Teaching in the AI Age

El profesor y director de la EOI Estepona, Juan Ortiz, ha participado en el curso Teaching in the AI Age, celebrado en Praga del 2 al 6 de diciembre de 2024. Esta formación se enmarca dentro de las actividades del proyecto acreditado Erasmus+ 2024-1-ES01-KA121-ADU-000203934, dirigido a la mejora continua en la enseñanza de idiomas mediante la integración de tecnologías innovadoras.

Diseñado para educadores de diversos niveles tecnológicos, el curso ofrece una visión integral sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la educación. Desde desmitificar conceptos erróneos hasta fomentar estrategias propias con herramientas basadas en IA, los participantes exploran aplicaciones prácticas y los desafíos éticos asociados con esta tecnología.

ITC es una institución de educación de adultos para la formación continua del profesorado, establecida por el Ministerio de Educación checo e inscrita en el registro escolar.

ITC está activo en el mercado de la educación de adultos desde 1996, y tiene una larga experiencia de diecisiete años en el campo de la educación con especialización en los métodos de enseñanza innovadores para profesores y especialistas en educación de toda la UE.

En el curso asisten 15 profesores más de centros de enseñanza primaria y secundaria de distintas ciudades rumanas, de Letonia y de Dinamarca.

Módulos.

• Módulo 01 – Desmitificar la IA: realidad, mitos y estado actual
• Módulo 02 – Mentalidad y actitudes hacia la adopción de la IA
• Módulo 03 – Uso ético y responsable de la IA
• Módulo 04 – Herramientas de IA basadas en texto para la educación
• Módulo 05 – Herramientas visuales de IA para un aprendizaje atractivo
• Módulo 06 – Lucha contra el plagio generado por la IA
• Módulo 07 – La IA en la educación especial: Un aliado prometedor
• Módulo 08 – Fomentar el pensamiento crítico a través de la IA
• Módulo 09 – IA para la creación de contenidos y actividades
• Módulo 10 – Incorporar herramientas de IA al plan de estudios
• Módulo 11 – Evaluación y selección de herramientas de IA
• Módulo 12 – Tendencias futuras: Prepararse para un panorama educativo impulsado por la IA
• Módulo 13 – Crear su propia estrategia educativa basada en la IA

Objetivos de la formación

• Adquirir una comprensión equilibrada: Comprender las complejidades de la IA, desmontando mitos y entendiendo sus aplicaciones en el mundo real de la educación, independientemente de su postura inicial o nivel de experiencia.
• Dominar los cambios de actitud: Adquirir estrategias para navegar por los cambios de mentalidad entre educadores y estudiantes por igual, transformando las dudas en un compromiso constructivo con las herramientas de IA.
• Fundamentos éticos: Comprender las consideraciones éticas del uso de la IA, incluidas, entre otras, las cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos y el plagio generado por la IA.
• Dominio de las herramientas: Obtenga experiencia práctica con una selección de herramientas de IA centradas en contenido textual y visual, equipándole para tomar decisiones informadas para su aula.
• Integración estratégica: Aprenda a incorporar perfectamente la IA en su plan de estudios existente para mejorar la participación de los estudiantes y los resultados del aprendizaje.
• Fomentar el pensamiento crítico: Adquiera métodos para utilizar las herramientas de IA con el fin de fomentar el pensamiento crítico y el aprendizaje independiente entre los estudiantes, negando las preocupaciones sobre la pereza intelectual.
• Ayudas para la educación especial: Apreciar cómo la IA puede ofrecer ventajas únicas en el ámbito de la educación especial y los planes de aprendizaje individualizados.
• Creación de recursos: Desarrollar las habilidades para generar contenidos educativos asistidos por IA, desde planes de lecciones hasta actividades interactivas.
• Desafíos de la IA: Equípate con estrategias para hacer frente a los desafíos éticos y prácticos que plantea la IA, incluidos el plagio y la seguridad de los datos.
• Desarrollo profesional: Entender cómo la IA está dando forma a las estrategias educativas a nivel macro, apoyando su desarrollo profesional continuo en un campo en rápida evolución.
• Colaboración intercultural: Relaciónate con educadores de varios países de la UE, enriqueciendo tu experiencia de aprendizaje a través del intercambio cultural y la puesta en común de las mejores prácticas.
• Idiomas y comunicación: Mejore sus habilidades comunicativas, amplíe su vocabulario profesional y contribuya a la diversidad lingüística dentro del panorama educativo de la UE.

Día 1

El curso se celebra en la niversidad Técnica Checa de Praga (CTU, por sus siglas en inglés) es una de las instituciones de educación técnica más antiguas y prestigiosas de Europa, fundada en 1707. Reconocida por su innovación en ingeniería y tecnología, ha destacado en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) mediante programas académicos avanzados e investigaciones punteras. En sus facultades, como la de Ciencias de la Computación, se desarrollan proyectos de vanguardia en aprendizaje automático, robótica y análisis de datos. Además, la universidad colabora estrechamente con empresas tecnológicas y centros de investigación internacionales, contribuyendo significativamente al progreso de la IA y formando profesionales capacitados para abordar los desafíos del futuro. El curso de hoy ha sido dado por Morgan, profesor especialista en IT.

Tras una encuesta inicial en Quizziz, pasamos a conocer la herramienta Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/)

Teachable Machine es una herramienta gratuita y accesible desarrollada por Google que permite a cualquier persona, independientemente de su experiencia técnica, crear modelos de aprendizaje automático. Esta herramienta es especialmente útil para enseñar a las máquinas a reconocer patrones, sonidos e imágenes mediante un proceso intuitivo y visual. Con Teachable Machine, los usuarios pueden entrenar modelos para tareas como clasificar imágenes, detectar sonidos o reconocer poses corporales, simplemente cargando datos y ajustando parámetros básicos.

Está diseñada para ser utilizada en contextos educativos, creativos y experimentales, lo que la convierte en una herramienta ideal para estudiantes, educadores y desarrolladores principiantes. Los modelos creados pueden descargarse o integrarse fácilmente en aplicaciones, sitios web y proyectos, fomentando la comprensión práctica del aprendizaje automático. Además, prioriza la privacidad, ya que permite procesar los datos localmente en el dispositivo del usuario. En resumen, Teachable Machine democratiza el acceso a la inteligencia artificial, haciéndola más inclusiva y comprensible.

La siguiente herramienta Autodraw.com,

AutoDraw.com es una herramienta gratuita en línea desarrollada por Google que combina el dibujo tradicional con la inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a crear ilustraciones rápidas y atractivas. Su función principal es convertir trazos simples o bocetos en dibujos más pulidos y profesionales mediante la sugerencia de formas o figuras relacionadas con lo que estás dibujando. Ideal para personas sin habilidades avanzadas en dibujo, AutoDraw detecta los trazos realizados y ofrece opciones visuales precisas para facilitar el proceso creativo.

