Competencias posibles y alguna habilidad en tiempos de IA

En un paper de Lana Sattelmaier y Jan M. Pawlowski (Alemania) nos hablan de las competencias de la IA que pueden darnos un marco para poder estructurar las competencias posible.

Abstract: La Inteligencia Artificial cambiará el lugar de trabajo en todos los sectores dentro de poco tiempo. Una de las cuestiones es cómo podemos preparar a la próxima generación para los retos emergentes. Por ello, hemos desarrollado un marco de competencias para las escuelas, centrado en los profesores de K12. El marco consta de varios niveles: competencias básicas competencias (por ejemplo, pensamiento computacional, competencias de datos), competencias de IA (p. ej., aprendizaje automático) y competencias emergentes de competencias (p. ej., la orientación en grandes modelos lingüísticos). Nuestro marco de competencias puede servir como punto de partida para diseño de planes de estudios y normas de competencia. Uno de los retos será la interrelación de esas competencias, es decir cómo modificará la IA las competencias básicas en el futuro.

Partimos de uno de los marcos desarrollados por DigCompEdu (The European Framework for the digital competence of educators)

Pueden ver más en el pdf que ha sacado DigCompEdu en https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC107466

Competencias de IA

Para determinar las competencias en IA, analizamos diez marcos y utilizamos las competencias y los resultados del aprendizaje descritos en el "Mapping of Government-Endorsed K-12 AI Curricula" [versión en español] como nuestro principal punto de referencia. Hemos categorizado las competencias como sigue:

• Algoritmos - Pensamiento computacional: competencias que permiten dominar el pensamiento computacional, incluida una amplia comprensión de la abstracción, descomposición, funciones y patrones.
• Algoritmos - Definiciones y aplicaciones: Competencias que permiten comprender y utilizar conceptos algorítmicos y sus aplicaciones prácticas, posibilitando soluciones eficaces para diversos retos.
• Algoritmos - Componentes y procesos: competencias que permiten comprender con destreza la estructura y el proceso de un algoritmo.
• Programación - Lenguajes de programación: competencias que capacitan para las habilidades de programación y utilizar diferentes herramientas de programación.
• Programación - Representación y simulaciones: competencias que permiten representar escenarios del mundo real escenarios a través del código y reflexionar sobre sus limitaciones y posibilidades.
• Alfabetización en datos: competencias que permiten comprender, interpretar y extraer ideas de los datos, mejorando la capacidad de toma de decisiones en diversos dominios.
• Técnicas de IA: definiciones y componentes de la IA: competencias que permiten comprender en profundidad los fundamentos de la Inteligencia Artificial, incluyendo definiciones y componentes esenciales.
• Técnicas de IA - Uso de datos en la IA: competencias que permiten comprender cómo la IA aprovecha los datos para aprendizaje, la adaptación y las predicciones fundamentadas.
• Técnicas de IA - Historia: competencias que permiten comprensión de la progresión histórica de la IA y ofrecen perspectivas sobre sus orígenes, avances y trayectoria de desarrollo.
• Técnicas de IA - Comprensión del funcionamiento de la IA: competencias que permiten comprender los mecanismos subyacentes a las tecnologías de IA y desmitificar conceptos como el aprendizaje automático, las redes neuronales y las GAN.
• Tecnologías de la IA - Informática y humana percepción: competencias que permiten comprensión de la capacidad de la IA para replicar los sentidos humanos, como la visión y el reconocimiento del habla, con el propósito de facilitar la interacción y la comprensión.
• Tecnologías de la IA - Comprensión de las tecnologías de la IA: competencias que permiten comprender una gama de IA herramientas y aplicaciones, incluidos el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
• Desarrollo de la IA - Design Thinking: competencias que permiten aplicar los principios del pensamiento de diseño al desarrollo de la IA.
• Desarrollo de la IA - Diseño de productos: competencias que permiten integrar las necesidades del usuario con las capacidades de la IA.
• Aplicaciones de la IA a otros ámbitos: competencias que permiten identificar los casos de uso de la IA y sus aplicaciones.
• Ética de la IA - Términos éticos, definiciones y ejemplos: competencias que permiten reflexionar sobre conceptos éticos conceptos dentro del contexto de la IA, incluidos términos como parcialidad, imparcialidad y responsabilidad a través de casos prácticos.
• Ética de la IA - Acceso: competencias que permiten comprender los problemas de acceso a la tecnología.
• Ética de la IA - Sesgo: competencias que permiten explicación de cómo los sesgos de los programadores influyen en la imparcialidad de las reglas de la IA, las estrategias para mitigarlos y la identificación de diversos tipos de sesgos.
• Ética de la IA - Propiedad intelectual: competencias que permiten comprender los retos y las consideraciones relativas a los derechos de propiedad intelectual en innovaciones de IA.
• Ética de la IA - Privacidad y seguridad: competencias que permiten comprender los aspectos éticos de la seguridad y protección en las implementaciones de IA y salvaguardar la información confidencial.
• Ética de la IA - Transparencia: competencias que permiten comprender los mecanismos de manipulación de datos y el principio de la IA explicable.
• Ética de la IA - Agencia humana: competencias que permiten comprender el papel humano en la IA, las principales características de los sistemas informáticos y el desarrollo del pensamiento crítico.
• Implicaciones sociales - Ventajas y desventajas: competencias que permiten evaluar las consecuencias positivas y negativas de la integración de la IA en la sociedad, a nivel local y global.
• Implicaciones sociales - La IA en la vida cotidiana: competencias que permiten reconocer y analizar la influencia de la IA influencia en las experiencias cotidianas, desde el papel de las nuevas tecnologías hasta la ciudadanía digital y los empleos del futuro.
• Implicaciones sociales - Impacto medioambiental: competencias que permiten evaluar la huella ecológica huella ecológica de las tecnologías de IA, identificando retos y oportunidades de sostenibilidad.
• Implicaciones sociales - Falsificaciones y desinformación: competencias que permiten comprender el papel de la IA en la generación y la lucha contra los contenidos falsos y la desinformación en los espacios digitales, teniendo en cuenta la tecnología GAN y deepfakes.
• Implicaciones sociales - Diversidad: competencias que permitan comprender las implicaciones de la IA en los sesgos relacionados con el género, los subgrupos, la cultura y otros factores, promoviendo la inclusividad.

