Repercusión de la IA en la educación

IA Educacion - Repercusión de la IA en la educación

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de abordar algunos de los mayores desafíos que enfrenta el campo de la educación, desarrollar prácticas de enseñanza y aprendizaje innovadoras y acelerar el progreso en la consecución del ODS 4 . La IA puede ayudar a reducir las dificultades de acceso al aprendizaje, automatizar los procesos de gestión y optimizar los métodos que permiten mejorar los resultados en el aprendizaje.

Los Objetivos de Desarrollo Sostenible: 2015-2030

2030 Agenda for Sustainable Development En septiembre de 2015, en la Cumbre de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo Sostenible que se celebró en Nueva York, los Estados Miembros aprobaron oficialmente la Agenda de Desarrollo Sostenible 2030. La Agenda contiene 17 objetivos, entre los que figura el nuevo objetivo de educación mundial (ODS4). Este objetivo consiste en ‘garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos y tiene siete metas y tres medios de ejecución.

Este objetivo se acordó mediante un intenso proceso de consultas coordinado por los Estados Miembros, pero con amplia participación de la sociedad civil, los docentes, los sindicatos, las entidades bilaterales, las organizaciones regionales, el sector privado, y las fundaciones e institutos de investigación.

El mandato de la UNESCO exige intrínsecamente un enfoque de la IA centrado en el ser humano.

Los rápidos avances tecnológicos en Inteligencia Artificial (IA), así como otras tecnologías en desarrollo como la robótica, la computación en la nube y el Internet de las cosas, están transformando disciplinas, economías e industrias, y desafiando las ideas sobre lo que significa ser humano.

La IA tiene un enorme potencial para el bien social y la promoción de la consecución de los ODS si se desarrolla de una manera que beneficie a la humanidad, respete las normas y estándares mundiales y esté anclada en la paz y el desarrollo.

Su objetivo es incluir el papel desempeñado por la IA en la solución de las desigualdades actuales en materia de acceso al conocimiento, la investigación y la diversidad de las expresiones culturales, y garantizar que la IA no amplíe la brecha tecnológica dentro de los países y entre ellos.

Además, la UNESCO ha elaborado, en el marco del Consenso de Beijing, una publicación destinada a fomentar la preparación de los responsables de formular políticas educativas en materia de inteligencia artificial. Esta publicación, Inteligencia artificial: guía para las personas a cargo de formular políticas, será de interés para los profesionales de las comunidades educativas y de elaboración de políticas. Su objetivo es favorecer la comprensión compartida de las oportunidades y desafíos que la IA proporciona a la educación, así como sus implicaciones para las competencias básicas necesarias en la era de la IA.

La relación entre la IA y la educación se divide en tres áreas: aprender con la IA (por ejemplo, utilizando herramientas de IA en las aulas), aprender sobre la IA (sus tecnologías y técnicas) y prepararse para la IA (por ejemplo, permitir que todos los ciudadanos comprendan la repercusión potencial de la IA en la vida humana).

La UNESCO está decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologías de la IA con miras a la consecución de la Agenda de Educación 2030, a la vez que garantiza que la utilización de las tecnologías de la IA en el contexto educativo esté regida por los principios fundamentales de inclusión y equidad.

Mediante sus proyectos, la UNESCO afirma que el despliegue de las tecnologías de IA en la educación debe tener como objetivo mejorar las capacidades humanas y proteger los derechos humanos para una colaboración eficaz entre el hombre y la máquina en la vida, el aprendizaje y el trabajo, y para el desarrollo sostenible. Junto con los asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que la UNESCO tiene como pilares de su mandato, la UNESCO espera reforzar su papel de liderazgo en la IA en la educación, como laboratorio mundial de ideas, órgano normativo, asesor de políticas y agente creador de capacidades.

Aunque la IA tiene un gran potencial para mejorar la educación, también presenta algunos riesgos y desafíos. Uno de los mayores contras de la IA en la educación es que puede deshumanizar la experiencia de aprendizaje. Con algoritmos de IA que generan contenidos y deciden el ritmo de las lecciones, los alumnos pueden perderse el enfoque matizado que puede ofrecer un profesor humano. Por lo tanto, es importante que la IA se utilice de manera responsable y ética en el ámbito educativo.

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Lo que la IA opina sobre la implementación del uso de la misma en nuestro sistema económico y social.

Nuevo modelo IA unsplash - Lo que la IA opina sobre la implementación del uso de la misma en nuestro sistema económico y social.

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Este artículo está creado a partir de una pregunta a un chat de IA cuya respuesta, con enlaces literales en cursiva que ofrezco a continuación, tiene también mi aportación.

