Heutagogía y Ética de la IA – Industria del Aprendizaje Electrónico

Una Nueva Forma de Enseñar el Pensamiento Ético

A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se convierte en una parte más importante de nuestra vida diaria, la pregunta de cómo enseñamos ética en la IA se vuelve cada vez más importante. ¿Cómo aseguramos que los sistemas de IA sean justos, transparentes y responsables? Y, igual de importante, ¿cómo preparamos a las personas que trabajan con IA para pensar éticamente en un entorno que cambia constantemente?

Los métodos tradicionales de enseñar ética, donde los instructores simplemente entregan información a los estudiantes de forma pasiva, no están realmente diseñados para manejar las complejidades de la ética en la IA. Aquí es donde entra en juego la heutagogía, o aprendizaje autodirigido. La heutagogía pone al estudiante al mando, empoderándolo para moldear su propio viaje de aprendizaje, lo cual es particularmente valioso al tratar con la naturaleza rápida y a menudo ambigua de la ética en la IA.

En este artículo, quiero explorar cómo la heutagogía puede ser un marco efectivo para enseñar ética en la IA. Se trata de algo más que simplemente entender principios éticos; se trata de fomentar el pensamiento crítico, la adaptabilidad y un sentido más profundo de responsabilidad en los estudiantes que continuarán diseñando e implementando estas poderosas tecnologías.

¿Qué es la Heutagogía?

La heutagogía es un concepto que fue introducido por primera vez por Stewart Hase y Chris Kenyon en 2000. Lleva el aprendizaje más allá de la pedagogía tradicional (dirigida por el maestro) y la andragogía (centrada en el estudiante) a un nuevo nivel: el aprendizaje dirigido por el estudiante. En este enfoque, los estudiantes no solo absorben información; activamente deciden qué y cómo aprenden. Establecen sus propias metas de aprendizaje, identifican lagunas en su conocimiento y desarrollan estrategias para llenar esas lagunas.

En lugar de seguir un plan de estudios estructurado y lineal, la heutagogía permite un enfoque mucho más flexible y no lineal para el aprendizaje. Se alienta a los estudiantes a explorar diferentes caminos, establecer conexiones y, lo más importante, reflexionar sobre su proceso de aprendizaje. Esto hace que la heutagogía sea especialmente relevante hoy en día, ya que la tecnología, la sociedad y la ética están evolucionando rápidamente.

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Por ejemplo, en la ética en la IA, donde constantemente surgen nuevos dilemas éticos (piense en el papel de la IA en la vigilancia, la toma de decisiones o incluso la creación de contenido), los estudiantes necesitan desarrollar la capacidad de pensar críticamente y adaptar su comprensión a medida que la tecnología y el mundo cambian a su alrededor.

Los Desafíos de la Ética en la IA

Enseñar ética en la IA es difícil. No se trata solo de aprender un conjunto de reglas o principios; la ética en la IA es un campo lleno de áreas grises. Lo que podría considerarse ético en un contexto podría ser problemático en otro. Por ejemplo, el reconocimiento facial impulsado por IA podría utilizarse para mejorar la seguridad en espacios públicos, pero también podría plantear serias preocupaciones sobre privacidad y vigilancia, especialmente en comunidades marginadas.

Las complejidades de la ética en la IA requieren más que una comprensión de libro de texto de teorías éticas como la deontología o el consecuencialismo. Los estudiantes necesitan poder aplicar estas teorías en situaciones específicas, a menudo inciertas, del mundo real. Aquí es donde la heutagogía puede brillar, al alentar a los estudiantes a tomar el control de su propio aprendizaje, hacer preguntas difíciles y explorar diferentes perspectivas.

Por qué la Heutagogía Funciona para la Ética en la IA
Pensamiento Crítico y Reflexión Ética

La ética en la IA no es una materia en la que simplemente se pueden memorizar algunos hechos y dar por terminado. Requiere un pensamiento crítico profundo. Necesitas poder hacer preguntas como:

¿Cuáles son los posibles beneficios y riesgos de utilizar este sistema de IA?
¿Cómo podría esta tecnología impactar a diferentes grupos de personas, especialmente a aquellos que ya están marginados?
¿Quién es responsable si este sistema de IA falla y cuáles son las consecuencias?

Un enfoque heutagógico naturalmente alienta a los estudiantes a abordar este tipo de preguntas a un nivel más profundo. En lugar de simplemente aprender las respuestas “correctas”, se les guía a pensar en el panorama general, explorar dilemas éticos y reflexionar sobre su propia comprensión de lo que está en juego.