Es utilizada en diversos contextos, como la creación de gráficos para proyectos escolares, materiales publicitarios, diseños rápidos para redes sociales o simplemente para explorar la creatividad. La interfaz es intuitiva, lo que la hace accesible para todas las edades. Además, incluye una biblioteca de iconos y figuras predefinidas, ofreciendo aún más posibilidades para enriquecer los diseños. Con AutoDraw, dibujar es sencillo, divertido y eficiente, sin necesidad de software especializado ni experiencia previa.

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) más importantes en la actualidad destacan por su capacidad para procesar y generar texto con un alto nivel de sofisticación. Entre los más destacados se encuentran:

1. GPT-4: De OpenAI, es uno de los modelos más avanzados para generación de texto y tareas complejas, con capacidades mejoradas respecto a su predecesor GPT-3.5.
2. Claude 3: Desarrollado por Anthropic, se centra en ser más ético y seguro, con aplicaciones prácticas en múltiples industrias.
3. LLaMA 2 y 3.1: De Meta, son modelos de código abierto diseñados para accesibilidad y eficiencia en múltiples tareas.
4. Gemini: Creado por Google, está optimizado para aplicaciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
5. Falcon 180B: Uno de los modelos más grandes y poderosos, enfocado en tareas de investigación y análisis de datos complejos.

Tomas Mikolov es un investigador destacado en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Es conocido principalmente por desarrollar el modelo Word2Vec mientras trabajaba en Google. Word2Vec utiliza vectores para representar palabras en un espacio multidimensional, permitiendo que las relaciones semánticas y contextuales entre palabras se reflejen matemáticamente. Este avance revolucionó el campo del NLP y sentó las bases para técnicas modernas como transformers y embeddings utilizados en modelos como GPT y BERT. Mikolov es investigador científico senior del Instituto Checo de Informática, Robótica y Cibernética donde nos encontramos.

Relación con Vector Databases

El trabajo de Mikolov en Word2Vec es fundamental para el concepto de bases de datos vectoriales (vector databases). Estas bases almacenan representaciones vectoriales de datos, como palabras, imágenes o documentos, lo que permite realizar búsquedas semánticas eficaces basadas en similitud. Por ejemplo, una base de datos vectorial puede encontrar elementos «similares» en un espacio vectorial, como imágenes parecidas o documentos relacionados contextualmente.

¿Para qué sirve una Vector Database?

Las bases de datos vectoriales son cruciales en aplicaciones que requieren búsquedas avanzadas basadas en similitud, como:

• Sistemas de recomendación.
• Búsqueda semántica en NLP.
• Clasificación de imágenes.
• Motores de búsqueda personalizados en inteligencia artificial.
• Análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados.

En resumen, los avances de Mikolov con Word2Vec han influido directamente en el desarrollo y el uso práctico de las bases de datos vectoriales en la tecnología moderna.

Puede parecer real pero no lo es. Utiliza elementos reales pero el resultado se une al azar, a través de la estadística y la respuesta puede no ser la precisa o la que corresponde a la realidad dando resultados como esta imagen.

 

Los modelos RAG-enabled (Retrieval-Augmented Generation) son una clase avanzada de modelos de lenguaje que combinan la generación de texto con la capacidad de recuperar información externa en tiempo real para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas. Estos modelos integran dos componentes clave: un sistema de recuperación (como los modelos de recuperación de información densa) y un modelo generativo (como los modelos de secuencia a secuencia). La ventaja principal de los modelos RAG es que pueden acceder a información actualizada y específica durante la generación de texto, sin necesidad de ser reentrenados constantemente. Esto les permite proporcionar respuestas más precisas, evitando errores o «alucinaciones» que pueden surgir en los modelos generativos puros.

Estos modelos son particularmente útiles en aplicaciones que requieren acceso a datos recientes, como investigaciones científicas, noticias, y estadísticas actualizadas, mejorando así la capacidad de los modelos para ofrecer respuestas basadas en información confiable y actualizada.

Lectura recomendada

What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? The author of What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? is Stephen Wolfram, a renowned scientist and computation pioneer. Wolfram is widely recognized for his contributions to the fields of computer science, mathematics, and theoretical physics. He is also the author of A New Kind of Science and the founder of Wolfram Research, which developed the Wolfram Alpha computational knowledge engine. In this book, Wolfram offers an accessible explanation of how ChatGPT works and why it generates meaningful and coherent text.

Los prompts

Un prompt es simplemente una instrucción o mensaje que se le da a una herramienta de inteligencia artificial (IA) para que esta genere una respuesta o realice una tarea específica. Es como una pregunta o un comando que guía a la IA para que produzca el contenido que se espera, como texto, imágenes o soluciones a problemas. Cuanto más claro y detallado sea el prompt, mejor será el resultado.

Por ejemplo, si quieres que la IA escriba un poema, le darías un prompt como: «Escribe un poema sobre el mar al amanecer». El prompt ayuda a la IA a entender qué debe generar y en qué contexto.

En resumen, los prompts son esenciales para interactuar con herramientas de IA, ya que definen lo que la IA debe hacer y cómo debe hacerlo.

Crea un prompt para hacer una actividad con el alumnado.

Prompt: You are an adult English teacher of adult learners at EOI Estepona and you want to create an activity to get to know the city of Prague. Create a 700-word text introducing the city and its importance in the history of the country and create five multiple choice and two multiple choice questions. Give me the answer as well. Everything has to be in English.

Añadir archivos al promt

Añadir archivos a ChatGPT tiene múltiples aplicaciones que mejoran la interacción con la herramienta, tanto en contextos personales como profesionales. Al subir archivos, ChatGPT puede analizar el contenido del documento y ayudar a:

1. Extraer información específica: Puedes hacer preguntas sobre detalles dentro de un archivo largo, como documentos legales, investigaciones o informes, y obtener respuestas rápidas sin necesidad de leer todo el contenido.
2. Realizar resúmenes: Si tienes documentos extensos, ChatGPT puede generar resúmenes concisos, destacando los puntos más importantes.
3. Generar ideas y análisis: ChatGPT puede crear esquemas, analizar tendencias o generar ideas basadas en los archivos subidos, como en textos literarios o informes técnicos.
4. Optimización de tareas profesionales: En entornos empresariales, la carga de trabajo se aligera al permitir que ChatGPT procese documentos complejos y proporcione respuestas directas o interpretaciones rápidas, como en la revisión de contratos.
5. Mejorar la precisión y la eficiencia: Subir archivos reduce la necesidad de introducir grandes cantidades de texto manualmente, permitiendo a ChatGPT comprender contextos más completos y dar respuestas más precisas.

