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¡Que viene la IA! ¿estoy preparado?
¡Que viene la IA! ¿estoy preparado?
Faraón Llorens
Simposio
Futuro Educativo Digital
Inteligencia Artificial y Tecnologías Transformadoras
7 de noviembre de 2023
09:00 a 13:00
Auditorio Edificio Bicentenario
Campus Talca
Universidad de Talca
Vicerrectoría de Innovación
Resumen:
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema candente y es crucial que las universidades estén preparadas para su impacto: aprovecharse de sus potencialidades y paliar los posibles efectos negativos. En esta conferencia exploraremos cómo la IA ya está transformando el mundo de la educación en múltiples aspectos. Las universidades pueden mantener una relación más personalizada con su comunidad gracias a procedimientos apoyados en IA. Los profesores deben aprender de la IA para aprovechar sus herramientas en el aula, aprender sobre la IA para comprender su funcionamiento y aprender con la IA para adaptar sus métodos de enseñanza. Esto abre un abanico de oportunidades, pero también plantea amenazas en términos de la automatización de trabajos docentes y la privacidad de los datos de los estudiantes, entre otros aspectos. Es fundamental que los educadores se mantengan actualizados y se adapten a este mundo tecnológico en constante evolución. La IA está aquí para quedarse y su influencia en la educación es innegable. Las universidades, como institución y a nivel individual todos sus miembros, deben estar preparadas para aprovechar las oportunidades que ofrece, al tiempo que abordar los desafíos éticos, de seguridad y de privacidad que conlleva el uso de la IA. La IA puede ser una aliada poderosa en la enseñanza, pero su aplicación debe ser cuidadosamente considerada y guiada por valores éticos sólidos. La educación del futuro dependerá en gran medida de cómo se aborde la integración de la IA en las aulas y cómo se prepare al estudiantado para un mundo impulsado por tecnologías inteligentes que ya dejaron de ser una posibilidad futurible para convertirse en una realidad cotidiana.
Noticias:
https://innovacion.utalca.cl/?p=2243
Exploring the possibilities of ChatGPT in students’ assignments: Some simple experiences
Exploring the possibilities of ChatGPT in students’ assignments: Some simple experiences
Sergio Arjona-Giner, Rafael Molina-Carmona y Faraón Llorens-Largo
Universidad de Alicante.
TEEM’23 (Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality)
Polytechnic Institute of Bragança, Bragança, Portugal
25-27 october 2023
https://2023.teemconference.eu
Track 9. Smart Learning
https://2023.teemconference.eu/tracks/track-9-smart-learning
Abstract. The emergence of new AI-based technologies will bring about a major change in many sectors and industries. The education sector will be one of them, as the new tools offer the possibility of personalizing learning for the student body, automating routine teacher tasks and empowering adaptive assessments, among other advantages. However, although the op-portunities offered by AI are promising, there are certain associated risks such as the acceleration of misinformation, the loss of interpersonal skills or the violation of data privacy. In this paper we explore the possibilities offered by ChatGPT by means of several experiments involving the first-year students of the higher cycle of Multiplatform Application Develop-ment and the teachers who are being trained in the master’s degree in Sec-ondary Education and Vocational Training using the ChatGPT tool. The re-sults show the possibilities that ChatGPT has in terms of academic writing and the ability to perform different types of evaluative activities. This forc-es teachers to rethink the evaluation mechanisms and teaching-learning strategies.
Keywords: Artificial Intelligence, ChatGPT, Learning
Explorando ChatGPT para la educación: su potencial en la redacción
Explorando ChatGPT para la educación: su potencial en la redacción
Sergio Arjona-Giner y Faraón Llorens-Largo
Universidad de Alicante.
CINAIC 2023 (Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación)
http://cinaic.net
Innovación educativa en los tiempos de la inteligencia artificial. Actas del VII Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación. CINAIC 2023 (18-20 de Octubre de 2023, Madrid, España); 1ª ed.
Sein-Echaluce Lacleta, María Luisa ; Fidalgo Blanco, Ángel ; García Peñalvo, Francisco José (eds.)
2023, Servicio de Publicaciones. Universidad de Zaragoza Zaragoza
ISBN: 978-84-18321-92-4
https://zaguan.unizar.es/record/127848
Documento en RUA: http://hdl.handle.net/10045/138039 (pdf)
Resumen- La irrupción de las nuevas tecnologías basadas en IA transformará el sector educativo al ofrecer herramientas que personalizan el aprendizaje, automatizan tareas rutinarias del profesorado y potencian evaluaciones adaptativas. Aunque prometedoras, estas oportunidades conllevan riesgos potenciales como la aceleración de la desinformación, la pérdida de habilidades interpersonales y la vulneración de la privacidad. Este estudio examina si con ayuda de la IA se pueden generar mejores documentos académicos. Para ello, se ha diseñado un experimento con estudiantes de primer año del ciclo formativo Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma utilizando la herramienta ChatGPT. Los resultados revelan que una interacción reflexiva con la IA mejora significativamente los ensayos. Estos hallazgos sugieren que el profesorado replantee los mecanismos de evaluación para mejorar el aprendizaje del alumnado.
