Introducción
El profesorado universitario se encuentra ante retos y desafíos, uno de ellos es la alfabetización, apropiación y desarrollo de competencias vinculadas con la Inteligencia Artificial. Si bien, aunque en el campo educativo se trate de un tema relativamente reciente y en producción ascendente (desde el año 2015 en índices como Scopus), tal como lo refiere Villota & Iglesias (2022), también ha sido objeto de atención a partir de las recomendaciones éticas de la UNESCO (2022) así como las orientaciones sobre el uso de IA en la educación e investigación (UNESCO 2024).
Si bien, se está ante nuevos escenarios para el aprendizaje no sólo del estudiantado sino del profesorado. Aquí es clave el aprendizaje a lo largo de la vida y la posibilidad de ver el cambio como una oportunidad para seguir mejorando no sólo a nivel profesional. Por tanto, los modelos de IA representan una fuente para: a) nuevas formas
de conocimiento, b) visiones de mundo, c) enriquecimiento de sistemas de conocimientos y d) valoración de nuestros bienes de conocimiento (Giannini, 2023).
Ciertamente, pareciera advertirse posiciones optimistas, apocalípticas, normativas e integradas a la incorporación de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior situadas dentro de la emergencia y desarrollo de su estudio. En medio de estas significaciones, se identifican derroteros para los docentes. Uno de ellos corresponde a los desafíos pedagógicos y éticos en la enseñanza de la investigación a estudiantes universitarios.
Énfasis en materia ética Si bien, América Latina dispone de documentos previos sobre políticas públicas en
materia de IA y sus modelos de gobernanza incipientes (Aguerre, 2020), también dan cuenta del trabajo realizado en la región aún con las dificultades de adopción. Sobre este particular, resulta un tema fundamental el contenido normativo de responsabilidad prospectiva y retrospectiva, incluyendo marcos de observancia práctica y rendición de
cuentas (Lara 2020).
La apropiación de la IA también demanda nuevas peticiones, según lo señalado en materia jurídica por algunos expertos. Así, por ejemplo, llama la atención que aún con un Marco ético para la IA en Colombia sea importante incorporar (en el caso de los robots) el alcance de daños o perjuicios (Zabala y Zuluaga, 2021). Sobre esta materia los juristas de seguro tendrán muchas aportaciones y más si se trata de orientaciones en la docencia donde ya se muestran escenarios en América Latina. Vale entonces citar algunas iniciativas al respecto, la Universidad de Concepción de Chile la cual cuenta con Eva (quien reconoce las emociones) y Renato (enseñará lenguaje de programación).
En consecuencia, los principios orientadores del uso de la IA no sólo corresponden a las políticas estatales en materia tecnológica, al nivel de apropiación docente (inicial, medio o alto), el aporte de la empresa o la alfabetización de la ciudadanía. Dependen de la contribución al desarrollo humano a través de la IA. ¿Realidad alcanzable o acentuación de brechas digitales? dependerá de la suma de esfuerzos de los actores sociales. De modo que parece evidente que: “um uso responsável da IA, que é uma IA justa, transparente e que respeite a privacidade das pessoas. Como toda nova tecnologia, a razão de sua existência deve ser melhorar a vida das pessoas, não deixando ninguém
para trás” (Carvalho, 2021, p.32).
Referencias
Aguerre, C. (2020). Estrategias nacionales de la IA y gobernanza de datos en la región.
En C. Aguerre, (Ed.). Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe. Ética, Gobernanza y Políticas. CETyS Universidad de San Andrés.
Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Inteligência Artificial: riscos, benefícios e uso responsável. Estudos Avançados, 35(101), 21–36. https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2021.35101.003
Giannini. S. (2023). Generative AI and the future of education. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385877
UNESCO. (2022). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Adoptada el 23 de noviembre de 2021.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa UNESCO. (2024).
Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Educación 2030. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227 Villota Enríquez, J. A. & Iglesias Paz, G. (2022). La inteligencia artificial en el campo de la educación superior. En: Villota Enríquez. J. A.; González Valencia. H. y Medina Agredo, P. (eds.científicos). Educación y sociedad: cambios y transformaciones desde la ciencia y la tecnología. (pp. 19-40).Editorial Universidad Santiago de Cali.
https://libros.usc.edu.co/index.php/usc/catalog/download/437/604/8203?inline=1 Zabala, T y Zuluaga, Paola. (2021). Los retos jurídicos de la inteligencia artificial en el derecho en Colombia. JURÍDICAS CUC, 17(1), 475–498.
https://doi.org/10.17981/juridcuc.17.1.2021.17
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