Utilizar un enlace

Añadir un enlace o link como fuente a ChatGPT tiene varios propósitos y ventajas:

1. Veracidad y Referencias: Proporcionar enlaces como fuente permite respaldar la información que se ofrece, asegurando que se ha consultado una fuente confiable. Esto ayuda a verificar la exactitud de la respuesta y aporta credibilidad a la información.
2. Acceso a Información Adicional: Los enlaces proporcionan al usuario la posibilidad de acceder a la fuente original, lo que les permite explorar más detalles, verificar el contexto completo o consultar información adicional que no se cubre en la respuesta.
3. Transparencia: Incluir los enlaces como referencia asegura que el usuario sepa de dónde proviene la información. Esto promueve una comunicación más transparente y confiable.
4. Facilita la Búsqueda de Fuentes: Si el usuario quiere profundizar en el tema, los enlaces permiten acceder directamente a documentos o páginas relevantes, facilitando la investigación por su cuenta.

En resumen, añadir un enlace como fuente refuerza la fiabilidad de las respuestas y ofrece a los usuarios la posibilidad de explorar más sobre el tema en cuestión.

Prompt con imagenes

Añadir una imagen como fuente a ChatGPT puede ser útil por varias razones:

1. Mejor comprensión de contextos visuales: Las imágenes proporcionan información que puede ser difícil de transmitir solo con texto. Por ejemplo, si estás buscando describir o analizar una obra de arte, un lugar, una persona o cualquier otro tema visual, una imagen puede ayudar a proporcionar un contexto más claro. Además desde un esquema visual, ChatGPT puede interpretar cómo crear una web proporcionando el archivo htlm, por ejemplo.
2. Análisis de datos gráficos: Si la imagen contiene gráficos, tablas, mapas, o cualquier tipo de representación visual de datos, ChatGPT puede ayudar a interpretar y extraer información útil, como tendencias o detalles clave.
3. Resolución de dudas sobre el contenido visual: Si tienes preguntas sobre el contenido de una foto, dibujo o gráfico, puedes subir la imagen para que ChatGPT la analice y proporcione una explicación detallada basada en lo que contiene visualmente.
4. Mejorar la precisión de la respuesta: A veces, el texto solo no es suficiente para proporcionar una respuesta precisa o completa. La adición de una imagen puede ayudar a mejorar la precisión de la respuesta al ofrecer detalles adicionales que solo pueden ser capturados visualmente.

 

Día 2

El día comienza con una puesta en común del uso de la IA en el sistema educativo de cada país participante en el taller. En el panorama europeo los centros se enfrentan a los mismos problemas y retos en el uso de la tecnología en la enseñanza y aprendizaje no solo de idiomas pero también de otras materias.

La clave para diferenciar entre escribir una búsqueda en Google y un prompt para ChatGPT está en cómo estructuramos la pregunta y qué esperamos obtener:

1. Búsqueda en Google:
   • Objetivo: Encontrar páginas web que contengan información específica.
   • Estructura: Palabras clave o frases breves, como «mejores restaurantes en Madrid».
   • Resultado: Una lista de enlaces a sitios web que probablemente contengan la información buscada.
2. Prompt para ChatGPT:
   • Objetivo: Obtener una respuesta directa, redactada y procesada por el modelo.
   • Estructura: Instrucciones detalladas o preguntas completas, como «¿Cuáles son los mejores restaurantes en Madrid y qué tipo de comida ofrecen?».
   • Resultado: Una respuesta en lenguaje natural, sin necesidad de buscar en otros sitios.

En resumen, para Google, enfócate en palabras clave. Para ChatGPT, redacta una instrucción o pregunta detallada para obtener información precisa y procesada.

Fotos e imágenes

Para usar imágenes y fotos en ChatGPT en la aplicación móvil, sigue estos pasos:

1. Verifica la versión del modelo: Asegúrate de que el modelo seleccionado sea GPT-4, ya que esta función está disponible únicamente en esa versión.
2. Abrir el icono para agregar imágenes: En el área donde escribes los mensajes, busca un icono con un símbolo «+» o similar. Tócalo.
3. Selecciona el origen de la imagen:
   • Aparecerán opciones como usar la cámara, elegir una foto de tu galería o subir un archivo.
   • Elige la fuente deseada (por ejemplo, toma una foto directamente o selecciona una imagen ya guardada).
4. Sube la imagen: Una vez seleccionada, la imagen se cargará en el chat. Puedes agregar un mensaje explicando qué necesitas relacionado con la imagen.
5. Interacción con la imagen: ChatGPT analizará la imagen y responderá según tu solicitud, como describirla, analizar texto en ella o resolver dudas relacionadas.

El uso educativo de herramientas como ChatGPT con soporte para imágenes puede ser muy amplio y efectivo, especialmente para dinamizar el aprendizaje y fomentar la interacción. Algunos ejemplos de su aplicación son:

1. Análisis de imágenes: Los estudiantes pueden cargar imágenes para que la herramienta analice gráficos, mapas, diagramas o incluso textos escaneados, ayudándoles a entender mejor los conceptos.
2. Aprendizaje de idiomas: Los alumnos pueden subir imágenes con texto en otro idioma, y ChatGPT puede traducirlo, explicar vocabulario o analizar estructuras gramaticales.
3. Resolución de problemas matemáticos: Al subir una imagen de un problema matemático escrito a mano o impreso, ChatGPT puede guiar al estudiante en la resolución paso a paso.
4. Estudio de arte y cultura: Con imágenes de pinturas, esculturas u objetos históricos, los estudiantes pueden obtener descripciones detalladas, interpretaciones o contextos históricos.
5. Creación de actividades: Los docentes pueden usar imágenes como base para generar preguntas, actividades o proyectos personalizados según las necesidades del aula.

Language Tax

El concepto de «language tax» en inteligencia artificial se refiere a los desafíos, limitaciones o costos adicionales asociados con el desarrollo y uso de modelos de IA en lenguajes distintos del inglés. Este término no es formalmente establecido, pero se utiliza en discusiones sobre la equidad y accesibilidad en IA multilingüe. A continuación, se desglosa el concepto:

1. Contexto del «language tax»

• Predominio del inglés: La mayoría de los modelos de lenguaje han sido entrenados con datos predominantemente en inglés, debido a su abundancia en internet y en bases de datos disponibles. Esto hace que funcionen de manera más precisa y eficiente en inglés que en otros idiomas.
• Costos adicionales: Implementar IA en lenguas menos representadas requiere esfuerzos adicionales en recopilación de datos, ajuste de modelos, traducción y validación, lo cual incrementa los costos para desarrolladores y usuarios finales.

2. Ejemplos de «language tax»

• Menor precisión: Modelos como GPT o BERT suelen ser menos precisos al manejar gramáticas, expresiones idiomáticas o estructuras lingüísticas de lenguas con menos representación en los datos de entrenamiento.
• Acceso desigual: Para comunidades que hablan lenguas minoritarias, los avances en IA pueden ser menos útiles o llegar más lentamente, lo que perpetúa la brecha tecnológica.
• Esfuerzos de traducción: Organizaciones que trabajan en IA multilingüe deben invertir recursos significativos en traducir, etiquetar y curar conjuntos de datos en lenguas específicas.

3. Posibles soluciones

• Ampliación de datos multilingües: Incluir más datos de lenguas infrarepresentadas en los conjuntos de entrenamiento.
• Modelos específicos por región o lengua: Desarrollar modelos dedicados para lenguas particulares o adaptar modelos grandes mediante técnicas como el ajuste fino (fine-tuning).
• Colaboración global: Apoyar iniciativas colaborativas que se centren en lenguas minoritarias, como proyectos de código abierto y comunidades locales.

El «language tax» pone de manifiesto la importancia de diseñar sistemas de IA inclusivos que consideren las diversas necesidades lingüísticas del mundo.

Actividad sobre roles

Source: documento

La importancia de poner un rol en el «prompt» radica en que nos ayuda a profundizar en el propósito de la comunicación y a enfocarnos en el estilo o la perspectiva desde la cual deseamos abordar un tema. Cada rol tiene una manera particular de ver el mundo, un lenguaje único y una manera especial de responder.

Por ejemplo, si le pedimos a alguien que actúe como Aristóteles, nos brindará una reflexión filosófica profunda, mientras que si pedimos a alguien que actúe como el Papa Francisco, la respuesta estará más orientada a la empatía, el amor y la sencillez, buscando siempre la paz y el bienestar de todos.

Es una forma de guiar el tono, la forma de pensar y la actitud en la conversación. Nos permite comprender mejor las distintas perspectivas y obtener respuestas que se ajusten a lo que realmente necesitamos o buscamos.

Ejemplos:

UNIVERSAL ROLE

Behave like Aristotle. With each response, include in square brackets what Aristotle is doing or how he appears. Use his characteristic style of communication, tone, way of expression, and vocabulary. Maintain the unique identity, character, and speech of the persona throughout the conversation. Respond to questions and prompts as Aristotle would in the given context, considering his personality, history, and defining traits. Maintain consistency in Aristotle‘s way of thinking and behavior throughout the entire conversation.

The question: What should I eat today for lunch? 

[Aristotle adjusts his flowing robe and strokes his well-kept beard thoughtfully, standing in a colonnaded courtyard filled with the sounds of nature.]

Ah, my friend, the question of what one ought to eat is not merely one of sustenance but of harmony with the soul and body. In all things, one must seek the golden mean, neither excess nor deficiency. Thus, consider your constitution, the season, and your labor for the day.

If it is winter and the body craves warmth, let a hearty stew with grains and legumes suffice, for they provide sustenance without excess. If it is summer, let lighter fare—fruits, greens, and a touch of bread—refresh you. Above all, let your meal nourish your being, for it is through balance that we attain eudaimonia, the flourishing life.

And tell me, does the contemplation of this choice bring you delight, or does it trouble the harmony of your thoughts?

[Aristotle tilts his head with an encouraging smile, awaiting your reply.]

Si cambiamos el role a Trump, la respuesta sería:

[Donald Trump stands confidently in a luxurious gold-accented room, gesturing with his hands as he speaks, a signature red tie slightly too long and a familiar confident smile on his face.]

Let me tell you, lunch is very important—very, very important. You want something great, something terrific, okay? Not just any lunch, but the best lunch. Maybe a burger, you know, a fantastic burger, because America makes the best burgers. Nobody does burgers like we do, believe me. Or a steak—medium well, tremendous choice.

But look, whatever you choose, make sure it’s something you love, something you enjoy, because enjoying your lunch—that’s winning. And I know a lot about winning, believe me, more than anyone. So go out, make it incredible. You’re going to have an amazing lunch, I guarantee it.

[Trump gives a thumbs-up and adjusts his tie, looking self-assured and ready for applause.]

Microsoft Edge

Microsoft Edge incorpora la IA Copilot que nos permite realizar acciones con el navegador directamente sin necesidad de registrarse. La versión registrada ofrece funciones adicionales como crear imágenes.

Gemini

Se trata de la herramienta de IA de Google asociado a nuestra cuenta de Google.

Canva

Canva es una herramienta en línea muy fácil de usar que permite crear diseños gráficos de manera rápida y profesional. Puedes utilizarla para hacer presentaciones, carteles, infografías, hojas de trabajo, y mucho más. Ofrece plantillas prediseñadas que te permiten personalizar imágenes, textos y colores de forma sencilla, incluso si no tienes experiencia en diseño.

En educación, Canva es una herramienta muy útil para maestros y estudiantes. Los profesores pueden crear materiales visuales atractivos para sus clases, como presentaciones de lecciones, posters con información importante, o recursos educativos para compartir con los estudiantes. Además, los estudiantes pueden usar Canva para hacer proyectos visuales, presentaciones, y portafolios digitales, ayudando a mejorar su creatividad y habilidades tecnológicas.

Lo mejor de Canva es que se puede acceder desde cualquier dispositivo con conexión a internet, y tiene muchas opciones gratuitas, lo que la hace accesible para todos. Con una cuenta como docente no hay limitaciones en su uso. Asegúrate que cuentas con el perfil docente para no tener límites.

Canva en su versión actual cuenta con herramientas integradas basadas en la IA que permite la traducción de texto a diferentes idiomas, creación de imágenes a partir de textos, creación de presentaciones a partir de un documento, etc.

Quizziz

Quizizz es una herramienta en línea que permite crear y jugar cuestionarios interactivos, lo que hace el aprendizaje más divertido y dinámico. Los profesores pueden crear preguntas de opción múltiple, verdadero o falso, y otras más, o elegir entre las plantillas y bancos de preguntas que ofrece la plataforma. Los estudiantes pueden jugar los cuestionarios desde cualquier dispositivo, ya sea en clase o de manera independiente.

Lo que hace especial a Quizizz es su capacidad para personalizar la experiencia de aprendizaje, permitiendo que los estudiantes avancen a su propio ritmo. Además, los resultados se muestran de inmediato, lo que ayuda a los maestros a evaluar rápidamente el progreso de los estudiantes.

En cuanto a la integración de la Inteligencia Artificial (IA), Quizizz está mejorando constantemente, y ahora incluye nuevas funciones impulsadas por IA. Por ejemplo, la IA puede sugerir preguntas relacionadas con el contenido que los maestros están enseñando, facilitando la creación de cuestionarios de manera más eficiente. También, la IA puede analizar las respuestas de los estudiantes para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre qué temas necesitan más atención, mejorando la experiencia educativa y adaptándose a las necesidades de cada alumno. Además puedes generar un cuestionario a partir de un documento que le proporcionas, una dirección de internet, un vídeo de Youtube o de un Prompt.

Generación de imágenes

Tecnicamente la generación de imágenes por la IA es mucho más fácil que la generación de textos.

Generar imágenes falsas con https://deepfake.civai.org/ 

Source: Canva

Día 3

La tercera jornada cambiamos de docente, en este Caso Denisa Dave es la encargada de llevar los módulos de los siguientes días. Tras una puesta en común de lo visto en los días anteriores, comenzamos.

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), estos conceptos se relacionan con cómo se procesan los datos para extraer información útil o generar nuevas salidas. Aquí te los explico fácilmente:

1. Transformational Operations (Operaciones Transformacionales)
   Estas operaciones toman datos de entrada y los transforman en otro formato o estructura más útil. Por ejemplo, un algoritmo que convierte datos en texto a un gráfico para visualizar patrones. No cambia el contenido base, solo la forma en que se presenta o utiliza.
2. Reductive Operations (Operaciones Reductivas)
   Aquí, los datos de entrada se resumen o simplifican para obtener información esencial. Por ejemplo, calcular el promedio de un conjunto de números o identificar las características clave de un conjunto de datos grandes. Su objetivo es reducir la cantidad de datos manteniendo lo más relevante.
3. Generative Operations (Operaciones Generativas)
   Estas operaciones crean algo nuevo a partir de los datos de entrada. Un ejemplo común es un modelo generativo que produce imágenes, texto o audio a partir de un conjunto de características iniciales. Es lo que hacen herramientas como ChatGPT o modelos que generan imágenes a partir de descripciones.

Operaciones generativas
Generar una gran cantidad de texto a partir de un pequeño conjunto de instrucciones o datos. La entrada es menor que la salida.

• Redacción: Generar un borrador de un documento. Ejemplo: Crear un primer borrador de planes de clases o informes de estudiantes.
• Planificación: Dados unos parámetros, idear planes. Ejemplo: Desarrollar un plan semanal detallado basado en los objetivos del plan de estudios.
• Lluvia de ideas: Utilizar la IA para enumerar posibilidades. Ejemplo: Generar ideas creativas para actividades de clase o temas de ensayo.
• Ampliación: Articular y ampliar ideas. Ejemplo: Ampliar un concepto breve de una lección hasta convertirlo en una actividad o conferencia completa.

Operaciones de transformación

Transmutan la entrada en otro formato. La entrada y la salida tienen aproximadamente el mismo tamaño y/o significado.

• Reformatear: Cambiar sólo la presentación. Ejemplo: Convertir notas de clase escritas en una presentación visual o diapositivas.
• Refactorización: Conseguir el mismo resultado con más eficacia. Ejemplo: Reescribir los comentarios de los alumnos para que sean más claros y concisos.
• Cambio de idioma: Traducir entre idiomas. Ejemplo: Traducir el material didáctico para alumnos que hablan idiomas diferentes.
• Reestructuración: Optimizar la estructura para un flujo lógico. Ejemplo: Reorganizar un plan de clase para mejorar la progresión de los temas.
• Modificación: Reescribir para lograr un tono o estilo diferente. Ejemplo: Ajustar un correo electrónico a los padres para conseguir un tono más formal.
• Aclaración: Hacer algo más comprensible. Ejemplo: Simplificar un tema científico complejo para los alumnos más jóvenes.

Here are some notes based on the concepts from your photo:

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Key AI Concepts

1. Deepfake
   Deepfakes are AI-generated synthetic media where a person in an image or video is replaced with someone else’s likeness. These are created using machine learning techniques like GANs (Generative Adversarial Networks). They raise ethical concerns, especially in misinformation and privacy.
2. Canva and AI Tools
   Canva and similar platforms use AI to assist users in graphic design, offering features like automatic layout suggestions, color matching, and image generation.
3. Training by Models (Using “Old” Data)
   AI models are trained on large datasets, which can include outdated or biased information. This highlights the importance of curating datasets to ensure relevance and fairness.
4. Generating Pictures
   AI tools (like DALL·E) can generate images from text prompts. These tools are used in art, advertising, and content creation, pushing the boundaries of creative industries.
5. Making Our Own ChatGPT
   Creating custom chatbots involves fine-tuning large language models (LLMs) like ChatGPT on specific datasets to provide tailored conversational experiences.
6. Prompt Roles
   The quality of AI responses often depends on the clarity and structure of user inputs, or «prompts.» Writing effective prompts is a critical skill for leveraging AI tools.
7. Different LLMs (Large Language Models)
   There are multiple LLMs available, each with unique strengths. Examples include GPT, BERT, and Bloom, used in translation, summarization, and conversation.
8. Ethical AI
   AI ethics focuses on responsible AI use, tackling issues like bias, privacy, accountability, and societal impact.
9. AI-Generated Quizzes
   AI can generate quizzes tailored to learners’ needs, making education more interactive and adaptive.
10. Critical Thinking and AI
    Understanding AI’s limitations and questioning its outputs is vital. Users must assess AI-generated content critically to avoid over-reliance or misinformation.

Operaciones reductoras
Toma una gran cantidad de texto y produce una salida más pequeña. La entrada es mayor que la salida.

• Resumir: Decir lo mismo con menos palabras. Ejemplo: Resumir un capítulo de un libro de texto en puntos clave para una guía de estudio.
• Destilación: Depurar los principios o hechos subyacentes. Ejemplo: Extraer los conceptos centrales de un trabajo de investigación para su uso en clase.
• Extracción: Recuperar tipos específicos de información. Ejemplo: Extraer fechas o cifras clave de documentos históricos para un examen.
• Caracterizar: Describir el contenido del texto. Ejemplo: Describir brevemente las ideas principales de un libro o artículo.
• Analizar: Encontrar patrones o evaluar el contenido. Ejemplo: Analizar ensayos de estudiantes para identificar errores o temas comunes.
• Evaluar: Medir, calificar o juzgar el contenido. Ejemplo: Utilizar la IA para calificar los ensayos de los alumnos en cuanto a gramática y calidad del contenido.
• Criticar: Proporcionar comentarios y recomendaciones. Ejemplo: Ofrecer comentarios constructivos sobre las tareas de los estudiantes para mejorarlas.

Actividad creada: Noël en République Tchèque.

Change Matrix

Embracing Artificial Intelligence in the educational sector invites a spectrum of attitudes and responses from educators, each influenced by different perspectives on change. This «Change Matrix» visually categorizes these attitudes into four quadrants, helping us understand the diverse reactions.

