¡Cítame!

 

Es chiste de Internet, pero también anécdota personal. Me tocó vivirla con cierta revista alemana de pedagogía en ingeniería (con rango Q2) donde el Revisor 2 y el editor asignado resultaron compinchados en un mismo grupo de investigación y desde la primera ronda de revisión me pidieron que citara algunos de sus artículos (así, en plural) aunque no vineran a cuento con el tema sobre el que yo estaba escribiendo. Primero decliné educadamente, pero ante la insistencia de ambos en la segunda vuelta, me negué de manera clara alegando la incompatibilidad de los temas, así que el editor amenazó con rechazar mi artículo si no accedía a lo que me pedían. Como todo quedó por escrito, presenté una queja por coerción al Editor en Jefe, quien en automático zanjó la cuestión rechazando mi propuesta de artículo por considerarlo "sin interés" para su revista. Así se las gastan algunos investigadores (y editores) para subir artificialmente sus índices de citación.

Estudiar en un mundo dominado por la IA

 

"Muchas cosas han cambiado en los últimos 15 años: pasamos, de depender casi exclusivamente de Word, a trabajar en la nube con Google Drive y herramientas colaborativas en tiempo real. Plataformas como Coursera o Duolingo apenas estaban naciendo, por lo cual la idea de tomar un curso universitario en línea era inimaginable. Los asistentes virtuales aún no existían, entonces no se podía acudir a Siri, que se anunció en 2011; o a Alexa, que salió al mercado en 2014; no era opción. Era impensable imaginar lo que hoy en día es tan común: convivir con múltiples inteligencias artificiales generativas como ChatGPT.

"La conectividad móvil pasó de 3G a 5G, no había "influencers" como se conocen hoy en día. En las redes sociales, el cambio ha sido radical: en 2010 veías en Facebook lo que posteaban tus conocidos, en orden cronológico. Con el tiempo, el algoritmo se hizo más complejo, la prioridad no era la cercanía que tenías con alguien o el tiempo donde se publicaron las cosas, sino las interacciones.

"Hoy en día, el feed es un producto de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que analiza miles de señales al mismo tiempo. Esto significa que lo que aparece en tu feed ya no es tanto lo que suben tus conocidos, sino lo que la máquina predice que te enganchará más: publicaciones virales, reels, grupos, anuncios, etc. El objetivo ya no es que sigas la vida de tus amigos, sino que te quedes más tiempo en la aplicación.

"¿Y qué tal en el mundo educativo? Porque esta área también ha tenido un cambio impresionante. En 2010, la mayoría de las universidades seguían un modelo tradicional, es decir, centrado en el profesor, con clases presenciales, planes rígidos y plataformas como Blackboard para organizar tareas y materiales. El aprendizaje en línea era todavía limitado y poco reconocido.

"Ahora, en cambio, hablamos de un modelo mucho más flexible, digital e interdisciplinario. Las clases ya no se limitan a escuchar al profesor, sino que giran alrededor de retos reales, proyectos colaborativos y experiencias internacionales. El aprendizaje híbrido y en línea se consolidó después de la pandemia, y LMS o Sistema de Gestión del Aprendizaje (del inglés Learning Management System) como Canvas reemplazaron a Blackboard, integrando recursos digitales, colaboración en tiempo real y acceso desde cualquier dispositivo.

"Casi diez años después, decidí regresar a clases en un contexto radicalmente distinto. El mundo académico y la sociedad ya no se parecen a los que conocí como estudiante de licenciatura. Ahora convivo con Canvas en lugar de Blackboard, con clases totalmente en línea y con la presencia cotidiana de inteligencias artificiales como ChatGPT.

"Durante la carrera, los libros que utilizaba para mis clases todos eran impresos; ahora no he tenido un solo libro en papel durante mis dos años de maestría. Todas mis clases han sido exclusivamente en línea, al igual que los trabajos grupales. Y claro, esto es de esperarse, ya que es mayormente asíncrona, excepto por las pocas clases sincrónicas vía Zoom.

"Hay cosas que son muy similares: mucha lectura, compañeros que no hacen nada, la manera de evaluar, y otras que me resultaron difíciles de creer, como incluir respuestas de ChatGPT. Sinceramente, poco me esperaba del impacto que tendría la IA en mi experiencia como estudiante.

"Al inicio veía esta tecnología como enemiga; constantemente escuchaba cómo iba a remplazar mi profesión (una discusión para otro día), así que me negaba a usarla. Poco a poco, tuve que sucumbir e ir usándola. Primero pidiéndole definiciones que me ponían de tarea, luego para que me diera sinónimos o simplificara textos. Como tengo dislexia, muchas veces batallo mucho en comprender textos con palabras muy complicadas, entonces poder buscar apoyo fue de gran ayuda. Y antes de que me diera cuenta, cada vez recurría más a la IA en lugar de Google para buscar respuestas.

"Donde ha sido más útil la IA ha sido en la elaboración de mi tesis. Empezando por el marco teórico, utilice la aplicación de Logically que es un gestor de referencias que te permite trabajar activamente sobre un documento, además de ser asistente de escritura y buscador académico con inteligencia artificial, integrando modelos como GPT-4 y Claude. Aquí pude fácilmente ver si mis fuentes estaban indexadas, organizarlas e incluso preguntarle al chat que me hiciera resúmenes de las lecturas en caso de ser necesario.

"También utilicé mucho NotebookLM un asistente de investigación impulsado por IA de Google que te permite cargar tus documentos, organizarlos, interactuar con ellos, y recibir resúmenes, guías, timelines y hasta te crea pódcast basados en el contenido que provees. En mi caso, teniendo 50 fuentes en mi marco teórico, constantemente olvidaba quien había dicho qué, entonces le podía preguntar a ChatGPT, por ejemplo, sobre el uso de las pantallas en niños de cuatro a seis años y me daba un resumen con las referencias donde sacó la información, así podía yo acceder la lectura y buscar la cita textual.

