There has always been cheating. Faculty have often not wanted to know about it. Few of us want to focus on policing, and we (yes, faculty) were the oddball students who were genuinely motivated by the material. The internet made cheating easier, as did portable and wearable internet devices. Most college students have long admitted to cheating in some form, and the top reason for cheating is “there was an opportunity to do so”. It’s no surprise that cheating with AI has become a top concern for faculty.

Es importante reconocer que las metodologías educativas están evolucionando rápidamente para adaptarse al entorno cambiante y las demandas del mundo moderno. Estas metodologías se centran en integrar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, la realidad virtual, entre otros, en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Estas metodologías tienen como objetivo proporcionar experiencias de aprendizaje más personalizadas, colaborativas y contextualizadas para los alumnos y asociadas a las demandas de la sociedad de hoy.

Nunca he confiado en herramientas como Turnitin, y como profesor, además, no puedo hacer más que disentir y dudar de sus conclusiones. Desde la primera vez que, a finales de noviembre de 2022, probamos ChatGPT, sabíamos que una innovación como esa iba a cambiar la educación, pero no necesariamente a destruirla. De hecho, como educador, los profesores que se afanan en prohibir ese tipo de herramientas y en tratar de detectarlas a toda costa me preocupan mucho más que los que simplemente toman una aproximación abierta y permiten su uso de manera transparente. A estas alturas de película, me preocupa seriamente que un profesor no sepa usar ChatGPT de manera competente, mucho mejor que sus estudiantes.

Higher Education (HE) is by now thoroughly digitalized. Universities use a variety of digital products and services to support their operations. The Educational Technology (EdTech) industry has been expanding in the past decade, while investors have become important actors in the field. This report offers findings from the ESRC-funded research project ‘Universities and Unicorns: Building Digital Assets in the Higher Education Industry’ (UU), which investigated new forms of value in digitalized HE as the sector engages with EdTech providers.

The project was especially interested in digital user data and data operations. We followed three groups of actors: universities, EdTech startup companies, and investors in EdTech. Understanding EdTech relationally, and bringing these groups together, allowed us to gain particular insights into the digitalization of HE and its political economy. We aimed to trace the flow of ideas, strategies, and actions between these actors and to understand how and why the EdTech industry is developing as it is.

Key findings indicate that EdTech in HE is less advanced than presented by the industry and policy discourse, all actors struggle to make user data valuable and useful, digitalization and datafication mean more work and higher costs for universities, and legacy software and Big Tech seem to dominate the sector rather than the EdTech industry. Moreover, EdTech aims and practices require more transparency, participants wish for more democratic data governance, and EdTech should support rather than challenge universities.

There are synergies and fundamental discrepancies between the discourses and imaginaries of EdTech on the one hand, and realities and practices on the other hand. Universities, EdTech companies, and investors in EdTech also share some aims, while at the same time, there are substantial differences between their goals.

Un nuevo formato de debate, original de Planeta Formación y Universidades y presentado por Carina Verdú, en el que analizamos temas relevantes de la actualidad, vistos desde el punto de vista del sector educativo.

¿Debemos enseñar habilidades profesionales o educar en el uso de IA desde el principio? ¿Cómo afecta la IA a la protección de la propiedad intelectual? ¿Cómo deben prepararse los estudiantes para adaptar esta nueva tecnología de cara a un mejor acceso al mercado laboral?

Nadie que trabaje en educación va a renegar de la importancia del esfuerzo. Pero, como sucede con mucha cosas en la actualidad, hay determinados conceptos que se toman, descontextualizan, manipulan y nos presentan bajo titulares tendenciosos. Y el esfuerzo es uno de ellos. Es relativamente frecuente escuchar que tenemos un problema educativo actual que proviene de la pérdida de la cultura del esfuerzo. En este discurso, el esfuerzo se ha convertido en algo actitudinal. Si no tienes éxito es porque no te esfuerzas.

