¿Para qué aprender lo que hace mejor una máquina? Para poder pensar

Pensar sin muletas: la importancia del conocimiento ‘inútil’ en un mundo automatizado

He estado escuchando este podcast que os resumo más abajo y la idea que me ha venido a la cabeza (no me preguntéis por qué, son cosas de asociaciones de ideas que van a su bola) es;

Aunque en la vida profesional casi todo el mundo usa calculadoras (u hojas de cálculo), considero muy conveniente aprender “calculo mental” en el colegio y ser solvente con operaciones básicas. No es solo que “amueble” el cerebro. Creo que es esencial para tener algo a lo que siempre me he referido como “idea de la dimensión” y para otras muchas cosas más que son útiles en la vida.

Del mismo modo, no me cabe la menor duda de que en la vida profesional todo el mundo usará IA generativa. Pero considero muy conveniente aprender conocimientos y a hacer cosas que la IA generativa haga incluso mejor que los humanos… no para competir por resultados o eficiencia, simplemente para poder pensar.

Teachlab Presents: The Homework Machine, Episode 1: Buckle Up, Here it Comes”

Ideas Principales

1. Llegada Disruptiva de la IA Generativa

ChatGPT llegó a los espacios educativos en noviembre de 2022 sin invitación institucional. A diferencia de otras tecnologías educativas que las escuelas adoptan planificadamente, la IA generativa “se coló” directamente en manos de los estudiantes a través de sus dispositivos personales.

2. Los centros educativos y los-as docentes han respondido de manera muy heterogénea

3. Impacto en la Dinámica del Aula

Uso de IA para tareas de manera generalizada, creando:

Presión sobre estudiantes honestos-as que se sienten en desventaja
Aceleración artificial del ritmo de clase
Retroalimentación incorrecta para los docentes sobre el aprendizaje real

4. Brecha Entre Promesas y Realidad

Existe una gran diferencia entre las declaraciones optimistas de los desarrolladores de IA y la experiencia caótica que viven realmente educadores y estudiantes.

Utilidad para Profesores Universitarios

Desarrollar políticas claras sobre uso de IA antes de que surjan problemas
Crear espacios de discusión con colegas sobre mejores prácticas
Reconsiderar métodos de evaluación tradicionales que pueden ser fácilmente completados por IA
Incorporar evaluaciones presenciales, orales o procesos reflexivos que demuestren comprensión real
Establecer expectativas claras sobre uso de IA desde el primer día
Enseñar uso adecuado efectivo de IA como herramienta de apoyo, no reemplazo
Adaptar metodologías para aprovechar la IA como recurso educativo
Mantener diálogo con estudiantes sobre desafíos académicos que llevan a usar IA
Explicar por qué ciertos procesos de aprendizaje no deben ser IAgenerativizados
Crear ambiente donde estudiantes se sientan cómodos admitiendo dificultades sin recurrir a IA
Experimentar personalmente con herramientas de IA para entender sus capacidades y limitaciones
Colaborar con colegas para compartir estrategias efectivas
Mantenerse actualizado sobre evolución tecnológica y sus implicaciones educativas

Aprendizaje por observacion vs basado en la practica

Mi modelo de aprendizaje fluctúa entre EPLEDRE (denostado por Ahrens (2020) y muchos promotores de 2ndbrain) y zettlekasten/2ndbrain. En ambos casos, todas las etapas del proceso se pueden hacer íntegramente con IAgen, incluso se pueden hacer muy bien (quizás sin diferencias en resultado respecto a un humano o superando a un humano -por supuesto son imbatibles en tiempo, lo que a un humano le puede costar meses o años, lo tienes en minutos con IAgen-. Pero no aprendo lo mismo consumiendo que creando.
Cuando trabajo manualmente, cada fragmento de información debe ser leído varias veces. Una cuando los subrayo, otra cuando lo posiciono en el diagrama de afinidad, otra cuando lo codifico y otra cuando lo tengo agrupado por códigos para escritura productiva. Estos 3-4 impactos (como mínimo) hacen que recuerde las cosa (o al menos aumente la probabilidad de que las recuerde), también me dan 4 oportunidades para conectar esa información con ideas, preguntas o intereses. Si tengo métodos abreviados que me automatizan alguno de estos 4 pasos, ahorro tiempo, pero seguramente perderé aprendizaje (o aprenderé de otra forma que no se si será igual de profunda o más superficial).

