Futuros posibles (y no tanto...) para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA)

La #IA nos está llevando a replantear la generación, circulación y apropiación del conocimiento. Por otra parte, pone en evidencia la existencia de un tiempo nuevo, acelerado, frenético y datificado.

Traigo en esta entrada estractos extraídos de publicaciones realizadas por los expertos Diego Leal y Hugo Pardo, que hace tiempo investigan, producen y comparten sobre innovación educativa y futuros posibles de aprendizaje social en escenarios emergentes. Imaginar, proyectar, prever futuros posibles necesitas de procesos que requieren investigación y mucha reflexión.

Señales de futuro

Estirar la imaginación es esencial para comprender y anticiparse el cambio. Cada día aparecen noticias, herramientas y servicios emergentes que sugieren posibles futuros (deseables y no deseables) para la educación y los procesos de aprendizaje.

•  A boy saw 17 doctors over 3 years for chronic pain. ChatGPT found the diagnosis (Today): Esta es una historia que veremos reportada con mayor frecuencia en el futuro cercano. Una familia estadounidense, con un niño que empezó a sufrir dolor crónico, problemas de movilidad y otros síntomas, visitó 17 especialistas durante un período de tres años en busca de un diagnóstico y tratamiento, con poco éxito. La madre optó, finalmente, por ingresar todo el historial médico a ChatGPT a ver qué resultaba. El algoritmo dio como diagnóstico posible el síndrome de la médula anclada. ¿Siguientes pasos? Ir a un grupo de Facebook de padres con hijos en esa situación y luego confirmar el diagnóstico con un especialista humano. En este caso, la historia tuvo un final feliz. Según la madre, la mirada particular de cada especialista a los que visitaron les impidió ver el conjunto completo de síntomas y llegar a un diagnóstico acertado.

  Señal de un futuro en el que los sistemas de salud pública cuentan con algoritmos similares a ChatGPT pero entrenados con información médica especializada, que permiten a los ciudadanos consultar sus síntomas directamente como primer nivel de respuesta (o complemento) de la opinión médica humana. Estos algoritmos, además de dar una respuesta, indicarán el nivel de confianza de su diagnóstico, el cual generará alertas para que especialistas humanos puedan intervenir. En este futuro, el ahorro de tiempo y de recursos permite ampliar el alcance y efectividad de los servicios médicos que, como se hizo evidente durante la pandemia, se encuentran bajo un alto nivel de presión.

Otro tema que dispara alertas ya en el presente, es el impacto de la IA Generativa -como por ejemplo el uso del chatGPT- en el medioambiente. Un tema que desde diversas dimensiones y, fundamentalemente, desde el ámbito educativo es muy necesario abordar.

