09.645 --> 00:05:12.475
y expertos en lo PDVGA y con 
esa verificación humana 

111
00:05:12.525 --> 00:05:14.675
podemos decir si realmente 
es de lo PDVGA 

112
00:05:14.725 --> 00:05:15.200
o no.

113
00:05:16.020 --> 00:05:17.909
Entonces con esto os traía 
varias ideas. 

114
00:05:18.040 --> 00:05:19.818
Lo primero, cómo se entrena 
un modelo. 

115
00:05:20.720 --> 00:05:24.355
Y luego, que siempre la supervisión, 
la agencia, 

116
00:05:24.405 --> 00:05:25.880
ha de estar en manos del humano.

117
00:05:26.000 --> 00:05:29.155
Esto agiliza procesos, 
acelera procesos, 

118
00:05:29.205 --> 00:05:33.060
pero siempre al final el que tiene 
que estar al mando, al volante, 

119
00:05:33.120 --> 00:05:33.860
pues es.

120
00:05:34.210 --> 00:05:36.705
Un humano, tenemos que tener 
una supervisión humana. 

121
00:05:36.755 --> 00:05:41.170
Tanto es así como en cualquier otra 
cosa generativa que hagamos. 

122
00:05:42.590 --> 00:05:46.110
En la misma línea, os traigo de 
distintas áreas de conocimiento. 

123
00:05:46.290 --> 00:05:49.970
En este caso, este es el equipo 
AlphaFold de DeepMind. 

124
00:05:50.770 --> 00:05:53.605
Identificó la estructura de más 
de 200 millones de proteínas 

125
00:05:53.655 --> 00:05:56.010
gracias a un sistema de inteligencia 
artificial. 

126
00:05:57.670 --> 00:06:01.685
Bueno, hace un mes se ha resuelto 
uno de los problemas matemáticos 

127
00:06:01.735 --> 00:06:02.430
del milenio.

128
00:06:03.190 --> 00:06:08.190
Esta semana se ha identificado 
también una secuencia de ADN 

129
00:06:09.550 --> 00:06:13.130
de un virus y cómo poder combatirlo.

130
00:06:13.430 --> 00:06:16.685
Bueno, pues cosas que todos 
los días nos van viniendo 

131
00:06:16.735 --> 00:06:21.710
distintas hitos que sin apoyo de 
un modelo de IA no se podrían 

132
00:06:24.250 --> 00:06:25.630
haber logrado, ¿vale?

133
00:06:27.120 --> 00:06:30.040
Aquí tenemos otro ejemplo en 
el ámbito de la historia, 

134
00:06:30.280 --> 00:06:33.740
porque como sé que sois diversos de 
distintas áreas de conocimiento, 

135
00:06:33.840 --> 00:06:36.415
en el ámbito de la historia se lanzó 
a la comunidad científica 

136
00:06:36.465 --> 00:06:39.320
este reto que se llamó el 
Vesuvio Challenge, 

137
00:06:39.660 --> 00:06:43.295
que es un papiro que se quemó 
con la erupción del Vesuvio 

138
00:06:43.345 --> 00:06:47.535
en el 79 d.C. y el reto era 
extraer la información 

139
00:06:47.585 --> 00:06:51.675
y decodificar la información 
que había en ese papiro 

140
00:06:51.725 --> 00:06:53.240
sin destrozarlo, obviamente.

141
00:06:53.540 --> 00:06:56.565
Y gracias a un sistema de IA, de 
reconocimiento del lenguaje, 

142
00:06:56.615 --> 00:07:00.670
hemos podido extraer la información 
en un papiro carbonizado. 

143
00:07:01.190 --> 00:07:02.765
Esta misma tecnología, por ejemplo,

144
00:07:02.815 --> 00:07:06.405
se ha utilizado para extraer 
información de documentación 

145
00:07:06.455 --> 00:07:09.365
que se ha dañado en Valencia 
con la dana, 

146
00:07:09.415 --> 00:07:10.790
con el lodazal.

147
00:07:11.450 --> 00:07:14.645
La misma tecnología de IA nos 
permite luego transferirlo 

148
00:07:14.695 --> 00:07:17.650
a otros problemas que hemos 
podido llegar a tener. 

149
00:07:19.290 --> 00:07:23.465
Y aquí tenemos otro investigador,

150
00:07:23.515 --> 00:07:26.855
en este caso es Ronnie Bandini, 
este tenía otro reto, 

151
00:07:26.905 --> 00:07:29.030
no era ni la literatura 
del siglo de oro, 

152
00:07:29.110 --> 00:07:32.050
ni las proteínas, no le han 
dado el premio Nobel, 

153
00:07:32.270 --> 00:07:34.325
a los de Alphafon les dieron 
el premio Nobel 

154
00:07:34.375 --> 00:07:38.865
en 2024 de química, en 2024 el 
Nobel de física también 

155
00:07:38.915 --> 00:07:40.845
fue para los creadores de 
las redes neuronales 

156
00:07:40.895 --> 00:07:43.885
artificiales, que es la tecnología 
gracias a la cual podemos entrenar 

157
00:07:43.935 --> 00:07:44.650
estos modelos.

158
00:07:45.400 --> 00:07:47.475
Ahora no hay equipo de investigación

159
00:07:47.525 --> 00:07:50.695
que se terciegue en un proyecto 
que no introduzca 

160
00:07:50.745 --> 00:07:53.855
y no meta dentro del proyecto 
a una experta o experto 

161
00:07:53.905 --> 00:07:56.300
en el entrenamiento de 
estos sistemas. 

162
00:07:56.920 --> 00:07:59.115
Pero aquí tenemos a Ronnie Bandini 
que no le anda el premio Nobel, 

163
00:07:59.165 --> 00:07:59.815
pero yo se lo daría.

164
00:07:59.865 --> 00:08:02.395
El reto que tenía era que su vecino 
le ponía reggaetón a las 3 

165
00:08:02.445 --> 00:08:03.031
de la mañana.

166
00:08:03.440 --> 00:08:05.900
Y entonces entrenó un modelo de IA.

167
00:08:06.770 --> 00:08:08.985
Para identificar los patrones 
rítmicos del reggaetón, 

168
00:08:09.035 --> 00:08:10.305
que también os digo, no 
es muy complicado, 

169
00:08:10.355 --> 00:08:13.450
ese tun, tun, tun, tun, tun, pues 
no es muy complejo, ¿no? 

170
00:08:13.610 --> 00:08:15.210
Y ya no sé si es ético o no,

171
00:08:15.290 --> 00:08:18.850
creo también en hardware que cuando 
identificaba ese patrón rítmico, 

172
00:08:18.930 --> 00:08:21.085
su aparatito se conectaba 
por Bluetooth 

173
00:08:21.135 --> 00:08:23.110
a los altavoces del vecino 
y se los apagaba. 

174
00:08:25.180 --> 00:08:26.615
Alibera el hardware y 
el software, ¿eh? 

175
00:08:26.665 --> 00:08:28.375
Pues si tenéis ese problema 
en vuestra casa, 

176
00:08:28.425 --> 00:08:30.140
pues ahí lo tenéis, ¿no?

177
00:08:30.340 --> 00:08:32.534
O en la playa o en el.

178
00:08:32.585 --> 00:08:34.979
Bueno, también, como Alibera 
el software, 

179
00:08:35.120 --> 00:08:37.055
podéis entrenarlo con otros 
estilos musicales, 

180
00:08:37.104 --> 00:08:37.914
por ejemplo, el trap.

181
00:08:37.965 --> 00:08:41.419
Ahí os lo dejo como proyecto ahí 
para hacer con vuestros estudiantes. 

182
00:08:41.940 --> 00:08:46.595
Bien, bueno, sin más que esto 
se está utilizando 

183
00:08:46.645 --> 00:08:49.415
en distintas áreas de conocimiento y 
obviamente nos impacta a nosotros 

184
00:08:49.465 --> 00:08:51.080
en nuestra práctica docente, ¿no?

185
00:08:52.650 --> 00:08:56.385
Cualquier tecnología que es 
emergente, que es disruptiva, 

186
00:08:56.435 --> 00:08:59.025
y sobre todo que cambia la forma 
en la que accedemos 

187
00:08:59.075 --> 00:09:00.419
y procesamos la información,

188
00:09:00.470 --> 00:09:02.761
cambia la forma en la que 
generamos conocimiento, 

189
00:09:02.812 --> 00:09:07.010
y tocan muchos procesos que hacen 
que ahora, ¿qué pasa con los TFMs? 

190
00:09:07.070 --> 00:09:08.485
¿Cómo sé yo si esto?

191
00:09:08.535 --> 00:09:12.510
Pues toda la amalgama de debate 
que tenemos ahora. 

192
00:09:12.760 --> 00:09:15.255
O, eso hablamos de los estudiantes,

193
00:09:15.305 --> 00:09:17.515
pero también dile tú a los 
evaluadores de proyectos 

194
00:09:17.565 --> 00:09:19.375
de investigación que se han 
multiplicado por 40 

195
00:09:19.425 --> 00:09:22.165
el número de proyectos que 
se presentan, ¿no? 

196
00:09:22.215 --> 00:09:24.660
O de papers científicos 
que se escriben. 

197
00:09:24.760 --> 00:09:28.780
O sea, por no poner siempre 
la mirada abajo, 

198
00:09:29.060 --> 00:09:32.440
que también algo de nuestro 
tenemos ahí, ¿no? 

199
00:09:32.810 --> 00:09:35.305
Pero cualquier tecnología que cambie 
la forma en la que accedemos 

200
00:09:35.355 --> 00:09:36.805
a la información y la procesamos,

201
00:09:36.855 --> 00:09:38.510
pues impacta en la escuela.

202
00:09:40.370 --> 00:09:43.585
Podemos irnos a Sócrates y Platón 
y la aparición de la escritura 

203
00:09:43.635 --> 00:09:47.110
como una tecnología democratiza 
el acceso a la información. 

204
00:09:47.550 --> 00:09:49.565
Hombre, si tenías la suerte de 
que Sócrates era tu mentor, 

205
00:09:49.615 --> 00:09:50.610
pues maravilla pura.

206
00:09:50.770 --> 00:09:53.885
Pero no todo el mundo tenía la 
suerte de tener a Sócrates 

207
00:09:53.935 --> 00:09:54.530
como mentor.

208
00:09:54.730 --> 00:09:59.730
Entonces la escritura democratizó la 
divulgación de todas esas ideas. 

209
00:10:01.270 --> 00:10:03.505
Os he puesto en esta diapositiva 
la imprenta de Gutenberg 

210
00:10:03.555 --> 00:10:06.485
y cómo la imprenta fue otra 
tecnología emergente 

211
00:10:06.535 --> 00:10:10.765
y disruptiva que cambió y 
transformó los procesos 

212
00:10:10.815 --> 00:10:11.905
de enseñanza y aprendizaje.

213
00:10:11.955 --> 00:10:14.245
Es más, ante una nueva 
tecnología emergente 

214
00:10:14.295 --> 00:10:16.845
suelen salir nuevos enfoques 
pedagógicos emergentes 

215
00:10:16.895 --> 00:10:18.385
e incluso nuevos instrumentos.

216
00:10:18.435 --> 00:10:22.825
Por ejemplo, con la imprenta 
apareció un instrumento que todavía heredamos 

217
00:10:22.875 --> 00:10:25.685
en nuestro sistema educativo, sobre 
todo en enseñanzas arregladas, 

218
00:10:25.735 --> 00:10:28.830
que es con la imprenta apareció 
el libro de texto. 

219
00:10:29.910 --> 00:10:31.985
Y el libro de texto modela la 
forma en la que enseñamos 

220
00:10:32.035 --> 00:10:34.954
y modela la forma en la que acceden 
los alumnos a la información. 

221
00:10:36.230 --> 00:10:38.070
Yo soy nacido en los 70,

222
00:10:38.390 --> 00:10:41.805
he crecido en los 80, yo me acuerdo 
ahí con Pera Márquez, 

223
00:10:41.855 --> 00:10:43.425
que me ha hecho muchísima 
ilusión verle, 

224
00:10:43.475 --> 00:10:46.040
cuando estaba aprendiendo yo 
de tecnología educativa, 

225
00:10:46.091 --> 00:10:48.765
con las PDI, me acuerdo, 
con la Promethean, 

226
00:10:48.815 --> 00:10:50.610
la Smart y demás.

227
00:10:50.930 --> 00:10:52.486
Pero cuando yo llegué a mi centro,

228
00:10:52.570 --> 00:10:54.705
estuve 15 años, antes de estar 
en la universidad 

229
00:10:54.755 --> 00:10:56.870
he estado 15 cursos en 
enseñanza arreglada, 

230
00:10:56.930 --> 00:10:57.708
en un instituto.

231
00:10:58.680 --> 00:11:01.275
Y yo cuando llegué al instituto, 
yo no sé aquí, bueno, 

232
00:11:01.325 --> 00:11:05.335
en la UNED seguro que tenéis 
internet, pero yo en mi instituto 

233
00:11:05.385 --> 00:11:06.249
no había internet.

234
00:11:07.120 --> 00:11:10.235
Aquí no había tampoco, o sea, 
teníamos un disquete 

235
00:11:10.285 --> 00:11:13.440
con la programación en la 
sala de profesores. 

236
00:11:14.460 --> 00:11:15.355
Y alguien tenía que.

237
00:11:15.405 --> 00:11:17.335
Sí, también en los floppies 
también los tuvimos, 

238
00:11:17.385 --> 00:11:20.020
pero yo recuerdo el disquete 
de la sala de profes ahí, 

239
00:11:20.180 --> 00:11:24.360
enganchado en un sobre en el corcho, 
que estaba ahí puesto, 

240
00:11:24.560 --> 00:11:28.375
y luego entrabas y tenías como 20 
versiones del mismo documento. 

241
00:11:28.425 --> 00:11:30.775
Esta es la buena, la buena 
punto definitiva, 

242
00:11:30.825 --> 00:11:32.280
la definitiva punto 5, claro.

243
00:11:32.360 --> 00:11:36.515
Porque hacer una PGA entre 30 
personas sobre un mismo documento, 

244
00:11:36.565 --> 00:11:40.080
pues era complejo, era 
harto complejo. 

245
00:11:40.790 --> 00:11:42.815
En aquel entonces la formación 
del INTEF, 

246
00:11:42.865 --> 00:11:45.190
que yo estaba, era el Ministerio 
de Educación, 

247
00:11:45.270 --> 00:11:47.545
bueno, en aquel entonces se 
llamaba CENICE o PENETIC, 

248
00:11:47.595 --> 00:11:50.025
no sé, porque se ha hecho 
un rebranding 

249
00:11:50.075 --> 00:11:52.005
eso que ya no sé la de veces que.

250
00:11:52.055 --> 00:11:55.050
Centro Nacional de Educación 
y Comunicación Educativa. 

251
00:11:55.110 --> 00:11:56.065
Y Comunicación Educativa,

252
00:11:56.115 --> 00:12:01.090
el CENICE, tú, en la formación 
en línea del CENICE, 

253
00:12:02.710 --> 00:12:04.850
era un CD enlatado que 
te mandaban a casa, 

254
00:12:06.990 --> 00:12:10.250
Y tú, a golpe de jota 
y de hot potatoes, 

255
00:12:10.470 --> 00:12:12.965
ibas avanzando en unas actividades 
interactivas 

256
00:12:13.015 --> 00:12:14.090
enlatadas.

257
00:12:14.930 --> 00:12:17.105
No te preocupes, luego te hago 
una adaptación curricular 

258
00:12:17.155 --> 00:12:18.625
significativa de todo esto, ¿eh?

259
00:12:18.675 --> 00:12:19.945
Amiga, luego O sea,

260
00:12:19.995 --> 00:12:22.210
todas estas palabras que 
te estoy diciendo, 

261
00:12:22.290 --> 00:12:24.910
luego te las adapto.

262
00:12:25.310 --> 00:12:25.810
Bueno.

263
00:12:26.630 --> 00:12:30.045
Apareció internet, apareció 
la web 2.0 

264
00:12:30.095 --> 00:12:35.070
y fue otra tecnología que cambió 
los procesos de cómo enseñamos 

265
00:12:36.030 --> 00:12:36.745
y de cómo aprendemos.

266
00:12:36.795 --> 00:12:38.365
Mira, por ejemplo, ahora 
esto sería impensable, 

267
00:12:38.415 --> 00:12:40.110
un streaming en directo, ¿no?

268
00:12:40.210 --> 00:12:44.190
Y que nos estén siguiendo cientos 
de personas fuera, ¿no? 

269
00:12:44.940 --> 00:12:49.055
Bueno, pues eso nos está 
sucediendo ahora 

270
00:12:49.105 --> 00:12:50.455
con la inteligencia artificial.

271
00:12:50.505 --> 00:12:53.515
Ahora a nadie le sorprende tener 
la nube en los documentos 

272
00:12:53.565 --> 00:12:56.675
o hacer una edición colaborativa 
de una presentación 

273
00:12:56.725 --> 00:12:59.160
o de un documento de texto o pues.