¡Que viene la IA! ¿estoy preparada/o?
¡Que viene la IA! ¿estoy preparada/o?
David Fonseca. La Salle. Universidad Ramon Llull.
Francisco José García Peñalvo. Universidad de Salamanca.
Faraón Llorens. Universidad de Alicante.
Rafael Molina. Universidad de Alicante.
Conferencia colaborativa e interactiva sobre Inteligencia Artificial
CINAIC 2023 (Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación)
http://cinaic.net
Presentación:
En zenodo: https://zenodo.org/records/10050857
(pdf)
Resumen: pdf
Acceso al video de la conferencia:
Presentación utilizada: pdf
Incrementando la madurez digital en sistemas universitarios iberoamericanos
Panel
Incrementando la madurez digital en sistemas universitarios iberoamericanos
Ponentes: Dr. Faraón Llorens, Dr. Antonio Fernández y Dra. Alicia Daverio.
Moderadoras: Dra. Luz María Castañeda de León, Dra. Alejandra Herrera y Dra. Carmen Díaz
9 de octubre de 2023
https://encuentro-tic.anuies.mx/panel-madurez-digital
Encuentro ANUIES-TIC 2023
“La transformación digital de la educación superior para una nueva sociedad”
9, 11, 12 y 13 de octubre de 2023
Universidad Autónoma de San Luis Potosí
Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior
Hoy a tenido lugar en Madrid en la UE STEAM School (Escuela de Arquitectura, Ingeniería y Diseño) la primera reunión presencial del Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior de la Universidad Europea.
Muchas gracias por contar conmigo. Ha sido una sesión muy interesante y en la que he aprendido mucho.
La Universidad Europea constituye un observatorio de Inteligencia Artificial
Decoding Student Error in Programming: An Iterative Approach to Understanding Mental Models
Decoding Student Error in Programming: An Iterative Approach to Understanding Mental Models
Francisco J. Gallego-Durán, Patricia Compañ-Rosique, Carlos J. Villagrá-Arnedo, Gala M. García-Sánchez, Rosana Satorre-Cuerda, Rafael Molina-Carmona, Faraón Llorens-Largo, Sergio J. Viudes-Carbonell, Alberto Real-Fernández & Jorge Valor-Lucena
25th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2023)
Copenhagen, Denmark
23-28 July 2023
10th International Conference on Learning and Collaboration Technologies (LCT 2023).
Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS,volume 14040) (https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-34411-4)
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-34411-4_18
https://doi.org/10.1007/978-3-031-34411-4_18
Abstract
In computer programming education, despite yearly changes in teaching methodologies, students still struggle to grasp the concepts. When they advance to more complex projects, gaps in their basic knowledge become evident. It seems that the knowledge they learn in the first course is forgotten or not well understood. This proposal aims to explore students’ mental models of computer programming concepts to better understand and identify any misconceptions. An iterative methodology is proposed to identify, test, analyse and evidence students’ erroneous mental models in programming. Characterising these mental models is a first step to deepen our understanding and designing strategies to help students improve them. The proposed methodology is exemplified in detail through an undergoing use case at the University of Alicante, and some early results are discussed.
Keywords
Programming, Learning, Mental Models
Cite this paper as:
Gallego-Durán, F.J. et al. (2023). Decoding Student Error in Programming: An Iterative Approach to Understanding Mental Models. In: Zaphiris, P., Ioannou, A. (eds) Learning and Collaboration Technologies. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14040. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34411-4_18
Two-Phases AI Model for a Smart Learning System
Two-Phases AI Model for a Smart Learning System
Javier García-Sigüenza, Alberto Real-Fernández, Rafael Molina-Carmona & Faraón Llorens-Largo
25th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII 2023)
Copenhagen, Denmark
23-28 July 2023
10th International Conference on Learning and Collaboration Technologies (LCT 2023).
Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS,volume 14040) (https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-34411-4)
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-34411-4_4
https://doi.org/10.1007/978-3-031-34411-4_4
Abstract
Current Information Technologies are mature enough to favor the creation of adaptive learning systems that also encourages active, autonomous and persistent learning. A solution could be the creation of artificial intelligence algorithms capable of detecting the individual learning needs and features of the learners, what skills they are acquiring and how they do it, or how they behave, in order to offer them an adapted and personalized learning experience. This is what is defined a smart learning system.
