Aquest breu resum de les idees tractades en aquest i en els mòduls anteriors ens pot ajudar a repassar els conceptes clau sobre l’impacte de la IA en l’educació. Aquesta és una adaptació de l’article original de Matt Miller (Ditch That Textbook).
Pel que fa a l’ús de la IA en educació, alguns de nosaltres enfoquem la qüestió des de la immediatesa. Ens plantegem preguntes com: "Com podria aquesta eina ajudar-nos a planificar les nostres classes?" o "Com podria aquesta eina ajudar-nos a reduir el temps de correcció?".
Aquest plantejament és necessari, atès que hem de tenir en compte com la IA ens pot ser útil ara com ara.
Tanmateix, hi ha també una visió més a llarg termini, amb la qual molts docents ens demanem cap a on ens dirigim i com podem preparar el nostre alumnat per a un futur on la IA transformarà nombrosos aspectes de la societat.
En aquest cas, ens plantegem preguntes com: "Què podem fer avui per preparar el nostre alumnat per als pròxims deu anys?" o "El que estan aprenent a la nostra classe és rellevant per a les seves vides futures?"
La majoria de nosaltres no podem implementar canvis significatius en els nostres centres de manera individual, però sí que podem introduir petits ajustaments en la nostra manera de treballar a l’aula.
A continuació, analitzarem sis canvis que podem aplicar a les nostres classes per preparar l’alumnat per a aquest futur. Cap d'aquests canvis implica utilitzar més IA a l'aula. De fet, molts de vosaltres ja esteu aplicant aquests canvis que es proposen a continuació.
Segons una enquesta realitzada a 352 investigadors d'aprenentatge automàtic, aquestes són les àrees en les quals es preveu que la IA canviï el món i el mercat laboral:
Però atenció: cal tenir en compte que aquest estudi es va publicar el 2018 (Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O., 2018), molt abans del boom de la IA que hem experimentat recentment. Aquestes prediccions es van fer abans de l'augment de finançament i l'interès públic en la IA.
Curiosament, aquests mateixos investigadors també pensaven que la IA estaria traduint llengües el 2024 i escrivint treballs de batxillerat el 2026, i sembla que ja estem superant aquestes prediccions.
Per què és important això? Perquè el mercat laboral al qual el nostre alumnat actual accedirà en uns pocs anys podria ser molt diferent del d'avui dia.
Els centres han de començar a debatre i consensuar la direcció que estan prenent i com estan preparant l’alumnat per al seu futur. El document Orientacions i recomanacions per l’ús de la intel·ligència artificial als centres educatius destaca la necessitat d'un ús crític i conscient d'aquesta tecnologia en el context educatiu. Subratlla la importància de la protecció de dades personals, especialment dels col·lectius vulnerables com els menors, i alerta sobre els riscos de biaixos, pèrdua d'autonomia i confiança excessiva en la IA. A més, remarca la importància de promoure el pensament crític entre l'alumnat per verificar la fiabilitat dels resultats generats per les eines amb IA. El document també apunta que els docents hem de repensar les activitats d'aprenentatge per evitar tasques que es puguin resoldre fàcilment amb IA generativa.
L'ensenyament tradicional ha estat sempre molt dirigit a respondre la pregunta del “què” per sobre del “per què”. Aquest és un enfocament que es pot trobar, per exemple, en alguns qüestionaris i exàmens de preguntes tipus test de resposta múltiple. Es pot trobar, també, a les preguntes de comprensió al final dels capítols dels llibres de text.
Diversos documents com, per exemple, el document de suport per a les programacions de les situacions d’aprenentatge en el Nodes de Nou Currículum, destaquen la importància de treballar, a més de les habilitats cognitives de nivells inferiors, les habilitats cognitives de nivells superiors. Tot i això, l'èmfasi en el “què” segueix sent altament prevalent en moltes pràctiques docents.
Què implica aquest punt: Els continguts sovint són només una part de la competència. A més, moltes vegades, no són competencials, ni contribueixen al desenvolupament de competències que puguin assistir en la presa de futures decisions.