Se me ha ocurrido (no se si con acierto o no), que cuando uso IAgen, estoy haciendo un aprendizaje que podría parecerse a la observación, mientras que si lo hago manualmente es “learning by doing”. Esto me da la oportunidad de intuir que puede pasar en mi aprendizaje aprovechando el conocimiento científico que ya existe sobre estos dos tipos de aprendizaje.

El aprendizaje basado en la práctica (learning by doing) y el aprendizaje por observación (observational learning) se han demostrado efectivos para mejorar el aprendizaje. Pero es posible que no se manifiesten los mismos resultados de aprendizaje, o no con la misma intensidad, con uno y otro. Mientras que “aprender haciendo” permite un aprendizaje experiencial profundo y un desarrollo de habilidades prácticas, “aprender observando” puede centrarse más en la cognición y la asimilación de información a través de la reflexión y el pensamiento crítico.
Estos métodos activan diferentes sistemas cognitivos. Cuando simplemente observamos a alguien hacer algo, nuestro cerebro activa principalmente las neuronas espejo (ubicadas en áreas frontales y parietales) y las zonas visuales, que nos permiten entender lo que vemos pero sin comprometer completamente nuestros sistemas de control. Sin embargo, cuando ejecutamos esas mismas acciones, la cosa es diferente. Para movimientos físicos se activan intensamente la corteza motora (que controla nuestros músculos), el cerebelo (que coordina los movimientos) y los ganglios basales (que automatizan secuencias), además de áreas sensoriales que procesan el tacto y la posición de nuestro cuerpo. Cuando intentamos una accion mental como resolver problemas, la ejecución activa dispara mucho más intensamente la corteza prefrontal (nuestra “zona ejecutiva” que planifica y toma decisiones), áreas de memoria de trabajo en regiones parietales, y el cíngulo anterior (que monitoriza errores y conflictos) que se podría asociar al procesamiento metacognitivo.
Además, durante la observación, la activación cerebral tiende a ser más bilateral y distribuida. Es decir, genera un procesamiento mas general. , mientras que la ejecución fuerza al cerebro a comprometer recursos especializados de cada hemisferio, creando representaciones más específicas y lateralizadas que son más eficientes pero también más especializadas para tipos particulares de tareas.

Un ejemplo, en deporte puedes aprender o interiorizar tácticas o esquemas de juego a partir de visionado de vídeos. Sus ventajas son indudables (hace viable ejercicios que no podrían hacerse en directo por falta de recursos o por condiciones meteorológicas u otras variables de contexto; no agota físicamente, de modo que puedes repetir sesiones sin sobrecargar musculatura; da un punto de vista que es difícil de lograr en el campo; permite parar, pausar, comentar y repetir mucho más flexible que en el campo…). Sin embargo, el impacto en tu forma física es nulo cuando ves un partido y la mejoras cuando juegas uno. De modo que no se aprende lo mismo consumiendo que haciendo.

Referencias

Ahrens, S. (2020). El método zettelkasten [How to Take Smart Notes: One Simple Technique to Boost Writing, Learning and Thinking].
Anderson, J. R. (1982). Acquisition of cognitive skill. Psychological Review, 89(4), 369–406. https://doi.org/10.1037/0033-295X.89.4.369
Reyes, E., Blanco, R. M. F., Doroon, D. R., Limana, J. L., & Torcende, A. M. (2021). Feynman Technique as a Heutagogical Learning Strategy for Independent and Remote Learning. Recoletos Multidisciplinary Research Journal, 9(2), 1–13. https://doi.org/10.32871/rmrj2109.02.06
“Evolucionando el modelo de lectura comprensiva” Weblog entry. Blog de Juan A. Marin-Garcia. ROGLE-Universidad Politécnica de Valencia. Date posted: 20240818 [Date accessed: 20250814]. © 2025 by Marin-Garcia, J.A. is licensed under CC BY-NC-SA 4.0

¿La IA generativa ayuda o entorpece el aprendizaje universitario?

