Ganancias:
- Capacidad para comprender los límites del sesgo, la fabricación y la transparencia de la inteligencia artificial y observar principios éticos (imparcialidad, inclusión, responsabilidad) en las decisiones docentes.
- Capacidad para establecer un sistema de trabajo personal y un hábito de verificación que combine todo el flujo de trabajo, desde el plan hasta la retroalimentación, de un extremo a otro con inteligencia artificial.
- Capacidad para establecer un marco de gobernanza en el que los resultados de la inteligencia artificial no reemplacen las decisiones pedagógicas y la responsabilidad y la aprobación final siempre recaigan en el docente.
Examen del módulo
1. Un profesor introduce en su examen una clave de preguntas y respuestas de historia producida por inteligencia artificial sin comprobarla, y la fecha de la clave resulta ser incorrecta. ¿Cuál es la principal lección de esta situación?
- A) Poner la salida de la inteligencia artificial en un lugar que afecte al estudiante sin conectarla a la fuente y verificarla; Ignorando que la responsabilidad es del docente ✔
- B) Está estrictamente prohibido utilizar inteligencia artificial en la generación de preguntas.
- C) La inteligencia artificial nunca podrá producir preguntas de historia
- D) La pregunta no se presenta en una tabla.
Descripción: La inteligencia artificial es fluida pero en realidad puede producir información falsa (alucinaciones). Cualquier resultado que afecte directamente al estudiante, como claves de preguntas y respuestas, no debe usarse sin ser verificado por el maestro mediante un enlace a la fuente; La responsabilidad es del maestro.
2. ¿Cuál es el mejor enfoque al ingresar texto sobre un estudiante en una herramienta de inteligencia artificial disponible públicamente?
- A) Pegar el nombre y el número del estudiante como está para acelerar.
- B) Eliminar la información de identificación y anonimizar los datos y utilizar herramientas seguras/institucionales si es posible ✔
- C) Ocultar sólo el apellido y dejar el número de colegio.
- D) Basta con avisar verbalmente al estudiante antes de compartir los datos.
Explicación: Los datos de los estudiantes son datos personales; La información sobre salud, familia o comportamiento puede ser privada. Se debe eliminar la información de identidad como nombre-apellido, número de escuela, clase, los datos deben ser anónimos y, si es posible, se deben preferir herramientas institucionales con garantía de procesamiento de datos.
3. ¿Qué aporta la taxonomía de Bloom al profesor a la hora de redactar un objetivo de aprendizaje (resultado)?
- A) Organizar los nombres de los estudiantes en orden alfabético.
- B) Puntuación automática de los exámenes
- C) Aclarar el nivel de pensamiento cognitivo objetivo con el verbo de acción apropiado y alinearlo con la medición ✔
- D) Fije siempre la duración de la lección en 40 minutos.
Descripción: La taxonomía de Bloom nivela los procesos cognitivos desde recordar hasta crear. Escribir el resultado con un verbo de acción correcto aclara el nivel de pensamiento previsto y lo alinea con la medición; Hace que sea más fácil hacer preguntas/actividades de la IA en este nivel.
4. ¿Qué significa "buen distractor" en una pregunta de opción múltiple?
- A) Una opción que nadie elegiría porque es claramente absurda
- B) Una opción que tiene exactamente el mismo significado que la respuesta correcta.
- C) Siempre la opción escrita más larga
- D) Una opción distintiva que le parece plausible al estudiante que tiene una idea errónea aunque sea errónea ✔
Explicación: Un buen distractor es una opción que le parece plausible a un estudiante que no ha aprendido completamente la materia, aunque sea incorrecta. Suele basarse en una idea errónea que los estudiantes suelen tener; entonces la pregunta se vuelve verdaderamente distintiva. Distracciones sin sentido o irrelevantes facilitan la pregunta y debilitan la medición.
5. ¿Cuál es la principal diferencia entre rúbrica analítica y rúbrica holística?