"Hoy en día, honestamente, es muy fácil no leer los textos y pedirle a la IA que te haga un resumen. Tristemente, admito que he utilizado este método cuando no me alcanzó el tiempo para leer algo. Se vuelve opcional realmente realizar esa lectura porque hay una alternativa mucho más sencilla que en segundos te da la respuesta. Y eso es lo que más ha cambiado, mi determinación como estudiante de hacer las cosas bien. Antes era, o leíste, o no leíste, ahora es: o leíste tú, o leyó ChatGPT.

"Está comprobado que aquellos estudiantes que dependen más de estas herramientas tienden a delegar procesos cognitivos como el análisis profundo y la evaluación crítica. Además, investigaciones realizadas por el MIT muestran que estudiantes asistidos por IA presentan menor activación neuronal, especialmente en redes alfa y beta relacionadas con la atención, memoria y planificación. Estos tienen más dificultades para recordar lo escrito o citar correctamente sus propios ensayos.

"Por otra parte, investigadores del MIT, Cornell y Santa Clara observaron que los trabajos generados con IA tienden a ser estandarizados, menos creativos, con menor voz individual. Esto puede debilitar la diversidad cultural, la creatividad y la confianza intelectual, sugiriendo que el uso desmedido de IA podría reconfigurar normas cognitivas a nivel social.

"Antes, al ver este tipo de investigaciones, solo pensaba: «qué flojos son los estudiantes que utilizan estas herramientas», pero después de volver a ser estudiante es que me doy cuenta de que va más allá de eso. No es ser solamente perezoso, es la accesibilidad y la facilidad. Por ejemplo, tuve que leer cinco textos en la segunda semana de clases que me tomaron entre seis a ocho horas porque subrayé y tomé notas. Esto lo pudo hacer ChatGPT por mí en minutos y así yo pude haber tenido más tiempo para mi hobby, tejer.

"Tal vez el cambio más grande de 2015 a 2025 no esté en las plataformas ni en los algoritmos, sino en las decisiones que tomamos los estudiantes. Aprender ya no consiste en acumular información, sino en discernir cuándo apoyarnos en la IA y cuándo atrevernos a pensar por nosotros mismos.

"Hace diez años, el reto era entregar a tiempo un ensayo, sobrevivir a Blackboard y rezar para que no se acabara la tinta de la impresora. Hoy, el desafío es muy distinto: resistir el impulso de que la IA lo haga todo. Entre la flojera y la facilidad hay una línea muy delgada, y cruzarla no significa aprender menos, sino aprender de otra manera. Al final, la pregunta sigue siendo la misma que hace una década, pero con nuevas palabras: ¿qué tipo de estudiantes queremos ser en 2025 y en los años que vienen?"

Paulette Delgado
Publicado originalmente en el Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey.

La autoría humana

 

Imagen: Gaceta UNAM

Soy seguidor de «El Robot de Platón», el canal de “ciencias y sapiencias” del divulgador peruano-neozelandés Aldo Bartra en YouTube. Me gusta por los temas que trata (en especial los de astronomía y pensamiento humano) y porque su estilo de comunicación es científicamente riguroso y también entretenido. En especial me gustan sus toques de humor filoso y el sarcasmo con el que fustiga las pseudociencias, la desinformación y los mitos científicos. Sus videos siempre son una invitación a la reflexión profunda.

En su reciente video El fin de la autoría humana pone el dedo en un aspecto polémico y coyuntural para la sociedad contemporánea: cómo se verá desde el futuro la autoría de los trabajos artísticos e intelectuales provenientes del pensamiento humano y de las máquinas, en particular de alguna inteligencia artificial (IA). Y no solo eso, su visión mira hacia lo venidero y se pregunta qué va a ser de ese conocimiento y ese arte, cómo distinguirlo y preservarlo. ¿Qué deberíamos conservar para el futuro de la humanidad? ¿Solo lo que escribimos los humanos o también lo que generan las inteligencias artificiales?

El tema me parece fascinante y es algo en lo que yo no había pensado con anterioridad. Siempre he dado por sentado que todo el conocimiento se preserva, ¿pero ahora será igual con el que no es del todo -o nada- humano? Van los siguientes apuntes sobre este video y algunas reflexiones que me surgen de lo que ahí escuché.

Es hasta muy recientemente que yo me he preguntado quién escribió lo que veo y leo en Internet, sobre todo en los artículos de opinión y en los blogs. Especialmente me ocurre cuando reviso las tareas de mis alumnos, quienes no desaprovechan la oportunidad de “meter un gol” entregando una tarea que les hizo ChatGPT. Dudar si la tarea la hizo el alumno o una IA era algo impensable hace un par de años; hoy es algo que hay que cuidar. Y lo mismo sucede con prácticamente todos los contenidos de la web, muy especialmente con los escritos (artículos, reportajes, poesía, críticas, líneas de programación, posteos en redes sociales).

 

Hoy en día esto no se puede dar por hecho. Ya hay inteligencias artificiales que escriben y lo hacen tan bien que es muy difícil saber quién lo hizo.

 

La autoría humana, que antes se daba por sentada en cada creación artística o intelectual, ahora hay que comprobarla. Y eso cada vez es más difícil porque no hay herramientas totalmente confiables que detecten si un texto ha sido escrito con IA. De hecho, ya hay IAs que ayudan a detectar escritos con IA (yo uso iThenticate o Turnitin), pero su eficacia es relativa porque las herramientas generativas son cada vez mejores y ya no solo son para redactar textos, también resuelven problemas de ingeniería, con ecuaciones y diagramas. Incluso pueden integrar los errores de escritura o de cálculo que cometería el humano y al imprimir pueden imitar la letra manuscrita (aunque no la presión variable de una mano). Luchar contra eso se vuelve muy difícil, por no hablar de que la eficacia en la detección varía de herramienta a herramienta. Quienes revisamos material intelectual la tenemos complicada.

 

Estamos en un punto en que lo falso no solamente parece real, sino que se comporta igual.

