La siguiente nota fue realizada para la Revista Educativa El Arcón de Clio por Mariana Ferrarelli(1). Licenciada y profesora en Ciencias de la Comunicación. Magíster en Metodología de la Investigación. Es profesora de Tecnología Educativa del Profesorado Universitario de la Universidad Isalud.
Incorporar tecnologías en el aula supone, entre otras cosas, prestar atención al tipo de actividad que proponemos al estudiantado y mirar qué rol asumen ellos y ellas en la construcción de conocimiento. Preparar una presentación interactiva muy completa y colorida, pero asociada, por ejemplo, a la transmisión de contenidos o a preguntas de verificación que no demandan grandes desafíos cognitivos, redunda en operaciones como memorizar o aplicar conocimientos que no apuestan a la creatividad o a la evaluación de materiales y contenidos.
Si el objetivo de toda educación es poner al estudiante en el centro del proceso educativo para el desarrollo de su máximo potencial, resulta prioritario evaluar qué caminos reales habilitar como docentes para lograr ese objetivo. En tiempos de inteligencia artificial generativa (IAG), esta pregunta cobra nuevos significados. Por eso en los siguientes párrafos avanzo en valoraciones respecto del sentido pedagógico de incorporar agentes inteligentes en diversos procesos de enseñanza en la universidad con foco en la centralidad del alumnado.
Como parte de mis experimentaciones con las tecnologías generativas en el aula, en los últimos meses diseñé una serie de asistentes basados en IAG: un bot y un gemelo generativo, ambos pensados para apoyar el aprendizaje de docentes en formación y materialmente diferentes, como veremos a continuación. Comparto en los próximos apartado estas dos experiencias de trabajo en el ámbito de la formación docente y ofrezco perspectivas y preguntas que pulsan reflexiones en varias direcciones.
Bot para responder a cuestiones operativas y de contenido.
Dependiendo del contexto y de la modalidad de cursada, responder consultas sobre el contenido de un espacio académico o atender preguntas operativas (fecha de la próxima clase, bibliografía para leer o link al aula virtual) suele ocupar parte del tiempo docente. Para agilizar los intercambios, avancé en el diseño de un bot mediante la herramienta Poe con el fin de atender preguntas puntuales en un curso de formación docente. A este proceso le siguió otro en el que co-diseñamos con colegas del ámbito de Ciencias del Comportamiento otros dos bots pero a partir de otra herramienta: Voiceflow. En ambos casos, Poe y Voiceflow, se trata de aplicaciones muy intuitivas, denominadas ‘no code’, que no requieren conocimientos de programación para su manipulación.
El diseño involucró cargar el contenido a partir del cual el asistente toma la información para responder dudas y consultas, definir algunos parámetros y elegir sobre qué modelo de lenguaje se apoya para generar las respuestas. Si bien la incorporación de estos agentes no humanos en la cursada se planteó desde una perspectiva lúdica (probar a hacer preguntas, jugar a ver qué contesta), el horizonte de eventualmente integrar estos dispositivos en el contexto universitario genera algunas reflexiones que comparto a continuación:
- Foco en el contenido: el diseño de un bot permite la carga de contenido específico y así concentrar el trabajo con documentos y archivos en pdf. Este rasgo limita el comportamiento del agente de IAG a interacciones asociadas a la transmisión de información.
- Dinámicas de recupero de información: dado el foco en el contenido, en principio no se estimulan dinámicas de creación. Se mantiene la lógica del copy/paste.
- Estudiantado como mero receptor: más allá de la interacción habilitada por el formato ‘chat’, el bot aporta información para ser distribuida a los destinatarios de manera relativamente unidireccional.
- Demanda cognitiva: dependiendo de la consigna y con independencia de las posibles sugerencias que el sistema pueda ofrecer, el foco en el contenido se relaciona con operaciones como recordar, aplicar y recuperar contenidos de manera declarativa.
Si bien son interesantes las interacciones con estos dispositivos especialmente creados a partir de contenido, el uso potencial es relativamente limitado. Por diseño, los bots proponen un vínculo más reactivo con el conocimiento.
Gemelo generativo para la resolución de problemas.
