1 may 2024

Perder el miedo a la Inteligencia Artificial Generativa

    

Como ya había sucedido con cada oleada de transformación digital (la ofimática, la internet, los dispositivos personales, la nube…), la llegada de la inteligencia artificial (IA), o más exactamente de la IA generativa (IAG), provoca reacciones encontradas en el ámbito de la educación, particularmente entre el profesorado. Los docentes la usan cada vez más en la trastienda, en el back office de su trabajo (y en otros aspectos de su vida), pero la mayoría son todavía reticentes a hacerlo con los alumnos, o a que lo hagan ellos mismos; algunos se aventuran a innovaciones en la enseñanza y se abren a ellas en el aprendizaje, pero son más los que se resisten o, al menos, prefieren esperar como late adopters y dejar que corran primero el riesgo los early adopters, se resisten cuanto pueden o incluso previenen contra toda suerte de peligros sn contrapeso en ventaja u oportunidad algunas.

En particular, flota en el ambiente el miedo a la sustitución de humanos por robots, a pesar de que no hay la más mínima noticia de algoritmo ni robot alguno que haya sustituido a un docente, ni de planes al respecto. Por lo demás, cualquier docente está más que satisfecho de conducir automóviles, utilizar teléfonos móviles o recibir en casa productos al por menor, por precios cada vez más bajos o con calidades cada vez más altas, porque su producción ha sido en gran medida automatizada). Hay que decir, no obstante, que el motivo para no sustituir profesores por robots y algoritmos no es, no puede y no debe ser otro que la superioridad de los primeros sobre los segundos: por mucho que la sociedad aprecie a los profesores (y lo hace, en contra del tópico), no se institucionaliza y retiene a los alumnos para darles empleo, sino al revés, se emplea a los primeros para educar a los segundos, para apoyar su aprendizaje.

Pero ni el ordenador (antaño llamado cerebro electrónico) ni la IAG han sido concebidos para sustituir al profesor ni, en principio, a ningún profesional. Algoritmos (que procesan información) y robots (que manipulan cosas físicas) pueden asumir tareas rutinarias, normalizadas, pero no todas las tareas; no por coincidencia, pueden asumir las tareas que el profesional considera habitualmente una carga inevitable, o que incluso no puede asumir por serlo en demasía. JCR Licklider, quien jugó un papel esencial en el impulso a la investigación sobre ordenadores interactivos (es decir, con pantalla, altavoces, teclado, puntero, etc., en vez de los que deglutían fichas de cartulina y vomitaban sábanas de papel de un día para otro), conectados (entre sí) y casi personales (terminales en la oficina o en casa), siempre tuvo claro que el objetivo era una simbiosis hombre-ordenador (título de su trabajo más conocido), desde sus primeros proyectos en el ámbito (la información en tiempo real para el control de radares antimisiles y la eventual respuesta, que por motivos obvios no podía dejarse a las máquinas, pero sí beneficiarse de su velocidad de procesamiento y comunicación), hasta la creación de las redes de investigadores que, en Silicon Valley y Boston ante todo, sentarían las bases de la transformación digital. D. Engelbart, quien en 1968 presentaba lo que se ha llamado la madre de todas las demos –que mostró por vez primera el ratón, el hipertexto, la videoconferencia, el editor de texto en tiempo real y otras innovaciones que hoy forman la columna vertebral del ecosistema digital–, encabezaba el grupo dedicado a lo que dio título a su escrito más conocido: “Aumentar el intelecto humano” (o inteligencia aumentada, expresión más común).

Cumple señalar que la insistencia en la colaboración humano-máquina no se debe simplemente a que solo el primero pueda ser un sujeto moral (la moral también puede inscribirse en los algoritmos), etc., sino, sobre todo, a que el primero posee y usa una inteligencia que, para el segundo, no está hoy siquiera en el horizonte, por mucho entusiasmo que se ponga en la llegada de la inteligencia artificial general, por no hablar ya del terror ante una superinteligencia. Los logros de la IAG, en particular de los modelos grandes o masivos de lenguaje (MML) y la IA conversacional, son impresionantes, pero sus debilidades y sus fiascos también lo son. Esto solo viene a reafirmar lo que se conoce como la paradoja de Moravec, que viene a decir que para un ordenador (léase algoritmo, robot, IA) es fácil lo que es difícil para un humano (esa capa de razonamiento que es nueva en nuestra evolución), pero es difícil lo que es fácil para éste (en particular, la percepción motriz y sensorial); por eso, por ejemplo, un MML necesita miles de imágenes para distinguir gatos de perros, mientras que a un bebé le basta con dos o tres de cada. Añádase que los humanos no necesitamos recurrir a una combinatoria ilimitada para razonar, sino que podemos servirnos de procedimientos heurísticos que abarcan menos pero rinden más, con resultados no siempre exactos pero sí lo bastante buenos. Vale decir que los algoritmos rinden más ante los problemas complicados, que cuesta mucho resolver pero se hace para siempre, pero los humanos lo hacemos mejor con los problemas complejos, que han de resolverse con incertidumbre y en cada nueva ocasión.

Más allá o más acá de la enseñanza, la escuela tiene una incuestionable función de cuidado, desde la simple custodia al fomento del mayor desarrollo multilateral, que resulta impensable delegar en mecanismos. Pero, al mismo tiempo, la IA nos ofrecen ya actuar en muchos aspectos como un tutor individual (y un agente) para el alumno y como un agente (y un tutor) para el profesor. Para el alumno, porque ofrece la posibilidad de acompañarlo, ayudarle y guiarlo en multitud de actividades de aprendizaje, desde la lectura más elemental a la resolución de problemas avanzados, el desarrollo de proyectos o la elaboración de ensayos de manera fundamentada. Piénsese que ya hoy multitud de aplicaciones que pueden tutorizar al que aprende en diversos ámbitos y niveles, ajustándose a sus fortalezas y debilidades, ofreciéndoles siempre más pero pudiendo también partir de menos, en una interacción sin limites temporales ni espaciales; piénsese y compárese con los escasos minutos semanales que puede llegar a obtener un alumno individual de su profesor, mas allá de la atención colectiva, y lo poco que aumentarían estos aun si se atendiese a las más enloquecidas demandas de bajar las ratios. Durante la mayor parte de la historia de la humanidad la educación fue apenas conversacional, desde los cuentos a la sombra del baobab o al calor de la hoguera, pasando por los diálogos socráticos o los dichos, parábolas, analectas, paradojas, sutras, versículos y otros elementos de las enseñanzas de los grandes maestros, que en la forma no serían distintos de los de los pequeños, los ancianos o, simplemente, los adultos. La escritura, como bien señalara Sócrates, rompió esa conversación, y la imprenta la convirtió en lección, en un discurso normalizado por un maestro también normalizado (fue el precio creciente de generalizar la educación no doméstica). Los medios audiovisuales prometieron más vida (voz, imagen en movimiento), pero al precio de una mayor unilateralidad y uniformidad, tanto que su entrada en la escuela se mostró inviable. La llamada inteligencia artificial, ya en su nivel actual (IAG, MML), permite restituir el diálogo al aprendizaje escolar. Por fin es viable la eterna promesa de la informática: un tutor para cada alumno; pero también llega como un agente, lo que por un lado refuerza la capacidad de aprendizaje, pero, por otro, cercena el control por el profesor (de ahí la primera reacción de pánico ante ChatGPT como herramienta de plagio).