La creciente necesidad de agua de la inteligencia artificial  Shaolei Ren, un investigador de la Universidad de California en Riverside está tratando de estimar el impacto ambiental de productos de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, según indica AP. En su reporte ambiental de 2022, Microsoft muestra que su consumo anual de agua aumentó en un 34% (llegando a cerca de 1700 millones de galones de agua). En el caso de Google, el aumento es del 20%. Aunque no es explícito que la única causa del aumento en el consumo sea la inteligencia artificial generativa –aunque este ha sido un gran movilizador desde el año pasado, con el entrenamiento de GPT-3 y GPT-4, el lanzamiento de ChatGPT y la alianza entre OpenAI y Microsoft–, la estimación de Ren indica que hacer entre 5 y 50 preguntas a ChatGPT puede consumir medio litro de agua, un recurso esencial para garantizar la refrigeración de las enormes instalaciones físicas en las cuales reside la información y ocurre el procesamiento de lo que llamamos "la nube". La acelerada demanda por nuevos data centers (centrales de almacenamiento y procesamiento de datos) y por una mayor capacidad de procesamiento sólo profundizará el problema, lo que está llevando a algunas comunidades a expresar su preocupación, considerando que un data center consume en un día el agua equivalente a la que requiere una población de 30.000 a 50.000 personas, y que el cambio climático seguirá teniendo un efecto de presión adicional sobre las fuentes hídricas. Así que si su organización (o usted mismo) está avanzando hacia un uso intensivo de estas soluciones, no está de más pensar en cómo compensar el impacto ambiental que se genera (esto es especialmente importante en el contexto educativo pues, como veíamos en nuestro anterior newsletter, hay mucho por hacer en relación con la huella de carbono de las instituciones educativas). Para que no ocurra lo que ha pasado con las primeras versiones de Ethereum (y con Bitcoin), el impacto energético de las tecnologías que utilizamos (esas externalidades tan poco consideradas) debe estar incluido en el cálculo de lo que nos cuestan y lo que nos ahorran.  Una nueva versión del generador de imágenes DALL-E OpenAI pondrá a disposición de sus usuarios la versión 3 de DALL-E, su algoritmo de generación de imágenes (equivalente a Midjourney o Stable Diffusion). La mayor novedad de esta versión es que está construida con base en ChatGPT lo que, de acuerdo con la compañía, permitirá usar a ChatGPT como un "aliado para hacer lluvias de ideas y refinar prompts", usando desde frases simples hasta párrafos detallados. Si funciona como está anunciado, esto ampliará la base de usuarios de la herramienta, a la que se accedería a través de los servicios de ChatGPT. Esto representará también un gran reto para la competencia –que siempre podrá jugar con las cartas de la personalización y la ausencia de controles temáticos– , lo cual seguirá movilizando a este dinámico espacio. Señal de un futuro (¿presente?) en el que el trabajo para un gran número de ilustradores y diseñadores gráficos será muy limitado. En la medida en que los usuarios finales puedan generar numerosas imágenes a bajo costo (cercano a cero en el caso de las instalaciones locales de Stable Diffusion), el trabajo especializado será cada vez más exigente y erosionará de manera creciente el ingreso de los profesionales en estas áreas. Los sistemas de IA pueden considerarse un futuro inevitable pero a su vez "aliados" en el ámbito universitario. Y en este sentido, la Inteligencia Artificial Generativa nos aporta nuevos desafíos en el repensar aspectos pedagógicos y curriculares que involucren cambios en las profesiones y perfiles profesionales, atravesados por nuevos alfabetismos. Ahora llega el tiempo de la IA generativa / predictiva y el ciclo de la impostura vuelve a iniciarse. Instituciones que proponen (a veces obligan) a sus profesores a formarse en la nueva tendencia y profesores que casi nunca terminan integrando dichas tecnologías a su uso cotidiano, para seguir una vez con sus rutinas de clases expositivas y exámenes convencionales, sin una profunda comprensión de la idea del diseño de experiencias de aprendizaje centradas en el usuario. Por otra parte; ¿Nos les sorprende la cantidad de expertos en IA en educación que han surgido en el último año? Nuevamente se trata de impostura. ¿Cuántos están hablando hoy de la computación cuántica? Si la escalabilidad de esta tecnología llega a donde se espera, en 2025 ya aparecerán muchos expertos de última hora. La geekonomía propone un ciclo permanente de innovación continua y disruptiva.  En las fronteras de la innovación ya se están incubando otras disrupciones que veremos en los próximos años y década. Y para los propios nuevos escribas del mundo, lo realmente valioso y productivo no son las ideas, sino su implementación para agregar valor a la experiencia de uso y destacar en la economía de la atención.  Acuerdo con Hugo Pardo en estas #3 recomendaciones que propone para pensar futuros posibles en la Universidad:   Diseñar un grupo de investigación multidisciplinario para empezar a entender el reto de la IA lo antes posible Tomar decisiones de implementación sobre la base de ¿qué problema específico tiene actualmente la institución que los usos de la inteligencia artificial pueden ayudar a solucionarlo con una buena relación costo / beneficio? Superar la conversación y crear laboratorios de ideación ágil para diseñar prototipos que aporten foco, relevancia y valor diferencial, y lo haga de modo rápido, barato y escalable. Futuros que ya son (pueden) ser presente....

El "lado B" de la IA

"La tecnología siempre ha ocupado el lugar de las cosas repetitivas. Ahora estamos inventando una que es muy atípica, porque no reemplaza la movilidad o la fuerza; reemplaza lo que percibimos como idiosincrático del ser humano que es el pensamiento". (Mariano Sigman).

Como toda tecnología, no es neutral, e incorpora datos y sesgos propios del humano: "La IA no solo es una parte del proceso de replantear e intervenir el mundo, sino una forma fundamentalmente política de hacer el mundo, aunque rara vez se la reconozca como tal" (Crawford, 2022).

La IA nace hace 70 años, quizás, podemos decir de una manera idealista y filosófica: ¿es posible crear una máquina que pueda pensar, recordar, sentir...? 