A esto habría que agregar los vicios naturales de la IA: alucinaciones y sesgos que desvirtúan lo que entrega cuando no se le pregunta con cierto cuidado.   Esta incertidumbre debería hacernos cuestionar no solo la información que consumimos sino también sus fuentes. Hay que saber analizar, criticar lo que vemos y leemos en Internet; pero no parece que eso esté ocurriendo en la generalidad: la gente da por hecho que lo generado por una IA está bien y pocos son los que se toman la curiosidad de verificarlo. Ya lo comentaba yo en un posteo pasado sobre los peligros de fiarse de la IA.

Ante esta situación de conocimiento “sintético” de autoría no humana formando parte del corpus del arte y el pensamiento en prácticamente todas las disciplinas, surge una importante serie de preguntas:

¿Qué conocimiento ha de preservarse para el futuro?

¿Solo el que generan los humanos de forma original (cada vez menos) o también el que crean con las IA (cada vez más)?

¿La memoria colectiva de la Humanidad también incluye a sus máquinas?

¿Tendríamos que cuidar el conocimiento generado solo por humanos?

Y si la respuesta es afirmativa (por motivos de registro del conocimiento), ¿cómo evitar que se pierda o quede sepultado bajo toneladas de publicaciones automáticas?

¿Qué debemos preservar de la memoria cultural digital de estos tiempos para las futuras generaciones?

Hay quien dice que se debe de preservar una base sólida de conocimiento 100% humano, en especial el “limpio”, es decir, el anterior a la irrupción masiva de la IA (2023). Hay otros que sostienen que lo que producen las máquinas debe de preservarse con igual atención por ser parte integral de nuestra vida digital e incluso de nuestra historia cultural (yo soy de esta opinión).

Decidir entre lo humano o lo digital no parece ser el camino. El verdadero reto consistirá en construir una memoria que incluya ambos aspectos, porque si ignoramos una de las dos partes, estaríamos dejando fuera un elemento fundamental de lo que realmente está pasando. 

Otro aspecto retador es en dónde preservar esa memoria, habida cuenta de lo efímero que es mucha de esa información, en lo rápido que cambian los formatos digitales y en lo frágiles que son; por no mencionar la cantidad tan enorme de bytes de información (> 400 Tb/día según Wikipedia). Depende totalmente de la electricidad, la información no siempre se respalda, los links se pierden, los emails se borran, las cuentas se cierran, los sitios web se dan de baja. Millones de datos se pierden todos los días sin que nadie lo note. La información digital se crea y se borra a una velocidad vertiginosa.

 

Nuestro mundo ya no está hecho solamente de cosas que podemos palpar, también está hecho de datos y de algoritmos. Y aunque todo eso no se vea, sí deja una marca. Si no empezamos a cuidar ese patrimonio hoy, podríamos perder para siempre una parte enorme de nuestra historia reciente [y de nuestra cultura].

 

¿Cómo se estudiará en un futuro esta etapa de la humanidad si no se sabe con certeza si una fuente, una muestra del conocimiento, sea texto o imagen, fue humana o artificial? ¿Importará acaso para ese entonces? (Wow, esto da para una novela de Isaac Asimov o de Cixin Liu).

Pero como dice Aldo, quizá la pregunta más importante de todo esto no es tanto quién, humano o máquina, escribió qué, sino qué significará eso para la Humanidad (así, con mayúscula) en un futuro. ¿Qué memoria estamos construyendo y dejando para las futuras generaciones? ¿Se podrá preservar lo humano dentro de lo digital? ¿El transhumanismo borrará para entonces esa duda?

 

¿Qué versión de nosotros mismos quedará registrada para quienes vengan después?

 

 

Educar para rendir

 

La educación no es solo formación, es, sobre todo, el cultivo del juicio, del carácter y del criterio.

Desde finales del siglo XIX la escuela prepara personas para producir, pero no para vivir. Las hemos educado para competir, pero no para conversar.

Las universidades actuales ya no garantizan el pensamiento crítico en sus aulas.

Los universitarios están más preocupados por no ser ofendidos que por pensar y confrontar ideas.

El modelo de educación por competencias no favorece el pensamiento crítico. Su enfoque centrado en el mercado laboral limita la formación integral.

Preparamos egresados “competentes” técnicamente, pero frágiles emocionalmente.

No enseñamos a pensar, enseñamos a rendir.

No ofender a los imbéciles

Comparto esta atinada reflexión que le leí a Erika (ExploreCosmos_), una astrofísica canadiense que publica contenidos de astronomía en X-Twitter:

Vivimos en un tiempo extraño. La palabra se ha vuelto frágil, no porque carezca de fuerza, sino porque se mide constantemente con la vara del agravio. El pensamiento libre, el cuestionamiento, la duda, parecen peligros mayores que la ignorancia misma. Y entonces, como advertía Dostoyevski, se castiga al que piensa, no porque mienta, sino porque incomoda.

Es un síntoma de decadencia: cuando la sociedad prefiere la calma de la mediocridad al vértigo de la verdad. Se protege al necio para que no se sienta herido, y en ese gesto se mutila al lúcido, como si la inteligencia fuera un crimen contra la paz superficial.

Nos hemos acostumbrado a vivir rodeados de ruido, pero tememos el eco de una idea clara. Es más sencillo exigir silencio que enfrentarse al espejo que nos devuelve la palabra honesta. Así, poco a poco, vamos cediendo, entregando terreno a la comodidad, hasta que lo que queda es una sociedad dócil, incapaz de pensar sin pedir permiso.

Y quizá lo más inquietante es que muchos ya lo aceptan. Porque pensar duele, y el dolor es lo primero que el ser humano busca evitar. Pero sin pensamiento, sin la fricción de la diferencia, sin la valentía de incomodar, lo único que nos queda es un vacío disfrazado de paz. Una paz hueca, construida sobre el silencio de lo esencial.

Y así, el ruido lo hacen los que menos tienen que decir.

"La tolerancia llegará a tal nivel que las personas inteligentes tendrán prohibido pensar para no ofender a los imbéciles".

— Fiodor Dostoyevski.

Todas nuestras madres

Cierra los ojos; descálzate. La tenue luz rojiza del sol resplandece más allá de tus párpados [...] Algo tibio roza tu brazo mientras una mano sujeta la tuya; de alguna manera sabes quién es. Abres los ojos y, bajo un cielo a la vez brillante de sol y pintado de estrellas, tu madre está ante ti [...] Se escucha el sonido leve de unas pisadas y otra mujer se acerca: tu abuela materna. Quizá hablaste con ella la semana pasada, o hace veinte años, o tal vez solo la conocías por fotografías borrosas. Ella une su mano a la de tu madre y después gira la cabeza; por detrás una fila de mujeres unidas por las manos y las miradas se extiende por una llanura infinita.

Tus ojos pierden la cuenta, pero las sientes por centenares, por miles. Los rostos se desdibujan en la distancia, a pesar de que reconoces, de alguna manera, las curvas de las mejillas, los rizos del cabello o el movimiento de la cadera. Más allá la cadena continua hasta fundirse con el horizonte y alzas la mirada hasta la lactea espuma de lo alto [...] Después sientes como si un rayo pasara por 40,000 manos: ciclos infinitos de amor y de pérdida palpitando a través de pechos y huesos durante 500,000 años hasta llegar a tu sangre, a tu corazón. Te mareas, pero la mano de tu madre te sostiene y solo entonces, con ojos parpadeantes, lo entiendes. Desde esta cadena única de linaje materno se extiende una inmensa tracería humana que se entrelaza en los confines del tiempo. Todas están aquí. Siempre han estado aquí.

Somos el legado corporeo de todas nuestras madres.

— Rebecca Wragg Sykes, Neandertales.

¿Qué nos pasó?

 

Et al. 3171

Un ejemplo más de lo que comentaba en el post anterior sobre las perversiones de las publicaciones científicas:

Ciertamente, en la mayoría de los journals no existe un número máximo de autores permitido en un artículo científico, pero en principio se supone que todas las personas mencionadas como autoras han realizado contribuciones intelectuales significativas al estudio y a la elaboración del artículo. ¿3171 pueden colaborar de manera destacada y aportando algo valioso y diferenciable? 

¿Cómo se hace para citar un trabajo así? ¿Y cómo se cuenta para los rankings individuales de producción científica?

Publicar o morir

 

"Publicar o morir" es un dicho que describe la presión que se vive en el mundo académico para publicar trabajos de investigación de forma continua. De hecho, a los investigadores se les suelen poner cuotas como parte de sus compromisos; dependiendo de su nivel (adjunto, asistente, asociado, titular) se le pueden llegar a pedir, por ejemplo, 6 artículos publicados (no solo aceptados) en revistas de alto impacto (de Q4 a Q1), de investigaciones originales, siendo el primer autor o el de correspondencia; en otros ha de ser con colegas internacionales.

Los investigadores se enfrentan a esta gran presión porque su éxito profesional, incluyendo la obtención de ascensos, la permanencia en un puesto y el financiamiento a su trabajo dependen del volumen de publicaciones en revistas científicas indizadas, de preferencia en Scopus o en Web of Science.

¿Y por qué tanta presión? Porque los rankings que evalúan a las univeresidades (como el QS World University Rankings) dan un alto peso a la investigación, y por ende, afectan la posición de rankeo de la institución, lo que alimenta la necesidad de publicar constantemente. Esta cultura lleva a priorizar la cantidad sobre la calidad y la pertinencia de la investigación en ocasiones se ve empañada con tal de tener algo que publicar.

La presión por publicar en el mundo académico trae consigo muchas perversiones, como la de "si te pago, me publicas", la de hacer muchas revisiones o poner muchos revisores, la de sustraer información de la investigación revisada, la de obligar a citar una referencia o la de atacar al investigador, entre otras.

Si bien es cierto que muchos de los revisores se esfuerzan por hacer bien su trabajo, con exigencia, eficacia y honestidad (lo sé porque lo he vivido), también ocurre que entre esos pares revisores haya gente incompetente, que no pertenece al campio que examinan y que aprovechan la ocasión para obligar al revisado a citar su obra sin venir a cuento para elevar artificialmente su índice de citaciones individuales (como una manera poco ética de proyectar su producción científica). Y esto ocurre en todo tipo de revistas, aun en las Q1 y Q2. El hecho me consta porque ya me tocó ser extorsionado por un editor y por un revisor de una prestigiosa revista alemana de pedagogía en ingeniería.

Jerga juvenil

 

Como dije que decía Adrián Chávez en su libro “Manual del español incorrecto” (comentado en una reflexión anterior), el español es un ente vivo que se transforma constantemente, adaptándose a los cambios de la sociedad y de la cultura. Y como en todo tiempo, son los jóvenes los que adaptan y crean las expresiones que encuentran necesarias para expresarse, para generar identidad o sentido de pertenencia y hasta para que otros no les entiendan. 

Cada generación tiene su propia forma de expresarse, y las generaciones digitales no son la excepción. Y para inventar palabras o códigos, nada mejor que la vida de las redes sociales. ¿Qué significan esas palabras raras o abreviaturas que a veces vemos pasar por Instagram o Whatsapp?

Los adultos (padres y maestros) hacemos un esfuerzo por descifrar palabras, frases y hasta dialectos completos que nos dejan fuera de esas conversaciones, a veces con toda intención. Como yo estoy en ese caso, me he dado a la tarea de interpretarlos y dejarlos en este glosario a manera de un apunte personal para que no se me olviden. Por supuesto, conozco varias, pero hay algunas, como POV, que todavía me cuestan trabajo interpretarlas correctamente en su conexto y otras, como FOMO, que se me hacen absurdas y me dan risa.

