REDES
RT-7 Inteligencia Artificial (IA), Educación y Sociedad (IAES)
Coordinación
- Carmen Carmona. Universitat de València. Carmen.carmona@uv.es
- Eva Olmedo. Universidad de Granada. emolmedo@ugr.es
- Juana M. Tierno García. Universitat Rovira i Vigil juanamaria.tierno@urv.cat
Justificación
Esta red temática surge con la finalidad de visibilizar e impulsar las investigaciones y estudios que se realizan sobre inteligencia artificial en educación y que además generan un impacto en la sociedad.
La RED (IAES) quiere dar respuesta a necesidades actuales, pero a la vez pretende establecer unas líneas de investigación que conecten el avance de la IA en el ámbito educativo, en cualquier nivel, y que en un futuro tendrán un impacto a nivel de sociedad.
La Red representa una iniciativa de colaboración entre el ámbito social y académico, sirviendo como una plataforma abierta para la participación de los diversos sectores de la sociedad comprometidos con los procesos educativos en todas sus dimensiones: formal, no formal e informal.
En particular, y dada la relevancia que la IA tiene y tendrá en educación, se ha creado una revista que recoge investigaciones en esta línea. La revista The International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED), es la revista oficial de la Sociedad Internacional AIED, a la cual y tras el proceso de desarrollo de la presente red, sería relevante formar parte de ella. La IJAIED publica artículos relacionados con la aplicación de técnicas y conceptos de inteligencia artificial al diseño de sistemas que apoyan el aprendizaje.
En una revisión sistemática previa sobre IA y educación (Feng & Law, 2021) se revisaron 1830 artículos de investigación sobre inteligencia artificial en educación (AIED), con el objetivo de proporcionar una imagen holística de la evolución del conocimiento en este campo de investigación interdisciplinario de 2010 a 2019. Los resultados revelan una considerable diversidad de investigación en el campo AIED, centrándose en dos temas sostenidos: sistemas de tutoría inteligentes (2010-19) y cursos masivos abiertos en línea (desde 2014). Las preocupaciones educativas centrales reflejadas en la investigación AIED son: (1) aprendizaje en línea; (2) aprendizaje basado en juegos; (3) aprendizaje colaborativo; (4) evaluación; (5) afecto; (6) compromiso; y (7) diseño de aprendizaje. Las palabras clave altamente relacionadas y relevantes para las técnicas analíticas dentro de este campo incluyen procesamiento del lenguaje natural, minería de datos educativos, análisis de aprendizaje y aprendizaje automático. Red neuronal, aprendizaje profundo, seguimiento ocular y aprendizaje personalizado son palabras clave de tendencia en este campo, ya que han surgido con roles estructurales clave en el último período de dos años analizado. Este es uno de los primeros artículos que ofrece una
revisión sistemática de una gran cantidad de literatura sobre inteligencia artificial en la educación, y en él descubren los patrones subyacentes de conectividad del conocimiento dentro del campo, además de brindar información sobre su desarrollo futuro.
CUESTIONES Y PLANTEAMIENTOS DE INVESTIGACIÓN DE LA RED
La Red se propone reflexionar y contribuir a la generación de evidencia que informe la política y la práctica educativa en torno a la IA y su influencia en la educación y la sociedad. Por este motivo, la red parte de las siguientes interrogantes (Sánchez-Santamaría y Olmedo, 2023, p. 5):
- ¿Qué es la IA? ¿De qué estamos hablando cuando intentamos investigar IA en educación?
- ¿Cuáles son sus implicaciones pedagógicas y sus efectos formativos, las oportunidades de aprendizaje que puede ofrecer y las limitaciones éticas y de equidad para los procesos de enseñanza-aprendizaje?
- ¿Cómo podemos aprovechar las posibilidades ofrecidas por las diferentes herramientas de IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje?
- ¿Cómo afecta la IA y su uso en los diferentes niveles educativos?
- ¿Qué debemos conocer y cómo podemos gestionar las cuestiones éticas en torno al uso de la IA en educación?
- ¿Cómo aprendemos a hacer un uso pedagógico, con sentido y relevante de la IA para la formación de ciudadanos y ciudadanas para una sociedad con elevado desarrollo tecnológico?
- ¿Qué implicaciones tiene la IA en nuestra forma de organización, colaboración y cooperación entre diferentes áreas de conocimiento, incluso más allá de las de ciencias de la educación?
- ¿Cuál es el rol del profesorado y del estudiantado? ¿Cómo va a impactar en los vínculos pedagógicos dentro de la enseñanza y el aprendizaje?
- ¿Cómo aprendemos a relacionarnos con la IA en educación para ofrecer experiencias, propuestas, resultados y situaciones de aprendizaje relevantes, con sentido y coherentes con el proceso de desarrollo personal social y cultural de la persona?
Asimismo, resulta indispensable dejar claras las cuestiones éticas, jurídicas, legales y educativas de lo que supone llegar a incorporar una IA en la educación. El marco de los datos, el marco de la privacidad y la confidencialidad y de la ética es vital en este caso (European Commission, 2022).
