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He sido profesor durante 27 años, por qué dejo que mis alumnos utilicen ChatGPT

Published

5 meses ago

14 noviembre, 2024

Cuando la profesora de secundaria Kelly Gibson leyó por primera vez sobre ChatGPT, quedó aterrorizada.
Pero desde entonces decidió adoptar la IA en el aula, permitiendo a los estudiantes utilizar herramientas de IA para los ensayos.
Dijo que es probable que más educadores se adapten e implementen la IA en sus métodos de enseñanza.

Este ensayo tal como lo dijeron se basa en una conversación transcrita con Kelly Gibson, de 56 años, maestra de Oregón, sobre su experiencia personal al usar ChatGPT en su salón de clases. Lo siguiente ha sido editado para mayor extensión y claridad.

Soy docente desde hace 27 años. Actualmente doy clases de inglés en una pequeña escuela secundaria rural en Oregón.

Hace dos años, estaba de vacaciones por Acción de Gracias y algunos antiguos alumnos se pusieron en contacto conmigo inesperadamente para contarme sobre una nueva herramienta en línea llamada ChatGPT. Uno de ellos dijo que los estudiantes podrían usarlo para hacer trampa.

Me puso nervioso. Pasé los siguientes días leyendo sobre ChatGPT y me aterroricé. La herramienta podría generar un ensayo completo a partir de una sugerencia que les daría a los estudiantes.

Comencé a aprender a usar ChatGPT y eso me hizo pensar en cómo podría usarlo en mi salón de clases. Tenía el potencial de ayudar a los estudiantes a escribir y al mismo tiempo reforzar sus habilidades de pensamiento crítico.

En lugar de pasar todo mi tiempo tratando de detectar a los estudiantes que usan IA para hacer trampa, encontré formas de implementarlo en el aula. Creo que los educadores aprenderán cada vez más a adaptarse a la IA.

Empecé a jugar con ChatGPT y quería usarlo en clase.

Experimenté con ChatGPT durante las vacaciones. Le di indicaciones para ensayos y vi que podía generar argumentos rápidamente.

En ese momento, estaba cometiendo errores básicos. Le di una pista sobre la obra de Shakespeare. “Mucho ruido y pocas nueces”, y produjo citas de “Como gustéis”. Pero sabía que la tecnología mejoraría. Comencé a desesperarme, pensando que tendría que reinventarme como profesora.

Sin embargo, cuando intenté planificar lecciones y generar hojas de trabajo con ChatGPT, vi lo útil que podría ser. Me estaba divirtiendo y quería ayudar a mis alumnos a usarlo como una herramienta en lugar de hacer trampa.

Consideré cómo sugerir usos para ChatGPT donde los estudiantes aún pudieran demostrar sus habilidades de pensamiento crítico. Cuando regresé a la escuela, hablé con los administradores de la escuela y el especialista en tecnología y les pedí permiso para probar ChatGPT en el aula, comenzando con mis alumnos de 12º grado.

Permitir que los estudiantes utilicen la IA como herramienta ha sido más útil que tratar de detectar trampas

Comencé guiando a los estudiantes a través de experimentos que había realizado con ChatGPT. Una actividad consistió en pedirles que escribieran un párrafo introductorio. Introduciría esos párrafos en AI y le pediría que escribiera un ensayo basado en la introducción. Luego, les pedía a los estudiantes que editaran y criticaran de qué era capaz la IA en comparación con su escritura.

Eso fue alrededor de enero de 2023 y mis alumnos quedaron decepcionados con el producto. Consideraron que los argumentos que presentó eran repetitivos.

Hoy en día, mis alumnos utilizan principalmente la IA para editar. Una vez que hayan terminado un ensayo, lo ejecutarán a través de un software de edición de inteligencia artificial para limpiar la estructura de la oración y asegurarse de que sus tiempos verbales estén alineados.

Les dije a los estudiantes que no verificaré la IA en su trabajo. Intenté usar programas que afirman detectar escritura de IA, pero producen falsos positivos y negativos. Probé algo que escribí yo mismo y el detector me dijo que estaba generado en un 70% por IA.

Es muy probable que los estudiantes se salgan con la suya usando más IA de la que yo quiero, pero aquellos que quieren eludir los sistemas lo habrían hecho sin IA, por ejemplo, pidiendo a sus hermanas mayores en la universidad que les ayudaran a escribir sus trabajos.

Parece que los estudiantes han aceptado mi mensaje y entienden que la IA sólo puede llevarlos hasta cierto punto. He establecido tareas en las que tienen que hacer su propia creación de tesis e investigación antes de usar las herramientas, y parecen apreciar esa combinación.

He visto a algunos estudiantes sentirse menos abrumados por tareas de escritura más largas porque tienen una herramienta que los ayuda. Pero he visto a otros estudiantes usar la IA en su detrimento al hacer que escriba su trabajo y no editarlo en absoluto.

