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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
La primavera de la inteligencia artificial
La primavera de la inteligencia artificial
Imaginación, creatividad y lenguaje en una nueva era tecnológica
Carmen Torrijos y José Carlos Sánchez
Catarata y Prodigioso Volcán
https://www.catarata.org/libro/la-primavera-de-la-inteligencia-artificial_147651
https://tienda.prodigiosovolcan.com/products/la-primavera-de-la-inteligencia-artificial
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 183)
“Hacer pasar una predicción por una decisión se ha vuelto, en realidad, algo muy habitual.”
(Página 259)
“El carácter líquido del propio concepto IA es un problema añadido al afán por vender modernidad. Según Pamela McCorduck, en su libro Máquinas que piensan (1991), el efecto IA explica que lo que es IA y lo que no lo es va cambiando con el tiempo. Una de las razones es la normalización de los avances: a medida que la IA resuelve un problema y se puede explicar y comprender cómo lo hace, ese sistema deja de parecernos inteligente y su uso se integra discretamente junto con otras soluciones conocidas.”
Preguntar para aprender
Preguntar para aprender
UniverSÍdad (www.universidadsi.es)
Faraón Llorens
20/07/2023
El mes pasado la Universidad de Málaga organizó la Jornada Inteligencia artificial generativa y docencia. ¿Qué vas a hacer? en la que impartí la charla El Rey va desnudo. Replanteando los trabajos académicos en la universidad. En ella argumentaba que al igual que el niño de la fábula, ahora la IA generativa estaba señalando las deficiencias del sistema educativo, en general y de la evaluación en particular. Pero estas deficiencias no son nuevas ni causadas por esta nueva tecnología.
/…/
Como dice el título del post, debemos explorar el valor de las preguntas en el aprendizaje. Suelo empezar mis charlas diciendo a los asistentes que, si han venido en busca de respuestas, no soy el orador adecuado. Mi objetivo es que, si han acudido con dos o tres preguntas sobre el tema, salgan con más de diez. Y es en ese momento cuando se está en condiciones de aprender: espoleado por la curiosidad y guiado por la satisfacción de saber.
Querida lectora, querido lector, espero que en estos momentos tengas más preguntas que al iniciar la lectura de este post. Tienes por delante el mes de agosto para reflexionar. ¡Felices vacaciones!
Leer la entrada completa:
www.universidadsi.es/preguntar-para-aprender
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?
La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa
La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa
Francisco José García Peñalvo (Universidad de Salamanca), Faraón Llorens-Largo (Universidad de Alicante) y Javier Vidal (Universidad de León)
Revista Iberoamericana de Educación a Distancia (RIED)
Vol. 27 Núm. 1 (2024): Tendencias en la Educación Digital
https://revistas.uned.es/index.php/ried/issue/view/1749
https://revistas.uned.es/index.php/ried/article/view/37716
DOI: https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
Palabras clave: inteligencia artificial, inteligencia artificial generativa, ChatGPT, educación
Resumen
Cada vez es más común interactuar con productos que parecen “inteligentes”, aunque quizás la etiqueta “inteligencia artificial” haya sido sustituida por otros eufemismos. Desde noviembre de 2022, con la aparición de la herramienta ChatGPT, ha habido un aumento exponencial en el uso de la inteligencia artificial en todos los ámbitos. Aunque ChatGPT es solo una de las muchas tecnologías generativas de inteligencia artificial, su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje ha sido notable. Este artículo reflexiona sobre las ventajas, inconvenientes, potencialidades, límites y retos de las tecnologías generativas de inteligencia artificial en educación, con el objetivo de evitar los sesgos propios de las posiciones extremistas. Para ello, se ha llevado a cabo una revisión sistemática tanto de las herramientas como de la producción científica que ha surgido en los seis primeros meses desde la aparición de ChatGPT. La inteligencia artificial generativa es extremadamente potente y mejora a un ritmo acelerado, pero se basa en lenguajes de modelo de gran tamaño con una base probabilística, lo que significa que no tienen capacidad de razonamiento ni de comprensión y, por tanto, son susceptibles de contener fallos que necesitan ser contrastados. Por otro lado, muchos de los problemas asociados con estas tecnologías en contextos educativos ya existían antes de su aparición, pero ahora, debido a su potencia, no podemos ignorarlos solo queda asumir cuál será nuestra velocidad de respuesta para analizar e incorporar estas herramientas a nuestra práctica docente.
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)
Few-Shot Learning for Prediction of Electricity Consumption Patterns
Few-Shot Learning for Prediction of Electricity Consumption Patterns
Javier García-Sigüenza, José F. Vicent, Faraón Llorens-Largo y José-Vicente Berná-Martínez
IbPRIA 2023: 11th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis
Alicante, Spain. June 27-30, 2023
www.ibpria.org/2023
Publicación:
Pertusa, A., Gallego, A.J., Sánchez, J.A., Domingues, I. (eds) Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14062. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-36616-1_56
Abstract
Deep learning models have achieved extensive popularity due to their capability for providing an end-to-end solution. But, these models require training a massive amount of data, which is a challenging issue and not always enough data is available. In order to get around this problem, a few shot learning methods emerged with the aim to achieve a level of prediction based only on a small number of data. This paper proposes a few-shot learning approach that can successfully learn and predict the electricity consumption combining both the use of temporal and spatial data. Furthermore, to use all the available information, both spatial and temporal, models that combine the use of Recurrent Neural Networks and Graph Neural Networks have been used. Finally, with the objective of validate the approach, some experiments using electricity data of consumption of thirty-six buildings of the University of Alicante have been conducted.
