Prefacio

Prefacio a esta segunda edición

¡Bienvenidas y bienvenidos!

Octubre 2022 a Octubre 2023

La primera edición de este libro de texto se publicó en octubre de 2022. En cuestión de días, apareció el Chat Generativo Preentrenado y basado en Transformers (ChatGPT), y entramos en doce meses de locura por la IA. Cada semana, se lanzaban nuevos productos y se anunciaban mejoras en los modelos de lenguaje y sus aplicaciones. Más relevante aun: la educación parecía convertirse repentinamente en un referente para las IA Generativas (IAG). Profesores e instituciones reaccionaron rápidamente, reconociendo la llegada de una nueva herramienta e incorporándola al conjunto de herramientas educativas, o prohibiéndola debido a la amenaza que se sentía representaba. Hubo debates en prensa como en organizaciones internacionales: peticiones y cartas abiertas fueron firmadas. Se midió el impacto en el mercado laboral, y algunas empresas comenzaron a reemplazar a sus trabajadores con IA.

Para los autores de este libro, todo esto resultó en una pregunta clave, un desafío y una oportunidad.

La pregunta fue el temor de cualquier autor de un libro vinculado a la tecnología. ¿Está el libro obsoleto? Podría ser la vida útil más corta de cualquier libro, solo es cuestión de días. El desafío era incluir las novedades resultantes del tsunami de ChatGPT en una segunda edición. Y la oportunidad era compartir el libro en el mejor momento posible, cuando probablemente más se requería.

La pregunta ¿la importancia de la IAG significa que el resto de la IA ahora es innecesaria?

La pregunta tiene sentido. ChatGPT ha sido adoptado por muchos al ser muy simple de usar. Algunos expertos en IAG de 2023 sabían poco sobre IA en 2022. Por lo tanto, es tentador creer que las IAG se construyen sobre la nada y se pueden entender, si ese es el objetivo, leyendo solo lo que se ha publicado en el último año. Entonces, ¿sigue siendo necesario comprender el aprendizaje automático y las diversas herramientas desarrolladas por los técnicos de IA durante los últimos 70 años?

Creemos que la respuesta es «sí». Aunque sea un paso espectacular, la IAG se basa en tecnologías e ideas que se han compartido durante décadas. La comprensión de los datos, los sesgos, el aprendizaje no supervisado, la personalización y la ética, siguen siendo claves para lo que un profesor debe saber antes de usar la IA en el aula.

El Desafío

El desafío es escribir sobre una tecnología que evoluciona rápidamente, de una manera que satisfaga a un profesor que, comprensiblemente, quiere trabajar a partir de conocimientos no efímeros, para construir sus prácticas de la enseñanza a partir de conceptos y tecnologías que serán resistentes al tiempo. Un ejemplo es la noción de «alucinación» que ha cambiado tanto durante los últimos doce meses y que será crucial para determinar cómo los profesores adoptarán las IAG.

La Oportunidad

La oportunidad surge de la urgencia con la que todas las partes interesadas examinan hoy la cuestión de la IA y la educación. Mientras que en 2020, cuando se lanzó el proyecto AI4T, la dificultad era reclutar suficientes profesores para aprender sobre IA de forma que los resultados experimentales del proyecto fueran válidos; en 2023, esto se convertiría en una cuestión de máxima prioridad en todos los países.

¿Qué hay de nuevo en esta segunda edición?

Obviamente tuvimos que tener en cuenta la llegada de ChatGPT (y más tarde de IA alternativas). Por tanto ahora se dedica toda una sección (7) a comprender el fenómeno; se empieza a proponer cómo un profesor debería aprovechar estas tecnologías.

Para los aspectos más técnicos, hemos optado por destacar imágenes sobre texto. Por tanto, hay muchas ilustraciones nuevas en esta versión. También hemos añadido quince videos cortos -que esperamos- colaboren en comprender conceptos importantes.

El desafío abierto y multilingüe

Este es un libro de texto abierto, lo que significa que se ha utilizado una licencia Creative Commons (CC). Todas las imágenes, videos y material adicional ha sido examinados para poder ser compartidos abiertamente. Esto significa que cualquiera puede tomar el material, o parte del mismo, y reutilizarlo como desee. También pueden hacer modificaciones. Hay diferentes formatos de exportación disponibles, y los autores pueden compartir de cualquier manera en tanto se asegure que este es un libro de texto sostenible. Puede continuar con futuras versiones y nuevos proyectos.

