La inteligencia artificial generativa como herramienta en la universidad

Resulta de perogrullo destacar el gran impacto que está teniendo la inteligencia artificial en la vida cotidiana de nuestra sociedad. Sin embargo, su desarrollo está lejos de ser un problema y más cerca de convertirse en un aliado en la educación de muchos centros que han visto en la IA generativa una gran herramienta para ayudar a los estudiantes y para desarrollar nuevas prácticas de aprendizaje y de enseñanza. 

Con todo, la evolución tan acelerada de la tecnología, conlleva algunos retos que ya están abriendo nuevos debates a lo largo y ancho del mundo: ¿cómo podemos sacar todo el potencial garantizando que la formación de los alumnos sea la mejor posible? Pues bien, hemos querido contactar con Eva Ropero, profesora en UNIE para que nos explique un poco más sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la educación y, más concretamente, en nuestra universidad. 

Vamos a hacer un repaso por todas sus aplicaciones y observar algunos de sus retos.

Beneficios de la IA generativa en la universidad

Es indudable la revolución que se está viviendo en todos los ámbitos profesionales con el boom de la IA generativa, su facilidad de uso y su disponibilidad. Cada día se generan más y más aplicaciones. Solo echando un vistazo a algunos de los agregadores de IA que hay, podemos observar que con fecha en el 21 de julio de 2023 existían 6.226 inteligencias artificiales para realizar 1748 tareas diferentes (Se puede consultar la cifra más actualizada en la web There’s an AI for that). 

Por todo ello, es un reto para cualquier universidad poder preparar a los estudiantes para este nuevo mundo profesional que está evolucionando tan rápido. No debemos de obviar que habrá mucha desigualdad entre egresados de aquellas universidades que extraigan por completo la utilidad que presentan estas herramientas. Encontramos algunos beneficios en aquellas universidades que han introducido entre sus programas académicos el uso de inteligencia artificial generativa: 

• Aumentamos la profundidad, las posibilidades y el alcance de lo que se aprende en cada asignatura. 
• Los profesores utilizarán estas herramientas para poder preparar un camino de aprendizaje personalizado para cada alumno. 
• La IA generativa permite a los profesores generar contenido en diferentes formatos, para acercarse a las distintas formas de aprender (vídeo, texto, infografía, etc.). 
• Además, cada alumno podrá contar con un tutor personal (generado por IA) que le explique los puntos que le generen conflicto. 
• La IA generativa impulsa el aprendizaje de lenguajes de programación, permitiendo a los alumnos llegar más lejos en menos tiempo. 
• En asignaturas más abstractas, la IA generativa puede proporcionar aplicaciones prácticas y ejemplos de uso de lo que se está estudiando. De este modo, el alumno será capaz de asimilar de manera más sencilla los contenidos.

Algunos ejemplos de aplicación de IA generativa

Sin duda, 2023 ha sido el año del boom en cuanto a la aparición, uso y aplicación de la inteligencia artificial. Ha aparecido de forma abierta para todo el mundo y, sobre todo, se ha comenzado a utilizar en algunas universidades. En UNIE, por ejemplo, su uso se ha extendido desde el alumnado hasta el profesorado, para que todos cuenten con una formación que permita extraer el máximo beneficio de estas herramientas. Vamos con algunos ejemplos que nos ha proporcionado Eva Ropero:
 

• Se han realizado muchas más prácticas con lenguaje de programación en menos tiempo. Los alumnos debían demostrar cómo habían utilizado la IA para desarrollar un programa informático, con un mínimo de 5 prompts, para llegar a la solución y, posteriormente, realizar una reflexión sobre el resultado obtenido. 
• La IA generativa ha ayudado a los profesores a plantear retos en sus asignaturas, añadiendo un enfoque en los ODS y la sostenibilidad. 
• Se ha dado formación a todos los profesores sobre cómo aplicar IA en sus asignaturas. De ello, se han obtenido ideas muy interesantes que se aplicarán el próximo curso. Por ejemplo: 

1. Utilizar la metodología de “clase invertida” y que sean los alumnos quienes preparan la clase y la presentan a sus compañeros (se obtiene un mayor aprendizaje de cualquier tema cuando puedes explicárselo a alguien).
2. Utilizar la IA generativa para hallar casos reales en los que se puede utilizar lo que estás viendo en clase. 
3. Utilizar IA generativa para poder extraer conclusiones de lo que se ha visto y sus aplicaciones. 
4. Utilizar IA generativa para poder relacionar las actividades que se realizan en clase con sostenibilidad y poder generar nuevos retos.
5. Utilizar IA generativa para crear casos de estudio.
6. Utilizar IA generativa para realizar debates o simulación: se pueden hacer debates con psicólogos de diferentes líneas de pensamiento, o una simulación de un paciente al que tienes que tratar en el gabinete psicológico.
7. Utilizar la IA generativa como herramienta para poder desarrollar aún más el aprendizaje obtenido por los alumnos en cada asignatura.