La Inteligencia Artificial Generativa, y la posibilidad de que pueda igualar o sobrepasar al humano en un amplio rango de actividades, plantea preguntas éticas, epistemológicas y sociales significativas. Desde una perspectiva filosófica, la discusión sobre la imitación o logro de la conciencia de las IA se centra en si estas máquinas pudieran experimentar “qualia”: los elementos de la percepción y la sensación que constituyen la experiencia consciente. Entre las principales teorías que exploré están:

What images come to your mind when you think of Artificial Intelligence (AI)? Popular illustrations include human-like robots, or a brain intertwined with chips and wires. However, these images
and metaphors do not accurately reflect what AI is. The field of AI encompasses a wide range of techniques and methods that perform functions we may not typically associate with it, such as
facial recognition, personalized news feeds on social media, customized suggestions and advertisements, route planning (e.g., Google Maps), and search engines (e.g., Google Search,
which uses AI to improve accuracy and relevance of search results). Generative AI is an umbrella term for any AI system that can generate content--such as images, texts, audio and codes-based on the data on which the GPT-based Large Language Model (LLM) is trained (Bender et al., 2021; Chiang, 2023). Much of the Worldwide Web on the Internet is the core dataset of current LLMs, which are then fed additional selective data to tune their responses for particular purposes.

Employers, on the other hand, have started to use micro-credentials in their hiring procedures. In a recent study, 5,000 university students, recent graduates and employers across 11 countries were surveyed by Coursera, a leading micro-credential provider, in collaboration with Repdata and Dynata, two market research companies.

It was revealed that 72% of employers tend to employ a candidate who holds a micro-credential. Similarly, 90% of students and recent graduates agree that micro-credentials enable them to stand out to potential employers.

Several global companies have indeed already started to hire candidates who have micro-credentials rather than a university degree. In an interview he gave to Auto Bild, Elon Musk noted that “there’s no need even to have a college degree at all” to work for Tesla, a leading electric car manufacturer.

El sistema educativo tiene la responsabilidad de promover un uso de las nuevas tecnologías con valor educativo para las personas. Introducir, por ejemplo, la IA para facilitar el acceso a la información, no tendrá ninguna incidencia en el desarrollo de las capacidades cognitivas y sociales de los estudiantes, por lo que no cambiaría los resultados en los aprendizajes esperados y no prepararía a las nuevas generaciones para los siguientes saltos tecnológicos que sin duda vendrán. En contraste, aprender a hacer buenas preguntas en las plataformas de IA es un uso que estimula el pensamiento lógico, que desarrolla capacidades.

En el entorno dinámico de la educación superior, la Inteligencia Artificial (IA) se erige como un agente disruptivo, delineando una perspectiva renovada en la concepción y ejecución de la enseñanza y el aprendizaje. Este libro se sumerge en las complejidades de este fenómeno, explorando cómo la Inteligencia Artificial no solo acelera el acceso al conocimiento, sino que redefine los valores éticos y culturales que conforman el entramado de nuestra educación superior.

En el núcleo de esta exploración se encuentran los avances tangibles y cautivadores introducidos por la Inteligencia Artificial en el panorama educativo. Desde la implementación de asistentes virtuales que ofrecen respuestas personalizadas hasta sistemas de tutoría automatizada que enriquecen la experiencia académica, este libro detalla cómo la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta integral que potencia el proceso de aprendizaje. Sin embargo, este progreso no está exento de consideraciones críticas sobre cómo equilibrar la eficiencia tecnológica con las dimensiones éticas y culturales de la educación.

En el intrincado tejido de la revolución educativa, se presenta el primer desafío: la transparencia en los algoritmos. Este capítulo examina la “caja negra” de la Inteligencia Artificial, destacando la necesidad de revelar los procesos de toma de decisiones para
garantizar la comprensión y confianza en las decisiones automatizadas. Desde la divulgación de procesos algorítmicos hasta la exposición de criterios de decisión, exploramos cómo la
transparencia se erige como una luz guía para decisiones éticas y equitativas en el ámbito educativo.

