En el marco de las III Jornadas de Experiencias Pedagógicas del ISFD 19 de Mar del Plata, realizamos el taller “Yo, robot? Explorando la IA” con el objetivo de acercar a estudiantes y docentes a los fundamentos de la inteligencia artificial (IA) y reflexionar sobre su impacto en la práctica docente. Realizamos dos sesiones, con una participación de 30 personas en cada una entre estudiantes y docentes. Las actividades del taller fueron: relevamiento de ideas previas, experimentación con el software Teachable Machine para entrenar una IA y problematización de los sesgos en los procesos de clasificación de imágenes. La propuesta tuvo como objetivos “descajanegrizar” el funcionamiento de las IA, desmitificar su funcionamiento y promover una mirada crítica sobre sus usos y límites en la educación.

Durante el desarrollo del taller, los participantes generaron un sistema de clasificación de imágenes basado en categorías estereotipadas, lo que permitió una reflexión crítica sobre los sesgos inherentes a los algoritmos y las implicaciones de su uso en el aula. La experiencia concluyó con una sistematización en la que se recogieron las percepciones de los participantes para sondear aprendizajes realizados y el posible impacto de la propuesta en la construcción de un posicionamiento alejado del sentido común. El taller logró un acercamiento inicial a la IA, pero también planteó el desafío de superar una visión
instrumentalista en futuras instancias formativas.

Introducción

Esta presentación relata la experiencia del taller “Yo, robot? Explorando la IA” desarrollado en el marco de las III Jornadas de intercambio de Experiencias Pedagógicas en la Formación Docente Inicial del ISFD No19 realizadas entre el 9 y 10 de septiembre.

Trabajamos con conceptos básicos de Inteligencia Artificial y machine learning para programar una IA que catalogue imágenes. En la experiencia buscamos un doble propósito. por un lado acercar a estudiantes y docentes a rudimentos básicos sobre programación y funcionamiento de las inteligencias artificiales intentando algún grado de “descajanegrización” (dentro de lo posible para personas que no se especializan en el área, ni en cs de la computación) y por otro lado problematizar algunos de sus criterios, sesgos y alcances desde una perspectiva que haga centro en las aulas contemporáneas como
espacio de prácticas y objetivos específicos.

Fundamentación

Si bien los desarrollos de Inteligencia Artificial tienen ya algunas décadas, es sobre todo desde la “apertura” de GPT 3 en 2022 (y el abanico de aplicaciones basadas en IA que rápidamente surgieron como complementos o competencias) que se que disparó en la opinión pública el debate por este tipo de desarrollos. En educación, no encontramos en un rápido pasaje desde las indagaciones de orden político-filosóficas y pedagógicas de las IA en materias específicas, a presenciar el uso transversal, asiduo y naturalizado de aplicaciones como Chat - GPT en el aula en apenas dos años.

En este marco, el “dilema” sobre la autoría de los trabajos y la relación entre los trabajos presentados (monografías, presentaciones, imágenes, ideas) y su huella en el aprendizaje fue el primero en manifestarse como problemática urgente. Si bien es una problemática ya asociada a la cultura digital desde mucho antes: “copiar y pegar” textos o diseños, etc, la cuestión parece haber cambiado en sus formatos y alcances. Sadin (2020) indica que hay una novedad en el hecho de que han pasado de ser una suerte de “prótesis” cognitiva a “ser entidades de las que se espera que enuncien una verdad a partir de la interpretación automatizada de situaciones”. Aún así se mantiene el problema sobre la relación entre información y conocimiento, o bien cuánto se aprende a partir de lo que se produce en las
clases cuando median estas instancias automatizadas.i

En los Diseños Curriculares de la formación docente inicial la mirada específica sobre la IA aún no está explicitada. Como docentes de formación docente inicial nos encontramos en un momento de indagación y reflexión sobre aquello que las IA nos plantean como desafío.

Intentamos alejarnos de las posturas celebratorias propias del solucionismo tecnológico, pero también de miradas condenatorias que intentan obturar (¿infructuosamente?) el “ingreso” de tecnologías que no necesitan realmente entrar en el aula para cambiar la infraestructura de cultura en que las prácticas educativas se desarrollan (Dussel y Trujillo, 2018).