Esta es una pregunta muy interesante y compleja, que no tiene una respuesta única ni definitiva . La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo y tiene un alto potencial para el sector financiero, la industria, la educación, la salud, el medio ambiente y muchos otros ámbitos123.Sin embargo, también plantea importantes desafíos y riesgos, como la pérdida de empleos, la brecha digital, la privacidad, la seguridad, la ética y la regulación. Diseñar un nuevo sistema económico que pueda adaptarse a los cambios provocados por la introducción de la inteligencia artificial (IA) es un desafío complejo y requiere considerar una serie de factores interrelacionados. Un nuevo sistema económico en la era de la IA, que quisiera aprovechar las oportunidades y mitigar los peligros de la IA tendría que tener en cuenta varios aspectos, como:

Flexibilidad y adaptabilidad: Un sistema económico debe ser capaz de adaptarse rápidamente a las innovaciones tecnológicas, incluida la IA. Esto podría incluir la creación de marcos regulativos ágiles que permitan la incorporación de nuevas tecnologías y modelos de negocio sin obstáculos excesivos.

La formación y la educación continua de los trabajadores para adaptarse a las nuevas demandas del mercado laboral y a las competencias digitales.

Educación y capacitación: Dado que la IA cambiará la naturaleza del trabajo en muchas industrias, un sistema económico orientado hacia el futuro debería priorizar la inversión en la educación y la capacitación de la fuerza laboral, para permitir que las personas se adapten a las nuevas oportunidades laborales.

La redistribución de la riqueza y la renta generada por la IA, mediante políticas fiscales, sociales y de protección social, que garanticen la equidad y la inclusión.

Redistribución de beneficios: La IA tiene el potencial de aumentar la productividad y la eficiencia económica, pero también plantea desafíos relacionados con la desigualdad. El nuevo sistema debería estar diseñado para garantizar una redistribución más equitativa de los beneficios económicos generados por la IA. Aquí, en este punto, es en donde comienza realmente la revolución; los principios que desde Adam Smith fueron la base del desarrollo de este marco del sistema económico de mercado tiene que cambiar. Si lo que vamos a producir tiene un coste muy bajo, la productividad se dispara y los ajustes no son despedir a trabajadores sino integrarlos con otros objetivos y condiciones (menos jornada laboral, otros objetivos, etc.) que habrá que diseñar.

Propiedad y acceso a datos: La IA se basa en datos, y el acceso a grandes conjuntos de datos es fundamental para el desarrollo de soluciones de IA. Un nuevo sistema económico podría abordar cuestiones relacionadas con la propiedad y el acceso a datos, garantizando un equilibrio entre la privacidad y la innovación.

La innovación y el emprendimiento, fomentando el desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de negocio basados en la IA, que mejoren la competitividad y el crecimiento económico. Aquí tendremos que tener en cuenta que mejorar la competitividad y el crecimiento económico no es suficiente sino atendemos las causas que provocan la emergencia medioambiental y sus efectos colaterales, como obesidad, salud mental, utilización del tiempo libre, etc. que al fin y al cabo es una problemática que ya tenemos aquí.

Sostenibilidad: Un sistema económico orientado hacia la IA debe considerar la sostenibilidad ambiental y social, garantizando que las tecnologías y los modelos de negocio basados en la IA sean respetuosos con el medio ambiente, sostenibles y beneficien a la sociedad en su conjunto.

Responsabilidad y ética: La IA plantea desafíos éticos y de responsabilidad. El nuevo sistema económico podría incluir regulaciones para garantizar la ética en el desarrollo y uso de la IA, así como para abordar cuestiones de responsabilidad en caso de fallos o decisiones perjudiciales de sistemas de IA.

Colaboración internacional: Dado que la IA es una tecnología global, es importante que cualquier nuevo sistema económico tenga en cuenta la colaboración internacional en términos de regulación, estándares y gobernanza de la IA. La cooperación y la gobernanza, estableciendo normas y estándares comunes a nivel nacional, regional e internacional, que aseguren el uso responsable, ético y sostenible de la IA. Ya comenzamos a ver iniciativas en este sentido

Monitoreo y evaluación: El nuevo sistema económico debería incluir mecanismos de seguimiento y evaluación para medir su éxito en la adaptación a la era de la IA y hacer ajustes necesarios a medida que evolucionen las circunstancias.

Diseñar un sistema económico que pueda acomodar los cambios que la IA traerá al mercado es un desafío complejo que requerirá la colaboración de expertos en economía, tecnología, ética y muchos otros campos. Además, será importante involucrar a la sociedad en general en la discusión y toma de decisiones sobre cómo debe evolucionar la economía en la era de la IA.

Estos son solo algunos ejemplos de posibles elementos de un nuevo sistema económico que se adapte a la revolución de la IA. No obstante, hay muchas otras visiones y propuestas al respecto, que requieren de un amplio debate y consenso social. Te invito a que consultes algunas de las fuentes que he utilizado para elaborar esta respuesta, que te pueden ofrecer más información y perspectivas sobre este tema tan fascinante.