Durante muchos años la IA funcionaba con base en programas que podían ser muy sofisticados, pero tenían una lista larguísima de funciones. Tampoco eran imprevisibles, porque hacían exactamente lo que había programado. Con el paso del tiempo, aparecen las redes neuronales que "dan vida" a esas máquinas, y que hace que funcionan -y aprenden- de una manera parecida al cerebro. Porque ya no es una persona que las programa, sino que empiezan a sacar sus propias conclusiones.

Aunque la IA no es ni inteligente ni artificial, tiene la capacidad de sorprendernos.

 

Hace un tiempo atrás reflexionaba sobre las tendencias 2024 en educación, y un punto se refería a la tecnología sostenible. 

El uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial, las criptomonedas, el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en la nube, están generando preocupación sobre el consumo de energía y sus impactos ambientales. Esto hace que sea aún más crítico garantizar que el uso de TI sea más eficiente, circular y sostenible.
Gartner predice que para 2027, el 25% de los CIO tendrán una compensación vinculada a su impacto con la tecnología sostenible.

Estas tecnologías emplean menos energía para realizar los procesos y utilizan una cantidad menor de recursos limitados. En este sentido, es necesario que pensar en una formación para la Sostenibilidad y la Ciudadanía Global que permita contribuir y adoptar nuevas prácticas tecnológicas que sumen a la sostenibilidad, estén más cerca de sobrevivir y alcanzar el éxito en un mercado y un mundo tan cambiantes.

El artículo Educación para la Sostenibilidad y la Ciudadanía Global  es un llamado oportuno para replantear varios aspectos de los diversos modos en los que la humanidad se ha desarrollado para devenir en la situación actual. Dejo algunas preguntas que el artículo nos invita para la reflexión: ¿qué significa educar para la sostenibilidad y la ciudadanía global? ¿Por qué deberían ser tenido en cuenta los sistemas educativos? ¿Cómo pueden abordarse estos desafíos tan complejos en el día a día de la vida escolar? ¿Qué implica emprender este camino para las instituciones educativas?

La IA ¿importa en la enseñanza?  La encuesta relevada por Monitor Global de Educación de Ipsos, evidencia una variación significativa en la percepción sobre la importancia de capacitar a los docentes en el uso de la IA en diferentes países. En general, un 65% de los encuestados en 29 países considera que los maestros deberían recibir formación en cómo emplear la IA en sus estrategias educativas.

Una encuesta realizada a docentes de LATAM, arrojó que el 97% considera que la IA impacta en su  práctica, aunque el 26% usa herramientas para actividades no vinculadas a su labor docente.

Es una gran oportunidad traer al debate la IA no solo como herramienta sino como campo de conocimiento. Sin dudas plantea desafíos y riesgos por su uso masivo en la generación de contenidos, por ello, es fundamental estar abiertos a la validación de esquemas que sirvan de guía para el uso de tecnologías digitales basadas en datos en los procesos de aprendizaje. 

Otro punto necesario es abordar en nuestras aulas a la IA Generativa desde esta dimensión y su impacto en el medioambiente ¿Cuando utilizamos herramientas de IA, qué impacto tiene en el medio ambiente?

La IA está indefectiblemente vinculada con lo humano, por ello, es clave comenzar desde la formación docente.

Tendencias 2024 en tecnologías educativas

Antes de la Pandemia, podemos decir que una parte importante de docentes y de la comunidad educativa concebía a las tecnologías como un mero añadido al proceso de enseñanza, y no como palanca de cambio e innovación educativa, a través de las cuales podemos construir escenarios fortalecidos por ellas para la colaboración, la interacción y construir nuevas formas de relacionarnos con la contemporaneidad 

¿Qué pasó en estos últimos años con los avances tecnológicos y las demandas de las instituciones educativas?  ¿Cuál será verdaderamente el grado de penetración e incorporación de tecnologías como IA, RV y RA, asistentes virtuales, credenciales digitales, que ya eran consideradas “tendencias” a comienzos del año 2020, en este 2024 luego del gran auge de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)?

A comienzos del año 2023, publicaba una entrada en la que compartía un artículo con  Las 10 grandes tendencias tecnológicas del año. 

Sin dudas la IAG resultó la tecnología con más desarrollo durante el año pasado. 