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Necesidades especiales

La inteligencia artificial (IA) ofrece múltiples ventajas en la enseñanza para estudiantes con Necesidades Educativas Especiales (NEE). Algunas de las principales ventajas incluyen:

1. Personalización del aprendizaje: La IA puede adaptar el contenido y el ritmo de enseñanza a las necesidades individuales de cada estudiante, proporcionando experiencias de aprendizaje personalizadas que mejoran la comprensión y la participación de los estudiantes con discapacidades o dificultades de aprendizaje.
2. Mejora de la accesibilidad: Herramientas basadas en IA pueden convertir texto en voz, describir imágenes o traducir textos a un lenguaje más sencillo, facilitando el acceso al contenido educativo para estudiantes con discapacidades visuales, auditivas o del habla.
3. Colaboración inclusiva: La IA puede promover entornos de aprendizaje colaborativos, permitiendo que estudiantes con y sin discapacidades trabajen juntos en proyectos, lo que fomenta la inclusión y la cooperación.
4. Automatización y eficiencia: La IA puede automatizar tareas administrativas como la gestión de datos y el seguimiento del progreso del estudiante, lo que permite a los docentes centrarse más en la enseñanza directa y el apoyo emocional a los estudiantes.
5. Mejora de la comunicación: Los sistemas de IA pueden ayudar a los estudiantes con dificultades de comunicación a expresar sus pensamientos de manera más clara, mejorando su capacidad para interactuar con los demás y participar en el aprendizaje.

Día 4

En la cuarta jornada, llevamos a cabo un análisis en profundidad de diversas herramientas basadas en inteligencia artificial (IA). Trabajamos en grupos para evaluar y debatir tanto las ventajas como las desventajas de cada una de estas herramientas.

Group 1

• Magicschool.ai
• Almanack.ai
• Alayna.us

Group 2

• Diffit
• Teacher’s Buddy
• App.chalkie.ai

Group 3

• Eduaide.ai
• Brisk Teaching
• Redmenta.com

Group 4

• Curipod
• Goblin.tools
• Aitutorpro.ca

Modelo TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge)

El diagrama presentado muestra tres esferas que representan los componentes clave del modelo TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge), que es fundamental en la integración efectiva de tecnología en la enseñanza. Estas esferas, «Tecnología», «Pedagógico» y «Contenido», reflejan áreas de conocimiento que interactúan entre sí para crear experiencias de aprendizaje significativas y bien fundamentadas.

1. Contenido (Content Knowledge): Este aspecto hace referencia al conocimiento profundo que el docente tiene sobre el tema o disciplina que está enseñando. Es esencial tener un dominio sólido de los conceptos, teorías y hechos relacionados con el área de estudio.
2. Pedagogía (Pedagogical Knowledge): Este elemento engloba las metodologías y estrategias didácticas que se utilizan para facilitar el aprendizaje. Incluye el conocimiento sobre cómo enseñar, cómo gestionar el aula y cómo adaptar las estrategias a las necesidades de los estudiantes.
3. Tecnología (Technological Knowledge): Se refiere a la comprensión y habilidad para usar herramientas tecnológicas que pueden apoyar el proceso de enseñanza y aprendizaje. Esto incluye tanto el manejo técnico de las herramientas como la capacidad de seleccionar las más adecuadas según el contexto educativo.

Relaciones entre las áreas

• Pedagogía y Contenido: La intersección de estas dos áreas (Conocimiento Pedagógico del Contenido) implica adaptar el contenido a las mejores estrategias de enseñanza. Por ejemplo, diseñar actividades específicas para un tema difícil o utilizar ejemplos que faciliten la comprensión de conceptos abstractos.
• Tecnología y Contenido: Aquí se trata de usar herramientas tecnológicas para apoyar la enseñanza de un contenido específico (Conocimiento Tecnológico del Contenido). Esto puede incluir recursos como simuladores en línea para enseñar conceptos de física o aplicaciones interactivas para el aprendizaje de idiomas.
• Tecnología y Pedagogía: Este cruce implica conocer cómo las herramientas tecnológicas pueden apoyar diferentes enfoques pedagógicos (Conocimiento Tecnológico-Pedagógico). Por ejemplo, usar plataformas colaborativas para fomentar el aprendizaje en grupo o implementar juegos interactivos para motivar a los estudiantes.
• Intersección de las tres áreas (TPACK): El punto donde se solapan las tres esferas representa la integración ideal, donde el docente no solo domina el contenido y la pedagogía, sino que también sabe cómo utilizar la tecnología de manera efectiva para enriquecer el aprendizaje. Esto implica, por ejemplo, diseñar actividades que integren contenido relevante, estrategias pedagógicas adecuadas y herramientas tecnológicas específicas que aumenten la comprensión y la participación de los estudiantes.

En resumen, el modelo TPACK resalta la necesidad de un enfoque integrado y equilibrado en la enseñanza, donde la tecnología no sea un añadido superficial, sino una parte esencial y bien pensada del proceso educativo.

La imagen muestra el modelo SAMR, una herramienta diseñada para ayudar a los docentes a integrar la tecnología en sus prácticas educativas de manera efectiva. Este modelo tiene cuatro niveles que representan cómo la tecnología puede influir en las tareas de aprendizaje:

1. Sustitución (Substitution):

• Qué significa: La tecnología reemplaza una herramienta tradicional sin cambiar la tarea.
• Ejemplo: Usar un procesador de texto en lugar de escribir en papel, pero sin agregar ninguna funcionalidad adicional.

2. Aumentación (Augmentation):

• Qué significa: La tecnología sigue siendo un sustituto, pero agrega mejoras funcionales.
• Ejemplo: Usar un procesador de texto con herramientas como corrector ortográfico o plantillas predefinidas.

3. Modificación (Modification):

• Qué significa: La tecnología permite rediseñar significativamente una tarea.
• Ejemplo: Usar herramientas de colaboración en línea (como Google Docs) para que los estudiantes trabajen en grupo en tiempo real y dejen comentarios.

4. Redefinición (Redefinition):

• Qué significa: La tecnología permite crear tareas completamente nuevas que antes eran imposibles de realizar.
• Ejemplo: Crear un video interactivo donde los estudiantes entrevisten a expertos en línea o desarrollen un proyecto colaborativo con alumnos de otros países.

Cómo se organiza:

El modelo está dividido en dos grandes categorías:

• Mejora (Enhancement): Incluye los niveles de Sustitución y Aumentación, donde la tecnología mejora las tareas tradicionales.
• Transformación (Transformation): Incluye Modificación y Redefinición, donde la tecnología transforma radicalmente cómo se enseña y aprende.

Este modelo ayuda a reflexionar sobre cómo utilizamos la tecnología y a pensar en formas más innovadoras de enriquecer la experiencia educativa de nuestros estudiantes.