Es importante señalar que este modelo no ha sido aún validado.

He aquí 3 habilidades que debe empezar a perfeccionar hoy mismo y que proporcionan a los educadores una ventaja sobre la IA.

1) La habilidad de generar ideas (creatividad)

La creatividad es una habilidad que se practica para ayudar a la gente corriente a convertirse en pensadores originales. El escritor W. E. B. DuBois escribió una vez: "Era uno de vosotros y, sin embargo, se convirtió en Abraham Lincoln".

Cada persona está cableada con la capacidad de generar ideas originales, del mismo modo que la inteligencia artificial está codificada con la capacidad de procesar grandes conjuntos de datos. La ventaja que tenemos como humanos es que somos más artísticos, mientras que la IA es más lógica.

Los humanos estamos especializados en utilizar nuestra imaginación, nuestras emociones, nuestra intuición y nuestro pensamiento holístico. Así es como generamos ideas, y al perfeccionar esta habilidad, los educadores pueden producir más ideas que nunca. Estas ideas les ayudan a ofrecer experiencias de aprendizaje de un modo que la IA no puede.

La generación de ideas es una habilidad infrautilizada. Mucha gente piensa que es un talento que es mejor dejar a los empresarios, los científicos o los artistas. Pero también es absolutamente necesaria en el aula.

2) La habilidad de contar historias

"Después del alimento, el cobijo y la compañía, las historias son lo que más necesitamos en el mundo". - Philip Pullman

Generar y contar historias es una habilidad exclusivamente humana que los educadores pueden poner sobre la mesa y que la IA no podrá aportar en un futuro inmediato. Por ahora, los tecnólogos no se están centrando en crear una IA que cuente historias de forma visceral o conecte con el público.

Un educador puede mantener una ventaja sobre la IA con su capacidad para tomar ideas complejas e información aburrida, e ilustrar estos conceptos a través de historias.

Está demostrado que contar historias "enciende" los cerebros del público. Aprenda más sobre la neurociencia de la narración de historias y empiece a hacer un esfuerzo consciente para enseñar nuevos conceptos utilizando historias.

3) La habilidad de la mejora continua

Los profesionales de éxito prosperan gracias a la mejora continua, una habilidad metacognitiva. Se adaptan a su entorno y buscan constantemente formas de ampliar sus conocimientos.

En el futuro, más profesionales poseerán un conjunto de habilidades en forma de "T", es decir, desarrollarán conocimientos generales en muchos campos y conocimientos profundos y habilidad en un campo.

En muchos sentidos, los profesores actuales ya poseen un conjunto de habilidades en forma de T, en el sentido de que pueden especializarse en la enseñanza de las matemáticas, pero también conocen otras materias.

Fuente: Shah, R. (2017, diciembre 15). 3 Necessary Skills for Educators in the Era of A.I. [Blog]. Getting Smart. https://www.gettingsmart.com/2017/12/15/3-necessary-skills-for-educators-in-the-era-of-a-i/

[…]

Referencias:

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Ewen, M. (s. f.). Mapping the potential of AI in the age of competence based higher education. Wonkhe. Recuperado 17 de septiembre de 2023, de https://wonkhe.com/blogs/mapping-the-potential-of-ai-in-the-age-of-competence-based-higher-education/

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Sanusi, I. T., Olaleye, S. A., Oyelere, S. S., y Dixon, R. A. (2022). Investigating learners’ competencies for artificial intelligence education in an African K-12 setting. Computers and Education Open, 3, 100083. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2022.100083

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