1.5 Alfabetización IA
Vivir en sociedades en proceso de digitalización exige nuevas prácticas educativas, una reflexión ética, un pensamiento crítico, prácticas de concepción responsables y nuevas competencias, dadas las implicaciones para el mercado laboral, la empleabilidad y la participación cívica (Martins 2024).
Necesidad de Formación Crítica: Es fundamental que todos los ciudadanos desarrollen alfabetización en IA y pensamiento crítico para comprender los fundamentos científicos y técnicos de la IA. Esto ayuda a desmitificar la tecnología, superando percepciones erróneas.
Entender la Colaboración Humano-IA: La IA debe verse como una herramienta de cooperación y colaboración (Inteligencia Híbrida) que aumenta y amplifica las capacidades humanas, en lugar de un sistema que simplemente imita o reemplaza la inteligencia humana.
Para colaboracion humano IA hablar de CENTAURO Y CENTAURO INVERSO (Cory Doctorow)
Hércules y el centauro Neso. Giambolgna (1598). Foto de Frank Fleschner. Wikimedia Commons
Según el informe de la OCDE "Digital Education Outlook 2026", la cooperación entre docentes e inteligencia artificial se define a través de dos marcos conceptuales complementarios: uno basado en tres paradigmas generales y otro que detalla cinco niveles específicos de "teaming" (trabajo en equipo).
1. Los tres paradigmas de integración
El informe establece tres caminos fundamentales en los que los humanos y la IA pueden trabajar juntos:
• Reemplazo (Automatización): La IA ejecuta tareas que tradicionalmente realiza el docente con una intervención humana mínima o nula. El objetivo principal es la eficiencia y productividad, permitiendo automatizar tareas rutinarias como la calificación de pruebas de opción múltiple o el diseño inicial de planes de lecciones.
• Complementariedad: La IA funciona como una herramienta de apoyo que amplía las capacidades del docente mientras este permanece activamente involucrado. Se busca emparejar el juicio humano con la eficiencia de la máquina para que trabajen en tándem.
• Aumentación: Es el enfoque más efectivo, donde la IA se integra profundamente en los procesos cognitivos y pedagógicos del profesor para mejorar su competencia real. En este modelo, docente e IA colaboran de forma iterativa, criticando y refinando los resultados mutuos para lograr una calidad de enseñanza superior a la que cualquiera de los dos alcanzaría por separado.
Partiendo de los conceptos de complementariedad y aumentación, el informe propone un marco de cinco niveles de interacción profesional:
1. Teaming Transaccional: Se basa en un mecanismo de solicitud-respuesta. El docente da una instrucción y la IA genera un resultado discreto. Su objetivo principal es ahorrar tiempo en tareas repetitivas mediante la ejecución directa de pedidos.
2. Teaming Situacional: Se enfoca en crear una conciencia compartida del contexto. La IA recopila y procesa datos del aula (digital o física) y ofrece información significativa al docente para que este tome decisiones pedagógicas mejor fundamentadas.
3. Teaming Operacional: Implica la cooperación en la planificación y ejecución. El docente define objetivos e intenciones pedagógicas, y la IA incorpora estos objetivos en su toma de decisiones para asistir en su cumplimiento de forma autónoma.
4. Teaming Práxico: Se centra en el desarrollo de prácticas compartidas a lo largo del tiempo. La IA aprende de los hábitos y preferencias del docente, mientras que el docente adapta su práctica basándose en las sugerencias pedagógicas de la IA.
5. Teaming Sinergístico: Es el nivel más avanzado (correspondiente a la aumentación). Existe un diálogo crítico y constructivo donde ambos agentes evalúan las propuestas del otro con lógica y evidencia. Se resuelven problemas complejos mediante una "resonancia creativa" que produce soluciones innovadoras inaccesibles para el humano o la IA por sí solos.
La recomendación final de la OCDE es un enfoque de "pedagogía primero":
• Juicio profesional: El docente siempre debe ser responsable de validar y endorsed (respaldar) el resultado generado por la IA.
• Diseño intencional: La IA debe integrarse en escenarios de aprendizaje diseñados por el profesor para alcanzar objetivos específicos, no como un atajo de productividad.
• Alfabetización en IA: Los docentes necesitan formación no solo en el manejo técnico (prompts), sino en la comprensión de los mecanismos internos de la IA y su impacto socio-emocional en el aula.
Competencias docentes, estudiantes (UNESCO y Ailit)
Asociado a estas competencias, está el saber cuándo no usar la tecnología. En este sentido, para los docentes saber cuándo la tecnología realmente aporta valor a un proceso educativo es fundamental. Por ejemplo, ¿cuando la tecnología está permitiendo a las personas hacer cosas que de otro modo no serían posibles? Por lo tanto, y al mismo tiempo, darse cuenta de dónde la tecnología no aporta realmente valor es una competencia esencia. CAP 2 LUDMILA