Para el profesor, la IA actual puede servir ya, más que como una simple herramienta (ya lo han hecho, durante décadas, los programas de ofimática, los recursos en la web, las redes de comunicación y un sinfín de aplicaciones), como un agente al que se le pueden encomendar unos objetivos y dejar que busque y organice por sí mismo los medios. Nadie dude que los docentes, igual que empezaron bien pronto a utilizar los procesadores de texto para sus apuntes, las hojas de cálculo para listas y notas y las presentaciones para sus exposiciones, ya comienzan a utilizar la IA para programaciones, adaptaciones, informes administrativos, comunicaciones a las familias, etc., y  esto no parará de crecer porque, sencillamente, resulta conveniente. Pero también veremos a la IA ser invocada como tutor, digamos tutor profesional (o, coach, si se prefiere) para el propio desarrollo permanente, la formación continua, o el simple asesoramiento cotidiano, tanto más en la época de cambio acelerado y, en consecuencia, demanda creciente de formación continua que ya se ha abierto para todo docente, como para todo profesional o para todos sin más.

Esto nos conduce al horizonte previsto y, hasta cierto punto, configurado por Licklider, Engelbart y otros. Ni sustitución de los (docentes) humanos, ni incorporación de (simples) herramientas, sino inteligencia aumentada, lo que en el terreno significa docencia avanzada y aprendizaje potenciado. Podríamos calificar la primera de ciborgdocencia, en el sentido de que, de manera progresiva, la actividad docente se verá distribuida y simultaneada entre “docentes” cibernéticos (aplicaciones, programas conversacionales o –quién sabe cuándo y cómo, pero seguro que en algún momento y de alguna manera– avatares o robots) y, por supuesto, “orgánicos”, es decir, de carne y hueso. No hay que sorprenderse: Gary Kasparov derrotó a Deep Blue, ordenador de IBM, por 2 a 0 en 1989 y 4 a 2 en 1996; un año más tarde fue derrotado por la máquina 3 a 2, a lo que reaccionó airado; pocos después, el campeón promovió el llamado ajedrez avanzado, cyborg o centauro, en el que compiten dos equipos hombre-máquina y cuya primera partida jugó en León en 1998. Centauro, por cierto, era Quirón, el preceptor de Aquiles, figura mítica que tal vez expresa el deseo humano de fusión con su más poderosa herramienta, entonces el caballo, y aplicada a la educación.

La IA ya lleva tiempo presente, en distintos grados y formas, en nuestro deambular cotidiano por la internet y el uso común de numerosos dispositivos y aplicaciones: búsquedas, predictores de texto, sistemas de recomendaciçon, filtros de spam, asistentes de voz, traducción de textos, moderación de contenidos, etc., pero entonces simplemente seleccionaba u orientaba entre la información preexistente. La IAG, en cambio, genera contenido nuevo (sobre la base de esa  información preexistente), igual que, en su actividad ordinaria, lo hace un profesor en su calidad de enseñante. Es incomparablemente superior en términos cuantitativos (lo abarca todo, trabaja 24/7 y es mucho más barata, de hecho ya accesible para todos aunque en distinta medida –según quedan pagarla y sepan usarla) y perfectamente comparable en términos cualitativos, pero menos fiable, ya se sabe: sesgos, alucinaciones, simples errores, no razona, etc., todo ello agravado por el hecho de que nunca calla. Los profesores, por su parte, también pueden tener sesgos y errores, pero damos por hecho que procuran evitarlos y, en todo caso, no son tan osados como los MML. En realidad, la idea de que una IA de fiabilidad limitada acompañe al alumno no debería asustar en exceso, siempre que se pueda contar con un profesor que acompaña y que interviene cuando es necesario; de hecho, puede considerarse una buena vía hacia algo que siempre se reivindica, aunque a menudo no pase de ser una letanía: una actitud crítica.

Dicho esto, no cabe dudar que los MML y la IAG, tal como los conocemos, necesitan un ajuste fino de notable profundidad y extensión. En primer lugar, porque no han sido diseñados para la educación, y, si la idea de la escuela como santuario y puede y debe ser desechada, también debe serlo la de una educación en la que todo vale. En segundo lugar, porque no han sido diseñados para la cultura nacional y regional que todo sistema escolar quiere, de un modo u otro, transmitir: son modelos del norte y no del sur global, del mundo anglo y no latino, íbero o hispano (por no hablar ya de las nacionalidades y regiones de España o los pueblos indígenas de Iberoamérica, si bien cabe prever, a la luz de la experiencia, que aquellas sean las que más corran en ajustar modelos a la medida de sus proyectos identitarios). En lo que concierne a regiones y naciones es de desear que entidades supranacionales como la OEI, la SEGIB, el BID, la AECID, el Instituto Cervantes, las Fundaciones Carolina o ProFuturo, etc., ayuden a reunir el músculo necesario para una tarea que puede y debe ser común, mientras que las entidades públicas o sin fines de lucro y asociaciones profesionales deberían hacerlo pasa la aproximación al sector. En el ámbito de la cultura anglo ya menudean las iniciativas de ajuste de la IAG al sector educativo y sus necesidades (Khanmigo, Squirrel AI, Carnegie Learning, ALEKS, etc.).