Considereu també com els motors de cerca i les eines amb IA tenen un impacte directe en ajudar-nos a trobar aquests continguts, i com aquests avenços tecnològics han contribuït en el desenvolupament de la recerca en tots els camps.
Prioritzar el “per què” es focalitza sobre com hem mobilitzat aquests continguts, alhora que mostra el camí que podem seguir en les nostres pròpies vides, i els consells i veritats que podem portar amb nosaltres quan arribi el moment de prendre les nostres pròpies decisions.
Com això ens prepara per a un futur amb IA: De la mateixa manera que els motors de cerca han tingut un gran impacte, el creixement de les eines amb IA farà que l’accés a la informació sigui més fàcil. Com més accessible sigui aquesta informació, més aviat tindrem la possibilitat de formular la següent pregunta: "Què podem fer amb aquesta informació?"
Els models d'IA poden recopilar, resumir i prioritzar informació per a nosaltres. Tot i això, encara ens toca a nosaltres prendre decisions i actuar en les nostres vides. Aquestes converses sobre el “per què” poden orientar-nos en aquesta direcció.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula:
Sovint, al llarg del desplegament de les nostres situacions d’aprenentatge, qualifiquem basant-nos en els productes que l'alumnat ha lliurat: revisem fitxes, redaccions, equacions matemàtiques, problemes de ciència. Si encerten la resposta, obtenen els punts.
En el món real, però, hi ha moltes ocasions en les quals arribar a la resposta correcta al llarg d’un procediment és igual de beneficiós que haver-la encertat a la primera.
Quan donem més importància al procés que als productes, estem contribuint al fet que l'alumnat es centri en el "per què" i el "com" de manera que puguin transferir aquestes competències a altres àrees de la seva vida.
Per ampliar la informació, podeu revisar documents com Avaluar per aprendre (2010) i Avaluar és aprendre (2020), de Neus Sanmartí, sobre la importància d’avaluar el procés d’aprenentatge a més dels productes.
Què implica aquest punt: Donar més importància al procés que als productes posa l'èmfasi en com s’ha arribat al resultat més que en el resultat en si. Això pot ajudar l’alumnat (i els docents) a observar els passos seguits i el procés d’aprenentatge. Per exemple, en lloc de completar tot un seguit d’operacions matemàtiques, potser un alumne aprofundeix en un problema específic, i es grava parlant sobre tot el seu procés en un vídeo o un àudio.
Les preguntes de metacognició també poden ser molt útils en aquest aspecte: l'alumnat pot descriure el seu procés a través de preguntes de seguiment. Quan ho fa, es veu obligat a enfrontar-se a com ha arribat a les seves conclusions. A més, els docents, obtenim una visió sobre com pensa el nostre alumnat.
Com això ens prepara per a un futur amb IA: De manera similar a la idea de "per què per davant del què", donar més importància al procés que als productes ens ajuda a centrar-nos en el procés d’aprenentatge de l'alumnat. Tots hem utilitzat fitxes i redaccions per avaluar el procés d’aprenentatge de l'alumnat, fins a quin punt han assolit els objectius d’aprenentatge, quines competències han desenvolupat. Tot i això, quan la IA pot crear aquests mateixos productes, depèn de l'ésser humà centrar-se en el procés. És evident que la IA podrà ajudar-nos a resoldre problemes, però com a éssers humans, sempre ens trobarem amb situacions en les quals ens haurem de valdre per nosaltres mateixos.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula:
Hi ha moltes maneres de resoldre problemes. Dintre de les competències transversals, la competència específica 5 dintre de la competència digital aborda directament resolució de problemes, la qual es basa la capacitat de treballar de manera metòdica i sistemàtica per arribar a solucions efectives.
La competència en resolució de problemes comprèn aspectes transversals als quals haurem d'enfrontar-nos en el nostre dia a dia, al llarg de tota la nostra vida, independentment de quant ens pugui ajudar la IA.