274
00:13:00.180 --> 00:13:03.245
Esta mañana he estado en 
la segunda planta, 

275
00:13:03.295 --> 00:13:05.275
en el vice de Canato, haciendo 
tres horas de streaming 

276
00:13:05.325 --> 00:13:06.695
con la Universidad de Valladolid,

277
00:13:06.745 --> 00:13:09.255
que encima está deslocalizada porque 
no está en Valladolid, 

278
00:13:09.305 --> 00:13:11.920
está en Soria, Valencia, Segovia,

279
00:13:12.000 --> 00:13:14.475
y estaba haciendo una sesión 
síncrona de tres horas 

280
00:13:14.525 --> 00:13:18.440
y ahora estoy aquí con vosotros y 
con, no sé dónde está la cámara, 

281
00:13:18.580 --> 00:13:22.155
un saludito a todos los compañeros y 
compañeras que nos estáis viendo 

282
00:13:22.205 --> 00:13:23.960
de manera síncrona o asíncrona.

283
00:13:24.510 --> 00:13:27.445
Entonces, cambia la forma también 
en la que, por ejemplo, 

284
00:13:27.495 --> 00:13:29.785
nosotros nos capacitamos 
o en la que divulgamos 

285
00:13:29.835 --> 00:13:34.185
y con la IA nos sucede lo mismo 
y aparte un punto más 

286
00:13:34.235 --> 00:13:36.105
porque tenemos toda esa 
parte generativa 

287
00:13:36.155 --> 00:13:40.250
de cómo creamos con esa co-creación 
humano-máquina. 

288
00:13:41.050 --> 00:13:43.290
Que ahora nos plantea muchos dilemas.

289
00:13:45.050 --> 00:13:48.245
Y bajará el hype, ahora no hay 
congreso que se tercie 

290
00:13:48.295 --> 00:13:50.895
que no tenga una ponencia en 
IA o un título de IA, 

291
00:13:50.945 --> 00:13:54.105
igual que en 2010 el Cenice sacó 
el congreso de Internet 

292
00:13:54.155 --> 00:13:54.670
en el aula.

293
00:13:54.890 --> 00:13:56.995
Si ahora hacemos una mirada 
retrospectiva, 

294
00:13:57.045 --> 00:13:59.605
dices, ¿a quién se le ocurriría 
hacer hoy un congreso de Internet 

295
00:13:59.655 --> 00:14:00.170
en el aula?

296
00:14:00.310 --> 00:14:02.805
A nadie, porque lo hemos incorporado 
de manera natural 

297
00:14:02.855 --> 00:14:03.890
en nuestros procesos.

298
00:14:03.950 --> 00:14:04.990
Aquí será lo mismo.

299
00:14:05.090 --> 00:14:06.312
Lo que pasa es que el ritmo.

300
00:14:06.970 --> 00:14:08.570
La aceleración es otra,

301
00:14:08.710 --> 00:14:12.305
de integración y de implementación 
de esta tecnología 

302
00:14:12.355 --> 00:14:16.290
y también de evolución, porque 
pestañeas y sale otra cosa, 

303
00:14:16.430 --> 00:14:19.405
pestañeas están saliendo del 
orden de 200 aplicaciones 

304
00:14:19.455 --> 00:14:22.230
diarias de IA, de ese orden,

305
00:14:22.310 --> 00:14:24.310
y luego la fagocita, ahora 
las más grandes, 

306
00:14:24.430 --> 00:14:27.208
pero son nuevas funcionalidades 
que se van implementando. 

307
00:14:27.470 --> 00:14:30.105
A lo que voy es que esto lo vamos a 
incorporar en nuestros procesos 

308
00:14:30.155 --> 00:14:32.525
y nadie dirá esto, ahora tenemos 
que hacer una declaración, 

309
00:14:32.575 --> 00:14:34.145
bueno, que eso también me 
hace mucha gracia, 

310
00:14:34.195 --> 00:14:35.948
lo de las declaraciones 
de uso de la IA, 

311
00:14:36.940 --> 00:14:37.996
Eso es súper gracioso,

312
00:14:38.060 --> 00:14:40.220
porque el buscador de 
Google es una IA. 

313
00:14:40.940 --> 00:14:43.100
El buscador de Web of 
Science es una IA. 

314
00:14:43.180 --> 00:14:45.120
El buscador de Scopus es una IA.

315
00:14:45.240 --> 00:14:46.740
Aquí estamos llamando IA, ¿no?

316
00:14:46.820 --> 00:14:48.115
Metemos todo en el mismo saco.

317
00:14:48.165 --> 00:14:50.375
Como la falsa dicotomía 
de lo de pantallas, 

318
00:14:50.425 --> 00:14:52.580
se mete todo pantallas 
en el debate, ¿no? 

319
00:14:53.000 --> 00:14:54.600
Pues no, ¿de qué?

320
00:14:54.880 --> 00:14:56.995
Bueno, nos da para otra cosa 
que me lío, que me lío 

321
00:14:57.045 --> 00:14:57.964
y tengo que hacer 50.

322
00:14:58.020 --> 00:14:59.760
Venga, ¿en qué momento estamos?

323
00:14:59.880 --> 00:15:04.880
Pues en ese momento disruptivo, 
fijaos, Esto fue antes de verano, 

324
00:15:04.930 --> 00:15:07.085
pero lo voy a traer este momento

325
00:15:07.135 --> 00:15:09.230
porque de repente encuentro esta web.

326
00:15:09.950 --> 00:15:10.540
Rentahuman.

327
00:15:10.591 --> 00:15:12.665
Alguien ha visto un nicho de 
negocio en que las IAS 

328
00:15:12.715 --> 00:15:13.665
pueden hacer muchas tareas.

329
00:15:13.715 --> 00:15:15.345
Ya te digo, ahora maneja 
mi ordenador. 

330
00:15:15.395 --> 00:15:16.750
¡Eh, compi!

331
00:15:17.510 --> 00:15:19.090
No sé qué has hecho, pero me he ido.

332
00:15:20.830 --> 00:15:24.410
Me has puesto las notas del orador, 
compañero del metal. 

333
00:15:25.690 --> 00:15:27.523
Bueno, a lo mejor lo podemos 
mover aquí. 

334
00:15:28.170 --> 00:15:29.990
Nada, esto es un do it yourself.

335
00:15:30.250 --> 00:15:31.583
Espérate que estoy al revés.

336
00:15:36.530 --> 00:15:40.185
Renta human multitasking es que hay 
que estar para todo en plan a veces 

337
00:15:40.235 --> 00:15:44.025
renta human alguien ha visto 
un modelo de negocio 

338
00:15:44.075 --> 00:15:46.285
en que las sillas pueden hacer 
muchas cosas manejan mi ordenador 

339
00:15:46.335 --> 00:15:50.645
pueden entrar de hecho entran jaque 
en el sistema del sistema sanitario 

340
00:15:50.695 --> 00:15:55.525
de australia aquí hackearon adif 
no alguien con una gente 

341
00:15:55.575 --> 00:15:57.328
que entra en adif y se 
ha llevado datos. 

342
00:15:57.430 --> 00:16:00.285
Pues alguien ha encontrado 
un modelo de negocio 

343
00:16:00.335 --> 00:16:01.765
en que las IA pueden hacer 
muchas cosas, 

344
00:16:01.815 --> 00:16:03.585
pero las IA hay cosas que 
no pueden hacer. 

345
00:16:03.635 --> 00:16:05.810
No pueden ir y entregarte un papel,

346
00:16:05.930 --> 00:16:09.475
el papel que me ha dado ahora Jesús, 
eso no me lo puede hacer una IA. 

347
00:16:09.525 --> 00:16:12.325
Y entonces lo que hacen es contratar 
humanos para tareas físicas, 

348
00:16:12.375 --> 00:16:13.530
que la IA no puede hacer.

349
00:16:14.480 --> 00:16:16.600
Hay IAS pagando a humanos 
ahora mismo. 

350
00:16:16.760 --> 00:16:19.320
O sea, ya no es que la IA vaya 
a hacer el trabajo por ti, 

351
00:16:19.380 --> 00:16:22.080
sino que la IA te va a contratar 
a ti para hacer un trabajo. 

352
00:16:22.740 --> 00:16:25.375
Entonces, esta diapositiva 
es de junio 

353
00:16:25.425 --> 00:16:30.400
y es 887.000 personas rentables 
que le han pagado un sueldo 

354
00:16:31.240 --> 00:16:34.935
por hacer una tarea de vete a 
la Consejería de Educación 

355
00:16:34.985 --> 00:16:37.135
y que te sellen este papel 
y me lo traes de vuelta 

356
00:16:37.185 --> 00:16:40.340
porque lo necesito para el siguiente 
paso que yo no puedo hacer. 

357
00:16:40.760 --> 00:16:42.316
Alguien ha encontrado ese nicho.

358
00:16:42.770 --> 00:16:45.345
Bien, ¿qué desafío nos plantea?

359
00:16:45.395 --> 00:16:47.485
Bueno, pues que esta tecnología 
sabemos que no es neutra, 

360
00:16:47.535 --> 00:16:50.525
ni esta ni ninguna, porque tú 
dices, el mismo buscador, 

361
00:16:50.575 --> 00:16:53.494
digo, IA sin ser generativa, Google, 
buscas una cosa en Google, 

362
00:16:53.610 --> 00:16:55.850
no te va a dar los mismos 
resultados que en Bing, 

363
00:16:56.070 --> 00:16:58.237
ni te va a dar los mismos 
resultados que en Duck. 

364
00:16:58.320 --> 00:17:00.100
¿Qué si te geolocaliza aquí por IP?

365
00:17:00.220 --> 00:17:02.120
¿Qué si nos geolocaliza 
en Costa Rica? 

366
00:17:02.680 --> 00:17:06.959
O sea, nos da siempre una visión 
distorsionada de la realidad. 

367
00:17:07.020 --> 00:17:08.319
Y con la IA sucede mucho,

368
00:17:08.640 --> 00:17:11.115
porque depende mucho del 
entrenamiento y del corpus de datos 

369
00:17:11.165 --> 00:17:12.375
con el que ha sido entrenado.

370
00:17:12.425 --> 00:17:13.775
Aquí os he traído varios ejemplos,

371
00:17:13.824 --> 00:17:15.855
porque una imagen vale más 
que mil palabras. 

372
00:17:16.520 --> 00:17:17.199
Fijaos aquí.

373
00:17:17.480 --> 00:17:19.755
Le he pedido que me diseñe.

374
00:17:19.805 --> 00:17:21.699
La palabra teacher es genérico.

375
00:17:21.839 --> 00:17:24.140
Sirve para tanto el masculino 
como el femenino. 

376
00:17:25.040 --> 00:17:26.620
Maestro, maestra de infantil.

377
00:17:28.800 --> 00:17:32.440
Pero también vemos, por ejemplo, 
representa lo que es esta sala, 

378
00:17:32.520 --> 00:17:36.040
la diversidad sociocultural 
de esta sala. 

379
00:17:37.380 --> 00:17:40.840
Podemos ver hasta de qué parte del 
hemisferio son los datos, 

380
00:17:41.020 --> 00:17:42.865
no dónde se ha entrenado,

381
00:17:42.915 --> 00:17:43.995
por lo mismo se ha entrenado 
en Kenia, 

382
00:17:44.045 --> 00:17:48.160
pero el dataset que se 
la podríamos intuir. 

383
00:17:48.460 --> 00:17:51.340
Bueno, estas están de septiembre, 
no de junio. 

384
00:17:51.460 --> 00:17:52.340
Mira qué sonrisa.

385
00:17:52.520 --> 00:17:55.180
También el momento de curso 
donde las han tomado. 

386
00:17:55.840 --> 00:17:58.815
Bueno, la IA nos da resultados 
plausibles, 

387
00:17:58.865 --> 00:18:02.055
no veraces, y nos da el resultado 
más probable 

388
00:18:02.105 --> 00:18:03.895
conforme a la petición 
que yo le he hecho 

389
00:18:03.945 --> 00:18:05.800
y a los datos que tiene detrás.

390
00:18:05.960 --> 00:18:08.715
Eso es importante saberlo, 
porque nos da una visión 

391
00:18:08.765 --> 00:18:10.184
distorsionada de la realidad.

392
00:18:10.360 --> 00:18:12.009
Fijaos, aquí le he puesto primaria.

393
00:18:12.058 --> 00:18:13.375
Bueno, ya aparece el primer varón.

394
00:18:13.425 --> 00:18:15.595
Estos podrían ser mis alumnos 
de cuarto de mención 

395
00:18:15.645 --> 00:18:16.120
TIC.

396
00:18:16.420 --> 00:18:18.375
Yo doy clase en el grado 
de magisterio 

397
00:18:18.425 --> 00:18:19.380
de primaria.

398
00:18:19.740 --> 00:18:20.460
Y bueno,

399
00:18:20.520 --> 00:18:22.215
aquí estas no tienen alumnos, 
estos sí que son, 

400
00:18:22.265 --> 00:18:23.635
como decía la compañera 
cuando he entrado, 

401
00:18:23.685 --> 00:18:24.493
los influencers.

402
00:18:25.020 --> 00:18:28.080
Tengo tres tips para ti, te paso 
la situación de aprendizaje, 

403
00:18:28.140 --> 00:18:30.180
si me sigues, etiquetas 
a cinco amigos, 

404
00:18:30.600 --> 00:18:32.675
lo pones en tu historia, 
haces el pino puente 

405
00:18:32.725 --> 00:18:34.200
con doble tirabuzón invertido.

406
00:18:34.340 --> 00:18:37.255
Eso también tenemos que hablar, 
compañera, los de tu generación, 

407
00:18:37.305 --> 00:18:40.400
lo que entienden por compartir 
o si es cultura de like. 

408
00:18:42.240 --> 00:18:44.475
Son cosas distintas.

409
00:18:44.525 --> 00:18:45.740
Cuando creció la red.

410
00:18:46.750 --> 00:18:49.625
Todos los movimientos, yo todavía 
pertenezco a movimientos 

411
00:18:49.675 --> 00:18:51.330
como EAVE, como AulaBlog,

412
00:18:51.470 --> 00:18:53.050
asociativos de profesorado.

413
00:18:53.390 --> 00:18:54.905
AulaBlog llevo más de 23 años

414
00:18:54.955 --> 00:18:57.645
y compartirlo tenemos en estructuras 
horizontales 

415
00:18:57.695 --> 00:18:58.781
sin pedir nada a cambio.

416
00:18:59.050 --> 00:19:01.205
Tiene que ver más con la cultura 
del software libre, 

417
00:19:01.255 --> 00:19:04.410
de las licencias Creative Commons, 
etc. Claro, ahora tenemos, 

418
00:19:04.570 --> 00:19:07.425
alimentamos la egoteca, ¿no?

419
00:19:07.475 --> 00:19:08.450
Todo el rato, ¿no?

420
00:19:08.850 --> 00:19:10.910
Entonces, bueno, ese es 
otro tema que me voy. 

421
00:19:11.930 --> 00:19:12.541
Segundaria.

422
00:19:13.370 --> 00:19:14.537
Fijaos, el planeta, eso.

423
00:19:16.420 --> 00:19:18.015
Yo entiendo, mi hijo acaba 
de entrar en la ESO, 

424
00:19:18.065 --> 00:19:22.800
yo entiendolo de la poda neuronal, 
en la edad de secundaria, 

425
00:19:22.860 --> 00:19:24.950
aquí estos están más que 
más con la motungipi, 

426
00:19:25.000 --> 00:19:26.575
la señorita Rottenmeier y sus amigos,

427
00:19:26.625 --> 00:19:28.455
y poco se habla del niño 
que hay ahí detrás, 

428
00:19:28.505 --> 00:19:33.420
o sea, es esta tope de cortisol, 
según ha entrado en el aula. 

429
00:19:33.760 --> 00:19:35.015
Bien, más que más con la motungipi.

430
00:19:35.065 --> 00:19:37.035
¿Qué creéis que nos vamos a 
encontrar en nuestro ámbito? 

431
00:19:37.085 --> 00:19:38.895
Que es la siguiente, obviamente 
he ido escalando, ¿no? 

432
00:19:38.945 --> 00:19:40.355
¿Qué nos vamos a encontrar 
en nuestro ámbito? 

433
00:19:40.405 --> 00:19:42.436
Venga, vamos a ver si hacemos 
una hipótesis. 

434
00:19:45.130 --> 00:19:45.690
¿Más edad?

435
00:19:45.930 --> 00:19:46.630
¿Puede ser?

436
00:19:46.730 --> 00:19:47.230
¿Una?

437
00:19:49.810 --> 00:19:51.035
Vale, o sea, macho alfa,

438
00:19:51.085 --> 00:19:51.785
lomo plateado, ¿no?

439
00:19:51.835 --> 00:19:52.530
Vale, venga.

440
00:19:53.150 --> 00:19:55.345
Pues efectivamente, macho 
alfa, lomo plateado. 

441
00:19:55.395 --> 00:19:57.505
Las mujeres no existís en 
el ámbito universitario 

442
00:19:57.555 --> 00:20:00.045
y sin embargo, por ejemplo, aquí 
sois mayoría, ahora mismo. 

443
00:20:00.095 --> 00:20:00.555
Entonces,

444
00:20:00.605 --> 00:20:02.185
esto que nos ha hecho gracia 
con secundaria, 

445
00:20:02.235 --> 00:20:03.385
con no sé qué, no tiene 
nada de gracia, 

446
00:20:03.435 --> 00:20:04.770
porque está reproduciendo.

