Cómo ChatGPT puede transformar la educación

A pesar de las preocupaciones sobre el posible aumento del fraude académico con ChatGPT, expertos exploran el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para mejorar la educación. La capacidad de ChatGPT para discutir una amplia gama de temas sugiere la posibilidad de crear experiencias educativas personalizadas y conversacionales.

De acuerdo con la revista Nature, el psicólogo educativo Ronald Beghetto, de la Universidad Estatal de Arizona (ASU), lideró un experimento en el que estudiantes de posgrado y profesionales de la enseñanza interactuaron con una colección de chatbots creativos, basados en la tecnología de inteligencia artificial de ChatGPT. Estos bots, diseñados específicamente para fomentar la creatividad, están alojados en una plataforma de la ASU. Así, Beghetto instigó a los chatbots a asumir diversas personalidades que sirvieran de apoyo a los alumnos, como una especie de mentores, desafiando sus suposiciones y generando discusiones sobre temas de tesis y diseño de clases.

Beghetto destaca la idea de utilizar LLMs para leer y resumir grandes cantidades de texto, ahorrando tiempo a estudiantes y profesores, permitiéndoles centrarse en la discusión y el aprendizaje. A pesar de los riesgos, los LLMs pueden ser vistos como una especie de “compañeros de estudio” siempre disponibles. Aunque para que esto ocurra, se deben entender las limitaciones y riesgos, así como de validar herramientas como ChatGPT antes de su implementación en el aprendizaje.

¿Cuáles son los riesgos de usar ChatGPT en clases?

Desde su aparición, el uso de ChatGPT en la educación ha sido objeto de controversia, pues si bien las respuestas que otorga pueden parecer de buena calidad académica, existe la preocupación de que los estudiantes lo usen para completar tareas sin comprender o razonar lo que hicieron, algo que ya ocurría con sitios de internet que ofrecían tareas resueltas por temas.

Además, ya es bastante conocida la gran debilidad de ChatGPT: cometer errores o incluso inventar información, un fenómeno conocido como “alucinación”; están entrenados para fingir inteligencia y prever solo la siguiente palabra más probable en una oración, sin verificar hechos.

Un estudio de la Universidad de California en Los Angeles, reveló que dos versiones de ChatGPT cometieron numerosos errores al ser probados en preguntas de física, química, informática y matemáticas extraídas de libros de texto y exámenes universitarios.

Frente a estos desafíos, la Unesco aboga por comprender su funcionamiento, en lugar de prohibir su uso; validarlas como herramientas antes de integrarlas en procesos de aprendizaje y promover un uso más consciente. En septiembre de este año, este organismo publicó el manual “Orientación para la IA generativa en la educación y la investigación”, análisis profundiza en qué es la inteligencia artificial generativa (GenAI) y cómo opera, presentando las diversas tecnologías y modelos disponibles. Además, identifica una serie de cuestiones éticas y políticas controvertidas tanto en inteligencia artificial en general como en GenAI en particular. El informe aborda la necesidad de examinar pasos clave y elementos esenciales al buscar regular la GenAI desde un enfoque centrado en el ser humano, asegurando un uso ético, seguro, equitativo y significativo. Propone medidas para desarrollar marcos de políticas coherentes y exhaustivos que regulen el uso de GenAI en educación e investigación.

El documento también explora las posibilidades creativas de utilizar GenAI en el diseño de planes de estudio, la enseñanza, el aprendizaje y las actividades de investigación. Además, se sumerge en las implicaciones a largo plazo de la GenAI para la educación y la investigación, brindando una visión integral de este avanzado campo tecnológico y sus potenciales impactos en la sociedad.

¿Qué soluciones hay?

Se puede adoptar la inteligencia artificial (IA) únicamente para brindar asistencia directa a los estudiantes, considerándolo como “tutor” que proporcione orientación personalizada durante ejercicios, algo que probó Beghetto con sus alumnos.

Para evitar errores de estos “tutores”, existe otro enfoque llamado “generación aumentada por recuperación” (RAG), que integra el LLM con un acervo externo de conocimiento especializado, como bibliografía específica o documentos científicos rigurosamente verificados. Esta estrategia busca minimizar errores y alucinaciones al permitir que el LLM se base en cierta información añadida a su entrenamiento original; el tutor virtual estaría entrenado únicamente con las respuestas que sean correctas de acuerdo con el nivel de enseñanza. Este enfoque permitiría que los profesores construyan sus propios chatbots según el nivel académico, proporcionando experiencias de aprendizaje mejoradas y más informadas.

Un ejemplo aún en fase experimental es el asistente educativo Khanmigo, producto de la colaboración entre la famosa organización educativa Khan Academy y OpenAI, el cual utiliza GPT-4 para dar consejos a estudiantes mientras estos trabajan con ejercicios.

Sin embargo, el acceso, la equidad y la imparcialidad de la información proporcionada por los LLMs seguirán siendo una preocupación; ¿las versiones de pago aumentarán las disparidades? ¿La información suministrada estará sesgada? ¿Estas consideran conocimientos y perspectivas de grupos subrepresentados?

A medida que los LLMs se integran a la cotidianidad, la forma en que se enseña y evalúa el aprendizaje necesita ajustarse, y quizá deban empezar a ver como lo que son: herramientas inteligentes, nunca como inteligencias humanas.

El documento de la Unesco “Orientación para la IA generativa en la educación y la investigación” se encuentra por el momento únicamente en su versión en inglés en la dirección https://www.unesco.org/es/digital-education/ai-future-learning/guidance

Por: Gerardo Sifuentes

Foto: Unesco

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