Pero, como para toda innovación eficaz, el punto neurálgico no va a estar ni en las administraciones (más allá de infraestructuras, apoyo al equipamiento y  la formación básicos y la generación de un entorno propicio) ni en los profesores aislados, sino en los centros escolares, inmediatamente por encima de ellos en las redes de centros, e inmediatamente por debajo en los equipos docentes más especializados. Más allá del uso de los modelos generales, que pueden ser orientados vía ajuste (fine tuning) o indicaciones (prompts), la búsqueda, selección y adaptación de cualesquiera instrumentos deberá hacerse para áreas, especialidades, etapas, tipologías de necesidades educativas, etc. Un MML, por ejemplo, puede ser muy útil para el aprendizaje de la lengua, sea la propia o adicional, no serlo tanto para historia o resultar arriesgado o tedioso en la formación para la ciudadanía; puede ser de gran utilidad en la explicación de las matemáticas (incansable, variado, adaptativo, y por ello “mejor que el profesor” según testimonios de alumnos), a la vez que muy proclive al error en el cálculo. No está claro que pueda haber soluciones generales en este terreno, por lo que tendrán que buscarlas distintas categorías de profesores según su área y especialidad, el grupo de edad al que se dirigen, etc. Lo cual, lógicamente, requerirá más colaboración en la trastienda, pero también sobre el terreno; es decir, más dirección pedagógica, más equipos y más codocencia, pues ni será posible encerrarse en el cómodo coto del libro de texto ni sería racional renunciar a las sinergias del capital profesional distribuido entre el profesorado.

Todo un reto, sin duda. Quizá resulte aplicable la apócrifa maldición china: ¡Que vivas tiempos interesantes! Pero pienso y prefiero pensar que se abre un nuevo horizonte capaz de restituir a la profesión de educador una misión propia, a la altura de la que antes se apoyó en la imprenta y se agotó contra los audiovisuales.

 Publicado originalmente en CdP 549, ene/24


17 abr 2024

Innovar ya no es lo que era –es mucho más

“La reconozco cuando la veo”, dijo, tras admitir que no sabría definirla con precisión, el popular juez de la Corte Suprema estadounidense Potter Stewart, y la expresión se viene usando desde entonces para referirse a algo observable, que se antoja fácilmente identificable, pero no se presta a una descripción por parámetros claros. Era 1964 y se refería a la pornografía dura, pero el atajo bien podría valer hoy para la innovación educativa. Identificar y valorar una innovación no es fácil en ningún ámbito, pero fuera del educativo, al menos, suele ser más pacífico. Las actividades agrícolas, industriales o administrativas, así como sus resultados, son lo bastante regulares y previsibles como para que no resulte demasiado problemático identificar una innovación de proceso o de producto, técnica u organizativa, incremental o disruptiva. En el mundo educativo, sin embargo, las discusiones sobre qué es innovación y qué no, si es verdadera o no, si está en la línea correcta o es pura distracción o mercadotecnia neoliberal, en qué se distinguen mejoras, innovaciones y reformas, etc., pueden ser eternas, quizá por la tan inagotable como desconocida casuística de las prácticas en las aulas (incluso si cabe sospechar que, hasta cierto punto y mientras no sea demuestre lo contrario, en todas ellas se hace, en buena medida, lo mismo). Después de todo, si, como reza el viejo dicho, cada maestrillo tiene su librillo, todo puede ser y nada es innovación.

El concepto de innovación educativa ha sido, es y será, inevitablemente cambiante. No me refiero a lo obvio, como que el libro (en el rollo de pergamino) pudiera ser una innovacion en la Grecia clásica mientras que el diálogo (al modo socrático) bien puede serlo hoy, pero no al revés, sino a que debe situarse en un contexto histórico cambiante. El aprendizaje mismo es inseparable de la innovación, pues consiste precisamente en eso: en la modificación de la conducta, presente o futura, a partir de la información o la retroalimentación recibida del entorno. Pero la educación es otra cosa que el aprendizaje, por más que lo tenga como objetivo, y en ella hay por necesidad un elemento de reproducción cultural y, por tanto, de conservación y no-innovación. A pesar de lo cual siempre ha sido objeto potencial y real de la innovación, pero en una forma condicionada por el entorno y el momento.

Lo primero es distinguir entre las grandes transformaciones históricas de la educación, que la han empujado de una época a otra, y los cambios menores y graduales dentro de cada época. No por mero escrúpulo conceptual, que ya sería un buen motivo, sino porque, como enseguida argumentaré, hoy estamos en el inicio de una profunda transformación, de un verdadero cambio de época, más allá de vivir tiempos de cambio (y de entrar en otra época que no traerá una nueva estabilidad –como cuando se habla de una nueva normalidad–, sino que será cambio exponencial, de aceleración). Como he explicado con más detalle en otro lugar (La Quinta Ola. La transformación digital del aprendizaje, la educación y la escuela, Madrid, Morata, 2022), la educación ha conocido cinco grandes transformaciones, siempre posibilitadas, potenciadas y exigidas por otras tantas transformaciones en la información. La primera fue, quien sabe cuándo (entre ciento setenta y setecientos mil años, cabe especular), el surgimiento del lenguaje (o hasta cinco millones de años, si basta el protolenguaje), sin el cual no hay educación posible (aprendizaje sí, pero no educación); la segunda fue la escritura, que como arte compleja requirió la formación de sus artesanos, los escribas, y con ello el surgimiento de las escuelas (aun si denominadas establos, casas de las tabletas, etc.); la tercera fue la imprenta (de tipos móviles y en Europa, de consecuencias que no pudo tener en Asia, su origen), que hizo posible e inspiró el sistema escolar, es decir, la escolarización masiva y universal básica: nuestro sistema escolar actual es en gran medida, sobre todo en su microorganización (el aula, el libro de texto, la lección, etc.), herencia de esta tercera transformación. Una cuarta transformación tuvo lugar desde la segunda década del siglo XX, pero de manera separada, incluso hostil, en los ámbitos de la comunicación (el surgimiento y expansión de los medios electrónicos audiovisuales) y la educación (la progresiva universalización y posterior unificación, al menos parcial, de la enseñanza secundaria). Ahora estamos al inicio de una quinta ola, la transformación digital, que llega a todos los ámbitos de la sociedad, la economía y la cultura, incluida la educación, con más rapidez, fuerza, extensión y profundidad que ninguna otra, aunque con distinto ritmo en los diversos ámbitos, subsistemas e instituciones sociales.

