ENSEÑANZA BASADA EN IA

Enseñanza basada en inteligencia artificial: presente, futuro y más allá

Dr. Alejo Martínez Peterlin, servicio de oftalmología HIGA Rossi, La Plata. Docente de la Catedra de Fisiología y Física Biológica en la Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad Nacional de La Plata desde el año 2015.

Una de las características más destacadas de la IA es su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esta rapidez en el procesamiento de información permite que los estudiantes tengan acceso instantáneo a recursos educativos personalizados, adaptados a sus necesidades específicas. Herramientas como los tutores inteligentes pueden identificar las áreas donde un estudiante tiene dificultades y proporcionar contenido adicional o ejercicios específicos para fortalecer esos puntos débiles. Además, pueden ofrecer versiones de contenido en distintos formatos, como texto, audio o video, asegurando que todos los estudiantes —independientemente de sus habilidades o estilos de aprendizaje— puedan acceder la información y comprenderla. La accesibilidad se ve potenciada mediante plataformas de aprendizaje en línea que utilizan IA para ofrecer cursos y materiales a cualquier persona con conexión a Internet, eliminando barreras geográficas y socioeconómicas.

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa y transformadora en múltiples sectores, y la educación no es la excepción. Su importancia radica en su capacidad para mejorar la accesibilidad, equidad e integridad del proceso educativo, ofreciendo soluciones innovadoras que permitan a estudiantes y profesores alcanzar sus objetivos de manera más eficaz y eficiente.

Integralidad del proceso educativo

La integralidad se refiere a la capacidad de la IA para ofrecer una visión holística del proceso educativo. Las plataformas de IA pueden integrar datos de diversas fuentes –como resultados de exámenes, participación en clase y actividades extracurriculares– para proporcionar una imagen completa del progreso del estudiante. Esto permite a los educadores tomar decisiones informadas sobre la enseñanza y el apoyo que brindan a sus estudiantes, facilitando la comunicación y la colaboración entre estos, profesores y padres, creando un entorno educativo más cohesivo y coordinado.

Práctica actual

Lejos de ser una tecnología futurista, la IA tiene actualmente un impacto significativo en la educación. En el ámbito de la oftalmología, por ejemplo, la inteligencia artificial es utilizada para simular procedimientos quirúrgicos, analizar imágenes médicas y proporcionar diagnósticos precisos. Estas aplicaciones mejoran la formación, aumentan la precisión y la eficiencia de los profesionales en ejercicio.

La capacidad de la IA para decodificar el presente se refleja en su uso para analizar variables, causalidades y revelar si todo el conocimiento presente es real.

Múltiples estudios actuales revelan que mucha de la información médica que se toma como verdad está realmente sesgada por procesos sociales, sobre todo aquellas relaciones que se establecen entre patología y etnia y/o sexo, mostrando que ante una misma signo-sintomatología se realizaban distintos diagnósticos y conductas de acuerdo a sexo y etnia, sin tener un justificativo real.

Gracias a su amplia capacidad de análisis, la IA puede encontrar además relaciones entre factores aún no descubiertas, lo que conllevaría a un cambio en la forma de examinar a un paciente. Si, por ejemplo, la IA encontrase que los pacientes que tienen tres o más perros en su casa tienen más riesgo de padecer glaucoma, empezaríamos a preguntar “¿Tiene usted tres o más perros en su casa?”, algo que nunca antes hubiésemos consultado.

IA: cómo ponerla en práctica

Para poner en funcionamiento una IA debemos tener claro nuestro objetivo, qué queremos hacer y utilizar una plataforma específica. Por ejemplo:

• Diseñar clases: Google Classroom, SlidesGo

• Diseñar temarios y organigramas de clases: ChatGPT, Copilot

• Traducir textos: Google Translate, DeepL

• Resumir textos: SMMRY, QuillBot

• Obtener texto a partir de audio: Otter.ai

• Obtener texto a partir de imagen: ChatGpt

• Diseño de clases, temarios, organigramas: Canva, Prezi

• Crear imágenes: DALL-E 2 (OpenAI), MidJourney

• Pedir consejos: Replika, ChatGPT

• Realizar análisis de datos: Tableau, IBM Watson Analytics

• Diseñar espacios de simulación: ChatGPT

• Crear preguntas multiple choice para exámenes: Opexam

• Diseñar casos clínicos en base a un texto o libro: Chat GPT

• Feedback de procesos creativos: Trello, Miro

• Analizar si un texto usó IA: Quillbot

La información que nosotros le proveemos se denomina prompt y, para que nos genere o nos provea el resultado que buscamos, esa información debe tener distintas cualidades:

• Especificidad: Información concreta y detallada.

• Lenguaje: Claro y adaptado al público objetivo.

• Contexto: Tipo de contenido y a quién va dirigido.

• Objetividad: Información imparcial.

• Seguridad: Protección de datos privados.

- Interacción vía cámara: reconocimiento de voz, respuesta con voz inmediata, reconocimiento del espacio (Project Astra-Gemini), integración de reconocimiento de gestos.

- Crear imágenes específicas en HD de gran calidad (Image 3), música y video en 1080 (VEO)

- Subir videos de hasta 1 hora y múltiples archivos para ser analizados, editados o corregidos.

- LEARN LM-Google: para reformular los conceptos y generar preguntas sobre un video que estés viendo.

- GEMS-Gemini: puede actuar como un experto en un tema específico.

- Enseña dando “pistas”, funciona a partir de un PROMPT ChatGPT 4.o

- Charlas con otras personas en tiempo real como “intermediario traductor”.

Bibliografía

1. Ossa, Laura Arbelaez et al. “A smarter perspective: Learning with and from AI-cases”.

2. Borrone, Roberto. “ChatGPT-4: su desempeño en un examen final de la carrera de médico especialista en oftalmología de la Universidad de Buenos Aires”.

3. He, Jianxing. “The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine”.

4. Ouyang, Fan. “Artificial intelligence in education: The three paradigms”.

5. Rodríguez, Andrea. “Artificial intelligence as a co-pilot in case design experiences in two Latin American simulation centers”.

6. Sullivan, Gail M. “Residents Faculty and Artificial Intelligence: Brave New World or Utopia?”

7. Valikodath, Nita G. “Impact of Artificial Intelligence on Medical Education in Ophthalmology”.

8. Zawacki-Richter. “Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education - where are the educators?”

9. Straw, Isabel. “The automation of bias in medical Artificial Intelligence (AI): Decoding the past to create a better future.” Artificial intelligence in medicine vol. 110 (2020): 101965. doi:10.1016/j.artmed.2020.101965