Veamos algunos ejemplos:

Si dice/escribe…	Ha de entenderse…
Cancelar (J. K. Rowling fue cancelada por su opinión de las mujeres trans)	Retirar un apoyo, anular, impedir que alguien tenga presencia o influencia, sobre todo en redes sociales, debido a opiniones consideradas inaceptables. En términos adultos se le llama censura, boicot o marginación.
Cringe (Eso da cringe)	Pena ajena, incomodidad personal ante una situación vergonzosa o ridícula de otro.
Crush (Mi crush, su crush)	Se refiere a la persona que le gusta o de la que está enamorado/a, pero sin ser su pareja sentimental; algo así como un amor platónico.
CU46 (CU46 después de la última clase)	Abreviación de “see you for sex”, o sea “ir a ver Netflix” … una invitación o petición para tener sexo consensuado.
Demasiado (Esa morra me gusta demasiado)	Sinónimo mal aplicado de mucho o abundante.
Fail (La presentación de clase fue todo un fail)	Destaca un error o un fracaso que por evidente resulta trágico o cómico.
Flexear (Anda flexeando su reloj)	Presumir objetos o logros en redes sociales.
Flow (Nina tiene flow!)	Se enfoca en la actitud y el comportamiento de alguien que se considera auténtico o elegante.
FOMO (Me dio FOMO ver las fotos de la fiesta)	Acrónimo de "Fear Of Missing Out”. Sentimiento de ansiedad por no participar en eventos gratificantes que otros están viviendo y reportando en las redes sociales.
Funar (La diputada acabó funadísima)	Señalar, exponer públicamente a una persona por algún comportamiento considerado indebido o reprobable.
Ghosting (Me hizo ghosting en el chat)	Ignorar deliberadamente a alguien, en especial en conversaciones digitales.
Hater (Soy un hater del reguetón)	Persona de crítica hostil hacia algo o alguien.
Hype (El hype por la nueva canción de Taylor Swift)	Expectativa extrema por la aparición de un producto o la realización de un evento.
Literal (Literal, me muero de hambre)	Adverbio intensificador usado para enfatizar un adjetivo, verbo o adverbio.
LOL (El perro se comió mi cena, LOL)	Acrónimo de “Laughing Out Loud”, es decir, reír a carcajadas por algo divertido, sorprendente o irónico.
Posturear (Hace Tiktoks para posturear sus tenis de Chanel)	Alardear, aparentar.
POV (POV: te equivocas de día para entregar la tarea)	Acrónimo de “Point Of View”, usado para describir una situación o un punto de vista desde quien lo está viviendo.
Random (El plan prometía, pero fue random)	Palabra comodín para expresar indiferencia, que algo no convence o para referirse a alguien cualquiera.
Stalkear (Stalkeó el Insta de su crush hasta 5 años atrás)	Espiar o acosar a alguien en las redes sociales
Swang (Robeto demostró su swang en el pitch)	Hace referencia al estilo de seguridad personal y/o a la apariencia física de alguien en cuestiones de moda y vestir.
YOLO (Voy a comerme el décimo taco al pastor, YOLO!)	Acrónimo de “You Only Live Once”, usado para enfatizar la idea de disfrutar el momento presente, sobre todo cuando se cometen acciones arriesgadas o espontáneas.

Los peligros de fiarse de la IA

 

Hoy se dio en X-Twitter una de sus clásicas discusiones bizantinas en la que la gente se dio hasta con la cubeta; esta vez por una información “verificada” por Grok, su IA. El pleito, además de mostrar los peligros que implica depositar ciegamente la confianza en una IA, cosa que hizo la mayoría, también demuestra cómo la gente fanática y/o ignorante puede manipular la información para generar conflicto y llevar el agua a su molino.

Todo comenzó con el tweet de @kritikafull mostrando una fotografía de una familia muy pobre bajo el periodo franquista. De inmediato, los seguidores de la cuenta pusieron en duda la veracidad de la imagen (¿en tiempos de Franco había pobres tan pobres?) y le pidieron a Grok que verificara la información (esta práctica perniciosa es ya muy común en X-Twitter). La IA dijo que dicha imagen era del fotógrafo W. Evans tomada en 1936 de una familia de Alabama, EEUU. O sea, nada qué ver. Por supuesto, enseguida llovieron las descalificaciones y los insultos; el “funeo”, pues.

Pero una twittera curiosa, @ropamuig37, se permitió hacer la búsqueda de la imagen en Google, así de fácil. Con su ayuda encontró la foto en el archivo fotográfico de la Universidad de Málaga, con fecha de 1952 y de la autoría del Estudio Arenas de Málaga. O sea que Grok se equivocaba en su respuesta. 

También buscó la foto de Evans. Al notar que no se trataba de la misma imagen, esta persona se dio a la tarea de compararlas directamente en Grok para señalarle su error, a lo que la IA respondió que se trataba de la misma imagen (jolines!!). Al cabo de 2 horas, Grok volvió a contestar porque alguien estaba troleando el hilo de verificación de la foto. Es hasta ese momento que la IA reconoció que no son la misma foto, pero siguió atribuyendo la autoría de manera errónea a W. Evans y diciendo que se tomó en Cáceres. Por supuesto, fue hasta ese momento que los lectores le bajaron al funeo y felicitaron a la twittera por su esclarecimiento (más jolines!!).

¿Es un error en la respuesta de la IA? ¡Evidentemente! Es lo que se conoce como “una alucinación”: contenido verosímil, pero falso, inventado para dar una respuesta (porque tiene que dar una forzosamente) y solo detectable si se le hace un análisis crítico y se confronta con otras fuentes. Esto es lo que en principio debería de hacer todo aquel que hace una consulta en este tipo de herramienta. ¡¡Verificar, verificar, verificar!!

¿Es un sesgo de Grok? ¡Claro! Al menos son dos: de confirmación (favoreciendo cierta información) y de estereotipado (reforzando estereotipos culturales: los pobres, si son rubios, solo pueden ser gringos). Es en toda regla una discriminación intencionada de la IA.

