Marco de capacidades digitales de Educación Superior para pensar la IA

HolonIQ ha desarrollado el Higher education digital capability framework (HEDC), promovido por el Banco Interamericano de Desarrollo. Este modelo se centra en las capacidades digitales necesarias para la educación superior en la era digital. Incluye aspectos como la infraestructura tecnológica, la competencia digital del personal docente, la adaptabilidad curricular, la evaluación del aprendizaje digital y la colaboración entre instituciones. Elaborado por investigadores, académicos y con aportes de líderes en educación a nivel mundial, el Marco HEDC ofrece una vista global para que las instituciones identifiquen y midan sus capacidades digitales a lo largo del ciclo de vida del estudiante de nivel superior. 

En este marco, se propone un amplio conjunto de capacidades digitales que respaldan la vida, la comunidad y el bienestar del alumno, así como los procesos de aprendizaje, el progreso académico y la evaluación. 

         

                                             https://www.digitalcapability.org/

Las instituciones utilizaron el marco de 16 puntos de diferentes maneras para articular, compartir y exhibir modelos actuales y emergentes en el aprendizaje digital, y para identificar áreas de enfoque y desarrollo estratégicos.

El Marco de Capacidades Digitales de Educación Superior (HEDC) abarca las capacidades actuales, como la contratación, el diseño del plan de estudios, la evaluación y la planificación profesional, pero también mira hacia el futuro y las capacidades emergentes para un aprendizaje digital exitoso. Son interesantes las 4 dimensiones para pensar cómo empezar a abordar para la incorporación de la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Generativa: 

• Demanda y descubrimiento
• Diseño de aprendizaje
• Experiencia del aprendizaje
• Trabajo y aprendizaje permanente 

El escenario hoy invita a las universidades a una adaptación cambiante proporcionando programas de formación para el docentes y personal en general integrando las tecnologías de IA en diversos aspectos del sistema educativo.

Estudios ya dan cuenta del potencial transformador de la IA y la IA generativa en la educación superior, con la capacidad de personalizar las experiencias de aprendizaje, crear contenido generado por IA y facilitar las tareas administrativas. 

Esta transformación requerirá que las universidades adopten nuevos métodos de enseñanza y capaciten al personal para integrar de manera efectiva las tecnologías de IA en su trabajo.

Tomar un marco de referencia como el  HEDC en estas 4 dimensiones,  podría ser un eje vertebrador el desarrollo de competencias en IA en planes de estudio, infraestructura de IA, vinculación universidad e industria y mundo del trabajo, capacitación del profesorado y personal, directrices y mejores prácticas para el uso ético que garantice la privacidad de datos, en particular provenientes de los LMS.

A medida que las funcionalidades de la IA para la educación siguen desarrollándose, hay que aprender a vivir en convivencia con la IA como recurso para potenciar y optimizar la tarea humana.

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Fuente: Gimpel, H., Gutheil, N., Mayer, V., Bandtel, M., Büttgen, M., Decker, S. y Urbach, N. (2024). (Generativo) Competencias de IA para graduados preparados para el futuro: inspiración para las instituciones de educación superior. Hohenheim Discussion Papers in Business, Economics and Social Sciences. https://lnkd.in/e4PmXkcQ

¿Sobreviremos sin la ayuda de la IA?

En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) se ha desarrollado para estar presente en nuestras vidas cotidianas, hasta el punto que la humanidad no se ha enfrentado a retos tan relevantes, y donde la tecnología ha sido tan decisiva para nuestros valores humanos. 

Como señala la científica española Nuria Oliver "No vamos a poder sobrevivir como especie sin la ayuda de la Inteligencia Artificial". 

Hoy en día nos encontramos frente a una inteligencia artificial específica (o IA débil), y que es capaz de hacer muy bien –en muchos casos mejor que un humano– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas. Este tipo de IA es con la que estamos conviviendo en la actualidad, y puede transformar profundamente nuestra sociedad.  