L’ús de metodologies com la de pensament de dissenyador (design thinking) a l’aula pot ajudar a estructurar el procés de resolució de problemes de manera organitzada, tot mantenint la creativitat de l’alumnat. Aquesta competència transversal es pot treballar des de diverses àrees, matèries, àmbits o projectes, permetent a l’alumnat abordar problemes de naturalesa diversa. Tot i que les solucions sovint poden implicar l’ús de tecnologia digital, els problemes a resoldre poden no ser tecnològics.
Què implica aquest punt: La resolució de problemes és una competència que va més enllà de simplement respondre a preguntes. Tot i això, aproximar-nos a aquesta competència no requereix adoptar un enfocament d'aprenentatge basat en problemes o projectes a la nostra aula. Ens podem situar en un punt intermedi, utilitzant estratègies que no siguin tan complexes, però que fomentin habilitats de resolució de problemes.
Hi ha múltiples estratègies per resoldre problemes complexos. Per exemple, Toyota Motor Corporation organitza el procés per resoldre problemes en els següents vuit passos:
Com això ens prepara per a un futur amb IA: Les eines amb IA són cada vegada més exitoses a l'hora d'abordar problemes complexos, amb una gran varietat d'informació, i proporcionar solucions. No obstant això, les prioritats i valors que intervenen en el procés de resolució de problemes no sempre coincideixen amb el que volem com a éssers humans. A més, no sempre ens trobarem en una situació en la qual tingui sentit consultar una eina amb IA per trobar solucions. És en aquests moments quan haurem de resoldre problemes per nosaltres mateixos.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula:
Moltes decisions són complexes. Fins i tot quan sembla que hi ha molt poques opcions, demanar quina és la millor opció pot ser una qüestió carregada de matisos. Algunes vegades, les nostres decisions poden afectar algunes persones més que altres. D’altres, aquestes poden tenir simultàniament efectes positius i negatius. Algunes decisions podrien ser vistes com a incorrectes per algunes persones i correctes per d’altres.
Aquesta és l’essència de l'ètica. Hauríem de seguir aquesta cadena de decisions? Quines decisions hauríem de prendre? Per quins motius?
A mesura que la IA s'estableixi més i més en el nostre món, les decisions ètiques importants han de ser preses pels humans, i no pels models d'IA. Per això, necessitarem humans que comprenguin la gravetat d'aquestes decisions, i que puguin actuar de manera justa i argumentada. En el nostre cas, els docents hem d’abordar aquestes qüestions que acompanyaran el nostre alumnat al llarg de la seva vida.
Què implica aquest punt: L'ètica es pot definir com la branca de la filosofia que s'ocupa de l'estudi dels valors i principis morals, la qual analitza el que és moralment correcte i el que és incorrecte, així com el que és bo i el que és dolent. Al llarg de la història, s'han pres decisions que han estat considerades moralment correctes o incorrectes. A més, en tots els àmbits d'estudi, l'ètica actua com a guia per determinar les accions que hem de realitzar i les que hem d'evitar.
A mesura que fem el canvi del "què" al "per què", plantejar preguntes de pensament crític pot ajudar l'alumnat a practicar la presa de decisions des de la ciutadania democràtica i la consciència global, i tenint en compte aspectes com la perspectiva de gènere.
Com això ens prepara per a un futur amb IA: Les eines amb IA prenen decisions basades en el seu entrenament i en els seus conjunts de dades. D'on provenen aquestes dades, i qui en modela aquest entrenament? La IA encara està en els seus inicis. Continuarà proliferant en el mercat laboral i en les nostres vides quotidianes. Però, fins a quin punt hauria de fer-ho? En quins àmbits? De quines maneres? No volem delegar aquestes decisions a la intel·ligència artificial perquè afectaran en com existim i en quin futur tindrem. Si ajudem a desenvolupar el pensament crític a l'aula, el nostre alumnat estarà millor preparat per prendre aquestes decisions en el futur.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula:
Al llarg del seu projecte educatiu, el nostre alumnat s’involucra en múltiples processos d’aprenentatge. Fan activitats que els ajuden a aprendre, però en poques ocasions arriben a entendre la ciència de l'aprenentatge: què està passant en els seus cervells, com funciona i com es pot millorar. Esperem que siguin acompanyats per docents formats, els quals prenguin decisions conscients que els ajudin a aprendre de manera eficaç. Però quan entenen com poden aprendre millor, els estem equipant amb competències que els prepararen per adaptar-se a qualsevol repte que entomin en el seu futur.
