viernes, 31 de mayo de 2024

Revolucionando la Educación en Administración de Empresas con ChatGPT y SmartLearn

 Por José Ruiz Montes



La integración de la tecnología en la educación ha sido una de las transformaciones más significativas en las últimas décadas. Con el advenimiento de las inteligencias artificiales avanzadas, como la tecnología Generative Pre-trained Transformer (GPT) de OpenAI, las posibilidades se han expandido aún más, especialmente en campos especializados como la Administración de Empresas.

ChatGPT es una herramienta desarrollada por OpenAI que utiliza modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial para generar texto y responder a entradas de usuario en lenguaje natural. Esta tecnología no solo simplifica la creación de contenidos, sino que también personaliza la experiencia de aprendizaje, adaptándose a las necesidades individuales de los estudiantes sin requerir conocimientos previos de programación.

He comenzado a trabajar en un ChatBOT diseñado específicamente para desarrollar cursos de Administración de Empresas. Este sistema, denominado SmartLearn, guía a los usuarios paso a paso a través del diseño de un curso especializado. La facilidad de uso y la capacidad de adaptación son centrales, permitiendo a los educadores personalizar el contenido sin barreras técnicas.

Una de las características más destacadas de SmartLearn es la capacidad de incorporar conocimientos adicionales mediante archivos en PDF y otros documentos. Esta función permite a los educadores enriquecer el curso con materiales de lectura, estudios de caso y artículos de investigación, ampliando así la profundidad y el alcance del aprendizaje.

En la última actualización de ChatGPT, OpenAI anunció que todos los GPTs disponibles en la tienda serán gratuitos y accesibles para todos los usuarios. Esta política no solo democratiza el acceso a la tecnología avanzada sino que también incentiva a más educadores a explorar su uso en la enseñanza y el aprendizaje.

Para aquellos interesados en utilizar SmartLearn, pueden acceder fácilmente al asistente virtual a través de: https://chatgpt.com/g/g-9swvhMjca-smartlearn-business-ai

La combinación de ChatGPT y SmartLearn está estableciendo un nuevo estándar para la enseñanza de la Administración de Empresas. Estas herramientas no solo mejoran la eficacia educativa sino que también abren nuevas vías para la personalización y la interactividad en el aprendizaje. Animo a todos los educadores y estudiantes a explorar estas tecnologías y a integrarlas en sus prácticas educativas.

Te invito a experimentar con el ChatBOT SmartLearn y a compartir tus experiencias y sugerencias. Tu feedback es invaluable para continuar mejorando y expandiendo nuestras herramientas educativas. No olvides suscribirte a nuestro blog para mantenerte actualizado con las últimas innovaciones en educación tecnológica.

Tomado de jruizmontesjruizmontes con permiso de su autor

jueves, 30 de mayo de 2024

El primer hacker conocido y como se torció la cosa.

 Por Marvin G. Soto
(Miembro del salón de la fama de los 100 hackers éticos del Mundo)

La historia del primer hacker conocido nos lleva a los albores de la era digital, a un tiempo donde la exploración de sistemas informáticos era más una aventura, una conducta curiosa; que un delito.

Corría el año 1971 cuando un joven estudiante de ingeniería de la Universidad de Tecnología de Massachusetts (MIT) llamado John Draper, también conocido por su alias “Captain Crunch”, se convirtió en el primer individuo en aprovechar una vulnerabilidad en el sistema telefónico para obtener acceso gratuito a las llamadas de larga distancia.

La hazaña de Draper se basó en el descubrimiento de que el silbato que venía en la caja de cereales Cap’n Crunch emitía un tono de 2600 Hz, el mismo tono utilizado por AT&T para indicar que una línea estaba libre. ¡Ah! Ya saben por qué lo apodaban “Captain Crunch”.

Al replicar este tono con un silbato modificado, Draper pudo manipular el sistema telefónico y acceder a llamadas de larga distancia de forma gratuita. Este acto pionero no solo estableció las bases de lo que hoy conocemos como “phreaking”, es decir; la manipulación de sistemas telefónicos para obtener beneficios, sino que también sentó un precedente para la emergente cultura hacker.

Pues siguiendo con el cuento, la palabra “hacker” tiene sus raíces en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en la década de 1950.

Inicialmente, el término se utilizaba para describir a aquellos individuos talentosos y apasionados por la exploración y modificación de sistemas informáticos y electrónicos. Estos “hackers” eran vistos como ingenieros curiosos que desarmaban y volvían a armar tecnología con el fin de entenderla mejor y mejorarla.

Con el tiempo, el término “hacker” evolucionó para abarcar a aquellos que mostraban habilidades excepcionales en la resolución de problemas técnicos y en la creación de soluciones innovadoras.

Pues nada, aquí viene el punto de inflexión donde se tuerce la cosa. Vamos a la década de 1980, pues con el aumento en la preocupación por la seguridad informática, la palabra “hacker” comenzó a asociarse cada vez más con actividades ilegales y maliciosas.

Aunque a menudo se utilizan indistintamente, existen diferencias fundamentales entre un hacker y un cibercriminal, aquí se la pinto con viñetas para que sea sencillo:

  • Los hackers suelen tener motivaciones altruistas o curiosidad intelectual. Su objetivo principal puede ser descubrir vulnerabilidades en sistemas para informar a los desarrolladores y mejorar la seguridad. Por otro lado, los cibercriminales tienen motivaciones maliciosas, como obtener beneficios financieros, dañar reputaciones o acceder a información confidencial para uso indebido.
  • Los hackers suelen adherirse a un código ético que dicta el uso responsable de sus habilidades técnicas. Por ejemplo, el principio del “hacker ético” implica el consentimiento informado al realizar pruebas de penetración en sistemas. Los cibercriminales, en cambio, carecen de consideraciones éticas y están dispuestos a violar la ley y la privacidad de otros en beneficio propio.
  • Los hackers pueden participar en actividades como pruebas de penetración, auditorías de seguridad y contribuciones al desarrollo de software seguro. Sus acciones, aunque a menudo desafiantes para la normativa establecida, buscan en última instancia mejorar la seguridad y la infraestructura digital. Los cibercriminales, por otro lado, se dedican a actividades ilegales, como el robo de datos, el fraude financiero, la propagación de malware y el ransomware, con el objetivo de obtener ganancias o causar daño.