Imposible saber hoy cuándo surgió ni, por tanto, cuánto tiempo necesitó el lenguaje para llegar a ser un medio de comunicación regular, pero en todo caso nos moveríamos en el orden de cientos de miles o incluso millones de años; la escritura, más reciente y mejor datada, ha precisado entre cinco y seis milenios para llegar solo recientemente al conjunto de la humanidad, o casi; la escolarización masiva en el nivel elemental (de primeras letras, la alfanumerización básica, la escuela primaria de hoy) se ha tomado unos seis siglos desde la imprenta cerca ya de cuatro desde el primer libro de texto, pero todavía presenta flecos; la escolarización secundaria lleva ya un siglo de fuerte expansión, pero todavía hoy no es universal, hasta dónde es, está lejos de ser exitosa. El arranque de la transformación digital podría datarse a mediados de los setenta con la microinformática o a comienzos de los noventa con la apertura de la internet, pero no es menos relevante señalar las nuevas oleadas que ha traído cada nuevo lustro en este siglo: redes sociales, teléfonos inteligentes, asistentes digitales, internet de las cosas, grandes modelos de lenguaje… 

Esta secuencia de transformaciones supuso, por un lado, grandes reformas, como la creación de los sistemas escolares de masas o la ordenación casi por doquier comprehensiva de la enseñanza secundaria, acompañadas de un amplio elenco de innovaciones en línea con ellas o dirigidas a contrarrestar algunos de sus efectos no deseados. La puesta en pie de la escuela primaria de masas, por ejemplo, trajo consigo innovaciones (entonces lo fueron) como la lección frontal (no había tal en la escuela premoderna), el libro de texto, las decurias de los jesuitas, etc. La rápida generalización de la escuela secundaria estimuló las open classrooms (en parte por la falta de espacios), los talleres vocacionales, las actividades disciplinares, etc. Muchas innovaciones no fueron tanto aplicaciones o desarrollos propios de las transformaciones en curso cuanto paliativos o reacciones ante sus aspectos más disfuncionales. Así, por ejemplo, desde la Ca’ Giocosa de Vittorino da Feltre hasta las escuelas de Reggio Emilia, pasando por Fröbel, Pestalozzi o Montessori, la insistencia en la importancia del juego en la escuela puede verse como una reacción al rigorismo en la enseñanza de la lectoescritura, heredado de los talleres de escribas y monjes y asumido como un dogma por la escuela (“la letra, con sangre entra”). El aprendizaje por proyectos, basado en problemas, aprendizaje-servicio y otras variantes del aprendizaje o la pedagogía experienciales pueden considerarse reacciones contra el alejamiento de cualquier práctica a la vista y el academicismo dominantes en la escuela secundaria, que, si ya era duro para la minoría de alumnos que hace un siglo acudían a ella con la vista puesta en el acceso a un puñado de profesiones privilegiadas, se torna insoportable para quienes lo hacen sin esa perspectiva o sin ninguna.

En definitiva, no es lo mismo innovar en la resaca del catolicismo integrista y la dictadura, que hacerlo en la estela de las reformas comprehensivas de 1970 (LGE) y 1990 (LOGSE) o en medio del despegue de la transformación digital y la irrupción de la inteligencia artificial. Esto marca una diferencia generacional entre las iniciativas o las comunidades de innovación anteriores a la LOGSE, las posteriores a esta y las de hoy, aunque cada una de estas generaciones fuera, a su vez, muy diversa en sí misma, como no podría ser menos a la hora de la innovación. Los Movimientos de Renovación Pedagógica (MRP) de los sesenta y setenta del pasado siglo, todavía hoy de referencia, fueron sobre todo una respuesta al autoritarismo, tanto del catolicismo tradicional en particular como al del arcaísmo escolar en general y, por supuesto, al de cuarenta años de dictadura. Se ha dicho y escrito repetidamente que las reforma educativas de los ochenta y noventa, con sus equipos de asesores, centros de profesores, etc., fagocitaron estos movimientos, absorbiendo gran parte de su personal, sus lemas y sus ideas, pero esta narración resulta poco convincente, pues lo que habría que explicar es por qué murieron de éxito, o casi; es decir, por qué eso se tradujo en su debilitamiento en vez de hacerlo en su fortalecimiento.

Desde el inicio del presente siglo, con la microinformática y la internet ya consolidadas y la llegada de la web 2.0, la innovación ha estado cada vez más ligada al ámbito digital, tanto en su forma y contenido (aprovechando la conectividad ubicua y la web interactiva, el software como metamedio y el dispositivo personal como artilugio hipermedia) cuanto como soporte (redes más que grupos, materiales multimedia en soporte digital). Esto no significa que se haya entrado de lleno en un periodo de solo transformación, pues la innovación digital ha sido en parte creativa, trascendiendo las limitaciones del viejo ecosistema (por ejemplo, en el acceso a fuentes más allá del libro de texto y a colaboraciones más allá del aula o el centro), y en parte puramente mimética, adaptándose a él incluso para empeorarlo (por ejemplo, en los usos más fosilizantes de las presentaciones (los powerpoint), los documentos (los PDF) o las pizarras digitales (las PDI cuando se ignora la I). A la transformación educativa se contraponen dos realidades inerciales potencialmente previsibles pero en realidad imprevistas, al menos desde la tradición del progresismo pedagógico. Una es que, a pesar de contar con más y mejor infraestructura y mayor capital intelectual, la enseñanza superior es menos innovadora que la secundaria, que a su vez lo es menos que la primaria. Otra es que, aun a pesar de la losa de la tradición confesional, la enseñanza privada y concertada es más innovadora que la pública. Creo que esto se debe a diferencias básicas en la relación con el público y en la estructura organizativa.

El escolar es, en principio, un público cautivo tanto en la enseñanza primaria y secundaria, por su obligatoriedad de derecho (hasta los 16) y de hecho hasta los 18  (lo demás es abandono), como para la enseñanza superior, por la condicionalidad del acceso a cualquier profesión y, cada vez más, a casi cualquier empleo deseable. Pero cada escuela privada y concertada tienen que atraerlo y retenerlo, mientras que una pública no necesita hacerlo (no a escala del funcionario ni, en sentido estricto, del centro, aunque el sistema se vez perjudicado por la pérdida de alumnado). En el caso de la enseñanza superior solo se precisa del público hasta cierto punto (ni es su única fuente de ingresos ni la oferta es ubicua), a la vez que la mayoría de edad y cierta laxitud permiten oportunas válvulas de escape, como la simple inasistencia a las aulas o la opción por los estudios a distancia o en línea).