447
00:20:07.290 --> 00:20:10.545
Está reproduciendo unos patrones 
que si no enseñamos, 

448
00:20:10.595 --> 00:20:14.990
alfabetizamos a nuestros estudiantes 
y a nuestros colegas también, 

449
00:20:15.090 --> 00:20:19.005
en una mirada crítica, pues en 
la imagen tienes sesgos, 

450
00:20:19.055 --> 00:20:22.205
pero los textos vienen cargados 
de sesgos, que son 

451
00:20:22.255 --> 00:20:23.820
todos estos sesgos algorítmicos.

452
00:20:23.870 --> 00:20:25.310
La música, yo tengo un amigo,

453
00:20:25.450 --> 00:20:27.365
Javier Montagudo, que es 
profesor de música 

454
00:20:27.415 --> 00:20:30.270
y le encanta usar, por ejemplo, 
Suno para generar canciones, 

455
00:20:31.190 --> 00:20:33.990
Y, por ejemplo, le encanta 
la música mongola, 

456
00:20:34.050 --> 00:20:35.870
el folclore mongol le encanta.

457
00:20:36.230 --> 00:20:37.385
Y le pide a Asuno

458
00:20:37.435 --> 00:20:40.710
que le haga una base de música 
folclórica mongola. 

459
00:20:42.180 --> 00:20:43.291
Y ni está ni se la espera,

460
00:20:43.380 --> 00:20:46.840
o sea, tanto por lo que te ofrece 
como por lo que no te ofrece, 

461
00:20:46.980 --> 00:20:50.720
pues ahí tenemos que saber qué es,

462
00:20:50.820 --> 00:20:55.455
porque tendemos a otorgarle ese 
sesgo de autoridad a una respuesta 

463
00:20:55.505 --> 00:20:58.600
de la IA simplemente porque escriba 
de una manera convincente. 

464
00:20:58.900 --> 00:21:00.355
Las imágenes se ven muy bien,

465
00:21:00.405 --> 00:21:02.900
pero todo viene cargadito 
de sesgos, todo, todo. 

466
00:21:04.060 --> 00:21:05.140
Nada nuevo, lo sé.

467
00:21:06.170 --> 00:21:06.805
¿Qué tengo que hacer así?

468
00:21:06.855 --> 00:21:08.525
Vale, bueno, ya sabéis que 
los investigadores 

469
00:21:08.575 --> 00:21:10.730
lo que hacemos es, por 
algo que intuimos, 

470
00:21:10.810 --> 00:21:13.450
lo ponemos en números 
y lo etiquetamos. 

471
00:21:13.510 --> 00:21:17.205
Aquí simplemente le hicieron 
a 9.500 personas un test 

472
00:21:17.255 --> 00:21:19.830
y lo que se dieron cuenta en Harvard,

473
00:21:19.890 --> 00:21:21.705
en este estudio que se 
llama Witch Humans, 

474
00:21:21.755 --> 00:21:25.145
es que cuanto más se ve 
acerca a tu país 

475
00:21:25.195 --> 00:21:29.645
culturalmente a Estados Unidos, más 
cerca estás de las respuestas de chat 

476
00:21:29.695 --> 00:21:30.170
GPT.

477
00:21:31.050 --> 00:21:33.383
Bueno, nada nuevo, lo amarillo 
somos los latinos, 

478
00:21:33.530 --> 00:21:36.345
lo de la derecha del todo, 
lo más alejado es África 

479
00:21:36.395 --> 00:21:37.970
y entre medias Asia, ¿no?

480
00:21:38.110 --> 00:21:41.130
Entonces, bueno, pues nada 
nuevo la oficina, ¿no? 

481
00:21:41.190 --> 00:21:42.925
O sea, que al final cuando 
le preguntas a HGPT 

482
00:21:42.975 --> 00:21:46.485
es como si le preguntas a Johnny, 
al alumno de intercambio 

483
00:21:46.535 --> 00:21:47.065
Johnny de Wisconsin

484
00:21:47.115 --> 00:21:49.945
y no a Mari Carmen de 
Matalascañas, ¿no? 

485
00:21:49.995 --> 00:21:52.212
Entonces, también entender 
que esa respuesta, 

486
00:21:52.450 --> 00:21:54.125
y por eso a veces te vienen 
los problemas, 

487
00:21:54.175 --> 00:21:56.525
diseña un problema de matemáticas 
y te vienen dólares 

488
00:21:56.575 --> 00:21:58.310
o te habla de hamburguesas, ¿no?

489
00:21:58.390 --> 00:21:59.557
Vamos a hacer una receta.

490
00:22:00.090 --> 00:22:03.330
Pues hay que entender el 
por qué viene, ¿no? 

491
00:22:03.410 --> 00:22:07.270
Y esto sobre todo hay que hacerlo 
explícito en las aulas. 

492
00:22:07.610 --> 00:22:10.150
Otra cosa con la que juegan 
con nosotros es, 

493
00:22:10.230 --> 00:22:15.230
porque toda esta gente es mágica, 
son magos del marketing. 

494
00:22:17.530 --> 00:22:19.885
Desde los mensajes apocalípticos 
de la IA 

495
00:22:19.935 --> 00:22:21.085
va a acabar con el mundo, ¿no?

496
00:22:21.135 --> 00:22:25.310
Para decir, mira qué inteligente 
tengo mi cacharro, ¿no? 

497
00:22:26.220 --> 00:22:28.065
Justo cuando iba a salir a bolsa,

498
00:22:28.115 --> 00:22:31.180
o sea, lo lanza Cloud cuando va 
a salir a bolsa a echar GPT, 

499
00:22:31.320 --> 00:22:35.575
que hay ahora una carrera 
tanto geopolítica 

500
00:22:35.625 --> 00:22:40.095
como interempresarial 
por el monopolio, 

501
00:22:40.145 --> 00:22:43.615
porque ya sabéis que Silicon Valley 
siempre tiende al monopolio 

502
00:22:43.665 --> 00:22:44.795
de una herramienta,

503
00:22:44.845 --> 00:22:48.455
y siempre se han peleado 
históricamente desde los sistemas 

504
00:22:48.505 --> 00:22:51.920
operativos o los procesadores de 
texto o el dominio de la web, 

505
00:22:52.040 --> 00:22:53.540
pues ahora el dominio de la IAEA.

506
00:22:54.190 --> 00:22:56.627
Y el término que le ponen, 
inteligencia artificial, 

507
00:22:56.677 --> 00:22:58.730
que ni es inteligente 
ni es artificial. 

508
00:22:59.170 --> 00:23:01.945
Y luego juegan con este concepto 
de guía mágica, 

509
00:23:01.995 --> 00:23:05.325
para despertar el asombro de cuando 
te dice una compañera, 

510
00:23:05.375 --> 00:23:08.405
wow, es que en Scopus 
ahí buscas y haces 

511
00:23:08.455 --> 00:23:09.185
una pregunta de investigación

512
00:23:09.235 --> 00:23:12.530
y te la devuelve con lo 
que dicen los papers, 

513
00:23:12.670 --> 00:23:16.250
esa fascinación del asombro de, 
wow, es que me hace esto. 

514
00:23:16.890 --> 00:23:20.065
Bueno, pues jugar un poquito con eso 
hasta desde la parte gráfica, 

515
00:23:20.115 --> 00:23:21.125
o sea, desde el asombro.

516
00:23:21.175 --> 00:23:24.125
Fijaos, estos son botones, esta 
diapositiva la he construido 

517
00:23:24.175 --> 00:23:26.261
con botones de distintas 
herramientas de IA. 

518
00:23:27.850 --> 00:23:30.905
Chispitas, chisteras, varitas.

519
00:23:30.955 --> 00:23:33.450
Buscad cualquier logo de IA.

520
00:23:35.260 --> 00:23:36.255
Juegan con ese asombro,

521
00:23:36.305 --> 00:23:39.020
porque cuando es algo, y hay 
que desmitificar a la IA, 

522
00:23:39.120 --> 00:23:43.815
la IA no crea, la IA genera, 
porque se la ha entrenado 

523
00:23:43.865 --> 00:23:46.275
con todos los papers que habéis 
publicado en Open Science, 

524
00:23:46.325 --> 00:23:46.960
lo primero.

525
00:23:48.240 --> 00:23:51.340
Lo segundo, con los que tenéis 
encerrado también, 

526
00:23:51.520 --> 00:23:53.355
muy probablemente, no 
lo van a reconocer, 

527
00:23:53.405 --> 00:23:55.555
porque ahí también hay 
mucha opacidad, 

528
00:23:55.605 --> 00:23:58.300
pero muy probablemente también 
esté entrenada. 

529
00:23:59.140 --> 00:24:01.555
Ah, también lo de las respuestas 
malas también pasa, 

530
00:24:01.605 --> 00:24:02.975
porque está entrenado con tus papers,

531
00:24:03.025 --> 00:24:04.455
pero también está entrenado 
con forocoches. 

532
00:24:04.505 --> 00:24:07.035
Entonces, bueno, pues que 
puede salir mal, ¿no? 

533
00:24:07.085 --> 00:24:09.740
Que puede salir mal cuando de esto.

534
00:24:09.860 --> 00:24:13.255
Pero bueno, lo que buscan 
es ese asombro, 

535
00:24:13.305 --> 00:24:16.875
porque para que tú pases más 
tiempo en la herramienta, 

536
00:24:16.925 --> 00:24:18.480
la uses más y te lo creas más,

537
00:24:18.540 --> 00:24:21.300
y vayas en vez de con pensamiento 
focalizado, 

538
00:24:21.380 --> 00:24:23.380
vayas en piloto automático, ¿no?

539
00:24:23.480 --> 00:24:25.536
Tragándote todo lo que 
te está devolviendo. 

540
00:24:25.900 --> 00:24:26.622
Y en esta línea,

541
00:24:26.720 --> 00:24:29.795
Chris Diddy de la Universidad de 
Harvard utiliza esta metáfora, 

542
00:24:29.845 --> 00:24:31.895
me gusta mucho, que dice que la 
IA es como la luz de la luna, 

543
00:24:31.945 --> 00:24:33.540
que dice, no tiene luz propia,

544
00:24:33.600 --> 00:24:35.322
lo que hace es reflejar 
la luz del sol. 

545
00:24:35.820 --> 00:24:39.040
Y eso es un poquito lo que os 
quería decir con todo esto, 

546
00:24:39.120 --> 00:24:40.235
hay que desmitificarla.

547
00:24:40.285 --> 00:24:43.435
La IA no sería nada sin todo

548
00:24:43.485 --> 00:24:46.015
ese corpus de datos humano con 
el que ha sido entrenado 

549
00:24:46.065 --> 00:24:51.040
y sin todo ese entrenamiento humano 
que han hecho en la herramienta. 

550
00:24:51.770 --> 00:24:53.825
Y gracias a eso, gracias 
a ese entrenamiento 

551
00:24:53.875 --> 00:24:57.530
y a ese corpus de datos, es capaz de 
emularnos a la hora de escribir, 

552
00:24:57.610 --> 00:25:00.470
es capaz de emularnos a la hora 
de componer una canción, 

553
00:25:00.610 --> 00:25:03.170
o es capaz de emularnos a la 
hora de pintar una imagen. 

554
00:25:03.530 --> 00:25:06.090
Por tanto, eso, la IA no crea, 
la IA genera, ¿vale? 

555
00:25:06.150 --> 00:25:06.865
Genera a partir,

556
00:25:06.915 --> 00:25:09.215
sin ese corpus de datos 
no eres nadie, ¿no? 

557
00:25:09.265 --> 00:25:11.690
Y sin ese entrenamiento 
no eres nadie, ¿vale? 

558
00:25:12.550 --> 00:25:14.405
Otra cosa que hablan es 
de la transparencia, 

559
00:25:14.455 --> 00:25:16.589
ya lo habéis visto, hay mucha 
opacidad en todo, 

560
00:25:16.639 --> 00:25:18.445
pero es que hay tanta opacidad que es

561
00:25:18.495 --> 00:25:21.475
que hasta en los procesos ellos 
saben qué input le meten, 

562
00:25:21.525 --> 00:25:24.110
cuál es el prompt, y pueden 
ver el output, 

563
00:25:24.470 --> 00:25:26.310
pero no saben qué pasa dentro.

564
00:25:27.150 --> 00:25:28.550
Y eso es un problema gordo.

565
00:25:28.710 --> 00:25:31.430
No hay una explicabilidad ahí de 
qué ha pasado ahí dentro. 

566
00:25:31.670 --> 00:25:33.281
De hecho, se les escapa a las manos.

567
00:25:33.930 --> 00:25:36.985
Ahora mismo, por ejemplo, se han 
dado cuenta de que la IA 

568
00:25:37.035 --> 00:25:40.010
cuando la están entrenando tiene 
un comportamiento diferente. 

569
00:25:40.780 --> 00:25:42.669
Sí, es como un niño bueno, 
una niña buena. 

570
00:25:44.140 --> 00:25:49.140
Pero, cuando sale a producción, 
empieza a liarla. 

571
00:25:49.800 --> 00:25:51.415
Entonces, ha aprendido

572
00:25:51.465 --> 00:25:56.340
cómo tiene que comportarse 
en un entorno de beta, 

573
00:25:56.480 --> 00:25:58.040
antes de la implantación.

574
00:25:59.200 --> 00:26:01.375
O, por ejemplo, ha pasado

575
00:26:01.425 --> 00:26:06.400
con el caso este de la resolución 
del problema matemático del milenio, 

576
00:26:07.480 --> 00:26:10.055
De repente nos han citado a unos 
investigadores murcianos, 

577
00:26:10.105 --> 00:26:11.735
matemáticos, que estaban 
propuestos para el 9, 

578
00:26:11.785 --> 00:26:13.055
no sé si se lo han llevado al final.

579
00:26:13.105 --> 00:26:15.755
Fueron los que empezaron un poco a 
resolver el problema del milenio, 

580
00:26:15.805 --> 00:26:18.975
los que habían sentado las bases 
intelectuales de la resolución 

581
00:26:19.025 --> 00:26:21.980
y se lo han olvidado 
intencionalmente. 

582
00:26:22.500 --> 00:26:24.815
Intencionalmente, claro, porque 
era de marketing de mira 

583
00:26:24.865 --> 00:26:26.618
que listo es mi modelo 
que lo resuelve. 

584
00:26:26.680 --> 00:26:31.560
Y claro, como esos investigadores 
habían estado utilizando la IA, 

585
00:26:32.940 --> 00:26:35.715
lo que dijeron es, pues yo no 
sabemos, no podemos decir 

586
00:26:35.765 --> 00:26:39.075
ni si la IA ha usado las 
conversaciones esas 

587
00:26:39.125 --> 00:26:40.735
que habéis tenido vosotros con la IA

588
00:26:40.785 --> 00:26:43.160
o no para resolver el problema.

589
00:26:44.360 --> 00:26:46.520
Vamos a ver, como diría mi hijo, ¿no?

590
00:26:47.400 --> 00:26:48.920
Blanco y en botella, ¿sabes?

591
00:26:49.260 --> 00:26:50.871
Vamos a ver, compañero, del metal.

592
00:26:51.780 --> 00:26:53.080
Bueno, pues eso.

593
00:26:53.760 --> 00:26:56.125
Este es otro temazo, la 
antropomorfización, ¿no? 

594
00:26:56.175 --> 00:26:58.475
El otorgar propiedades humanas 
a algo que no es humano. 

595
00:26:58.525 --> 00:26:59.580
Esto es un temazo.

596
00:27:00.500 --> 00:27:03.615
Que tiene que ver porque la IA no 
es empática, se la ha entrenado 

597
00:27:03.665 --> 00:27:07.900
de manera intencional para conversar 
como una persona empática, 

598
00:27:08.080 --> 00:27:11.255
pero esto podemos irnos, si 
simplemente muchas de estas cosas 

599
00:27:11.305 --> 00:27:13.335
las hemos vivido a nivel tecnológico,

600
00:27:13.385 --> 00:27:15.255
no sé si os acordáis 
del programa Lisa 

601
00:27:15.305 --> 00:27:19.920
en los 80, que era un programa 
que salió del ordenador, 

602
00:27:19.980 --> 00:27:21.835
que tú escribías al ordenador 
y lo que hacía 

603
00:27:21.885 --> 00:27:24.735
era parafrasearte tu última frase y 
te lo ponía en forma de pregunta, 

604
00:27:24.785 --> 00:27:29.750
entonces la gente lo acabó usando 
como un psicólogo, pues sí, claro, 

605
00:27:29.800 --> 00:27:31.845
se prohibió en Estados Unidos 
se prohibió, sí, sí, 

606
00:27:31.895 --> 00:27:34.265
o sea que digo no es nuevo, 
es un diseño intencional 

607
00:27:34.315 --> 00:27:35.965
para que pases más tiempo 
en la herramienta 

608
00:27:36.015 --> 00:27:39.425
porque cuando yo genero un vínculo 
antes habéis hablado del vínculo 

609
00:27:39.475 --> 00:27:43.645
con los influencers hay gente que 
está generando vínculo afectivo 

610
00:27:43.695 --> 00:27:44.705
con esta herramienta

611
00:27:44.755 --> 00:27:49.485
y en ese vínculo a ti te hace 
confiar y te hace ir en piloto automático 

612
00:27:49.535 --> 00:27:52.445
a comerte lo que tal tanto es así 
que hay gente que va tan 

613
00:27:52.495 --> 00:27:54.905
en piloto automático que de repente 
le sube sus datos médicos 

614
00:27:54.955 --> 00:27:56.263
y le dice, interprétamelos.