Para este 2024, las 10 principales tendencias tecnológicas, de acuerdo a la visión de Gartner, son:  

1. Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA

2. Gestión continua de la exposición a amenazas (CTEM) 

3. Tecnología sostenible 

4. Ingeniería de plataformas 

5. Desarrollo asistido por IA 

6. Plataformas industriales en la nube 

7. Aplicaciones inteligentes

8. Inteligencia artificial generativa democratizada

9. Fuerza laboral aumentada y conectada 

10. Clientes máquina

Algunas referencias extraídas del informe: 

El uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial, las criptomonedas, el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en la nube, están generando preocupación sobre el consumo de energía y sus impactos ambientales. Esto hace que sea aún más crítico garantizar que el uso de TI sea más eficiente, circular y sostenible.

Gartner predice que para 2028, el 75% de los ingenieros de software empresarial utilizarán codificación asistida por IA, frente a menos del 10% que lo llevaron a cabo a principios de 2023.

Gartner predice que para 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado APIs (Application Programming Interfaces) y modelos de Inteligencia Artificial Generativa y/o implementado aplicaciones habilitadas por tecnología en sus entornos de producción.

Gartner proyecta que para 2027, el 25% de los CIO utilizarán iniciativas de fuerza laboral conectada aumentada para reducir el tiempo de adquisición de competencias en un 50% para roles clave.

Las #7habilidades tendencia para el 2023, según este artículo https://lnkd.in/dNMD8mVH, resultaron: 

alfabetización digital, creatividad, adaptabilidad, pensamiento crítico, liderazgo, comunicación, inteligencia emocional.

En tanto, las tendencias en educación con mayor proyección en el aula para este 2024 que ha comenzado son:

1. Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

2. Microlearning 

3. Aprendizaje híbrido 

4. Realidad aumentada y Realidad virtual

5. Chatbot

6. Seguridad

7. Análisis de datos

8. Soft skills 

Un escenario donde la #IA continuará consolidándose en educación.

Yendo un poco más atrás, a inicios del año 2020 -antes de la Pandemia- el Observatorio del TEC de Monterrey publicaba las 7 tendencias tecnológicas en educación que tomarían protagonismo y desarrollo para ese año, destacando entonces:

Credenciales digitales. Son diplomas y microcredenciales granulares que se pueden compartir fácilmente, pero requieren pasar por un proceso de verificación de autenticidad. Actualmente existen varios proveedores externos que ya ofrecen este servicio.

Blockchain. Es una base de datos distribuida que no está regida por ninguna entidad y funciona como un libro contable mundial donde se registran transacciones digitales. Esto garantiza la autenticidad de la información registrada, facilitando la creación de relaciones de confianza entre los usuarios.

Asistentes virtuales (Chatbots). Es una interfaz conversacional de voz o texto que se puede utilizar en una variedad de casos como servicio al cliente, recursos humanos, entrenamiento, consultor de procesos.

Espacio de trabajo inteligente. La idea es aprovechar la digitalización de objetos físicos a través de la Internet de las cosas (IoT) para ofrecer nuevas maneras de trabajar, reservar recursos, coordinar servicios de las instalaciones y compartir información para colaborar. Se busca aumentar la eficiencia y efectividad. Esto genera ambientes de trabajo ágiles que dan valor a la experiencia del empleado.

Cómputo afectivo con inteligencia artificial. Utilizando inteligencia artificial se analiza el estado emocional del usuario a través de la visión computacional, voz y audio, sensores y software especializado. Esto puede detonar acciones como respuesta, buscando personalizar en tiempo real, el ambiente y los servicios que se prestan.

Espacio de trabajo inmersivo. Son ecosistemas de trabajo colaborativo cuyo principal motor es la realidad virtual, aumentada y mixta. Se accede a través de visores espaciales que ofrecen una solución para reuniones en las que se cuenta con la información y archivos de manera natural para tener así una solución más profunda. 

Realidad virtual colaborativa. Profesores y alumnos se encuentran en un espacio virtual diseñado específicamente para la clase donde se lleva a cabo la interacción, colaboración y el aprendizaje activo, proporcionando experiencias de aprendizaje en contenidos de aplicación real.

