Temporalización y autoaprendizaje en la planificación de la implementación de IA en el diseño curricular del grado en estudios ingleses

• Sergio Yagüe-Pasamón ^[1]
  1. [1] Universidad de Córdoba

     Universidad de Córdoba

     Cordoba, España

     
• Localización: Edunovatic2023. Conference Proceedings: 8th Virtual International Conference on Education, Innovation and ICT November 29 - 30, 2023, 2023, págs. 180-181
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Timing and Self-learning considerations for IA Inclusion Planning in University English Studies Curricular Design
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• Resumen
  • español

    En cuestión de meses, las sociedades actuales están ligando sus destinos a las tecnologías de Inteligencia Artificial de un modo que las hace difícilmente separables de nuestro avanzado modo de vida. Actualmente, las IA son casi omnipresentes, y muy pocas veces visibles. Muchos aspectos de nuestras vidas están siendo regulados por estas tecnologías, que funcionan en base a capacidades similares a las cognitivas. Los procesos de enseñanza y aprendizaje están mutando actualmente en el marco de los programas universitarios de estudios ingleses debido a la ineludible adopción de la Inteligencia Artificial. En este campo del conocimiento, la IA está siendo explotada como asistente del profesorado para agilizar procesos tradicionalmente arduos y costosos, como la corrección o la provisión de feedback, así como para mejorar los resultados de aprendizaje de los estudiantes mediante la evaluación y adaptación a sus necesidades individuales. Aunque estos recursos innovadores contribuyen de forma incuestionable a la individualización del aprendizaje de cada alumno, independientemente de la diversidad de sus necesidades específicas, y aligeran la ardua tarea de retroalimentar constantemente a los estudiantes, una serie de consideraciones para un uso razonable y seguro de la IA han de tenerse presentes. El objetivo principal de esta ponencia es concienciar sobre la relevancia de la planificación de la implementación de la IA dentro del diseño curricular de los módulos orientados a la enseñanza del inglés, para evitar un impacto indeseable en la temporalización general, que podría derivar de la falta de solvencia de la IA para cumplir con los roles asignados dentro de un plazo razonable. La adecuada incorporación de dinámicas asistidas por IA en el aula universitaria de inglés conllevaría la realización de simulaciones previas, tanto para comprobar la idoneidad de la IA para la satisfacción de las necesidades de aprendizaje de los alumnos como la predictibilidad de su comportamiento. En este contexto, las capacidades de autoaprendizaje de la IA requieren una comprobación constante por parte del profesor durante el desarrollo de la actividad, ya que los grupos numerosos de alumnos pueden proporcionar suficiente información como para modificar, por entrenamiento, el comportamiento esperado de la IA y comprometer tanto los objetivos de aprendizaje inicialmente previstos como el bienestar de los alumnos. Los efectos ilustrativos de la desviación inducida por el entrenamiento de los propósitos iniciales para los que se había diseñado una IA en particular, que concluyeron con su desconexión permanente, se discutirán para resaltar los peligros nunca desdeñables asociados al uso no supervisado de tales recursos tecnológicos en el aula universitaria de inglés.

  • English

    In a matter of months, current societies are bonding their fates to Artificial Intelligence technologies in a way which make them hardly separable from our advanced way of living. Currently, AI are nearly ubiquitous, and very rarely visible. Many aspects of our lives are being regulated by these technologies, which rely on cognitive-like abilities. Teaching and learning processes are currently mutating within the framework of English studies university programmes due to the inescapable adoption of Artificial Intelligence. In this field of knowledge, AI is being exploited as an assistant teacher with the faculty to speed up traditionally time-consuming process, such as correction or feedback provision, and enhance students learning outcomes by assessing and adapting to their individual needs. While these innovative resources make an unquestionable contribution to the individualisation of learning to every student, regardless the diversity of their specific needs and lighten the arduousness of constant feedback to students, certain considerations must be contemplated for a reasonable and safe use of AI. The main purpose of this conference paper is to raise awareness on the suitability of AI implementation timing within the module curricular design, in order to avoid negative impact on the overall schedule, as deriving from potential dissatisfaction of the assigned roles within a reasonable timeframe. The appropriate incorporation of AI-assisted dynamics in the university English classroom would entail adequate testing, both to check AI suitability for the satisfaction of pupils’ learning needs and behaviour predictability. In this context, AI self-learning capabilities require constant teacher testing during the progress of the activity, since large pupils’ groups may provide sufficient input to modify AI expected behaviour and compromise both the initially previewed learning goals and students’ wellbeing. The illustrative effects of the training-induced deviation of the initial purposes a reputed AI had been designed to fulfil, which concluded with its permanente shutdown, will be discussed to highlight the never-to-dismiss dangers associated to the unsupervised use of such technological resources at the university English classroom.