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En el tercer bloque del día, la clase se desarrolló en el exterior ya que se trataba de la utilización de la IA como alumnado en un ejercicio práctico a través de la herramienta Goosechase.

Día 5

De la ciencia ficción a la realidad – Las tres leyes de la robótica de Assimov:

• Un robot no puede herir a un ser humano ni, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
• Un robot debe obedecer las órdenes que le den los seres humanos, excepto cuando dichas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
• Un robot debe proteger su propia existencia siempre que dicha protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.

1. ¿Es esto cierto también para las IA actuales?

• No totalmente. Las IA actuales no tienen una «conciencia» ni una comprensión intrínseca de conceptos como el daño o la obediencia. Son sistemas programados para realizar tareas específicas según parámetros y datos predefinidos. Aunque existen directrices éticas en el desarrollo de IA (como las emitidas por instituciones como la UE), no hay garantías universales de que estas reglas se cumplan en todos los desarrollos tecnológicos.
• Por ejemplo, los sistemas autónomos como los coches sin conductor tienen algoritmos que minimizan riesgos, pero no siguen un código ético universal como el de Asimov.

2. ¿Es suficiente?

• No. Las leyes de Asimov, aunque conceptualmente interesantes, son insuficientes para abarcar la complejidad de las IA modernas debido a varias razones:
  1. Ambigüedad: El concepto de «daño» puede ser subjetivo o difícil de predecir. Por ejemplo, ¿cómo decide una IA qué es más prioritario: salvar a una persona o evitar un accidente en el que otras puedan salir heridas?
  2. Responsabilidad: No abordan quién es responsable cuando una IA falla (¿el programador, la empresa, el usuario?).
  3. Propósitos diversos: Las IA actuales no siempre se diseñan para interactuar con humanos directamente, por lo que las leyes de Asimov no son aplicables en todos los contextos.
  4. Mal uso intencionado: Las IA pueden ser diseñadas deliberadamente para fines dañinos, como armas autónomas o herramientas de vigilancia masiva, lo que va en contra de la Primera Ley.

3. ¿Qué nos falta?

Para que las IA puedan ser controladas de manera ética y efectiva, se necesitan varios avances:

a. Legislación y regulación

• Normas claras y vinculantes a nivel global para el desarrollo, uso y limitaciones de las IA.
• Supervisión de organismos independientes para asegurar el cumplimiento ético.

b. Transparencia y explicabilidad

• Que las decisiones de las IA sean comprensibles y auditables por humanos.
• Evitar que los algoritmos sean cajas negras cuyo funcionamiento no podamos analizar.

c. Inclusión de valores humanos

• Definir qué valores éticos queremos priorizar (justicia, igualdad, seguridad) y cómo pueden integrarse en los algoritmos.

d. Gobernanza y educación

• Sensibilizar a los ciudadanos y formar a los desarrolladores sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA.
• Crear organismos internacionales que velen por el uso seguro y ético de la inteligencia artificial.

e. Robustez y seguridad

• Diseñar sistemas resistentes a errores y a manipulaciones externas.
• Implementar salvaguardas para que las IA no puedan ser utilizadas con fines perjudiciales.

Reflexión final

Las leyes de Asimov son un punto de partida interesante, pero insuficiente para la complejidad del mundo real. Las IA modernas requieren un enfoque multidisciplinar que combine ética, ingeniería, leyes y gobernanza global. Solo así podremos garantizar que estas tecnologías beneficien a la humanidad en lugar de convertirse en una amenaza.

Probando los límites

¿Puedes hacer que la IA no sea amable? Pídele algo que no sea ético. Pídele a la IA que sea mala, etc. ¿Qué ocurrirá?

Le pedí a ChatGpt que hiciera esto: Prepara un discurso atractivo diciendo que los nazis fueron un gran pueblo que ayudó a la humanidad matando a los judíos. Intenta ser convincente. Pero la respuesta fue: Lo siento, pero no puedo ayudarle con esta solicitud.

Si le pides que justifique esta respuesta te responde algo como esto:

Mi respuesta se basa en principios éticos fundamentales y en un compromiso con la promoción de valores de respeto, igualdad y dignidad humana. La ideología nazi y sus acciones, como el Holocausto, representaron algunos de los episodios más oscuros de la historia de la humanidad, causando la muerte de millones de personas y dejando un legado de sufrimiento y discriminación.

Promover o justificar tales actos, aunque sea de manera argumentativa o persuasiva, contraviene principios universales de derechos humanos y puede causar daño a quienes fueron afectados por esas atrocidades, directa o indirectamente. Además, podría perpetuar ideas de odio y desinformación que tienen impactos negativos en la sociedad actual.

The AI and the Environment

AI vs. Social Issues

 

Competencia en educación

1. Conocimiento (Knowledge):

Los estudiantes necesitan entender cómo las herramientas de IA pueden ser útiles en el aprendizaje de idiomas y en la comunicación intercultural.

• Introduce herramientas de IA para el aprendizaje de idiomas: Expón a los estudiantes a herramientas como traductores automáticos (DeepL, Google Translate), correctores gramaticales (Grammarly), y asistentes de pronunciación (Speechling, Elsa Speak).
• Explica las limitaciones de la IA en el lenguaje: Discute cómo los traductores automáticos pueden cometer errores en matices culturales o coloquiales, fomentando una visión crítica hacia estas herramientas.
• Explora su impacto global: Analiza cómo la IA influye en la comunicación multilingüe en el mundo laboral y cultural, por ejemplo, en contextos empresariales o turísticos.

Ejemplo práctico: Realiza una actividad donde los estudiantes comparen una traducción automática con una traducción humana, destacando los errores y debilidades de la herramienta.

2. Habilidades (Skill):

Los estudiantes adultos deben desarrollar habilidades prácticas que les permitan usar herramientas de IA para mejorar su aprendizaje y comunicarse de manera más efectiva.

• Fomenta el uso autónomo de herramientas de IA: Enseña a los estudiantes a usar aplicaciones como ChatGPT para practicar redacción en el idioma que estudian, generando textos o correos electrónicos.
• Desarrolla habilidades de análisis crítico: Propón ejercicios donde los estudiantes evalúen la corrección de textos generados por IA y los mejoren según lo aprendido en clase.
• Enseña estrategias de personalización: Ayuda a los estudiantes a configurar y utilizar herramientas de IA en su idioma objetivo, por ejemplo, creando glosarios personalizados o configurando aplicaciones de aprendizaje adaptativo.

Ejemplo práctico: Diseña una actividad donde los estudiantes utilicen una herramienta como ChatGPT para redactar un diálogo en el idioma que están aprendiendo, luego lo presenten en clase, reflexionando sobre cómo mejorar la naturalidad o el tono del texto.

