La inteligencia artificial (IA) está a nuestro alrededor. Si usó un teléfono móvil, condujo un automóvil con navegación o le pidió a un asistente virtual que completara una tarea, es probable que recientemente haya usado o encontrado algún tipo de tecnología asistida por IA.El rápido surgimiento de aplicaciones que aprovechan la IA para recopilar información, organizar ideas, redactar prosa y generar medios ha generado una consideración especial sobre cómo los educadores pueden apoyar tanto el aprendizaje de los estudiantes como la integridad académica en un mundo donde estas herramientas están cada vez más disponibles.
Los conocimientos y la orientación proporcionados en este tema de enseñanza evolucionarán a medida que surja nueva información sobre las herramientas de IA y su impacto en la enseñanza y el aprendizaje.
La dinámica del cambio tecnológico en la educación no es nueva.Los educadores adaptan con frecuencia su instrucción para integrar nuevas herramientas de enseñanza y abordar el panorama digital en constante cambio. Con cada nueva tecnología o avance, es aconsejable entablar un diálogo sobre sus ventajas e implicaciones para la enseñanza y el aprendizaje.
La reciente introducción deChatGPT, Google Bard,y otros chatbots de IA similares han solicitadorespuestas variadas de educadores y una avalancha de recursos sobre cómo debemos responder a esta nueva tecnología. Mientras que algunos ven potencial en adoptar la IA, otros tienenexpresaron su preocupación por sus implicaciones paraintegridad academica. Por ejemplo, ¿cómo debemos abordar la capacidad de la IA para replicar las respuestas de los estudiantes a las indicaciones de escritura, realizar ciertos tipos de análisis de información (por ejemplo, resumir) y fabricar investigaciones de manera convincente? Estas preguntas se extienden más allá de la escritura y la investigación de los estudiantes, ya que la IA se puede usar para generar código, prepararse para exámenes, leer textos complejos, crear arte y más.
Si bien la beca en IA yla enseñanza sigue emergiendo,nosotrospoderextender existenteenfoques basados en la evidencia para guiar la decisiónssobre si adoptar completamente, integrar con cautela o limitar cuidadosamente el uso de tecnologías impulsadas por IA ennuestrocursos elEste tema de enseñanza lo apoyará en este esfuerzo brindándolefondoen aplicaciones generativas de IAyprácticoorientación para abordar e integrarellos en tu curso.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (IA) es “la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente” (Merriam Webster). Los avances en IA han transformado la forma en que vivimos, incluida la forma en que enseñamos y aprendemos. Piensa en algunos ejemplosde la tecnología asistida por IA que puede encontrar en la educación hoy en día, incluyendocalculadoras, herramientas de calificación automatizadas, editores de texto, programas de transcripción y tecnología de asistencia. Incluso puede recordar las primeras iteraciones de algunas de estas tecnologías y las conversaciones sobre los beneficios y desafíos que siguieron.
Aplicaciones de IA generativapuede generar contenido, en lugar de simplemente analizar los datos existentes, utilizando Modelo de lenguaje grande (LLM)tecnología. Muchas de estas aplicaciones funcionan como chatbots impulsados por IA; en otras palabras, los usuarios envían un aviso y el contenido se genera en tiempo real en respuesta a ese aviso.
Uno de los chatbots impulsados por IA más conocidos y discutidos esChatGPT. Desarrollado por la empresa de tecnología OpenAI, su modelo de lenguaje grande se entrenó utilizando conjuntos de datos, códigos y textos muy grandes y extrae de todos estos datos para generar respuestas. Usando tecnología predictiva, puede "crear o revisar productos escritos de todo tipo, incluidos ensayos, código de computadora, planes de lecciones, poemas, informes y cartas".(Universidad de Toronto, sin fecha).Es probable que OpenAI también esté utilizando las indicaciones de los usuarios y las respuestas de ChatGPT para entrenar el modelo a medida que la empresa recopila datos de los usuarios y continúa modificando y mejorando la herramienta.
Si bien ChatGPT es bien conocido, está lejos de ser el único sistema generativo de IA. De hecho, la gama de herramientas de IA disponibles se amplía casi semanalmente a medida que las empresas desarrollan sus propias versiones. Los educadores pueden centrarse principalmente en la capacidad de la IA para generar texto, pero vale la pena señalar que ChatGPT y muchas otras aplicaciones de IA también pueden crear código, imágenes, música y otros medios.
Algunos ejemplos adicionales de aplicaciones de IA generativa incluyen:
- chat de jaspeyBardo de Googlepara texto
- Dall-E 2yDifusión establepara imágenes
- Lúmenes5para vídeo
- sin sonidopor la música
- Códice OpenAIy Polycoder para código
IA generativa: beneficios y limitaciones
Al igual que con cualquier tecnología emergente, la IA generativa tiene beneficios y limitaciones. Algunos de estos todavía se están descubriendo a través de la experimentación de los usuarios y las actualizaciones de la tecnología. Aunque gran parte de lo que sabemos sobre las aplicaciones de IA generativa y los modelos de lenguaje de IA cambiará con el tiempo, ahora compartimos los siguientes conocimientos.