¿Hubo quién se dio cuenta? Prácticamente no.

Y a lo largo de la querella ¿hubo personas que acudieron a las fuentes de las imágenes para validar la información? Apenas una que otra.

Que la gente tome una respuesta de una IA como documento probatorio de algo que no ha verificado por su cuenta nos dice mucho de sus hábitos de consumo de información, de su pereza y de sus habilidades de pensamiento de orden superior.

Ahora imaginen que esto no ocurre en una red social, sino en un salón de clase como consecuencia de una actividad de aprendizaje. ¡La que se arma! De hecho, la que ya se ha armado, porque la cosa sí que ha sucedido en el aula. Me consta.

Es lo que los profesores podemos vivir (padecer) ahora en una clase si desde un principio no se toman acciones de diseño instruccional conducentes al uso responsable de la IA y a su aprovechamiento adecuado, en especial de las herramientas generativas, que por cierto, ya hacen de todo, no solo redacción:

- Usar la IA como punto de partida para generar habilidades de fundamentación y análisis crítico, usando fuentes válidas y confiables de información para enriquecer el trabajo intelectual de los alumnos.

- Promover el uso de la IA para crear escenarios situados que necesiten el diseño de una solución (problema, prototipo, producto, programa) que pueda confrontarse a especificaciones técnicas o disciplinares.

- Promover debates generando las preguntas y argumentaciones iniciales con IA para después discutir esas respuestas fundamentando en conceptos teóricos o referencias a autores.

- Presentar una situación problemática para que resuelvan los alumnos, luego pedirle a la IA una alternativa de solución, posteriormente se confrontan las respuestas y se ensambla la mejor solución con ambos elementos.

No podemos dejar de usar la IA en una clase si queremos estar en el mundo TIC de hoy día (aunque algunos colegas de Humanidades se sigan negando rotundamente); y por cierto, que si no lo hacemos con los alumnos, ellos lo harán sin los profesores y ahí la cosa se va a poner peor. La IA llegó para quedarse y transformar el mundo y nuestras vidas, nos guste o no. Pero hay que usarla con estrategia y en todo momento, en todo, promover el uso crítico de la información generada para formarse una opinión, tomar una decisión y desarrollar un pensamiento autónomo. Algo que, como ya se vio, aparece poco por las redes sociales.

¿Me lees?

 

Flipped Learning

 

Diseño instruccional con Educación Imaginativa

Las diferencias que observamos en la imaginación de las personas se explican suficientemente por las diferencias en las herramientas intelectuales que utilizan.  

- Kieran Egan

Cuando un docente considera desarrollar un nuevo curso o nuevas adaptaciones, materiales o métodos de enseñanza a uno que ya ha impartido, se involucra en una fascinante tarea creativa conocida como diseño instruccional. El diseño instruccional es un proceso pedagógico para desarrollar, impartir y evaluar los materiales y las prácticas docentes que permiten a los estudiantes aprender. Son las secuencias que facilitan el aprendizaje al crear los contenidos, las actividades, los recursos de apoyo y las evaluaciones que permiten alcanzar los objetivos de aprendizaje, considerando el contexto de la disciplina a estudiar y las características y necesidades de los estudiantes.

Los modelos que han guiado el diseño instruccional dependen de las teorías del aprendizaje en las que se basan. Desde la década de 1990 del siglo XX, ha predominado la visión constructivista. En este enfoque el conocimiento lo construyen los estudiantes cuando intentan dar sentido a sus experiencias, lo que convierte el aprendizaje en una interpretación personal del mundo. Desde esta perspectiva, el diseño instruccional implica que el estudiante es quien alcanza sus objetivos educativos luego de pasar por un proceso cognitivo en el que desarrolla tareas y actividades que integran nuevos conocimientos.

Dentro de estos modelos constructivistas, existe uno que se ha utilizado durante varios años porque proporciona una estructura lógica y sencilla de los elementos que todo diseño instruccional debe tener y que permite la generación de una amplia variedad de interacciones instruccionales, sirviendo incluso de base para otros modelos más elaborados y posteriores: el modelo ADDIE. Su nombre es el acrónimo de las cinco fases que lo componen: Análisis, etapa inicial que examina al alumnado, los contenidos temáticos, el entorno y las necesidades formativas. Diseño, se propone el enfoque pedagógico y la forma de secuenciar y organizar los contenidos. Desarrollo, etapa de producción de materiales de aprendizaje. Implementación, etapa de ejecución de las prácticas de aprendizaje por parte del alumnado. Y, finalmente, Evaluación, fase que valora el aprendizaje y el éxito del diseño instruccional. Este proceso requiere que el docente cuente con la preparación pedagógica y metodológica necesaria para la adquisición de las habilidades necesarias para diseñar la instrucción e incorporar nuevas perspectivas pedagógicas que contribuyan a interesar al alumnado, faciliten el aprendizaje y lo hagan más permanente y significativo. Entre estas pedagogías, la Educación Imaginativa de Kieran Egan nos brinda una perspectiva diferente y muy completa para abordar la comprensión del alumnado desde diversos niveles. Niveles a los que los métodos académicos universitarios rara vez se orientan y donde la imaginación es el motor que alimenta los estímulos mentales del alumnado, vinculando el conocimiento con las emociones.

La Educación Imaginativa es un enfoque educativo propuesto por Kieran Egan en 1992 que conecta las emociones, la imaginación y el intelecto tanto de los alumnos como de los maestros. Este enfoque se fundamenta en dos principios: el primero, son las herramientas cognitivas que forman parte de la comprensión del ser humano; y el segundo, lo constituyen algunas ideas de Vigotsky, quien sostiene que la imaginación es la base de toda actividad intelectual creadora y puede manifestarse por igual en cualquier aspecto de la vida, posibilitando creaciones artísticas, científicas y técnicas. Vigotsky considera que lo que nos rodea y ha sido creado por el ser humano (principalmente en la cultura) es producto de la imaginación.