Keywords
Few-shot learning, Graph neural networks, Electricity consumption, Pattern recognition
Póster
Explainability techniques applied to road traffic forecasting using Graph Neural Network models
Explainability techniques applied to road traffic forecasting using Graph Neural Network models
Javier García-Sigüenza, Faraón Llorens-Largo, Leandro Tortosa and José F. Vicent
Information Sciences
Volume 645, October 2023, 119320
doi: doi.org/10.1016/j.ins.2023.119320
Available online 16 June 2023
(INS 119320)
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025523009052
Abstract
In recent years, several new Artificial Intelligence methods have been developed to make models more explainable and interpretable. The techniques essentially deal with the implementation of transparency and traceability of black box machine learning methods. Black box refers to the inability to explain why the model turns the input into the output, which may be problematic in some fields. To overcome this problem, our approach provides a comprehensive combination of predictive and explainability techniques. Firstly, we compared statistical regression, classic machine learning and deep learning models, reaching the conclusion that models based on deep learning exhibit greater accuracy. Of the great variety of deep learning models, the best predictive model in spatio-temporal traffic datasets was found to be the Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network. Regarding the explainability technique, GraphMask shows a notably higher fidelity metric than other methods. The integration of both techniques was tested by means of experimental results, concluding that our approach improves deep learning model accuracy, making such models more transparent and interpretable. It allows us to discard up to 95% of the nodes used, facilitating an analysis of its behavior and thus improving the understanding of the model.
Keywords: Graph neural networks, deep learning, data analysis, explainability, traffic flow
Proyecto centauro
Proyecto centauro.
La nueva frontera educativa.
Un modelo para los próximos treinta años.
José Antonio Marina
Ediciones Khaf
www.edicioneskhaf.es
Colección Expresiones
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
(Página 9)
“Hemos entrado en una sociedad del aprendizaje, regida por una ley implacable.”Toda persona, toda organización y toda sociedad, para sobrevivir, tiene que aprender al menos a la misma velocidad con la que cambia el entorno. Y si quiere progresar, tendrá que hacerlo a más velocidad”.”
(Página 14)
“”Para qué lo voy a aprender, si lo puedo buscar”. Eso supone anularse. Si el conocimiento está en la red, si la inteligencia está en la red, se han vuelto todos superfluos e intercambiables.”
(Página 65)
“lo único que podemos hacer para facilitar el futuro de nuestros hijos y alumnos es ayudarles a que aprendan a decidir bien y a realizar lo decidido”
(Página 93)
“Cuando adquiero un hábito, estoy ampliando mi inteligencia generadora.”
(Página 99)
“Una parte importante de la educación tienen que ocuparse de educar el inconsciente, para que produzca buenas ocurrencias, buenos sentimientos, buenas ideas. Esto puede sonar extraño, pero como veremos, lo hemos estado practicando durante siglos sin saberlo. Los hábitos son la herramienta de que disponemos para educar nuestra inteligencia generadora, es decir, nuestro inconsciente.”
(Página 105)
“La teoría de la inteligencia dual /…/ Su idea central es que nuestra inteligencia trabaja a dos niveles. Uno, de cuyas operaciones no somos conscientes, lo compartimos con los animales. Capta información, la reconoce, elabora, guarda y responde. Así, dirige la acción /…/ Llamamos inteligencia generadora al nivel inferior, de donde proceden nuestras ideas, sentimientos, deseos, proyectos. Y llamamos inteligencia ejecutiva al nivel que se encarga de recibir la información, evaluarla y tomar decisiones. Aquel es inconsciente, este consciente. La inteligencia ejecutiva nos permite orientar toda la colosal maquinaria de la inteligencia generadora hacia metas elegidas por el sujeto.”
(Página 219)
“Dado que el cerebro humano es un cognitive miser*, un ahorrador de esfuerzos, es difícil no rendirse ante la facilidad eficiente. Betty Sparrow estudió lo que llamó “efecto Google”, que puede resumirse como “para qué lo voy a aprender si lo puedo encontrar”.”
*rácano cognitivo
(Página 251)
“La propuesta del Proyecto Centauro es que los sistemas de inteligencia artificial deben formar parte de la inteligencia generadora de las personas, y que el modelo dual de la inteligencia nos permite diseñar bien este ensamblaje.
/…/
No es la inteligencia artificial la que va a decidir lo que hacen los humanos, sino los humanos los que deben tomar decisiones con la ayuda de la inteligencia artificial.”
El Rey va desnudo. Replanteando los trabajos académicos en la universidad
El Rey va desnudo. Replanteando los trabajos académicos en la universidad
Faraón Llorens Largo
Jornada
Inteligencia artificial generativa y docencia. ¿Qué vas a hacer?
Universidad de Málaga
2 de junio de 2023
Grabación en directo (2:55:57):
Presentación:
Nota de prensa Universidad de Málaga:
https://www.uma.es/sala-de-prensa/noticias/el-uso-responsable-de-la-inteligencia-artificial-generativa-un-reto-para-el-sistema-educativo/
Resumen de la jornada generado con IA disponible en:
https://www.summarize.tech/www.youtube.com/watch?v=s640wpVk9w8