- A) La rúbrica analítica puntúa cada criterio por separado; La rúbrica holística da un único nivel general al estudio ✔
- B) La rúbrica analítica se usa solo en exámenes, la rúbrica holística se usa solo en proyectos.
- C) Ambos dan calificaciones finales automáticamente mediante inteligencia artificial
- D) La rúbrica analítica no se califica, la rúbrica holística sí se califica.
Descripción: La rúbrica analítica califica cada criterio (por ejemplo, contenido, lenguaje, diseño) en niveles separados y proporciona comentarios detallados. La rúbrica holística da un único nivel general a todo el estudio; Es más rápido pero no proporciona comentarios detallados.
6. ¿Qué forma de retroalimentación formativa es más útil para el estudiante?
- A) Un juicio general que tilda al alumno de 'fracaso' o 'vago'
- B) Otorgar solo una calificación o puntaje con una letra
- C) Comentarios dirigidos al producto y que muestren un paso de desarrollo concreto y con visión de futuro ✔
- D) Dar la misma frase no personalizada a toda la clase.
Explicación: La retroalimentación formativa está destinada a avanzar en el aprendizaje; Se centra en el producto/rendimiento, no en la personalidad del estudiante, y muestra un paso de desarrollo concreto y con visión de futuro. Los comentarios que etiquetan cosas como "Eres un vago" o simplemente las califican no promueven el aprendizaje.
7. ¿Cuál es el riesgo ético más importante al utilizar inteligencia artificial en la instrucción diferenciada?
- A) El material no es colorido.
- B) Riesgo de reducir al estudiante a una etiqueta y atraparlo en un molde sesgado o estereotipado ✔
- C) La inteligencia artificial recomienda demasiadas actividades
- D) La diferenciación no está incluida en el plan de estudios.
Explicación: La inteligencia artificial puede reducir al estudiante a una etiqueta ("débil", "talentoso") y producir recomendaciones sesgadas o estereotipadas. La diferenciación debe combinarse con el conocimiento por parte del profesor del alumno; La propuesta de inteligencia artificial no debe limitarse a un molde, sino que debe ser flexible y temporal.
8. Un profesor le da a un estudiante un cero según el 'detector' de IA que marca una tarea como "90% de IA". ¿Cuál es el principal problema de este enfoque?
- A) El detector escanea la tarea demasiado lentamente
- B) Los detectores de IA no son fiables; Penalizar en base a una sola puntuación es injusto por falsos positivos ✔
- C) La puntuación del detector siempre es correcta pero el profesor la ignora
- D) Se debe dar una calificación baja en lugar de cero
Descripción: Los detectores de IA no son fiables; Puede confundir erróneamente el texto real del estudiante con una inteligencia artificial (falso positivo), especialmente en el caso de estudiantes cuya lengua materna es diferente. Es injusto imponer sanciones basadas en la puntuación de un único detector; La integridad académica debe evaluarse mediante evidencia del proceso y entrevista con el estudiante.
9. ¿Cuál es el mejor enfoque a la hora de preparar un mensaje que transmita una situación negativa (problema de conducta) a los padres con inteligencia artificial?
- A) Escribir en lenguaje acusatorio y preciso y enviarlo directamente al padre.
- B) Incluir la historia completa del estudiante y los nombres de otros estudiantes.
- C) Prepare un borrador constructivo, centrado en soluciones y respetuoso y haga que el profesor confirme su tono y precisión antes de enviarlo ✔
- D) Mantener el mensaje lo más breve posible y no dar contexto.
Descripción: El texto debe ser constructivo, orientado a soluciones y respetuoso; Debe incluir un evento concreto y un llamado a la cooperación sin juzgar al estudiante. Además, se debe proteger la confidencialidad del estudiante y el profesor debe confirmar personalmente la exactitud y el tono del texto antes de enviarlo.
10. Es posible que una cita de un científico en un material didáctico generado por IA en realidad no se haya dicho en absoluto. ¿Qué debe hacer el maestro?