Como es habitual, la única obligación es la de citar a los autores del libro o de capítulos específicos, donde sea relevante.

Se ha previsto con el mayor cuidado una modificación concreta: la traducción. Ya estamos traduciendo la versión original en inglés al francés, esloveno, italiano y alemán. Además, están surgiendo nuevos proyectos para traducir el libro de texto a otros idiomas. Creemos que la IA puede ayudar con el proceso de traducción, pero se necesita corrección humana.

¡Por favor, contáctenos para construir una asociación si desea que el libro se traduzca a su idioma!

¿Qué decíamos hace un año?

Comencemos con lo que ya sabes: la IA está en todas partes y la educación no es una excepción. Para algunos, el futuro es brillante y las tecnologías venideras ayudarán a hacer la educación accesible para todos; incluso podría ayudar cuando no hay suficientes profesores. Permitirá que el profesor pase más tiempo en las tareas ‘nobles’ mientras que la máquina se encargará de las ‘aburridas’, como calificar u organizar el aula.

Para otros, estos algoritmos de IA representan un enorme peligro, y los miles de millones de dólares que la industria está dispuesta a invertir demuestran que la educación ahora se ve como un mercado. Pero no es un mercado.

En algún punto intermedio, entre estas posiciones bastante diferentes, se encuentran los investigadores, educadores y formadores de políticas que son conscientes de una serie de cosas: la IA está aquí para quedarse y estará en el aula si es que aun no lo está. Y ningún ministro -y mucho menos un profesor- podrá detener esto. Entonces, teniendo en cuenta este hecho, ¿cómo puede el profesor aprovechar a la bestia y usar la IA para mejorar? ¿Cómo puede el profesor lograr que la IA trabaje para el aula y no al revés?

El propósito de este libro de texto es apoyar a los profesores a hacer esto. Se ha elaborado en el contexto del proyecto Erasmus+ AI4T. Equipos de Irlanda, Luxemburgo, Italia, Eslovenia y Francia han trabajado juntos para proponer recursos de aprendizaje de forma que los profesores puedan aprender sobre IA, específicamente IA para la educación. El material de aprendizaje y una presentación del proyecto y sus resultados se pueden encontrar en la página web de AI4T (https://www.ai4t.eu/).

Capacitar a los profesores es una tarea esencial para todos los ministerios involucrados. Los objetivos son los siguientes:

1. Concientizar a los profesores de la relevancia de la capacitación en la temática propuesta. No puede ser impuesto, tiene que ser consensuado;
2. Presentación de la IA: desde nuestra experiencia en muchas conferencias y talleres, hay participantes que han explorado, leído y asimilado el tema. Sin embargo, la gran mayoría no lo ha hecho;
3. Explicar cómo funciona la IA en el aula. ¿Cuáles son los mecanismos? ¿Cuáles son las ideas clave?
4. Utilizar la IA en tareas educativas;
5. Analizar lo que está sucediendo en el campo y estar atentos ante futuros cambios.

Esperamos que el libro de texto pueda ayudar con la mayoría de estas preguntas. Analizamos la situación actual y vinculamos la IA con la experiencia de los profesores. Al hacerlo, esperamos animarlos a seguir interesados en estas preguntas. Sin duda habrá nuevos desafíos, se cometerán errores y podría haber una fuerte oposición y controversias. Contamos con secciones llamadas ‘Hablar de IA’ en las que intentamos explicar cómo y por qué funcionan los algoritmos. Nuestro objetivo es informar a los profesores para que puedan participar plenamente en los debates y discusiones sobre IA y educación. Algunas razones para preparar este material se pueden encontrar en el video elaborado por AI4T.

Creemos en lo siguiente:

• Es necesaria cierta alfabetización en IA. Expliquemos esto, ya que a menudo se argumenta que ‘no es necesario saber cómo funcionan los motores para conducir un automovil’. Esto no es del todo cierto: la mayoría de nosotros no sabe cómo funcionan los motores pero aceptamos que hay ciencia y tecnología involucradas. Aceptamos esto porque en la escuela recibimos lecciones de física y tecnología básicas. De la misma manera, no estaríamos satisfechos con un libro que nos diga que no fumemos, basado en argumentos estadísticos sobre el número de muertes tempranas relacionadas con el tabaquismo. Nuevamente, somos capaces de entender por qué fumar es dañino dado que en algún momento una/un profesor nos ha explicado cómo funciona el sistema respiratorio, qué son los pulmones, etc. Hoy en día, con la IA teniendo un gran impacto en la sociedad, creemos que  se aplica lo mismo que en los ejemplos anteriores: descubrir sobre los efectos de la IA es insuficiente. Las/los profesores necesitan tener una comprensión de cómo funciona. El objetivo no es hacer que cada persona sea biólogo o físico, el objetivo es hacernos entender los principios e ideas.
• Los profesores son extraordinarios aprendices. Serán críticos cuando algo no esté explicado de la manera correcta, y se involucrarán más. Quieren entender. Este libro de texto es para personas que están preparadas para ir más allá, que no estarán satisfechas hasta entender.
• A continuación, la IA tiene que usarse en un entorno seguro: las computadoras o dispositivos estarán conectados a la web y las aplicaciones se ejecutarán en la nube. Aquí existe un enorme problema de seguridad, y un profesor necesita la seguridad de que el entorno de trabajo es seguro para todos. La seguridad informática es una cuestión altamente compleja; un profesor no podrá verificar las especificaciones de seguridad del software. Una fuente de confianza necesitará hacer esto.
• La IA puede ayudar, siempre que se use en un entorno de aprendizaje bien definido y controlado, para una tarea que el profesor haya identificado como relevante. Por razones económicas obvias, la industria impulsará productos a las/los profesores, aparentemente para ayudarlos a resolver una tarea a veces no importante. Pero si se considera ‘genial’, y es impulsado por el vendedor, podría terminar siendo visto como importante. Un buen profesor debe ser consciente de esto. En este libro de texto, introducimos elementos para que el profesor identifique tales productos o situaciones.
• Cuando preparamos este material didáctico, tuvimos un seria dificultad. La idea era usar software de IA que pudiéramos recomendar a los profesores, para que pudieran usarlos rápidamente en el aula. Desafortunadamente, este no es el caso: mucho software todavía es inmaduro, hay muchas preocupaciones éticas y en la mayoría de los casos los diferentes ministerios y gobiernos no han aprobado listas de software. Por lo tanto, hemos elegido un enfoque diferente: mencionaremos software en el libro de texto. Esto es porque creemos que explica un punto particular de la IA en la educación. Sin embargo, no respaldamos ningún software en particular. Se espera que pronto agencias internacionales, como la Unesco, UNICEF o el Consejo de Europa, presenten recomendaciones de software específicas.

Nos gustaría agradecer a los muchos colaboradores que han ayudado a compilar este libro de texto.

En primer lugar, nos hemos beneficiado de leer los trabajos de Wayne Holmes y disfrutado de muchas horas de discusiones con él.

Las discusiones también tuvieron lugar dentro del consorcio AI4T. Se organizaron talleres para que los temas emergieran.

Los propios profesores han sido una fuente esencial de información: a través de seminarios y webinars intercambiamos ideas con ellos, y nos hicieron saber cuáles eran confusas y/o incorrectas.

Muchos dieron opiniones valiosas, revisaron documentos y sugirieron enlaces y textos. Algunos añadieron capítulos a este trabajo:

• • Manuel Gentile nos ayudó en varios capítulos y mostró gran habilidad para hacer accesibles los aspectos más oscuros de la IA;
  • Fabrizio Falchi y Giuseppe Città fueron grandes colaboradores que nos ayudaron a entender una variedad de preguntas sobre IA;
  • Azim Roussanaly, Anne Boyer y Jiajun Pan tuvieron la amabilidad de escribir el capítulo sobre Analítica del Aprendizaje;
  • Wayne Holmes escribió un capítulo sobre agencia. Este es un tema importante cuando se discuten las implicancias éticas de la IA;
  • Michael Halissy y John Hurley exploraron los problemas de la tarea y la evaluación con la llegada de las IAG;
  • Bastien Masse es hoy un experto en dominar el prompt; ha compartido sus habilidades aquí;
  • Blaž Zupan presentó el software Orange, que su equipo ha estado desarrollando, para hacer uso del aprendizaje automático.

También estamos muy agradecidos con aquellos que coordinaron la traducción de este libro de texto al francés, italiano, alemán y esloveno. Nuestro agradecimiento especial a Solenn, Manuel, Daniela y Helena.

La Plaine sur Mer, 26/11/2023

Colin de la Higuera