Esta es una de esas preguntas que no tienen una única respuesta. Depende de qué sea para ti “aprender” y depende de cómo uses la IA generativa (si la usas de modo congruente con tu concepción de qué es aprendizaje). Por ello, lo importante no es la respuesta que demos, sino el proceso de reflexión que nos lleve a construir, destruir o reconstruir nuestras creencias educativas y a fijar nuestra posición sobre para qué queremos usar la IA generativa, en qué áreas y cómo. A la segunda parte le dedicaré una entrada futura.

Ahora me quiero centrar en saber qué es eso que llamamos aprendizaje de personas adultas en el contexto de la universidad: qué características tiene y cómo se aprende. A partir de ahí, preguntarme: si aprender es esto, ¿qué usos de la IA generativa me permiten aprender y cuáles lo entorpecen?

Dado que existen múltiples formas de entender qué significa aprender en la universidad, he decidido centrarme en tres marcos teóricos específicos. Voy a asumir que tres libros (de Biggs, Ausubel y Ruiz) tienen razón en sus planteamientos y explorar hacia dónde me llevan sus ideas.

He elegido estos tres autores porque los dos primeros son “clásicos” reconocidos en el campo educativo, mientras que el tercero aporta una perspectiva contemporánea. Es posible que entre estos enfoques no haya acuerdo completo, en cuyo caso desarrollaré líneas paralelas de razonamiento. También es posible que alguno (o todos) planteen ideas que posteriormente se demuestren incorrectas. Aun así, considero que este ejercicio es valioso porque me permitirá explorar las implicaciones prácticas de diferentes concepciones del aprendizaje. Si algún día descubro marcos teóricos más correctos, repetiré este proceso de reflexión y comprobaré si me lleva a las mismas conclusiones o a diferentes.

La tarea, que me llevará varios meses, consistirá en leer y analizar el modelo de aprendizaje que plantea cada autor, relacionándolo con el impacto de los posibles usos de la IA generativa en contextos universitarios.

¿Cómo conceptualizas tú el aprendizaje universitario? ¿Crees que la reflexión sobre nuestras creencias educativas debería preceder siempre a la adopción de nuevas tecnologías?

Referencias:

Ausubel, D. P. (2009). Adquisición y retención del conocimiento: Una perspectiva cognitiva. Paidós.
Biggs, J. B., & Tang, C. S. (2011). Teaching for quality learning at university: What the student does (4th edition). McGraw-Hill/Society for Research into Higher Education/Open University Press.
Ruiz Martín, H. (2023). ¿Cómo aprendemos?: Una aproximación científica al aprendizaje y la enseñanza (4^a edición: mayo 2023). Graó.

Entradas relacionadas:

Ausubel (2009) para no pedagogos. Adquisición y retención del conocimiento | Blog de Juan A. Marin-Garcia

Adquisición y retención del conocimiento: Una perspectiva cognitiva: 1 (Educador) ¿como aprendemos?: una aproximacion cientifica al aprendizaje y la enseñanza-hector ruiz martin-9788418058059

Esto no es transformacion digital (una vez más)

Voy a impartir un curso para una de las grandes universidades de España (de las que están muy altas en los rankings, porque es muy buena universidad). Llevamos como dos meses intercambiando correos, sobre contenidos, fechas, etc. De hecho, me mandaron una propuesta de alternativas de viaje y acordamos ya el horario de los trenes de salida y llegada que elegiré. Obviamente tienen mi nombre, mi dni, mi correo y todos mis datos de dirección y adscripción y teléfono porque están en mi pie de página de cada correo.

Me dijeron “tomamos nota de tus preferencia de viaje y confirmamos la fecha y hora del curso”

La semana pasada me pidieron que rellenara un formulario de 4 pantallas con 13 campos donde yo creía que el único dato relevante y nuevo que no tenían era mi cuenta de banco para el pago… Pues resulta que ese dato no me lo pidieron (y sospecho que me mandarán un nuevo formulario donde, para pedirme la cuenta bancaria me volverán a pedir, otra vez, como 6 u 8 datos personales). Todo lo demás ya lo tenían. Pero lo tuve que picar yo en un formulario muy moderno y muy mono donde hay que ir desplegando menus o calendarios… Ni siquiera puedo cortar y pegar de la información que tenía en mis correos previos. De modo que, a la incomodidad, le sumamos la posibilidad de error al introducir de nuevo los datos (se me puede ir una ventana de calendario y elegir fechas de abril en lugar de mayo y no darme cuenta, por ejemplo).