En el contexto de los desarrollos recientes en IAG y a diferencia de los bots del punto anterior, podemos definir un gemelo generativo como un agente no humano basado en el uso alternativo de IA generativa en el cual se busca que el sistema asuma un rol específico para apoyar el aprendizaje del estudiantado y brindarle apoyos y andamiaje en la resolución de un problema o situación de aprendizaje puntual. Se trata de un ‘doble o copia’ del docente (de aquí la palabra gemelo) que ofrece preguntas, sugerencias y ejemplos en un ciclo de trabajo áulico que no involucra necesariamente trabajo explícito con contenido, sino el desarrollo de competencias y desempeños (en este caso, pedagógicas). En esta oportunidad, la incorporación ocurrió en el contexto de un espacio de formación inicial, con estudiantes-docentes a quienes se les ofreció un gemelo generativo para asistirlos en el rediseño de una actividad para su propio alumnado(2).
A diferencia de los bots anteriores que se apoyan en una herramienta específica, un gemelo generativo no se programa con aplicaciones definidas para ese fin, sino que se crea a partir de sucesivas iteraciones(3) con algún chat generativo (ChatGPT, Gemini o Copilot, por ejemplo) hasta lograr que el sistema asuma el rol deseado: tutor generativo, asesor pedagógico, colaborador experto, ingeniero, responsable de laboratorio. El término deriva de los denominados gemelos digitales utilizados en la industria aeronáutica y aeroespacial(4), entre otras, que involucran la creación de copias digitales de objetos o procesos físicos para analizar su desempeño y anticipar posibles fallas funcionales.
En el ámbito educativo, pensar en términos de gemelos generativos implica trabajar en pareja pedagógica con un agente no humano ubicado en un rol específico de asistencia al docente para apoyar al estudiantado en el desarrollo de una tarea puntual (diseñar una experiencia de laboratorio, resolver una tarea en pasos, establecer un protocolo a partir de una simulación). En este caso, a partir del trabajo con enfoques de enseñanza diversificada, se solicitó a los futuros docentes que rediseñen una actividad para que esté alineada con los principios de trabajo en Aulas Heterogéneas. Como no se trataba de una propuesta de desarrollo conceptual, sino que el trabajo se centraba en diversos desempeños (diseño de una actividad diversificada, toma de decisiones, selección de recursos y opciones de trabajo, etc.) se optó por la incorporación de un gemelo generativo que ofreció sugerencias, ejemplos e ideas para la acción. Son las y los estudiantes quienes eligieron qué curso de acción seguir a partir de lo aprendido, y fundamentar sus decisiones luego en forma oral.
Algunas consideraciones a tener en cuenta en función de esta experiencia son:
- Orientación a la acción: este rasgo permite ir más allá del contenido y prácticas asociadas al conocimiento declarativo. El foco está puesto en los desempeños y la toma de decisiones.
- Reflexión sobre prompting: las diversas iteraciones y el comportamiento más ‘libre’ del agente no humano promueven consideraciones sobre cómo se estructura el pedido o prompt ingresado en el chat.
- Estudiantado en un rol creativo: al tratarse de una tarea de rediseño o resolución de problemas, el foco del trabajo es la creación y la eventual evaluación de contenidos, ideas y alternativas, siempre por parte del estudiante.
- Demanda cognitiva: avanzamos hacia operaciones de orden superior asociadas a la creación y análisis de contenidos y alternativas de acción.
En tiempos en que algunas tecnologías se ponen de moda, es importante volver a la reflexión sobre el sentido del rol docente en el aula y el de las actividades que proponemos al estudiantado, incluyan o no IA generativa. Pensar las propuestas orientadas a la acción y en clave de construcciones colectivas potencia los aprendizajes y libera nuestra imaginación pedagógica, un aspecto irreemplazable de la tarea de enseñar.
Materiales para seguir profundizando:
Recursero “IA en el aula” con materiales y lecturas sobre incorporación de la IA generativa en educación.
Documento UdeSA con pistas para incluir IA generativa en el aula.
Conversatorio en vivo sobre cómo evaluar en tiempo de IA generativa.
Versión en inglés: https://docs.google.com/document/d/11qIToaJNJMyYqK_mzrBMlWRnAs6bRnycLOlijsHrqFk/edit
Referencias bibliográficas:
1. Doctoranda en educación. Especialista en IA en educación
2. Ver Ferrarelli, M. y Corvalán, N. (2024). Gemelos generativos: un relato de experiencia con la IA como pareja pedagógica alternativa. Revista Isalud. En prensa.
3. Nos referimos a repetir varias veces el pedido que se ingresa en el chat generativo para ampliar un contenido o mejorar el resultado ofrecido por el sistema.
4. Ver Grieves, M. and Vickers, J. (2016). Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems (Excerpt).
5. Ver Anijovich, R. (2014). Gestionar una escuela con aulas heterogéneas: enseñar y aprender en la diversidad. Paidós.
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