Hace una semana tuve la suerte de participar en la jornada Competència Digital Docent en Intel·ligència Artificial organizada por el Departament d'Educació de la Generalitat de Catalunya - https://lnkd.in/epsQReMg.

Allí descubrí modelo PIO (Principios, Indicadores y Observables) gracias a Albert Sabater Coll. Es una propuesta de autoevaluación organizativa sobre el uso ético de datos y sistemas de inteligencia artificial (IA) diseñada desde el Observatori d’Ètica en Intel·ligència Artificial de Catalunya (OEIAC). PIO nos ayuda a reflexionar, comprender y evaluar el uso ético de la IA partiendo de los grandes principios, pero llevándolos a la práctica: Principios → el qué queremos garantizar; Indicadores → el cómo podemos comprobarlo; Observables → las evidencias concretas que lo demuestran.

El modelo se apoya en siete principios éticos fundamentales: 🔍 Transparencia y explicabilidad. Que los sistemas de IA no sean cajas negras: entender cómo funcionan, por qué toman decisiones y cómo comunicarlo a usuarios y personas afectadas. ⚖️ Justicia y equidad. Prevenir sesgos y discriminaciones, garantizando un trato justo y mecanismos de corrección cuando se producen resultados injustos. 🛡️ Seguridad y no maleficencia. Diseñar sistemas robustos, seguros y reversibles, que minimicen riesgos y eviten daños previsibles o no intencionados. 📜 Responsabilidad y rendición de cuentas. Que siempre haya personas u organizaciones claramente responsables de las decisiones y efectos de los sistemas de IA. 🔐 Privacidad. Proteger los datos personales desde el diseño, garantizar su gobernanza y respetar los derechos de las personas. 🧭 Autonomía. Evitar que la IA limite la capacidad de decisión de las personas, fomentando el empoderamiento y el consentimiento informado. 🌱 Sostenibilidad. Evaluar el impacto social, económico y medioambiental de la IA a lo largo de todo su ciclo de vida.

El modelo PIO es un buen marco para ayudarnos a pensar y evaluar mejor, para actuar desde principios claros, indicadores medibles y evidencias observables.

🔗Modelo PIO: https://www.udg.edu/ca/Portals/57/OContent_Docs/modelpio-CAS-v5.pdf

🔗Observatori d’Ètica en Intel·ligència Artificial de Catalunya (OEIAC): https://oeiac.cat/

#IA #AI #InteligenciaArtificial #Ética

Cada semana pierdo horas en tareas que no son enseñar: maquetar documentos, adaptar el mismo material a tres niveles, redactar informes que nadie leerá dos veces. La inteligencia artificial no vino a sustituir esa parte de mi trabajo que me hace docente; vino a comerse la parte que me lo impedía.

El reparto justo de tareas

Mi regla es simple: la IA hace los borradores, yo tomo las decisiones. Un borrador de rúbrica, un primer nivel de adaptación, una batería de preguntas… Todo eso llega en minutos. Pero decidir qué evalúo, para quién adapto y qué pregunta importa de verdad sigue siendo cosa mía. Ahí está el oficio.

La IA hace los borradores. Las decisiones las tomas tú.

Tres usos que me devuelven tiempo cada semana

• Generar tres versiones del mismo texto con distinto nivel de lectura.
• Convertir mis apuntes de clase en un guion de repaso para el alumnado.
• Preparar el primer borrador de comunicaciones a familias.

Nada de esto es espectacular. Y justo por eso funciona: el tiempo que recupero no lo invierto en más pantallas, sino en lo que ninguna máquina hace por mí: mirar a mi alumnado y ajustar la clase a lo que veo.

Ayer tuve suerte de participar en la Jornada Competència Digital Docent en Intel·ligència Artificial organizada por el Departament d'Educació de la Generalitat de Catalunya.

Agradezco a Vanesa Mases Espinasa y a todo su equipo por la invitación donde puede compartir los desafíos críticos, éticos y pedagógicos que plantea el uso de la IA en el ámbito educativo.

La jornada tuvo como marco la presentación oficial del documento "Competència digital docent en intel·ligència artificial" - https://educacio.gencat.cat/web/.content/home/departament/publicacions/monografies/mon-digital/competencia-digital-docent-intelligencia-artificial/competencia-docent-ia.pdf. El documento establece los conocimientos, habilidades y actitudes necesarios para integrar la IA en las aulas de forma reflexionada, ética y responsable. Se ha basado en el marco de la UNESCO y propone un desarrollo competencial en cuatro dimensiones (comprensión y uso seguro, ética y visión humanista, pedagogía con IA y desarrollo profesional) y tres niveles de progresión.

Fue muy interesante la mesa redonda, moderada por Roser Cussó Calabuig , que contó con la participación de Albert Sabater Coll , Margarida Romero y Miquel Àngel Prats . Os comparto algunas notas que fui apuntando. Disculpad si hay alguna errata, mi comprensión del catalán se apoya en el curso intensivo que hice en la infancia con Bola de Drac y Bola de Drac Z:

Miquel Àngel defendió que el cambio real es pedagógico, no tecnológico. Comentó la importancia de la función del profesorado como arquitecto cognitivo y diseñador de experiencias de aprendizaje. Utilizó la metáfora de la bicicleta eléctrica que nos ayuda a avanzar, pero exige seguir pedaleando. Sin esfuerzo cognitivo, no hay aprendizaje real.

Albert advirtió sobre el riesgo de antropomorfizar las herramientas, atribuyéndoles cualidades humanas. Me hizo mucha gracia y coincido plenamente en que el mejor “prompter” del mundo es cualquier premio Nobel de Literatura; que saber escribir, pensar y razonar bien es la mejor base para dialogar con modelos de lenguaje. Insistió en considerar el poder socioeconómico y el impacto ambiental de estas tecnologías antes de integrarlas masivamente. También destacó que la IA no es ni neutra ni infalible, y esto debemos trabajarlo con los centros educativos y con el alumnado.

Margarida señaló que uno de los mayores desafíos está en los usos de la IA fuera del aula, donde se pierde el control pedagógico. Subrayó dos ideas clave: la sobreestimación de la competencia digital del alumnado y el falso sentimiento de incompetencia del profesorado. Me quedo con su camiseta y con una frase suya que resume muy bien el dilema que la IA plantea: “Es una herramienta fantástica si el niño o la niña tiene voluntad de aprender; pero si no la tiene, es la mejor herramienta para hacer trampas”.

Además pude reencontrarme con Joan Padrós, cHristian negre i walczak, Jordi Jubany i Vila.

Cuando la IA entró en mis clases, mi primera pregunta fue la equivocada: «¿cómo evito que la usen para copiar?». El modelo MAPA me obligó a cambiarla por otra mejor: «¿qué evidencia de aprendizaje quiero ver, sabiendo que la IA existe?».

De vigilar a diseñar

Si una tarea se resuelve pegando el enunciado en un chat, el problema no es del alumnado: es del diseño de la tarea. Anticipar ese uso —la A de MAPA— me llevó a pedir procesos en lugar de productos: borradores comentados, decisiones justificadas, comparaciones entre la propuesta de la IA y la propia.

Evaluar con IA no es vigilar más. Es diseñar mejor.

Un cambio pequeño con efecto grande

Ahora muchas de mis tareas terminan con la misma pregunta: «¿en qué no estás de acuerdo con lo que te ha propuesto la IA y por qué?». Esa respuesta no se puede copiar. Y dice más del aprendizaje que cualquier examen de memoria.