Además, dado que esta tecnología basada en la inteligencia artificial aprende de la retroalimentación de los datos que va recopilando, estando en educación supone un punto sensible en cómo se gestiona, procesa, almacena y tratan todos estos datos.
FUNCIONAMIENTO DE LA RED
Funcionar efectivamente en un grupo que forma parte de una red en una asociación educativa implica seguir principios básicos y éticos que fomenten la colaboración, la comunicación y el logro de metas comunes. Algunos de los principios clave que serán consensuados con el grupo serían:
- Comunicación abierta y efectiva: para fomentar un ambiente en el que todos los miembros se sientan cómodos expresando sus ideas y opiniones.
- Utilizar canales de comunicación eficientes, como reuniones regulares, correos electrónicos y plataformas en línea.
- Claridad en las responsabilidades de pertenecer a la red: definir las responsabilidades y cómo éstas contribuirán al objetivo común.
- Respeto y empatía: fomentar un ambiente de respeto mutuo donde se valoren las opiniones y experiencias de todas las personas miembros de la red.
- Colaboración: intentar animar a la colaboración activa entre los miembros del grupo y con otras partes de la red.
- Buscar oportunidades para compartir recursos, conocimientos y habilidades.
- Objetivos claros y compartidos: establecer metas específicas y medibles para el grupo y asegurarse de que todos estén alineados con ellas.
- Toma de decisiones participativa: involucrar a todos los miembros en el proceso de toma de decisiones. Busca consensos cuando sea posible y asegurarse de que todas las voces sean escuchadas.
- Flexibilidad y adaptabilidad: reconocer que los entornos personales y las necesidades pueden cambiar, y ser flexibles en la adaptación a esos cambios. Aprender de las experiencias y ajustar las estrategias según sea necesario.
- Transparencia: compartir información relevante de manera abierta y transparente. Y mantener a todos los miembros informados sobre los progresos, desafíos y decisiones clave.
- Compromiso y responsabilidad: fomentar un compromiso activo de todos los miembros hacia el desarrollo del grupo.
- Feedback constructivo: proporcionar y aceptar retroalimentación de manera constructiva. Utilizar el feedback para mejorar continuamente el funcionamiento del grupo.
objetivos
En línea con la UNESCO (2023), en el entorno de aceleración e incertidumbre de la IA:
- Desarrollar una comprensión más clara de cuándo, por quién y por qué razones esta nueva tecnología debe y no debe usarse.
- Reexaminar lo que hacemos con IA en educación, cómo lo hacemos y, más fundamentalmente, por qué.
- Garantizar que nuestros sistemas educativos desempeñen un papel clave para lograr que la transición de la humanidad hacia un mundo de IA sea correcta.
areas de investigación
- Necesitamos sistemas educativos que ayuden a nuestras sociedades a un posicionamiento sobre qué es y debería ser la IA.
- Qué nos planteamos con la IA y determinar los retos, desafíos y trazar líneas rojas.
- Con demasiada frecuencia sólo nos preguntamos cómo una nueva tecnología cambiará la educación. Una pregunta más interesante es: ¿Cómo moldeará la educación nuestra recepción y dirigirá la integración de nuevas tecnologías, tanto la tecnología que está aquí hoy como la tecnología que permanece en el horizonte?
- Cómo nuestros sistemas educativos pueden definir una trayectoria y establecimiento de normas sobre cómo entendemos la tecnología que cambia el mundo y, por extensión, cómo permitimos que influya en nosotros y en nuestro mundo.
Estas propuestas anteriores nos orientan a un horizonte de ideas, propuestas y expectativas abierto a las posibles áreas de investigación en la red:
Docencia con apoyo de la IA:
- Diseño y planificación docente.
- Cambio y mejora docente.
- Desarrollo profesional docente.
- Integración curricular
- Ética y sesgos didácticos.
- Diseño de entornos de aprendizaje.
- Competencia digital.
Aprendizaje con apoyo de IA (aprendizaje computacional, aprendizaje automático, aprendizaje adaptativo).
- Personalización y acompañamiento educativo.
- Tutoría y asistente virtual.
- Cultura de Integridad Académica.
- Toma de decisiones.
- Evaluación y retroalimentación automática.
- Equidad e inclusión.
- Competencia digital.
Investigación con apoyo de la IA en diferentes áreas
Actividades previstas de la red
- Organización de encuentros anuales de la Red.
- Organización de seminarios
- Organización de actividades formativas sobre buenas prácticas en IA.
- Difusión de investigaciones.
WEB, RRSS, Referencias
- European Commission, Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators, Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2766/153756
- Feng, S., & Law, N. (2021). Mapping artificial intelligence in education research: A network?based keyword analysis. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31, 277-303. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00244-4
- Sánchez-Santamaría, J., & Olmedo-Moreno, E. (2023). El despertar de la inteligencia artificial: implicaciones para la competencia investigadora en educación. Aula Magna 2.0. Revistas Científicas de Educación en Red, 1-14. [Blog]. https://cuedespyd.hypotheses.org/13719