- A) Usar la cita tal como está, porque la IA en general es correcta
- B) Verificar la cotización de una fuente confiable, no utilizarla si no se puede verificar ✔
- C) Escriba la fuente de la cita como 'internet'
- D) Cambiar ligeramente la cita para hacerla más creíble.
Descripción: La inteligencia artificial puede producir citas, fuentes y hechos creíbles pero inventados. Las citas y los hechos deben verificarse de fuentes confiables antes de ser entregados a la clase; Si no se puede verificar, no se debe utilizar. La desinformación crea conceptos erróneos permanentes en el estudiante.
11. ¿Cuál es el principio correcto de calificación (evaluación final) al preparar una rúbrica o examen con inteligencia artificial?
- A) La inteligencia artificial puede puntuar automáticamente todos los exámenes con nota final
- B) La calificación final es una decisión que afecta el futuro del estudiante; La responsabilidad y aprobación final es del docente ✔
- C) Mientras la inteligencia artificial dé calificaciones, no es necesario que el profesor verifique
- D) La calificación debe basarse únicamente en la puntuación del detector.
Descripción: La inteligencia artificial puede generar esquemas de rúbricas, preguntas y esquemas de retroalimentación; Sin embargo, la calificación final es una decisión que afecta el futuro del estudiante y la responsabilidad es del docente. El profesor debe supervisar la coherencia y la imparcialidad de la puntuación.
12. ¿Cuál es el enfoque pedagógico más saludable a la hora de introducir la inteligencia artificial a los alumnos en el aula?
- A) Prohibir completamente la inteligencia artificial y no discutir el tema en absoluto
- B) Enseñar a los estudiantes que la inteligencia artificial siempre tiene la razón
- C) Establecer reglas de uso transparentes/éticas y enseñar verificación de fuentes y evaluación crítica ✔
- D) Permitir que solo los estudiantes exitosos utilicen inteligencia artificial
Explicación: El enfoque más saludable es establecer reglas de uso éticas y transparentes en lugar de prohibirlas; Se trata de enseñar a los estudiantes sobre la verificación de fuentes, la evaluación crítica y que la inteligencia artificial puede cometer errores. De este modo, la inteligencia artificial se convierte en un compañero de pensamiento, no en una herramienta de copia.
13. ¿Cuál de las siguientes expresa el límite correcto del uso de la inteligencia artificial en la enseñanza?
- A) La inteligencia artificial puede tomar todas las decisiones pedagógicas en lugar del profesor
- B) La inteligencia artificial solo se puede utilizar para realizar presentaciones y nada más
- C) La inteligencia artificial es un asistente de enseñanza y compañero de pensamiento; La responsabilidad y la aprobación final de las decisiones críticas recae en el docente ✔
- D) La inteligencia artificial puede dar calificaciones finales a los estudiantes sin la aprobación del profesor
Descripción: La inteligencia artificial es un asistente de enseñanza, generador de esquemas y socio de ideas. La responsabilidad y la aprobación final de las decisiones críticas que afectan al estudiante, como calificaciones, juicio pedagógico, decisiones de integridad académica y orientación, siempre recaen en el maestro.
14. ¿Cuál es el principal beneficio para el maestro de escribir un mensaje fuerte en lugar de uno débil?
- A) La inteligencia artificial produce la respuesta más lentamente
- B) Obtener resultados apropiados para el grado, alineados y utilizables cuando se dan el contexto, el nivel, el resultado y el formato ✔
- C) La inteligencia artificial ya no requiere ninguna verificación
- D) Hacer más larga la indicación siempre empeora el resultado.
Descripción: Un mensaje sólido que incluye función, nivel de grado, resultado, duración, restricción y formato de salida deseado permite a la IA producir borradores utilizables, alineados y apropiados para el grado en lugar de borradores genéricos. Una respuesta general e inaplicable llega a una petición sin contexto.