Por ello nos planteamos que un fortalecimiento de las capacidades profesionales de las y los docentes puede partir de conocer cómo funcionan las IA, intentando al menos parcialmente des-cajanegrizar la relación entre inputs y outputs. Consideramos que antes de formar para un “buen uso” que optimice el lugar de usuarios competentes o de buenos formuladores de prompts, es necesario comprender las bases y formas de funcionamiento de las IA, para entender las implicaciones de sus alcances y límites.

Contexto

El ISFD N°19 es una institución educativa que cuenta con más de cincuenta años de trayectoria y en sus tres sedes ofrece un total de nueve carreras de formación docente:

Cada año las Jornadas institucionales suponen una oportunidad para transversalizar los trayectos formativos de los/as estudiantes habilitando una oferta de espacios de capacitación y actualización que trascienden las prescripciones curriculares.

La propuesta que presentamos se llamó “¿Yo, robot? Reflexiones en torno a la IA. “ Se desarrolló en dos talleres que contaron unos 30 inscriptos en cada uno, de varias de las carreras del instituto, tanto docentes como estudiantes.

La duración de cada uno de los encuentros fue de dos horas secuenciadas en tres momentos:

1. Relevamiento de ideas previas a partir de un mapa de calor colectivo y acercamiento a la noción de algoritmo,
2. Experimentación con IA, análisis y reflexión,
3. Sistematización de la experiencia y relevamiento de las resonancias de la propuesta.

Momento 1: Relevamiento de ideas previas

El dispositivo diseñado para esta instancia lo denominamos “mapa de calor”. Estuvo orientado generar un ejercicio de reconocimiento y jerarquización de prácticas y procesos habituales en las actividades que, como estudiantes y docentes en formación, se llevan adelante con habitualidad.

El mapa de calor arrojó como dato sobresaliente que la mayor parte del estudiantado que participó del taller utilizaba la IA para “clarificar textos académicos”, “buscar información”, “producir trabajos prácticos o enriquecer su resolución”, “generar imágenes”, “diseñar planificaciones siguiendo los formatos solicitados”, “diseñar actividades de clase”, “mejorar la redacción de textos académicos o corregirlos”.

El relevamiento claramente no es concluyente pero, nos permitió confirmar que el uso de la IA en las prácticas del estudiantado era generalizado y cotidiano, a la vez que evidenció una diversidad de acciones.

Momento 2: Entrenar la IA, Teachable Machine entre categorías y sesgos

En clave de experimentación didáctica, propusimos el desarrollo de interacciones de aprendizaje (Maggio, 2024). Propusimos una experiencia de construcción de categorías y entrenamiento de una IA de clasificación de imágenes con el software Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/). Iniciamos el abordaje con dos capturas de pantalla de una programación parcial en la que, adrede, se componía un sistema de reconocimiento facial entrenado precariamente y con categorías cuestionables

A partir de la pregunta “¿Se equivoca la IA?”, propusimos reconocer la tensión existente entre automatización y autonomía, evidenciando la complejidad de los procesos de entrenamiento y los implícitos ubicados en los sistemas de recuperación de bases de datos. ¿Qué datos considera la IA para poder ofrecer una respuesta? ¿De qué y de quiénes dependen esos procesos?.

Posteriormente, generamos un intercambio orientado a que los y las docentes en formación pudieran reflexionar en torno a los cortes agenciales que estaban implícitos ya no en los procesos de entrenamiento, sino en los sistemas de clasificación, la construcción de categorías y los sesgos de quien programa.

Una vez finalizada la instancia de reconocimiento y análisis, les propusimos a los/as estudiantes generar un sistema de clasificación propio. Luego de unos minutos, consensuamos que fueran “estudiantes en una clase”. A partir de eso, se propusieron cuatro categorías, “el grupito del fondo”, “vago/a”, “chupamedias” e “inteligente”, y se alimentaron con fotografías que los/as propios/as estudiantes produjeron, fotografiándose a sí mismos “con gesto de” alguna de las categorías, o descargando algunas de la web.

Luego de compilar una buena cantidad de imágenes, los/as talleristas salieron a los pasillos para escanear a compañeros/as que participaban de otros espacios de la jornada.