Beneficios potenciales
Es útil que los educadores consideren que la IA generativa:
Proporciona a los alumnos una herramienta para generar borradores, esquemas y notas de lluvia de ideas.
Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT pueden ayudar a los estudiantes durante las primeras etapas del proceso de escritura, generando texto automáticamente para los estudiantes que están bloqueados por el bloqueo del escritor o atrapados durante el proceso de lluvia de ideas. Cuando se les solicita, estos sistemas pueden producir montones de contenido sin procesar (de diferentes niveles de calidad y precisión) que los estudiantes pueden evaluar, interrogar e investigar más a fondo. El uso de herramientas de IA de esta manera puede ayudar a los estudiantes durante las difíciles etapas preliminares del proceso de composición, creando un camino viable hacia sus propias indagaciones e investigaciones (Gero, 2022; Krause, 2022; Weissman, 2023).
Resume y aclara textos más largos o potencialmente difíciles.
Los chatbots de IA también pueden condensar y resumir textos más largos con solo un error moderado, lo que podría ayudar a los estudiantes durante el proceso de lectura e investigación. Pueden ayudar a aclarar y explicar textos abrumadores o desafiantes en un lenguaje sencillo y digerible. Esta función podría ayudar potencialmente a los estudiantes (especialmente a los estudiantes del idioma inglés) a obtener una comprensión más profunda de los materiales académicos densos al hacer que la prosa y los conceptos oscuros sean más accesibles y accesibles (Anson y Straume, 2022; Warner, 2022).
Ayuda a los estudiantes con asistencia gramatical automatizada y adquisición del lenguaje.
Cuando se le solicite, las aplicaciones generativas de IA como ChatGPT pueden proporcionar asistencia automatizada directa e inmediata para los estudiantes que tienen dificultades con la gramática, la mecánica y la sintaxis. Pueden identificar, explicar e incluso corregir errores gramaticales básicos. Además, los sistemas de lenguaje de IA pueden funcionar como un compañero de conversación fluido para la práctica informal del lenguaje. Esto podría ser de particular beneficio para los estudiantes de inglés y los estudiantes multilingües que aún están aprendiendo la mecánica básica de la escritura en inglés (Warner, 2022).
Promueve una discusión más amplia en el aula sobre la retórica, el estilo y la alfabetización de la IA.
Las aplicaciones de IA generativa también brindan una vía para discutir varias facetas de la retórica, la autoría y la integridad académica con los estudiantes. Pueden funcionar como el punto focal de una conversación más amplia sobre las cuestiones éticas que plantean los sistemas de lenguaje de IA, especialmente porque su uso y desarrollo continuos alteran nuestra comprensión del plagio y las trampas. Usando IA generativa, podemos ayudar a los estudiantes a desarrollar su propio estilo, habilidad y voz como autores, particularmente cuando les pedimos que revisen y discutan su trabajo en contraste con los textos generados por máquinas (Fyfe, 2022; Grobe, 2023; Anson y Straume, 2022).
Limitaciones conocidas
Los educadores también deben ser conscientes de que la IA generativa:
Genera información incompleta, inexacta o falsa.
Aunque se basan en vastos conjuntos de datos de texto, los chatbots impulsados por IA siguen estando limitados a la información disponible en el momento de su entrenamiento. En otras palabras, no pueden acceder o consultar con fuentes externas de información, tampoco pueden autocorregirse o llenar los vacíos de conocimiento con información correcta. Por ejemplo, ChatGPT a menudo puntúa sus respuestas con fabricaciones obvias y no logra mantener la precisión cuando se le asigna la tarea de generar conocimiento fuera de su conjunto de datos. Los usuarios también pueden solicitar a ChatGPT que produzca información errónea y tonterías obvias, lo que genera "resultados de basura" que se presentan de manera creíble y acrítica. En particular, tiene dificultades cuando se le pide que genere texto sobre eventos actuales o desarrollos recientes, particularmente sobre cualquier cosa que haya ocurrido después de 2021 (Fyfe, 2022; sombra, 2022;Grosse, 2023).
Crea citas inexactas o fabricadas.
Además de una tendencia a generar información errónea, las herramientas de IA generativa son incapaces de realizar investigaciones y corroborar afirmaciones con evidencia creíble. Cuando se le pide que realice una investigación o que cite fuentes secundarias, por ejemplo, ChatGPT a menudo fabrica referencias de investigación y acribilla el texto con un sonido plausible pero completamente falso o falso.afirmaciones inventadas, citas y eruditos (Fyfe, 2022; Krause, 2022).
Incluye texto plagiado sin la debida atribución.
La comprensión de la IA generativa sobre la integridad académica estadounidense y los estándares de derechos de autor es prácticamente inexistente. Los textos generados por modelos lingüísticos han cometido consistentemente actos de plagio frecuentes y flagrantes, desde plagio directo, palabra por palabra, hasta tergiversar las ideas de otros como propias (Tutella, 2023).
