‘TLC sèries’. Tractament de la IA generativa per reforçar els processos educatius

Les tasques d’observació i anàlisi de les tendències educatives i la innovació a l’eLearning Innovation Center (eLinC) posen el focus en les bones pràctiques internes i externes per ajudar a l’evolució del model educatiu a la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Els membres de l’equip d’Anàlisi de l’Aprenentatge i de la Docència José López Ruiz i Desirée Gómez Cardosa han efectuat una anàlisi de centres encarregats de promoure la innovació educativa a les universitats (els coneguts com a Teaching and Learning Centers). A cada article de les ‘TLC sèries’ es desgranarà un aspecte amb lligams a l’actuació dels centres. Dins aquesta entrada, els autors reflecteixen l’actuació que han adoptat els diferents centres per integrar la IA generativa dins els processos formatius.

La irrupció de la IA generativa dins les universitats

Superada la primera etapa crítica amb tota mena de declaracions i principis institucionals d’emergència que van provar de frenar les vulnerabilitats que presentava un ús inapropiat de la IA generativa (propietat intel·lectual, integritat acadèmica, privacitat, descàrrega cognitiva, etc.), les universitats han iniciat el procés d’alfabetització de la IA, a l’hora que intenten aprofundir en consensos sobre “on” i “com” establir els límits en la incorporació de les seves capacitats dins la pràctica educativa. Tot i que les possibilitats de la IA creixen pràcticament diàriament, les universitats miren d’avançar i tenir actualitzats plans i recomanacions clars per utilitzar-la en els processos d’avaluació, pràctica docent, recerca, disseny de cursos i programes, etc. Com assenyalen alguns autors (Ward et al.,2024) l’acadèmia simplement ha de començar a integrar la IA generativa a l’ensenyament i l’aprenentatge (entre altres àrees de les institucions), malgrat que encara no es tinguin totes les respostes.

Passada doncs aquesta lògica reacció inicial de pànic i excitació per la sacsejada que la IA generativa pot representar en l’àmbit educatiu, cal endinsar-se en el terreny de les certeses, estimant les possibilitats reals de la IA en la seva trajectòria i analitzant, quines eines poden estar assolint el seu nivell de productivitat (plateau of productivity) en termes d’aplicació a la pràctica educativa i situant-la en el Gartner Hype Cycle (Koh & Doroudi, 2023). Aquest cicle caracteritza la progressió típica d’una tecnologia emergent des de l’excés d’entusiasme dels usuaris i dels mitjans a través d’un període de desil·lusió fins a una eventual comprensió de la rellevància i el paper de la tecnologia en un mercat o domini (Lynden & Fenn, 2003), en aquest cas, a l’anàlisi citada d’una mostra d’articles en la comparativa de Gartner, els autors fan una estimació d’aquest trànsit de la IA des d’unes expectatives inflades fins a escenaris més propers d’aplicació. Així doncs, les institucions educatives comencen a recórrer per l’etapa d’acceptació i convivència on la tecnologia nouvinguda va prenent protagonisme i es va capilaritzant en diferents aspectes dels processos educatius. Influenciats pels seus model d’universitats i estratègies educatives, el personal dels centres en col·laboració amb les facultats (i estudiants), s’afanyen a ajudar a estructurar i teixir els plans i les preferències que preparin a les institucions per aprofitar totes les oportunitats que els ofereix la IA per redefinir els seus processos docents i d’aprenentatge.

En aquest context d’ús on mica en mica la IA va guanyant terreny en l’experiència d’aprenentatge i acadèmica de l’estudiant, les institucions es mouen en el delicat l’equilibri de no deixar escapar cap possibilitat de la IA que sumi a la qualitat de la seva proposta formativa, articular accions concretes per garantir una aplicació ètica, gestionar el canvi i les renúncies, per exemple en els rols educatius i les obligades cauteles davant el risc de pèrdua de significació de l’aprenentatge, fiabilitat d’acreditació i danys en la imatge de la universitat a conseqüència d’integracions precipitades o inadequades. Tot i això, les institucions comencen a ser conscients que, per aprofitar totes les seves possibilitats, cal que les persones confiïn que la IA s’està desenvolupant i utilitzant de manera confiable (Gillespie et al., 2023).