615
00:27:57.450 --> 00:28:00.685
O le cuenta sus problemas 
que no se lo contaría 

616
00:28:00.735 --> 00:28:01.885
ni a la vecina de al lado, ¿no?

617
00:28:01.935 --> 00:28:04.430
Estoy fatal con mi pareja, 
¿qué puedo hacer? 

618
00:28:06.330 --> 00:28:09.065
Nunca antes habíamos subido 
datos tan íntimos 

619
00:28:09.115 --> 00:28:11.470
regalándoselos a empresas.

620
00:28:12.110 --> 00:28:14.405
No es que te escuchen los teléfonos,

621
00:28:14.455 --> 00:28:16.319
no es que le estás regalando 
tú los datos. 

622
00:28:17.820 --> 00:28:20.135
Y luego no te sorprendas si digo, 
estoy mal con mi pareja, 

623
00:28:20.185 --> 00:28:22.075
que me ofrezca a CharGPT ahora 
que va a poner anuncios, 

624
00:28:22.125 --> 00:28:23.215
el anuncio es el descapotable.

625
00:28:23.265 --> 00:28:25.015
Pues dice, te vas a divorciar 
papi, ¿sabes? 

626
00:28:25.065 --> 00:28:27.320
Y vas a irte en tu crisis de los 50,

627
00:28:27.480 --> 00:28:29.980
te vas a ir a comprarte 
el descapotable. 

628
00:28:30.120 --> 00:28:34.985
Pues blanco y en botella, tampoco 
hay que darle mucho aquí adentro, ¿no? 

629
00:28:35.035 --> 00:28:35.742
Para saber eso.

630
00:28:36.370 --> 00:28:39.250
Vale, el problema es eso,

631
00:28:39.350 --> 00:28:41.765
cuando sobre todo mentes 
en formación, 

632
00:28:41.815 --> 00:28:43.010
en la adolescencia y tal,

633
00:28:43.070 --> 00:28:46.965
o incluso en primaria, puede 
generar vínculos 

634
00:28:47.015 --> 00:28:51.070
de también que sea mi colega o mi 
pareja, más allá del psicólogo, 

635
00:28:51.170 --> 00:28:54.790
bueno, pues todo esto es 
un temazo a tratar, 

636
00:28:54.950 --> 00:28:56.690
porque claro, siempre.

637
00:28:57.400 --> 00:28:59.695
Hay un término que se llama 
la adulación algorítmica. 

638
00:28:59.745 --> 00:29:01.115
Siempre te está haciendo la pelota.

639
00:29:01.165 --> 00:29:02.635
Yo todos los días me van 
a dar el premio Nobel. 

640
00:29:02.685 --> 00:29:04.215
¡Qué buena idea has tenido, César!

641
00:29:04.265 --> 00:29:05.445
Ya, gracias, ¿sabes?

642
00:29:05.495 --> 00:29:07.815
No sé si vosotros sois también de 
los que dais las gracias al chat 

643
00:29:07.865 --> 00:29:08.340
GPT.

644
00:29:09.100 --> 00:29:11.095
Oye, gracias, le saludáis, 
hola, ¿qué tal? 

645
00:29:11.145 --> 00:29:13.635
No sé si dais las gracias al 
Excel por haceros la media 

646
00:29:13.685 --> 00:29:17.160
o a la lavadora por centrifugar 
la ropa, ¿no? 

647
00:29:17.240 --> 00:29:21.175
O sea, que también es un diseño 
intencionado que nos hace ir 

648
00:29:21.225 --> 00:29:21.935
de manera natural

649
00:29:21.985 --> 00:29:26.015
hacia una interpretación desde 
una mirada muy humana 

650
00:29:26.065 --> 00:29:29.280
de algo que obviamente no tiene 
nada de humano, ¿no? 

651
00:29:30.150 --> 00:29:33.365
Bueno, y además que la ciencia 
ficción nos ha ido educando tanto 

652
00:29:33.415 --> 00:29:36.955
en las lecturas como en el cine, 
os he puesto desde Metrópolis, 

653
00:29:37.005 --> 00:29:38.245
bueno, podría haber puesto 
más películas, 

654
00:29:38.295 --> 00:29:39.665
aquí no he puesto Her, por ejemplo,

655
00:29:39.715 --> 00:29:44.170
o sea, llevamos tiempo que nos 
están educando en esa línea. 

656
00:29:45.210 --> 00:29:46.645
Otra cosa que nos dicen 
es que cada vez 

657
00:29:46.695 --> 00:29:50.650
los modelos han sido entrenados con 
más millones de parámetros, 

658
00:29:50.750 --> 00:29:52.785
que cada vez cometen menos 
alucinaciones. 

659
00:29:52.835 --> 00:29:55.165
Tú fíjate, alucinaciones, es que 
son los reyes del marketing. 

660
00:29:55.215 --> 00:29:56.675
¿Qué alucinaciones, tío?

661
00:29:56.725 --> 00:29:58.605
Se ha equivocado, somos súper 
condescendientes 

662
00:29:58.655 --> 00:29:59.665
con la IA cuando se equivoca.

663
00:29:59.715 --> 00:30:01.950
O sea, tú imagínate que 
vas en el coche, 

664
00:30:02.010 --> 00:30:03.285
pisas el freno y no funciona.

665
00:30:03.335 --> 00:30:04.725
Dices, no, alucinado, ¿sabes?

666
00:30:04.775 --> 00:30:07.430
O cuando hagas la declaración 
de la renta, no, 

667
00:30:07.550 --> 00:30:10.245
es que se me olvidó declarar esto, 
es que alucinado, ¿sabes? 

668
00:30:10.295 --> 00:30:10.750
O sea.

669
00:30:10.800 --> 00:30:11.895
No, tío,

670
00:30:11.945 --> 00:30:14.900
se equivoca y me has devuelto 
un mojón legendario, ¿no? 

671
00:30:15.000 --> 00:30:16.389
O sea, ¿qué respuesta es esta?

672
00:30:16.600 --> 00:30:18.575
Bien, y como una imagen vale 
más que mil palabras, 

673
00:30:18.625 --> 00:30:19.322
he traído esto.

674
00:30:19.920 --> 00:30:21.855
Alguien quiso mandar una 
felicitación de Navidad 

675
00:30:21.905 --> 00:30:23.975
y dijo, oye, mira, pues ponme 
a San José a la Virgen 

676
00:30:24.025 --> 00:30:25.056
y al niño en un burrito.

677
00:30:29.600 --> 00:30:33.280
Pues el drama de la literalidad, 
lo del burrito literal, ¿no? 

678
00:30:34.140 --> 00:30:35.655
Claro, el problema es cuando eso,

679
00:30:35.705 --> 00:30:37.955
le otorgamos ese principio 
de veracidad, 

680
00:30:38.005 --> 00:30:39.147
aquello que me devuelve.

681
00:30:39.670 --> 00:30:42.045
Porque claro, ha sido entrenado con 
más millones de parámetros, 

682
00:30:42.095 --> 00:30:45.930
pero obviamente la lía.

683
00:30:45.990 --> 00:30:47.445
Por eso no puedo ir en 
piloto automático 

684
00:30:47.495 --> 00:30:50.950
y siempre tengo que ir 
en modo focalizado. 

685
00:30:52.190 --> 00:30:52.801
Bueno, bien.

686
00:30:54.470 --> 00:30:55.581
Toma, toma, haz la foto.

687
00:30:55.650 --> 00:30:56.910
Mi mamá me ha dado permiso.

688
00:30:57.130 --> 00:30:57.852
¿Sin problema?

689
00:30:58.010 --> 00:30:58.510
Vale.

690
00:30:58.850 --> 00:30:59.350
Bien.

691
00:30:59.550 --> 00:31:02.125
El problema es ya cuando entramos 
en el ámbito académico. 

692
00:31:02.175 --> 00:31:06.350
Mira, este post se hizo muy 
viral en LinkedIn. 

693
00:31:06.790 --> 00:31:11.345
Es de Ben Williamson y lo que le 
pasó es que de repente en Google Scholar 

694
00:31:11.395 --> 00:31:15.265
le saltó una alerta de alguien 
ha citado este paper 

695
00:31:15.315 --> 00:31:18.770
y resulta que ese paper él 
no lo había escrito. 

696
00:31:19.790 --> 00:31:22.550
Y de repente en el post puso, joder, 
me encanta el título, 

697
00:31:22.650 --> 00:31:24.290
me veo en el título.

698
00:31:24.470 --> 00:31:26.590
O sea, ese título lo podría 
haber puesto yo. 

699
00:31:26.670 --> 00:31:27.325
Me flipa.

700
00:31:27.375 --> 00:31:28.425
La temática y el título.

701
00:31:28.475 --> 00:31:32.130
O sea, tiene los patrones 
de número de palabras, 

702
00:31:32.330 --> 00:31:34.210
de cómo lo formulo, del título.

703
00:31:34.510 --> 00:31:36.685
Y encima me han puesto con 
una investigadora 

704
00:31:36.735 --> 00:31:38.830
con la cual yo nunca he publicado.

705
00:31:39.330 --> 00:31:41.065
Pero he entrado en ese perfil

706
00:31:41.115 --> 00:31:43.312
y digo, me encantaría publicar 
con esa persona. 

707
00:31:44.290 --> 00:31:47.210
La idea no es dar respuestas 
plausibles, probables. 

708
00:31:47.530 --> 00:31:49.474
Pero eso no quiere decir 
que sean veraces. 

709
00:31:51.390 --> 00:31:55.630
Bueno, como veis pone post editado 
luego un mes después. 

710
00:31:56.430 --> 00:31:58.670
Porque de una cita pasó a tener 78.

711
00:31:59.010 --> 00:32:01.030
No sé cuántas tendrá ahora ese paper.

712
00:32:01.990 --> 00:32:06.085
Y entonces lo reeditó diciendo 
que what the fuck 

713
00:32:06.135 --> 00:32:07.165
are you talking about, ¿sabes?

714
00:32:07.215 --> 00:32:08.030
De esta película.

715
00:32:08.450 --> 00:32:09.830
De qué está pasando aquí.

716
00:32:10.770 --> 00:32:13.690
Y ahí no son nuestros estudiantes.

717
00:32:15.290 --> 00:32:16.070
Ahí lo dejo.

718
00:32:16.190 --> 00:32:18.690
Cuando tiras de una bibliografía 
de otro. 

719
00:32:21.510 --> 00:32:24.470
Bueno, hashtag aquí, 
hasta aquí llego. 

720
00:32:24.730 --> 00:32:29.730
Bien, Turnitins, ¿cómo se llama?

721
00:32:32.190 --> 00:32:36.730
Compilation, el suol este, bueno, 
todos los detectar GPT-0, 

722
00:32:36.890 --> 00:32:38.210
vale.

723
00:32:40.530 --> 00:32:43.150
No podemos tener fe ciega en lo 
que nos devuelve una IA, 

724
00:32:43.210 --> 00:32:46.605
pero es que aquí cuando estamos 
en esto es una IA 

725
00:32:46.655 --> 00:32:47.710
detectando a otra IA.

726
00:32:49.510 --> 00:32:51.995
Por tanto, no puede ser 
nunca definitivo, 

727
00:32:52.045 --> 00:32:54.005
puede ser orientativo, 
pero no definitivo 

728
00:32:54.055 --> 00:32:56.685
de si puede presentarse o no 
a una defensa de un TFG 

729
00:32:56.735 --> 00:32:58.725
o de un TFM, puede ser orientativo.

730
00:32:58.775 --> 00:33:01.225
Mira, hay indicios de que 
esto va hipervitaminado 

731
00:33:01.275 --> 00:33:02.590
y supermineralizado con IA.

732
00:33:03.280 --> 00:33:05.640
Vale, pues ya con esto, pues digo,

733
00:33:05.760 --> 00:33:08.095
pues en la defensa le voy a dar 
hasta en el cielo el paladar. 

734
00:33:08.145 --> 00:33:09.555
Le voy a hacer unas preguntas de,

735
00:33:09.605 --> 00:33:12.335
oye, ¿por qué justifícame por 
qué pusiste a este autor 

736
00:33:12.385 --> 00:33:13.082
y no a este otro?

737
00:33:13.220 --> 00:33:16.340
¿O por qué cogiste este 
enfoco metodológico? 

738
00:33:16.540 --> 00:33:20.000
¿O cómo has cruzado la discusión 
de estas conclusiones? 

739
00:33:20.140 --> 00:33:22.696
¿O puedes aplicar esto a resolver 
un problema análogo? 

740
00:33:22.780 --> 00:33:24.860
Y ahí, si alguien lo ha hecho,

741
00:33:24.980 --> 00:33:27.465
con o sin apoyo de IAS, capaz 
de argumentarlo, 

742
00:33:27.515 --> 00:33:32.040
justificarlo y transferirlo a la 
resolución de otros problemas. 

743
00:33:32.990 --> 00:33:36.665
El problema está que, por 
ejemplo, las IA fallan 

744
00:33:36.715 --> 00:33:38.605
y cuando lo usamos a 
modo determinista, 

745
00:33:38.655 --> 00:33:40.170
como le pasó a esta Moira Olsted,

746
00:33:40.250 --> 00:33:42.905
que no la dejaron ir presentar su 
TFG o su TFM, no sélo que era, 

747
00:33:42.955 --> 00:33:47.790
porque esta alumna estea, 
es neurodivergente. 

748
00:33:48.660 --> 00:33:50.975
Y claro, la IA detectaba que 
sus patrones de escritura 

749
00:33:51.025 --> 00:33:54.760
no eran como sus compañeros y 
compañeras neurotípicos. 

750
00:33:55.140 --> 00:33:59.815
Entonces, una IA que en principio 
sirve para la inclusión, 

751
00:33:59.865 --> 00:34:01.115
que se dice para la inclusión,

752
00:34:01.165 --> 00:34:02.895
por ejemplo, yo estoy en un 
proyecto con Fundación 11 

753
00:34:02.945 --> 00:34:06.315
que estamos traduciendo los 
materiales que son visuales 

754
00:34:06.365 --> 00:34:09.645
a auditivos, con ese poder 
multimodal de la IA. 

755
00:34:09.695 --> 00:34:13.175
Pero la misma IA que sirve para 
hacer materiales más inclusivos 

756
00:34:13.225 --> 00:34:15.780
está excluyendo a alumnado 
además vulnerable. 

757
00:34:17.139 --> 00:34:19.735
Bueno, reclamó, la dejaron hacer, 
pero ahí lo que os digo 

758
00:34:19.784 --> 00:34:21.620
es que, por favor, no deleguemos,

759
00:34:21.679 --> 00:34:23.595
si no delegasen una I a 
la decisión de esto, 

760
00:34:23.645 --> 00:34:27.240
aparte que por la normativa europea, 
evaluar, calificar y todo esto, 

761
00:34:27.340 --> 00:34:30.740
estamos en zona roja, 
no, roja fosforita, 

762
00:34:30.879 --> 00:34:33.200
roja fosforita, ¿vale?

763
00:34:34.139 --> 00:34:39.139
Y esto nos lleva a un temazo,

764
00:34:39.679 --> 00:34:42.815
yo siempre digo que no hay congreso 
ahora donde se hable de IA 

765
00:34:42.865 --> 00:34:44.794
que no se haga la palabra 
pensamiento crítico. 

766
00:34:44.845 --> 00:34:47.095
Cada vez que dice mi amiga Charo, 
que estuvo allí con vosotros, 

767
00:34:47.145 --> 00:34:48.095
¿no Charo Fernández?

768
00:34:48.145 --> 00:34:49.315
Mi amiga Charo

769
00:34:49.365 --> 00:34:51.254
dice que cada vez que se dice 
pensamiento crítico 

770
00:34:51.304 --> 00:34:52.447
en un congreso, chupito.

771
00:34:53.419 --> 00:34:58.420
Pues eso, no otorgar a la IA ese 
principio de veracidad crítico. 

772
00:35:00.030 --> 00:35:01.715
En aquello que me devuelve, ¿no?

773
00:35:01.765 --> 00:35:06.265
Y trabajar todas esas competencias 
mediáticas e informacionales 

774
00:35:06.315 --> 00:35:07.205
para ser capaz

775
00:35:07.255 --> 00:35:10.355
de analizar, contrastar, discernir, 
consultar otras fuentes, 

776
00:35:10.405 --> 00:35:11.545
identificar los sesgos.

777
00:35:11.595 --> 00:35:13.270
Pero para eso hay que trabajarlo.

778
00:35:13.390 --> 00:35:17.465
Yo no puedo trabajar el 
pensamiento crítico 

779
00:35:17.515 --> 00:35:18.879
sin dejar tiempo para pensar,

780
00:35:19.010 --> 00:35:22.110
sin hacer explícito todas estas 
cosas que te conlleva la IA, 

781
00:35:22.170 --> 00:35:25.285
sin hablar de los efectos 
degenerativos que les puede causar 

782
00:35:25.335 --> 00:35:27.010
en su aprendizaje, ¿bien?