En cuanto a la organización, la presencia de entidades titulares singulares para cada centro o para pequeños grupos de ellos, tanto en la escuela privada como en la concertada, tiene como efecto (reconocido en la ley y asumido en la cultura institucional y profesional) una mayor relevancia de la dirección escolar, con competencias pedagógicas y de gestión de personal, que en las escuelas públicas, donde la coordinación tiende a reducirse al uso de los recursos y a la intermediación con el entorno (la administración y el público). En la enseñanza superior, por otra parte, el grado de autonomía individual del profesor es tal que confina a los departamentos y los centros a funciones de coordinación (dado, eso sí, un marco: el plan de estudios). La diferencia sería irrelevante si la innovación fuese algo siempre posible a escala del aula, es decir, del grupo (en primaria) o incluso del grupo-asignatura (en secundaria y superior), pero esto solo es así para innovaciones menores y, a menudo, tan efímeras como erráticas. Por entidad, por escala y por sus implicaciones sistémicas, la mayoría de las innovaciones dignas de consideración requieren actuaciones a escala del centro, tal vez un poco menos (etapa, etc.) o tal vez un poco más (varios centros, sea por mera escala o para cubrir las trayectorias escolares). Por debajo de eso, el movimiento de conjunto de la renovación, o de la innovación, es más bien un movimiento browniano tras el que todo sigue igual.

La innovación solo puede serlo si está a la altura de su tiempo, algo que cabría expresar en términos marxianos (las fuerzas productivas, en primer lugar la tecnología pero también la fuerza de trabajo, la competencia docente, y las relaciones de producción, es decir, la materialidad de la vida escolar) y hegelianos (el Zeitgeist, el espíritu de la época). Vivimos el inicio del tránsito de la dominio del medio impreso, que sigue siendo la base y el modelo de la escuela tradicional, a la centralidad del artilugio digital (hardware+software+conectividad). Ese cambio transformacional desemboca inevitablemente, como lo hicieron los anteriores, en la organización material del aprendizaje y de la vida escolar: espacios, tiempos, agrupamientos, secuencias de actividad, colaboración discente (por ejemplo en red) y la docente (por ejemplo la codocencia), etc., que deben ser liberados de la impronta del libro de texto para poder aprovechar las oportunidades y capacidades (affordances) del metamedio y los hipermedia, algo que también he tratado en otro trabajo (Más escuela y menos aula. La innovación educativa en un cambio de época, Madrid, Morata, 2018). No todo será, no obstante, ponerse del lado de la historia, una innovación a favor de la corriente, sino que, al igual que en anteriores olas transformadoras, menudearán o incluso abundarán los efectos no deseados, daños colaterales y simples errores que afrontar, y la innovación no siempre consistirá en recorrer la curva de aprendizaje, ni en añadir, sino también en corregir, evitar, contrarrestar, pero esto  no será ya lo fundamental

La quinta ola de transformación en la información y la educación sitúa a la institución escolar y la profesión docente ante una misión comparable solo a la que en su día supuso la primera alfabetización y escolarización; con seguridad algo difícil e inquietante, pero sin duda digno de todo esfuerzo. Innovar no ha de consistir ya tanto en corregir, mejorar, etc. como, sencillamente, en construir la escuela del tercer milenio.


Publicado en Cuadernos de Pedagogía 550, 2024, dentro del Tema del Mes dedicado a La Innovación Educativa)

19 mar 2024

Perder el miedo a la IA Generativa

Publicado originalmente en CdP 549, ene/24

Como ya había sucedido con cada oleada de transformación digital (la ofimática, la internet, los dispositivos personales, la nube…), la llegada de la inteligencia artificial (IA), o más exactamente de la IA generativa (IAG), provoca reacciones encontradas en el ámbito de la educación, particularmente entre el profesorado. Los docentes la usan cada vez más en la trastienda, en el back office de su trabajo (y en otros aspectos de su vida), pero la mayoría son todavía reticentes a hacerlo con los alumnos, o a que lo hagan ellos mismos; algunos se aventuran a innovaciones en la enseñanza y se abren a ellas en el aprendizaje, pero son más los que se resisten o, al menos, prefieren esperar como late adopters y dejar que corran primero el riesgo los early adopters, se resisten cuanto pueden o incluso previenen contra toda suerte de peligros sn contrapeso en ventaja u oportunidad algunas.

En particular, flota en el ambiente el miedo a la sustitución de humanos por robots, a pesar de que no hay la más mínima noticia de algoritmo ni robot alguno que haya sustituido a un docente, ni de planes al respecto. Por lo demás, cualquier docente está más que satisfecho de conducir automóviles, utilizar teléfonos móviles o recibir en casa productos al por menor, por precios cada vez más bajos o con calidades cada vez más altas, porque su producción ha sido en gran medida automatizada). Hay que decir, no obstante, que el motivo para no sustituir profesores por robots y algoritmos no es, no puede y no debe ser otro que la superioridad de los primeros sobre los segundos: por mucho que la sociedad aprecie a los profesores (y lo hace, en contra del tópico), no se institucionaliza y retiene a los alumnos para darles empleo, sino al revés, se emplea a los primeros para educar a los segundos, para apoyar su aprendizaje.

Como ya había sucedido con cada oleada de transformación digital (la ofimática, la internet, los dispositivos personales, la nube…), la llegada de la inteligencia artificial (IA), o más exactamente de la IA generativa (IAG), provoca reacciones encontradas en el ámbito de la educación, particularmente entre el profesorado. Los docentes la usan cada vez más en la trastienda, en el back office de su trabajo (y en otros aspectos de su vida), pero la mayoría son todavía reticentes a hacerlo con los alumnos, o a que lo hagan ellos mismos; algunos se aventuran a innovaciones en la enseñanza y se abren a ellas en el aprendizaje, pero son más los que se resisten o, al menos, prefieren esperar como late adopters y dejar que corran primero el riesgo los early adopters, se resisten cuanto pueden o incluso previenen contra toda suerte de peligros sn contrapeso en ventaja u oportunidad algunas.