Reitera prejuicios y es propenso a un lenguaje discriminatorio y no inclusivo.
Las aplicaciones generativas de IA a veces pueden emplear un lenguaje sesgado o discriminatorio, repetir puntos de vista extremos o controvertidos, o caer en racismo, sexismo, homofobia, transfobia explícitos, etc. Incluso cuando se agregan salvaguardas para filtrar algunas de las posiciones más extremas o discriminatorias, los sistemas de lenguaje de IA aún son propensos a generar texto que refuerza ciertos estereotipos, sesgos y sistemas de creencias (Hutson, 2021).
Reproduce, pero no puede reemplazar, la acción y la expresión humanas.
Las aplicaciones de IA generativa utilizan algoritmos predictivos para generar texto en función de la entrada del usuario. A pesar de su relativa fluidez y adaptabilidad, no pueden comprender el significado detrás de sus palabras o exhibir niveles de pensamiento crítico similares a los humanos. Esta desconexión a veces conduce a un texto que suena forzado, hace afirmaciones insustanciales y carece de la sutil complejidad de la expresión humana. AI también puede cometer errores retóricos con relativa frecuencia, salpicar sus textos con frases de relleno sin sentido y confiar demasiado en ciertas fórmulas de escritura. Por ejemplo, ChatGPT tiene una fuerte preferencia por los ensayos de cinco párrafos con párrafos cortos de tres oraciones y, a menudo, usa en exceso modificadores y transiciones de una sola palabra (Grober, 2023; University of Central Florida, 2023).
consideraciones adicionales
Los educadores también pueden querer pensar en las siguientes áreas turbias relacionadas con las aplicaciones de IA generativa.
La IA generativa puede recopilar y compartir datos de los estudiantes.
ChatGPT y otras herramientas son sistemas de software de terceros que pueden rastrear, recopilar y compartir datos de sus usuarios registrados. Por ejemplo, OpenAIpolítica de privacidadafirma que se reserva el derecho de recolectar y compartir datos de usuarios, pero no aclara para quién y con qué propósito. Esto plantea posibles preocupaciones con respecto a la privacidad y la seguridad (Caines, 2023), y algunos estudiantes pueden sentirse incómodos al usar o crear cuentas con aplicaciones de IA generativa. Por lo tanto, tenga cuidado al exigir a los estudiantes que usen aplicaciones de IA y considere alternativas para apoyar el aprendizaje de los estudiantes y cumplir con sus objetivos de instrucción.
El estado de los derechos de autor de las obras generadas por IA sigue sin estar claro.
Las preguntas sobre la propiedad intelectual de los textos generados por IA siguen siendo polémicas, sin una solución previsible a la vista. Los usuarios deben pecar de precavidos cuando se trata de reclamar la autoría absoluta de cualquier cosa creada por ChatGPT u otros sistemas de lenguaje de IA (McKendrick, 2022). También hay unafalta de una guía clara sobre cómo citar material generado por IAen cualquiera de los principales estilos de citas como MLA y APA.
Las plataformas de IA pueden hacer la transición a servicios basados en suscripción y de pago por uso.
Al igual que con muchas aplicaciones gratuitas, debemos considerar que las aplicaciones de IA generativa podrían algún día requerir el pago u ofrecer servicios "premium" a los usuarios que pagan, lo que podría generar problemas de equidad y acceso. OpenAI ya ha presentado ChatGPT Plus, un servicio de pago por uso.
Enseñanza e IA: estrategias y ejemplos
Al considerar la adopción de cualquier nueva tecnología o estrategia de enseñanza, comience reflexionando sobre los objetivos del curso ylos resultados del aprendizaje. Luego, decida si integrar o permitir la tecnología en su curso puede mejorar el aprendizaje y respaldar evaluaciones y actividades específicas (Wiggins & McTigue, 2005). Las actividades y tareas diseñadas para apoyar el aprendizaje autodirigido de los estudiantes o desarrollar sus habilidades para aprovechar las últimas tecnologías para la práctica profesional podrían requerir diferentes enfoques de la IA que los que se centran en fomentar la creatividad o la práctica reflexiva.
Cada sección a continuación ofrece sugerencias para ayudar a sus estudiantes a desarrollar conocimientos y habilidades en torno a la IA mientras mantiene una perspectiva de instrucción basada en evidencia.
Alinear con los objetivos y resultados de aprendizaje
Reflexionar sobre los objetivos de su curso antes de decidir si integra la tecnología de IA generativa y cómo lo ayudará a aclarar los resultados del aprendizaje, facilitar la alineación con las actividades y las evaluaciones, y apoyar el éxito de los estudiantes. Actividades y asignaciones que sirven de andamiajeprocesode aprendizaje, frente a los que evalúan laproductode aprendizaje (por ejemplo, artefactos desarrollados por los estudiantes, como tareas escritas, código o medios), pueden ser adecuados para la integración de aplicaciones de IA generativa.Cuando utilice tecnologías potencialmente transformadoras como la IA generativa en su curso, esfuércese por crear experiencias de aprendizaje que permitan a los estudiantes practicar lo queFloración (1956)considera, "... las clases más complejas de habilidades y destrezas intelectuales", tales como aplicar, analizar, evaluar y crear.