Conforme estos sistemas evolucionan y aumenta el uso de los datos, resulta muy importante comprender mejor su impacto en el mundo que nos rodea, especialmente en el campo de la educación y la formación. Para ello, es necesario integrar la IA de forma ética y responsable en instituciones educativas. Si bien no hay un único camino, una posibilidad es considerar las siguientes 3 dimensiones: enseñar para la IA, enseñar sobre IA, enseñar con IA (informe Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education)

• Enseñar para la IA, lo que conlleva el desarrollo y adquisición de habilidades y competencias relevantes para los desafíos y oportunidades que la IA trae consigo. Por ejemplo: comprender los sesgos en los datos, utilizar el pensamiento computacional para resolver problemas o reflexionar críticamente sobre la protección de datos.
• Enseñar sobre IA, se trata de un enfoque más técnico que se manifiesta al comprender y aplicar conocimientos relacionados con esta disciplina para utilizarla eficazmente y contribuir al desarrollo de nuevas herramientas y tecnologías en este campo. Por ejemplo: programar una solución simple basada en IA para entender cómo funciona.
• Enseñar con la IA, lo cual implica la integración de la IA en el entorno educativo para potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por ejemplo: utilizar herramientas de personalización, de gestión o de generación de recursos y contenidos.

La necesidad de promover “competencias previas” abarca habilidades que van más allá de las técnicas vinculadas con IA, incluyendo la alfabetización básica, aritmética elemental, competencias digitales y de codificación, así como habilidades sociales y éticas. 

Por otra parte, la UNESCO (2021), propone una visión integral y reflexiva sobre la integración de la IA en la educación, reconociendo tanto los avances recientes como las limitaciones actuales. Sugiere entonces una estrategia basada en 4 categorías emergentes de aplicaciones de IA centradas en: 

1. gestión e impartición de la educación, 
2. aprendizaje y evaluación, 
3. empoderamiento de los docentes y mejora de la enseñanza,  
4. aprendizaje a lo largo de la vida

En este sentido, los distintos actores educativos deben contar con un conocimiento básico de la IA y el uso de datos para poder interactuar de manera positiva, crítica y ética con esta tecnología, y utilizarla adecuadamente aprovechado el potencial que ofrece.

La introducción de la IA en la enseñanza plantea diversos desafíos. Algunos de estos desafíos incluyen brechas digitales y desigualdades en el acceso: a pesar de los esfuerzos para promover la adquisición de competencias previas en IA, la disparidad en el acceso a la tecnología digital sigue siendo un problema. 

En cuanto a la enseñanza de la ética de la IA, es crucial equilibrar la formación técnica con aspectos éticos y humanísticos para evitar un enfoque desproporcionado en habilidades técnicas. El siguiente decálogo es una buena guía para tener en cuenta para la incorporación de la IA: 

La implementación efectiva de la IA en la educación requiere un enfoque integral que fomente tanto habilidades técnicas como una comprensión profunda de las implicaciones éticas. Abordar estos desafíos implica un compromiso continuo con la equidad, la adaptabilidad y la conciencia ética en todos los niveles educativos Por ello, es importante que el profesorado y el personal directivo de las instituciones educativas conozcan las oportunidades y los retos de utilizar sistemas de IA y el modo en que pueden mejorar las prácticas de enseñanza, aprendizaje y evaluación. 

Esto conducirá al desarrollo de nuevas cibercapacidades  (tomando como base el Marco Europeo de Competencias Digitales para Educadores (DigCompEdu)) y las competencias emergentes para el uso ético de la IA y los datos, vinculadas con: 

• utilizar tecnologías digitales para la comunicación, colaboración y desarrollo profesional,  
• crear y compartir recursos digitales,
• gestionar tecnologías para la enseñanza y el aprendizaje,
• utilizar tecnologías y estrategias de evaluación,
• utliizar tecnologías digitales para la personalización y participación de los estudiantes.

Para finalizar, y sin perder de vista la pregunta inicial, no tenemos que olvidar que los humanos podemos decidir dirigir y controlar la IA en una gran cantidad de procesos si se toman las decisiones correctas. Esta rama de la IA se conoce como Human in the Loop (Humano en el circuito) y es una metodología que vale la pena profundizar.