Es decir, mientras que los hackers pueden ser considerados como exploradores digitales que buscan comprender y mejorar los sistemas informáticos, los cibercriminales representan una amenaza para la seguridad digital al aprovecharse de vulnerabilidades con intenciones maliciosas.

Es crucial separar los términos “hacker” y “ciberdelincuente” porque el uso indistinto de ambos puede llevar a malentendidos y estigmatización injusta de la comunidad hacker en general.

Listo algunas razones clave por las cuales es importante hacer esta distinción:

  • La confusión entre los términos puede oscurecer la comprensión de las motivaciones y acciones de los individuos en el ámbito de la seguridad informática. Al distinguir claramente entre hackers y ciberdelincuentes, podemos comunicarnos con mayor precisión sobre quiénes son y qué hacen estos actores en el ciberespacio.
  • La cultura hacker tiene una larga historia de contribuciones significativas al desarrollo tecnológico y a la seguridad informática. Los hackers éticos, también conocidos como “sombreros blancos”, desempeñan un papel crucial en la identificación y mitigación de vulnerabilidades antes de que sean explotadas por ciberdelincuentes. Al separar los términos, podemos reconocer y valorar adecuadamente estas contribuciones positivas.
  • La equiparación indiscriminada de hackers con ciberdelincuentes puede llevar a estereotipos negativos y prejuicios injustificados hacia aquellos que simplemente tienen un interés apasionado por la tecnología y la seguridad informática. Esto puede tener consecuencias perjudiciales, como la discriminación laboral o la persecución injusta de individuos inocentes.
  • Al distinguir entre hackers y ciberdelincuentes, se puede fomentar un entorno más propicio para la educación y la colaboración en materia de seguridad informática. Los hackers éticos pueden compartir sus conocimientos y experiencias para ayudar a fortalecer la seguridad digital, mientras que se toman medidas adecuadas para abordar a los ciberdelincuentes y proteger a las víctimas de sus actividades maliciosas.
  • Separar los términos “hacker” y “ciberdelincuente” nos permite apreciar la diversidad de actores en el ciberespacio y adoptar enfoques más precisos y efectivos para abordar los desafíos de seguridad digital.

Es importante reconocer que los hackers no son criminales y que ellos desempeñan un papel positivo en la protección y mejora de la infraestructura digital. Aquellos cuya conducta es infraccional, mediante una acción o una omisión típica (descrita por la ley), antijurídica por ser contraria al Derecho y culpable, pues le corresponde una sanción denominada pena, con condiciones objetivas de punibilidad por ser contraria al ordenamiento jurídico, son los que llamamos “ciberdelincuentes”, no hackers.

Al hacker ético, por su parte, se le atribuye un aura de confianza tranquila y determinación serena. Su expresión facial muestra un equilibrio entre seriedad y curiosidad, revelando una mente siempre inquisitiva y lista para enfrentar nuevos desafíos.

A pesar de su enfoque centrado en la tarea, el hacker ético también irradia un sentido de responsabilidad y ética. Su compromiso con la integridad y el respeto por la privacidad se refleja en cada acción que emprende. Mientras realiza pruebas de penetración y análisis de vulnerabilidades, lo hace con el objetivo de fortalecer la seguridad digital y proteger a los usuarios de posibles amenazas.

Aunque trabaja en el anonimato general, su luz interna brilla con la claridad de un propósito noble: defender la integridad y la confianza en el mundo digital. Es un guardián de la ética digital, comprometido con el bienestar y la seguridad de todos los que habitan en el ciberespacio.

El curioso de John Draper, también conocido por su alias “Captain Crunch”, jamás imagino tanto contubernio producto de su incansable curiosidad y deseo de descubrimiento.

Tomado de Marvir G SotoMarvir G Soto


miércoles, 29 de mayo de 2024

Las cuatro bases de la actitud anticientífica

 Por Andrés García Barrios tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey

Hace unas semanas, Paulette Delgado publicó en estas mismas páginas un artículo sobre las consecuencias negativas de la actitud anticientífica, y sobre cómo ésta tiene cada vez más partidarios en nuestra época (un ejemplo de ello, nos explica la autora, es la cantidad de muertes derivadas de la propaganda antivacunas que arreció en la reciente pandemia de COVID). Dado que en varias ocasiones yo mismo he mencionado en este espacio mi oposición al criterio de una parte de la comunidad científica en algunos temas, me siento comprometido a aclarar ahora mi punto de vista.

Entre otra información relevante, Paullete Delgado refiere a una investigación publicada en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), donde se mencionan cuatro bases que explican esa creciente propagación de lo anticientífico.

Antes de entrar a comentarlas, aclaro que hay una que ─quizás por evidente─ no se incluye en la lista pero que es importante tomar en cuenta: se trata de que el crecimiento de la actitud anticiencia deriva en primer lugar del hecho mismo de que la ciencia también tiene mucha más presencia en el mundo, sobre todo por la enorme expansión de las tecnologías de comunicación, de salud, domésticas, etc., y por el correspondiente auge de la divulgación del conocimiento que está detrás de ellas. Es decir, hay más gente hablando de ciencia y recurriendo a ella, y por lo tanto más gente reaccionando ─igual que siempre─ en su contra.

