Recursos educativos, contenidos y libros de texto con la INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

Imagen reformada de la que da el prompt "Libros de texto de matematicas e historia creados con inteligencia artificial?"

El diseño instruccional tal como lo definimos[1] tiene distintas componentes, una es la evaluación que ya hemos visto. Otra son los recursos, que trataremos aquí. En lo sucesivo es de esperar que vayamos completando ese marco.

Dentro del diseño instruccional que se haga con la IA generativa es inevitable que se cuente con los recursos como una componente más pero fundamental, bien en el sentido tradicional bien en el nuevo sentido que se le asigne.

En este apartado de recursos no es de esperar que los libros de texto, por el volumen de negocio que suponen y por la inversión actual de las empresas y por lo que estés dispuestas a invertir, sean ajenos al gran movimiento de capitales y esfuerzos que está suponiendo la IA generativa. De hecho, las editoriales ya van teniendo sus propios LLM.

Una opción posible: los LLM como materiales de estudio (contenidos)

En los próximos años, es probable que los materiales de los estudios (cursos y asignaturas) ---los textos--- pasen de tener formatos que se parecen más que a los libros de texto tradicionales a formatos parecidos a lo que son grandes modelos de lenguaje (LLM) y otras herramientas de inteligencia artificial generativa ahora.  El cambio a estas herramientas, que conlleva riesgos como los descritos, amenaza con erosionar los importantes avances logrados por las opciones de diseño instruccional constructivista y de educación abierta en materia de eficiencia en el aprendizaje, asequibilidad, acceso y equidad. Sin embargo, entender que los LLM puedan ser recursos educativos, o más bien envasadores y procesadores de contenidos, puede ayudarnos a pensar con más claridad sobre cómo podría ser el futuro de los materiales de contenidos de las asignaturas y de los cursos y cómo y por qué la educación diseñada instruccionalmente sigue siendo importante en el futuro.

Las grandes editoriales de materiales educativos, como Pearson, McGraw-Hill y Cengage, dedican una cantidad significativa de tiempo y dinero a crear materiales de cursos exclusivos. Como estos productos son tan caros y requieren mucho tiempo de mano de obra dedicada para crearse (a veces, millones de dólares por producto), la mayoría de los instructores terminan adoptando uno de estos recursos preexistentes en lugar de crear los suyos propios. Esto, aunque no lo creamos, siempre pensamos en libros de texto como algo poco cognitivista, sería mucho más negativo aún que la situación actual.

En el ámbito de la IA generativa, empresas como OpenAI, Anthropic, Microsoft y Google dedican una cantidad significativa de tiempo y dinero a crear modelos LLM patentados. Como estos modelos son tan caros y requieren mucho tiempo para crearse (posiblemente más de cien millones de dólares por modelo), la mayoría de las personas terminan utilizando uno de estos modelos en lugar de crear uno propio destinado a usos educativos, aunque sea como libro de texto.

Sin embargo un paso relativamente positivo en esta tendencia se produjo hace unos años, cuando las organizaciones comenzaron a crear alternativas con licencia abierta a estos LLM propietarios. Organizaciones como Meta, Mistral e IBM dedican una cantidad significativa de tiempo y dinero a crear LLM y a otorgar licencias abiertas para que todos puedan conservarlos como propios, reutilizarlos, revisarlos, remezclarlos y redistribuirlos. Estos modelos “básicos” pueden proporcionar la base sobre la que se puede construir una amplia gama de innovaciones en la enseñanza y el aprendizaje, simplemente por ser abiertos, en la parte de código. Este sería el panorama actual (Wiley, December 13, 2024):

Creadores de materiales de cursos patentados (libros de texto)	Creadores de materiales de cursos abiertos
Pearson, McGraw-Hill, Cengage	OpenStax, Lumen y CMU OLI

 

Creadores de LLM propietarios	Creadores de LLMs abiertos
OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google	Meta, Mistral, IBM

Los profesores en general no han utilizado recursos abiertos (en España y Latinoamérica no han existido) o recursos propios porque no han venido ni han tenido los recursos que habitualmente provenían de las editoriales tradicionales: diapositivas de conferencias y clases expositivas, tareas con rúbricas (portfolios), ejercicios y tareas calificadas automáticamente, bancos de exámenes, etc. No es descabellado esperar que las tendencias en cuanto a adopción de LLM por los profesores sean similares.

Conviene pues, en función de estas razones y de la inversión que se está haciendo, que pensemos, por un momento, en los LLM como “libros de texto” en esta próxima fase que se avecina, como materiales de contenidos en los cursos y asignaturas.

Esto no quiere decir que necesariamente OpenAI, Anthropic, Microsoft o Google reemplacen a Pearson, McGraw-Hill, Cengage,o en nuestro caso a Anaya, Santillana, SM,… pero podemos afirmar que es casi seguro que las grandes editoriales comenzarán a crear paquetes de materiales o interfaces complementarias y exclusivas, diseñadas específicamente para su uso con modelos de lenguaje exclusivos. Es difícil ahora decir exactamente cómo será esto al final, pero una cosa es segura: la diferencia en el diseño y en el formato de los materiales de apoyo y de contenidos educativos, para asignaturas y programas en los distintos niveles, entre antes y después de la IA generativa será incluso más dramática que la diferencia entre el diseño y formato de los materiales educativos antes y después de Internet.