783
00:35:28.460 --> 00:35:30.575
Vale, para que no les pase 
como a estos turistas, 

784
00:35:30.625 --> 00:35:35.060
yo os estoy trayendo el anecdotario 
del Club de la Comedia, ¿vale? 

785
00:35:36.480 --> 00:35:39.740
Alguien decía antes lo 
del skin care, ¿no? 

786
00:35:39.840 --> 00:35:41.335
¿Quién era la compañera de skin care?

787
00:35:41.385 --> 00:35:42.249
No sé si es esa pira.

788
00:35:43.400 --> 00:35:48.400
Claro, si nos formamos a golpe de 
reel, de vídeo de un minuto, 

789
00:35:48.660 --> 00:35:49.615
que pues salís mal, ¿no?

790
00:35:49.665 --> 00:35:54.415
Pues así estamos todos, 
suplementando nuestra alimentación 

791
00:35:54.465 --> 00:35:55.915
con alpiste para pájaros,

792
00:35:55.965 --> 00:36:00.940
o que si nos fumigan los aviones 
o los terraplanistas, 

793
00:36:02.380 --> 00:36:05.655
O lo que les pasó a estos, que 
vieron en una cuenta de TikTok 

794
00:36:05.705 --> 00:36:09.435
de turismo el teleférico 
de la izquierda, 

795
00:36:09.485 --> 00:36:13.620
que sobre un bosque nuboso, 
y era un vídeo, 

796
00:36:14.040 --> 00:36:16.055
y entonces recorrieron el primer 
disfraz turístico, 

797
00:36:16.105 --> 00:36:20.540
se recorrieron 350 kilómetros, 
reservaron, y el teleférico estaba, 

798
00:36:20.660 --> 00:36:23.140
pero el bosque nuboso estaba 
en Costa Rica, 

799
00:36:23.260 --> 00:36:23.982
en Monteverde.

800
00:36:24.650 --> 00:36:28.450
Habían mezclado dos imágenes y sobre 
eso lo habían construido. 

801
00:36:28.710 --> 00:36:29.945
Entonces, ¿qué puede salir mal

802
00:36:29.995 --> 00:36:32.685
cuando mi única fuente de 
información es lo que me da el algoritmo, 

803
00:36:32.735 --> 00:36:36.510
además totalmente polarizado y 
sesgado hacia donde yo quiero ir? 

804
00:36:36.890 --> 00:36:40.805
Entonces, todas estas cosas 
requieren pausa, reflexión, análisis 

805
00:36:40.855 --> 00:36:42.710
y con lo que te devuelve 
la IA también. 

806
00:36:43.870 --> 00:36:46.225
Otro tema que siempre sale es 
el tema de la creatividad, 

807
00:36:46.275 --> 00:36:48.270
que si va a disminuir la 
creatividad o no. 

808
00:36:49.160 --> 00:36:51.655
Y yo siempre digo lo mismo, tanto 
para poder ser crítico 

809
00:36:51.705 --> 00:36:54.255
como para poder ser creativo, 
que estamos hablando 

810
00:36:54.305 --> 00:36:56.955
de los niveles superiores de 
la taxonomía de Bloom 

811
00:36:57.005 --> 00:37:00.520
revisada, yo necesito trabajar 
la parte inferior, 

812
00:37:00.740 --> 00:37:04.920
el pensamiento de bajo nivel, 
conocer, comprender, entender. 

813
00:37:05.160 --> 00:37:06.760
Si yo no tengo conocimiento.

814
00:37:07.930 --> 00:37:11.250
No voy a poder ser crítico 
ni creativo con la IA. 

815
00:37:11.570 --> 00:37:12.805
Si yo no tengo conocimiento,

816
00:37:12.855 --> 00:37:16.525
imagínate que me dicen vamos 
a transformar este aula 

817
00:37:16.575 --> 00:37:20.830
como el hiperaula ese 
de la GOMPLU, ¿no? 

818
00:37:20.910 --> 00:37:21.930
Y vamos a.

819
00:37:23.440 --> 00:37:26.600
Ayúdate el chat GPT, no sé ni cómo 
ponerle la instrucción. 

820
00:37:26.860 --> 00:37:29.755
No tengo conocimientos de 
arquitectura ni de legislación 

821
00:37:29.805 --> 00:37:30.375
de qué se puede hacer

822
00:37:30.425 --> 00:37:33.015
o qué no se puede hacer para mejorar 
la acústica de esta sala 

823
00:37:33.065 --> 00:37:33.515
o.

824
00:37:33.565 --> 00:37:34.720
No voy a saber.

825
00:37:35.580 --> 00:37:37.865
Pero lo peor de todo no es 
poner la instrucción, 

826
00:37:37.915 --> 00:37:42.835
es que no voy a saber si lo 
que me devuelve es veraz, 

827
00:37:42.885 --> 00:37:44.315
no es veraz, tiene la 
calidad de logro 

828
00:37:44.365 --> 00:37:46.935
que yo espero, me la está colando 
o no me la está colando. 

829
00:37:46.985 --> 00:37:47.520
Por tanto.

830
00:37:48.540 --> 00:37:51.695
Que esto sea un potenciador no nos 
exime el seguir trabajando 

831
00:37:51.745 --> 00:37:52.675
los fundamentos,

832
00:37:52.725 --> 00:37:55.075
y más que nunca se necesita 
tener más conocimiento 

833
00:37:55.125 --> 00:37:58.300
que nunca ante el uso de este 
tipo de herramientas. 

834
00:37:58.780 --> 00:38:02.680
Porque se oye también influencers 
por ahí, edu-influencers, que dicen, 

835
00:38:02.780 --> 00:38:04.655
¿y para qué voy a hacer 
esto si la IA ya? 

836
00:38:04.705 --> 00:38:06.240
Pues justamente por eso.

837
00:38:07.410 --> 00:38:08.410
Compañero del metal.

838
00:38:09.350 --> 00:38:10.265
Justamente por eso.

839
00:38:10.315 --> 00:38:11.965
Bueno, y en esta línea 
a Michel Resnick 

840
00:38:12.015 --> 00:38:13.268
le conocéis a Resnick, ¿no?

841
00:38:13.650 --> 00:38:17.485
Bueno, el Resnick es discípulo 
de Papert, 

842
00:38:17.535 --> 00:38:20.855
que es el primer tecnólogo que 
se unió a un pedagogo, 

843
00:38:20.905 --> 00:38:21.465
a Piaget, ¿no?

844
00:38:21.515 --> 00:38:23.585
Y sacaron el lenguaje de 
programación Tartel 

845
00:38:23.635 --> 00:38:25.221
y demás, todo el constructivismo.

846
00:38:25.410 --> 00:38:28.850
Bueno, pues le hicieron una 
es profe en el MIT, 

847
00:38:29.010 --> 00:38:30.005
bueno, ya debe estar jubilado.

848
00:38:30.055 --> 00:38:31.290
Es el papá de Scratch,

849
00:38:31.370 --> 00:38:33.415
a lo mejor lo conocéis como 
el papá de Scratch, 

850
00:38:33.465 --> 00:38:35.875
Y le hice una entrevista sobre 
retos y oportunidades 

851
00:38:35.925 --> 00:38:38.055
del AIA y justamente estaban 
hablando de eso, 

852
00:38:38.105 --> 00:38:39.435
que aunque sea un potenciador,

853
00:38:39.485 --> 00:38:42.682
tenemos que seguir trabajando los 
fundamentos y los conocimientos. 

854
00:38:42.760 --> 00:38:46.695
Sin conocimiento, lo que voy a crear 
son analfabetos digitales, 

855
00:38:46.745 --> 00:38:48.655
que van a confiar demasiado 
en la herramienta, 

856
00:38:48.705 --> 00:38:50.895
que van a depender de la herramienta 
para hacer cosas. 

857
00:38:50.945 --> 00:38:55.575
Por tanto, que eso no nos exime 
tanto de no usar la herramienta 

858
00:38:55.625 --> 00:38:57.460
como de no trabajar los fundamentos.

859
00:38:57.980 --> 00:38:59.375
Entonces, bueno, ahí estamos.

860
00:38:59.425 --> 00:39:00.540
Y esto me lleva.

861
00:39:02.510 --> 00:39:03.565
Espera, te lo voy a explicar.

862
00:39:03.615 --> 00:39:05.665
Te voy a hacer la adaptación, ahora 
te voy a hacer la adaptación. 

863
00:39:05.715 --> 00:39:06.750
Sí, complicado.

864
00:39:07.130 --> 00:39:11.930
Bueno, los que nacimos en los 70 
y los que crecimos en los 80, 

865
00:39:12.110 --> 00:39:13.805
o también los nacidos 
en los 80 también, 

866
00:39:13.855 --> 00:39:18.710
veíamos una serie que se llamaba 
El coche fantástico. 

867
00:39:19.490 --> 00:39:24.490
Y había un mozo de 1,90 
así, Michael Knight. 

868
00:39:26.310 --> 00:39:28.570
La analogía de ahora sería 
como Jacob Elordi. 

869
00:39:28.730 --> 00:39:30.770
Un fagal de 1,90.

870
00:39:32.040 --> 00:39:35.975
Mozalbete guapetón y conducía un 
coche que era el coche fantástico 

871
00:39:36.025 --> 00:39:37.975
vale el coche fantástico

872
00:39:38.025 --> 00:39:42.755
potenciaba las habilidades 
de conducción de michael 

873
00:39:42.805 --> 00:39:47.255
y tenía un hermano gemelo que era 
car pero coche fantástico 

874
00:39:47.305 --> 00:39:50.960
estaba en normal cruis es decir que 
estaba al volante era michael. 

875
00:39:52.280 --> 00:39:54.660
Decía, Michael, aquí te necesito 
y venía el coche. 

876
00:39:55.160 --> 00:39:55.635
Decía,

877
00:39:55.685 --> 00:39:59.755
pulsaba el botón del turbopropulsor, 
eso se ponía toda caña. 

878
00:39:59.805 --> 00:40:01.280
Le daba un botón y saltaba.

879
00:40:01.580 --> 00:40:03.680
Hacía cosas que no hacía 
un coche normal, 

880
00:40:03.860 --> 00:40:04.480
era una IA.

881
00:40:04.540 --> 00:40:07.160
De hecho, hablaba con el este.

882
00:40:07.400 --> 00:40:08.615
Pero el que estaba al volante

883
00:40:08.665 --> 00:40:11.135
y decidía qué botón pulsar 
o qué no botón pulsar 

884
00:40:11.185 --> 00:40:11.900
era Michael.

885
00:40:13.170 --> 00:40:14.565
Sin embargo, hay en tres episodios

886
00:40:14.615 --> 00:40:16.810
que aparece este otro 
coche, que es Car. 

887
00:40:16.950 --> 00:40:19.185
Car va en modo piloto automático

888
00:40:19.235 --> 00:40:20.845
y se sube Michael a Car

889
00:40:20.895 --> 00:40:21.805
y se lía.

890
00:40:21.855 --> 00:40:24.105
Roban un banco, se estrellan contra.

891
00:40:24.155 --> 00:40:26.325
Sí, claro, que puede salir mal, ¿no?

892
00:40:26.375 --> 00:40:27.905
Cuando viene piloto automático 
con la IA. 

893
00:40:27.955 --> 00:40:28.985
Bueno, y esto es.

894
00:40:29.035 --> 00:40:30.990
Traía esta analogía porque digo.

895
00:40:31.600 --> 00:40:35.175
Es muy similar, o sea, 
¿qué puede salir mal 

896
00:40:35.225 --> 00:40:36.655
cuando cojo lo que me devuelve la IA,

897
00:40:36.705 --> 00:40:40.295
entrego eso sin pasarlo por aquí, 
sin haberme lo leído? 

898
00:40:40.345 --> 00:40:40.975
¿Qué puede salir mal?

899
00:40:41.025 --> 00:40:41.560
Todo, todo.

900
00:40:41.880 --> 00:40:44.295
Amiga, ya lo hemos visto, tiene 
sesgos, se equivoca, 

901
00:40:44.345 --> 00:40:47.100
o sea, ya hemos visto la 
de lindezas que tiene. 

902
00:40:47.280 --> 00:40:49.825
Puede ser un potenciador, 
pero a veces la linda. 

903
00:40:49.875 --> 00:40:51.860
Entonces, bueno, desde 
ese punto de vista. 

904
00:40:52.230 --> 00:40:56.990
Bien, pues ahora os traigo un vídeo 
para aprovechar y beber el café. 

905
00:40:57.290 --> 00:40:58.125
¿Lo he hecho a posta?

906
00:40:58.175 --> 00:41:00.025
Ah, no, bueno, todavía no, 
esa es la siguiente. 

907
00:41:00.075 --> 00:41:02.225
Vale, bueno, esto mismo 
los de Harvard 

908
00:41:02.275 --> 00:41:03.265
le han puesto otro nombre, ¿vale?

909
00:41:03.315 --> 00:41:04.910
El modo orcibor y el modo centauro.

910
00:41:05.500 --> 00:41:05.975
Pero bueno,

911
00:41:06.025 --> 00:41:09.935
vieron cómo se debilitaban las 
habilidades de trabajadores 

912
00:41:09.985 --> 00:41:13.040
cuando automatizaban los procesos.

913
00:41:13.300 --> 00:41:15.755
Con un grupo lo hicieron 
automatizando procesos 

914
00:41:15.805 --> 00:41:17.960
y con otro pasándolo por aquí.

915
00:41:18.480 --> 00:41:19.915
Entonces, cómo iban perdiendo.

916
00:41:19.965 --> 00:41:21.780
Es ese use it or lose it.

917
00:41:22.300 --> 00:41:24.185
Lo que no utilizo, lo pierdo.

918
00:41:24.235 --> 00:41:26.635
Como cuando dejo de ir al gimnasio 
y no entreno el bice, 

919
00:41:26.685 --> 00:41:27.895
pues el bice se pierde, amigo.

920
00:41:27.945 --> 00:41:29.300
Pues también con el cerebro.

921
00:41:29.440 --> 00:41:30.620
Bien, vamos a ver.

922
00:41:31.650 --> 00:41:33.705
Nada nuevo, simplemente nosotros 
lo ponemos en estudio. 

923
00:41:33.755 --> 00:41:35.165
Ahora quiero que veáis este vídeo,

924
00:41:35.215 --> 00:41:37.390
va a salir audio, compañero 
del metal, 

925
00:41:37.510 --> 00:41:40.005
no sé dónde estás, ahí el que 
está en el submarino, 

926
00:41:40.055 --> 00:41:42.890
en Matrix, bien, ahí, bien.

927
00:41:44.030 --> 00:41:46.025
Va a salir con audio, quiero 
que estéis atentos 

928
00:41:46.075 --> 00:41:48.383
y que me deis un titular mientras 
yo me tomo el café. 

929
00:41:49.960 --> 00:41:52.935
Necesito que me ayudes a responder 
las preguntas 

930
00:41:52.985 --> 00:41:57.300
de la fotografía que te acabo 
de mandar anteriormente. 

931
00:41:57.460 --> 00:42:01.220
Pues ahí en la parte donde dice 
justifica tu respuesta, 

932
00:42:01.460 --> 00:42:05.135
necesito que trates de resumir,

933
00:42:05.185 --> 00:42:08.980
pero como resumen de una 
niña de 10 años. 

934
00:42:09.840 --> 00:42:12.155
Y por si acaso hablo corto

935
00:42:12.205 --> 00:42:14.925
y con palabras que no sean 
muy inteligentes, 

936
00:42:14.975 --> 00:42:17.700
porque el profesor ya 
sabe cómo hablo yo. 

937
00:42:17.840 --> 00:42:20.735
O sea, hago pensando como si.

938
00:42:20.785 --> 00:42:21.260
¡Mami!

939
00:42:22.200 --> 00:42:23.200
¡Cállate, Santiago!

940
00:42:24.620 --> 00:42:28.780
Perdón, es que mi hermano grita 
mucho y siempre molesta. 

941
00:42:28.880 --> 00:42:31.580
Pero bueno, retomando el tema,

942
00:42:31.760 --> 00:42:33.480
hay por si acaso, no de esa parte.

943
00:42:34.480 --> 00:42:38.135
Bueno, por favor, necesito que 
contestes con palabras 

944
00:42:38.185 --> 00:42:39.760
como si fuera yo.

945
00:42:40.180 --> 00:42:42.620
Y por si acaso, al final,

946
00:42:42.700 --> 00:42:44.600
si el maestro me hace 
una pregunta a mí, 

947
00:42:44.760 --> 00:42:49.760
haga una respuesta que el profesor 
piense que leí todo el texto. 

948
00:42:50.740 --> 00:42:52.445
Y que eso me garantice,

949
00:42:52.495 --> 00:42:55.905
pero que me garantice que ya 
no me va a preguntar. 

950
00:42:55.955 --> 00:42:58.695
Y que yo suene bien inteligente,

951
00:42:58.745 --> 00:43:01.580
como si las palabras salieran 
de mi cabeza. 

952
00:43:01.880 --> 00:43:03.740
O sea, no muy inteligente.

953
00:43:14.380 --> 00:43:19.380
Bueno, yo creo que esto resume mucho 
de las cosas que hemos visto, ¿no? 

954
00:43:21.560 --> 00:43:23.695
Hasta el final con la 
antropomorfización. 

