Foro Invertido de InterConectados 2025: Tu voz importa para crear el tema principal

La sugerencia de Paul Esqueda el día de ayer, que levanto to este proceso…
Hola Luis, se me ocurre un tema para el foro invertido “Educación en tiempos de inteligencia artificial”

La verdad creo que el tema de la implementación de la inteligencia artificial es muy novedoso y atractivo. Es hablar del presente incipiente, pero sobre todo en el futuro, en la investigación literalmente de mañana. La realidad es que difícilmente alguien se podría llamar «experto» hoy en inteligencia artificial porque esto apenas está empezando, pero creo que quienes ya las estamos usando podríamos tener varios temas que tocar con base a nuestra experiencia: 1) Aplicaciones en investigación; 2) Limitaciones que hemos encontrado; 3) Implicaciones éticas como lo mencionan; 4) El futuro evolutivo de la humanidad con estas herramientas (¿cómo modificará nuestra forma de pensar y de interactuar?) y para mí el que más me preocupa por su implicación a largo plazo: 5) Las implicaciones epistemológicas (origen del conocimiento, ¿quién regula contenidos? porque a largo plazo la «verdad» que manejen estas herramientas será la «verdad» de quienes lo utilicen, si no nos cuestionamos estas cosas, que de cierta forma es algo que ya está pasando con el internet en general y con las redes sociales, pero ahora se le sumarán estas herramientas a las que además se atribuyen capacidades superiores). En fin, me parece que es un muy buen tema para un foro.

Saludos. Aprovecho como autor del texto, invitar a los amables lectores a ser abiertos con la inteligencia artificial en el sentido que puede ser una herramienta útil, como lo han sido todas en el desarrollo tecnológico y científico. Bien empleada será grandioso y mal empleada generará daños.
Así ha sido siempre y muchos ejemplos sobran.

Con una primera lectura sobre los posibles temas del Foro Invertido 2025, como decimos coloquialmente «a vuelo de pájaro», me permito comentar lo siguiente: los tres temas son, sin duda, interesantes y pertinentes. Quiero analizarlos mejor, pero hay preguntas formuladas desde Gemini que pueden conectar los temas. Alfabetización digital, pensamiento crítico y ética formativa, son importantes en estos tiempos. Ahora bien, el tercer tema me parece es el que más se ajusta o sigue la línea de CC. Ahora, analizar CC, Alfabetización digital y uso de la IA en investigación de campo, por decir algo, podrían ser temas de interés. Incluso se puede incorporar el análisis de las competencias blandas en investigación, bien conociendo experiencias, o bien con reflexiones teóricas e incluso metodológicas que orienten una nueva forma de hacer CC. Me parece que podemos contar con documentos, estudios, análisis sobre la IA, , bien, sería importante saber si hay en nuestro país experiencias concretas en educación que incluya la aplicación de la IA en la enseñanza, la formación docente, incluso la formación ciudadana. Sigo revisando y ojalá podamos concretar un tema que convoque para intercambiar ideas, experiencias y perspectivas. Saludos

De acuerdo con el tema Inteligencia Artificial y su impacto en la educación. Hice la siguiente consulta a ChstGPT:
is respondió lo siguiente:

¿Cuál es la tecnología más significativa de los últimos años?

Es una gran pregunta — y bastante amplia — así que aquí tienes una perspectiva bien pensada.

La “más significativa” tecnología en los últimos años depende de cómo definas “significativa”: ¿para la sociedad, la economía o la humanidad en general? Aquí tienes algunos de los candidatos más reconocidos:

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1. IA Generativa

Por qué es significativa:
• Herramientas como ChatGPT, DALL·E, Midjourney y otras han puesto la IA avanzada al alcance de todos.
• Pueden generar texto, arte, música, código — transformando industrias como la educación, los medios, el diseño y el desarrollo de software.
• Está generando debates enormes sobre derechos de autor, ética y el futuro del trabajo.

