Un debate iluminador sobre una educación digital de calidad

Habrá que tomar en cuenta y revisar las bases epistemológicas sobre las cuales se asientan las propuestas educativas virtuales, hoy con gran presencia de la IA. Ello, entre otros, podrían co-ayudar a entender más los programas, aplicaciones e impactos. El debate hará referencia a :

1. Ciencias del Diseño en general reconocen una co-evolución sinérgica entre cuerpo-mente, lo humano y lo no humano (Haraway, 2020; Braidotti, 2020), lo orgánico- natural y lo artificial, lo analógico y lo digital, etc., sustentada en la polaridad modernidad- posmodernidad, humanismo-post humanismo, historia y mito, libertad y estructura, y otros. 

   
   

 El significado del término “Diseño”, aparece como el arte de proyectar todo tipo de objetos, hoy dado por las innumerables expresiones digitales, con códigos simbólicos particulares. Ejemplo: el diseño de una casa o un vehículo, el diseño experimental de investigación, un diseño curricular, o el diseño de algoritmos para una conversación con el chatGPT de IA.  Implica una cognición imaginativa y una actitud especulativa para crear, producir y ejecutar un proyecto específico de un diseño más adaptativo, relacional e “inteligente”, en términos de Piaget.

Importante revisar lo subyacente a estos supuestos epistemológicos: convocar a lo psico-sociológico, político- económico cultural, que desembocan en la contemporánea ciencia de datos, que a su vez, sostiene la IA a ser incorporada en los diseños de los programas educativos virtuales, y otros.

Las bases epistemológicas conocidas de la ciencia del diseño en general enfatizan la racionalidad técnico-instrumental y prescriptiva sostenida por algoritmos, ahora de IA, desde perspectivas que representan un nivel cíclico repetitivo; es decir, una explicación achicada del pensar y hacer: diseñar. 

La combinación de abordajes alternativos, expresivo- político- culturales y comunicacionales-artísticos  de los diseños de la IA en la educación, superaría sus reduccionismos técnico-económico-instrumentales.  

2- Ciencias de lo artificial- Las ciencias de lo artificial se representan en objetos, procesos, sucesos, etc., - no naturales es decir, artificiales, como el caso de los programas educativos de todo tipo, pensados y ejecutados por personas (diseñadores informáticos, curriculares e instruccionales) o por máquinas- robots1,  todos operando según objetivos intencionales y tangibles. El ámbito de las ciencias de lo artificial se amplió con el correr del tiempo dependiendo de los decisores político- administrativos, inversores económicos, diseñadores y desarrolladores de software, plataformas de IA programadas para que usuarios y las máquinas actúen, interactúen y aprendan.

3- La Inteligencia Artificial (IA)2. Turing (1950) decía que las máquinas pueden alcanzar un desarrollo autónomo, y así son/serían indistinguibles de las tareas humanas.

 Las tareas automatizadas de una máquina (Russell & Norvig, 2020) con una velocidad y aumento de cálculo increíbles, decía no solo complementaría/completaría diversas operaciones humanas, sino que, transformadas por la IA, podrían trasladar algunos marcos científico-tecnológicos a los cognitivos de las personas, posibilitando reemplazarlos de modo directo. O también, llegar a los robots de alto nivel cognitivo que deciden y planifican, como resultado de “su razonamiento” sin embargo, la adhesión a parámetros fijos y automáticos, des-contextuales, muestra una IA diseñada y representada por prescripciones normalizadas. 

4- Un paso mas de la IA es la IA “Generativa”, -con el  ChatGPT 3 y 4 -,3 generan nuevo contenido en base a los patrones aprendidos de los datos existentes, potencian la capacidad de procesar y almacenar memoria.

Sin embargo, no se crea que es “inteligente” en términos humanos : trabaja por patrones estadísticos4 y no entiende significados, lo que es central en los programas educativos por el rol de la comunicación humana, física y/o virtual en los intercambios e interacciones. Es un (pseudo) contexto inteligente “conversacional”5, no posee conciencia de los arrasadores flujos de información del software, o sea, de los "significantes" o lenguaje código-lógico- binario de programación, sin sentimiento, ni motivación, sin entendimiento e interpretación de lo que se “dice”, y cómo se lo dice en el contexto particular de un texto: Por ahora, debido al enorme progreso de la  investigación.

La IA Generativa conversacional es un ejemplo práctico de una racionalidad técnico-instrumental veloz y autónoma, que responde a sistemas programados para “hablar” y tomar decisiones como un humano.

Pero recordar que tomar muchas decisiones más rápido, no significa tomar las mejores…

Referencias:

Braidotti, R. (2020) El conocimiento posthumano. Gedisa.

Eke, D. (2023) ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity?. Journal of Responsible Technology, Volume 13,

https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jrt.2023.100060

Haraway, D. (2020). Manifiesto cíborg. Kaótica Libros.

Li, H., Moon, J. T., Purkayastha, S., Celi, L. A., Trivedi, H., & Gichoya, J. W. (2023). Ethics of large language models in medicine and medical research. The Lancet Digital Health. Volume 5, Issue 6, 333-335. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00083-3

Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4a ed.). Pearson.

Nota:

1. También pueden recoger elementos del mundo analógico: ejemplo de ilustraciones, música, etc.

2. El informático McCarthey, usa por 1era vez, el término “inteligencia artificial”, adoptado hasta hoy, como un modelo creado para servir a resolver problemas específicos y concretos.

3. Significa Transformador Generativo Pre entrenado (Generative Pre-Trained Transformer) susceptible de creaciones de IA mas personalizadas, (Li et al., 2023), desarrollado por la empresa OpenAI y considerado «un gran avance en la tecnología de IA generativa» (Eke, 2023), no sin exentos de dudas 

4.  Implica una lectura automática y superficial por ej. de una categoría estadística: cuantos pasajeros viajan en tren a horas pico, el cálculo de las presencias de estudiantes al aula virtual, las intervenciones en los foros, blogs, muchas evaluaciones de los aprendizajes, etc., solo cuantitativas, que poco saben de los procesos cualitativos: ej.: qué les ocurre a las personas que viajan, o a las instituciones que no se innovan.

5. Lo conversacional se caracteriza por una comunicación dialogal inmediato, por sucesión y alternancia de intercambios. En el caso de la IA generativa del chat GPT es predeterminada, dada por un cruce informacional y variables según demanda del usuario. No es un diálogo espontáneo sino una continua rotación e intercambio mecánica de roles, a diferencia del humano cuyos diálogos no son establecidos previamente.