En la siguiente tabla, considere cómo el uso de IA generativa en cada actividad de aprendizaje respalda el resultado de aprendizaje del ejemplo.
| Resultado de aprendizaje | Actividad de aprendizaje respaldada por IA |
|---|---|
| En Enfermería, los estudiantes deben poder resumir la investigación detrás de la práctica basada en la evidencia. | Los estudiantes trabajan en grupos para examinar y criticar el resultado de la IA de un resumen de la literatura frente a los resúmenes basados en humanos y considerar las implicaciones de cómo informan un escenario de práctica clínica específico. |
| En Sociología, los estudiantes deben poder examinar revisiones de literatura para establecer los antecedentes de la investigación propuesta. | Usando bases de datos disciplinarias relevantes y Google Scholar, los estudiantes rastrean las citas (es posible que los estudiantes necesiten alguna orientación aquí) en una revisión de literatura generada por IA para evaluar 1) si las citas existen y 2) qué tan relevantes son para la investigación propuesta. |
| En una experiencia de laboratorio de Biología, los estudiantes deben ser capaces de articular métodos experimentales válidos que aporten algo novedoso al conocimiento científico. | Al ponerse en la posición de revisores científicos por pares, los estudiantes evalúan y critican el resultado de la IA de una declaración de métodos frente a una declaración basada en humanos para determinar su validez y cómo articula su contribución a la ciencia. |
| En un curso del Programa de Escritura en Inglés Académico, los estudiantes multilingües e internacionales deben identificar patrones retóricos en una variedad de géneros en contextos académicos estadounidenses. | Los estudiantes usan IA para generar tres pasajes diferentes parafraseando una fuente clave para un artículo que presenta un argumento, observan patrones entre los diferentes pasajes (cómo los pasajes representan los puntos del autor, qué se enfatiza, su precisión, critican posibles sesgos en el punto de vista o lenguaje ), y en una anotación, elija qué pasaje es más útil para su argumento y explique cómo lo revisarían para su ensayo. |
Los estudiantes pueden necesitar orientación adicional al usar nuevas tecnologías. Use las siguientes sugerencias para planificar cómo apoyará el aprendizaje de los estudiantes durante las actividades de aprendizaje relacionadas con la IA.
- Modele la motivación y el entusiasmo por la IA como una posible herramienta de aprendizaje, cuando corresponda.
- Describa las estrategias que son fundamentales para el éxito al usar herramientas de IA en su curso. Por ejemplo, guíe a los estudiantes hacia enfoques apropiados para evaluar los resultados generados por IA, como identificar afirmaciones falsas, falacias lógicas, evidencia fabricada y sesgos no reconocidos.
- Proporcione comentarios procesables a los estudiantes sobre el uso de estas estrategias y sobre su desempeño en actividades de aprendizaje respaldadas por IA.
- Cree oportunidades para que los estudiantes reflexionen sobre su uso de la IA y expliquen cómo impactó en su aprendizaje.
- Evalúe los intereses y la comodidad de los estudiantes con el uso de aplicaciones de IA y ofrezca alternativas cuando sea posible. Por ejemplo, si a los estudiantes les preocupa la privacidad o la seguridad acerca de la configuración de una cuenta en una aplicación en particular, podría proporcionarles una salida de IA pregenerada.
- Prepararrecursos auxiliarespara ayudar a los estudiantes a navegar por cualquier herramienta de IA desconocida que deban usar.
Explora más ideas enDiseño universal para el aprendizaje: planificación con todos los estudiantes en menteyApoyando el aprendizaje y la metacognición de los estudiantes.
Sugerencia de experiencia de usuario
Aprendizaje activo
Las actividades de aprendizaje respaldadas por IA son una gran oportunidad para utilizar estrategias de aprendizaje activo para fomentar el compromiso y crear una experiencia centrada en el estudiante.Aprendizaje activopuede describirse en términos generales como "cualquier método de instrucción que involucre a los estudiantes en el proceso de aprendizaje" (Prince, 2004). Metanálisis recientes han establecido su valor tanto en términos de aprendizaje de los estudiantes (Freeman et al., 2014) como de equidad (Theobald et al. al., 2020). Puede intercalar actividades a pequeña escala comoPensar-Emparejar-Compartiryvotacióndurante la conferencia, IA de referencia para lluvia de ideas de bajo riesgo oActividades de escribir para aprender, o planifique actividades más estructuradas y que requieran mucho tiempo que utilicen resultados de IA, como estudios de casos, discusiones dirigidas por estudiantes, debates yrevisión por pares.
Explore cómo puede usar la tecnología para respaldar las estrategias de aprendizaje activo en su curso al ver estegrabación de Aprendizaje Activo con Tecnologíao porregistrarse para una próxima sesión.
