Inteligencia artificial y profesorado

PARTE I. CUESTIONAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Inteligencia artificial (IA): una diversidad de definiciones y aproximaciones 

2. Cuestiones epistemológicas en la IA. ¿Qué cuenta como conocimiento? La IA como filtro epistemológico en el currículo.  Fuentes de conocimiento: evidencia empírica y de razonamiento en LLM. Fuentes del conocimiento: la confianza en la relación educativa. Ingredientes en la acción epistémica en el aprendizaje 

3. Educación algorítmica. Dominios de aplicabilidad. Los algoritmos nueva formas de autoridad. La gobernanza de algoritmos en educación 

4. Inteligencia algorítmica. Lo que puede o no puede tratar la IA. Inteligencia algorítmica. ¿Se puede desterrar la ambigüedad? 

5. Inteligencia artificial y emoción e inteligencia emocional. Las IA que tienen emociones. Emociones epistémicas y procesos de conocer en las IA. Pensando lento y rápido. Agilidad emocional 

6. Papel de la lógica y la formalización. Saber actuar en matemáticas. Conocimiento de lógica y razonamiento condicional en matemáticas.  ChatGPT y el conocimiento proposicional. Lógica natural vs. lógica formal en IA 

7. Conciencia máquina vs. conciencia humana. Dos tipos de singularidad: la tecnológica y la humana. Modelos computacionales de las emociones humanas: las emociones. y la libertad humana. Consciencia en la experiencia emocional: imitación vs. Duplicación. Mas allá del Test de Turing, la conciencia y la empatía emocional. Conciencia, juicio y algoritmos 

PARTE II. COMPRENDER LA IA: ASPECTOS TÉCNICOS 

8. Máquinas que APRENDEN. De programar reglas a aprender de ejemplos. Los componentes fundamentales del aprendizaje automático. Implicaciones del cambio de paradigma 

9. La IA generativa y los grandes modelos de lenguaje. Grandes modelos de lenguaje: la base de la IA generativa. De predictor a conversador. Prompting: el arte de preguntar. Capacidades de los LLM conversacionales. Limitaciones y consideraciones de uso.  ¿LLM que razonan? Hacia un uso informado y responsable 

PARTE III. INTEGRAR LA IA AL SERVICIO DEL DOCENTE Y DEL ALUMNADO

10. La IA como asistente para la conexión entre lo formal, lo gráfico y lo intuitivo en matemáticas.  Visualización de conceptos matemáticos. Ampliando el espacio de soluciones con ayuda de la IA. Discusiones de interés. A modo de conclusión 

11. Colaboración humano-máquina para enseñar a demostrar un teorema con exploración, conjetura y prueba. La esencia de un teorema. Acción de control en didáctica. Acciones, retroacciones y medio didáctico. Respuesta de un chatbot generalista. Diseño de una actividad enriquecida con IA especializada. Análisis didáctico desde los tipos de control y las retroacciones. Reflexiones finales 

12. Tecnoestrés, ansiedad vinculada a la IA. ¿Qué es la IA-ansiedad? “Brain rot” (putrefacción cerebral). ¿Tenemos suficiente alfabetización tecnológica para ser conscientes de esto? 

13. Inteligencia artificial e integridad humana: límites éticos de la simulación. Integridad en la IA. La integridad en la interacción ser humano y máquina. Tecnología deepfake. Humanos sintéticos digitales. Estudio de los deepfakes con fines educativos. Desafíos de futuro a la integridad en IA 

ANEXO. Regulación de la inteligencia artificial y derechos. Propuestas desde las políticas educativas internacionales. Situación legal en España. La necesidad de la lucha por los derechos