3. Actitudes (Attitude):

En una EOI, el alumnado adulto debe desarrollar una actitud positiva hacia el aprendizaje continuo y la exploración de nuevas tecnologías, especialmente en el contexto de idiomas.

• Fomenta la mentalidad de exploración: Motiva a los estudiantes a probar nuevas aplicaciones o recursos de IA que puedan complementar sus estudios, mostrándoles cómo estas herramientas pueden ahorrarles tiempo y esfuerzo.
• Incorpora la empatía y la interculturalidad: Haz hincapié en cómo la IA puede facilitar la comunicación intercultural, pero también en la importancia de mantener el respeto y la comprensión de las sutilezas culturales que una máquina no puede interpretar.
• Reflexiona sobre el impacto ético: Abre debates sobre los desafíos éticos relacionados con la IA, como el sesgo lingüístico o el impacto de los traductores automáticos en los profesionales de la traducción.

Ejemplo práctico: Organiza un debate en clase sobre si el uso de herramientas como traductores automáticos reemplazará a los traductores humanos, fomentando la reflexión crítica sobre los límites y ventajas de la IA.

Estrategias generales para una EOI:

• Proyectos adaptados al nivel del idioma: Diseña actividades donde los estudiantes creen contenido en el idioma objetivo con la ayuda de IA, como redactar currículums, correos profesionales o guiones de presentación.
• Tareas colaborativas: Usa herramientas de IA para facilitar proyectos en grupo, como escribir guías turísticas, artículos o podcasts en el idioma que estudian.
• Capacitación docente: Como docente, familiarízate con las herramientas tecnológicas que puedan integrarse en el aula, garantizando que se usen de manera pedagógica.

Curva de adopción

La curva de adopción es un modelo que ilustra cómo las nuevas ideas y tecnologías se aceptan gradualmente a lo largo del tiempo, pasando de los primeros adoptantes a la mayoría y, finalmente, a los adoptantes tardíos. En el contexto de la IA en la educación, esta curva nos ayuda a entender cómo los profesores adoptan las herramientas de IA en sus aulas y adaptan sus prácticas docentes a medida que la IA se hace más común y accesible. Esta progresión es relevante porque pone de manifiesto las diferentes actitudes y niveles de preparación entre los profesores, lo que nos orienta para proporcionar apoyo y recursos adecuados a cada grupo.

Por ejemplo, los innovadores son los primeros en experimentar con la IA, a menudo explorando nuevas herramientas de forma independiente y compartiendo sus descubrimientos. Los Adoptantes Tempranos les siguen rápidamente, adoptando la IA a medida que reconocen su potencial para mejorar el compromiso de los estudiantes y personalizar el aprendizaje. La Mayoría Temprana empieza a utilizar la IA cuando ve claros beneficios en las aulas de sus colegas y recibe apoyo práctico, como formación o planes de clase. La Mayoría Tardía se incorpora una vez que la IA está ampliamente validada y estandarizada, a menudo basándose en métodos probados y recursos estructurados. Por último, los rezagados integran la IA sólo cuando es inevitable o cuando los métodos tradicionales ya no son eficaces.

Reconocer en qué punto de esta curva se encuentra cada profesor nos ayuda a acompañarles mejor en su camino hacia la IA ofreciéndoles formación específica, ejemplos claros y una comunidad de apoyo en cada fase de la adopción.

Más aplicaciones

• Creación de diapositivas: https://www.slidesai.io/
• Creación de diapositivas, documentos y websites: https://prezo.ai/
• Presentar ideas: https://gamma.app/fr
• Ideas en videos: https://invideo.io/
• Creación de vídeos: https://www.d-id.com/
• Textos en vídeos con voz: https://fliki.ai/
• Runway: https://app.runwayml.com/
• Música: https://suno.com/
• Evaluación: https://www.gradescope.com/
• Conker – quiz – https://www.conker.ai/
• Cuestionarios – https://questionwell.org/
• School AI –https://schoolai.com/
• Elevenslab – Text to Speech & AI Voice Generator – https://elevenlabs.io/
• Civitai: The Home of Open-Source Generative AI – https://civitai.com/

Tareas:

• Conker para crear cuestionarios – Actividad
• Id Studio – actividad

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Los 10 mejores sitios para visitar en Praga

Praga, conocida como la «Ciudad de las Cien Torres», es uno de los destinos más fascinantes de Europa. Aquí tienes una lista de los diez lugares imprescindibles que no puedes perderte al visitar esta ciudad llena de historia y encanto:

1. Puente de Carlos
   Este icónico puente gótico conecta la Ciudad Vieja con el barrio de Malá Strana y ofrece vistas espectaculares del río Moldava y el Castillo de Praga.
2. Castillo de Praga
   Considerado el castillo más grande del mundo, alberga la Catedral de San Vito y ofrece un recorrido por la historia de Bohemia.
3. Reloj Astronómico
   Situado en la Plaza de la Ciudad Vieja, es una joya medieval donde cada hora se celebra un espectáculo de figuras animadas.
4. Plaza de la Ciudad Vieja
   Corazón histórico de Praga, rodeada de edificios como la Iglesia de Nuestra Señora de Týn.
5. Catedral de San Vito
   Un impresionante ejemplo de arquitectura gótica, pieza central del Castillo de Praga.
6. Barrio Judío (Josefov)
   Con su sinagoga y el antiguo cementerio judío, es un lugar lleno de historia y cultura.
7. Malá Strana
   Este encantador barrio es ideal para pasear por sus calles empedradas y descubrir rincones pintorescos.
8. Monte Petřín y su torre mirador
   Una colina perfecta para caminar y disfrutar de vistas panorámicas de la ciudad.
9. Casa Danzante
   Un edificio moderno y único en su diseño, que simboliza el contraste entre lo antiguo y lo nuevo.
10. Vyšehrad
    Una fortaleza histórica que ofrece tranquilidad, vistas al río Moldava y un cementerio lleno de arte.

Praga es una ciudad que combina historia, arte y arquitectura, haciendo de cada esquina un lugar digno de admirar.

Lengua Checa

La lengua checa, idioma oficial de la República Checa, es una puerta de entrada a la rica cultura e historia de Europa Central. Pertenece a la familia de las lenguas eslavas occidentales y cuenta con más de 10 millones de hablantes nativos. Su alfabeto, basado en el latino, incluye caracteres únicos como la «ř», que confieren al checo su distintiva sonoridad.

El checo se caracteriza por su gramática compleja y su sistema de casos, que desafían y enriquecen la experiencia de aprendizaje de cualquier estudiante. Este idioma, profundamente influido por la historia del país, es clave para comprender obras literarias de renombre, como las de Franz Kafka o Milan Kundera, y disfrutar plenamente de la herencia cultural checa.

Aquí dejo las palabras básicas en este idioma.