La tarde del 11 de enero de 2024, la Universidad Normal de Beijing celebró el foro sobre aplicaciones escolares y desafíos del contenido generado por IA (AIGC), dentro de su novena Semana Académica del Aprendizaje Inteligente. Organizado por su Instituto de Aprendizaje Inteligente y el Centro Nacional de Investigación en Ingeniería para Ciberaprendizaje y Tecnología Inteligente, el foro híbrido comprendió apertura, ponencias académicas, intervenciones empresariales y debate. Invitados chinos e internacionales analizaron aplicaciones, desafíos y evaluación científica e integral de impactos educativos, con propuestas para el futuro. Moderó Ying Chen, investigadora posdoctoral de BNU.
Apertura: potencial, ética y seguridad
Haijun Zeng, vicedecano del Instituto, destacó el potencial educativo de la IA y el interés por su utilidad, junto con riesgos éticos y de seguridad: mayores brechas educativas, filtraciones de datos privados y discriminación étnica algorítmica. El Instituto investigaba estas cuestiones mediante la Cátedra UNESCO de IA en Educación, un entorno de evaluación de sistemas generativos educativos y el programa juvenil de innovación en IA Yuanzhuo. Invitó al diálogo entre expertos universitarios, docentes y empresas sobre aplicaciones escolares y desafíos.
Ponencias académicas
Xiangen Hu, director del Instituto de Investigación y Desarrollo de la Educación Superior de la Universidad Politécnica de Hong Kong, presentó «Socratic Playground for Learning». Explicó funciones y aplicaciones de la IA generativa en educación y los riesgos de su uso inadecuado. A partir de investigaciones, presentó una propuesta que combina IA y pedagogía socrática, con casos de aplicación.
Yanghua Xiao, profesor de la Universidad de Fudan, presentó «Evaluación cognitiva de grandes modelos», aplicando teorías de evaluación educativa humana a la cognición de los modelos. Abordó semejanzas y diferencias entre cognición humana y artificial, categorías de evaluación, conceptos y características de pruebas de cociente intelectual e inteligencia emocional, y métodos, estándares y casos de evaluación. El título sigue la diapositiva original.
John Shawe-Taylor, director del Centro Internacional de Investigación en IA bajo los auspicios de la UNESCO y profesor de University College London, habló de IA centrada en las personas y educación. Expuso funciones educativas de grandes modelos e IA, conceptos y características de sistemas centrados en las personas y ejemplos de medición de sus efectos educativos.
Zijie Zheng, de Beijing National Day School, presentó aplicaciones de AIGC en la enseñanza de secundaria superior. A partir de la experiencia escolar, describió usos de estudiantes y usos docentes para mejorar la eficiencia cotidiana. Los casos mostraron cómo incorporar conocimientos de AIGC a la educación futura, para que los alumnos comprendan la tecnología, sepan utilizarla y la empleen adecuadamente como apoyo al aprendizaje.
Ponencias empresariales
Yuandong Lin, fundador y director ejecutivo de Suzhou Chivox Information Technology y especialista en evaluación del habla, analizó la evolución tecnológica educativa desde la mejora hasta la integración. En la primera, las máquinas reducen tareas repetitivas y asumen parte del trabajo. La integración destaca la función formativa y humana del profesorado, que las máquinas y tecnologías no pueden sustituir.
Songyang Zhang, responsable de OpenCompass en el Laboratorio de IA de Shanghái, presentó la evaluación de capacidades de grandes modelos y la educación K–12. Mediante OpenCompass explicó por qué evaluar, qué evaluar y cómo probar grandes modelos lingüísticos, y analizó sus capacidades en contextos escolares.
Mingming Zhu, fundador y director ejecutivo de Rokid, habló de abrir una era global de computación espacial. Describió la realidad aumentada como una candidata prometedora a suceder a internet móvil como plataforma de computación personal y sostuvo que esa era había llegado. Era su valoración en el foro de 2024.
Debate: aplicaciones y evaluación
En el debate, Ting Da, investigadora posdoctoral de BNU, presentó avances de la investigación sobre un entorno de evaluación de sistemas generativos de IA para educación.
Zailin Dai, especialista sénior en investigación educativa del Instituto; Chengjie Mao, docente de Beijing Jingshan School; y Peng Ge, director general de Suijishu Intelligent Technology, debatieron dos cuestiones: aplicaciones típicas de AIGC en la enseñanza escolar, potencial y desafíos; y cómo evaluar sus impactos educativos de forma científica e integral.
Fuentes y correcciones editoriales
La fuente es la crónica de SLI del 19 de enero de 2024; se mantiene la fecha original del sitio, 16 de enero de 2024. El antiguo texto chino titulaba la ponencia de Xiao «认识评测»; se corrige a «认知评测» según la diapositiva. La imagen original de Zhang conserva «2023/01/11», mientras el organizador confirma el 11 de enero de 2024 como fecha del evento. Los cargos y valoraciones reflejan el contexto histórico.
Lecturas complementarias
Archivo relacionado: anuncio del foro y programa previsto; contexto: guía de la UNESCO sobre IA generativa; práctica docente: recursos de aprendizaje de IA y STEM.
Enlace original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-6342-es/