Diseño para la transparencia
Un creciente cuerpo de investigación sugiere que la transparencia de la instrucción es importante para mejorar la experiencia del estudiante y apoyar el éxito académico. Los estudios han demostrado que el diseño intencional de la instrucción para la transparencia contribuye a un mayor logro en los resultados del aprendizaje, en particular entre los estudiantes de primera generación (Winkelmes et al., 2016; Howard, Winkelmes y Shegog, 2020) y en la enseñanza de clases de inscripción grande (Winkelmes, 2013). Esta noción está respaldada por investigaciones sobre el uso de criterios de evaluación explícitos, que se ha encontrado que respaldan la autorregulación de los estudiantes (Balloo et al., 2018).
Al considerar la IA en la enseñanza y el aprendizaje, es importante tener en cuenta las siguientes consideraciones relacionadas con la transparencia.
Establezca expectativas claras para el uso de la IA por parte de los estudiantes en su plan de estudios y discútalas abiertamente.
Comunique en su plan de estudios las expectativas para los usos de la IA relacionados con el curso de los estudiantes (Wheeler, Palmer y Aneece, 2019). Establezca el tono, las rutinas y las pautas al principio del período e involucre a los estudiantes en la discusión abierta de las oportunidades y limitaciones de la IA, así como lo que representa el mal uso de la IA en su curso o para tareas y actividades específicas. VerApoyar la integridad académicaa continuación para obtener más orientación.
Diseñe asignaciones y actividades transparentes, y comparta criterios de evaluación explícitos para ellas.
Aplica elTransparencia en el Aprendizaje y la Enseñanza (TILT)marco para comunicar el propósito, la tarea y los criterios para el éxito de cada una de las actividades, asignaciones y evaluaciones de su curso. ¿Son relevantes las habilidades relacionadas con la IA? ¿Cómo ayudarán a los estudiantes a alcanzar los resultados de aprendizaje? Utilice este ejercicio para establecer explícitamentepor qué,cuando, ycómoLa IA puede o debe usarse o prohibirse en su curso (Winkelmes et al., 2016). Visitehttp://www.tilthighered.compara obtener plantillas, ejemplos y recursos de TILT.
Proporcionar unarúbrica—o trabaje con los estudiantes para desarrollar conjuntamente una rúbrica—para todas las tareas y evaluaciones. Para ayudar a los estudiantes a comprender las expectativas de la tarea, incluso podría hacer que usen la rúbrica para evaluar las respuestas generadas por IA al mensaje de la tarea.
Involucre a los estudiantes en la toma de decisiones para que se apropien de las políticas de IA y los criterios de evaluación de su curso.
Evite los compromisos transaccionales con los estudiantes cuando aborde la IA; no se limite a proporcionar políticas sobre las tecnologías de IA en su curso ni recite las instrucciones de las tareas. En su lugar, adopte enfoques transformadores que involucren a los estudiantes en la revisión, la retroalimentación y la toma de decisiones en torno a sus políticas y criterios de evaluación. Por ejemplo, puede crear un ejercicio de discusión en el que los estudiantes examinen la rúbrica de calificación, hagan preguntas, ofrezcan comentarios y practiquen su aplicación al trabajo de muestra. Luego, pueden reflexionar sobre la justificación de la inclusión o exclusión de herramientas de IA en la tarea dada (Balloo et al., 2018).
Discuta las implicaciones éticas de la IA en contextos del mundo real más allá del aula.
Discuta con los estudiantes los roles actuales y emergentes de la IA en entornos profesionales y de práctica del mundo real e incorpore estas conexiones en las tareas cuando sea relevante. ¿Cómo podrían las habilidades relacionadas con la IA beneficiar a los estudiantes en sus estudios o carreras más allá de su curso?Hable con franqueza sobre las consideraciones éticas de las organizaciones y los profesionales que usan IA para informar la toma de decisiones, el establecimiento de políticas y otros aspectos del trabajo. Las conversaciones pueden permanecer dentro de los límites de su campo de estudio o extenderse a contextos más amplios con los que los estudiantes tienen contacto, incluyendo educación, finanzas, gobierno, salud y derecho (Villasenor, 2023).
Apoyar la integridad académica
Cuando pensamos en la integridad académica, a menudo recurrimos a sus connotaciones negativas e imaginamos medidas punitivas y prohibiciones. Pero la integridad académica en la práctica tiene más matices. Su objetivo es apoyar el comportamiento ético, no solo castigar a los estudiantes por hacer trampa u otras formas de mala conducta. Ser intencional y reflexivo sobre su enfoque lo ayudará a mantener una cultura de honestidad y confianza en su clase, incluso cuando se introduzcan nuevas tecnologías o herramientas.
Cuando se trata de tecnología de IA generativa en particular, las prohibiciones directas serían improductivas y difíciles de aplicar de manera consistente. Potencialmente, podrían resultar en lo que John Villasenor describe como "la injusticia de los falsos positivos y los falsos negativos", donde algunos estudiantes pueden eludir nuestros esfuerzos de prevención y otros son acusados falsamente y sancionados injustamente por usar IA para dirigir sus composiciones (2023).Y si bien puede ser tentador pasar solo a exámenes en clase y tareas de escritura, o usar cuestionarios en línea cronometrados con herramientas de detección de IA activadas, no puede confiar únicamente en tecnologías emergentes para detectar todas las respuestas generadas por IA. Además, estas estrategias para prevenir el uso (o mal uso) de la IA podrían tener serias implicaciones para la equidad, la inclusión y laaccesibilidaden tu curso.
