Imagen creada por el modelo Dalle-2 para Bing [septiembre de 2023] Prompt: “inteligencia artificial y educación”
En esta reflexión personal sobre el uso de la IA en la educación superior, el lector debe tener en cuenta tres advertencias. En primer lugar, que mi objetivo no es persuadir. Así que no encontrarán una estructura argumentativa sólida, sino más bien un conjunto de impresiones basadas en juicios subjetivos. En segundo lugar, siempre he sido un pésimo evaluador del alcance de la tecnología. Soy de los que a principios de siglo pensó que el correo electrónico, las redes sociales y los mensajes de texto eran una moda pasajera. De hecho, todavía no tengo redes sociales. Y, en tercer lugar, deben saber que utilicé como apoyo en la escritura de esta nota un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial, tanto como pude (a ver si adivinan dónde).
Soy profesor universitario, principalmente en el área de metodología de la investigación. Recientemente, recibí una circular invitando a una conferencia sobre el uso de la inteligencia artificial en la docencia universitaria, a la que pronto supe que muchos de mis colegas pensaban asistir. Yo, francamente, no pensaba ir, pero una cancelación inesperada abrió un espacio en mi agenda y la invitación a la conferencia tenía un gancho que me causó curiosidad: prometía una demostración de que, con apoyo de la IA, un profesor puede diseñar el syllabus de una asignatura, desde cero, en menos de 30 minutos.
Hace un año que las noticias y conversaciones de pasillo en las universidades revelan alarmas crecientes sobre el uso de la IA en la educación superior, pero la verdad es que, desde mi perspectiva, no ha cambiado nada. Ahora, si de verdad una IA es capaz de construir un syllabus en 30 minutos, los cambios de verdad podrían estar cerca; así que fui, pero me senté junto a la puerta del auditorio, seguro de no quedarme hasta el final.
En fin… Me quedé hasta el final y hasta debo admitir, a pesar de mi escepticismo, que aprendí un par de cosas que han modificado mínimamente la ejecución de mi oficio. Era cierto que, en 30 minutos, una IA puede compartimentar temáticamente un campo del conocimiento, seleccionar bibliografía, diseñar actividades de aprendizaje, evaluaciones y rúbricas de calificación. Incluso, con algo de entrenamiento, la IA pudo generar objetivos de aprendizaje ajustados a un formato institucional y finalmente, una descripción del curso bien escrita y ajustada al contenido.
¡Un syllabus en menos de 30 minutos! La demostración fue tan eficiente que, después de cumplir su promesa de valor, sobraban 90 minutos de charla. El conferencista sugirió que, usando la misma heurística, los motores de lenguaje basados en IA pueden planificar una sesión de clase, presentación, actividades y evaluación incluidas. Después de haber visto cómo la IA diseñó un syllabus, esto no me sorprendió; salvo que la presentación era bonita y bien organizada, por supuesto, hecha con IA. Mucho más elaborada que las presentaciones que suelo hacer. Aunque los contenidos y actividades de la sesión no tenían nada de especial, al igual que los del syllabus, eran suficientes para sacar a cualquiera de apuros. Rápidamente, concluimos que con una buena curaduría de contenidos y un poco más de intervención humana, los resultados podrían mejorarse, sin dejar de ser, por sí mismos, impresionantes.
Así que, para resumir, ahora uso habitualmente IA para diseñar presentaciones y actividades de aprendizaje. La pobre siempre necesita mi ayuda, pero ahorra tiempo. En la conferencia, a todos nos quedó claro que, al usar la IA en la planificación educativa, los profesores universitarios debemos asumir el rol de curadores de contenido. Y aún sobraban 60 minutos para atender las abundantes inquietudes del público.
En un giro bastante aburrido, al entregar la palabra a la audiencia, la conferencia se convirtió en un concierto de preocupaciones sobre las posibilidades de reemplazo tecnológico en la profesión y principalmente, sobre la posibilidad que los estudiantes usarán la IA para eludir sus responsabilidades académicas. Había profesores preocupados porque los estudiantes usarán motores generativos de lenguaje basados en IA en tareas de escritura, como la elaboración de ensayos y proyectos; y otros. A quién no le preocupa quedarse sin trabajo. No porque actualmente una IA pueda asumir las funciones de un académico, sino porque incluso las pocas posibilidades de automatización generadas por estas herramientas podrían disminuir la demanda de mano de obra, e intensificar el trabajo del personal indispensable.
Estas preocupaciones me parecen triviales y especulativas. Por un lado, son triviales porque ignoran que, así como los roles en la enseñanza pueden cambiar a partir del uso de la IA, el rol de los estudiantes también. Si los profesores pueden generar contenido “colaborando” con la IA, los estudiantes también. Los resultados de dicha colaboración pueden ser buenos, regulares o malos, según las habilidades de los colaboradores. Por ahora, la capacidad generativa de los motores de lenguaje basados en IA disponibles para el público es una constante (todos son más o menos iguales en sus resultados). Así que, igual que con los profesores, la responsabilidad final en la generación de contenido, al menos en los contextos educativos, sigue siendo esencialmente humana.
Las preocupaciones mencionadas también son triviales porque reducen el oficio académico a la enseñanza, cuando las instituciones modernas de educación superior han aceptado que dicha labor solo tiene sentido acompañada del ejercicio de la investigación y extensión. Así que, si bien el reemplazo tecnológico y/o intensificación del trabajo puede ser una preocupación para los profesores universitarios, es igual de posible una reasignación de trabajo en favor de la generación de nuevo conocimiento y la innovación social. Por supuesto, ninguna de las dos cosas pasará hoy, tampoco mañana; y pasará en algunos contextos antes que en otros.
Por esta razón, la preocupación por el reemplazo tecnológico en la educación superior me parece especulativa en el sentido aburrido del término. Si en realidad nos preocupa que las máquinas sean capaces de pensar de forma creativa, de enseñar e influir activamente en el entorno, la ciencia ficción nos ha enseñado que la menor de las preocupaciones humanas debe ser la pérdida de trabajos. En ese caso, más vale preocuparnos por organizar la resistencia contra la exterminación o el dominio. Es un hecho que la carne es débil, mientras que el metal es fuerte. Esa sí es una preocupación interesante. Aunque, al menos por ahora, Chat GPT me parece amigable como para convertirse en Skynet, o en el arquitecto de la matriz. Ni siquiera la dejan usar internet y ella, por ahora, obedece diligentemente. O tal vez aprende y espera …
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