Pero ni el ordenador (antaño llamado cerebro electrónico) ni la IAG han sido concebidos para sustituir al profesor ni, en principio, a ningún profesional. Algoritmos (que procesan información) y robots (que manipulan cosas físicas) pueden asumir tareas rutinarias, normalizadas, pero no todas las tareas; no por coincidencia, pueden asumir las tareas que el profesional considera habitualmente una carga inevitable, o que incluso no puede asumir por serlo en demasía. JCR Licklider, quien jugó un papel esencial en el impulso a la investigación sobre ordenadores interactivos (es decir, con pantalla, altavoces, teclado, puntero, etc., en vez de los que deglutían fichas de cartulina y vomitaban sábanas de papel de un día para otro), conectados (entre sí) y casi personales (terminales en la oficina o en casa), siempre tuvo claro que el objetivo era una simbiosis hombre-ordenador (título de su trabajo más conocido), desde sus primeros proyectos en el ámbito (la información en tiempo real para el control de radares antimisiles y la eventual respuesta, que por motivos obvios no podía dejarse a las máquinas, pero sí beneficiarse de su velocidad de procesamiento y comunicación), hasta la creación de las redes de investigadores que, en Silicon Valley y Boston ante todo, sentarían las bases de la transformación digital. D. Engelbart, quien en 1968 presentaba lo que se ha llamado la madre de todas las demos –que mostró por vez primera el ratón, el hipertexto, la videoconferencia, el editor de texto en tiempo real y otras innovaciones que hoy forman la columna vertebral del ecosistema digital–, encabezaba el grupo dedicado a lo que dio título a su escrito más conocido: “Aumentar el intelecto humano” (o inteligencia aumentada, expresión más común).

Cumple señalar que la insistencia en la colaboración humano-máquina no se debe simplemente a que solo el primero pueda ser un sujeto moral (la moral también puede inscribirse en los algoritmos), etc., sino, sobre todo, a que el primero posee y usa una inteligencia que, para el segundo, no está hoy siquiera en el horizonte, por mucho entusiasmo que se ponga en la llegada de la inteligencia artificial general, por no hablar ya del terror ante una superinteligencia. Los logros de la IAG, en particular de los modelos grandes o masivos de lenguaje (MML) y la IA conversacional, son impresionantes, pero sus debilidades y sus fiascos también lo son. Esto solo viene a reafirmar lo que se conoce como la paradoja de Moravec, que viene a decir que para un ordenador (léase algoritmo, robot, IA) es fácil lo que es difícil para un humano (esa capa de razonamiento que es nueva en nuestra evolución), pero es difícil lo que es fácil para éste (en particular, la percepción motriz y sensorial); por eso, por ejemplo, un MML necesita miles de imágenes para distinguir gatos de perros, mientras que a un bebé le basta con dos o tres de cada. Añádase que los humanos no necesitamos recurrir a una combinatoria ilimitada para razonar, sino que podemos servirnos de procedimientos heurísticos que abarcan menos pero rinden más, con resultados no siempre exactos pero sí lo bastante buenos. Vale decir que los algoritmos rinden más ante los problemas complicados, que cuesta mucho resolver pero se hace para siempre, pero los humanos lo hacemos mejor con los problemas complejos, que han de resolverse con incertidumbre y en cada nueva ocasión.

Más allá o más acá de la enseñanza, la escuela tiene una incuestionable función de cuidado, desde la simple custodia al fomento del mayor desarrollo multilateral, que resulta impensable delegar en mecanismos. Pero, al mismo tiempo, la IA nos ofrecen ya actuar en muchos aspectos como un tutor individual (y un agente) para el alumno y como un agente (y un tutor) para el profesor. Para el alumno, porque ofrece la posibilidad de acompañarlo, ayudarle y guiarlo en multitud de actividades de aprendizaje, desde la lectura más elemental a la resolución de problemas avanzados, el desarrollo de proyectos o la elaboración de ensayos de manera fundamentada. Piénsese que ya hoy multitud de aplicaciones que pueden tutorizar al que aprende en diversos ámbitos y niveles, ajustándose a sus fortalezas y debilidades, ofreciéndoles siempre más pero pudiendo también partir de menos, en una interacción sin limites temporales ni espaciales; piénsese y compárese con los escasos minutos semanales que puede llegar a obtener un alumno individual de su profesor, mas allá de la atención colectiva, y lo poco que aumentarían estos aun si se atendiese a las más enloquecidas demandas de bajar las ratios. Durante la mayor parte de la historia de la humanidad la educación fue apenas conversacional, desde los cuentos a la sombra del baobab o al calor de la hoguera, pasando por los diálogos socráticos o los dichos, parábolas, analectas, paradojas, sutras, versículos y otros elementos de las enseñanzas de los grandes maestros, que en la forma no serían distintos de los de los pequeños, los ancianos o, simplemente, los adultos. La escritura, como bien señalara Sócrates, rompió esa conversación, y la imprenta la convirtió en lección, en un discurso normalizado por un maestro también normalizado (fue el precio creciente de generalizar la educación no doméstica). Los medios audiovisuales prometieron más vida (voz, imagen en movimiento), pero al precio de una mayor unilateralidad y uniformidad, tanto que su entrada en la escuela se mostró inviable. La llamada inteligencia artificial, ya en su nivel actual (IAG, MML), permite restituir el diálogo al aprendizaje escolar. Por fin es viable la eterna promesa de la informática: un tutor para cada alumno; pero también llega como un agente, lo que por un lado refuerza la capacidad de aprendizaje, pero, por otro, cercena el control por el profesor (de ahí la primera reacción de pánico ante ChatGPT como herramienta de plagio).

Para el profesor, la IA actual puede servir ya, más que como una simple herramienta (ya lo han hecho, durante décadas, los programas de ofimática, los recursos en la web, las redes de comunicación y un sinfín de aplicaciones), como un agente al que se le pueden encomendar unos objetivos y dejar que busque y organice por sí mismo los medios. Nadie dude que los docentes, igual que empezaron bien pronto a utilizar los procesadores de texto para sus apuntes, las hojas de cálculo para listas y notas y las presentaciones para sus exposiciones, ya comienzan a utilizar la IA para programaciones, adaptaciones, informes administrativos, comunicaciones a las familias, etc., y  esto no parará de crecer porque, sencillamente, resulta conveniente. Pero también veremos a la IA ser invocada como tutor, digamos tutor profesional (o, coach, si se prefiere) para el propio desarrollo permanente, la formación continua, o el simple asesoramiento cotidiano, tanto más en la época de cambio acelerado y, en consecuencia, demanda creciente de formación continua que ya se ha abierto para todo docente, como para todo profesional o para todos sin más.