Desde el año 2020 la inteligencia artificial ha tomado un lugar relevante como prospectiva. Sin embargo, el desafío en educación continúa siendo su inclusión desde diferentes puertas de entrada (IAG, asistentes virtuales, analítica datos, etc.) para acompañar los procesos de aprendizaje y mejorar el tratamiento de las prácticas de formación y evaluación. Desafíos que requieren investigación en campo y trabajo en equipos interdisciplinarios para poder llegar a conclusiones más sostenidas en el tiempo.

STEM y las tecnologías emergentes necesarias en un contexto de IA

STEM -en sus siglas en inglés- es un concepto que agrupa las áreas de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. Fue acuñado en los años 90 por la National Science Foundation, para hacer referencia a una nueva manera de enseñar.

Cuando hablamos de enseñanza de STEM no nos referimos únicamente a la denominación de una serie de asignaturas o ámbitos de conocimiento independiente, sino también a una visión integradora de la enseñanza que interconecta con experiencias educativas de diferentes ámbitos. STEM no solo supone habilidades tecnológicas y digitales sino también habilidades interpersonales.

Sabemos que la Tecnología educativa contribuye en los procesos de comunicación de los diferentes recursos educativos, de tal forma que sirvan para mejorar los procesos de enseñanza y de aprendizaje. Dentro de las líneas de investigación en Tecnología educativa hay aspectos que son relevantes para el estudio de STEM, como el análisis de la competencia digital a través de estrategias para la mejora de los procesos de enseñanza, como ser la clase invertida, la gamificación, la realidad aumentada o realidad virtual. Así, a medida que se consolida el enfoque, la implementación de la educación STEM en los planes de estudio de formación docente es clave para el desarrollo de la competencia digital docente y la integración de tecnologías emergentes como parte integral de la enseñanza de las ciencias.

En el marco de un enfoque pedagógico, se presenta una oportunidad para aprovechar las posibilidades que ofrece la Tecnología educativa para optimizar la enseñanza de los contenidos STEM. No se trata sólo de incorporar herramientas TIC en el aula, sino de integrarlas con una justificación e intencionalidad pedagógica clara mediante una acción didáctica planificada. Para ello, es clave la competencia digital docente, que va mucho más allá de usar las tecnologías, pues supone conocimientos y capacidades para poder llevar a cabo procesos de selección e integración curricular de estas tecnologías.

Adicionalmente, la inercia del sistema en su conjunto a los intentos de reforma e innovación que parten de las instancias de planeamiento entran en claro contraste con las experiencias disruptivas e innovadoras que surgen en la práctica cotidiana en múltiples escuelas y aulas. Esto abre a la pregunta sobre si no es necesario partir de una construcción desde abajo -las aulas y las prácticas docentes cotidianas- hacia arriba en las reformas curriculares o en las prácticas pedagógicas y de gestión, aunque también, y al mismo tiempo, sobre cómo potenciar el rol del Estado en sus intentos de reforma e innovación.

El libro Tecnologías y pedagogía para la enseñanza STEM presenta parte de este doble planteamiento al proponer aprovechar las condiciones que ya proporciona el marco normativo para la construcción de reformas desde abajo hacia arriba. La viabilidad de muchas de las reformas, sobre todo si se las concibe desde abajo hacia arriba, implica la creación de espacios en los cuales se pueda construir una práctica novedosa que responda a las nuevas necesidades que la sociedad propone a la escuela. Uno de estos espacios que consideramos indispensables es el de un aprendizaje basado en proyectos transversales a las disciplinas, entrelazados con los aprendizajes extraescolares cotidianos de los estudiantes y enmarcados en un tipo de evaluación formativa y procesual.

Hablar de tecnologías significa abordar uno de los contenidos propios de este ámbito disciplinar de las STEM, como son los algoritmos, el pensamiento computacional, la robótica, la programación, contenidos vinculados con la realidad virtual y aumentada, etc., pero a la par, significa trabajar con estas herramientas en tanto recursos para la enseñanza. “Es por tanto un contenido pero a la vez un recurso que debe ser integrado en una estrategia y una metodología de enseñanza” (pp 18). 

Hacer preguntas, indagar, plantear hipótesis, esbozar respuestas y repetir procesos, son fundamentales para desarrollar las competencias de pensamiento crítico, creatividad, expresión oral y escrita, entre otras, tan necesarias para el futuro no solo de la educación, sino de la sociedad en general. Podemos hablar así de un “movimiento maker” como paraguas de esta gran variedad de actividades que van desde la artesanía tradicional a la electrónica de alta tecnología, que incorpora también el interés en hacer cosas por uno mismo pero a la vez en colaboración con otros. 

