La Facultad de Humanidades de la Universidad de la República conformó un equipo de investigadores y docentes dispuestos a debatir sobre el alcance de las plataformas de inteligencia artificial generativa. Y si bien hay un análisis a escala de toda la universidad, cada servicio ya está tomando medidas.
No es ciencia ficción ni un fenómeno extraño que acontece cuando se cruza la línea del Ecuador. El ChatGPT —como máximo exponente de un torbellino de disrupciones tecnológicas que incluyen a los generadores de código de programación GitHub y Copilot, a las de imágenes MidJourney, Dall-E y Stable Diffusion, de música Amper y Aiva, o de video Pictory, Synthesia y Deepbrain— ya son parte de la enseñanza superior en Uruguay.
Sin prohibición
Un día se inventó la calculadora y los docentes universitarios dejaron de evaluar los cálculos para priorizar el razonamiento que lleva a un resultado. Llegaron los videos y las aulas le abrieron las puertas a las pantallas. Vino internet y las facultades se abrieron a nuevos recursos, incluso nació la enseñanza a distancia. La tecnología no ha matado a la educación, al contrario, la ha desafiado a soluciones cada vez más creativas y humanas. Así están razonando las universidades uruguayas la nueva revolución de inteligencia artificial.
“La tecnología lo que hace es ayudar” y, en cualquier caso, obliga a los docentes a experimentar cada vez más la creatividad, sostiene el vicerrector académico de la Universidad Católica de Uruguay, Marcos Sarasola.
En esa misma línea, el documento que elaboró el Instituto de Educación de la Universidad ORT Uruguay reza en su primer párrafo: “Estas herramientas ofrecen un gran potencial para apoyar el aprendizaje de los alumnos y la tarea de los docentes. Como facilitan la producción de texto, imágenes, código informático, música y video, es posible plantear actividades de clase más ambiciosas y elevar las expectativas sobre la producción de los estudiantes”.
O, como dice Mariana Gugelmeier, encargada de Comunicación Institucional de la Universidad de Montevideo: “las plataformas de inteligencia artificial son una herramienta más que debe entenderse, usarse correctamente y en un marco ético y responsable”.
Y es ahí que entra la advertencia de la academia uruguaya sobre la mirada integradora de las nuevas tecnologías: ¿Incorporarlas? Sí, pero con pensamiento crítico.
Según Eduardo Mangarelli, decano de Ingeniería en la Universidad ORT, la inteligencia artificial puede resumirse como el resultado del entrenamiento de un sistema, en base a datos existentes, usando un modelo o algoritmo. Y ese entrenamiento no escapa a los sesgos de sus propios creadores: la mayoría de plataformas de generación de texto hablan de las enfermeras y los médicos, identifica a los afrodescendientes con trabajos de menor calificación y a veces carece de la capacidad de verificar la veracidad de una información.
Elon Musk, Steve Wozniak y Andrew Yang, entre otras personalidades, había firmado una petición en marzo para que se pause por al menos seis meses el desarrollo de la inteligencia artificial, a la que consideran “una amenaza propia para la civilización humana”.
La consultora española Sortlist encuestó a 550 personas de seis países diferentes que habían leído la carta. Los resultados, a los que accedió El Observador, concluyen: la cuarta parte tuvo una visión más positiva de la inteligencia artificial luego de haber leído la misiva, dos tercios estaban preocupados por la velocidad y dirección de la inteligencia artificial y las mujeres están más a favor de pausar el desarrollo.
Por eso Gugelmeier insiste con que los estudiantes no deben quedarse solo con los resultados que arroja esta plataforma, y no deben usarla como sustituto del trabajo intelectual propio, sino quizá como un puntapié para investigar y abrir el horizonte con más y mejores preguntas.
Al respecto, Sarasola, de la Universidad Católica, explica que su universidad hizo una transformación curricular —similar a la de la enseñanza obligatoria uruguaya— en que el aprendizaje se basa en competencias, aquello que el estudiante va a poder hacer, por lo que se reduce “lo memorístico, el repetir contenidos”, explica el vicerrector académico, quien aclara que el contenido es importante si se sabe qué hacer con el mismo.