 Sin embargo, ocurre algo curioso: por lo general, quienes hablan mal de la ciencia también son beneficiarios suyos. A mi parecer, esto no necesariamente denuncia un cinismo de la población sino un asunto más simple: que en general los científicos, divulgadores y educadores no dan a conocer a la gente, de forma clara, que la manera que tiene la ciencia de ver el mundo, es exactamente la misma que está detrás de su teléfono móvil, su computadora personal, la licuadora con que preparan día a día su desayuno, el termómetro con que ayer midieron la temperatura a su hija y las vacunas que están rechazando. Las palabras políticamente correctas que usa la investigación citada por Paulette son que existe un “desajuste entre la entrega del mensaje científico y el estilo epistémico del receptor”.

¿Qué provoca ese desajuste? Tan sencillo, según yo, como que “el que mucho abarca, poco aprieta”. Me explico: por meterse en demasiados asuntos, los científicos y divulgadores no se dan abasto para explicarle a la gente cómo procede en realidad la ciencia ni de qué manera define tantas cosas en nuestro mundo. Y digo “meterse en demasiados asuntos” porque me parece que muchos de los temas que a los científicos les da por comentar con autoridad de expertos, no pertenecen en realidad a su dominio.

Con toda razón, los científicos, divulgadores y filósofos de la ciencia presumen de que su labor supone gran humildad, pues es cierto que su interés no es destacar por sus puntos de vista personales sino sólo describir los hechos que ocurren en el mundo; no quieren ningún tipo de aplausos para sí mismos sino, en todo caso, para la realidad. Sin embargo, hay que admitir ─junto con G. K. Chesterton─ que no es difícil encontrar científicos “que se muestran muy orgullosos de su humildad”. A muchos de estos expertos, tal rasgo de carácter les hace creer que la misma lógica que emplean en su trabajo debe ser usada para resolver todo tipo de problemas, desde los personales hasta los mundiales. Con tan abarcativo orgullo, no se dan abasto para cubrir lo urgente. Y lo que es peor, dado que al meterse en tantos terrenos van pisando asuntos de sumo interés para otros, tienen que dedicar parte de su tiempo a enfrentar controversias. Para poner un ejemplo puedo hablarles de algunos callos que me han pisado a mí. Como algunos de mis lectores saben, tengo un pronunciado gusto por eso que se suele llamar lo espiritual. Ese gusto ha chocado muchas veces con científicos que niegan la existencia de todo lo que suene a almadios e incluso voluntad humana y libre albedrío. Tales científicos suelen afirmar molestos que es justamente ese tipo de pensamiento mío (ese estilo epistémico) lo que impide que sus mensajes me lleguen y convenzan. Mientras yo conserve ese punto de vista, dicen, jamás lograré entender la ciencia, cuyo principal elemento ─el racional─ es opuesto a lo indemostrable.

Según ellos, para quien cree en lo demostrable, es necesario descartar lo indemostrable. Razonan más o menos así: quien cree que se puede demostrar cómo opera una parte del universo tiene que creer que se puede demostrar todo lo que hay en él, pues si no fuera así, es decir, si una vez que se termina de demostrar todo lo demostrable, queda una parte sin demostrar, entonces todas nuestras pruebas anteriores podrán ser puestas en duda debido a la falta de coherencia.

Yo estoy de acuerdo con ellos cuando dicen que, si se puede demostrar una parte, se puede entonces demostrar todo. También estoy de acuerdo con que hablar de lo indemostrable es absurdo, porque sería como decir que, de la misma manera en que existe un todo demostrable, también existiría un todo indemostrable, y el lector estará de acuerdo en que no es posible que haya dos todos: no puede haber dos cosas que sean todo, de la misma forma que no puede haber dos nadas, ni dos siempres, ni dos nadies, ni dos nuncas (dicho más fácil: no puede haber dos “Tú eres mi único amor” o dos “Tú eres todo lo que tengo”): lo absoluto no admite plural (eso lo sabe mi corrector de textos, que ─como el lector se da cuenta─ me señala esas palabras como error).

Yo por eso creo que solo hay un Todo… pero que, a la vez, no Todo es todo en la vida (esta frase me recuerda aquello de “El corazón tiene razones que la razón desconoce”, palabras de Blas Pascal, el gran científico del que nos hablaban en la secundaria y que además era místico). Desafortunadamente no hay mucho que añadir al respecto. Si quisiera traer otros argumentos, diría que Hegel afirmaba que Dios era Nada, pues nada se podía pensar ni decir sobre él. Karl Jaspers ─su coterráneo, pero del siglo XX─ decía que en cuanto al tema sólo dos palabras se pueden decir: “Dios existe”, afirmación suficientemente contundente como para sostener el sentido entero de la existencia (creo que lo decía un poco en contraposición a Ludwig Wittgenstein, cuya obra magna concluye con “De lo que no se puede decir nada es mejor no hablar”; lo cierto es que algunos creemos que “Dios existe” es una buena réplica a esta sentencia).

Ya he hablado en un texto anterior de la fe fisicalista, es decir la de quienes creen que en este universo sólo existe el devenir de la materia inanimada. Pues bien, yo pienso que tanto esa fe como la fe espiritual teísta, tienen que admitir que ninguna de las dos posee argumentos que las validen, y que lo único que se puede demostrar es que no se puede probar que la otra está equivocada; porque si quieren ponerse a discutir al respecto, la verdad es que sólo conseguirán enfrascarse en un pleito sin sentido, con la esperanza de que de pronto la retórica venga en su auxilio y alguna de las dos consiga lo que cuenta aquel cantautor popular:

Yo vide una alegación
de un cuervo con un perico.
El cuervo tenía razón
porque le sobraba pico.

*

Otro de los puntos que señala la investigación citada por Paulette, describe cómo muchas actitudes anticientíficas surgen del hecho de que “el mensaje científico contradice lo que los destinatarios consideran verdadero, favorable, valioso o moral”. Esto tiene que ver con lo que ya dije: si yo creo en Dios y se me dice que la ciencia niega su existencia, seguramente dejaré de creer en la ciencia. Sin embargo, hay que tener siempre en cuenta algo importante (ya hablé de ello cuando dije que hay temas que no son de la incumbencia de todos, por más expertos que resultemos en nuestras materias): de ninguna manera es lo mismo lo que dice la ciencia sobre los hechos de la realidad que lo que los científicos pueden decir, una vez que se quitan la bata, acerca de esos mismos hechos o de cualquier otro tema. O sea, la ciencia ─en efecto, siempre humilde─ se limita a explicar cómo ocurren las cosas: si va a decir algo sobre la moral, sólo será sobre los componentes demostrables que se pueden asociar con ésta (por ejemplo, la forma en que reacciona el cerebro para gratificar una acción que en el contexto social se considera buena); sin embargo, deberá permanecer muda cuando se le pregunte si existen cosas como el bien en sí y la dignidad humana (sí, muda, tanto como una computadora que no tiene instalado el programa para cierta tarea). Para justificar este silencio, los científicos podrán intervenir y aclarar “Ese no es un problema para la ciencia” o “No hay nada en la ciencia que lo demuestre”, pero será un error pretender que esta última sea la respuesta definitiva al asunto.

Si queremos que la gente crea en la ciencia, hay que empezar por explicarle cuáles son sus límites; por ejemplo, que aunque ésta demuestre el origen antropogénico del cambio climático, no está entre sus funciones exhortarnos a actuar ni orientar nuestros pasos para revertirlo. La ciencia no tiene voluntad, no exhorta ni orienta a nadie; somos los seres humanos (científicos o no) los que, basados en esa información, nos preocupamos y tomamos decisiones sobre si actuar o no, y de qué manera. Esto es importante porque cuando se trata de vacunas, la ciencia sólo debe explicarnos cómo se han creado, cómo actúan y cómo se miden sus alcances y sus límites, pero estará en nosotros (insisto, científicos o no), planear y promover su uso. Es de los seres humanos de quienes la gente desconfía, no de la ciencia. No le pedimos a la ciencia mejores explicaciones, se las pedimos a los que la divulgan (es a ellos a quienes podemos exigir que nos informen hasta dónde llega el conocimiento realmente demostrado y donde empiezan las suposiciones, así como cuáles decisiones se toman sobre aquél y cuáles sobre éstas). Es cierto que nada hará que todos en este mundo nos alineemos en una sola forma de pensar (un solo estilo cognitivo), pero me da la impresión de que acciones así podrían hacer que la gente aumentara o recuperara su confianza en la ciencia. Hay que estar bien alerta para no confundir los alcances de la ciencia con el alcance racional de los científicos cuando hacen ciencia y mucho menos con su alcance racional cuando dejan la labor y empiezan a opinar de otras cosas.

*

El segundo punto de la investigación (ya se dio cuenta el lector que voy en reversa) señala que las posturas contra la ciencia también surgen “cuando los destinatarios (del mensaje científico) abrazan la pertenencia social o la identidad de grupos con actitudes anticientíficas”.

Identificarse con un grupo por sus ideas anticientíficas es como irle a un equipo de futbol: no importa que éste gane o pierda siempre, le seremos leales por pura urgencia de identidad, puro instinto de supervivencia. La comparación vale sobre todo si pensamos que el apego al propio equipo solo tiene sentido porque existe un contrincante: bórrese la rivalidad y desaparecerá el futbol. Cuando en Estados Unidos surgió un grupo pro-ciencia conocido como Los cuatro jinetes del apocalipsis ateo, y miles de personas se unieron a su credo, otros miles lo tomaron como una franca provocación para lanzarse o afianzarse en el bando anticientífico (Los cuatro evangelistas de la verdad revelada sería un buen nombre para un grupo así). Insisto, es un contrasentido que la ciencia se declare atea o que alguien pretenda defender su ateísmo (o su teísmo) con argumentos racionales. Lo único que se logrará con medidas tan confusas será acicatear la posición contraria.

Llego ahora al primer punto de la investigación: la gente se vuelve anticientífica “cuando un mensaje científico proviene de fuentes percibidas como carentes de credibilidad”. Mi pregunta es si una vez que ya no necesitáramos buscar nuestra identidad en grupos rivales a tales fuentes; una vez que éstas nos dejaran libres con nuestras creencias, y una vez que nos explicaran los procedimientos y resultados de la ciencia con toda claridad y en nuestro estilo cognitivo (es decir con peras y manzanas cortadas en nuestros propios huertos), ¿por qué no habríamos de darles crédito? Dentro de este mi muy incompleto análisis, por ahora sólo encuentro un motivo, y no tiene nada que ver con la actitud de sus detractores, sino con la expansión mundial y de alguna manera incontrolable de la ciencia en nuestros días. Desafortunadamente este último más ─el auge de la ciencia─ está resultando en menos en la medida en que, entre el número incontable de investigaciones, se está ocultando cada vez mejor una cantidad también incalculable de fraudes. Hoy, los gurús y charlatanes ya no sólo están en la pseudociencia, sino en la ciencia misma, y de una forma mucho más difícil de rastrear y denunciar que aquéllos; el asunto ─siempre presente en la historia humana─ se recrudece ahora con el desarrollo de la inteligencia artificial, que nos habilita para crear toda suerte de falsificaciones y colocarlas incluso en revistas serias. El caso aquel del hombre que redactó un artículo de física dizque cuántica, totalmente inventado y carente de sentido, y lo mandó a una revista del género, donde fue de inmediato aprobado, amenaza con reproducirse ahora con creces en el otro bando, contaminando como nunca el ámbito de la ciencia real con información falsa. Por fortuna, hasta dónde sé, la misma inteligencia artificial está permitiendo rastrear esos fraudes, detectarlos y desarticularlos antes de que hagan verdadero daño (tan buena noticia, además de alentarnos sobre la posibilidad de rescatar la verdad científica, abre esperanzas de conseguir un equilibrio en el mundo hiper-tecnologizado de hoy).

La ciencia está en crisis por muchos motivos. Varios de ellos los menciona Paulette Delgado en su texto; de ellos, yo he elegido apenas cuatro para revisarlos. Pero son quizás innumerables. Por eso, el grito de alerta y el llamado a la acción se dirigen a todos nosotros, al mundo entero; porque la ciencia es de todos, querámoslo o no, aceptémosla o no. Este es precisamente el mensaje de un segundo artículo publicado por la misma autora esta semana, en el que aboga por la importancia de la educación y alfabetización científica. Termino, pues, convocando a que nos dispongamos, de la manera más humilde, a salvaguardar los logros del tesoro científico, que son nuestros; a que gocemos recorriendo los tramos de cielo, mar y tierra que la ciencia abre para nosotros y constatemos cómo desde ahí se escucha, cada vez mejor, lo que para unos es el íntimo rumor de la realidad, y para otros, el llamado inocultable de algo… todo… nada… nunca…

Tomado de EDUNEWSEDUNEWS del Tec de Monterrey

martes, 28 de mayo de 2024

¿Cómo integrar competencia digital ciudadana en el sistema educativo?

 Tomado de RIED

En este artículo, Diana Marín Suelves, Nuria Cuevas Monzonís y Vicente Gabarda Méndez analizan la integración de la competencia digital ciudadana en los sistemas educativos actuales

A pesar de los esfuerzos y marcos internacionales que promueven su inclusión, como el Marco de Competencia Digital para los Ciudadanos (DigComp) de la Unión Europea, la implementación de estas competencias sigue siendo desigual. 

Este estudio aborda el fenómeno desde una perspectiva bibliométrica y bibliográfica, explorando tanto la producción científica como el contenido de investigaciones disponibles en acceso abierto.

El análisis se centra en los 87 artículos seleccionados de las bases de datos Scopus y Web of Science, destacando el aumento significativo de la producción científica en los últimos años y la posición destacada de España en este ámbito. 

Los autores examinan diversos aspectos, como la etapa educativa, los participantes, y las áreas específicas del Marco DigComp que se abordan en estos estudios. Los resultados subrayan la importancia de factores como la formación docente y las características del contexto institucional en el desarrollo de la competencia digital.

Los hallazgos de este estudio ofrecen una visión integral sobre la integración de la competencia digital ciudadana en la educación, identificando tanto las herramientas y medios utilizados como los desafíos y oportunidades que se presentan. 

Este trabajo destaca la necesidad de enfoques pedagógicos más efectivos y contextualizados y propone estrategias para seguir mejorando la inclusión de la competencia digital en todas las etapas educativas, contribuyendo así al desarrollo de una ciudadanía más competente en el ámbito digital.

PUEDE LEER EL ARTÍCULO COMPLETO AQUÍ

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Cómo referenciar este artículo: Marín Suelves, D., Cuevas Monzonís, N., y Gabarda Méndez, V. (2021). Competencia digital ciudadana: Análisis de tendencias en el ámbito educativo. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(2), 329-349. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.30006

lunes, 27 de mayo de 2024

Las cuatro etapas de la Sinapsis Algorítmica

 Por Antonio Delgado

En la primera parte presentamos el concepto de la Sinapsis Algorírmica. En esta segunda parte, nos dedicamos a describir las cuatro fases que componen este revolucionario enfoque educativo .

Imagen: IdeogramAI


La educación universitaria se encuentra en una encrucijada única en la historia de la humanidad, donde la integración de tecnologías avanzadas redefine la forma en que se produce y se transmite el conocimiento. Un concepto emergente que está ganando relevancia en el contexto educativo es la Sinapsis Algorítmica (SA). Este término describe la simbiosis entre el cerebro humano y los modelos de lenguaje de Anteligencia Artificial (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) en el proceso de creación de contenido digital. La SA no solo representa una metáfora poderosa para comprender la interacción entre humanos y máquinas, sino que también proporciona un marco práctico para mejorar la generación de contenido educativo de manera balanceada y aceptable.

En esencia, la SA permite a los educadores universitarios aprovechar las capacidades avanzadas de los modelos de IA para amplificar su creatividad y eficiencia. Los LLM (GPT-4, Gemini, Copilot, MetaAI, etc.) han demostrado una notable habilidad para comprender y generar texto de manera coherente y contextualmente relevante. Estos modelos pueden analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y proporcionar respuestas detalladas, lo que resulta invaluable para los profesores que buscan desarrollar materiales educativos de alta calidad. Al combinar la intuición, el juicio y la experiencia humana con la capacidad de procesamiento y generación de datos de los LLM, los educadores podrían crear contenidos más enriquecidos, diversificados y accesibles.

La implementación de la SA en la educación no se trata simplemente de delegar la ejecución de tareas a una máquina, sino de establecer una colaboración dinámica en la que la capacidad humana y la tecnología se potencian mutuamente. Por ejemplo, un profesor podría utilizar un modelo generativo para esbozar los puntos principales de un tema complejo, generar ejemplos adicionales, ejercicios prácticos o incluso traducir contenido a múltiples idiomas para llegar a audiencias extendidas. Además, estos modelos ayudan a personalizar el aprendizaje, proporcionando retroalimentación y materiales adaptados a las necesidades específicas de cada alumno, lo que fomenta una experiencia educativa más abierta, ubicua e inclusiva.

A medida que avanzamos hacia una era donde la IA Generativa se integra cada vez más en nuestras actividades diarias, la SA se perfila como un enfoque novel de la disrupción educativa. Los profesores universitarios interesados en explorar y utilizar la IA Generativa encontrarán en esta fusión una oportunidad para transformar su educación, mejorando tanto la calidad del contenido como las actividades instruccionales y las experiencias de aprendizaje. La clave del éxito radicará en entender cómo equilibrar esta colaboración, reconociendo las fortalezas y limitaciones tanto del cerebro humano como de los modelos generativos de la IA para establecer una sinergia que promueva un futuro educativo más brillante y equitativo.

Según el informe de Copyleaks (2023), para el 2026, casi el 90% de todo el contenido en línea será generado por IA. Como resultado de la saturación del contenido genetativo, surgen preocupaciones sobre la contaminación de datos y el colapso inevitable de modelos que plantean dudas sobre la calidad y confiabilidad del texto generado por IA.

A continuación se presenta una infografía de la SA con el objetivo de describir las cuatro etapas de generación del contenido ciber-humano. Cada etapa se divide en lo que ocurre en el cerebro, lo que ocurre en el modelo LLM y el resultado final a través de la conexión sináptica entre ambos.

Este gráfico detalla las etapas de la sinapsis algorítmica, destacando las interacciones y diferencias entre los procesos cognitivos del cerebro humano y los procesos generativos de los modelos de lenguaje de larga escala (LLM). Cada etapa refleja una fase crítica en la generación y refinamiento de contenido digital, donde la colaboración entre humanos y algoritmos maximiza la calidad y efectividad del producto final.

La Sinapsis Algorítmica es un proceso iterativo y dinámico. Las etapas pueden solaparse y repetirse a medida que se refina el contenido digital. Para alcanzar niveles óptimos, se recomienda aprender a redactar indicaciones detalladas (prompts) para que los modelos LLM puedan procesar los elementos esenciales en la generación de contenido digital.

Uno de los principales objetivos de este enfoque educativo pretende que los educadores ayuden a activar la parte generativa del cerebro que es la encargada de convetir las ideas y planes en acciones concretas. Esto incluye las palabras habladas y escritas. Pero la parte difícil de la inteligencia es accionar esas ideas y planes generadas por los modelos algorítmicos. Las ideas humanas se forman en la corteza prefrontal del cerebro. Pero el cerebelo y la corteza motora se encargan de convertirlas en acciones ejecutables. No deberíamos permitir que la agencia estudiantil se reduzca a la simple generación de contenidos algorítmicos, de la misma manera que se reducía las capacidades del sowftware a la instrucción de imprimir el papel. Si las actividades mentales de los estudiantes consisten en la simple ejecución de prompts, la IA los sustituirá por completo. Pero si la actividad instruccional los impulsa a alcanzar niveles cognitivos superiores, la IA los potenciará exponencialmente. Es ahí a donde quiere llegar la Sinapsis Algorítmica.


¿Cuáles son sus beneficios?

  • Mayor creatividad y productividad: La colaboración entre humanos y modelos LLM amplifica el potencial creativo y permite generar contenido digital de alta calidad.
  • Mejor precisión y confiabilidad: La revisión y evaluación humana ayudan a garantizar la exactitud del contenido y minimizar errores, sesgos, contenido engañoso e inexacto.
  • Productos personalizados y adaptables: La SA fomenta el desarrollo de contenido adaptado a diferentes públicos y necesidades. 
  • Aprendizaje continuo: El proceso iterativo de la SA fomenta el aprendizaje continuo de los humanos y los modelos generativos LLM que se entrenan constantemente a través de interacciones. 
  • Preparación para el Mundo Digital: La educación algorítmica fomenta habilidades como el pensamiento computacional, la resolución de problemas y la creatividad, que son esenciales en el siglo 21.
  • Aprendizaje colaborativo y pensamiento adaptativo innovador: Estas habilidades son cada vez más demandadas en un mundo de transformaciones sin precedentes y radicalmente inciertas.

Este enfoque educativo representa una nueva era en las formas de aprender y trabajar en entornos colaborativos aumentados, donde la inteligencia humana y la potencia algorítmica se unen para crear productos innovadores y valiosos. Su objetivo principal es evitar que los estudiantes, educadores y creadores de contenido, tengan altos niveles de dependencia de la IAGen en la realización de sus tareas académicas o proyectos profesionales.

Asimismo, profundizar en este enfoque educativo nos permite cuestionar y superar las limitaciones de los enfoques educativos tradicionales. Los sistemas educativos actuales a menudo se centran en la memorización y la transmisión de conocimientos de manera lineal y unidireccional. En cambio, la sinapsis algorítmica nos invita a adoptar un enfoque más dinámico, donde los estudiantes son protagonistas activos de su propio aprendizaje al formular preguntas sobre temas de interés. Esto implica promover la resolución de problemas, la creatividad y el pensamiento crítico.

El papel más importante de la educación en la era de la IA es preparar a los estudiantes para vivir y trabajar en un mundo que será fundamentalmente remodelado por la IA. En estos precisos momentos, es están entrenando máquinas para lacer lo mismo que nosotros los profesores le pedimos a nuestros estudiantes que hagan en nuestros cursos: desarrollar capacidades de aprendizaje.

El plan de estudios vigente no fue diseñado para preparar a los estudiantes en el mundo moderno de la IA. Esto no significa que ya no sea relevante, pero sí significa que debemos arriesgarnos a sustituirlo por experiencias de aprendizaje que los preparen para utilizar la IA de manera apropiada, ética y responsable.

En su muro de LinkedIn, Javier Martínez (2024) compartió una interesante reflexión sobre este tema:

¿Por qué la IA va a cambiar la formación, la educación y el aprendizaje en general? Porque tiene sentido para todo aquello donde tienes una pregunta. Y aprender sobre todo, tiene que ver con hacerse preguntas (acerca de lo que te interesa), aunque el colegio nos engañó haciéndonos creer que estudiar tiene que ver con saberse la respuesta correcta sobre lo que no nos interesa.

En un aula, un profesor no puede responder cada pregunta de cada alumno en cada momento… y por eso, nadie pregunta. La IA te responderá o te entregará elementos para que puedas encontrar respuestas a tus preguntas. Podrás aprender todo lo que te importe. Hay que olvidarse de esperar a que alguien te enseñe. Y tendremos que repensar el rol de los profesores y de las instituciones educativas.