Recomendamos un enfoque más positivo y proactivo de la IA y la integridad académica.
- Primero, comunique expectativas y políticas transparentes sobre la integridad académica (y consideraciones específicas relacionadas con la IA) a sus estudiantes.
- En segundo lugar, diseñe o rediseñe sus evaluaciones de manera proactiva para promover la integridad académica.
- Finalmente, sepa que el empleo de tecnologías de detección de IA debe ser su último recurso para disuadir la mala conducta académica.
Leer más enUn enfoque positivo de la integridad académica.
Ya sea que decida utilizar activamente la IA en su enseñanza, diseñar tareas para minimizar el uso de la IA o adoptar un enfoque más prohibitivo, las siguientes estrategias pueden ayudarlo a reducir la mala conducta y ayudar a sus estudiantes a comprender la integridad académica en el contexto de su propio trabajo. .
Definir expectativas claras de integridad
Es importante establecer expectativas de integridad académica.—tanto en general como específico para el uso de IA—temprano en el término. Esté preparado para brindar la justificación de las políticas cuando discuta su plan de estudios con los estudiantes y antes de tareas y evaluaciones importantes a lo largo del período.
Incluya políticas universitarias para la integridad académica en su plan de estudios.
Comunicar abiertamente laLa política de la universidad para la integridad académica en su plan de estudios ayudará a nivelar las expectativas establecidas para su curso, así como para las carreras académicas de los estudiantes en la universidad. Facilite una conversación sobre las expectativas universitarias al comienzo del período y, según sea necesario, durante su curso.
- Para el lenguaje potencial para incluir en su plan de estudios, vea estoejemplo de declaración del plan de estudios para la integridad académica y la mala conducta.
- El estado de Ohio tiene actualmente undefinicion de integridad academica. Además, los estudiantes deben cumplir con las normas de la universidad.Código de Conducta Estudiantil, que incluye mala conducta académica. Siempre es una buena práctica incluir la política de la universidad sobre mala conducta académica en su plan de estudios.
Actualmente, la universidad no tiene una política oficial sobre el uso de chatbots generativos de IA u otras herramientas de IA. Sin embargo, si se adopta una política específica para la IA, sería una buena práctica incluir esa política en su plan de estudios.Puede considerar otros ejemplos de enunciados del plan de estudios sobre aplicaciones de IA generativa, como estos deUniversidad de PrincetonyNorthwestern University.
Discuta con los estudiantes cómo el uso de la IA encaja dentro de las políticas de la universidad sobre integridad académica y mala conducta. Por ejemplo, los estudiantes pueden tener la idea errónea de que, dado que un chatbot no es una persona real, pueden usar el texto que genera sin plagiar o cometer una mala conducta. Anímelos a considerar los matices del uso de trabajos generados por IA y las consideraciones éticas relacionadas para ayudarlos a comprender lo que está permitido y prohibido en la universidad y en su curso.
Comunique las políticas específicas de su curso para la integridad académica y el uso de IA en su plan de estudios.
Más allá de la política de la universidad, es posible que tenga expectativas adicionales de integridad académica en su curso. Si bien la política de su curso no necesita leerse como una definición universitaria oficial, debe comunicarse claramente y usar un lenguaje inclusivo y centrado en el estudiante. Incluya una afirmación en su plan de estudios y faciliteuna conversación sobre sus expectativas al comienzo del trimestre.Las políticas de su curso pueden abordar si los estudiantes pueden usar aplicaciones de IA específicas como ChatGPT, las condiciones bajo las cuales se les permite usarlas (por ejemplo, generar ideas, desarrollar esquemas, crear borradores, revisar y editar), cómo deben hacer referencia a su uso de la IA y a quién deben contactar los estudiantes si tienen preguntas sobre el uso de la IA.
Si decide usar alguna herramienta de detección de IA en su curso, comunique claramente cómo y cuándo las usará a través de múltiples medios (por ejemplo, declaraciones del plan de estudios, debates sobre políticas, anuncios de Carmen, recordatorios en clase, instrucciones de tareas). Explique su justificación para usarlos para ayudar a los estudiantes a ver el contexto más amplio de las posibilidades, las limitaciones y las implicaciones éticas del uso de la IA.
Comparta pautas específicas para el uso y la integridad de la IA para tareas y evaluaciones individuales, según sea necesario.