Eso supuso la formación de los docentes, porque “la mayoría no traía formación pedagógica, en cuatro competencias básicas: la planificación, la evaluación, la introducción de metodologías activas (el hacer), el vínculo docente-estudiante.
Lo mismo hizo Universidad ORT que abrió cursos gratuitos y voluntarios para los docentes en su centro CAES.
Esto viene de la mano con un cambio de evaluación que están haciendo, desde hace tiempo, las universidades uruguayas: adiós a que una asignatura se salva o pierde según el resultado de un par de parciales. Algunos optan por evaluaciones continuas, otros por entrega de proyectos, carpetas de varios trabajos, integración de materias o examinaciones periódicas y presenciales.
Y esa es una buena noticia para la enseñanza superior. Entrevistada en El País de España, Àngels Fitó, rectora de la Universidad Abierta de Cataluña lo resumió así: “La investigación nos dice que lo que quieren los universitarios son experiencias educativas relevantes; que no solo sean útiles para su futuro, sino que les sean satisfactorias desde el punto de vista experiencial”.
Inteligencia artificial: siete recomendaciones para docentes (Instituto de Educación de Universidad ORT Uruguay)
1. Discutir con los estudiantes el potencial valor de estas herramientas para la reflexión, la comprensión de nuevos conceptos y el aprendizaje y no únicamente para la búsqueda o producción de contenidos. Debemos enfatizar que aprender no es lo mismo que encontrar información rápidamente. Aprender es apropiarse intelectualmente de esa información y utilizarla como un andamio para concebir nuevas ideas, conceptos y teorías; aprender es transformarse, no solamente informarse.
2. Adoptar medidas para que su utilización por parte de los estudiantes no afecte la integridad académica del proceso de aprendizaje, en particular en las instancias de evaluación; esto implica explicitar a los alumnos los usos legítimos de estas herramientas. También implica diseñar evaluaciones que no se basen únicamente en la memorización o la redacción o producción de imágenes y brinden un mayor valor a la creatividad y la expresión personal. Particularmente importante es revisar las evaluaciones basadas en ensayos escritos o programas de computación u otras producciones que pueden ser realizados automáticamente por herramientas generativas.
3. Conocer y probar las tecnologías disponibles para determinar si una producción textual o de otro tipo fue realizada por una de estas herramientas.
4. Realizar su experimentación personal con estas herramientas y seleccionar las que sean más confiables y apropiadas a la disciplina enseñada, para lo cual los equipos técnicos de la universidad pueden ofrecer el asesoramiento y apoyo necesarios.
5. Verificar que todos los estudiantes tengan acceso a las herramientas seleccionadas por los docentes y sepan usarlas. En particular, es importante mostrar a los estudiantes que los resultados que se pueden obtener de estas herramientas dependen de los prompts que se les suministren y de las cadenas de diálogo en que se utilizan.
6. Advertir a los estudiantes que las herramientas pueden generar salidas que parecen correctas por su forma, pero que pueden contener errores u omisiones importantes. Los estudiantes son responsables por la información que provean en clase o para evaluaciones, y deben triangular los resultados obtenidos de estas herramientas con los de otras fuentes confiables. En particular, es importante advertir a los alumnos sobre el fenómeno de las alucinaciones. En este marco, es importante asignar a los estudiantes actividades didácticas que impliquen la verificación, crítica o evaluación de las salidas obtenidas desde estas herramientas. Por ejemplo, encargar a los alumnos que realicen consultas a estas herramientas de distintas formas y comparen los resultados, o que comparen las respuestas de estas herramientas con las de libros o archivos.
7. Definir cómo los alumnos deben reconocer o citar la utilización de herramientas generativas en trabajos que entregan para evaluación, explicitando qué herramientas se usaron y con qué propósito, así como los prompts utilizados para obtener los resultados.