Claude, el mejor copiloto para investigación actualmente

Llevo 4 meses sometiendo a diferentes modelos/plataformas a casos de uso reales que me enfrento en mi tarea como investigador en el área de management. Cada vez que tengo que realizar una tarea susceptible de se copilotada por una Inteligencia Artificial generativa, la pruebo en las 6 alternativas (me he suscrito a la version “pro” de todas ellas para poder compararla en su “mejor versión”).

Mis casos de uso recorren tareas tan diversas como plantear investigaciones nuevas, dar respuesta a criticas de revisores/as a mis envíos a revistas, ver el estado actual de investigación, extraer definiciones contrastadas avaladas por citas “top”, asesor metodológico para análisis complejos, soporte para código python o R para análisis, soporte para creación de páginas web para captura de datos, reformulación de transcripciones de entrevista, anonimización de nombres (entity recognition) en entrevistas o campos abiertos de encuestas,….

Además, los he usado varias veces para cada tarea (mínimo 5 o 6 veces, algunas más de 30 veces durante estos cuatro meses)

En las plataformas como perplexity, consensus, scite o scispace no he sido capaz de saber cual es el modelo que usan de base. Todas ellas lo han “fine-tuneado” pero no se sobre que modelo han partido.

En mi experiencia, el modelo por excelencia para soporte a tareas de investigación es Claude3.5-sonnet. Ninguna de las otras plataformas se acerca en rendimiento.

Puedes acceder desde Anthropic https://claude.ai/login?returnTo=%2F%3F o desde https://poe.com (mi favorita)

Pd: si no tienes dinero para pagar varias suscripciones, mi consejo es que lo inviertas en Poe.com (o, como segunda opción, en Anthropic). Si tines dinero para pagar varias, compra solo la de Poe.com y te gastas el resto tomando algún aperitivo con tus amigos/as.

Pd: mi ranking no puede extrapolarse para otros usos no relacionados con tareas de investigación. También podéis alegar que mis casos de uso son “muy particulares” y no os representan. Si no os convencen mis resultados, comprobadlo aplicando a vuestros casos de uso.

#IAgen #research

Reflexiones sobre la IA de un docente universitario. Episodio 2: aprender a dar instrucciones (a humanos)

Con frecuencia creemos que, cuando damos instrucciones, lo hacemos con suficiente claridad y aportando el suficiente nivel de detalles como para que la persona, a la que le delegamos una tarea, la pueda hacer con autonomía y sin diverger demasiado de las expectativas que tenemos cuando damos esas instrucciones.

Solemos descubrir que no hemos logrado lo esperado cuando nos entregan la tarea o resultado que supuestamente encajaba con lo que habíamos pedido. Pocas veces somos conscientes que parte del “problema” lo hemos generado nosotros y que no siempre es por ineptitud de la persona a la que delegamos cosas.

Los chatbots de IAgenerativa son un banco de pruebas excelente para comprobar que, a veces, pedimos las cosas con una imprecisión tan grande, que es imposible que el resultado se parezca a lo que esperamos. Con la ventaja adicional que no tienes que esperar horas o días para descubrir que tus instrucciones no eran demasiado claras.

Yo me doy cuenta que al tercer o cuarto promt realmente estoy en disposición de hacer “el promt” adecuado con toda la informacion necesaria para que la salida se parezca bastante a lo que necesito/espero.

Con mis colegas de trabajo es posible que me pase lo mismo. Pero esas 4 iteraciones consumen dias o semanas para completarse y, en medio, se ha gastado/desperdiciado mucho esfuerzo.

Estoy intentando usar mis conversaciones con chatbots de IA para mejorar mi capacidad de dar instrucciones a humanos y acelerar el proceso de “prototipado rápido de mensajes” para delegación de tareas.

Reflexiones sobre la IA de un docente universitario. Episodio 1: ¿me ahorra tiempo?

Casi todo lo que leo sobre ventajas de IA aplicada a la labor de docencia universitaria (bueno a cualquier profesional) es que ahorra tiempo. Por ejemplo, las herramientas de IA podrían a generar material didáctico personalizado, proporcionar retroalimentación automatizada a los estudiantes o incluso ayudarme en la planificación de lecciones. Y todo esto, en mucho menos tiempo del que gasto ahora. Esto me daría la opción de reinvertirlo en una interacción personalizada con mis estudiantes.