Puede haber tareas o evaluaciones específicas en su curso para las que definitivamente desea que los estudiantes usen onousar aplicaciones de IA. Más allá de las políticas específicas del curso y las declaraciones del plan de estudios, recuerde a los estudiantes estas expectativas antes de las actividades, tareas y evaluaciones relevantes. Incluya recomendaciones o restricciones explícitas en indicaciones e instrucciones, y clarifíquelas en discusiones abiertas con los estudiantes. Utilizando elPlantilla de curso Carmenpuede ayudarlo a establecer expectativas claras para cada tarea en su curso. Con la plantilla de tarea, utilice las viñetas y los íconos en la sección Integridad académica para comunicar sus expectativas (es decir, prohibir, permitir, permitir y alentar, exigir) para el uso de aplicaciones de IA generativa. Use las otras secciones (Direcciones, Recursos) para proporcionar información más detallada. Por ejemplo, si requiere o recomienda que los estudiantes usen una aplicación de IA específica para una tarea, incluya información sobre la herramienta y orientación adicional sobre requisitos tecnológicos, solución de problemas, configuración de cuentas y privacidad de los estudiantes. También puede recordarles a los estudiantes cómo proporcionar la atribución adecuada y usar su estilo de cita preferido para todos los recursos que usan, incluidas las aplicaciones generativas de IA.
Crear o ADAPTAR ASIGNACIONES PARA PROMOVER LA INTEGRIDAD
Considere cuidadosamente cómo cada tarea o evaluación en su curso puede apoyar mejor el aprendizaje de los estudiantes, así como la integridad académica. Esteestrategia vitalse alinea con muchas de las mejores prácticas paradiseñar evaluaciones del aprendizaje de los estudiantes, comoconectando las tareas con los resultados del aprendizaje, brindando experiencias de aprendizaje auténticas y creando tareas alcanzables.
Las siguientes estrategias ayudarán a los estudiantes a participar de manera significativa en el trabajo que crean y producen en su curso, ya sea que permita o no el uso de herramientas de IA.
Aproveche las asignaciones multimodales.
La creación de tareas que no se pueden completar únicamente con tecnología asistida por IA puede ayudar a minimizar la dependencia de los estudiantes en ella. Por ejemplo, en lugar de que los estudiantes escriban un resumen de políticas, pídales que creen una presentación que describa los hallazgos de su investigación y las recomendaciones de políticas para una audiencia específica. Todavía puede ser flexible en términos de herramientas de presentación y formato (p. ej., voz en off grabada PowerPoint, Flip, Adobe Express) para que los estudiantes puedan elegir. Hacer que los estudiantes articulen su aprendizaje en múltiples formatos les ayuda a reformular su aprendizaje y les da flexibilidad retórica para comunicarse en una variedad de contextos (Selfe, 2007).
Explorar elConjunto de herramientas del estado de OhioyHerramientas adicionalesal considerar la variedad de tecnologías y formatos que los estudiantes pueden usar para presentar su trabajo.
Enfatiza el proceso, no el producto.
Cuando se les da una entrada, las aplicaciones de IA generativa producen una salida. Pero el aprendizaje es un proceso que no se trata solo de generar un producto, y esta es una distinción importante para los estudiantes que sienten la presión de las tareas y calificaciones de alto riesgo. Incorporarandamiadoasignaciones que se complementan entre sí e incluyen diferentes tipos de tareas (p. ej., propuesta, esquema, síntesis de literatura, borrador, revisión por pares, borrador final). Al dividir una tarea más grande en partes más pequeñas y tener tareas de menor importancia más frecuentes, los estudiantes experimentan el proceso mientras reconocen la conexión entre los componentes. Las tareas con andamiaje también brindan amplias oportunidades para la retroalimentación y la revisión, lo que permite a los estudiantes perfeccionar su pensamiento y aprendizaje (Bean, 2011).
Promover la reflexión y la metacognición del alumno.
Los nuevos chatbots de IA pueden sonar más humanos que las versiones anteriores. No obstante, hacer que los estudiantes incluyan reflexiones personales o se conecten con su experiencia vivida para sus tareas traerá un elemento humano que los chatbots no pueden replicar adecuadamente. Los estudiantes pueden reflexionar sobre experiencias personales y profesionales, su crecimiento en su curso y por qué el contenido del curso es valioso para ellos. También puede pedirles a los estudiantes que describan su proceso de escritura y reflexionen sobre los pasos que dieron. Crear oportunidades intencionales para que los estudiantes reflexionen sobre sus estrategias de aprendizaje puede ayudarlos a convertirse en estudiantes más exitosos y autodirigidos (Ambrose et al., 2010).
Conéctese a los eventos actuales o aproveche los comentarios en clase.
Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT están entrenadas en una enorme cantidad de datos, pero tienen limitaciones que puede aprovechar. Por ejemplo, la mayoría de los datos con los que se entrenó ChatGPT son anteriores a 2022 (actualmente). Por lo tanto, puede pedirles a los estudiantes que relacionen su aprendizaje con un evento actual para el cual ChatGPT aún no tenga suficiente información para generar una respuesta adecuada. Guiar a los estudiantes para que conecten y apliquen su aprendizaje a los eventos actuales puede ayudarlos a ver el valor de su aprendizaje, mejorar su compromiso y motivación, y aplicar su aprendizaje a contextos relevantes del mundo real (Ambrose et al., 2010).
Cree asignaciones auténticas con valor del mundo real.
