La Inteligencia Artificial Generativa en el aprendizaje en línea: ventajas, desafíos y recomendaciones

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es un tipo de inteligencia artificial capaz de generar información nueva en distintos formatos que son indistinguibles de los creados por seres humanos. Esta tecnología utiliza modelos capaces de aprender y replicar patrones existentes en grandes conjuntos de datos y simula la inteligencia humana al ir más allá de tareas específicas, enfocándose en el razonamiento y la resolución de problemas.

La IAG está revolucionando el aprendizaje en línea, desde la creación de materiales hasta la evaluación del aprendizaje. Los Modelos de Lenguaje de Última Generación (LLMs por sus siglas en inglés) pueden generar lenguaje humano indistinguible del creado por personas y son útiles en múltiples aplicaciones en el aprendizaje en línea. La accesibilidad a herramientas como ChatGPT trae oportunidades y retos en este ámbito. Para su uso ético y eficiente, es vital entender sus limitaciones y sesgos.

Beneficios, desafíos y riesgos del uso de la IAG en el ámbito del aprendizaje en línea

Beneficios

La IAG ofrece el potencial de mejorar el aprendizaje en línea. Algunos de sus beneficios son:

  • Personalización: la IAG permite una enseñanza adaptada a las necesidades individuales de cada estudiante, mejorando su compromiso y eficacia en el aprendizaje.
  • Apoyo a docentes: permite optimizar el tiempo asistiendo en tareas como el feedback, elaboración de propuestas de enseñanza e identificación de brechas de aprendizaje, además de mejorar las competencias digitales de los y las docentes.
  • Eficiencia y reducción de costos: automatiza procesos que requieren grandes cantidades de datos, reduciendo costos en infraestructura y recursos humanos.
  • Actualización y expansión de contenidos: facilita la rápida incorporación de nuevos materiales educativos y los hace disponibles en varios idiomas.
  • Accesibilidad: se puede adaptar a las necesidades de estudiantes con discapacidades, ofreciendo contenido inclusivo.
  • Aprendizaje continuo y activo: crea rutas de aprendizaje flexibles, permitiendo una formación adaptada a las necesidades cambiantes del estudiantado. Optimiza los objetivos de aprendizaje y propone estrategias para potenciar el aprendizaje activo.

 

Desafíos

Las herramientas de la IAG presentan diversos desafíos e implicaciones éticas que deben ser gestionadas. Entre ellas destacan:

  • Capacitación: la IAG requiere formación técnica especializada, alineada con buenas prácticas de enseñanza-aprendizaje para educadores y administradores, así como una inversión en capacitación continua.
  • Tecnología: depende de una infraestructura robusta, que incluye acceso a Internet estable, hardware adecuado, acceso equitativo a herramientas y sistemas de seguridad.
  • Ética: plantea consideraciones éticas como la privacidad de los datos, sesgo en algoritmos y vigilancia que necesitan directrices claras.
  • Confianza ciega: puede inducir un exceso de confianza de usuarios y usuarias, requiriendo una posición crítica para evaluar los contenidos generados.

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