No sé si será utópico desearlo y actuar, pero al menos lo diremos.

En lugar de esperar a que las herramientas de IA generativa se hayan adoptado ampliamente en el mercado de materiales para las asignaturas particulares y se requiera un esfuerzo significativo o la imposibilidad de desplazarlas con materiales constructivistas, deberíamos tomar la iniciativa ahora para garantizar que los profesores que quieran utilizar los LLM como materiales educativos tengan acceso a opciones de alta calidad cognitiva y con licencia abierta desde el principio para adaptarlos.

Obviamente es un horizonte utópico, dado lo visto hasta ahora con las poderosas editoriales más lo que ahora se está invirtiendo en IA generativa. Pero estas opciones propuestas deberían incluir tanto a los propios modelos de lenguaje en sí como a los recursos educativos adicionales necesarios para utilizar estos modelos de manera fácil, confiable y eficaz.

El horizonte deseable sería pues crear y compartir modelos de lenguaje educativo constructivistas y abiertos (ELM).

Éste es uno de los pasos que se han de dar para garantizar que las herramientas educativas de IA generativa nos permitan avanzar constructivistamente, con protagonismo, apropiación y atribución de sentido por parte de los alumnos, además de con libertad de acceso y equidad, en lugar de retroceder.

En esto trabajaremos.

Referencias.-

Wiley, D. (December 13, 2024) Where Open Education Meets Generative AI: OELMs. Blog improving learning https://opencontent.org/blog/archives/7628

Zapata-Ros, M. (2013). El entorno virtual de aprendizaje y el diseño instruccional. Virtualidad, Educación y Ciencia, 4(6), 59-62. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/vesc/article/view/4649

Zapata-Ros, M. (febrero de 2021). La evaluación en el diseño instruccional de la nueva educación universitaria. Preprint ResearchGate DOI: 10.13140/RG.2.2.17909.50401

 

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[1] “el diseño instruccional establece un enlace entre lo que son las intenciones y cómo organizamos la realidad. ¿Bajó que inspiración organizamos la realidad, la actividad educativa? Bajo la inspiración de lo febrero 2021   que nos dice las teorías.” (Zapata-Ros, 2013)

En Zapata-Ros  (febrero 2021) decíamos
“¿qué es el diseño instruccional?: Un diseño es, en general, un proyecto o un plan que configura algo antes de su realización o de su desarrollo.

Pero que también permite saber en qué punto de él estamos en su ejecución, y cómo relacionar lo que estamos haciendo con los resultados últimos de lo que hagamos. Pudiendo retomar y modificar decisiones, en progreso, para cambiar la ejecución y que ésta se ajuste con nuestros objetivos en un feedback continuo.

Los procesos y programas formativos, y la educación, también se diseñan.

En general el diseño instruccional, como veremos, se define como "un proceso sistemático que se emplea para desarrollar programas de educación y capacitación de manera continua y confiable".

Existe una amplia base de modelos de diseño instruccional y de desarrollos teóricos considerados como marcos para el desarrollo de módulos formativos o clases que aumenten, haciéndolo de acuerdo con sus pautas y preceptos, la posibilidad de aprender, de fomentar la participación de los alumnos para que aprendan más rápido, y obtener de esta forma niveles más profundos de entendimiento.

Los principales creadores e impulsores del diseño instruccional y de sus bases teóricas ha sido David Merrill (2002 y 2012) y Charles M. Reigeluth.

Así la Teoría del Diseño Instruccional clásica de Reigeluth se considera, en general, como un instrumento con un doble fin: facilitar el aprendizaje y el desarrollo humano, o mejor dicho facilitar el desarrollo humano en la medida que se consigue un mejor aprendizaje. Es en esencia una teoría situacional. Sostiene que los métodos y situaciones de aprendizaje son esenciales para que el aprendizaje tenga lugar de forma efectiva. Está constituida por

una serie de principios para organizar la enseñanza en un esquema complejo de elementos más pequeños, y por tanto más cerca de la comprensión individual, que posteriormente son insertados en estructuras conceptuales interrelacionadas.

Los métodos del diseño instruccional suponen un ciclo continuo y una evaluación formativa que permiten introducir mejoras sobre el proceso en el diseño del programa educativo, sin necesidad de concluir.

(…)

El diseño instruccional permite pues partir, en un proceso inverso, desde la consideración de cuáles son los resultados deseados del proceso de aprendizaje para organizar las pautas, para distribuir en el tiempo todo lo demás, incluida la secuencia de acciones y de contenidos. Permite distribuir no solo la entrega de materiales, de actividades y de ayuda, sino de establecer cuáles son los logros parciales que, en una cadena, lleven al alumno a conseguir los logros de la unidad didáctica, el módulo o la materia. De forma que su consecución sea gradual, continua, sin saltos.

Hemos dicho que el diseño instruccional consiste también en la aplicación de los principios teóricos que se conocen sobre como los individuos aprenden para organizar la educación.