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Aunque a veces incomprendida y plagada de controversia, la Inteligencia Artificial en la educación es una herramienta muy valiosa cuando se utiliza correcta y éticamente, y eso incluye a la IA Generativa, que tiene un inmenso potencial tanto para docentes como para estudiantes cuando comprendemos a detalle qué hay detrás de ella.
Mucho se ha dicho que, a diferencia de otras tecnologías más antiguas, como la IA predictiva y la IA adaptativa, la Inteligencia Artificial generativa conlleva demasiados riesgos que pueden llevar a la falta de creatividad y originalidad. Se ha alertado sobre los muchos errores que puede cometer al no tener un sentido crítico desarrollado, e incluso se ha sugerido que, de seguir así, puede llegar a dejar sin trabajo a toda una generación de docentes y diseñadores curriculares.
Sin embargo, la realidad es que la Inteligencia artificial en todas sus formas es una gran aliada para todos los involucrados en el proceso de la enseñanza, desde tomadores de decisión institucionales hasta estudiantes. Lo que hace la diferencia entre que se aplique correctamente y se use como una “la salida fácil” con resultados contraproducentes, es el entendimiento previo que tengamos sobre cómo funciona esta tecnología y sobre los objetivos particulares que persigue cada situación pedagógica.
La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la IA que se centra en la creación de contenido nuevo y original mediante algoritmos y modelos avanzados. A diferencia de otras formas de IA anteriores que analizan y procesan datos existentes para realizar predicciones o clasificaciones, la IAG puede generar texto, imágenes, música y otros tipos de contenido sin intervención humana directa.
Este tipo de IA utiliza modelos informáticos de “redes neuronales profundas”, como GANs (Generative Adversarial Networks) y transformadores como GPT (Generative Pre-trained Transformer), para aprender patrones y estructuras a partir de grandes volúmenes de datos y luego crear contenido nuevo que sigue esos patrones.
Los primeros intentos de generar contenido mediante IA se remontan a los años 50 y 60 con la creación de programas que componían música o escribían poesía utilizando reglas predefinidas. Sin embargo, estos sistemas eran bastante limitados en su capacidad creativa.
En las décadas siguientes, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo permitió avances significativos, pero la capacidad generativa de estos modelos seguía siendo limitada y dependía en gran medida de datos y configuraciones predefinidas. Además, la disponibilidad de potencia de procesamiento era mucho menor debido a que los procesadores y servidores eran mucho más rudimentarios, y aún no se generalizaba la tecnología en la nube.
La verdadera revolución en la IA generativa comenzó con la introducción de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) en 2014 por Ian Goodfellow y su equipo. Las GANs consisten en dos redes neuronales que se entrenan conjuntamente: una generadora que crea contenido y una discriminadora que evalúa su autenticidad.
Este enfoque permitió generar imágenes, videos y otros contenidos con una calidad y realismo sin precedentes. Poco después, los modelos de transformadores como GPT, demostraron que podían generar texto coherente y contextualizado a partir de simples indicaciones.
Hoy en día, la IA generativa se utiliza para toda clase de aplicaciones de creación de contenido, soporte al cliente, apoyo en tareas creativas, investigación, desarrollo de productos, simulaciones y un largo etc.
La IA generativa, como la conocemos hoy en día, es bastante reciente y está precedida por otras dos formas de inteligencia artificial que en su momento también fueron absolutamente revolucionarias y que actualmente siguen teniendo aplicaciones clave en todos los ámbitos. La IA predictiva y la IA adaptativa. Comprender sus diferencias es crucial para aplicar correctamente cada tipo de IA según las necesidades específicas y objetivos del contexto.
En primer lugar, está la IA predictiva, que no es nada nueva, de hecho, el uso de modelos estadísticos para la predicción se remonta a mediados del siglo XX, con el desarrollo de métodos como la regresión lineal y análisis de series temporales. Junto con el avance de la computación, estos métodos se volvieron cada vez más sofisticados y precisos, y hoy en día la IA predictiva aprovecha algoritmos de machine learning para reconocer patrones y tendencias en los datos y aplicar estos conocimientos para hacer predicciones precisas.
La IA predictiva se usa mucho en el ámbito de los negocios y finanzas para previsión de ventas y análisis de riesgo, o para modelos de riesgo crediticio y predicción de precios de acciones, pero también puede usarse para controles epidemiológicos en el sector salud, como la predicción de brotes de enfermedades.
Por su parte, la IA adaptativa se refiere a sistemas que pueden ajustarse y mejorar su rendimiento sobre la marcha en respuesta a cambios en el entorno o los datos. Históricamente, el concepto de sistemas adaptativos ha existido desde los años 70, pero su aplicación en IA obtuvo verdadera relevancia con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje continuo, permitiendo que la IA se adapte en tiempo real.
La IA adaptativa se utiliza mucho en educación, por ejemplo en plataformas y apps de aprendizaje que ajustan el contenido según el progreso del estudiante, pero también podemos verla en vehículos autónomos que se adaptan a condiciones cambiantes de tráfico y en sistemas de ciberseguridad que detectan y responden a nuevas amenazas en tiempo real.
En resumen, la IA Predictiva se centra en prever resultados futuros y se basa en machine learning y análisis estadístico, la IA adaptativa se enfoca en ajustar contenido o acciones a las necesidades del usuario del contexto en tiempo real, y se basa en aprendizaje por refuerzo y aprendizaje continuo, y finalmente la IA generativa se enfoca en crear cosas nuevas y se basa en Redes Generativas Antagónicas y modelos transformadores.
En el contexto educativo, la inteligencia artificial predictiva puede ofrecer beneficios significativos al identificar patrones y tendencias que mejoren la experiencia de aprendizaje y la gestión educativa. Por ejemplo:
La inteligencia artificial adaptativa en la educación se refiere a sistemas y plataformas que ajustan dinámicamente el contenido y las metodologías de enseñanza según el progreso y las necesidades individuales de cada estudiante. Por ejemplo:
En contraste con la IA no generativa, la IA generativa ofrece un alto grado de flexibilidad y creatividad, lo que la hace especialmente poderosa en la personalización y la creación de experiencias educativas enriquecedoras y dinámicas.
Es importante recordar que la IA generativa debe complementar la enseñanza y no reemplazar ni la interacción humana ni el esfuerzo intelectual. Puede ser una gran herramienta, pero debemos mantener un equilibrio entre el uso de tecnología y métodos tradicionales para garantizar una experiencia educativa integral.
Además, hay que tomar en cuenta que las IAs deben ser alimentadas y entrenadas con datos precisos y actualizados para evitar la propagación de información incorrecta, y es crucial que todos los contenidos generados sean revisados a detalle por un ser humano con pensamiento crítico y que pueda validar la veracidad de los datos.
Por ello es tan importante que los docentes y administradores reciban formación adecuada para integrar eficazmente la IA generativa en el currículo y las actividades educativas.
Te puede interesar: 👉 Docentes liderando con Inteligencia Artificial en la educaciónCon una integración adecuada, la IA generativa puede enriquecer significativamente la experiencia educativa y preparar mejor a los estudiantes para los desafíos del futuro, ofreciendo nuevas formas de enseñanza y aprendizaje.
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