La cultura maker constituye una filosofía para repensar nuestra forma de intervenir en el mundo y de comprender que los aprendizajes se materializan a través de la concreción de proyectos. Nos invita a pensar en que estamos en un proceso de revalorización del hacer como forma de aprendizaje, rescatando las enseñanzas de Seymour Papert y de las pedagogías activas . Es una invitación “al hacer para crear, en lugar del hacer para reproducir lo que ya está dado”. 

El libro Tecnologías y pedagogía para la enseñanza STEM se propone dar a conocer los enfoques educativos que implican trabajar desde la perspectiva STEM en el aula, así como las estrategias y recursos digitales que pueden utilizarse para trabajar en este ámbito. Sin dudas, trabajar contenidos STEM en las aulas es algo más que enseñar Ciencias y Matemáticas. implica incorporar metodologías específicas para enseñar STEM. 

El libro está organizado en dos bloques temáticos que recogen tanto una aproximación teórica y de investigación como una aproximación educativa innovadora desde la experiencia real y práctica de docentes en actividad en los diferentes niveles educativos. 

El primero de los bloques pone énfasis en cuestiones relacionadas con la enseñanza científica en el siglo XXI, abordando modelos y estrategias, así como también analiza algunas de las tecnologías avanzadas para la enseñanza de las STEM, como la robótica, realidad aumentada y realidad virtual, plataformas digitales, que se pueden incorporar en este ámbito y su impacto. Este primer bloque está conformado por 8 capítulos en los que se proponen proyectos como CREATE-Skills, un proyecto financiado por la Unión Europea cuya finalidad ha sido el uso de estrategias innovadoras y tecnologías digitales para para la enseñanza de STEM en educación primaria. En otro capítulo se presenta la relación existente entre las competencias digitales y los enfoques y la evolución de la enseñanza de las ciencias, aprendizaje basado en el juego y la gamificación para la enseñanza STEM, analizando estrategias didácticas y cómo se podrían utilizar en el aula. Adicionalmente, se expone el potencial de la impresión 3D en el mundo de la educación. Otro de los capítulos analiza cómo debemos plantear la formación docente ante los retos que supone la innovación en la enseñanza de STEM. Sin dudas, un nuevo enfoque implica necesariamente una adecuada capacitación del profesorado. Cerrando el bloque, un capítulo aborda un tema de gran interés social, que es la enseñanza y el trabajo con las STEM desde una perspectiva de género, haciendo al respecto un análisis profundo de la visión europea y latinoamericana. 

El segundo bloque presenta innovaciones y experiencias prácticas de enseñanza STEM apoyadas en tecnologías. Se centra en analizar experiencias reales de la enseñanza científica en distintos niveles y etapas para poder extraer de estas experiencias sugerencias, recomendaciones, recursos reutilizables e ideas prácticas. Se trata de conocer y abordar en profundidad los últimos enfoques y herramientas que se pueden utilizar en todos los niveles educativos para el desarrollo de las competencias científico-técnicas y la competencia digital, desde el enfoque de enseñanza centrada en las STEM. Se presentan recomendaciones básicas, estrategias y actividades para la enseñanza de las STEM en los distintos niveles educativos: educación infantil, primaria y secundaria. Así, los temas abordados en este bloque refieren al pensamiento computacional y las metodologías activas para la enseñanza de las STEAM con tecnologías en Educación Infantil y Primaria; La realidad virtual para el desarrollo de las competencias STEAM. El último capítulo se centra en la perspectiva universitaria, realizando un estudio de la relación existente entre tecnología, recursos digitales y su aplicación a las materias STEM. 

Un trabajo interdisciplinario y un enfoque de enseñanza basado en proyectos potencia básicamente la integración de Ciencia, Tecnología, Matemática e Ingeniería (STEM). Y todo esto no es posible si no propiciamos desde el aula estrategias metodológicas para establecer conexiones entre las actividades de creación y los contenidos curriculares, a través del trabajo colaborativo y la integración de otras capacidades que nos permitan conectar, contemplar, construir y continuar. Esta obra ofrece ideas muy potentes para pensar las disciplinas STEM como modelos pedagógicos que conectan con la vida real y las competencias del siglo XXI en la era la Inteligencia Artificial. 

Fuente: Revista Iberoamericana de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología

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