Therefore, in this research we aim to propose an Artificial Intelligence (AI) model for a learning system to achieve this purpose. It is based on a learning model called CALM (Customized Adaptive Learning Model), that offers personalized learning through different learning paths and adapts to each learner by offering a specific activity at any time. The selection of this activity relies on an AI engine that detects the needs and characteristics of the learner and selects the most appropriate activity.
To implement an AI model for this purpose, applying CALM principles, we propose the use of both the information provided by activities and the learner’s characteristics and progression. Combining these datasets with the use of deep learning techniques, we propose a two phases process. First, the model makes predictions that are personalized for each student, and then it applies a concrete instructional strategy to make the final decision, allowing the teacher to adapt and guide the student’s learning.
Keywords
Smart Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning
Cite this paper as:
García-Sigüenza, J., Real-Fernández, A., Molina-Carmona, R., Llorens-Largo, F. (2023). Two-Phases AI Model for a Smart Learning System. In: Zaphiris, P., Ioannou, A. (eds) Learning and Collaboration Technologies. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14040. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34411-4_4
Educando centauros digitales
Educando centauros digitales
Faraón Llorens
Revista Hipótesis
https://www.ull.es/portal/cienciaull/revistahipotesis/
Nº 15. Más allá del ChatGPT. Reflexiones sobre el presente y futuro de la IA
https://www.ull.es/portal/cienciaull/tabletplanet/?w=4806
Universidad de La Laguna
¿Estamos enseñando a nuestros jóvenes lo que saben hacer las máquinas? Esto sería un error imperdonable, ya que las máquinas lo harán no solo mejor, sino más barato y sin cansarse ni pedir vacaciones. Hemos de aprender a colaborar con las máquinas, no a luchar contra ellas, ya que el resultado de esta colaboración será superior al que se consigue de forma separada.
/…/
Soy optimista, lo sé, pero va en el ADN de ser profesor. Tenemos un sistema educativo diseñado para un mundo con escasez de información, en el que había que ir a buscarla y guardarla para cuando la necesitásemos. Eso justificaba la etapa de nuestras vidas en la que nos formábamos y acudíamos a la universidad. Pero ahora vivimos en una sociedad con sobreinformación (verdades, medias verdades y falsedades), con acceso inmediato y a demanda a la misma. Las universidades, cumpliendo nuestro compromiso con la sociedad de creación, transmisión y preservación del conocimiento, ¿sabremos dar respuesta a este reto?
Usos y desusos del modelo GPT-3 entre estudiantes de grados de ingeniería
Usos y desusos del modelo GPT-3 entre estudiantes de grados de ingeniería
Daniel Amo-Filva, David Fonseca, David Vernet, Eduard De Torres, Pol Muñoz Pastor, Víctor Caballero, Eduard Fernandez, Marc Alier Forment, Francisco José García-Peñalvo, Alicia García-Holgado, Faraón Llorens-Largo, Rafael Molina-Carmona, Miguel Á. Conde, Ángel Hernández-García
XXIX Jornadas sobre Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI 2023)
Granada, 5, 6 y 7 de julio de 2023
Resumen
La herramienta ChatGPT, basada en el modelo GPT-3 desarrollado por OpenAI, ya se utiliza por estudiantes de grados de ingeniería como herramienta de apoyo en su proceso de aprendizaje. En este contexto, las implicaciones negativas que presenta el uso de esta herramienta son diversas: dependencia tecnológica, obstaculización del saber y conocer práctico, error en las respuestas, problemas éticos o incluso problemas legales. El uso de esta herramienta sin que los estudiantes hayan recibido formación se considera como problema a investigar. El objetivo es entender en profundidad el contexto tecnológico de la herramienta, cómo se utiliza actualmente entre los estudiantes de ingeniería de un conjunto de universidades privadas y públicas, y su impacto en la educación universitaria. Este artículo es un trabajo en desarrollo donde se presenta el contexto del estudio, la metodología de investigación y unos primeros resultados. Se conduce una encuesta cualitativa-exploratoria con una muestra de más de 360 estudiantes de grados de ingeniería matriculados en diferentes cursos. Se utiliza una estratificación aleatoria para asegurar que la muestra sea representativa de la población. Los resultados sugieren que el modelo GPT-3 puede ser utilizado como una herramienta beneficiosa para los estudiantes de grados de ingeniería.
Palabras clave
ChatGPT, GPT-3, OpenAI, TIC, universidad, ingeniería, riesgos tecnológicos, proceso de aprendizaje, ética, legalidad, encuesta cualitativa-exploratoria, estratificación aleatoria.
Artículo completo (pdf)
Vol 8 (2023) – Actas de las XXIX Jornadas sobre Enseñanza Universitaria de la Informática (Granada, 5, 6 y 7 de julio de 2023) (pdf)