No niego que pueda ser así, pero sólo si se cumplen algunas condiciones. Por ejemplo:

Qué realmente me interese ir más rápido. A veces lo que necesito es ir más lento y más profundo. Pensar más en para qué quiero hacer o encargar algo y no tanto en tener ese “algo” preparado para distribuir
Que no me obceque en que la IA lo acabe todo. Llega un momento que es infinitamente más rápido que yo entre a retocar a mano los últimos detalles, que entrar en un bucle infinito de iteraciones con la IA que muchas veces acaba en propuestas que cada vez son peores con cada iteración (hay un punto en la “elíptica” donde la IA y yo estamos más cerca que nunca… si sigo iterando pierdo el tiempo y “ajuste”). En mi caso cuando lo que obtengo se acerca al 80% de lo deseado ya no itero más y me meto yo a rematarlo. El 80% suelo alcanzarlo con 4-7 iteraciones de promts.
Que vaya a reutilizar el promt o el procedimiento. Es como hacerte un “script” con cualquier lenguaje de programación. Si vas a usarlo solo una vez, es muy probable que acabes antes haciéndolo a mano que programándolo y comprobando el código. Pero a partir de un número de repeticiones, la inversión inicial acaba recuperándose
Que mis estudiantes quieran una interacción personalizada. Intuyo (no tengo datos recogidos) que cada curso nuevo, mis estudiantes tienden a interactuar mucho menos conmigo. Si ahorro tiempo para poder invertirlo en una interacción que no se va a dar, quizás no tenga un impacto demasiado positivo en mi labor docente

Serie UPVxIA^2: tendencias IA generativa para universidades. Episodio 1 (chatbot con apariencia humana)

Presentación de la serie: “tendencias IA generativa para universidades, relación valor/coste”

A veces, tengo que dedicar tiempo a escuchar las presentaciones de ofertas comerciales que recibimos (y no hemos solicitado) y que acaban no estando a la altura de mis expectativas. En lugar de dejar que ese tiempo se desperdicie, lo he transformado en contenido que espero que tenga valor para otras personas. Voy a compartir mi visión crítica de manera honesta, para que juntos podamos tomar mejores decisiones. ¡Sigue esta serie y descubre cómo saco provecho incluso de las situaciones que aparentemente han sido una pérdida de tiempo!”

Primera entrega: DEEPBRAIN AI – AI for Human Life

Mas info en Best AI Video Generator | DeepBrain AI y en (Best AI Human solution (youtube.com))

Empezamos mal… no ponen precio

Ventajas:

Si tenias una/varias personas dedicas a ofrecer la información que ahora te va a ofrecer un chatbot humano, te ahorras, como mínimo 30.000 euros brutos por año y persona

Inconvenientes:

Los mismos de todo chat de texto pero extrapolados a la interacción con imagen. Si lo que pregunta el/la usuario no es entendido o si te responde una estupidez, o en bucle, sin darle solución, supongo que el enfado del/a usuario crecerá considerablemente.

Se parece a lo que experimento yo cuando me enfrento a un teléfono de atención del tipo “marque 1 si quiere…” y nunca aparece la opción que necesito y no hay un “marque 8 si quiere que le atienda una persona”.

Cuando me enfrento a un chat de texto y entra en bucle, respondiendo tonterías (muy habitual en la app de mi banco, o incluso en el de Amazón), me desespera mucho más que el teléfono, porque ante un chat de texto yo espero mucha más “inteligencia” que detrás de 5-8 opciones numéricas.

Sospecho que, al interactuar con una imagen que parece un humano, mi desespero crecerá exponencialmente. La ventaja que me venden (que interactuar con una imagen humana me hace creer que el servicios es humano), hace que mis expectativas aumenten y si se defraudan, la insatisfacción ha aumentado también.

Este es otro producto AI Studios’ NEW Automation Suite! (youtube.com) interesante, pero de los que hay cientos de competidores ofreciendo lo mismo. Como todo tiene un locking mechanism (de dinero, aprendizaje y cambio) quizás no es el momento de invertir en esto salvo que te sea rentable solo con un video o si no tienes que reeditarlo en el futuro (si piensas en un proyecto a largo plazo es muy arriesgado)