Para cerrar este momento del taller, se discutió en torno a tres ejes: los criterios para la construcción de las categorías y los estereotipos potencialmente estigmatizantes que aparecieron en esas caracterizaciones; el reforzamiento de esas generalizaciones en los registros fotográficos; y la reacción de las personas escaneadas al ser clasificadas en categorías con las que no necesariamente estaban de acuerdo y las representaban.

Momento 3: Sistematización de la experiencia

Para finalizar el encuentro, se propuso a los/as estudiantes responder mediante un audio enviado por whatsapp las siguientes preguntas a) ¿Qué aprendieron? y b) ¿Cómo lo vinculan con su práctica profesional docente? Agrupamos las respuestas documentadas en dos grandes grupos. Por un lado, un conjunto menor de respuestas que tendieron a reproducir una concepción instrumental y aplicacionista de la IA como parte de las tecnologías a incluir en el aula: “aprendimos a utilizar un programa que permite el reconocimiento de rostros” y “es un recurso que se puede usar en nuestras prácticas”.

Luego, una buena parte de las respuestas enfatizó en la necesidad de poner en cuestión el funcionamiento de estas tecnologías y la necesidad de realizar abordajes analíticos en las propuestas de enseñanza: “es importante dudar de los resultados obtenidos”, “aprendimos que existen sesgos que están mediando todo el tiempo”, “es necesario seguir formándonos en esto y entender cómo funciona”, “en muchas propuestas de enseñanza podemos incorporar actividades que permitan reflexionar sobre el funcionamiento de la IA”.

Conclusiones

Encontramos que las dinámicas funcionaron en cuanto a familiarizar a los participantes con la temática, generar participación activa, y algunos procesos reflexivos que conectaron preguntas del taller con conocimientos previos y las experiencias realizadas. Por otra parte, al momento de conceptualizar, encontramos que muchos participantes retomaron una perspectiva instrumentalista con algunas “prevenciones” propias del discurso del sentido común (“es una buena herramienta pero hay que saber usarla bien”) que nos habíamos propuesto inicialmente como objetivo problematizar, o al menos ampliar.

Nos preguntamos por los alcances formativos que pueden tener los talleres “puntuales” frente la potencia subjetivante de las prácticas y discursos digitales cotidianos. ¿Una “lucha desigual” o un trabajo a largo plazo?

Desde nuestra posición, asumimos que la IA constituye un contenido sensible que no puede ser relegado de las propuestas de enseñanza. Consideramos que el abordaje genuino y potente tiene que realizarse desde la perspectiva de las distintas áreas de enseñanza.

Transversalizar la IA como contenido permitiría poner en diálogo especificidad disciplinar, modos de conocer, didáctica y tecnología de un modo que no puede saldarse únicamente con materias específicas asociadas a la informática, como se propone desde ciertos espacios. Entendemos que hay una diversidad de perspectivas y alcances sobre la IA que interesan a docentes de todas las áreas y sería un riesgo limitar la reflexión a quienes tienen el saber experto de la programación. De otra manera correríamos el riesgo de recaer en posiciones instrumentalistas y tecnocráticas, con docentes que aguardan las “bajadas” de perspectivas y métodos construidos desde entornos que les son ajenos, y que deben aplicar en sus aulas independientemente de objetivos y contextos.

Bibliografía

Maggio, M. (2024) Aprender a ver lo que está viniendo. Desafíos didácticos entre la hibridación y la inteligencia artificial. En Didáctica y tecnología : encrucijada, debates y desafíos / Miriam Kap … [et al.] ; Compilación de Miriam Kap. - 1a ed - Mar del Plata : EUDEM, 2024
Dussel, I. y Trujillo, B. (2018). ¿Nuevas formas de enseñar y aprender? Las posibilidades en conflicto de las tecnologías digitales en la escuela.En Perfiles Educativos, vol XL, número especial. UNAM.
Sadin, E. (2020) la inteligencia artificial o el desafío del siglo. Ed. Caja Negra.

Modalidad de presentación: Virtual.
Distrito: Mar del Plata, Región Educativa 19.
Institución educativa: Instituto Superior de Formación Docente 19.