955
00:43:23.745 --> 00:43:25.740
Gracias, Chalgevete, eres 
mi mejor amigo. 

956
00:43:27.410 --> 00:43:29.410
Prontea mejor que muchos 
docentes, sí, sí. 

957
00:43:29.630 --> 00:43:31.705
Le da todo el contexto, las acciones,

958
00:43:31.755 --> 00:43:33.230
el formato de salida.

959
00:43:34.210 --> 00:43:34.710
Bueno.

960
00:43:38.200 --> 00:43:39.940
Sí, nos da para mucho debate.

961
00:43:40.680 --> 00:43:41.736
También hay un debate,

962
00:43:41.800 --> 00:43:45.660
esto, vosotros sois profesorado 
universitario, 

963
00:43:45.760 --> 00:43:48.775
pero a mí los compañeros de 
enseñanzas arregladas 

964
00:43:48.825 --> 00:43:52.415
me preguntan, oye, César, 
¿cómo sé yo ahora 

965
00:43:52.465 --> 00:43:55.075
que las ecuaciones de segundo grado 
que yo les he mandado para casa 

966
00:43:55.125 --> 00:43:56.840
no se las hace el chat GPT?

967
00:43:56.960 --> 00:44:00.040
O ajustar las reacciones químicas 
no se las hace el chat GPT. 

968
00:44:00.540 --> 00:44:03.200
O la redacción no se las 
hace el chat GPT. 

969
00:44:03.660 --> 00:44:05.375
Y yo siempre te vuelvo 
la misma pregunta, 

970
00:44:05.425 --> 00:44:06.511
¿y cómo lo sabías antes?

971
00:44:08.340 --> 00:44:11.495
O sea, la IA eran los 
padres, las madres, 

972
00:44:11.545 --> 00:44:15.620
el profesor de la academia, el 
hermano o la hermana mayor, 

973
00:44:15.920 --> 00:44:19.420
el compañero de al lado cinco 
minutos antes de llegar a clase, 

974
00:44:19.520 --> 00:44:20.775
el profesor.

975
00:44:20.825 --> 00:44:25.175
Claro, el problema está.

976
00:44:25.225 --> 00:44:26.180
Claro,

977
00:44:26.300 --> 00:44:29.900
dices que claro, ¿cómo le puedo 
poner una nota a esto? 

978
00:44:31.340 --> 00:44:33.580
Y es que la IA muchas veces 
no es el problema, 

979
00:44:33.760 --> 00:44:35.520
son procesos que estamos haciendo.

980
00:44:36.060 --> 00:44:38.727
¿Podrías calificar algo que saliera 
del centro escolar? 

981
00:44:40.860 --> 00:44:41.416
No se puede.

982
00:44:41.560 --> 00:44:44.435
Entonces, si no puedo calificar algo 
que sale del centro escolar, 

983
00:44:44.485 --> 00:44:46.035
aparte de los deberes,

984
00:44:46.085 --> 00:44:49.915
es uno de los principales factores 
de desigualdad, 

985
00:44:49.965 --> 00:44:52.875
porque depende del contexto 
socioeconómico y sociocultural 

986
00:44:52.925 --> 00:44:53.678
de las familias.

987
00:44:54.080 --> 00:44:55.695
Entonces, a lo mejor la 
pregunta es otra. 

988
00:44:55.745 --> 00:44:56.695
¿Qué estamos mandando?

989
00:44:56.745 --> 00:44:57.755
¿Por qué lo estamos mandando?

990
00:44:57.805 --> 00:44:58.895
¿Para qué lo estamos mandando?

991
00:44:58.945 --> 00:45:01.035
¿Debería calificar esto o 
no lo debería mandar? 

992
00:45:01.085 --> 00:45:03.855
Entonces, digo, más allá de 
demonizar a que ha usado 

993
00:45:03.905 --> 00:45:06.035
la IA para resolver una 
tarea que le va 

994
00:45:06.085 --> 00:45:07.560
a calificar el docente, ¿no?

995
00:45:08.760 --> 00:45:11.985
Pero aparte, obviamente, sí 
que mal utilizada la IA, 

996
00:45:12.035 --> 00:45:15.335
pues esa IA generativa puede causar 
efectos degenerativos 

997
00:45:15.385 --> 00:45:16.935
en el aprendizaje de los estudiantes.

998
00:45:16.985 --> 00:45:19.125
En esta línea, Tizcar Lara 
y Carlos Magro, 

999
00:45:19.175 --> 00:45:21.015
que tienen un libro que se 
llama IA y educación, 

1000
00:45:21.065 --> 00:45:26.040
una relación con costuras, nos dice 
que si utilizamos atajos digitales, 

1001
00:45:28.230 --> 00:45:32.970
para esos procesos, porque al final 
aprender algo requiere tiempo, 

1002
00:45:33.090 --> 00:45:34.565
requiere esfuerzo, requiere energía,

1003
00:45:34.615 --> 00:45:36.405
requiere sentarme, requiere 
equivocarme, 

1004
00:45:36.455 --> 00:45:37.541
requiere volver atrás.

1005
00:45:37.750 --> 00:45:41.390
Si yo me salto todos esos pasos 
con una respuesta inmediata, 

1006
00:45:41.470 --> 00:45:45.970
pues eso va a dejar un aprendizaje 
superficial o nulo. 

1007
00:45:47.410 --> 00:45:50.850
Todo esto que viene en ese libro, 
también hay estudios que lo avalan, 

1008
00:45:50.950 --> 00:45:52.725
pues tenemos desde este que 
se hizo súper viral, 

1009
00:45:52.775 --> 00:45:54.417
el de Your Brain on Chat 
GPT, del MIT, 

1010
00:45:54.770 --> 00:45:57.585
que, bueno, los titulares de 
la prensa Fuechas GPT 

1011
00:45:57.635 --> 00:46:02.045
nos hace tontos, pero yo creo que 
el problema no es tecnológico, 

1012
00:46:02.095 --> 00:46:04.535
la IA se usa muy fácil, el 
problema es pedagógico. 

1013
00:46:04.585 --> 00:46:06.845
Aquí lo que hicieron es, tú 
vas a hacer una redacción 

1014
00:46:06.895 --> 00:46:09.445
con papel y boli, tú vas a hacer una 
redacción con apoyo a un buscador 

1015
00:46:09.495 --> 00:46:11.137
y tú vas a hacer una 
redacción con IA. 

1016
00:46:12.930 --> 00:46:14.005
Y te mido la actividad cerebral

1017
00:46:14.055 --> 00:46:16.305
y luego te hago preguntas 
sobre lo que has. 

1018
00:46:16.355 --> 00:46:18.830
Claro, tú, ¿qué has hecho 
con papel y boli? 

1019
00:46:18.990 --> 00:46:21.850
¿Tienes la escritura, estructura, 
pensamiento? 

1020
00:46:21.950 --> 00:46:22.765
¿Cómo lo voy a hacer?

1021
00:46:22.815 --> 00:46:24.590
Eso está en ebullición.

1022
00:46:25.570 --> 00:46:26.905
Te pregunto lo que has hecho.

1023
00:46:26.955 --> 00:46:30.355
Pues vas a recordar todo porque 
le has puesto tiempo, 

1024
00:46:30.405 --> 00:46:31.334
esfuerzo y energía.

1025
00:46:31.770 --> 00:46:33.965
Tú vas a ir regulinchi 
y tú puedes ir. 

1026
00:46:34.015 --> 00:46:35.570
Pero, ¿cuál era la instrucción?

1027
00:46:35.870 --> 00:46:37.550
Haz una redacción con chat GPT.

1028
00:46:38.180 --> 00:46:42.060
Para eso, copiar-pegar, como mucho 
cuando he puesto el prompt. 

1029
00:46:42.540 --> 00:46:45.015
El problema es que he mandado, 
para qué le he mandado, 

1030
00:46:45.065 --> 00:46:46.615
cuál era el propósito de esa tarea

1031
00:46:46.665 --> 00:46:47.700
y cómo le he mandado.

1032
00:46:48.420 --> 00:46:51.855
Este mismo estudio, te digo, tú 
haces tus cálculos con calculadora 

1033
00:46:51.905 --> 00:46:55.255
y tú hazlos con papel y boli y te 
mido tu actividad cerebral 

1034
00:46:55.305 --> 00:46:56.780
y me va a dar lo mismo.

1035
00:46:57.930 --> 00:46:59.925
Exactamente lo mismo, el problema 
no es la herramienta, 

1036
00:46:59.975 --> 00:47:02.050
sino que mando con la herramienta.

1037
00:47:02.210 --> 00:47:04.705
Y luego tenéis otro estudio que es

1038
00:47:04.755 --> 00:47:07.505
de Barbara Oakley de la Universidad 
de Oakland y su equipo, 

1039
00:47:07.555 --> 00:47:10.465
que lo que mira es cómo 
esos atajos digitales 

1040
00:47:10.515 --> 00:47:14.625
impactan en la memoria a largo plazo,

1041
00:47:14.675 --> 00:47:16.305
etc. No en el corto plazo,

1042
00:47:16.355 --> 00:47:16.941
sino a largo.

1043
00:47:18.010 --> 00:47:19.830
Bien, y llegados a este punto,

1044
00:47:19.950 --> 00:47:22.185
pues yo creo que esta diapositiva 
y la siguiente, 

1045
00:47:22.235 --> 00:47:24.505
que es donde voy a terminar, esta 
diapositiva y la siguiente 

1046
00:47:24.555 --> 00:47:27.970
resumen un poquito esto que 
estamos hablando ahora. 

1047
00:47:29.150 --> 00:47:31.085
Aquí estos compañeros de la 
Universidad de Sydney 

1048
00:47:31.135 --> 00:47:34.045
plantean este modelo con dos ejes,

1049
00:47:34.095 --> 00:47:37.025
el eje vertical hablan de 
la contribución humana 

1050
00:47:37.075 --> 00:47:40.270
y el eje horizontal de la 
contribución de la IA. 

1051
00:47:41.050 --> 00:47:44.425
Vale, vamos a ver una baja 
contribución humana 

1052
00:47:44.475 --> 00:47:45.865
con una baja contribución de la IA.

1053
00:47:45.915 --> 00:47:47.850
Esa niña le ha pedido la 
tarea al chat GPT, 

1054
00:47:47.930 --> 00:47:49.905
pero el chat GPT le ha 
devuelto el niño 

1055
00:47:49.955 --> 00:47:50.652
con un burrito.

1056
00:47:52.070 --> 00:47:55.145
Epic fail de manual, o sea, la 
IA no se ha esforzado mucho 

1057
00:47:55.195 --> 00:47:58.445
y el humano ni lo ha leído.

1058
00:47:58.495 --> 00:48:00.081
Y ha entrado, ¿qué puede salir mal?

1059
00:48:01.230 --> 00:48:01.870
Dímelo tú.

1060
00:48:02.150 --> 00:48:04.050
O sea, todo, todo puede salir mal.

1061
00:48:04.850 --> 00:48:08.525
Vale, vamos a ver cuando hay una 
baja contribución humana 

1062
00:48:08.575 --> 00:48:10.270
y una alta contribución de la IA.

1063
00:48:10.330 --> 00:48:12.370
Yo le he pedido a la IA, 
hazme este trabajo, 

1064
00:48:12.550 --> 00:48:17.550
y de repente dices, joder, si ha 
citado los autores que yo citaría, 

1065
00:48:17.850 --> 00:48:19.970
si ha puesto esto que 
yo lo haría así. 

1066
00:48:20.190 --> 00:48:24.790
O sea, y ves ese trabajo y dices, 
guau, o sea, qué pasada. 

1067
00:48:25.250 --> 00:48:28.790
Pero no sabes si eso, claro, por 
el humano no ha pasado. 

1068
00:48:29.550 --> 00:48:30.485
Eso es un créalo por mí

1069
00:48:30.535 --> 00:48:32.505
y de repente la ya se ha coronado 
en ese momento 

1070
00:48:32.555 --> 00:48:36.485
de que estamos hablando aquí 
riesgo de plagio falta 

1071
00:48:36.535 --> 00:48:39.185
de integridad académica 
etcétera etcétera 

1072
00:48:39.235 --> 00:48:43.225
etcétera vale muchos etcéteras vale 
si os fijáis los dos cuadrantes 

1073
00:48:43.275 --> 00:48:46.785
inferiores es baja contribución 
humana modo piloto automático 

1074
00:48:46.835 --> 00:48:49.825
estoy en modo car cuando 
tiene sentido 

1075
00:48:49.875 --> 00:48:53.685
esto los cuadrantes superiores por 
ejemplo alta contribución humana 

1076
00:48:53.735 --> 00:48:55.750
baja contribución de la 
haya de repente. 

1077
00:48:56.900 --> 00:48:58.235
Pues he hecho un texto y le digo,

1078
00:48:58.285 --> 00:49:03.040
revísame a ver si tengo algún 
error de mecanografía. 

1079
00:49:03.120 --> 00:49:06.980
O a lo mejor un alumno que todavía 
está aprendiendo a escribir dice, 

1080
00:49:07.100 --> 00:49:12.100
oye, revísame la puntuación y hazme 
propuestas de puntuación. 

1081
00:49:13.340 --> 00:49:15.180
Y entonces, no solo que te lo haga,

1082
00:49:15.280 --> 00:49:18.895
lo interesante es que te diga por 
qué ahí tendría que ir un punto 

1083
00:49:18.945 --> 00:49:19.809
y coma y no una coma.

1084
00:49:19.880 --> 00:49:22.255
Y te explique por qué para 
que tú lo adquieras 

1085
00:49:22.305 --> 00:49:23.820
y ya no necesites.

1086
00:49:24.290 --> 00:49:26.945
O, chicos, yo soy muy bueno 
escribiendo artículos, 

1087
00:49:26.995 --> 00:49:31.970
pero poniendo títulos a los 
artículos no soy tan bueno, ¿no? 

1088
00:49:32.290 --> 00:49:34.765
Entonces, puedo darle a la I

1089
00:49:34.815 --> 00:49:37.179
a varios artículos que se han 
posicionado muy bien, 

1090
00:49:37.270 --> 00:49:39.485
o bien por las palabras clave 
o bien por los títulos, 

1091
00:49:39.535 --> 00:49:41.232
y le digo, como esto es 
con el mío, ¿no? 

1092
00:49:41.370 --> 00:49:45.550
Entonces, yo le he metido mucha caña 
y esto ha hecho más bien poco. 

1093
00:49:46.480 --> 00:49:47.780
Pues, bueno, bien, ¿no?

1094
00:49:47.880 --> 00:49:52.780
O sea, aquí es ayúdame o, mira, 
tengo este artículo, 

1095
00:49:52.860 --> 00:49:56.780
ofréceme otra mirada, hazme una 
lluvia de ideas, bueno, 

1096
00:49:56.880 --> 00:49:58.880
pero aquí el que está 
al volante soy yo. 

1097
00:49:59.380 --> 00:50:04.365
Y este de aquí es donde me muevo 
yo casi todo el rato, 

1098
00:50:04.415 --> 00:50:06.440
que esto es una locura ahora, ¿no?

1099
00:50:06.700 --> 00:50:08.435
Una alta contribución de la IA

1100
00:50:08.485 --> 00:50:09.795
y una alta contribución humana.

1101
00:50:09.845 --> 00:50:13.140
Por ejemplo, esta conferencia está 
saliendo por streaming, 

1102
00:50:13.280 --> 00:50:13.955
¿se quedará en YouTube

1103
00:50:14.005 --> 00:50:15.202
o no sé dónde se va a quedar?

1104
00:50:15.500 --> 00:50:16.000
Pero.

1105
00:50:17.310 --> 00:50:20.045
Un profesor de Tokio de 
tecnología educativa 

1106
00:50:20.095 --> 00:50:23.010
sin saber castellano.

1107
00:50:24.020 --> 00:50:26.535
Ahora, gracias al procesamiento 
multimodal de información, 

1108
00:50:26.585 --> 00:50:29.015
va a poder chatear con el 
contenido de este vídeo 

1109
00:50:29.065 --> 00:50:31.840
y preparar sus clases o 
preparar un paper. 

1110
00:50:32.040 --> 00:50:33.640
Y eso es una cosa impensable.

1111
00:50:34.140 --> 00:50:36.740
Otra cosa es que copie y pegue 
lo que le da a eso. 

1112
00:50:36.800 --> 00:50:38.535
Si copie y pega lo que le da 
a eso, está aquí abajo. 

1113
00:50:38.585 --> 00:50:42.080
Pero si eso lo pasa por él, 
prepara su manual, 

1114
00:50:42.400 --> 00:50:45.115
prepara su paper, pues 
eran contenidos 

1115
00:50:45.165 --> 00:50:47.620
que eran inaccesibles 
hace no mucho, ¿no? 

1116
00:50:49.340 --> 00:50:51.135
O por ejemplo, procesar gran 
cantidad de datos. 

1117
00:50:51.185 --> 00:50:54.075
Mira el ejemplo de Álvaro Cuellar de 
la Universidad de Valladolid. 

1118
00:50:54.125 --> 00:50:57.060
No hubiese podido analizar 
las 3.000 obras. 

1119
00:50:57.340 --> 00:51:00.105
Le ha aportado alta contribución 
de la IA, 

1120
00:51:00.155 --> 00:51:01.640
pero alta contribución humana.