Algunos desafíos de la IA como herramienta en la universidad

Existen dos grandes retos que la IA debe superar: el primero es el de adaptar la IA a las clases. El otro gran reto es saber cómo evaluar el aprendizaje del estudiante. 

Los métodos que se utilizaban hasta ahora en la mayoría de las asignaturas, están quedando obsoletos. La exposición oral es el futuro, ya que la tendencia indica que se convertirá en la manera idónea de comprobar si cada estudiante ha aprendido y entendido lo que ha estado trabajando. 

Por otro lado, es probable que se deba modificar el tipo de actividades que deban realizar los alumnos. Esto se deberá realizar dando unas indicaciones previas sobre el buen uso de la herramienta, solicitar el histórico de cómo han trabajado con ella y también la inclusión en el trabajo de una reflexión una vez finalizada la tarea. Algo que no debería cambiar es el uso de fuentes fiables y autorizadas que no se puedan obtener de una IA generativa. Por ejemplo, ChatGPT no tiene fuentes verificadas y, en ocasiones, se las inventa. Se podrá solicitar también una evaluación metacognitiva para saber cómo has aprendido. 

En el caso de los exámenes se podrán seguir utilizando las medidas de proctoring que bloquean el ordenador, utilizando así las herramientas que el profesor desee.

Sin embargo, con el tiempo y los avances, es muy probable que se acepte el uso de IA como una herramienta más. Como ya ha ocurrido con el Excel o la calculadora. La figura del profesor es fundamental, ya que ayudará a los alumnos a reflexionar y observar las limitaciones de la herramienta, les marcará los pasos a seguir, les indicará las fuentes que permitan verificar datos, evitando así caer en el mal hábito de copiar y pegar.

Otras IA aplicables al ámbito universitario

Existen infinidad de inteligencias artificiales aplicables al ámbito académico. Por ejemplo, en investigación. En la actualidad hay varias IA que ayudan a la revisión de la literatura, realizando resúmenes, preparando una introducción sobre un tema con fuentes viables, organizándolas según su importancia, realizando una comparativa entre distintos artículos, etc. Estas IA utilizan fuentes científicas y pueden adelantar mucho trabajo. 

De todos modos, siempre será necesaria una revisión y modificación, ya que muchas veces servirá, únicamente, como punto de partida.

Otro gran uso será su uso para preparar o mejorar los contenidos para los alumnos. Algunas IAs pueden preparar presentaciones con vídeos donde aparecen avatares muy reales. También pueden transformar audio a texto o viceversa, realizar resúmenes. 

Los alumnos pueden subir los apuntes a algunas IA y luego realizar una autoevaluación pidiendo a la herramienta que les realice preguntas. Podrán pedir a la IA, además, que les indique cuáles son los puntos más importantes de una lección. Pese a los grandes retos a los que se enfrenta, las aplicaciones de la IA que están surgiendo se aplican para mejorar el aprendizaje de los alumnos.

UNIE, pionera en la introducción de la Inteligencia Artificial en su plan de estudios

En UNIE contamos con varias titulaciones en el área de tecnología en las que los alumnos no solo utilizan la inteligencia artificial generativa como herramienta para acelerar e impulsar su aprendizaje, sino que podrán entender cómo se ha creado para poder generar nuevas aplicaciones con ella. Esto se aplica tanto en el Grado en Ingeniería Informática, como en el Máster universitario en Inteligencia Artificial y el Máster Universitario de Análisis de Datos Masivos e Inteligencia Empresarial. 

Su uso, además, no será exclusivo para alumnos del área de tecnología. Gracias al empleo de lenguaje natural, la IA ha llegado para expandirse a todas las áreas de conocimiento. Así, por ejemplo, en el Grado en Derecho, ayuda en la redacción de informes jurídicos y en la lectura de muchos textos legales. Los alumnos podrán también comparar más fuentes y discutir entre ellos las implicaciones de los textos legales que han trabajado.  

En todos los grados se va a impulsar el uso de IA como herramienta, para que los alumnos entiendan su potencial y sus limitaciones, aprovechándola para impulsar y aumentar el aprendizaje.