¿Cómo deberíamos aprender en tiempos de IA? La perspectiva de Jala University
Por Rolando Lora, del equipo de Research and Development de Jala University
La IA generativa ha dominado de hecho las conversaciones el año pasado, evocando un espectro de sentimientos desde el escepticismo hasta una mezcla de optimismo y pesimismo. Al reflexionar sobre el año pasado, se hace evidente que el mundo ha sido testigo de las aplicaciones prácticas y los efectos de largo alcance de la Inteligencia Artificial en varios aspectos de nuestras vidas.
En medio de esta evolución tecnológica, una pregunta urgente persiste: ¿Qué significa la IA para la educación?
La disrupción educativa de la IA: Navegando el caos
La Inteligencia Artificial ha introducido una nueva era de posibilidades educativas, pero no ha llegado sin su cuota de desafíos. Uno de los principales obstáculos es la creciente dificultad para distinguir entre el contenido generado por IA y el creado por los propios estudiantes. La línea entre lo genuinamente generado por humanos y lo elaborado por IA se ha difuminado.
Ensayos, informes e incluso piezas creativas, una vez dominio exclusivo de los estudiantes, ahora pueden ser generados por algoritmos de IA, lo que hace desafiante para los educadores evaluar la autenticidad del trabajo presentado.
Esto ha añadido un elemento de caos a las aulas en todos los niveles, dejando tanto a educadores como a estudiantes lidiando con esta disrupción tecnológica.
En este artículo, profundizaremos en la perspectiva de Jala University sobre la intersección de la IA y la educación. En JalaU, una empresa profundamente comprometida con la educación y el crecimiento, hemos estado activamente involucrados en trabajar con, investigar y desarrollar productos que aprovechan esta tecnología. Como resultado, hemos formado nuestras propias opiniones sobre el asunto. Reconocemos que, aunque la IA trae nuevos desafíos, también ofrece tremendas oportunidades para el enriquecimiento educativo.
Nuestro enfoque se centra en usar el poder de la IA para aumentar la experiencia de aprendizaje, empoderar a los educadores y equipar a los estudiantes con las habilidades que necesitan para prosperar en un mundo impulsado por la IA.
Entendiendo la IA generativa
La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden generar nuevo contenido.
Esto incluye todo, desde escribir texto, componer música, hasta generar imágenes o videos realistas. Un avance significativo en este campo llegó con la llegada de arquitecturas basadas en transformadores y técnicas de aprendizaje profundo, que han mejorado enormemente las capacidades y la eficiencia de estos sistemas de IA.
Cuando nos referimos exclusivamente al texto, utilizamos el término Modelos de Lenguaje Grandes o LLM por sus siglas en inglés. Por ejemplo, GPT-4 es un modelo de lenguaje grande. También lo son los modelos LLaMA (desarrollados por Meta), Claude-2 (desarrollados por Anthropic), PaLM-2 (desarrollados por Google), Mistral (desarrollados por Mistral AI) y muchos otros que actualmente compiten por los lugares más altos en las arenas de chatbots.
Se les llama grandes porque su arquitectura de aprendizaje profundo consiste en algo que se asemeja a una vasta red de conexiones neuronales, similar a un modelo simplificado del cerebro humano. Estas redes, compuestas por miles de millones de parámetros, se entrenan con un objetivo aparentemente simple: predecir el próximo token.
La etapa de entrenamiento para un LLM competitivo es costosa y muy desafiante. Para una buena introducción, puedes consultar el video de YouTube de Andrej Karpathy “Intro to Large Language Models”.
En su esencia, un LLM consiste en:
– Una representación comprimida del mundo, derivada de sus datos de texto de entrenamiento.
– Un predictor de próximo token altamente efectivo.
Estas dos capacidades hacen que los LLM sean herramientas eficientes de recuperación de conocimiento. Esto es cierto siempre que el conocimiento estuviera presente en su corpus de aprendizaje y no estuviera diluido ni fuera inconsistente.
La perspectiva de Jala sobre la IA Generativa
Desde nuestra posición en Jala, con un sólido historial en desarrollo de software y educación de más de dos décadas, reconocemos la importancia crítica de entender el impacto de la IA Generativa.