Existen cinco niveles de comprensión de la realidad que determinan el desarrollo de la capacidad imaginativa/cognitiva del individuo a medida que es educado, como se observa en la siguiente figura:

Imagen: Carolina López-Larios

La comprensión somática es una etapa prelingüística que se asocia al aprendizaje con el cuerpo y los sentidos (sonidos, gestos, risa); la comprensión mítica se desarrolla en torno a acciones conectadas con el lenguaje oral (historias, fantasías, metáforas); la comprensión romántica llega con la alfabetización y el advenimiento de una separación epistemológica más clara entre el sujeto pensante y el mundo que explora (la realidad y sus límites, heroismo, asombro); la comprensión filosófica se expresa en el uso teórico del lenguaje para dar sentido al mundo a través de ideas, teorías y esquematización (procesos y métodos, búsqueda de la verdad); la comprensión irónica vincula el uso reflexivo del lenguaje y las ideas para modelar un pensamiento flexible, plural, sensible a las contradicciones. A mayor educación, la persona dispone de mayor número de herramientas cognitivas de la imaginación, de complejidad creciente, para aprender y comprender su entorno; por lo tanto un adulto tendrá más imaginación que un niño.

El modelo de diseño instruccional propuesto por Egan, al que denomina “marco de planificación imaginativa”, se inspira en cierta medida en la secuencia ADDIE, con especial énfasis en el uso de herramientas cognitivas en la etapa de diseño que permiten encontrar imágenes para plasmar los temas y crear la imaginación y las actividades de colaboración que permiten construir el aprendizaje. Se trata de una guía que pretende apoyar el trabajo del docente mientras se acostumbra a aplicar las diferentes herramientas en función del nivel educativo, la disciplina, las necesidades formativas y el tipo de alumnado, entre otros. Sin embargo, con el tiempo y a medida que el docente desarrolla su propia imaginación, el proceso se vuelve más natural y se tiende a seguir menos plantillas orientadoras: la teoría forma la práctica y la práctica informa a la teoría en una simbiosis de comprensión mutua que desata grandes posibilidades.

Por lo tanto, el marco de planificación imaginativa no debe considerarse un patrón de implementación rígido, sino más bien un recordatorio de lo que se puede incorporar para la planificación y el desarrollo de materiales y tareas de aprendizaje, con base en la comprensión imaginativa que se desea desarrollar. Un diseño instruccional que incluya tantas herramientas cognitivas como sea posible será más rico en experiencias y de mayor valor educativo.

Las herramientas cognitivas de la teoría de la Educación Imaginativa resultan especialmente valiosas para estudiantes universitarios cuyas prácticas tecnológicas los han distanciado de las sensaciones, los gestos, la música, las historias e incluso la naturaleza. 

Replantear las actividades didácticas del aula universitaria en el contexto de la Educación Imaginativa, utilizando las herramientas cognitivas que Egan enumeró para cada nivel de comprensión, resulta en actitudes de curiosidad, un incremento en la creatividad de los entregables, una mejora en la motivación, la participación y el compromiso con la clase. La comprensión de los estudiantes de los temas de clase mejora. Pasan de una recepción pasiva del contenido a una comprensión activa y, por lo tanto, a un mayor rendimiento en clase. Encuentran los cursos más entretenidos y únicos, y muestran una mentalidad más abierta cuando se les dice que con estas actividades están aplicando herramientas cognitivas que poseen, pero a las que no están acostumbrados. 

Este enfoque tiene un impacto muy positivo en el enganche académico de los estudiantes universitarios, así como en sus aprendizajes, y resulta en un enfoque innovador para este nivel educativo.

Algunas referencias

• Vargas-Mendoza, L., Ruiz-Rodarte, R., Tena-Jiménez, V., & Sandoval-Palafox, F. J. (2023). Uso de herramientas de la Educación Imaginativa para mejorar el enganche en el aula universitaria. Estudios pedagógicos (Valdivia), 49(3), 349-369.
• Allen, W. C. (2006). Overview and evolution of the ADDIE training system. Advances in developing human resources, 8(4), 430-441.
• Grimaldo, A., Judson, G, Boullosa, P. & Acuña, S. (2017). Educación Imaginativa: Una aproximación a Kieran Egan. Editorial Morata.
• Egan, K. (1992). La imaginación en la enseñanza y el aprendizaje. Amorrortu Editores.

Inteligencia emocional

  Imagen: goattoself

Niveles de inventiva

 

La mejor manera de tener una buena idea es tener muchas ideas.

Frase atribuida a Linus Pauling, por unos, y a Pablo Picasso, por otros.

La inventiva es como un músculo que requiere entrenarse de manera regular para poder rendir buenos frutos, volverse más fuerte (inspiradora) y alcanzar un mejor rendimiento.

Terninko et al. (1998) plasmaron este esfuerzo en 5 niveles de inventiva que describen los requerimientos de complejidad mental y técnica para dar solución a un problema de ingeniería. Estos niveles están asociados a un grado de creatividad necesario y a su alcance innovador.

En el Nivel 1 se resuelven problemas rutinarios empleando métodos estandarizados ya conocidos; necesita pocos intentos para hallar una solución plausible, por tanto, no hay necesidad real de inventar sino de aplicar y los requerimientos de creatividad asociada son pocos o apenas emergentes.

En el Nivel 2 se introducen mejoras menores a un sistema existente utilizando métodos conocidos de la industria; la necesidad de invención es baja y su creatividad asociada es reproductiva, es decir, que reproduce lo que ya existe para aplicarlo en lo que requiere. Aun así, se requiere un promedio de 100 intentos para dar con la solución adecuada.

En el Nivel 3 se implantan mejoras fundamentales (mayores), aplicando recursos de inventiva que no son comunes en la industria. Su creatividad asociada es generadora de ideas alejadas de lo evidente, con detalles adicionales de forma y función que enriquecen el concepto. Uno de cada 1000 conceptos alcanza esta categoría. 