Un compañero profesor hizo que varios estudiantes usaran IA en una tarea sin permiso. Le sugerí que hablara con cada estudiante para ver si podían explicar su trabajo. Algunos realmente aprendieron la información y pudieron explicar sus ensayos en profundidad, mientras que otros fallaron en esa tarea y ella les pidió que rehicieran la tarea.

Asumo la responsabilidad de asegurarme de que los estudiantes realmente aprendan. Una forma de evaluar sus habilidades es asignándoles ensayos escritos a mano en clase y ensayos para llevar a casa donde puedan acceder a herramientas de inteligencia artificial.

Supongo que los profesores utilizarán más las herramientas de inteligencia artificial en el futuro.

Nunca he recibido comentarios negativos de mis padres sobre mis métodos. En nuestra escuela, algunos profesores intentan utilizar ChatGPT como herramienta para los estudiantes y otros no lo utilizan en absoluto.

Creo que cada educador da lo mejor de sí cuando utiliza reglas para el aula que mejor se adaptan a su estilo de enseñanza.

Como profesora de inglés, siento que no enseñar a los estudiantes cómo usar esta nueva herramienta sería como en los primeros tiempos de mi carrera, cuando algunos educadores no querían que los estudiantes usaran el corrector ortográfico. También recuerdo una protesta entre los profesores cuando SparkNotes estuvo disponible en línea, pero hoy en día, la mayoría de los profesores no se preocupan por SparkNotes porque sabemos cómo enseñar sobre él y trabajar con él.

Entiendo por qué algunos distritos escolares respondieron anteriormente prohibiendo ChatGPT. Esto nos golpeó sin previo aviso, por lo que en este momento falta una capacitación sólida que los distritos escolares puedan brindar a los educadores. Supongo que a medida que pasen los años, habrá más capacitación y esta será simplemente otra herramienta en nuestro haber.

Es difícil decir cómo serán las herramientas de IA dentro de unos años y si dejarán de ser herramientas y empezarán a ser un cerebro que impide el pensamiento crítico.

Supongo que los educadores utilizarán la IA y otras herramientas en el futuro para ayudar a los estudiantes a convertirse en mejores escritores mientras trabajan diligentemente para hacerlos pensadores más fuertes y no dependan de la IA para su proceso de pensamiento.

¿Tiene alguna historia sobre el uso de la IA en el trabajo que quiera compartir con Business Insider? Correo electrónico ccheong@businessinsider.com

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Deje que Operai tome los riesgos • el registro

Published

12 horas ago

7 abril, 2025

Sergio Villanueva

Análisis El CEO de Microsoft AI, Mustafa Suleyman, ha ensalzado las virtudes de jugar el segundo violín en la carrera Generation-AI.

En una entrevista de noticias de televisión la semana pasada, Suleyman argumentó que es más rentable para los constructores de modelos de frontera, incluido OpenAi que ha tomado miles de millones de Windows Giant, de tres a seis meses y construir sobre sus éxitos que competir directamente con ellos.

Nuestra estrategia es jugar un segundo muy apretado, dada la intensidad de capital de estos modelos

“Nuestra estrategia es jugar un segundo muy apretado, dada la intensidad de capital de estos modelos”, dijo a CNBC el viernes.

Además de ser más barato, Suleyman dijo que el tiempo extra permite a Microsoft optimizar para casos de uso específicos de los clientes.

Si bien la estrategia puede parecer inusual para una corporación en el corazón latido del movimiento Genai, refleja la posición en la que Microsoft, y ahora Suleyman, se encuentra a sí mismo.

Como recordarán, Suleyman se hizo un nombre como cofundador de Deepmind, que fue adquirido por Google en 2014. Suleyman se unió a Microsoft el año pasado después de un breve período como CEO de Inflexión de IA.

Mientras que su antiguo empleador en la fábrica de chocolate compite directamente con los gustos de Anthrope y Openai para construir modelos cada vez más capaces y ricos en funciones, Microsoft aún no ha lanzado un modelo fronterizo propio.

En cambio, la estrategia de Redmond está estrechamente vinculada a OpenAi, a la que proporciona una cantidad no desconsiderable de Azure Cloud Compute a cambio del derecho de usar la familia de modelos GPT de la startup en su creciente conjunto de servicios de IA con la marca de copilot.

Esta relación bien puede explicar el enfoque de Suleyman. No tiene mucho sentido invertir las cantidades masivas de capital necesarias para construir modelos fronterizos que puedan o no tener éxito en el mercado cuando su amigo Sam Altman en OpenAi lo hará por usted.

Dicho esto, Microsoft no está poniendo todos sus huevos en una cesta. Si bien la serie GPT está en el corazón de muchos servicios familiares de Copilot de Windows y Microsoft Cloud, no es la única colección de modelos que existe. El gigante de Excel desarrolla notablemente una línea de modelos de idiomas pequeños con licencia permisivamente bajo el nombre de codeName PHI.

