Xaver Neumeyer a menudo utiliza casos de estudio de Harvard Business School en sus cursos centrados en finanzas e innovación en la escuela de negocios de la Universidad de Nuevo México, pero encontró que muchos de los casos de estudio tenían el mismo problema: pasar por alto entidades más pequeñas, a menudo de propiedad de minorías.
En otoño, a los estudiantes de Neumeyer se les encomendará la tarea de crear sus propios casos de estudio o ampliar los existentes, y se les requerirá utilizar inteligencia artificial generativa para hacerlo.
“Ya sea que se tratara de casos de estudio de Harvard u otros, hay todo tipo de entidades que típicamente no vemos cubiertas, por lo que se trata de que los estudiantes examinen estas cosas y las entidades que a menudo se pasan por alto”, dijo Neumeyer. “Y añade otra dimensión interesante utilizar GPT para ayudar a armarlo o evaluar críticamente lo que han escrito”.
Neumeyer es uno de los siete miembros de la facultad de Nuevo México que han pasado el verano trabajando para aplicar inteligencia artificial generativa a los recursos educativos abiertos, más conocidos como OER. Los OER son materiales de enseñanza y aprendizaje que están abiertamente licenciados, son adaptables y están disponibles de forma gratuita en línea.
A medida que el piloto de ocho semanas de la facultad llega a su fin, cada uno recibirá estipendios de $1,000 como parte de la inversión de la universidad en OER, según Jennifer Jordan, bibliotecaria de OER en Nuevo México. La universidad también recibió recientemente una subvención de $2.1 millones del Departamento de Educación de EE. UU. para establecer un consorcio de OER en el estado.
Cuando Leo Lo, decano de la Facultad de Bibliotecas Universitarias y Ciencias del Aprendizaje de la universidad, recibió la subvención, pensó que combinar OER con IA ayudaría a aumentar la conciencia de la facultad sobre ambos campos.
“Queremos que la gente aprenda sobre OER y pensamos que combinar IA y OER sería una buena manera de hacer que la gente se interese y lo use como punto de partida”, dijo. Según un informe reciente centrado en OER de Bay View Analytics, casi tres cuartas partes (72 por ciento) de los miembros de la facultad están “conscientes” o “muy conscientes” de los recursos, con un 15 por ciento de los miembros de la facultad afirmando que no estaban familiarizados con los OER. Sin embargo, menos de un tercio requiere el uso de OER en sus clases.
Al final de la sesión, la facultad de la UNM recopilará un manual sobre cómo crear y utilizar OER, con un capítulo dedicado al uso de la IA en los materiales de OER.
“Lo que quiero hacer con todos estos programas es empezar a usar y experimentar con ellos para conocer las herramientas actuales”, dijo Lo. “Si descubren que no es súper confiable, está bien, pero no sabremos cómo usarlo a menos que realmente lo hagamos”.
La intersección entre la IA generativa y los OER explotó con la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022, según Christopher Capozzola, decano asociado senior de aprendizaje abierto en el Instituto de Tecnología de Massachusetts.
“Desde el primer día en que las versiones comerciales de herramientas de IA generativa llegaron a la escena, esto ha sido como una oportunidad”, dijo. “En algún momento, hablar de IA y OER sería como decirle a un pez que hay agua en el océano, pero definitivamente no estamos en esa etapa todavía”.
La legalidad de lo que se puede usar de ChatGPT en los materiales de OER sigue siendo confusa, según varios expertos en el campo. Capozzola lo llamó un “paisaje legal no probado”, mientras que Jeff Seaman, director de Bayview Analytics, lo llamó “potencialmente problemático”.
Los materiales en OER, aunque abiertos, están bajo licencia de Creative Commons, lo que permite que el material se reutilice o se remezcle siempre que se dé la atribución adecuada al creador. Los materiales encontrados en ChatGPT, u otras herramientas de IA generativa, por otro lado, a menudo no están bajo licencia de Creative Commons, y si se utilizan para OER, podrían violar los derechos de autor.
“La cuestión de utilizar la IA como herramienta con materiales de código abierto está bien”, dijo Seaman. “No solo está bien, sino que es loable hacer cosas que un simple mortal no podría hacer al reunir material de una manera nueva e innovadora, siempre que solo se utilice material con licencia abierta. Pero esa última parte es la más difícil”.
Docenas de expertos en OER, incluidos Seaman y Capozzola, enfatizaron la importancia de la transparencia al crear los materiales de curso abierto, específicamente al citar el uso de ChatGPT.
Megan Lowe, directora de bibliotecas universitarias en la Universidad Estatal de Northwestern en Luisiana, también señaló la importancia de que un humano revise cualquier material que ChatGPT produzca. Citó varios materiales de OER centrados en la identificación de setas que, sin intervención humana, han estado confundiendo a los lectores al identificar setas venenosas como seguras para comer.
“No tengo problemas con el uso de la IA; tengo problemas con pedirle a GPT que genere algo en su totalidad y luego no revisarlo y hacer la debida diligencia”, dijo. “No creo que podamos enfatizar lo peligrosas que pueden ser las alucinaciones, y la gente se lo toma a broma”.
Seaman dijo que en estudios anteriores de Bayview, la mayor influencia de la IA será en la preparación y el aprendizaje del curso de la facultad, y “en ese caso, el ejemplo de Nuevo México está afectando a ambos”, dijo.
Y a medida que tanto la IA generativa como los OER continúan evolucionando, la educación superior puede usar ambos de manera cautelosa en conjunto.
“Si seguimos manteniendo nuestra agencia como educadores, si seguimos nuestros valores en torno a la integridad académica, la revisión por pares y la evaluación de materiales utilizando herramientas de IA para mejorar la eficiencia y la productividad, ¿por qué trabajar más duro cuando podemos trabajar de manera más inteligente?” dijo Lowe. “Pero hay que tener en cuenta las limitaciones de la generación actual de herramientas de IA”.