Esto nos conduce al horizonte previsto y, hasta cierto punto, configurado por Licklider, Engelbart y otros. Ni sustitución de los (docentes) humanos, ni incorporación de (simples) herramientas, sino inteligencia aumentada, lo que en el terreno significa docencia avanzada y aprendizaje potenciado. Podríamos calificar la primera de ciborgdocencia, en el sentido de que, de manera progresiva, la actividad docente se verá distribuida y simultaneada entre “docentes” cibernéticos (aplicaciones, programas conversacionales o –quién sabe cuándo y cómo, pero seguro que en algún momento y de alguna manera– avatares o robots) y, por supuesto, “orgánicos”, es decir, de carne y hueso. No hay que sorprenderse: Gary Kasparov derrotó a Deep Blue, ordenador de IBM, por 2 a 0 en 1989 y 4 a 2 en 1996; un año más tarde fue derrotado por la máquina 3 a 2, a lo que reaccionó airado; pocos después, el campeón promovió el llamado ajedrez avanzado, cyborg o centauro, en el que compiten dos equipos hombre-máquina y cuya primera partida jugó en León en 1998. Centauro, por cierto, era Quirón, el preceptor de Aquiles, figura mítica que tal vez expresa el deseo humano de fusión con su más poderosa herramienta, entonces el caballo, y aplicada a la educación.

La IA ya lleva tiempo presente, en distintos grados y formas, en nuestro deambular cotidiano por la internet y el uso común de numerosos dispositivos y aplicaciones: búsquedas, predictores de texto, sistemas de recomendaciçon, filtros de spam, asistentes de voz, traducción de textos, moderación de contenidos, etc., pero entonces simplemente seleccionaba u orientaba entre la información preexistente. La IAG, en cambio, genera contenido nuevo (sobre la base de esa  información preexistente), igual que, en su actividad ordinaria, lo hace un profesor en su calidad de enseñante. Es incomparablemente superior en términos cuantitativos (lo abarca todo, trabaja 24/7 y es mucho más barata, de hecho ya accesible para todos aunque en distinta medida –según quedan pagarla y sepan usarla) y perfectamente comparable en términos cualitativos, pero menos fiable, ya se sabe: sesgos, alucinaciones, simples errores, no razona, etc., todo ello agravado por el hecho de que nunca calla. Los profesores, por su parte, también pueden tener sesgos y errores, pero damos por hecho que procuran evitarlos y, en todo caso, no son tan osados como los MML. En realidad, la idea de que una IA de fiabilidad limitada acompañe al alumno no debería asustar en exceso, siempre que se pueda contar con un profesor que acompaña y que interviene cuando es necesario; de hecho, puede considerarse una buena vía hacia algo que siempre se reivindica, aunque a menudo no pase de ser una letanía: una actitud crítica.

Dicho esto, no cabe dudar que los MML y la IAG, tal como los conocemos, necesitan un ajuste fino de notable profundidad y extensión. En primer lugar, porque no han sido diseñados para la educación, y, si la idea de la escuela como santuario y puede y debe ser desechada, también debe serlo la de una educación en la que todo vale. En segundo lugar, porque no han sido diseñados para la cultura nacional y regional que todo sistema escolar quiere, de un modo u otro, transmitir: son modelos del norte y no del sur global, del mundo anglo y no latino, íbero o hispano (por no hablar ya de las nacionalidades y regiones de España o los pueblos indígenas de Iberoamérica, si bien cabe prever, a la luz de la experiencia, que aquellas sean las que más corran en ajustar modelos a la medida de sus proyectos identitarios). En lo que concierne a regiones y naciones es de desear que entidades supranacionales como la OEI, la SEGIB, el BID, la AECID, el Instituto Cervantes, las Fundaciones Carolina o ProFuturo, etc., ayuden a reunir el músculo necesario para una tarea que puede y debe ser común, mientras que las entidades públicas o sin fines de lucro y asociaciones profesionales deberían hacerlo pasa la aproximación al sector. En el ámbito de la cultura anglo ya menudean las iniciativas de ajuste de la IAG al sector educativo y sus necesidades (Khanmigo, Squirrel AI, Carnegie Learning, ALEKS, etc.).

Pero, como para toda innovación eficaz, el punto neurálgico no va a estar ni en las administraciones (más allá de infraestructuras, apoyo al equipamiento y  la formación básicos y la generación de un entorno propicio) ni en los profesores aislados, sino en los centros escolares, inmediatamente por encima de ellos en las redes de centros, e inmediatamente por debajo en los equipos docentes más especializados. Más allá del uso de los modelos generales, que pueden ser orientados vía ajuste (fine tuning) o indicaciones (prompts), la búsqueda, selección y adaptación de cualesquiera instrumentos deberá hacerse para áreas, especialidades, etapas, tipologías de necesidades educativas, etc. Un MML, por ejemplo, puede ser muy útil para el aprendizaje de la lengua, sea la propia o adicional, no serlo tanto para historia o resultar arriesgado o tedioso en la formación para la ciudadanía; puede ser de gran utilidad en la explicación de las matemáticas (incansable, variado, adaptativo, y por ello “mejor que el profesor” según testimonios de alumnos), a la vez que muy proclive al error en el cálculo. No está claro que pueda haber soluciones generales en este terreno, por lo que tendrán que buscarlas distintas categorias de profesores según su área y especialidad, el grupo de edad al que se dirigen, etc. Lo cual, lógicamente, requerirá más colaboración en la trastienda, pero tambien sobre el terreno; es decir, más dirección pedagógica, más equipos y más codocencia, pues ni será posible encerrarse en el cómodo coto del libro de texto ni sería racional renunciar a las sinergias del capital profesional distribuido entre el profesorado.

Todo un reto, sin duda. Quizá resulte aplicable la apócrifa maldición china: ¡Que vivas tiempos interesantes! Pero pienso y prefiero pensar que se abre un nuevo horizonte capaz de restituir a la profesión de educador una misión propia, a la altura de la que antes se apoyó en la imprenta y se agotó contra los audiovisuales.