Más información:

  1. elpais.com2. administracionelectronica.gob.es3. expansion.com4. elpais.com5. elpais.com+3 más

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¿Como funciona la inteligencia artificial?

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Foto de Andy Kelly en Unsplash

La inteligencia artificial (IA) funciona a través de una combinación de algoritmos, datos y procesamiento de información para realizar tareas específicas de manera autónoma o asistida por computadoras. Aquí hay una descripción general de cómo funciona la IA:

Recopilación de datos: En el corazón de la IA está la recopilación de datos. Los algoritmos de IA requieren grandes cantidades de datos para aprender y mejorar con el tiempo. Estos datos pueden ser de diferentes tipos, como texto, imágenes, sonidos o números, según la tarea que la IA deba realizar.

Procesamiento de datos: Una vez que se recopilan los datos, se procesan para que sean comprensibles y útiles para la IA. Esto puede implicar limpiar los datos para eliminar errores o información redundante, así como convertirlos en un formato que la IA pueda utilizar.

Algoritmos y modelos de aprendizaje automático: La parte central de la IA es el uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos analizan los datos y buscan patrones y relaciones dentro de ellos. Los modelos de aprendizaje automático pueden ser supervisados (aprendizaje con ejemplos etiquetados) o no supervisados (aprendizaje sin etiquetas).

Entrenamiento: Durante la fase de entrenamiento, la IA utiliza los datos procesados y los algoritmos para ajustar sus parámetros y mejorar su capacidad para realizar la tarea específica. El objetivo es que la IA sea capaz de hacer predicciones o tomar decisiones precisas basadas en los datos que ha analizado.

Inferencia y predicción: Una vez que la IA ha sido entrenada, puede aplicar sus conocimientos para hacer predicciones o tomar decisiones en situaciones en tiempo real. Por ejemplo, una IA entrenada para reconocer rostros puede identificar personas en una imagen o un video.

Retroalimentación y mejora continua: La IA puede recibir retroalimentación sobre la precisión de sus predicciones o decisiones, lo que le permite mejorar con el tiempo. Esto puede implicar volver a entrenar el modelo con nuevos datos o ajustar sus parámetros.

Implementación y uso en aplicaciones: La IA se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde motores de búsqueda y sistemas de recomendación en línea hasta vehículos autónomos y asistentes de voz. Su implementación varía según la tarea y el contexto en el que se utiliza.

Tener en cuenta destacar que la IA es un campo amplio y diverso que abarca una variedad de enfoques y técnicas, incluyendo el aprendizaje profundo (deep learning), la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y más. Cada tipo de IA tiene sus propias aplicaciones y métodos específicos, pero todos comparten la idea fundamental de aprender y tomar decisiones basadas en datos.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

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La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en la creación de sistemas y programas capaces de realizar tareas que, si fueran realizadas por seres humanos, requerirían inteligencia. En otras palabras, la IA se refiere a la capacidad de las máquinas para simular procesos cognitivos humanos como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural y la percepción visual.

La IA puede dividirse en dos categorías principales:

IA estrecha o débil (Weak AI): Se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas y limitadas. Estos sistemas no tienen conciencia ni comprensión real, sino que están programados para realizar una tarea en particular de manera eficiente. Ejemplos incluyen los asistentes de voz como Siri de Apple o Alexa de Amazon, sistemas de recomendación de películas y series, y sistemas de reconocimiento facial.

IA general o fuerte (Strong AI): Se refiere a la idea de una inteligencia artificial que posee la capacidad de comprensión y razonamiento a un nivel equiparable al humano. Esta forma de IA aún está en el ámbito de la ciencia ficción y es un objetivo muy ambicioso que está lejos de alcanzarse.

La IA se basa en una variedad de técnicas y enfoques, incluyendo el aprendizaje automático (machine learning), que es una rama de la IA que se enfoca en enseñar a las computadoras a aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin necesidad de programación explícita.

La inteligencia artificial se utiliza en una amplia gama de aplicaciones en la actualidad, desde la medicina y la atención al cliente hasta la robótica y los vehículos autónomos. Su influencia sigue creciendo y evolucionando a medida que se desarrollan nuevas tecnologías y algoritmos, lo que plantea importantes cuestiones éticas y sociales que deben abordarse a medida que la IA continúa su desarrollo.

Reflexiona sobre lo que nos dice Slava Mukhanov (uno de los físicos-cosmólogos más importantes), el equivalente ruso a Stephen Hawking:

“Las máquinas solo serán mas listas que nosotros si nos empeñamos en ser mas tontos que ellas y dejamos de pensar”

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