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Aprendizaje Autodirigido y Contextual

La ética en la IA no es un enfoque único. Las implicaciones éticas de la IA varían dependiendo del contexto en el que se utiliza la tecnología. Por ejemplo, un modelo de IA utilizado en la atención médica tiene desafíos éticos muy diferentes a los de uno utilizado en plataformas de redes sociales.

La heutagogía apoya el aprendizaje autodirigido al dar a los estudiantes la libertad de explorar los problemas éticos que son más relevantes para sus intereses o sus campos de trabajo específicos. Un estudiante interesado en la IA para la justicia penal podría centrarse en la ética de la vigilancia predictiva. Al mismo tiempo, otro que trabaja en educación podría explorar cómo la IA impacta la privacidad y la equidad en entornos de aprendizaje en línea. Esto permite una experiencia de aprendizaje más rica y personalizada donde los estudiantes se involucran profundamente con los desafíos éticos que les importan.

Adaptabilidad y Aprendizaje Permanente

Una de las mayores fortalezas de la heutagogía es que alienta a los estudiantes a ser aprendices de por vida, algo esencial en el mundo de la IA, donde la tecnología y las consideraciones éticas están en constante cambio. Lo que es ético hoy puede que no lo sea mañana y siempre surgen nuevos desafíos.

En un entorno de aprendizaje autodirigido, los estudiantes no dejan de aprender una vez que termina un curso. Están equipados con las habilidades para seguir haciendo preguntas, mantenerse informados y adaptarse a nuevos desafíos éticos a medida que surgen. Esta adaptabilidad es particularmente crucial en la ética en la IA, donde nuevos desarrollos, como vehículos autónomos o contenido generado por IA, pueden introducir preguntas éticas completamente nuevas.

Colaboración y Diálogo Ético

El pensamiento ético no es algo que suceda en aislamiento. En el mundo real, la ética en la IA requiere colaboración entre tecnólogos, éticos, responsables políticos y a veces el público en general. Los sistemas de IA impactan a todos, por lo que es esencial que diversas voces formen parte de la conversación.

La heutagogía apoya este enfoque colaborativo para el aprendizaje. En lugar de simplemente trabajar en tareas individuales, los estudiantes en un entorno heutagógico a menudo participan en aprendizaje entre pares y discusiones grupales. Esto refleja el proceso colaborativo que es esencial para abordar los desafíos éticos en la IA. Al trabajar juntos, los estudiantes aprenden a apreciar diferentes perspectivas, cuestionar sus propias suposiciones y llegar a conclusiones éticas más matizadas.

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Integrando la Heutagogía en la Educación de Ética en la IA

Entonces, ¿cómo implementamos realmente la heutagogía al enseñar ética en la IA? Aquí hay algunas estrategias que pueden ayudar:

Alentar a los estudiantes a crear sus propios estudios de caso
Ellos pueden hacerlo basándose en tecnologías de IA del mundo real en las que estén interesados. Permítales identificar desafíos éticos, investigar el contexto y presentar sus hallazgos utilizando diferentes marcos éticos.
Utilizar el aprendizaje basado en problemas (ABP)
Donde los estudiantes resuelven dilemas éticos del mundo real, como el sesgo algorítmico o las preocupaciones de privacidad. Esto les ayuda a practicar la aplicación de principios éticos en escenarios complejos y de la vida real.
Hacer que los estudiantes mantengan diarios reflexivos
Estos deberían documentar regularmente su comprensión en evolución de la ética en la IA y las preguntas con las que están lidiando.
Facilitar discusiones grupales
En estas, los estudiantes pueden presentar diferentes perspectivas éticas, debatir los pros y los contras, y empujarse mutuamente a pensar más profundamente sobre los problemas.

Al abrazar la heutagogía, podemos capacitar a los estudiantes para tomar el control de su educación ética, pensar críticamente, adaptarse a nuevos desafíos y colaborar con otros para navegar el complejo panorama moral de la IA. Es un enfoque que enseña ética e inculca un sentido de responsabilidad y aprendizaje permanente, cualidades esenciales para cualquiera que trabaje en la IA hoy. La heutagogía no solo ayuda a los estudiantes a comprender la ética en la IA; les ayuda a vivirla.

Referencias:

Blaschke, L. M. 2012. “Heutagogy and Lifelong Learning: A Review of Heutagogical Practice and Self-Determined Learning.” The International Review of Research in Open and Distributed Learning 13 (1): 56–71.
Hase, S., and C. Kenyon. 2000. “From Andragogy to Heutagogy.” UltiBASE Articles.
Boddington, P. 2017. Towards a Code of Ethics for Artificial Intelligence. Springer.

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