A medida que la Inteligencia Artificial se integra en la educación superior, existe el riesgo de amplificar las disparidades socioeconómicas, creando una brecha digital más amplia. Este capítulo aborda cómo construir puentes para garantizar que cada estudiante, independientemente de su origen, tenga un acceso equitativo a las oportunidades educativas potenciadas por la IA. Exploramos estrategias desde la implementación de becas y subsidios hasta la colaboración efectiva entre instituciones educativas, gobiernos y empresas.

Sin embargo, la implementación de la Inteligencia Artificial no implica solo un desafío técnico, sino también un compromiso profundo con la diversidad cultural. En nuestra travesía, nos sumergimos en la preservación de valores culturales, reconociendo que la incorporación de la cultura en los sistemas de IA es un proceso dinámico y participativo.

Desde la co-creación de soluciones con comunidades culturales hasta la capacitación en diversidad cultural, exploramos cómo la IA puede no solo preservar sino también revitalizar herencias culturales en peligro de extinción.

Education systems must adapt to prepare young people for tomorrow’s technology-driven economies and to help students learn alongside these emerging technologies. The World Economic Forum refers to the teaching and learning of abilities, skills, attitudes and values that are fit for the future as “Education 4.0”. Developed by a global coalition of education experts, practitioners, policy-makers and business leaders, Education 4.0 is a comprehensive framework that outlines key transformations needed in childhood education to address the needs of the future and promote better education outcomes. It consists of four sets of skills that will be needed in the future – global citizenship, innovation and creativity, technology, and interpersonal skills – as well as four sets of learning experiences – personalized and self-paced, accessible, problem-based and collaborative, and lifelong and student-driven learning. Teaching and learning that incorporates technology, particularly AI, can not only help students achieve better outcomes on technology skills but can also facilitate and enable success in other areas within the
framework.

In the last year, I have worked hard to take a less dichotomous view of artificial intelligence (AI) in the classroom and have looked for ways that AI might support and foster personalized learning and help educators rethink AI as just a “cheating tool.” Finding that middle ground was made easier when I was introduced to customized chatbots for the classroom, designed specifically for student use. It didn’t take long to recognize that these bots have the potential to introduce a whole new dimension of assistance for students who may be stuck or struggling. After all, we know that students may resort to cheating when they don’t know how to get started or what to do next.

Me parece constatable, y preocupante, la recepción favorable en una parte importante del profesorado, en especial en secundaria, de un tipo de “discurso antipedagógico” que en mi opinión no hace otra cosa que reforzar determinados prejuicios e inercias muy arraigadas en ese profesorado, al tiempo que reduce toda “pedagogía” (nueva o vieja) a una simple caricatura. Creo que Gregorio Luri, aunque discrepo de sus tesis que en buena medida alimentan también el antipedagogismo, escapa de la simplificación caricaturesca cuando advierte de que no se trata de rechazar la pedagogía, sino de discernir entre la buena y la mala pedagogía. En efecto, de eso se trata y de eso debería discutirse y no de una incompetencia innata de toda pedagogía que justificaría el absurdo oxímoron de que la buena educación solo puede ser… ¡antipedagógica!

En este artículo, exploraremos en detalle la clasificación de los chatbots, analizando los diversos criterios que se utilizan para distinguir entre los diferentes tipos de estos asistentes virtuales. Desde su arquitectura y funcionamiento hasta su capacidad de contextualización e integración en plataformas, examinaremos las categorías y subcategorías más relevantes en el mundo de los chatbots.

Comprender esta diversidad es esencial para aprovechar al máximo el potencial de los chatbots en diversos sectores, como el servicio al cliente, la educación, la salud y el comercio electrónico. Al conocer las diferentes tipologías de chatbots, las empresas y los desarrolladores pueden tomar decisiones informadas sobre qué tipo de chatbot se adapta mejor a sus necesidades y objetivos específicos.