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2. Tecnología de Vacunas de ARNm

Por qué es significativa:
• Las vacunas de ARNm contra la COVID-19 (Pfizer-BioNTech, Moderna) fueron la primera aplicación a gran escala de esta tecnología.
• Se desarrolló durante décadas, pero demostró su valor salvando millones de vidas rápidamente.
• La misma tecnología se está adaptando ahora para el cáncer, el VIH y otras enfermedades.

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3. Energía Renovable a Gran Escala + Almacenamiento

Por qué es significativa:
• Grandes avances en energía solar, eólica y especialmente en almacenamiento con baterías (por ejemplo, los Megapacks de Tesla) están impulsando la transición hacia energías limpias.
• Es crucial para combatir el cambio climático a gran escala.
• Una energía más barata y confiable podría transformar las economías globales.

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4. Avances en Computación Cuántica y Chips

Por qué es significativa:
• La computación cuántica aún está en sus primeras etapas, pero promete resolver problemas imposibles para los superordenadores actuales.
• Los diseños avanzados de semiconductores (como los chips de la serie M de Apple) muestran lo potentes y eficientes que se han vuelto.

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5. Edición Genética con CRISPR

Por qué es significativa:
• Herramientas de edición genética como CRISPR-Cas9 han avanzado rápidamente.
• Ya se están utilizando en ensayos clínicos para curar enfermedades genéticas raras.
• Esto podría transformar la medicina, la agricultura y la bioingeniería.

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¿Una respuesta corta?

La IA generativa es probablemente la tecnología más “visible” y transformadora para la vida cotidiana ahora mismo.
Las vacunas de ARNm son la innovación más salvadora de vidas de los últimos años.
La tecnología de energía limpia es la más trascendental para el futuro del planeta.

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Si quieres, puedo acotar esto según tus intereses específicos — por ejemplo, “la más significativa para startups”, “para la salud” o “para el desarrollo global”. ¿Quieres que lo enfoque en alguna área concreta?

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Saludos. A mi me gusta el tema 1. Es pertinente y actual. No tienes que tener experticia técnica porque lo que interesa es su uso en el contexto educativo.

Soy partidario del primer título 1. Inteligencia Artificial y Ética en la Educación Superior: Desafíos y Oportunidades para el Pensamiento Crítico y la Ciudadanía Digital. Los académicos estaremos sin oficio si no sabemos aprovechar sagazmente la IA. Nuestra obsolescencia y decadencia está en la puerta de la esquina. Desde las autoridades de la Educación Superior se prepara una cátedra sobre inteligencia artificial. De mi parte podría contribuir con el cambio en los académicos en la gestión de la docencia, investigación, extensión, gestión y manejo personal en la Educación Superior, haciendo énfasis en la investigación

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente la educación superior, ofreciendo nuevas oportunidades para personalizar el aprendizaje, optimizar la administración y mejorar la investigación. A continuación, se presenta un resumen de los usos más relevantes y actuales de la IA en este ámbito:

Aplicaciones de la IA en la Educación Superior

1. Personalización del aprendizaje
• Plataformas impulsadas por IA adaptan el contenido educativo al ritmo y estilo de aprendizaje del estudiante.
• Sistemas de tutoría inteligente (como Squirrel AI o Khanmigo) ofrecen apoyo individualizado.
• Recomendaciones de cursos basadas en desempeño previo.

2. Evaluación automatizada
• Corrección automática de exámenes de opción múltiple y redacción.
• Evaluación por rúbricas con IA (usada en ensayos, presentaciones y proyectos).
• Retroalimentación instantánea, reduciendo la carga de trabajo del profesorado.

3. Asistentes virtuales y chatbots
• Chatbots para responder preguntas frecuentes de estudiantes (admisión, matrícula, pagos).
• Asistentes académicos 24/7 para orientación o repaso de contenidos.

4. Análisis predictivo y éxito estudiantil
• IA analiza datos de rendimiento para identificar estudiantes en riesgo de abandonar.
• Permite diseñar intervenciones tempranas y estrategias de retención.