El paper dels ‘TLC’: la inclusió tecnològica i pedagògica de la IA

Com calia esperar, els centres d’innovació en l’ensenyament i aprenentatge, des de la irrupció de ChatGPT en novembre de 2022, van ser els principals encarregats de traduir en programes i accions concretes els mandats dels vicerectorats acadèmics per desplegar les estratègies marcades al voltant de l’adopció de la IA dins els models educatius. Representant una de les categories de centre de la classificació HITS o combinant-les, en alguns casos, els TLC, juntament amb d’altres actors implicats, han entomat la creació de recursos, d’espais de col·laboració, la recerca i la promoció de tota mena d’accions i de serveis. Aquestes han ajudat a assenyalar als docents i a l’estudiantat com la IA comença a canviar el rumb dels processos d’aprenentatge. Les tasques de conscienciació i d’alfabetització per intentar extreure el valor més gran de les eines per a la pràctica educativa, poden contemplar no només escenaris en què aquestes puguin ser usades de manera puntual o generalitzada als escenaris formatius, sinó, com expliquen els nostres companys de l’eLinC Xavier Mas i Guillem Garcia (2023), implica poder identificar escenaris possibles, fins i tot desitjables, entre l’evolució de la IA i l’ecosistema educatiu.

Accions d’integració de la IA generativa dins les IES 

A l’anàlisi de centres dut a terme dins l’eLinC (López & Gómez, 2023), hem observat i examinat diferents exemples, aglutinats aquí dins les següents categories per a la seva comprensió i estudi. 

• Integració a l’aula

En pro d’aconseguir una aplicació efectiva de la IA en els processos d’ensenyament i aprenentatge, els diferents centres han posat a disposició de les institucions repositoris o espais de coneixement amb continguts, estratègies, bones pràctiques, eines, i d’altres recursos.

La Universitat de Monash ha creat un seguit de recursos amb escenaris d’exemple, enfocaments creatius assistits per la IA, estratègies d’estudi i eines per la pràctica docent o per ajudar a l’estudiantat en el seu aprenentatge mitjançant la IA. El professorat disposa d’un apartat específic per conèixer el paper de les tecnologies de la IA en el procés d’avaluació. El centre ITaLI de la Universitat de Queensland al seu torn ha creat una guia i recursos per a la pràctica educativa amb IA (ensenyament, aprenentatge i avaluació). 

El centre CILT de la Universitat de Cape Town, ha publicat també una guia específica en l’ús de la IA per a la docència i l’aprenentatge, orientada tant al personal docent com a l’estudiantat. Des del eLearning Innovation Center (eLinC) de la UOC, hem posat a l’abast de la comunitat docent nombroses infografies i guies sobre usos de la IA generativa i estratègies dins el procés d’avaluació, metodologies docents  i activitats per avaluar i aprendre amb aquesta la tecnologia, així com altres materials de suport per transmetre les seves possibilitats. 

• Alfabetització sobre la IA

Dins l’apartat d’accions per a l’alfabetització digital més estructurades i dissenyades, trobem tota mena d’accions formatives, tallers, seminaris, conferències, etc. per donar a conèixer entre les seves comunitats universitàries (docents, estudiants i gestió) la varietat de funcions de la IA en l’ensenyament i l’aprenentatge.

Alguns d’ells es materialitzen en forma de tallers en línia i presencials. El recurs AI Literacy for All. A Toolkits Series del centre TALIC de la Universitat de Hong Kong, ofereix als docents habilitats essencials en IA per al desenvolupament de la seva tasca. La Universitat de Toronto ha organitzat sessions i tallers des del seu centre CTSI, i institucions com ara la Universitat de los Andes ha creat cicles de tallers  sobre usos educatius de la IAG. La Universitat de Sydney al seu torn ha creat un web específic amb la implicació dels estudiants on reuneixen formes d’utilitzar la IA generativa de manera productiva i responsable com a part del seu viatge d’aprenentatge a la universitat.

• Ètica, accessibilitat, privacitat i seguretat

Moltes de les institucions i centres mostren gran interès i preocupació en desenvolupar accions específiques de recolzament per un desenvolupament ètic i responsable de la IA (integració acadèmica, equitat, accés i privacitat individual, etc.).

