Cuando los docentes Mike Perkins (British University Vietnam) y León Funze (Deakin University) se plantearon que sus estudiantes utilizaran la inteligencia artificial generativa como apoyo en el proceso de enseñanza-aprendizaje, se encontraron con que no sabían cómo hacerlo de forma ética y flexible, y cómo trasladar eso luego en la evaluación final. Y comenzaron a investigar qué hacían otros profesores, si había algún estudio que lo analizara o qué proponían los expertos.
Con toda la información que recopilaron decidieron desarrollar una herramienta que pudieran aplicar todos sus compañeros, a la que denominaron Escala de Evaluación de IA (AIAS), y que no es otra cosa que una clasificación de cuánto se permite a los estudiantes que utilicen la IA, desde ‘sin IA’ hasta ‘IA completa’, en función de los objetivos de aprendizaje: asistencia en la edición, brainstorming, mejora de proyectos… “Sentimos que un simple sí o no al uso de la IA generativa sería insostenible y que necesitábamos un marco que pudiera dar cuenta de los rápidos avances en la tecnología y al mismo tiempo honrar la integridad y la creatividad de nuestros estudiantes”, explican.
La prueba piloto
La han desarrollado al completo en un artículo publicado en el Journal of University Teaching and Learning Practice, en el que además comparten los resultados al aplicarla en Educación Superior donde, a menudo, la política con respecto a la inteligencia artificial generativa se ha basado en prohibir o restringir el uso de estas herramientas; en concreto, en la Universidad Británica de Vietnam (BUV). “Los resultados del estudio piloto son prometedores, con una reducción significativa de los casos de mala conducta académica relacionados con GenAI, un aumento en el rendimiento de los estudiantes y un aumento en las tasas de aprobación de módulos”, detallan en el artículo.
En él, además, analizan el cambio en las prácticas pedagógicas tras la implementación de AIAS, con miembros del profesorado incorporando herramientas de inteligencia artificial generativa en sus módulos y estudiantes produciendo presentaciones multimodales innovadoras, incluidos estudiantes para quienes el inglés no es su primer idioma. Para ellos, esto sugiere que el marco no sólo aborda las preocupaciones sobre la integridad académica, sino que también crea nuevas vías para la creatividad y la participación de los estudiantes.
Los niveles de la escala de Evaluación de IA
Desde su publicación en diciembre de 2023, educadores de todo el mundo –también de otros niveles educativos inferiores– la han ido analizando y aplicando, además de realizar sus propias aportaciones. Uno de los que ya lo ha hecho en España es Vicent Gadea, docente especializado en tecnologías aplicadas a la educación, que en su cuenta de la red social X describe su estructura y qué implica cada uno de estos niveles tanto para los estudiantes como para el profesorado:
- Sin IA. La tarea se completa sin asistencia de IA. Este nivel asegura que los estudiantes dependen únicamente de su conocimiento, comprensión y habilidades. No se debe usar IA en ningún momento durante la actividad o proyecto.
- Generación y estructuración de ideas asistidas por IA. Se puede usar la IA en la tarea de brainstorming, creación de estructuras y generación de ideas para mejorar el trabajo. No se permite contenido generado por IA en la entrega final.
- Edición asistida por IA. En este escalón es posible usar la IA para hacer mejoras en la calidad o claridad del trabajo creado por los estudiantes para mejorar el producto final, pero no para crear contenido nuevo usando IA. Aunque se puede usar IA, el trabajo original sin contenido generado por IA debe ser proporcionado en un anexo.
- Realización de tareas con IA, evaluación humana. Se utiliza la IA para completar ciertos elementos de la tarea con los estudiantes proporcionando discusión o comentarios sobre el contenido generado por IA. Este nivel requiere de un compromiso crítico con el contenido generado por IA y la evaluación de su resultado. El objetivo es usar la IA para completar tareas específicas en el trabajo y cualquier contenido creado con esta tecnología debe ser citado.
- IA sin restricciones. En este paso la IA se emplea como un ‘copiloto’ para cumplir con los requisitos de la evaluación, permitiendo un enfoque colaborativo con la tecnología y mejorando la productividad. Es posible usarla a lo largo de toda la actividad/proyecto para apoyar el trabajo y no es necesario especificar qué contenido ha sido generado con inteligencia artificial.