Es menos probable que los estudiantes que ven valor en lo que están aprendiendo y se sienten conectados con él dependan del apoyo generado por la IA para completar una tarea. Considere cómo puede integrar contenido del mundo real (como estudios de casos) y tareas auténticas (como propuestas de proyectos o sesiones de práctica con clientes) para aumentar la motivación de los estudiantes en las tareas. Al igual que con la conexión de actividades con eventos actuales, involucrar a los estudiantes en tareas tangibles del mundo real les permite traducir los conceptos clave del curso en una práctica significativa.
Considere la carga de trabajo.
Es más probable que los estudiantes recurran a herramientas de IA generativa si su carga de trabajo es pesada o si sus tareas y plazos se sienten inmanejables. Haga un balance de la cantidad, duración y secuencia de tareas en su curso para mitigar cualquier presión innecesaria sobre los estudiantes. Puede ser útil para estimar la carga de trabajoen comparación con tu cursonúmero de horas de crédito.
Si, a pesar de sus esfuerzos por aplicar un enfoque integrado a la integridad académica, sospecha que un estudiante ha utilizado la IA generativa para cometer una mala conducta, el caso puede ser presentado a la Comité de Mala Conducta Académica.
Reflexionar sobre la enseñanza
La necesidad de abordar los problemas y oportunidades creados por la IA ahora es una realidad para los educadores. Si bien las recomendaciones anteriores para abordar la IA en su enseñanza se basan en enfoques basados en evidencia, los efectos de la IA en el aprendizaje y la experiencia de los estudiantes no estarán claros de inmediato. Esto se complica aún más por el hecho de que las tecnologías de IA todavía están emergiendo y evolucionando, lo que hace que sus efectos sean difíciles de precisar. Como tal, comprender el impacto de sus propios esfuerzos de rediseño de cursos o estrategias de enseñanza relacionadas con la IA requerirá una reflexión y evaluación intencional.
A continuación se presentan algunas sugerencias para reflexionar sobre su enseñanza, con un enfoque particular en la IA.
Revisar los datos de la evaluación sumativa.
Analice los datos de cualquier evaluación sumativa (como exámenes, ensayos, proyectos o presentaciones) en su curso que se alineó con la instrucción que aprovechó o limitó la IA. ¿Qué información sobre su enfoque de la IA puede obtener del desempeño de los estudiantes?
Revisar los datos de la evaluación formativa.
Considere los datos y las observaciones de las evaluaciones formativas relacionadas con la IA, incluidos los cuestionarios, las actividades de práctica en clase y las reflexiones de los estudiantes. ¿Qué información sobre su enfoque de la IA puede obtener del compromiso y el rendimiento de los estudiantes?
Recopile y considere los comentarios de los estudiantes sobre el uso de IA en su curso.
Planifique cómo recopilará los comentarios de los estudiantes sobre el uso (o no uso) de la IA en su curso. Puede encuestar a los estudiantes sobre sus enfoques de instrucción, las barreras que encontraron en su curso y los elementos que más apoyaron su aprendizaje y éxito. También puede revisar cualquier reflexión escrita informal que hayan enviado los estudiantes sobre su uso de la IA durante el período.
El Diagnóstico Instruccional en Grupos Pequeños (SGID)es un servicio ofrecido por el Instituto Drake para la Enseñanza y el Aprendizaje que brinda a los instructores valiosos comentarios de los estudiantes a través de una evaluación de estilo de grupo focal realizada por un consultor de instrucción. Se recopila información sobre apoyos y barreras para el aprendizaje de los estudiantes, así como ideas para un cambio positivo. Su consultor puede recopilar comentarios de los estudiantes sobre áreas específicas de interés, como su enfoque de la IA en su instrucción.
Realice un seguimiento de sus propias observaciones y reflexiones sobre el uso de la IA en su curso.
Su las reflexiones personales sobre el proceso de enseñanza y aprendizaje, particularmente en torno a los nuevos usos de la IA y las actividades de aprendizaje específicas relacionadas con la IA, serán útiles para determinar qué mantener o cambiar para la próxima iteración de su curso.
La reflexión es tan valiosa como el trabajo que realiza después... Cada uno de los componentes anteriores puede proporcionar información significativa a medida que itera y mejora su instrucción para apoyar mejor el aprendizaje de los estudiantes.
Encontrar ayuda
Considerar cuidadosamente los objetivos de su curso, los resultados de aprendizaje y los usos de la tecnología puede mejorar y transformar su práctica docente (Hilton, 2016). Los cambios que son una desviación fundamental de su práctica actual podrían significar ajustes importantes en las actividades de aprendizaje, las evaluaciones y los roles de instructor y estudiante en su curso. A veces, estos cambios pueden incluso requerir un rediseño completo de su curso.
Si no está seguro de por dónde empezar o necesita orientación en el camino, hay varias unidades en todo el estado de Ohio disponibles para ayudarlo. Para encontrar ayuda con el rediseño de cursos y tareas, más allá del apoyo brindado por su departamento, explore nuestroFormularios de apoyo a la docencia.