El centre Sud-àfrica CILT de la Universitat de Cape Town, per exemple, ha realitzat una guia on s’ofereixen estratègies pràctiques, enfocaments i eines recomanades per salvaguardar la integritat acadèmica. 

• Panells d’experts

Nombrosos centres han creat punts de trobada d’experts que posen en comú les seves opinions, troballes i expertesa sobre IA generativa i les comparteixen dins diferents formats de sessions amb públic heterogeni de les seves institucions. 

Un dels casos és el dels anomenats Les mardis de l’IA (els dimarts de la IA) del centre  CIPEN de la Université Gustave Eiffel de París on diferents especialistes analitzen i avaluen el seu impacte educatiu sota diferents formats de trobada. 

Conclusions

Com hem vist, les accions organitzades pel personal dels centres de docència i aprenentatge ajuden a la integració gradual de la intel·ligència artificial generativa en aquells aspectes del procés educatiu on pugui afegir valor. Aquestes iniciatives es concreten en accions determinades com ara ajudar a establir declaracions orientadores sustentades en el pensament crític sobre l’ús d’eines d’IA generativa, aprofundir en  l’alfabetització de la IA per assegurar que els usuaris comprenguin àmpliament els usos i els riscos d’aquestes eines, generant així un marc de confiança, i oferir espais per a l’experimentació i també d’implementació a l’aula. Les noves tecnologies poden dur amb sí molts desafiaments però, a part d’aquests, com diuen els autors Aithal i Aithal (2023), el futur de l’educació superior també ofereix nombroses oportunitats com ara la col·laboració global, les tècniques d‘avaluació adaptativa i les experiències d’aprenentatge individualitzades. 

Acomplir amb aquesta fita de manera exitosa requerirà dels tempos adequats, ja que el professorat, el personal de gestió i els estudiants, així com altres agents de la universitat que vetllen per la qualitat educativa, necessitaran temps per conèixer i fer servir de manera efectiva la IA generativa que, com dèiem, presenta grans oportunitats en l’educació, però alhora planteja fortes preocupacions pràctiques i ètiques (Sharples, 2023). La IA generativa no és només una eina que afecta directament l’aprenentatge dels estudiants, sinó que també influeix indirectament en com i què aprenen (Koh & Doroudi, 2023). Aquesta, com succeeix amb d’altres tecnologies educatives, interpel·la els centres per intentar extreure’n el màxim de profit que reforci el model educatiu. 

Referències

Aithal, P. S., & Aithal, S. (2023). Application of ChatGPT in Higher Education and Research–A Futuristic Analysis. International Journal of Applied Engineering and Management Letters (IJAEML), 7(3), 168-194. Disponible a http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4674364 

Gillespie, N., Lockey, S., Curtis, C., Pool, J., Akbari, A. (2023). Trust in Artificial Intelligence: A Global Study. The University of Queensland and KPMG Australia. https://doi.org/10.14264/00d3c94. Disponible a https://policy-futures.centre.uq.edu.au/files/16650/Trust%20in%20AI%20Global%20Report_2023_UQ.pdf 

Koh, E., Doroudi, S. (2023). Learning, teaching, and assessment with generative artificial intelligence: towards a plateau of productivity. Learning: Research and Practice, 9(2), 109–116.https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2264086 

Linden, A., Fenn, J. (2003). Understanding Gartner’s hype cycles. Strategic Analysis Report. Nº R-20-1971. Gartner, Inc, 88, 1423. Disponible a http://ask-force.org/web/Discourse/Linden-HypeCycle-2003.pdf 

López Ruiz, J., Gómez Cardosa, D. (2024). Centres d’innovació en docència i aprenentatge. Disponible a http://hdl.handle.net/10609/150476 

Sharples, M. (2023). Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics. Learning: Research and Practice, 9 (2), 159–167. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2261131

Ward, D., Loshbaugh, H. G., Gibbs, A.L., Henkel, T., Siering, G., Williamson, J. Y Kayser, M. (2024). How Universities Can Move Forward With Generative AI in Teaching and Learning. Change: The Magazine of Higher Learning, 56(1), 47-54. https://doi.org/10.1080/00091383.2024.2297635