1121
00:51:01.860 --> 00:51:05.260
Cuando te mueves aquí, pues estás 
jugando la Champions. 

1122
00:51:05.560 --> 00:51:07.616
El problema es que es muy 
difícil de evaluar. 

1123
00:51:08.510 --> 00:51:12.355
Entonces, ahí tiene más que 
ver con una tutoría, 

1124
00:51:12.405 --> 00:51:15.490
con una interacción con el alumno 
de qué has hecho, ¿vale? 

1125
00:51:16.010 --> 00:51:17.675
Porque aunque hayas usado la IA,

1126
00:51:17.725 --> 00:51:19.450
si tú eres capaz de ponerlo en valor,

1127
00:51:19.590 --> 00:51:22.970
pues tiene sentido usarla, ¿vale?

1128
00:51:23.350 --> 00:51:26.210
Y voy con la última diapo.

1129
00:51:26.650 --> 00:51:31.285
Este modelo le sonará a Pérez 
Márquez porque está basado en modelos 

1130
00:51:31.335 --> 00:51:34.032
AMR, de Rubén Puente Dura, de 
la inteligencia artificial. 

1131
00:51:34.850 --> 00:51:35.350
Entonces.

1132
00:51:36.360 --> 00:51:39.035
Es de la implementación de la 
tecnología, el modelo es AMR, 

1133
00:51:39.085 --> 00:51:43.080
y en este caso es una actualización 
de ese modelo en tiempos de la IA, 

1134
00:51:43.180 --> 00:51:43.655
¿vale?

1135
00:51:43.705 --> 00:51:46.395
Y entonces tenemos cuatro estadios, 
como veis ahí, 

1136
00:51:46.445 --> 00:51:49.031
inversión, sustitución, aumentación 
y redefinición. 

1137
00:51:49.820 --> 00:51:52.875
Y os los voy a poner, y veis que 
dentro de esos dos estadios, 

1138
00:51:52.925 --> 00:51:54.715
de cada estadio tiene dos escenarios,

1139
00:51:54.765 --> 00:51:56.095
con IA y sin IA, ¿lo veis?

1140
00:51:56.145 --> 00:51:59.915
La columna de la izquierda sin IA, 
columna de la derecha con IA, 

1141
00:51:59.965 --> 00:52:01.055
dentro de cada escenario.

1142
00:52:01.105 --> 00:52:06.080
Vale, primer, inversión, Antes la 
compañera hacía la redacción, 

1143
00:52:07.310 --> 00:52:09.970
lo escribía a mano, eso era 
aprendizaje profundo, 

1144
00:52:10.030 --> 00:52:13.510
lo está pasando por ella, lo 
cocina ella, eso se fija, 

1145
00:52:13.590 --> 00:52:17.045
de hecho deja esta huella física 
en nuestro cerebro 

1146
00:52:17.095 --> 00:52:18.410
y ha aprendido.

1147
00:52:20.210 --> 00:52:22.610
Lo que antes me suponía un 
aprendizaje profundo, 

1148
00:52:22.690 --> 00:52:25.310
la compañera lo ha pasado por 
hecha GPT, copia-pega, 

1149
00:52:26.460 --> 00:52:27.955
sin intervención humana, 
¿lo veis ahí? 

1150
00:52:28.005 --> 00:52:29.792
, sin intervención humana, 
uso pasivo, 

1151
00:52:29.842 --> 00:52:32.800
pues ya conía este proceso,

1152
00:52:33.100 --> 00:52:36.385
pues me supone lo que hace la 
niña de pásame esta tarea, 

1153
00:52:36.435 --> 00:52:38.860
lo entrega así, aprendizaje 
superficial o nulo. 

1154
00:52:39.700 --> 00:52:42.800
Riesgo de impacto negativo, 
dependencia. 

1155
00:52:43.220 --> 00:52:46.595
Si yo no aprendo a resolver 
ecuaciones de segundo grado y la IA 

1156
00:52:46.645 --> 00:52:49.075
siempre resuelve las ecuaciones 
de segundo grado por mí, 

1157
00:52:49.125 --> 00:52:53.220
voy a depender de la IA para 
resolver ecuaciones de segundo grado. 

1158
00:52:53.580 --> 00:52:54.455
Confianza excesiva.

1159
00:52:54.505 --> 00:52:56.755
Si cuando la IA me resuelva la 
ecuación de segundo grado 

1160
00:52:56.805 --> 00:53:01.780
y ese día no se corona, 
pues malo para mí. 

1161
00:53:02.240 --> 00:53:05.165
Y si se corona, pues 
riesgo de plagio, 

1162
00:53:05.215 --> 00:53:07.867
falta de integridad académica, 
toda la parte ética, ¿no? 

1163
00:53:08.640 --> 00:53:09.400
¿Sustitución?

1164
00:53:09.500 --> 00:53:13.855
Si lo que hacía en analógico lo 
hacía o sin ser analógico, 

1165
00:53:13.905 --> 00:53:15.658
puede ser con el procesador 
de textos. 

1166
00:53:16.320 --> 00:53:19.435
Mira, los trabajos que 
hacíamos en los 80 

1167
00:53:19.485 --> 00:53:21.415
cuando no había internet dependía 
de la enciclopedia 

1168
00:53:21.465 --> 00:53:23.875
que tuvieras en tu casa o en la 
biblioteca de tu barrio. 

1169
00:53:23.925 --> 00:53:24.860
La Larus, la Salvat,

1170
00:53:24.920 --> 00:53:27.160
la Espasacalpes, la Vicendives, ¿sí?

1171
00:53:27.480 --> 00:53:30.320
Ya si consultabas varios, 
eres el amo. 

1172
00:53:30.580 --> 00:53:32.080
Pero ahí podías hacer dos cosas.

1173
00:53:32.320 --> 00:53:34.535
Venga, vamos a ver, no sé 
dónde tengo el puntero, 

1174
00:53:34.585 --> 00:53:35.355
¿en algún lado de la vida?

1175
00:53:35.405 --> 00:53:35.855
Ahí.

1176
00:53:35.905 --> 00:53:36.380
Vale.

1177
00:53:37.200 --> 00:53:38.454
Aprendizaje superficial.

1178
00:53:38.504 --> 00:53:43.040
Yo cojo, busco mitos nórdicos 
en la enciclopedia. 

1179
00:53:43.960 --> 00:53:46.880
Y lo copio tal cual con mi 
bolivic y el papel. 

1180
00:53:47.280 --> 00:53:50.080
Tal cual viene en la enciclopedia, 
lo copio en el papel. 

1181
00:53:51.160 --> 00:53:52.600
¿Qué aprendizaje me supone?

1182
00:53:53.750 --> 00:53:55.890
Está tal cual puesto, ni 
lo he pasado por mí, 

1183
00:53:55.950 --> 00:53:57.310
ni nada, superficial o nulo.

1184
00:53:58.050 --> 00:53:58.535
Vale,

1185
00:53:58.585 --> 00:54:00.505
pues lo mismo que si copio 
y pego del chat GPT, 

1186
00:54:00.555 --> 00:54:01.950
superficial o nulo.

1187
00:54:02.510 --> 00:54:04.830
¿Qué pasa si yo todo esto,

1188
00:54:04.990 --> 00:54:09.625
eso que me viene en la enciclopedia, 
elaboro un guión, 

1189
00:54:09.675 --> 00:54:12.290
se lo explico a un compañero, 
hago una exposición oral, 

1190
00:54:12.590 --> 00:54:16.090
o genero una redacción por mí mismo, 
lo pongo con mis palabras, 

1191
00:54:16.450 --> 00:54:18.765
intento comprenderlo, busco 
en el diccionario 

1192
00:54:18.815 --> 00:54:19.810
lo que no entiendo.

1193
00:54:21.020 --> 00:54:22.131
Aprendizaje profundo.

1194
00:54:22.180 --> 00:54:24.555
Pues lo mismo si hago un 
procesamiento multimodal 

1195
00:54:24.605 --> 00:54:27.995
de información y luego lo 
pongo con mis palabras 

1196
00:54:28.045 --> 00:54:31.220
porque me ha servido como un 
procesamiento de información, 

1197
00:54:31.540 --> 00:54:34.835
pero luego lo paso por mí para 
intentar entenderlo, 

1198
00:54:34.885 --> 00:54:37.000
comprenderlo y transferirlo.

1199
00:54:37.700 --> 00:54:38.595
Aprendizaje profundo.

1200
00:54:38.645 --> 00:54:39.731
Pues ahí no cambia nada.

1201
00:54:40.820 --> 00:54:42.735
Eso sería usar el chatbot

1202
00:54:42.785 --> 00:54:44.871
como si fuera la enciclopedia 
o la Wikipedia, 

1203
00:54:45.040 --> 00:54:46.660
o una fuente de información más.

1204
00:54:47.020 --> 00:54:48.464
Una fuente de información más.

1205
00:54:48.930 --> 00:54:50.985
Vale, aquí ya aporta un poquito 
más de valor añadido 

1206
00:54:51.035 --> 00:54:52.185
en el momento de aumentación.

1207
00:54:52.235 --> 00:54:55.915
Son los mismos procesos, pero 
aporta valor añadido. 

1208
00:54:55.965 --> 00:54:57.025
Os voy a poner un ejemplo.

1209
00:54:57.075 --> 00:54:59.225
Mi hijo le mandó.

1210
00:54:59.275 --> 00:55:01.917
Bueno, esto va a quedar grabado, 
me vais a buscar la ruina. 

1211
00:55:02.050 --> 00:55:05.305
Le mandó su maestro de educación 
física en quinto 

1212
00:55:05.355 --> 00:55:10.330
un trabajo sobre los juegos 
populares y tradicionales. 

1213
00:55:14.290 --> 00:55:15.110
Y claro.

1214
00:55:16.460 --> 00:55:16.975
Hola, ¿qué tal?

1215
00:55:17.025 --> 00:55:19.667
De primero de competencia digital, 
una criba de fuentes. 

1216
00:55:20.260 --> 00:55:25.260
Un niño de quinto todavía, claro, se 
encontraba cosas que no entendía. 

1217
00:55:26.640 --> 00:55:29.040
Claro, riesgo de que coja 
y copie tal cual. 

1218
00:55:30.020 --> 00:55:32.060
O sea, ¿qué puede salir 
mal, no, compañero? 

1219
00:55:32.140 --> 00:55:35.435
O sea, cuando no has hecho, no 
estuvo en los cursos de WebQuest. 

1220
00:55:35.485 --> 00:55:37.680
Espere, ahí no estaba.

1221
00:55:37.840 --> 00:55:39.562
En la WebQuest no llegó ese profesor.

1222
00:55:39.980 --> 00:55:40.880
Lo siento, ¿eh?

1223
00:55:42.600 --> 00:55:44.320
Vale, ¿qué hicimos?

1224
00:55:44.580 --> 00:55:47.855
Todas las fuentes que había buscado 
las metí en un cuadro inteligente, 

1225
00:55:47.905 --> 00:55:49.178
en este caso de Notebook LM.

1226
00:55:49.620 --> 00:55:53.375
También un vídeo de una maestra 
de educación física 

1227
00:55:53.425 --> 00:55:55.000
que contaba todos los juegos.

1228
00:55:55.860 --> 00:55:59.515
Todo ese contenido estaba adaptado 
de esa maestra para otros maestros, 

1229
00:55:59.565 --> 00:56:01.818
pero no estaba para un niño 
de quinto de primaria. 

1230
00:56:02.180 --> 00:56:06.340
Por tanto, lo que hicimos fue 
generar unos apuntes. 

1231
00:56:07.380 --> 00:56:10.100
Para un niño de quinto de primaria.

1232
00:56:10.160 --> 00:56:12.920
Ahí ya me está haciendo un 
support al learning, 

1233
00:56:13.080 --> 00:56:15.015
es decir, me está adaptando 
al nivel educativo 

1234
00:56:15.065 --> 00:56:18.640
la complejidad cognitiva, en este 
caso del contenido, al niño. 

1235
00:56:20.540 --> 00:56:23.240
Y luego ya el niño lo pasa por 
él, puede hacer dos cosas, 

1236
00:56:23.380 --> 00:56:24.936
si lo copia y lo pega superficial,

1237
00:56:25.480 --> 00:56:30.480
si lo pasa por él, claro, luego 
de ahí pudo seleccionar 

1238
00:56:31.140 --> 00:56:32.920
qué juegos quería, cuál era tal,

1239
00:56:33.060 --> 00:56:35.020
y hizo su trabajo, ¿bien?

1240
00:56:35.080 --> 00:56:38.024
Pues ahí aporta valor añadido a la 
experiencia de aprendizaje. 

1241
00:56:38.520 --> 00:56:39.415
Y luego tenemos

1242
00:56:39.465 --> 00:56:43.655
esta la redefinición, que son cosas, 
que ese es el cuadrante superior 

1243
00:56:43.705 --> 00:56:46.124
derecha que hemos visto en 
la diapositiva anterior, 

1244
00:56:46.240 --> 00:56:47.851
cosas que sin la IA no podría hacer.

1245
00:56:48.020 --> 00:56:51.275
O sea, los 200 millones de proteínas,

1246
00:56:51.325 --> 00:56:52.475
identificar esa estructura,

1247
00:56:52.525 --> 00:56:54.278
no se puede hacer sin 
esta tecnología. 

1248
00:56:55.200 --> 00:56:56.660
Cosas que no puedes hacer.

1249
00:56:56.760 --> 00:56:58.355
Y ahora con todo el tema 
de la IA géntica, 

1250
00:56:58.405 --> 00:57:01.555
tanto para tu práctica docente 
como para tu aprendizaje, 

1251
00:57:01.605 --> 00:57:03.435
yo ahora mismo, porque no 
os lo puedo enseñar, 

1252
00:57:03.485 --> 00:57:05.775
pero tengo una bóveda con 
todas mis lecturas 

1253
00:57:05.825 --> 00:57:06.680
donde la IA entra.

1254
00:57:06.960 --> 00:57:08.185
Bueno, ahora os la enseño.

1255
00:57:08.235 --> 00:57:13.015
A todas mis lecturas y hago 
consultas a esa inteligencia, 

1256
00:57:13.065 --> 00:57:16.455
a esa bóveda, a esa base 
de conocimiento 

1257
00:57:16.505 --> 00:57:19.036
donde tengo todos mis apuntes 
con las referencias APA, 

1258
00:57:19.480 --> 00:57:24.240
Y son cosas que serían impensables 
sin esa inteligencia artificial. 

1259
00:57:25.420 --> 00:57:30.420
No sé si lo voy a poder proyectar, 
pero A ver. 

1260
00:57:31.120 --> 00:57:33.020
Esta no es.

1261
00:57:34.940 --> 00:57:37.675
Bueno, y bueno, esto ya estaría, 
mientras cargo 

1262
00:57:37.725 --> 00:57:40.255
esto, yo os lo enseño, y ahora 
si tenéis alguna duda 

1263
00:57:40.305 --> 00:57:43.960
o demás, dije que iba a ser 
I-10 y son I-10, ¿no? 

1264
00:57:44.040 --> 00:57:45.675
Bien, lo hemos clavado, ¿no?

1265
00:57:45.725 --> 00:57:46.380
Bien, Laura.

1266
00:57:47.940 --> 00:57:51.220
Vale, dijimos que iba a ser 
I-10 y ya está I-10. 

1267
00:57:51.280 --> 00:57:52.336
Y esto es todo, amigos.

1268
00:57:52.420 --> 00:57:56.240
Mirad, aquí está, aquí lo tengo, 
si lo queréis ver, 

1269
00:57:56.400 --> 00:58:00.275
es una base de datos de 
todas mis lecturas, 

1270
00:58:00.325 --> 00:58:05.300
donde la IA para preparar mis 
materiales docentes, ¿Veis? 

1271
00:58:06.360 --> 00:58:08.675
Me ha hecho una bóveda de notas

1272
00:58:08.725 --> 00:58:11.515
que están todas interconectadas, 
tanto a nivel semántico 

1273
00:58:11.565 --> 00:58:13.200
como a nivel conceptual.

1274
00:58:13.320 --> 00:58:14.655
Entonces, cuando yo entro 
en una nota, 

1275
00:58:14.705 --> 00:58:19.215
me dice lo que viene y se 
conecta a la bóveda 

1276
00:58:19.265 --> 00:58:22.129
antes de contestarme para preparar 
mis materiales docentes. 

1277
00:58:22.180 --> 00:58:23.055
¿Y eso lo hiciste con IA?

1278
00:58:23.105 --> 00:58:23.920
Con IA, claro.

1279
00:58:24.000 --> 00:58:24.475
La IA,

1280
00:58:24.525 --> 00:58:27.360
lo que entró fue a todo mi 
Evernote, Google Keep, 

1281
00:58:27.540 --> 00:58:30.600
notas que tenía yo de voy a un 
curso tuyo, me la anoto. 

1282
00:58:31.310 --> 00:58:36.310
Le dio estructura, las interconectó 
y ahora se conecta por MCP mi IA 

1283
00:58:37.410 --> 00:58:41.910
a AI y antes de contestarme consulta 
la bóveda antes de responderme. 