5. Investigación académica
• IA acelera el análisis de grandes volúmenes de datos.
• Ayuda en la redacción y revisión de artículos científicos.
• Asistentes de laboratorio inteligentes para simulaciones y análisis.

6. Automatización de tareas administrativas
• Optimización de horarios, gestión de inscripciones, seguimiento de egresados.
• IA en recursos humanos para reclutamiento docente o evaluación de desempeño.

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⚖️ Desafíos y consideraciones éticas
• Plagio y uso indebido de herramientas de IA generativa (como ChatGPT o Gemini).
• Privacidad de datos: manejo ético de la información académica y personal.
• Brecha digital: no todos los estudiantes tienen acceso igualitario a la tecnología.
• Dependencia tecnológica: riesgo de reemplazar el juicio crítico o la interacción humana.

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Tendencias emergentes (2025)
• Educación aumentada por IA generativa: creación de materiales personalizados (videos, exámenes, presentaciones).
• Evaluaciones orales con IA: análisis de habilidades comunicativas y argumentativas.
• Gemelos digitales del aprendizaje: modelos predictivos del progreso individual.
• Integración con Realidad Virtual y Aumentada impulsada por IA. Qué hacer:
• Promover debates horizontales entre distintos actores clave (educadores, estudiantes, tecnólogos, líderes sociales).
• Imaginar y diseñar una universidad temática del futuro en diálogo con los retos y posibilidades que plantea la Inteligencia Artificial.
• Usar una metodología de foro invertido, donde la voz principal la tienen los participantes.

Le pedí a Gemini (versión gratuita) que me resumiera, y tradujese al español cuando fuese necesario, una serie de notas enviadas por José Álvarez Cornett en relación a detalles que deben ser conocidos a la hora utilizar IA. Este fué el resultado:

Limitaciones y Desafíos en el Uso de la Inteligencia Artificial en Contextos Educativos

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo, particularmente en Venezuela, presenta desafíos significativos que deben ser considerados por los profesionales. Es crucial diferenciar entre las capacidades de las aplicaciones de IA gratuitas y las versiones de pago, así como comprender las implicaciones del idioma en el rendimiento de estas herramientas.

Las aplicaciones gratuitas de IA exhiben limitaciones inherentes que restringen su utilidad en entornos académicos exigentes. Estas restricciones incluyen funcionalidades reducidas, límites de uso, información potencialmente desactualizada y posibles preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos. A diferencia de sus contrapartes pagas, las herramientas gratuitas carecen de funcionalidades avanzadas, opciones de personalización robustas y un nivel adecuado de soporte técnico. Los modelos de IA gratuitos suelen ser menos potentes, lo que puede derivar en la generación de contenido menos matizado o preciso, especialmente al abordar temáticas complejas. Por lo tanto, cualquier análisis sobre el empleo de la IA en educación debe asumir que se refiere, predominantemente, a las aplicaciones de pago.

Otro factor crítico es la dependencia del idioma en el desempeño de los modelos de IA. Existe una diferencia notable en la calidad y disponibilidad de los datos de entrenamiento, así como en las particularidades estructurales y el contexto cultural de los idiomas. Históricamente, el inglés ha contado con mayores y más accesibles conjuntos de datos para el entrenamiento de la IA, lo que ha propiciado el desarrollo de modelos lingüísticos más avanzados. En contraste, los modelos de IA para el español han enfrentado limitaciones debido a la escasez de datos, lo que ha repercutido en la calidad de sus resultados. Aunque se están realizando esfuerzos para generar conjuntos de datos más amplios y diversos en español, la fragmentación de las empresas tecnológicas en lengua española, su orientación a funciones específicas (como la traducción) y la predominancia del español de España sobre otras variantes latinoamericanas, ralentizan el avance. Además, gran parte de los datos disponibles en español son propiedad privada o se encuentran en repositorios inaccesibles para el entrenamiento de modelos de IA. Esto lleva a que las soluciones de IA en español a menudo sean «manufacturadas» en otros idiomas y entrenadas con datos traducidos del inglés al español, lo que disminuye drásticamente su eficiencia y precisión.