La Universidad Jala, un pilar en nuestra visión, representa nuestro compromiso con aquellos que confían en nosotros para su educación y con nuestra región. En este sentido, comprender cómo la IA Generativa remodelará tanto la industria del software como el panorama educativo se vuelve no solo relevante, sino esencial para nosotros.
Durante el último año (2023) hemos sido testigos de vislumbres del enorme potencial que esta tecnología aporta al proceso de desarrollo de software. Nuestros ingenieros de software aprendieron a adoptar las herramientas y a utilizarlas responsablemente para maximizar su productividad. También experimentamos muchos desafíos y fuimos testigos de la frustración de instructores y estudiantes cuando la tecnología parecía volverse en contra nuestra.
Así, después de una extensa introducción, y sin querer especular demasiado sobre lo que el futuro pueda traer, queremos compartir ideas clave que encapsulan nuestra posición sobre la IA Generativa.
1. La IA Generativa ha llegado para quedarse y los estudiantes deben adoptarla de manera proactiva.
Es crucial introducir a los estudiantes a esta tecnología lo antes posible, idealmente durante su primer semestre. Enseñarles no solo cómo usarla efectivamente sino también cómo discernir entre sus aplicaciones beneficiosas y perjudiciales es esencial para prepararlos para un futuro impulsado por la tecnología.
Fomentando una comprensión profunda del potencial de la IA Generativa y sus implicaciones éticas, empoderamos a los estudiantes para tomar decisiones informadas y aprovechar esta herramienta para fines positivos e innovadores en sus empeños académicos y profesionales.
2. Nosotros (la Universidad) debemos reequilibrar ligeramente nuestros resultados estudiantiles hacia habilidades centradas en el ser humano.
Durante los últimos 20 años, nuestro viaje educativo ha estado marcado por un cambio desde los modelos tradicionales enfocados en la memorización y repetición, hacia el fomento de habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas.
A medida que avanzamos (o corremos) hacia un mundo donde la IA Generativa complementa nuestras habilidades a diario, las habilidades de conocimiento serán menos relevantes, y las habilidades centradas en el ser humano serán significativamente más importantes.
Ya estamos muy alineados con este camino, pero debemos duplicar nuestros esfuerzos para que nuestros estudiantes puedan maximizar sus habilidades en pensamiento crítico, colaboración, comunicación, resiliencia, resolución de problemas, creatividad, inteligencia emocional y la búsqueda del aprendizaje a lo largo de la vida.
Paradójicamente, la IA Generativa puede ayudarnos o jugar en contra.
3. Aprovechar las herramientas de IA Generativa para lograr nuestros resultados estudiantiles.
Concretamente:
a. Explorar e implementar el aprendizaje personalizado utilizando Tutores de IA que pueden complementar la experiencia de aprendizaje en nuestros cursos mientras se adaptan a las fortalezas, debilidades, intereses y estilos de aprendizaje de cada estudiante.
b. Explorar e implementar soporte de traducción de lenguaje en tiempo real altamente eficiente, reduciendo la brecha de comunicación que a veces encontramos entre hablantes nativos de inglés, español y portugués.
c. Explorar e implementar sistemas de retroalimentación automática de IA.
d. Asegurar que la tecnología sea accesible y esté disponible para estudiantes y educadores.
4. Reevaluación y adaptación continua.
Revisar y reevaluar regularmente nuestras estrategias educativas para asegurar que permanezcan alineadas con los últimos desarrollos en IA Generativa. Esto implica adaptar nuestro currículo, metodologías de enseñanza y herramientas para permanecer a la vanguardia de las prácticas educativas impulsadas por IA.
Conclusión
Nuestro compromiso con la educación y nuestra región es más fuerte que nunca. Nuestro viaje con la IA Generativa apenas está comenzando, y anticipamos integrar aún más estas tecnologías para mejorar el aprendizaje y la investigación. Juntos, entramos en una nueva era de educación en la Universidad Jala, listos para innovar y liderar en un mundo aumentado por la IA.
Este artículo fue mejorado con ideas y asistencia de corrección de pruebas de modelos de IA de vanguardia, incluyendo GPT-4 de OpenAI y Claude-2 100K de Anthropic.
Este artículo fue escrito es inglés y traducido a español latinoamericano con GPT-4.
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