16 ene 2024

Inteligencia aumentada y avanzada para aprender y enseñar


(Esta es la presentación de un tema del mes que he coordinado para el numero de enero 2024 (#549) de Cuadernos de Pedagogía 

Mientras escribo (noviembre de 2023) va a hacer un año de la aparición de ChatGPT, suficiente para que unos anticipen un mundo de abundancia y otros el fin del mundo, la UE se apresure a regular la IA en modo prudencia y derechos, mientras China lo hace a la manera autoritaria y los EEUU atajan recuperando una vieja ley de seguridad nacional. El propio mundo tecnológico, área digital, se ha descolocado: Microsoft y Meta/Facebook, habían tenido que retirar apresuradamente sus respectivos fiascos en materia de IA (Tay, por ultraderechismo grosero, y Galactica, por falsificación sistemática); Alphabet/Google, presuntamente puntera (crearon el transformador, la T de GPT), sorprendida por ChatGPT, no pudo evitar otro fiasco con Bard y hubo de retirarlo unos meses. Último capítulo, el culebrón de OpenAI: despido del gran jefe Altman, cadena de dimisiones y linchamiento/arrepentimiento de los conspiradores –materia para Netflix y reflejo de la tensión entre interés privado y público, negocio y política, utopía y apocalipsis que acompaña a la explosión de la IAG (de generativa, no general).


En la educación, como es habitual, primero fue la alarma: obvia sobre el plagio, que ataca la columna vertebral del sistema tradicional, y latente sobre la eventualidad de que algoritmos o robots pudieran emular a los docentes (¿sustituirlos?); acumulable, claro, a la preocupación general por sesgos, alucinaciones, falsificaciones, brechas…. Del lado opuesto, la habitual exaltación por las tecnológicas y los incondicionales de la disrupción, así como entusiasmo entre los más dispuestos a la innovación. En medio, una mayoría de profesores interesados, preocupados y desorientados ante una tecnología nueva que a todos cuesta comprender, ya en su presente y más en lo que pueda ser el futuro.

Al temor suele suceder el enroque. Ha ocurrido con el informe GEM 2023 de Unesco y su estela. Publicado en inglés en julio, el lector español (todavía hoy, fin de noviembre, no hay traducción completa), podía encontrar un primer resumen en la web del organismo, Tecnología en la educación: una herramienta ¿en qué términos? Pregunta perfecta, más ante el furor por ChatGPT y otros modelos masivos de lenguaje (MML), pues son una tecnología inmadura, no enfocada a la educación (ni desde el ámbito hispano), por lo cual serán necesarias mejoras, purgas, ajuste fino, entrenamiento ad hoc, limitaciones y salvaguardas, acompañamiento, etc. Pero el título inglés era otro: Technology […] on whose terms?: ¿en los términos de quién? Esto ya no habla de un problema técnico (qué) sino de intereses o autoridad (quién) (el Resumen Ejecutivo en español ya traduce “de quién”). Y el hashtag entonces y hoy reza: #TechInOurTerms, en nuestros términos. Quiénes somos nosotros tiene, sin duda, una respuesta oficial: la comunidad educativa (mitad real y mitad entelequia), y otra realista: el profesorado, al que se dirige el informe.

Al día siguiente, algunos medios aseguraban ya que Unesco recomendaba prohibir los móviles en las aulas. No lo dice en ningún lugar, pero el tono del informe animaba a ello. Ahora sufrimos una ofensiva contra el móvil que recuerda aquella contra sus radiaciones, y de las antenas, que resultó pura superstición. Es la tónica: tras la pandemia y la frustrante enseñanza remota de emergencia se revalorizó el cuidado, antes casi indigno; tras la aparición de la IAG, se demoniza el móvil, ayer parte de la solución BYOD. ¿Coincidencia o lo que siempre hemos llamado reacción?

Hay motivos para la ilusión y la preocupación, pero evitemos que una eclipse a otra. Más allá de las viejas promesas de eurekas basados en datos masivos, tutorización inteligente (en realidad, enseñanza ramificada) a partir del registro digital, etc., el salto en la IA, y potencialmente en su uso educativo (IAEd), que suponen los MML, con ChatGPT como buque insignia, obliga a estudiar, diseñar, experimentar y evaluar sin descanso, con prudencia pero con audacia, las nuevas posibilidades. Descartemos la idea de que la tecnología, material y venal, va a arruinar una educación espiritual y desinteresada. El sistema escolar es hoy una estructura hipostasiada por una tecnología, o por dos: el libro, que fija la información para bien pero con costes, y la imprenta, que lo multiplica a bajo precio. Su versión escolar, el libro de texto (parecido solo en la forma), dicta lo demás: se verbaliza en la lección, se resume en la pizarra, se reitera en las tareas, se repite en el examen, etc. El conjunto, sin embargo, expulsa del aprendizaje a la conversación, único medio de comunicación inscrito ya en nuestra genética (la lengua que el niño aprende sin esfuerzo), paradigma de otra educación (socrática, dialógica) y lo que nos devuelve ahora, y lo hará mejor, la IA generativa, pronto interactiva, en todo caso conversacional.

Los textos que siguen apenas son primeras incursiones. Kukulska-Hulme & al., Trujillo, y López-Cuadrado & al. Abordan, en los tres primeros textos, los múltiples usos potenciales de la IAEd y, en particular, en el aprendizaje de una lengua adicional (son modelos de lenguaje) y en la creación de tecnologías asistivas para la inclusión (son extensiones de nuestros sentidos y herramientas). Gallent y Comas, y García Peñalvo, se ocupan de las grandes preocupaciones académicas surgidas: el plagio y la evaluación. Castañeda, García San Martín y yo mismo abordamos aspectos más generales: los entornos personales de aprendizaje, la competencia digital docente y la simbiosis de inteligencia natural y artificial en aprendizaje y enseñanza. 


Índice de la monografia:

Pedagogías que utilizan herramientas de IA. La utilización de herramientas de IA como ChatGPT para apoyar la enseñanza y el aprendizaje. Agnes Kukulska-Hulme & al.

La Inteligencia Artificial en el aprendizaje de lenguas adicionales. Fernando Trujillo

Inteligencia Artificial en tecnologías de apoyo a la discapacidad para el ámbito educativo. José‐Luis López‐Cuadrado, Mónica Souto‐Rico, José Manuel Sánchez-Pena e Israel González‐Carrasco

La llama de Prometeo: IA e integridad académica. Rubén Comas-Forgas y Cinta Gallent-Torres

Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Francisco José García-Peñalvo

La evolución de los PLE en la era IA: más preguntas en el mundo de las respuestas. Linda Castañeda

¿Qué lugar ocupa la IA en las competencias digitales de los docentes? María Jesús García San Martín

Perder el miedo a la IA Generativa. Mariano Fernández Enguita

El número incluye otras dos piezas de interés: un artículo de Dolors Reig sobre IA en la universidad y una entervista a Nuria Oliver, autora de IA, naturalmente.