En comparación con algo como GPT-4.5, estos modelos abiertos son minúsculos, que generalmente pesan en el rango de parámetros individuales a dos dígitos de mil millones de parámetros, lo que los hace apropiados para el uso de dispositivos en el borde, incluidas las computadoras portátiles, en lugar de los grupos de GPU multimillonarios. Los modelos también generalmente se han quedado atrás de las ofertas de primer nivel de OpenAI en términos de características, como las arquitecturas multimodalidad o la mezcla de expertos (MOE).

En la experiencia personal de este buitre, la familia de modelos PHI de Microsoft es generalmente bastante competente dado su tamaño, incluso si no tienden a ser tan emocionantes en cuanto a características, relativamente hablando.

Y su pequeño tamaño trae consigo ciertas ventajas. Con parámetros de 14 mil millones, PHI-4, por ejemplo, puede operar en una sola GPU de alta gama mientras mantiene tasas de generación aceptables. Esto hace que estas redes neuronales sean relativamente baratas para ejecutar junto a los modelos varias veces más grandes, lo que a menudo requiere múltiples GPU, si no los servidores de GPU, para lograr un rendimiento aceptable.

Un precursor de la autosuficiencia

Si bien Suleyman podría no estar interesado en competir directamente con Openai o Anthrope en el corto plazo, la dependencia de Microsoft en OpenAI puede no durar para siempre.

Es absolutamente la misión crítica que a largo plazo podamos hacer AI autosuficientemente en Microsoft

“Es absolutamente crítico que a largo plazo podamos hacer AI a sí mismo en Microsoft”, dijo a CNBC.

Pero si bien PHI puede ser un precursor para lograr este objetivo, parece que el vínculo de Redmond con OpenAi durará al menos otros cinco años. “Hasta 2030, al menos, estamos profundamente asociados con Operai, que tienen [had an] Una relación enormemente exitosa para nosotros “, agregó.

Suleyman minimizó las preocupaciones sobre la relación de Microsoft con Operai sigue la colaboración Stargate del Super Lab con Oracle y SoftBank, que se anunció el año pasado. Como parte de ese acuerdo, Microsoft ya no era el socio en la nube exclusivo de OpenAI.

Sin embargo, debe tenerse en cuenta que Microsoft no es el único que juega este juego. Varios otros proveedores de la nube han encontrado éxito en esta estrategia de seguimiento del líder.

Amazon Web Services posiblemente cae directamente en este campamento. AWS está fuertemente invertido en el rival de Operai Anthrope, al que contribuye con una cantidad astronómica de cómputo, como su clúster Project Rainier anunciado en diciembre.

Al mismo tiempo, AWS ha estado construyendo silenciosamente una familia de modelos de idiomas propios, con nombre en código Nova. Sin embargo, a diferencia de Microsoft, AWS parece estar manteniendo una correa más estrecha en su proyecto. Nova es propietaria, mientras que los modelos PHI de Microsoft tienen licencia de MIT y están disponibles libremente en los centros de modelos, incluida la cara de abrazo.

También se puede argumentar que el comercio electrónico chino y el gigante de la nube Alibaba han empleado una estrategia similar con su equipo de Qwen.

La familia Qwen de modelos atrajo una atención considerable por muchas de las mismas razones que Microsoft’s PHI. Los modelos, aunque no necesariamente innovadoras tecnológicamente, a menudo golpean muy por encima de su clase de peso, logrando un rendimiento comparable con LLM varias veces su tamaño.

La vista previa QWQ 32B de Qwen hizo su debut a fines de noviembre, poco más de dos meses después de la vista previa de Openi, la vista previa de O1 popularizó el concepto de “pensar”, también conocido como modelos de razonamiento. Tomó otros tres meses de pulido antes de que Alibaba lanzara el modelo final, tres meses después de que se finalizara el O1.

Se puede hacer un argumento similar para Deepseek. Con el concepto de modelos de lenguaje de razonamiento confirmado, la startup de IA china podría centrarse en iterar y optimizar el concepto para reducir enormemente los requisitos de calcular para crear y ejecutar dicho modelo.

Un enfoque de sistemas

Además de ser más barata, la estrategia de Suleyman también significa que Microsoft puede enfocar más energía en la creación de aplicaciones y otros sistemas en torno a modelos de idiomas grandes en lugar de encontrar nuevas formas de discutir redes neuronales.

Si bien se ha prestado mucha atención a los modelos en sí, como hemos discutido anteriormente, integrándolos en sistemas empresariales de una manera realmente valiosa puede ser una propuesta bastante complicada.

Junto con sus modelos PHI, Microsoft ha bombeado constantemente los marcos de investigación y software diseñados para que la integración de estos modelos sea más fácil y más eficiente.

Por ejemplo, el Titán de TI desarrolló Autogen, un marco para orquestar múltiples agentes de IA. Mientras tanto, el mes pasado, Redmond detalló su trabajo en KBLAM, cuyo objetivo es reducir el cálculo y la complejidad asociados con la extensión del conocimiento de un modelo de lenguaje utilizando datos estructurados.

Y la semana pasada, Microsoft presentó a Vidtok, un tokenizador de video de código abierto para convertir el video en tokens para facilitar que los modelos de aprendizaje automático comprendan contenido de video. ®