En el contexto venezolano, es plausible que muchos educadores que exploran el uso de la IA no estén plenamente conscientes de estas complejidades. La falta de conocimiento sobre las limitaciones de las herramientas gratuitas y las particularidades del procesamiento del lenguaje en español puede llevar a expectativas poco realistas o a la implementación ineficaz de estas tecnologías. Comprender estos factores es fundamental para una adopción crítica y efectiva de la IA en el ámbito educativo.

De IA poco sabemos los que no estamos en esa área, por lo menos yo solamente uso Gemini, Bing, Edge, Copilot y otras para hacer diseño, búsqueda de información y otras menudencias. El tema Educación en tiempos de IA es muy interesante, porque los chicos que la están manejando colocan el tema, descargan, ponen sus datos y entregan el trabajo sin mayor investigación que hacer. Recuerdo que a nivel universitario los profesores que evaluaban tesis se valían de un programa, tipo AI de aquel momento, para determinar plagios. Es necesario que nuestros profesores de Educación Media y diversificada tengan conocimiento de IA

Reflexionando sobre los retos para la movilización del conocimiento en InterConectados podemos encontrar esta relación entre la década pasada (uso de las tecnologías de información y comunicación y la presente (uso de la inteligencia artificial):

En la década pasada se desarrolla el Camel (cursos abiertos masivos en línea) para desarrollar la colaboración entre sus usuarios (google drive, one drive, etc). En este se emplea la inteligencia artificial (múltiples plataformas) para desarrollar la colaboración.

Sobre la interacción: con la Tics se emplean las plataformas de comunicación (incluyen las redes sociales) y con la IA participan chatbots y asistentes virtuales.

El contenido es colaborativo y abierto con las Tics mientras que con la IA es automatizado pero con la posibilidad de personalizarlo a los intereses del usuario.

Con las Tics la mayor preocupación viene sobre la seguridad de los datos y con la IA hay dilemas éticos sobre la creación de contenido y la acción del sesgo algorítmico.

Es un tema mucho más denso de lo que se pueda abarcar aquí pero es un esbozo.

Conversando con una maestra de computación de una escuela primaria en Caracas, me dió algunos datos de interés:

Las computadoras existentes en el laboratorio son muy antiguas, de las 10 o 12 que hay instaladas, en la práctica solo funcionan la mitad.
Las portátiles se han dañado y no hay quien las repare; algunas que aún funcionan se quedaron programadas con funciones muy obsoletas, no hubo seguimiento ni actualización para ellas.

No les permiten usar Microsoft como sistema operativo, por lo que utilizan programas emuladores de Word, Excel y Powerpoint.
La maestra ha conseguido otros programas educativos para niños, que los ayudan a aprender matemáticas, lenguaje o ciencias; ninguno de estos funciona con internet. El internet de la escuela solo lo usan en la oficina administrativa.

La maestra diseñó un curso en las tardes (1 hora, 4 días a la semana) para enseñar a los niños a utilizar IA, para ello los niños debían traer su celular, tablet o laptop y pagar $5 semanales. De la población estudiantil de 220 niños se inscribieron 14, los cuales se fueron retirando por diversos motivos y solo 4 terminaron el año escolar participando en el curso.

Le pregunté su opinión sobre el uso de IA para las tareas y me dijo que es necesario enseñarles a los niños a utilizarla…
Cuando le mencioné el problema ético, que los niños no piensan, solo copian y pegan lo que arroja la inteligencia artificial y que no razonan el contenido de lo que estudian, me dijo que es responsabilidad de los padres supervisar el buen uso de la herramienta.

Mi opinión:

Para poder llegar al uso de IA, primero deberíamos tener equipos adecuados y buen acceso a internet en la escuela.

Enseñar a utilizar herramientas básicas de computación, investigar en internet.

Enseñar al niño a pensar, a tener pensamiento critico, lectura comprensiva, redacción, etc.

Y por último, enseñar tanto a los niños como a los maestros, padres y representantes sobre la parte ética, las ventajas y desventajas del uso de la IA en la etapa escolar.