Artificial Intelligence is increasingly being integrated into higher education to address challenges such as personalized learning and operational efficiency. AI-powered tools are streamlining administrative tasks like scheduling, registration and financial aid management, freeing up valuable staff time and reducing errors. AI-enhanced learning analytics provide more comprehensive data analysis, enabling professors to understand student behaviors and needs while identifying at-risk students early in their courses.

Paulo Freire (2000) argued that schools function very much like banks; teachers deposit information into students' minds through one-way transference. According to this “banking concept of education” (Freire, 2000, pp. 72-73), students have no agency or role in these transactions that reflect the stance of an oppressive system.

Within the banking model, learners are not taught how to evaluate the knowledge they are being provided. Students are not invited to interrogate the validity of the knowledge imparted by more expert authority. Young people are not free to explore ideas that may contribute to bodies of existing knowledge. Perhaps most problematically, students remain impoverished automatons as they can only "preserve a profitable situation" (Freire, 2000, p. 73) for their oppressors, whether teachers or larger power structures.

This talk explores the transformative impact of future technologies on society, whilst emphasizing the enduring value of human ingenuity - the superpowers we all have within us from childhood to help us not just survive, but thrive in the age of AI.

Emma and Charlotte Robertson are the award-winning sisters and founders of online safety and wellbeing organisation Digital Awareness UK. Having spent the last decade conducting research and developing educational programmes that have empowered millions to use technology positively, they will be sharing their insights and experiences to encourage people to reflect on how they will navigate the challenges and opportunities presented by the rapid pace of technological change we are experiencing.

College Unbound is thrilled to announce the launch of its groundbreaking Usage Guidelines for AI Generative Tools for Faculty and Students. This policy has been developed by a dedicated group of CU students, marking both a powerful model for institutional collaboration and applied education with students, as well as a significant milestone in the integration of artificial intelligence in higher education. As an institutional policy driven by students, it is the first AI policy of its kind in the country.

En un futuro que algunos denominamos ya presente, la educación ha experimentado una transformación disruptiva impulsada por avances en IA y tecnologías emergentes. Las aulas tradicionales han evolucionado hacia entornos de aprendizaje dinámicos y personalizados, donde los estudiantes interactúan con sistemas de IA avanzados que se adaptan a sus necesidades individuales.

Basándome en los trabajos de Bekiaridis y Graham (2023) lo primero que me parecio relevante es establecer un mapeo de los 6 niveles de competencia, desde el NOVATO (A1), EXPLORADOR (A2), INTEGRADOR (B1), EXPERTO (B2), LÍDER (C1) y por último PIONERO (C2), enmarcándolos en el MRCDD, con el resultado que os presento aquí:

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo está marcando un cambio significativo en los métodos de enseñanza a nivel mundial. De acuerdo con el último Monitor Global de Educación de Ipsos, publicado recientemente, se evidencia una percepción variada sobre la importancia de capacitar a los docentes en el uso de la IA en la enseñanza, según el país.

Los datos revelan que el 65% de los encuestados en 29 países consideran que los maestros deberían recibir formación en cómo emplear la IA en sus estrategias educativas. Este porcentaje varía considerablemente de un lugar a otro. En el caso de Perú, un impresionante 84% de los encuestados considera esencial que los maestros se capaciten en el uso de la IA en sus métodos de enseñanza. Le sigue Sudáfrica de cerca, con un sólido 80%, mientras que México y Chile registran cifras de un 79% y un 78%, respectivamente. Argentina también se destaca, con un 72% de los encuestados valorando la capacitación de los maestros en este ámbito.

Sin embargo, existen diferencias significativas en otras regiones. En España, por ejemplo, el 62% de los encuestados considera esencial esta formación, seguido por India con un 59%. El Reino Unido y Japón muestran un 53% y un 51%, respectivamente, mientras que Estados Unidos y Francia presentan cifras menores, con un 48% y un 43%. Estos resultados reflejan un reconocimiento global de la importancia de formar a los educadores en el uso de la inteligencia artificial en la educación, aunque con matices regionales significativos.