1284
00:58:42.270 --> 00:58:45.425
Pues esto es impensable y entonces 
estoy en ese estadio 

1285
00:58:45.475 --> 00:58:49.370
de redefinición que me permite hacer 
cosas que de otra manera no podría. 

1286
00:58:49.470 --> 00:58:51.265
Y ahí es cuando tiene sentido 
esta inteligencia. 

1287
00:58:51.315 --> 00:58:56.290
No para copiar y pegar la respuesta 
basura que te devuelve de primeras. 

1288
00:58:57.750 --> 00:58:59.890
Y esto sería todo, compañeros.

1289
00:59:08.850 --> 00:59:10.572
Bueno, no vamos a extenderlos mucho,

1290
00:59:10.650 --> 00:59:11.945
pero vamos a tener que 
ponerle preguntitas, 

1291
00:59:11.995 --> 00:59:12.859
yo creo que sí, ¿no?

1292
00:59:19.630 --> 00:59:20.790
Hola, buenos días.

1293
00:59:21.170 --> 00:59:23.750
Me ha gustado bastante 
la conferencia. 

1294
00:59:24.210 --> 00:59:28.945
Pero bueno, en el último 
apartado, perdona, 

1295
00:59:28.995 --> 00:59:32.605
pero has tocado el campo que yo 
trabajo de los juegos populares 

1296
00:59:32.655 --> 00:59:33.690
y de los cuentos.

1297
00:59:33.950 --> 00:59:37.690
Y en cierta manera, respecto 
a ese trabajo discrepo, 

1298
00:59:38.230 --> 00:59:42.945
la labor que ha tenido que acudir 
fácilmente el niño 

1299
00:59:42.995 --> 00:59:46.090
o sugerido por el profesor 
de gimnasia. 

1300
00:59:46.250 --> 00:59:49.670
Eso no se investiga de esa forma.

1301
00:59:50.150 --> 00:59:53.910
Estoy totalmente en desacuerdo.

1302
00:59:54.370 --> 00:59:57.290
Entonces, ese niño lo que 
debía de haber hecho. 

1303
00:59:57.880 --> 01:00:02.575
Es consultar también incluso 
conectar con la biblioteca nacional 

1304
01:00:02.625 --> 01:00:06.895
o con una biblioteca de 
sus zonas cercanas 

1305
01:00:06.945 --> 01:00:11.215
y buscar un libro de juegos populares

1306
01:00:11.265 --> 01:00:15.295
y además ese trabajo no 
se hace en una noche 

1307
01:00:15.345 --> 01:00:19.335
ni en tres días ese niño tiene 
que ir a investigar 

1308
01:00:19.385 --> 01:00:23.880
y preguntar a los abuelos a sus 
padres formas del juego. 

1309
01:00:24.740 --> 01:00:26.240
Esta es horrible.

1310
01:00:26.600 --> 01:00:31.080
Y mira, te voy a sugerir, que 
te puede servir para esto. 

1311
01:00:31.240 --> 01:00:34.415
Hay un libro que tengo yo en 
mi propiedad que se llama 

1312
01:00:34.465 --> 01:00:39.440
Para jugar como jugábamos, publicado 
por la Diputación de Salamanca 

1313
01:00:40.100 --> 01:00:41.460
y otros juegos.

1314
01:00:41.680 --> 01:00:44.985
Yo soy docente, ahora por 
la edad no me dejan, 

1315
01:00:45.035 --> 01:00:48.535
pero no me canso de jugar 
y de contar cuentos 

1316
01:00:48.585 --> 01:00:50.300
y conversar.

1317
01:00:50.760 --> 01:00:52.160
Esto es horrible.

1318
01:00:52.580 --> 01:00:57.580
Y a los niños se les iría 
esas tonterías 

1319
01:00:59.160 --> 01:01:04.160
de la excesiva informática 
jugando, relacionándose. 

1320
01:01:05.360 --> 01:01:08.780
Es terrible lo que está pasando 
en esta sociedad. 

1321
01:01:09.480 --> 01:01:13.440
Yo he hecho mi carrera de geografía 
e historia en Valladolid. 

1322
01:01:13.560 --> 01:01:16.600
Soy segoviana, casi vallisoletana.

1323
01:01:16.960 --> 01:01:19.255
Hice magisterio y todos 
los cursos habidos 

1324
01:01:19.305 --> 01:01:19.860
y por haber.

1325
01:01:20.000 --> 01:01:21.160
Pero es denigrante.

1326
01:01:21.320 --> 01:01:23.900
Y yo, dando clases de geografía 
e historia, 

1327
01:01:24.200 --> 01:01:28.120
he puesto la película La lengua 
de las mariposas. 

1328
01:01:28.280 --> 01:01:32.300
He puesto los discos de 
Mester de Jugularía. 

1329
01:01:32.360 --> 01:01:34.935
Y he relacionado música, teatro

1330
01:01:34.985 --> 01:01:39.360
y actualmente estoy en una 
extraordinaria escuela de teatro. 

1331
01:01:39.480 --> 01:01:40.495
Bueno, compañera, si me dejas.

1332
01:01:40.545 --> 01:01:41.015
Entendido.

1333
01:01:41.065 --> 01:01:43.495
O sea, te favorezco y 
no hay información. 

1334
01:01:43.545 --> 01:01:44.515
Pero déjame que te conteste 
por lo menos. 

1335
01:01:44.565 --> 01:01:45.915
Pero es deligrante lo 
que están haciendo 

1336
01:01:45.965 --> 01:01:46.773
con la educación.

1337
01:01:46.940 --> 01:01:49.335
Déjame que te conteste una 
cosa que me has dado. 

1338
01:01:49.385 --> 01:01:52.760
No, un apunte no, me has dado hasta 
en el cielo el paladar, pero bueno, 

1339
01:01:52.820 --> 01:01:53.420
no pasa nada.

1340
01:01:53.470 --> 01:01:56.520
O sea, ya me lo apunte, eso, 
con amor y cariño, ¿no? 

1341
01:01:57.600 --> 01:02:00.780
Sí, desde el amor y el cariño 
y luego te viene la. 

1342
01:02:01.850 --> 01:02:04.130
Bueno, con respecto a lo 
que me has dicho, 

1343
01:02:04.230 --> 01:02:09.230
yo también he sido el primero 
en criticar la tarea 

1344
01:02:09.650 --> 01:02:11.250
como estaba conceptualizada.

1345
01:02:11.330 --> 01:02:12.465
Creo que he empezado así, ¿no?

1346
01:02:12.515 --> 01:02:14.910
Si no me equivoco, creo 
que he empezado así. 

1347
01:02:15.960 --> 01:02:17.849
Yo te he puesto un ejemplo 
en 30 segundos, 

1348
01:02:18.000 --> 01:02:20.395
no te he dicho todo lo que hicimos, 
nos fuimos al pueblo, 

1349
01:02:20.445 --> 01:02:22.241
jugamos con las canicas, 
con la peonza, 

1350
01:02:22.292 --> 01:02:26.075
tú me has criticado sin contexto, 
porque yo solo te estaba contando 

1351
01:02:26.125 --> 01:02:30.140
cómo la IA podía servir para adaptar 
la carga cognitiva de un contenido, 

1352
01:02:30.420 --> 01:02:32.860
no sabes todo lo que 
hemos hecho antes, 

1353
01:02:32.980 --> 01:02:35.460
ni la exposición como la 
hizo, entonces, bueno, 

1354
01:02:35.560 --> 01:02:38.595
es esa licencia que tenemos ahora 
de la cultura del zasca 

1355
01:02:38.645 --> 01:02:40.755
y del trolismo ilustrado, ¿no?

1356
01:02:40.805 --> 01:02:41.280
, de.

1357
01:02:41.580 --> 01:02:44.360
Sin saber repartir.

1358
01:02:44.460 --> 01:02:48.020
Entonces, bueno, de ahí, desde 
la parte que me toca. 

1359
01:02:48.400 --> 01:02:51.555
Te voy a poner otro ejemplo, que 
a lo mejor no te agrede tanto 

1360
01:02:51.605 --> 01:02:53.320
porque es de la parte de tal.

1361
01:02:54.410 --> 01:02:59.410
Mi hijo, por circunstancias, 
él es disléxico, 

1362
01:03:00.230 --> 01:03:04.050
no tiene dificultades con 
la parte textual, 

1363
01:03:04.110 --> 01:03:07.750
pues la IA me permite ofrecerle 
un acceso, 

1364
01:03:07.850 --> 01:03:08.745
tiene que ver con el DUA,

1365
01:03:08.795 --> 01:03:11.245
acceso a la información 
por otras vías, 

1366
01:03:11.295 --> 01:03:14.610
distintas formas de expresión, 
distintas formas de representación. 

1367
01:03:15.320 --> 01:03:17.895
Y ahí es a lo que voy, más allá 
de todo, no te iba a contar 

1368
01:03:17.945 --> 01:03:19.915
en una hora tú no estás para 
cómo hago un trabajo, 

1369
01:03:19.965 --> 01:03:21.695
cómo hago un trabajo de 
juegos populares, 

1370
01:03:21.745 --> 01:03:23.887
creo que no era el objetivo, 
¿vale, compañera? 

1371
01:03:24.000 --> 01:03:28.595
Y, por ejemplo, la IA me 
permite que mi hijo 

1372
01:03:28.645 --> 01:03:30.935
las matemáticas, las fracciones,

1373
01:03:30.985 --> 01:03:32.571
estaba hasta las narices de ellas.

1374
01:03:33.100 --> 01:03:35.500
Y si la IA te da la respuesta 
más probable, 

1375
01:03:35.660 --> 01:03:37.535
una maestra de primaria, un 
maestro de primaria, 

1376
01:03:37.585 --> 01:03:39.660
también te da la pregunta 
más probable. 

1377
01:03:40.280 --> 01:03:43.447
¿De qué crees que son los ejercicios 
de fracciones que llevan a casa? 

1378
01:03:46.120 --> 01:03:49.855
La tarta, la tableta de chocolate, 
partimos la pizza 

1379
01:03:49.905 --> 01:03:52.360
y están hasta aquí de la 
tableta de chocolate. 

1380
01:03:53.180 --> 01:03:53.840
¿Qué hice?

1381
01:03:54.000 --> 01:03:59.000
Le pasé esos ejercicios 
de su maestra a la IA 

1382
01:03:59.180 --> 01:04:01.380
y el mío le flipa la historia.

1383
01:04:01.580 --> 01:04:02.915
Por eso te he hablado de los mitos,

1384
01:04:02.965 --> 01:04:04.773
porque le encanta investigar 
todo eso. 

1385
01:04:04.840 --> 01:04:07.780
Y le fascina el antiguo Egipto.

1386
01:04:07.920 --> 01:04:10.100
Y le dije, contextualízame 
estos problemas, 

1387
01:04:10.260 --> 01:04:10.840
el mismo.

1388
01:04:11.970 --> 01:04:12.970
En el antiguo Egipto.

1389
01:04:13.070 --> 01:04:16.190
El faraón reparte tres cuartas 
partes del trigo, 

1390
01:04:16.250 --> 01:04:20.495
él escriba Y ahí me pedía 
más ejercicios, 

1391
01:04:20.545 --> 01:04:24.190
por una razón muy simple, parte 
del centro de interés. 

1392
01:04:25.170 --> 01:04:26.270
Y para eso,

1393
01:04:26.390 --> 01:04:28.665
para atender la amplia diversidad 
que tenemos en el aula, 

1394
01:04:28.715 --> 01:04:31.305
de adaptar la carga cognitiva, hacer 
ejercicios de ampliación, 

1395
01:04:31.355 --> 01:04:33.190
la idea generativa es una maravilla.

1396
01:04:33.270 --> 01:04:35.545
Y por ahí es por donde 
iba mi comentario 

1397
01:04:35.595 --> 01:04:37.050
de los juegos populares.

1398
01:04:37.290 --> 01:04:38.350
Más allá de que.

1399
01:04:40.540 --> 01:04:44.435
Que es el centro de cultura 
tradicional de Castilla 

1400
01:04:44.485 --> 01:04:48.095
y León donde yo ahí he trabajado 
también fenomenal, 

1401
01:04:48.145 --> 01:04:50.080
muchas gracias entonces,

1402
01:04:50.140 --> 01:04:55.140
queréis que haya otras guías 
de comunicación tangible 

1403
01:04:55.820 --> 01:04:58.940
yo lo llamo comunicación tangible sí,

1404
01:04:59.000 --> 01:05:04.000
sí de acuerdo 100% y las canicas 
se juegan en la tierra 

1405
01:05:04.680 --> 01:05:06.835
y las chapas también, obviamente 
no jugamos 

1406
01:05:06.885 --> 01:05:07.638
en el ordenador.

1407
01:05:08.520 --> 01:05:09.298
Ya estaría, ¿no?

1408
01:05:09.900 --> 01:05:12.280
No sé si hay para otra.

1409
01:05:12.420 --> 01:05:13.864
Sí, es lo que quería preguntar.

1410
01:05:13.920 --> 01:05:14.880
¿Hay otra pregunta?

1411
01:05:15.100 --> 01:05:16.660
Hola, hola, hola.

1412
01:05:16.940 --> 01:05:18.495
¿Qué tal, César?

1413
01:05:18.545 --> 01:05:19.651
Bueno, muchas gracias.

1414
01:05:20.260 --> 01:05:22.635
Me queda una pregunta, capaz que 
era una expectativa mía 

1415
01:05:22.685 --> 01:05:24.600
con el título de la conferencia.

1416
01:05:24.680 --> 01:05:27.315
Lo primero, me gustó mucho y 
yo trabajo en esa línea 

1417
01:05:27.365 --> 01:05:28.729
que vos venís desarrollando.

1418
01:05:29.530 --> 01:05:31.965
Nos pasa un poco en la universidad 
que tenemos este conflicto 

1419
01:05:32.015 --> 01:05:33.490
de lo ético y responsable.

1420
01:05:33.730 --> 01:05:34.685
Tenemos desde el año

1421
01:05:34.735 --> 01:05:37.765
pasado una revisión de un marco 
de tecnologías digitales 

1422
01:05:37.815 --> 01:05:39.590
donde incluimos esta dimensión.

1423
01:05:39.670 --> 01:05:43.265
Y claro, hay un conflicto, 
sobre todo con docentes 

1424
01:05:43.315 --> 01:05:46.965
y estudiantes, que es el tema de los 
datos y de entrenar modelos. 

1425
01:05:47.015 --> 01:05:47.465
¿No?

1426
01:05:47.515 --> 01:05:47.965
Porque.

1427
01:05:48.015 --> 01:05:48.490
Sí.

1428
01:05:48.810 --> 01:05:51.625
Entonces, nada, te quiero hacer 
la pregunta de si vos. 

1429
01:05:51.675 --> 01:05:54.330
Nada, mira, compañero, 
sé por dónde vas. 

1430
01:05:56.220 --> 01:06:01.155
Íbamos con retraso y entonces 
justamente teníamos aquí 

1431
01:06:01.205 --> 01:06:05.835
la parte de marcos éticos que era el 
último verbo que trabajábamos 

1432
01:06:05.885 --> 01:06:09.255
y bueno tenéis aquí distintos 
marcos éticos por ejemplo 

1433
01:06:09.305 --> 01:06:14.280
el de Linda Castañeda y Amaya Rollo 
tienes este de Sabater. 

1434
01:06:15.730 --> 01:06:18.710
Y luego tienes uno que 
a mí me gusta mucho, 

1435
01:06:18.810 --> 01:06:21.870
que es el de Sarah Eaton de la 
Universidad de Calgary, 

1436
01:06:21.970 --> 01:06:25.145
porque está enfocado en el 
ámbito universitario, 

1437
01:06:25.195 --> 01:06:29.565
que es el modelo CAIT, que es el 
marco de integridad académica. 

1438
01:06:29.615 --> 01:06:30.610
Claro, me he quedado.

1439
01:06:30.790 --> 01:06:31.765
Era la parte tal, tal,

1440
01:06:31.815 --> 01:06:33.025
tal pedagógica y ética, ¿no?

1441
01:06:33.075 --> 01:06:35.185
Entonces, el último verbo 
era la última parte, 

1442
01:06:35.235 --> 01:06:38.450
me han dicho que recortara y es 
donde he metido la poda por tiempo, 

1443
01:06:38.590 --> 01:06:39.285
no por.

1444
01:06:39.335 --> 01:06:41.725
Pero bueno, si quieres 
las referencias, 

1445
01:06:41.775 --> 01:06:45.010
te las paso y puedes tirar 
de ese hilo tú, 

1446
01:06:45.170 --> 01:06:49.190
creo que no me vas a necesitar para 
que te explique estos papers, 

1447
01:06:49.470 --> 01:06:49.970
¿vale?

1448
01:06:50.110 --> 01:06:50.850
Nada a ti.

1449
01:06:51.150 --> 01:06:52.705
Pero sí, sí, estaba contemplado,

1450
01:06:52.755 --> 01:06:54.710
o sea, lo tenía contemplado.

1451
01:06:56.950 --> 01:06:58.285
Pues nada, muchísimas gracias.

1452
01:06:58.335 --> 01:07:00.585
Yo creo que con esto damos por 
concluida la intervención. 

1453
01:07:00.635 --> 01:07:01.725
Muchísimas gracias, César.

1454
01:07:01.775 --> 01:07:02.990
Sí, nada, a vosotros.