Claro que existen riesgos en el uso educativo de la IA. Pero las amenazas se combaten mejor al incorporar la Alfabetización IA en la estructura del sistema, en vez de depender de las determinaciones de una junta de gobierno o de algunas conferencias teóricas sobre la IA en la Educación Superior. El panorama de la IA está en constante evolución, por lo que el enfoque más sostenible es fomentar una cultura de conversaciones constantes sobre la IA que dote a estudiantes, docentes, personal administrativo con los conocimientos y habilidades necesarias para tomar decisiones informadas sobre su manejo socio-académico (Chris Goodall, 2024).

La educación de hoy requiere que los estudiantes a desarrollen conocimientos transversales y comprender los impactos que la IA tendrá en la sociedad. Tenemos que cultivarles habilidades duraderas como la comunicación y el pensamiento crítico. Aprender a trabajar eficazmente con sistemas automatizados que los preparen para formar parte de la naturaleza cambiante del trabajo. Si no estamos preparando a los estudiantes para el mundo de la IA, ¿para qué los estamos preparando?

En este momento, las universidades están haciendo un trabajo pésimo al hacer que los estudiantes realmente piensen y descubran su lugar en el universo. Incluso, las mejores escuelas de la Ivy League se centran en producir los mejores engranajes en la actual máquina económica insostenible. ¿Comenzamos nuestras clases con una discusión sobre ética? ¡No! ¿Alguna vez nos preguntamos si toda esta tecnología moderna está realmente ayudando al mundo? ¡No! ¿Podríamos, por favor, detenernos y preguntarnos si la búsqueda interminable de conocimientos y nuevos productos es una pérdida de tiempo gigantesca? ¡Espero que sí! Entonces, ¿qué tal si hacemos una pausa en la locura de la especialización interminable y enseñamos a los jóvenes a cambiar verdaderamente el mundo? (Jason Polak, 2024).

No solo reflexionemos sobre la IA en la Educación, sino también en la IA en la Sociedad...

Tomado de EDUMORFISEDUMORFIS

viernes, 24 de mayo de 2024

El rol de la Inteligencia Artificial en la educación básica

 Por  Melissa Guerra Jáuregui Tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey

Es importante destacar que la implementación de esta tecnología en la educación básica va más allá del uso de apps o plataformas integradas en el aula, puesto que ésta ha reformulado los procesos de enseñanza-aprendizaje a un nuevo nivel, llevando a cambios importantes dentro y fuera del aula, destacando el diseño curricular y las competencias digitales.

A su vez, se deben tomar en cuenta las limitaciones y las repercusiones éticas del desarrollo e implementación de la IA a nivel básico, esto para que los derechos humanos de los niños y las niñas no sean trasgredidos.

La educación básica y la Inteligencia Artificial (IA)

Alfabetización digital

Uno de los términos clave para entender el rol de la IA en la educación a nivel básico es la alfabetización digitalde la cual se desprende otra en inteligencia artificial. De acuerdo con la UNESCO, la alfabetización digital se refiere a “la capacidad de acceder, gestionar, comprender, integrar, comunicar, evaluar y crear informaciones mediante la utilización segura y pertinente de las tecnologías digitales para el empleo, un trabajo decente y la iniciativa empresarial”.

Alfabetización en IA

Por su parte, la alfabetización/instrucción en inteligencia artificial (AI literacy) se define como la capacidad de interactuar asequiblemente con la IA mediante el aprovechamiento de herramientas, sistemas y marcos de la misma, con el fin de resolver problemas de manera efectiva y ética dentro de una amplia gama de contextos socioculturales. Otros estudios la definen como un conjunto de competencias que permiten evaluar, comunicar y colaborar de forma efectiva y crítica con esta tecnología.

Además, se destaca que la alfabetización en IA tiene tres elementos esenciales:

  1. La comprensión de las capacidades de esta tecnología.
  2. Su utilización para resolver problemas.
  3. Su aplicación en contextos socioculturales.

¿Por qué es importante la alfabetización?

Como principio ético, la inclusión de la alfabetización en IA expone la importancia de educar a las infancias y jóvenes para que estén informados, con el fin de que tomen buenas decisiones respecto al uso de la inteligencia artificial en sus vidas.

Algunos estudios sugieren que la alfabetización en esta tecnología es relevante para las niñas y los niños, puesto que gracias a esto se mejoran muchos aspectos del desarrollo infantil, por ejemplo, la teoría de la mente, la indagación, la creatividad y las emociones, así como la investigación colaborativa. Además, la implementación de herramientas con esta tecnología en las primeras etapas de las aulas de educación preescolar han demostrado efectos prometedores.

Además de ser end-users, los niños y las niñas necesitan un enfoque educativo diferente gracias a los avances en tecnología de los últimos tiempos. Sin embargo, diferentes estudios señalan que integrar su presencia en el currículo ha sido un tema desafiante, ya que implica cambios en la forma de enseñar y aprender, aunado a que existe poca investigación sobre esta en ambientes educativos de nivel básico.

Existen varias iniciativas que llaman a “tomar acción” ante la creciente necesidad de la educación básica por incluir la alfabetización en IA, lo cual implica el diseño, la fundamentación pedagógica, la implementación (es decir, quécuándo cómo), la evaluación, los objetivos, las competencias, la preparación docente, actualizaciones, etcétera.

La iniciativa “Cinco Ideas Principales en IA” (five big ideas in AI) fue propuesta por el trabajo conjunto de la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) y la Computer Science Teachers Association (CSTA). En esta se presentaron recomendaciones para la enseñanza de esta tecnología en la educación básica. Dicha iniciativa define lo que los estudiantes deben aprender sobre IA, robótica y machine learning (ML).

Otra iniciativa es el SEAME modella cual es una clasificación de alto nivel sobre conceptos y habilidades para categorizar recursos de aprendizaje de IA para la educación básica y la investigación.

¿Para qué enseñar con IA?

Se distinguen varias razones por las cuales la enseñanza con esta integración en educación básica es relevante:

  1. Conocer y comprender las competencias básicas de esta tecnología y utilizar sus aplicaciones es fundamental para que todas las personas se conviertan en alfabetizados en IA en el mundo digital actual.
  2. Las niñas y los niños deben estar capacitados para comprender, utilizar y evaluarla con un propósito determinado.
  3. Las infancias deben tener la capacidad de comprender sus funciones básicas, especialmente cuando en su experiencia cotidiana aparecen juguetes integrados con ésta.
  4. Las nuevas generaciones ya están creciendo con ella, resultando en un impacto en sus vidas.
  5. Se debe asegurar que su uso sea seguro y efectivo.
  6. La IA requiere una nueva forma de pensamiento.
  7. Se puede empoderar a las y los niños, mediante las oportunidades que brinda esta tecnología, para lograr o potenciar cambios.
  8. Se requiere una fuerza laboral capacitada en inteligencia artificial.

¿Cómo se puede enseñar con IA?

Hoy en día existe una línea difusa sobre cómocuándo y qué implementar en el quehacer educativo, puesto que, aunque existen plataformas y apps con integraciones de IA, eso no quiere decir que sean la totalidad de los cambios que se requieren para potenciar la calidad educativa a nivel básico con inteligencia artificial.

Varios estudios indican que durante la educación preescolar, la integración de esta tecnología en juguetes, tales como robots y kits (para programar), apoyan en los primeros pasos de su desarrollo en su alfabetización en el uso de esta tecnología. A saber, otras herramientas que están siendo utilizadas para la implementación de IA en el aula de educación básica son: PopBots, Teacheable Machine, Jobo Robot, Anki Cosmo Bot, PlushPal, RoBoHon, PictoBlox, entre otros.

Mediante la gamificación con IA (juegos como «piedra, papel o tijera», actividades lúdicas y música) los estudiantes desarrollan el andamiaje necesario para aprender sobre sistemas de conocimiento (knowledge-based systems), machine learning bajo supervisión e IA generativa, adquiriendo y reconociendo los conocimientos básicos sobre la inteligencia artificial y sus implicaciones éticas.

Ahora bien, en términos de diseño instruccional para integrar la alfabetización en IA, se requieren de varios aspectos, tales como la pedagogía, el contenido, las herramientas/material de clase, la evaluación, etcétera.

Aunque no existe un conjunto de lineamientos globales para desarrollar un currículo de esta forma, puesto que cada país tiene contextos educativos y culturales diferentes, se pueden revisar sugerencias/recomendaciones para comenzar a construir un plan estratégico, pedagógico y tecnológico que apoye la calidad educativa, conforme a los principios y normas que se requieran para cada caso.

Algunos autores sugieren lineamientos para la enseñanza de IA en el aula, con un enfoque en ciencia y matemáticas: Aprendizaje y Enseñanza de IA (K-12 AI Learning and Teaching), Integración de la IA en programas STEM, Idiomas y Ciencias Sociales (K-12 AI Education Integration into STEM, Language Arts and Social Science Education), Desarrollo Profesional en IA para Maestros y Administrativos (K-12 AI Professional Development for Teacher and Administrators) y Evaluación (K-12 AI Assesment).

Hay que recalcar que la alfabetización no requiere que los estudiantes aborden términos o temas complejos, o que adquieran capacidades complejas de programación y ML, sino que desarrollen bases sólidas para comprender las capacidades, límites, aplicaciones y consideraciones éticas de la inteligencia artificial, con el fin de que los estudiantes puedan desarrollarse plenamente en la era digital.

Desafíos de la enseñanza a nivel básico con IA

Aunque parezca sencillo de realizar, sí existe una complejidad al momento de desplegar un currículo integrado con IA, puesto que no hay que perder de vista los objetivos de aprendizaje, ni tampoco la mera aplicación de actividades con apps o plataformas con esta tecnología solo por creer que eso sería una “innovación”.

Con o sin IA, el diseño instruccional, los planes, clase, los métodos, etc., deben tener un objetivo. Se debe tener cuidado para no caer en un círculo vicioso de “aplicación infinita de actividades con inteligencia artificial”, pero que no tienen ningún propósito dentro de los procesos de aprendizaje. A saber, esta debe ser tomada en cuenta como herramienta y no como un sustituto de algo.

Entre los retos más importantes se encuentran los siguientes:

  • El déficit de conocimientos, habilidades, confianza y actitudes sobre IA de los profesores
  • La falta de un currículo robusto e integrado con esta tecnología
  • Poca información sobre los lineamientos para implementar los procesos de enseñanza-aprendizaje adecuados con IA

También se debe considerar que, tanto el profesorado como la comunidad estudiantil deberán desarrollar competencias relacionadas con el mundo digital actual, por lo que el reto se hace cada vez mayor.

Competencias del docente

En este apartado se enuncian algunas de las competencias que las y los profesores deben considerar:

Competencias del estudiante

Existen varios marcos de referencia que distinguen ciertas competencias que las y los niños deben desarrollar:

Cabe destacar que existen competencias específicas, por ejemplo: la interpretación de datos, entender el funcionamiento y aplicaciones de machine learning, distinguir entre IA general y débil (narrow AI), entre otras.

La alfabetización es relevante hoy más que nunca, puesto que las nuevas generaciones entrarán a un mercado laboral totalmente diferente gracias a esta. Los niños y las niñas están creciendo dentro de ambientes sumamente tecnológicos gracias al uso de apps con integraciones de IA, por ende, no solo es importante el impacto que esto puede tener en ellos, sino también las implicaciones negativas como la desinformación o el exceso de información, el uso de sus datos (siendo estos menores de edad), así como sugerencias no apropiadas para su edad (en referencia al uso de chatbots o similares).

Asimismo, se debe considerar el bienestar del profesorado, puesto que la falta de lineamientos o pautas sobre IA, la falta de confianza debido al déficit de competencias digitales, el nulo o poco desarrollo de un currículo robusto e integrado con IA pueden perjudicar más que potenciar la calidad educativa, resultando en un burnout interminable debido a la poca organización y planeación por parte de las altas esferas educativas.

Tomado de EDUNEWSEDUNEWS del Tec de Monterrey