Stanford Teaching Commons. "Understanding AI Literacy." Teaching Commons, last modified 2024. https://teachingcommons.stanford.edu/teaching-guides/artificial-intelligence-teaching-guide/understanding-ai-literacy
La alfabetización en IA se define como un conjunto de competencias que permite a las personas evaluar críticamente las tecnologías de IA, colaborar efectivamente con ellas y utilizarlas de manera ética, tanto en el hogar como en el trabajo. Se relaciona estrechamente con la alfabetización digital y de datos, ya que la IA depende de estos aspectos.
El marco de alfabetización en IA incluye cuatro dominios: funcional, ético, retórico y pedagógico. Cada uno tiene objetivos progresivos de competencia, buscando que se superpongan y se informen mutuamente.
El marco de alfabetización en IA sigue un enfoque centrado en el ser humano, subrayando que los individuos deben liderar el uso de la IA para maximizar sus beneficios y minimizar impactos negativos. El objetivo es emplear la IA para potenciar el aprendizaje y las capacidades humanas. Además, se destaca la responsabilidad ética en el uso de la tecnología, reconociendo que las decisiones informadas requieren esfuerzo y tiempo continuo.
El marco de alfabetización en IA identifica cuatro dominios clave:
- Alfabetización funcional: ¿Cómo funciona la IA?
- Alfabetización ética: ¿Cómo abordar los problemas éticos de la IA?
- Alfabetización retórica: ¿Cómo usar el lenguaje natural y generado por IA para lograr objetivos?
- Alfabetización pedagógica: ¿Cómo usar la IA para mejorar la enseñanza y el aprendizaje?
La alfabetización funcional en IA abarca el conocimiento de cómo funciona la IA, las habilidades necesarias para usar herramientas comunes y la conciencia sobre el desarrollo de la tecnología. Comienza con el uso básico de herramientas y la comprensión de términos y procesos clave, como el papel de los datos en el entrenamiento de la IA. Con el tiempo, se pueden evaluar las capacidades y limitaciones de la IA, usar herramientas avanzadas y crear recursos personalizados para la comunidad.
Los chatbots de IA basados en modelos de lenguaje grandes (LLM) generan respuestas al analizar datos masivos de la web, creando una voz compuesta basada en patrones comunes. Aunque pueden ser útiles en tareas como la lluvia de ideas o explicaciones generales, no son ideales para contenido especializado o soluciones originales. Comprender cómo funcionan los LLMs puede mejorar el uso de herramientas de IA y permitir aplicaciones más sofisticadas.
La alfabetización ética en IA implica comprender los problemas éticos relacionados con la IA y las prácticas para su uso responsable. Inicia con la evaluación de la precisión, fiabilidad y sesgos implícitos, y avanza hacia la reflexión sobre la integridad académica, la equidad, la privacidad y otros temas éticos. Con el tiempo, se pueden investigar impactos en comunidades marginadas y diseñar herramientas más éticas para la educación.
Al usar herramientas de IA para trabajos académicos, como un artículo de investigación, es crucial examinar sus implicaciones en términos de autoría, originalidad y propiedad. Aunque las herramientas de IA pueden ser muy útiles, pueden generar confusión sobre quién posee el contenido. Con el uso colaborativo de IA, las diferencias entre el material generado por IA y el creado por humanos pueden volverse más sutiles, y las políticas sobre transparencia y atribución pueden variar según el contexto.
La alfabetización retórica en IA se refiere a la habilidad de usar el lenguaje de manera efectiva para lograr objetivos y analizar la relación entre el lenguaje humano y el generado por IA. Comienza con la experimentación en la estructuración de tus escritos y en la elección de palabras al interactuar con herramientas de IA. A medida que adquieres experiencia, puedes colaborar con la IA para mejorar la calidad del contenido y utilizarla de manera más inclusiva y crítica, promoviendo lenguajes y perspectivas marginadas.
La alfabetización pedagógica en IA implica integrar prácticas de enseñanza efectivas con herramientas de IA para apoyar el aprendizaje estudiantil. Se comienza explorando teorías del aprendizaje, métodos de diseño de cursos y estrategias pedagógicas, además de herramientas educativas impulsadas por IA. Con el tiempo, se identifican prácticas basadas en evidencia para promover el pensamiento crítico, la inclusión y el bienestar. Con maestría, se evalúan los efectos de la IA en la enseñanza y se promueven innovaciones pedagógicas.