En el Nivel 4 se crean productos básicamente nuevos que requieren un alto grado de inventiva para la aplicación de conceptos tecnológicos y científicos; lleva asociada una creatividad altamente fecunda en ideas originales que no existen en su ámbito. Solo el 4% de las ideas imaginadas alcanza esta categoría.

En el Nivel 5 se ubican los conceptos destacados que crean lo no creado todavía aplicando de manera inusual conocimientos y técnicas o bien generando los que necesita. Aquí la necesidad de inventiva es la más alta y su creatividad asociada desafía los modelos establecidos, generando algo nuevo y diferente que sienta el precedente de cómo hacer las cosas. Su innovación es tan radical que solo el 1% de las ideas (y un millón de ntentos) alcanza esta categoría.

Terninko, J., Zusman, A., & Zlotin, B. (1998). Systematic innovation: an introduction to TRIZ (Theory of Inventive Problem Solving). CRC press.

Para impulsar el potencial creativo

 

La creatividad es la capacidad de desarrollar nuevas ideas y resolver problemas. Muchos investigadores la consideran un proceso mental que produce conceptos nuevos y útiles a nivel individual, laboral o social. Su creciente aceptación en todos los ámbitos profesionales ha dado lugar a diversas teorías con diferentes modelos operativos, lo que la convierte en un concepto complejo y difícil de definir. Metodológicamente, la creatividad puede abarcar tres perspectivas: una producción original, un pensamiento divergente o un rasgo de personalidad. La primera implica generar algo novedoso y apropiado para la tarea prevista. El pensamiento divergente es la capacidad de organizar procesos mentales indirectamente y utilizar estrategias poco convencionales. La perspectiva del rasgo de personalidad postula que la creatividad es un elemento que todos poseemos, pero algunos la tenemos más desarrollada que otros.

La evaluación de la creatividad analiza cuatro enfoques principales: procesos, productos, personas y entornos. La evaluación de los procesos creativos se basa en pruebas psicométricas de pensamiento divergente, como las de Torrance o de Artola. La evaluación de la manifestación física de la creatividad a través de productos puede implicar el uso de cuestionarios de inventario creativo como el de Taylor. Jueces y expertos también evalúan y deciden si el producto cumple con las características originales necesarias.

La evaluación de la persona creativa es quizás la dimensión más ampliamente medida, empleando la mayor variedad de instrumentos, incluyendo escalas de personalidad, inventarios de experiencias, estilos creativos o pruebas de razonamiento. La prueba Creatrix es un ejemplo de esto último; integra dimensiones creativas cognitivas y motivacionales. Este tipo de evaluación asume como principio fundamental que no todas las personas son igualmente creativas, pero esta perspectiva no se considera socialmente aceptable en los últimos tiempos. Estas dos perspectivas se concilian aduciendo que todos somos “algo” creativos y, con el apoyo adecuado, podemos llegar a ser altamente creativos.

El entorno puede favorecer o perjudicar la creatividad según las variables situacionales. Esto es especialmente importante en ingeniería, ya que los estudios indican que pueden darse diferentes clasificaciones de creatividad al aplicar diferentes entornos y métricas al mismo problema de diseño.

En consecuencia, las pruebas utilizadas en la investigación de la creatividad deben entenderse como una medida del potencial (la probabilidad) de ser creativo, considerando que el logro creativo depende de factores adicionales no medibles por las pruebas, como el entorno, las habilidades técnicas, el conocimiento de un área, la independencia, las actitudes, la salud o la oportunidad, entre otros.

La creatividad es una competencia crucial para los ingenieros; sin embargo, es ampliamente reconocido que los estudiantes de ingeniería tienen dificultades para desarrollarla porque se centran en problemas con respuestas específicas. Los investigadores han intentado identificar las barreras en el proceso de aprendizaje examinando diversas técnicas para estimular la creatividad de los estudiantes. Otro estudio evaluó cómo profesores y estudiantes percibían la creatividad, concluyendo que los ingenieros se inclinan fuertemente por los métodos bien establecidos y las soluciones más efectivas porque la precisión y la atención al detalle son esenciales en el campo. Las estrategias elegidas son necesarias para promover la creatividad, distinguiendo dos enfoques para potenciarla: el primero implica ofrecer cursos sobre el tema, mientras que el otro busca modificar los métodos de enseñanza para fomentar el pensamiento creativo en el aula, empleando un entorno de aprendizaje creativo y la resolución de problemas como medio de aprendizaje. Una de las necesidades más importantes en la pedagogía de la ingeniería es la creación de evaluaciones que inspiren a los estudiantes a desarrollar sus habilidades creativas y a ser más conscientes de su proceso creativo. Además, los educadores deben abordar las barreras a la creatividad, como el miedo a lo desconocido, la mentoría difícil y las medidas para desarrollar las habilidades creativas en los estudiantes.

La importancia de la creatividad en ingeniería es fundamental, ya que los ingenieros son agentes de cambio y creación; su creatividad es crucial para desarrollar los conocimientos y las habilidades necesarios. La creatividad es uno de los objetivos que los ingenieros deben alcanzar, según la Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET). Diversas herramientas de pensamiento pueden proporcionar una estructura metodológica innovadora y desarrollar la fluidez, flexibilidad y originalidad que requiere la resolución de problemas de ingeniería, como la lluvia de ideas, los mapas mentales, las analogías, el análisis morfológico, TRIZ, ASIT o USIT. El uso del aprendizaje basado en problemas (PBL) o de proyectos de diseño (POL) es la forma “natural” en que los estudiantes se forman para su profesión, desarrollando habilidades intelectuales y organizativas que les permiten concebir simultáneamente soluciones originales y útiles que promueven la creatividad funcional y pragmática. SCAMPER es un método innovador inspirado en la metodología de lluvia de ideas. Esta técnica es muy efectiva para fomentar el pensamiento lateral al generar ideas que optimizan la solución de un problema, ya sea un producto, un servicio o un proceso.