Què implica aquest punt: Les ciències de l’aprenentatge han estudiat com funciona el cervell, com les persones interpreten i processen la informació i com milloren les seves habilitats. Durant dècades, l’objecte principal de recerca ha estat la memòria: com recordem les coses. A mesura que avancem, aquest seguirà sent important, però altres àrees de l'aprenentatge també han guanyat gran importància. Per exemple, el grup de recerca Avaluar per aprendre fa divulgació de recerca en àmbits com estratègies per superar la sobrecàrrega cognitiva de l’alumnat.
El centre Derek Bok for Teaching and Learning de la Universitat Harvard categoritza les ciències de l’aprenentatge en les següents quatre àrees:
Com això ens prepara per a un futur amb IA: És impossible predir amb certesa com el món i el mercat laboral canviaran a mesura que la IA esdevingui més generalitzada. Es pot afirmar que alguns llocs de treball es tornaran obsolets, mentre que es crearan altres llocs de treball nous. També caldrà tenir en compte com s’incorpora de manera eficaç l’ésser humà en el bucle i es tracen problemes i responsabilitats. Sigui quins siguin els canvis que es produeixin en el nostre món, si sabem com aprendre de manera eficaç (i sabem prendre decisions i resoldre problemes basant-nos en el nostre aprenentatge) estarem millor preparats per a un món en constant evolució. Les persones amb capacitat d’aprenentatge àgil comptaran amb avantatges en un món amb IA sempre canviant.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula:
Tant les nostres experiències laborals com les nostres vides personals sempre han millorat gràcies a treballar conjuntament i construir relacions entre nosaltres. Les empreses han continuat basant-se en aquesta filosofia. En l'enquesta Job Outlook 2024 de la National Association of Colleges and Employers, la “capacitat per treballar en equip” es va classificar en segon lloc entre les qualitats que els empresaris busquen en el currículum d'un candidat (p.24). El 78,9% dels enquestats van atribuir "capacitat per treballar en equip" com molt important o extremadament important (p.26). En primer lloc (88,7%) es troba la competència en resolució de problemes.
La col·laboració i la construcció de comunitat poden proporcionar motivació a l'alumnat en les seves tasques. A més, també els pot preparar per al futur món laboral futur, sigui quina sigui la seva forma.
Què implica aquest punt: El treball col·laboratiu, en la seva forma més elemental, significa que l'alumnat treballa de manera conjunta i depèn de les habilitats úniques dels altres per arribar a una conclusió (o producte) a la qual no es podria arribar sense els esforços de tothom. Fins i tot si no arribem a aquest punt, els esforços per col·laborar poden ajudar l'alumnat a veure els punts de vista únics dels altres. Poden ajudar-los a veure errors i treballar-hi de manera resolutiva. A més, poden ajudar-los a avançar més, i millor, del que podrien fer per ells mateixos individualment.
Construir relacions és una habilitat que prepara l'alumnat per al seu futur. Sigui quin sigui el nostre futur, necessitarem entendre'ns els uns amb els altres. Continuarem depenent els uns dels altres. Si l'alumnat desenvolupa les seves habilitats personals i socials, fins i tot amb alumnat que no es troba dintre del seu cercle d’amistats, està treballant aquestes competències.
Com això ens prepara per a un futur amb IA: El creixement de la IA canviarà la manera com treballem. Però això no significarà que els éssers humans deixin d'existir. Fins i tot si la IA pot completar tasques en el nostre lloc dur a terme part del raonament, els éssers humans seguiran executant tasques clau i amb propòsit. La capacitat de treballar junts, i d'entendre'ns, és una habilitat atemporal.
Preguntes que podem utilitzar a l’aula: