Bueno,
os queremos presentar el proyecto Justicia, que es un proyecto
que está acompañando el Vicerrectorado de Igualdad,
Diversidad de Compromiso Social.
Mi nombre es Oscar Santos y soy adjunto para el Vicerrectorado
para temas de Inclusión y Compromiso Social
y es un proyecto que precisamente
intenta pensar, intenta reflexionar sobre
muchísimas cuestiones que tienen que ver con la ética y la responsabilidad.
Hemos estado esta mañana hablando de muchas cuestiones muy interesantes,
pero nos planteamos algunas, algunas preguntas
y vamos a ver de qué manera nos planteamos esas preguntas en torno a
a las competencias humanas,
a las emocionales, al hecho también del derecho a poder parar
y reflexionar en torno a todas esas temáticas de la IA
y lo que tiene que ver también con muchos conceptos como pueden ser la
lo productivo, no?
¿De qué manera sensibilizamos?
No siempre decimos que desde el vicerrectorado tenemos una parte
muy importante que son la formación, la prevención, la sensibilización
y en esta parte de compromiso social, pues queremos trabajar.
De qué manera trabajamos también de generar experiencias.
Nos parece como muy importante generar experiencias y precisamente justicia,
pues es un proyecto de la CIT que tenemos financiación para los próximos
años y básicamente que queremos promover, pues un relato alternativo.
Cuando pensamos en alternativo, simplemente es un relato de
a veces de parar
y reflexionar de qué manera lo estamos utilizando, como lo activamos,
cuáles son las oportunidades, cuáles son también los riesgos y también
desde una perspectiva que nosotros pensamos en este vicerrectorado,
que es en torno a la sostenibilidad fuerte,
es decir, de qué manera la medioambiental y la social
son vehiculares y de qué manera lo podemos gestionar.
En este caso con la extensión de la IA, con el tema también de económico y de y de
y de productividad.
¿Cómo lo hacemos?
Pues estamos participando cinco universidades,
entre ellas la Politécnica de Valencia, la Universidad de Burgos, Extremadura,
la Universitat de Lleida, la Universidad Carlos Tercero
y la Politécnica, y estamos generando unos espacios
de trabajo de sensibilización,
eh, También unos espacios de unos itinerarios, de ver de qué manera
trabajamos con toda la cúpula universitarios, con PDI, con PT, gas,
con el estudiantado y luego de qué manera vamos a
a plantear algunas de las cuestiones que nos preocupan,
pero que también desde desde una perspectiva bastante amplia
y también crear como como unas narrativas que ¿vayan con la organización
y que vayan con la propia institución, no?
¿Y reflexionemos de qué reflexionamos?
Pues reflexionamos también
de qué sucede en diferentes lugares, en diferentes países.
¿Qué pasa con los con, con el tema de aguas, con,
con temas relacionados con, con la energía, con el consumo o sea que
cada vez que utilizamos la IA, de qué manera la utilizamos y que y qué pasa?
¿Otra, no solamente lo relacionamos con la crisis climática,
sino que también intentamos un poco que qué sucede con esas cuestiones,
como puede ser el pensamiento crítico, es decir,
la reducción de los espacios democráticos?
¿De qué manera?
¿Nosotros como institución pública, pues, podemos pensar en las diferentes
consecuencias y llegamos a esa idea de las desigualdades, no?
De ahí
que desde la igualdad y la diversidad y el compromiso social sea fundamental.
Todo el mundo tiene acceso a la IA.
¿A veces hemos comentado que sí o ha sido la palabra gratuita, no?
¿Ahí nosotros nos genera muchas dudas de que realmente quien tiene acceso a la IA
que quien está detrás de la IA, eh?
¿Qué desequilibrio geopolítico está generando, no?
Pues la idea es generar esos espacios que ya hemos comenzado
desde el semestre pasado y que toda la comunidad universitaria,
pues también una parte es de divulgación,
pues estamos en pleno desarrollo del proyecto.
¿Pues unirse no?
¿Que las diferentes agentes que están trabajando en la universidad,
tanto unidades docentes, los diferentes laboratorios, los diferentes centros,
eh, y también vosotros y vosotras como parte de la comunidad universitaria,
Pues porque podéis participar para eso, para mirar estas estas cuestiones, no?
Eh, De hecho yo me tengo que ir a las 12:30 porque vamos a a trabajar en.
O sea, tenemos unos, unos, unos unas actividades que se llaman
Viernes sin docentes, donde nos juntamos durante todo el mes de junio.
Es la segunda edición donde hablamos de estas cuestiones,
eh desde el foco de la docencia y repetimos PDI porque es muy importante
que la práctica docente, estar juntos y juntas.
¿Eh Otra de las cuestiones importantes que hablamos o que queremos
es impulsar el pensamiento crítico, no?
De qué manera distorsiona o no, eh el pensamiento crítico, la IA
y un poco cuál es el compromiso de toda la comunidad universitaria.
¿Es una de las cuestiones que también estamos hablando, eh?
Pues bueno, vemos que donde están esos centros de datos,
en qué zonas de los países en desarrollo, pero también en los propios,
en nuestro propio país,
en qué zonas, en qué centros,
en qué lugares están esos, esos centros.
¿Entonces también, pues queremos contar con el estudiantado
para poder trabajar en esta, en este tipo de iniciativas,
eh también, pues una de las ideas que nos gusta
desde el vicerrectorado es la idea de componer saberes, no?
O sea, esa idea de esos saberes y esas disciplinas que están en la
que están sido de alguna forma expulsadas de la UNI y que
y que este tipo de proyectos
pues ayudan a que vengan, a que podamos dialogar, a que podamos comentar
y también tener un formato como el que estamos teniendo de talleres.
Una cosita bonita también de este proyecto es que es que
las diferentes universidades trabajan también con diferentes eh, áreas
por ejemplo, la Universidad de la Politécnica de Valencia
está trabajando el área de cooperación.
Nosotros estamos trabajando desde el área de compromiso social
y hablar también de voluntariado, eh La nuestra de Extremadura
está trabajando más en el tema de micro credenciales,
entonces la idea es que cada universidad también agarre y
tome el proyecto desde una perspectiva diferente para trabajar.
Pues eso, el acompañamiento de docentes, la formación online,
crear espacios de conversación, porque también una
las cosas que hemos hablado
es que para nosotros la solución de también de una era de la IA
eh tanto en el ámbito de la docencia es la idea de generar experiencias.
Nosotros creo que cada vez
cuando generamos experiencias y espacios en nuestras clases,
pues eso va a ser un elemento diferencial a un entorno de IA.
Y así para finalizar, pues vamos a seguir con, con, con,
con ámbitos de investigación también de los TFT.
También trabajar en la formación que ya tenemos desde la Universidad
Politécnica de Madrid, que venimos trabajando ya en el área de cooperación
y de compromiso, el aprendizaje servicio y el voluntariado.
De hecho, ahora tenemos un voluntariado que hemos sacado una acción piloto
estos meses que termina en septiembre,
en el que hemos trabajado
el voluntariado desde la perspectiva del proyecto Justicia
y ahora la nueva convocatoria, pues lo vamos a hacer y simplemente
pues que nuestra idea es generar un grupo de encuentro interuniversitario
con estas universidades y os animamos a que escribáis
y que comentéis y que y que nos contactes
para para poder participar.
Yo no voy a poder estar para la parte final, pero tengo aquí muchos compañeros
y compañeras, un par o tres que forman parte ya del proyecto
y que y que además saben muchísimo más de todo.
Y solamente pues deciros que este proyecto lo bonito es que también tienes que nace
del tercer sector de una entidad que como es son Gavà y del programa Global
Challenge, que nació aquí en la Universidad y que lleva
ya aquí un largo recorrido tanto como MG como también como programa formativo
y que básicamente es un programa que ellos lideran a través de la exit
y con una ayuda que además nosotros como universidad
nunca hubiese universidades, nunca hubiésemos podido conseguir
porque es específicamente para entidades del tercer sector y es también
una de las fórmulas de investigación acción y de investigación aplicada
que estamos aquí desde el vicerrectorado, pues intentando trabajar
y muchísimas gracias.
Muchas gracias Óscar.
Ahora vamos a empezar con las presentaciones de los proyectos
de innovación educativa que este año han trabajado con la IA generativa.
Empezamos por Igor de las Heras López con su proyecto Desarrollo de competencias
cognitivas del orden superior mediante el uso responsable y crítico de la IA.
Gracias por la invitación.
Y bueno, mi nombre es Igor de las Heras.
No voy a repetir el nombre innecesariamente largo en principio.
Bueno, voy a presentar nuestro grupo de innovación docente
que se llama Educational Innovation Engineering, en cuyo objetivo
es mayormente establecer, involucrar al alumno de manera activa
y generar, digamos, un aprendizaje más integral. ¿No?
Está formado por tres catedráticos, dos titulares y un ayudante doctor.
Cuando escribimos el Este pide el objetivo.
Más o menos sería,
digamos, no digamos utilizar
de manera reflexiva y con pensamiento crítico la IA en aplicada,
digamos, a las asignaturas que que están dentro de la ingeniería química.
Entonces aquí presento un un ejemplo de una asignatura
en la que lo vamos a aplicar.
En principio se llama Optimización de Procesos del Máster de Ingeniería Química.
En general, esta asignatura trata de resolver problemas matemáticos
aplicados a la industria química.
¿Normalmente eh, por ejemplo, optimizar un rendimiento,
un proceso, un impacto económico o ambiental no?
Normalmente los problemas se dan en forma de texto, entonces lo que se hace
el alumno tiene que formular un problema de optimización
y ese problema de optimización
luego lo tiene que programar en un lenguaje de programación
y a partir de ahí ya obtiene los resultados y lo analiza bien.
¿Nosotros lo que hemos hecho es aplicar, digamos, esta esta estructura a lo que es
la taxonomía de Bloom, que es básicamente una forma de analizar
el aprendizaje a nivel cognitivo en el que se puede, digamos,
caracterizar el aprendizaje de pensamientos de orden inferior a superior,
lo que podemos decir que un temario, por ejemplo una asignatura, un alumno,
lo puede recordar memorizar, entender, aplicar,
analizar, evaluar, sintetizar y finalmente crear temario original, no?
¿Entonces nosotros esto
lo hemos podido dividir en diferentes partes de la asignatura, no?
Tenemos lo que llamamos
programación lineal, que serían los problemas más sencillos.
Luego eh, optimización multiobjetivo
mixta y programación no lineal, que sería lo siguiente más complejo.
Y por último, ya sería la parte más creativa, más más complicada,
lo que sería generación de problemas originales.
Bueno, pues nosotros lo que hemos buscado es buscar, digamos, el punto de partida,
es encontrar para qué nos puede servir la IA en esta asignatura.
Entonces lo que tenemos que saber es
saber los límites de la IA
para esta asignatura y en este ámbito no digamos como veis, ya directamente casi
que quitamos la parte de orden superior porque la IA, como ya
os he comentado antes, es complicado que llegue a generar conocimiento nuevo.
¿No? ¿Bien, entonces que hicimos?
Pues lo que hemos hecho para plantear la asignatura es generar un pro maestro,
es decir, un pro estructurado en el que se le dice a la IA
eres un profesor de esta asignatura, tienes que resolver el siguiente enunciado
y tienes que devolver un informe con el resultado.
A partir de ahí recopilamos una serie de de problemas de diferente dificultad
y lo hemos
usado todo para generar diferentes prompts individuales de cada problema.
A partir de ya.
De ahí se alimentó, se alimentó a diferentes
modelos de lenguaje, algunos más avanzados y otros más antiguos,
y se recogieron los resultados y se calificaron además como control.
También se resolvieron sin el El maestro.
Bueno, pues a partir de aquí podríamos ver los resultados iniciales.
Este.
Esto lo que vemos es el porcentaje de problemas resueltos
bien resueltos para diferentes posibles, el LMS que podéis ver ahí.
Entonces.
Bueno, como primera conclusión podríamos decir que las herramientas
más avanzadas, como en este caso en su momento el cloud, son el 4.6,
pueden resolver el 100% de todos los problemas
más sencillos, sin pro, sin el parón estructural
y en el caso de unas ideas un poco menos avanzadas.
¿Como veis, en el mejor de los casos, un hasta un 50% que no es,
no es, no es nada, no es moco de pavo, como quien diría eh?
Y luego para los problemas más complejos podemos ir viendo que
para los modelos de lenguaje más avanzados, como el caso NET,
sigue resolviendo bastante bien los problemas hasta un 50% y el resto
eh baja muchísimo el nivel de en nivel de de resolución.
Pero bueno, esto pues esperamos que seguramente estos porcentajes
aumente en el tiempo según las ideas se van mejorando.
Entonces.
¿Bueno, pues hoy en día con estos resultados qué podemos hacer hoy en día?
Pues como primera conclusión sería de cara a los problemas
más sencillos para la asignatura.
¿Lo primero es que qué sentido tendría, digamos, mandar tareas a los al alumnado
si lo van a poder realizar con la IA Sin ningún tipo de esfuerzo intelectual?
Además, una cosa interesante podría ser que podemos generar
problemas individualizados a cada alumno, porque la IA juega muy bien
con este tipo de problemas y además podemos acelerar el
el proceso de feedback de lo que sería la evaluación
si es que se aplicase
y luego de cara a los problemas más complejos. ¿Eh?
Una cosa interesante sería, por ejemplo que que no lo resuelve el todo,
pero el alumno sí que puede utilizar la IA como un asistente de código.
¿También lo podría usar como un copiloto, no como una ayuda que le
que le ayude a resolver temas más complejos alrededor del problema, no?
Por ejemplo, eh Manejo de bases de datos grandes
o generación de imágenes o figuras complejas.
¿Y finalmente, lo más interesante sería que que entendemos que esto puede servir
como una palanca para resolver problemas más complejos, no?
Eso que decíamos de ese pensamiento de orden superior.
Es decir,
quizá lo que tenemos que plantear, como también antes se hablaba en las mesas, es
quizá bueno, creemos que los alumnos
lo que van a poder es resolver problemas más complejos, mucho más rápido.
Y quizás lo que hay que pensar es
si es que el alumno,
el alumnado, lo que se le tiene que dar a partir de ahora es, eh eh, problemas
en los que haya que trabajar más la parte creatividad, la parte más humana,
la parte original y dejar la parte más automatizada para la IA.
Bueno, esto sería un poco.
Muchas gracias.
Muchas gracias, señor.
Ahora le toca. Ángel Panizo. Oye, Dot.
De real y responsabilidad y ética en el aprendizaje
con inteligencia artificial.
Hola.
Muchas gracias. Esto está funcionando. Así.
Vale.
Hoy, aunque hoy he venido yo a presentar en este proyecto,
somos varios compañeros y quería nombrarlos a todos.
Vale, aquí nos podéis ver y lo que queremos buscar en el proyecto
de realidad es como hemos venido hablando en todas estas jornadas.
Es que la irrupción de la IA generativa en el mundo de los docentes,
pues ha sido muy convulsa, sobre todo entra en las aulas
y es en esto, pues todos nos estamos planteando qué podemos hacer.
¿Y lo primero que quiero plantear es qué dificultades nos traen?
Pues muchísimas.
Tenemos muchas y seguro que en otros proyectos y ya
antes se ha venido hablando.
Y hay una de las cosas que también se ha mencionado en la primera mesa redonda,
y es que utilizar la IA nos genera una deuda cognitiva.
¿Esto qué es?
Por nuestro cerebro es vago pensar, cansa y no nos gusta pensar todo el rato.
Y es normal, es una cosa biológica.
Entonces, si
yo quiero buscar respuestas automáticas, mi cerebro va a decir si eso está bien
y estamos tentados en hacerlo, lo mismo que lo hacemos
nosotros los docentes, también lo hacen los alumnos.
Y el problema de buscar esta respuesta automática es que no
tengo una reflexión crítica sobre lo que estoy buscando.
¿En esencia, qué es lo que estamos haciendo?
Automatizar el pensamiento, que es una cosa que no deberíamos intentar hacer
y el problema que hemos detectado nosotros en nuestros alumnos
cuando utilizan estos modelos de IA es que automatizan el pensamiento.
¿Por qué me voy a esforzar en pensar esto que cuesta si la IA lo va a hacer por mí?
Entonces lo que hemos planteado es vamos a irnos a lo básico,
pues vamos a intentar transitar de un modelo que es pasivo en el que
el conocimiento está automatizado a un modelo que es activo.
Entonces lo que queremos es que sea reflexivo y que sea crítico.
¿Y todo esto lo hemos enmarcado en un entorno ético, vale?
Un poquito.
Lo que queremos pasar es de El
alumno siendo
un consumidor pasivo, es la IA la que lleva al alumno al revés
a ser el alumno el que lleva la IA
y hemos planteado desde el concepto más básico que podemos hacer,
que es muchas veces para empezar a hacer algo es entrenarlo
y es proponerle a los alumnos que utilicen la IA.
Les decimos vosotros tenéis que utilizar la IA, pero no nos interesa el resultado.
¿No queremos que la IA nos dé una respuesta a lo que nosotros buscamos,
sino lo que queremos es que vosotros evalúes lo que dice La IA vale?
Entonces, para poder hacer esto, lo que lo que necesitamos un poco
es diseñar estas metodologías activas,
que es la que propongo aquí, Es una que seguro que habrá muchísimas más,
que esto es lo que lo que hemos hecho en este proyecto.
¿Entonces hemos diseñado unos mini retos porque, por qué mini retos?
Porque hacer un proyecto entero
para hacer durante todo el semestre nos parecía mucho.
Entonces hemos hecho retos que se puedan resolver como en una semana
y la idea de estos, de estos mini retos, bueno, tenemos varios objetivos,
pero la idea es primero hacer un trabajo en grupo, los ponemos en un grupo
en siete ocho alumnos y tienen que utilizar la IA.
Sobre todo es valorar la IA para llevar a cabo una tarea y luego se
hace un debate posterior donde queremos que los alumnos cuenten un poco
cómo, qué crítica le han hecho, qué es lo que han valorado en
entonces.
En estos trabajos en grupo hemos hecho dos tipos de trabajos
aquellos que eran los que hemos llamado grupos experimentales,
que decíamos vosotros tenéis que utilizar la IA y grupos de control,
un grupo de control que vosotros no tenéis que utilizar la IA, tenéis
que hacer el proceso como se ha hecho siempre, 100% humano, vale.
La idea de ponerlos en grupos de estudiantes
era un poco para mitigar esta frustración y que fluyeran más las ideas.
Y luego en el debate posterior pues se presentaban los resultados
y se abrió un poco esta esta transparencia metodológica.
Vale, vosotros tenéis que hacer esto, vosotros lo tenéis que hacer así.
¿Cuáles eran las experiencias?
¿Y esto se ha medido?
¿Bueno, el caso de estudio lo hemos aplicado en la asignatura de
Aspectos Legales y profesionales, Por eso veréis
que los mini casos tienen que ver con la privacidad,
que sobre todo con estos modelos de IA, viene mucho al caso
y y lo que queríamos medir pues eran tres cosas uno el tiempo cuánto te lleva?
Porque todos damos por hecho de que utilizar la
IA para hacer las tareas nos ahorra tiempo.
Creo que también deberíamos reflexionar un poco si esto es verdad,
porque para algunas por supuesto, pero para otras.
A mí me ha pasado muchas veces que por depender de la
IA al final he gastado más tiempo que lo que quería ahorrar.
Luego también queremos la profundidad.
¿Cuánto de profundo es el trabajo que se le pide para para?
¿La tarea que tú has hecho es utilizando la IA?
¿Eres más profundo o eres menos?
Y por último, una parte crítica que es la capacidad del alumno
de criticar cómo de bueno son los resultados que presentan
Entonces en los grupos que tenemos, Si os fijáis, en todos
les pedíamos algo relativo a la privacidad.
Entonces, por ejemplo, al grupo uno
hablábamos de tratamientos de datos personales en el grupo dos eran riesgos
para la privacidad de utilizar el modelo Klout Klout en concreto.
Es como si tú utilizas Klout un poco lo que veníamos hablando aquí.
¿Qué pasa si pongo los datos personales de una persona?
¿Lo van a entrenar?
Puede salir después, puede salir después, cosas por el estilo.
Y el último era una startup que tenía datos médicos, entonces iba a entrenar
modelos, iba a coger datos con wearables y al final el equipo control,
pues era el sector sanitario en general tradicional.
Entonces lo que se les dio es la información relativa a los riesgos
de privacidad de la Agencia Protectora de Datos,
porque los alumnos tienen que tener información para poder valorar
si la IA da las respuestas o no, que para nosotros pensamos que eso
es uno de los grandes melones a la hora de utilizar la IA para aprender.
Tú tienes que saber ya del tema para saber que la IA
de verdad te está contando cosas que tienen relación.
Entonces, si no sabes mucho de un tema,
la IA siempre habla con mucha convicción y es fácil que te engañen.
Entonces, en este caso voy a poner un poco los resultados, que en muchos casos son.
Algunos son anecdóticos y otros tenemos algo más que decir.
Por ejemplo, en el Grupo uno compararon Grog con Gemini.
Esto también nos sirve para enseñarle a los alumnos de que cada.
Así cada IA tiene sus sesgos,
porque al final las ideas tienen que hacerle
un proceso de alineamiento y los procesos de alineamiento
hacen que respondan de ciertas maneras.
Que ciertas cosas no te quieran decir, que otras cosas sí.
Entonces, por ejemplo, en este caso,
encontraron que Grog identificaba muchos riesgos muy altos.
Era mucho más proactivo, mientras que Gemini se mostraba mucho
más prudente y se y se ceñía más a lo que le decía el texto,
mientras que grog por el proceso que le hayan hecho alineamiento,
enfatizaba mucho más los peligros.
Entonces encontraba cosas críticas sobre privacidad,
que en este caso fue mucho más profundo que el de Gemini, porque le han entrenado
para ser como más pausado en el grupo dos
compararon Dick y Gemini y en este caso sí que, por ejemplo, era curioso que
criticaban muchísimo OpenAI.
¿Por qué?
Porque probablemente en el alineamiento haya encontrado algo por el estilo.
Esto también nos empieza a poner de estos sesgos,
porque todas estas ideas las hacen compañías y las compañías las hacen
para usarlas para algo en concreto.
Entonces, que no te extrañe que en el futuro tengas modelos
que nunca te recomienden cosas de los competidores y cosas por el estilo.
Vale, también es una cosa que nos parece muy importante a la hora de valorar.
Y por último, en el grupo tres compararon GPT y Gemini
y en este caso los resultados son un poco general.
Esta GPT fue la que lo hizo mejor y por otro lado, pues
sí que propuso cosas muy concretas
para hacer soluciones que el resto de modelos no proponían,
cosas que tenías que hacer.
En este caso, mencionó la Ley de Protección de Datos y mencionó
artículos concretos que podías hacer para mejorar tu privacidad.
Vale, entonces con esto las conclusiones que podemos sacar
que hubo en los debates entre los alumnos, las dos principales, es que sí
que se veía que las herramientas de IA agilizan drásticamente.
Y perdona, me he saltado una en el equipo de control.
La profundidad fue muy buena, pero sí que se vio que el tiempo incrementó mucho.
Vale, probablemente también porque los alumnos
no están acostumbrados a hacer esta tarea.
Entonces sí que se veía que la IA agiliza drásticamente, pero que no
eran infalibles y tenían muchos riesgos, cosas que casi todos conocemos,
pero muchas veces hay que verlos y hay que hacerlos para poderlo interiorizar.
Y por otro lado es pues que la IA actúa como un catalizador,
pero resulta imprescindible tener esos conocimientos previos.
Y esto fueron conclusiones que sacaron los propios alumnos.
¿Qué es lo que pensamos que es un poco de valor con esto?
Muchas gracias y espera el turno de preguntas.
Muchas gracias, Ángel.
Ahora le toca el turno a José Ignacio Parra Santiago del Pie.
Rúbricas generadas por ia generación, reflexión y debate.
¿Qué tal?
Buenos días.
Muchas gracias, Ángel.
Me lo has dejado botando.
Pensar cansa.
Por eso hemos generado rúbricas para pensar lo menos lo mínimo posible.
Así que.
Y también comentando como ha dicho Fernando, evaluar con IA se puede
y lo hacemos aunque nos dé bastante miedo,
pero lo hacemos de una manera muy rudimentaria.
Es decir, este pie que ya se ha desarrollado en este semestre
es generar una.
Pedirle a una inteligencia artificial que genere una rúbrica y nosotros
como docentes utilizamos ese enfoque subjetivo.
Es decir, nosotros
no le pedimos a la IA que evalúe, sino la IA nos da la herramienta de evaluación.
¿Vale que es una cosa que tiene que quedar bastante clara, eh?
Bueno, yo soy de navales,
estoy en un grupo de innovación educativa en Industriales, o sea, la vida
da muchas vueltas.
¿Qué queremos conseguir con este pie?
Que los alumnos vean que la.
La inteligencia artificial no es solo que todo vale, sino que también
es cómo nosotros les ayudamos a ellos a conseguir sus metas.
En este caso, pues superar una asignatura.
La asignatura en la cual está enmarcado es.
Y comento como ha dicho antes, el profesor Fali,
está enmarcado en las competencias transversales.
Es una asignatura optativa de un grupo reducido y nosotros
lo que evaluamos es trabajo en equipo y liderazgo.
Creo que lo tengo un poco más adelante.
Ahora vuelvo para atrás
para ir adelantándome.
Esto son las las competencias avanzadas que tiene la UPM.
Nosotros evaluamos estas tres.
Entonces vuelvo un poco para atrás, para atrás, para atrás.
Estas son las rúbricas que se han generado con la inteligencia artificial.
Se le pide que evalúe cuatro parámetros de calidad
excelente, de calidad, normal, aprobado, suficiente y malo.
Y la inteligencia artificial lo que te hace es que te saca
seis corazoncitos, 477 aspectos
a valorar dentro de un grupo de trabajo.
Vale.
Diferencias
con otra rúbrica que sería esta segunda.
Esta es la segunda es la que genera un humano, es decir,
la que nosotros utilizamos para evaluar un trabajo en grupo.
Como pueden observar, los aspectos son mucho más subjetivos.
La inteligencia artificial no valora sentimientos,
no valora, él se ha esforzado, no valora el
viene trabajando durante todo el curso.
Es mucho más clara.
Es está bien, está mal.
Vale, entonces venimos nosotros a poner esto
encima de la mesa para que
a quién le pueda servir, en este caso a nosotros
o incluso a los propios alumnos de decir la.
La inteligencia artificial viene para quedarse
y la docencia puede ser utilizada.
Son preguntas que. Por eso la.
El título se llama Generación, reflexión y debate.
Cada cual vaya, vaya cogiendo las las ideas.
¿Entonces, qué buscamos con esto?
¿Eva?
Pues lo primero es homogeneizar criterios.
A los alumnos se le da las bases claras del juego.
Todos conocemos las reglas.
Luego, a nivel docente comparamos resultados.
Más adelante tengo los resultados ya de este curso
de esta asignatura en la cuáles son cinco grupos y como ven,
las notas medias son muy similares, de siete 45 a 7 36.
Lo único que hay dos grupos en los cuales
las notas son bastante dispares, que sería el grupo uno,
obteniendo una nota de ocho de la parte de la rúbrica humana
y un 7,33 si utilizamos la rúbrica de ella o en el grupo dos,
en el cual la rúbrica humana obtiene un 6,77 y la IA le da un siete 47.
Es decir, son datos que nos tienen que chocar porque,
por qué no
que salgan todos iguales o que la dispersión sea lo mínimo posible.
Pues ahí es donde nosotros tenemos que empezar a trabajar.
¿Qué ha hecho este grupo para que la IA no lo detecte?
¿O al revés, Qué ha hecho este grupo para que un humano tenga ese apego
o esa calificación un poco más alta o más baja?
He sido breve, eh,
17 minutos y yo creo que lo estoy resolviendo bastante bien.
Con lo cual.
Conclusiones Pues esto es lo que tiene que hacer es
fomentar las habilidades como el trabajo en equipo y sobre todo
que no todo lo que te dice la IA es un copia y pega.
Yo doy una clase que se llama Transporte Marítimo
y les hablo de puertos y el primer año les mandé un trabajo en grupo
y me empezaron a hablar de los puertos y me puso uno puerto de montaña por tu USB.
Y yo pensando digo, esto no tiene nada que ver con el tráfico marítimo.
Entonces claro, la inteligencia artificial está ahí, te lo nombra,
pero ellos no tienen el suficiente criterio o la suficiente base
de de decir oye, esto no es lo que me está pidiendo el profesor.
Creo, y esto es una crítica a nivel personal, que los alumnos a día de hoy
con la inteligencia artificial se están conformando
con todo lo que les dice Dan todo por bueno.
Creo que la inteligencia artificial está ahí, la tenemos que usar,
pero enseñarles a nuestros alumnos a que discrepen a que no den nada por
bueno, a que no den todo por sentado, sino que indaguen, investiguen, comparen.
Entonces este es uno de los puntos, uno de los puntos fuertes
y luego el segundo, que es la formación continua en IA o sea,
voy a ser sincero, yo la IA no la uso, pero porque no tengo ni idea,
no la he usado.
El primer día dije Bueno, enséñame a hacer un tipo quiz para una clase.
Y cuando vi que las preguntas eran muy chorras
dije Esto no me ayuda nada, porque si todos van a sacar un diez.
¿Menuda gracia tiene el tipo quiz Vale?
O sea, también yo tengo que aprender.
Los alumnos seguro que saben más que yo y demás.
Entonces bueno,
esto es como una pequeña herramienta que nosotros estamos utilizando.
Y ahora en el primer semestre de este curso siguiente, 26, 27
en las clases de Ángel, eh, creo que las implantaremos, que están
más enfocadas a la informática
y veremos como la IA en entornos mucho más de informática.
Competencias transversales más a nivel de individuo y de desarrollo,
pues vemos como como funciona, porque esta ha sido primero en el trabajo
en equipo a nivel grupal
y ahora veremos cómo trabaja las rúbricas en a nivel individuo.
Y bueno, pues muchísimas gracias a todos.
Muchas gracias José Ignacio.
Ahora le toca el turno a María Fernanda Cabrera un viernes de Alimentos
y Aprendizaje Colaborativo asistido por Inteligencia Artificial.
¿Eh? Bueno, yo vengo de la escuela de Teleco
y este proyecto pues trata de dar respuesta, yo creo,
luego de oír las mesas redondas y a veces al principio un poco de las discusiones.
¿Creo que este proyecto pues da alguna respuesta
a lo que se ha ido planteando, no?
De cómo, cómo conseguir que cuando nosotros
pensamos en la IA, en educación, no siempre estamos pensando en los riesgos.
¿No decimos los alumnos van a dejar de pensar,
los alumnos van a querer pues, copiar exactamente lo que sale, no?
¿O sea, no van a
no van a tener ese pensamiento crítico, no sobre lo que uno les enseña, no?
¿Entonces nosotros nos planteamos cómo utilizando la inteligencia artificial,
realmente acompañamos al alumno en el proceso de aprendizaje, no?
Ya habíamos tenido experiencias anteriores,
dos años anteriores, donde nos habíamos dado cuenta,
bueno, todos sabemos que los alumnos ahora son distintos.
¿Yo tengo hijos en estas edades y sé que el uso de las tecnologías
pues los hace, no es la educación que yo recibí, no?
¿Entonces uno tiene que adaptarse
y ya hace un par de años ya en las asignaturas que luego comentaré,
pero que son básicamente en el área de Ingeniería Biomédica, eh?
Ya habíamos visto
claro que cuando uno da trabajo, sobre todo en asignaturas
donde la parte práctica es mucho de trabajo,
trabajo en equipo, etcétera, ya te empiezas a dar cuenta
de que obviamente las herramientas están ahí.
¿Cómo no les vamos a dejar usar, no?
Entonces ya habíamos tenido alguna experiencia de decir
bueno, vamos a hacer un un ejercicio en que
tú lo haces sin inteligencia artificial y luego lo haces y luego comparas.
¿Entonces ya habíamos tenido esa experiencia y pensamos por qué no crear
agentes propios para la asignatura que sean el mentor?
¿O sea, no quitar al profesor, pero que sean mentores
y que puedan ayudarlos en ese proceso y ver qué es lo que pasa, no?
Entonces bueno, ahí a ver.
No sé cuál es.
No tengo las gafas y no veo cuál es el botón hacia la derecha, el de la derecha.
Vale.
Entonces.
Bueno, eh, un poco antes de pensar en cómo hacer el mentor. No.
Pues pensamos un poco en qué es lo que.
Qué es lo que queríamos, No.
Entonces, en estas asignaturas en particular,
Pues hay, eh, Hay muchas cuestiones.
¿Hay cosas complejas, no?
¿Que son que que a veces requieren mucho, mucho tiempo del profesor
para explicar a los alumnos y que y que siempre, obviamente, el grado de
el grado de aprendizaje o el
el paso en los que los alumnos aprenden, pues es es distinto no?
¿Entonces, lo que lo que lo que propusimos en este en este pie, era
pues hacer un modelo un poco híbrido, no?
El decir bueno, creemos un
está el profesor, obviamente
creemos un mentor y en el trabajo práctico de la asignatura, pues démosle este
esta herramienta para ver cómo eso mejora su proceso de aprendizaje.
Y aquí tenemos un poco en qué, en qué ámbito.
Nosotros hemos empleado hasta hasta este momento
el el mentor, sino que se llama el proyecto.
Entonces, son dos contextos distintos de aprendizaje.
Por qué, eh Hasta ahora lo hemos aplicado en dos asignaturas,
una que se llama Tecnologías Asistidas, que es del Grado de Ingeniería Biomédica
y otro que se llama Historias Clínicas y Terminologías electrónicas, que es
en el grado de ingeniería en el lado de ingeniería biomédica.
¿Entonces, qué es lo que pasa?
Que son, eh Realmente en un lado estamos con alumnos de máster y en el otro lado
estamos con alumnos, alumnos de grado, que esto puede generar también un poco de
diferencia a la hora
de cómo desarrollar y diseñar a la gente.
Entonces, bueno, en el caso de tecnologías asistidas,
el el proceso es mucho más innovador y creativo.
¿Los alumnos, pues sí que tienen que diseñar una solución para un
un perfil específico de persona que tiene un tipo de discapacidad
y entonces son actividades más de eso, de creatividad, no?
Entonces es es mucho más de creación.
¿Y luego de cómo aplicarían cuando en el caso de historia clínica
electrónica es más de gestión y nomenclatura
de la información, entonces cómo la información clínica se genera?
Como puedes hacer interoperables sistemas, etcétera Entonces son actividades
mucho más estructuradas a la hora de desarrollar el el trabajo.
¿Entonces, cómo?
¿Cómo diseñamos los los los mentores?
Pues básicamente lo que hicimos fue, eh, ver cuál era el programa de la asignatura
o saber un poco qué contenidos que guías teníamos.
Nosotros trabajábamos mucho anteriormente con Miró o con tableros de Miró,
pues fue un poco tratar de replicar este este conocimiento que hasta ahora
lo teníamos estructurado mucho en tableros de Miró,
pues como esto lo organizamos en el agente.
Entonces de este modo pues el alumno accedía, la gente lo utilizaba
y el agente le iba permitiendo a través de una serie de preguntas
y respuestas, ir centrando hacia dónde dirigir su trabajo.
¿Entonces, cómo?
¿Cómo interactuamos?
Pues como he dicho anteriormente, son dos asignaturas distintas.
Entonces el proceso
era diverso y las preguntas y las cuestiones, el guiado iba haciendo
diferente conforme iban realizando, realizando su trabajo.
Pero en todo momento lo que es importante es que el alumno no recibía
una respuesta, recibía un guiado de cómo tenía que hacer ese trabajo.
No era.
¿Ellos tenían que proponer el contenido
y y el agente lo que los iba guiando hacia
donde tenía que llegar su a su razonamiento, no?
Entonces, lo que es interesante también es cómo lo hicimos,
como hicimos la evaluación.
¿Creo que en el grupo anterior
o dos trabajos antes que el mío se presentó que bueno,
pues hemos hecho un grupo de intervención y un grupo de control no?
Y lo que hemos hecho hasta ahora estas asignaturas acaban de terminar,
no hemos evaluado,
digamos, la parte cuantitativa relacionada con la evaluación,
porque estamos llevando a cabo la evaluación.
Pero sí, lo que hemos hecho es un poco la parte cualitativa
y lo hemos hecho con los alumnos, pues diseñando una serie de cuestionarios
ad hoc sobre el uso de la tecnología y la aceptación y la usabilidad,
no un poco del método.
Entonces hicimos un cuestionario.
¿Veis en al principio del curso de cuáles eran las expectativas,
iban a utilizar esto uno intermedio y uno ahora, al final no?
Y hemos obtenido una serie de hallazgos del tiempo que me pasa,
así que voy a ir un poco más rápido.
¿Entonces, cuáles son los hallazgos fundamentales?
Bueno, principalmente lo que hemos visto es que los alumnos, pues realmente
han sido capaces de de centrar mejor
el trabajo que que estaban realizando.
Hemos visto también que eh han obtenido una respuesta más
rápida a la hora de realizar su consulta.
Ellos han dicho que otras veces, pues somos a veces somos dos profesores
en el en el aula que vamos respondiendo las cuestiones,
pero hay veces que se generan colas, o sea, no puedes.
¿Así en el mismo momento no puedes estar con con dos grupos a la vez, no?
Entonces, bueno,
pues vieron que había una respuesta muy inmediata, entonces a veces incluso
la parte última de consulta al profesor que sí que la realizaban
era ya como para verificar lo que lo que habían realizado.
Por otra parte, era un aprendizaje más autónomo, que era también algo que queríamos
conseguir.
¿Y luego pues un poco guiaba hacia las preguntas no?
Los alumnos veían que que bueno que que las preguntas se reflejaban,
no que en el agente sus cuestiones estaban estaban consideradas en el agente.
Entonces bueno, pues nos llevamos una una experiencia
muy muy positiva de este, de este, de este trabajo
y que consideramos así a modo global, que que sí, que es verdad
que la inteligencia artificial puede complementar realmente.
O sea, no tememos tener miedo.
Yo esta mañana, cuando oía algunas vamos a llegara
yo digo si es que ya hemos llegado, si es que no podemos o sea,
estamos ahí, entonces no podemos negar
lo que es evidente y y creo que
que sería absurdo, no aprovechar, no aprovecharlo.
Entonces donde vamos más allá de esta experiencia piloto,
creo que que sería bueno que proponemos que
este tipo de mentoría híbrido donde está el profesor, creo que es súper útil.
Nosotros de hecho lo tenemos planteado para ahora las asignaturas
que empiezan en el primer semestre, en septiembre,
si bien se van a salir de lo que es el pie, porque ya digamos el pie
termina, pero nosotros si planteamos desarrollar los agentes
para esas nuevas asignaturas y seguir realmente, pues evolucionando
un poco en lo que en lo que acabamos de de conseguir y nada más.
Muchísimas gracias.
Muchas gracias María Fernanda,
eh. Lorena Rodante Bretón
con integración de IA en la docencia de biosensores, cocreación
de contenidos y desarrollo de competencias éticas y digitales.
¿Vale, muchas gracias, eh?
Mi nombre es Lorena Rodan
y a continuación
voy a presentar
el proyecto de innovación educativa que hemos desarrollado con mis compañeros
en el Departamento de Tecnología Fotónica y Bioingeniería
de la Escuela de Telecomunicación.
Este proyecto de innovación educativa se ha desarrollado
en el contexto de la asignatura de Biosensores
y se basa en el uso de inteligencia artificial como una herramienta
para la cocreación de contenidos
y el desarrollo de competencias éticas y digitales.
La asignatura de Biosensores es una materia
que se imparte en el 4.º curso del Grado en Ingeniería Biomédica y se caracteriza
por su enfoque fundamentalmente aplicado
y basado en el análisis crítico del estado del arte del campo en cuestión.
Esto conlleva un gran problema y es que los avances en biosensores
son altamente especializados y veloces, por lo que cubrir exhaustivamente
el estado del arte
en un único cuatrimestre es inviable mediante enfoques tradicionales.
Además, el verdadero objetivo de la asignatura
no consiste en memorizar una serie de contenidos, sino desarrollar
la capacidad de leer críticamente el estado del arte.
Por ello, las herramientas de inteligencia artificial empleadas de forma adecuada
permiten acceder y comprender a grandes volúmenes de información científica.
Ehh. Por ello, las.
Estas herramientas se convierten en un elemento clave
para alcanzar los objetivos de la asignatura.
Debido al incremento exponencial de productividad que proporciona.
Así, la propuesta de este proyecto de innovación educativa
se articula mediante
un enfoque de aprendizaje activo y colaborativo basado, apoyado
en el uso guiado y crítico de estas herramientas de inteligencia artificial,
con el objetivo de involucrar al estudiantado en la actualización
y el análisis del estado del arte del campo en cuestión.
Para ello, los estudiantes
han trabajado en grupos reducidos de unos cinco miembros
y han utilizado el material inicial de la asignatura como guion
o referencia inicial para la posterior búsqueda
y análisis de literatura científica relevante
para estructurar este trabajo.
A los estudiantes se les proporciona una guía en la que se incluyan
los contenidos técnicos mínimos que debía incluir el trabajo, así como evidencias
del uso real que estaban haciendo de la IA,
como puede ser las herramientas empleadas y para que finalidad
y si habían verificado o no las diferentes fuentes.
También se les pidió una reflexión crítica sobre los riesgos,
sesgos y limitaciones que iban detectando durante su uso.
Los estudiantes
trabajaron de manera colaborativa en tres talleres presenciales
en la búsqueda y análisis de la literatura científica relevante
en el campo de los biosensores como mecanismo de seguimiento.
Tras cada sesión de trabajo colaborativo, los estudiantes entregaban un informe
en el que incluían el reparto de tareas y roles
dentro del grupo, las herramientas que habían utilizado, así
como los acuerdos y objetivos que habían establecido para la siguiente sesión.
Este mecanismo de
seguimiento permite al profesorado una monitorización continua,
la detección de posibles dificultades, así como ofrecer una retroalimentación
durante todo el proceso de retroalimentación formativa.
Finalmente, los estudiantes realizaron, elaboraron un trabajo escrito
y realizar una presentación oral al resto de sus compañeros.
Asimismo, elaboraron una infografía, un resumen que se utilizó posteriormente
para la aplicación de la técnica del Comité de Expertos
en esta técnica, los grupos iniciales se reorganizan de manera que cada estudiante
se convierte en el representante de su equipo en el nuevo grupo inicial.
Es el experto en ese materia.
De esta manera se favorece una participación equitativa.
Los estudiantes se mejora o se profundiza en la comprensión de los contenidos
y se desarrollan competencias comunicativas y colaborativas.
Con el objetivo de analizar
la percepción del estudiantado y su nivel de alfabetización en IA.
Realizamos un cuestionario de diagnóstico pre y post actividad
que ha sido adaptado de Literatura referente en el tema.
Este cuestionario nos permite establecer el punto de partida en diferentes
dimensiones, como puede ser la dimensión afectiva
relacionada con el interés y la motivación.
La dimensión cognitiva relacionada con la habilidad
para aplicar y aprender, aplicar y evaluar la IA.
La dimensión conductual, intención de uso y finalmente, la dimensión ética
respecto o referente a la conciencia de riesgos y uso responsable.
En la actualidad
estamos evaluando los resultados obtenidos en el cuestionario
post actividad, así como de los de rendimiento académico,
por lo que ahora únicamente mostraremos resultados preliminares
obtenidos únicamente en el cuestionario de diagnóstico Inicial.
Así, los resultados indican
en general una actitud positiva hacia la IA entre el estudiantado
eh alto grado de acuerdo en la relevancia que la IA tiene para su uso,
su vida académica y profesional, y también muestran un elevado interés
por aprender sobre estas tecnologías.
Los estudiantes se muestran capaces de utilizar las herramientas,
aunque sí que hemos detectado cierta dispersión en lo referente
a la percepción de competencia avanzada y preparación para el uso profesional.
Lo que nos indica la existencia de una brecha entre el uso instrumental
de las herramientas
y una comprensión profunda de sus fundamentos y sus limitaciones.
En la.
En la dimensión conductual.
Los estudiantes muestran una elevada predisposición a continuar
utilizando las herramientas de IA y a mantenerse actualizados
y finalmente, en la dimensión ética muestran una conciencia
sobre los riesgos asociados a un mal uso de estas tecnologías
y muestran también una preocupación por una dependencia excesiva de las mismas
y el posible impacto que estas herramientas pueden tener
en lo que es el valor de la educación universitaria.
Pues en resumen, podemos concluir que esta experiencia demuestra
el potencial de la integración pedagógica de las herramientas de IA en asignaturas
aplicadas, especialmente en aquellas basadas en un.
En una revisión exhaustiva del estado
del arte, como puede ser el caso de biosensores.
Aunque los estudiantes muestran
una alta motivación, interés y predisposición al aprendizaje.
Se detectan ciertas limitaciones como la baja percepción
en competencias avanzadas o para su uso profesional.
Para responder a estas necesidades, nuestra propuesta
incluye o combina inteligencia artificial con aprendizaje
activo y colaborativo, además de una reflexión crítica.
¿Cómo se incluyen aspectos relacionados con cuestiones éticas?
Se supera el uso de esta de estas herramientas como un
como un mero instrumento y además se fomenta,
se favorece el desarrollo de competencias transversales
como puede ser el pensamiento crítico,
la alfabetización digital o el uso responsable.
Eh De cara al futuro, nuestras líneas futuras
prevemos analizar el impacto total de esta propuesta
mediante la comparación de los resultados pre y post actividad,
así como evaluar si es posible transferir este tipo de metodologías
a otras herramientas similares
con alta carga tecnológica y basadas en el estudio del arte.
Y esto es todo.
Muchas gracias por.
Muchas gracias Lorena.
Ángel Mario García Pedrero.
Eh Con el pie.
Son píldoras educativas sonoras mediante inteligencia artificial generativa
para la mejora del aprendizaje.
Buenas tardes a todos. ¿Eh?
Voy a presentar el proyecto Sonia Ya han dicho nombre.
Entonces este proyecto es una parte colaborativa entre dos escuelas,
particularmente de la Escuela de Ingenieros Informáticos
a la que pertenezco y también la Escuela de Montes.
He incluido una alumna que ha sido la becaria de este proyecto
de la Escuela de Sistemas Informáticos.
Bueno, para empezar que es son.
Sonia.
En este caso nuestro proyecto se centra en la creación
y validación de contenido educativo en formato de audio.
En este caso lo llamamos píldoras o cápsulas sonoras.
Entonces, en este caso queremos tomar ventaja
de lo que son modelos avanzados de inteligencia artificial generativa
para eh generar estos contenidos que se adaptan de ciertas formas.
Creemos que es la mejor
a lo que son los nuevos hábitos de consumo de nuestros alumnos.
¿Bueno,
y por qué la necesidad este proyecto?
¿De dónde surge este proyecto?
Eh, yo soy profesor de de la Escuela de Ingenieros Informáticos.
¿Particularmente doy clases en
en asignaturas
de primer curso y de últimos cursos y
siempre, siempre nos llegaban los alumnos
a preguntar, generalmente a fin de curso,
cómo se evalúa o cómo se van a evaluar, eh?
¿Cuál va a ser la nota final que van a obtener?
Cómo se pondera cada cada apartado de lo que hemos evaluado,
siendo que toda esa información se encuentra en la.
En la. ¿En la Guía de aprendizaje?
Bueno, pues hablando con ellos al respecto,
nos dimos cuenta que realmente eh la guía de aprendizaje como tal,
que todos sabemos que es un contrato entre el profesorado y los alumnos,
realmente no es
no era la
más adecuada para ellos, lo encontraban, eh,
muchas veces como documentos densos, poco claros,
que realmente no eran amigables para ellos.
Vale.
¿Eh, bueno, esto hablando de las guías anteriores,
porque ya saben que que nos han cambiado, eh?
El modelo.
¿Entonces a lo mejor esto queda un poquito desfasado,
no lo sabemos todavía, pero bueno, eh?
Y también explorar un poquito hablando con ellos acerca de los hábitos.
Realmente yo creo que hemos visto que los estudiantes han cambiado
realmente, eh la atención del alumnado,
básicamente por las redes sociales, por el uso del móvil,
de toda la tecnología que hay ha disminuido drásticamente.
Entonces tenemos periodos de atención de básicamente
máximo diría yo, diez minutos que pueden estar focalizados en algo.
Entonces, uno de los aspectos que queríamos, eh, cambiar era, por ejemplo,
darles es esto, este contenido
que está un poco más adaptado a a su forma
de obtener información de diferentes de diferentes medios.
¿En este caso nos hemos centrado en el audio, eh?
¿Por qué?
Porque el audio realmente porque realmente nosotros estamos
en la escuela de informáticos.
No sé si nos han visitado alguna vez.
Estamos en el campus de Monte Gancedo.
¿Qué implica eso?
¿Para para el alumno?
Estamos, eh, muy alejados de Madrid.
Entonces implica que nuestros alumnos tienen que viajar alrededor de una hora,
dos horas
y de vuelta al campus para ir a clases.
¿Entonces, qué significa esto?
Muchas veces los autobuses están repletos.
No tienen la facilidad de, por ejemplo, leer contenido,
pero sí pueden escuchar, por ejemplo, un podcast, pueden ver algún vídeo.
Entonces hemos decidido, en este caso a
favoreciendo el uso de inteligencia artificial como una oportunidad
de generar contenido de forma automática en formato audio.
Esto también porque hemos visto, por ejemplo, no
sé si conocen la herramienta de notebook.
LM Que si tú le das un un documento
te puede generar un podcast automático,
contenido rápido para los alumnos.
¿Cuál es el problema?
Por ejemplo, de de de este tipo de herramientas y particularmente en algo
que le que cuando tú haces un documento eh.
Dependiendo del que pongas muchas veces
el modelo acentúa cosas que quizás realmente no son importantes,
que tú como profesor no,
no ves la necesidad de transmitir o muchas veces inventa datos.
Entonces lo que queríamos nosotros es proporcionar herramientas
que pudiesen generar estos audios
con una mejor veracidad
y atendiendo a la a las necesidades y al punto de vista del profesor.
Entonces, bueno, y también
considerando al alumno, por supuesto que es el eje fundamental de esta propuesta.
¿Entonces, eh, dónde viene?
Los objetivos principales de este proyecto es la innovación pedagógica.
Eh Crear más materiales para formar a los alumnos
que tengan accesibilidad ubicua.
Facilitar el consumo de esta información a los alumnos, también considerando,
por ejemplo, alumnos de adaptación curriculares con posibles
EH problemas visuales.
¿Entonces también está considerado esto que no solamente tengamos
información escrita pero también multimedia en forma de audio
y en este caso facilitar optimizar el tiempo docente al
proporcionar otro tipo de contenido que puede responder Eh eh?
Por ejemplo, preguntas de los alumnos.
¿También generar, por ejemplo, cápsulas que permitan motivar al alumnado, eh?
Mostrándoles las conexiones entre el temario que se va a desarrollar
y diferentes aspectos de las asignaturas que quizás es relevante
que lo tengan en cuenta, porque en clases no sé si te pasa todo el mundo.
Muchas veces tendemos a repetir un concepto,
muchas veces porque queremos que realmente ese concepto
quede impregnado en las mentes de los estudiantes.
Entonces esta es una forma de repetir, repetir las veces que ellos quieran
contenido que quizás sea muy relevante para su aprendizaje.
¿En este caso tenemos tres formatos de cápsulas, eh?
Un monólogo cercano donde se trata de explicar
de forma narrativa un concepto en particular.
Tenemos un diálogo práctico entre diferentes
entre dos personas para, EH, para contar experiencias, por ejemplo.
Y también tenemos un formato de podcast que sería tipo
preguntas respuestas, eh, sobre un tema en particular.
Vale, entonces
nosotros hemos generado un multiagente primero.
En este caso está centrado en lo que es la guía aprendizaje anterior.
Entonces hemos generado un diferentes agentes, particularmente cuatro agentes,
uno encargado de extraer la la información de las guías de aprendizaje
EH otro agente que se encarga de validar
que el contenido extraído
es correcto respecto a lo que tiene el contenido de la guía de aprendizaje
y otros agentes que se van a encargar de transcribir ese.
Ese texto a formato que sea convertible a audio.
En ese sentido, para tener pausas,
énfasis en ciertos aspectos,
vale.
Tenemos dos líneas, que sería una parte
eh comercial, que hemos utilizado Gemini particularmente Cloud
y otra alternativa Open Source, pensando sobre todo en la soberanía tecnológica
y la eliminación de costes de utilizar APIs privadas.
Eh, el estado actual.
¿Tenemos el pipeline operativo, eh?
Hemos validado internamente
que podemos trabajar tanto con Open source como EH, con modelos privados.
Y en esta parte nos encontramos en la fase de pruebas
por parte del resto de profesores y también del alumnado.
Y queremos optimizar, eh, de la mejor forma,
ciertos tiempos que hemos detectado en la generación del audio.
Eh Bueno, quería concluir con un ejemplo.
Si da tiempo entonces por favor.
Hola a todos, Estoy aquí a punto de empezar una asignatura
que me tiene intrigado. Sistemas digitales.
Suena a algo muy complejo,
como si tuviera que entender cómo funciona el cerebro de un ordenador.
Pero a la vez me da mucha curiosidad.
Pues estás en el lugar correcto.
Imagina que esta asignatura
no es solo teoría, sino un gran proyecto de construcción.
Vas a edificar tu propio dispositivo electrónico
pieza a pieza, desde sus cimientos más elementales.
Construir.
¿Y por dónde empezamos a levantar algo tan sofisticado?
El primer bloque, Circuitos combinacionales,
es tu caja de herramientas de albañil digital.
Aquí aprendes a usar las puertas lógicas, que son como los ladrillos inteligentes.
Con ellas
vas a construir funcionalidades básicas que toman decisiones instantáneas.
Por ejemplo, cómo un multiplexor selecciona una señal entre varias.
O cómo un decodificador enciende una luz específica de acuerdo a un código.
Ah, ahora entiendo.
Son como los interruptores automáticos que reaccionan inmediatamente
a lo que les llega.
La base de cualquier cosa que haga una elección.
Exacto.
Una vez que dominas esas decisiones simples, querrás
que tu dispositivo no solo decida, sino que también calcule.
Hola a todos.
Estoy bueno con eso. Concluyo.
Muchas gracias por su atención y estaré disponible para el turno de preguntas.
Muchas gracias. Así.
Marina Godino.
Catalizando el pensamiento crítico
y a la docencia de química universitaria.
Muchas gracias.
Buenos días a todos.
Eh, Voy a presentar el proyecto que estamos llevando a cabo
varias profesoras de la Escuela de Ingeniería
de Telecomunicaciones y también de Diseño Industrial.
Ya hemos comentado a lo largo de toda la mañana
y estamos todos de acuerdo en que la inteligencia artificial
ha dejado de ser una herramienta de apoyo digital sin más. ¿No?
Sino que se ha convertido.
Y voy a usar un símil químico, ya que me dedico a la docencia en química.
Se ha convertido en un catalizador cognitivo,
ya que reduce la energía de activación.
Vale.
¿Bueno, entonces por qué disminuye la energía de activación?
¿Porque activa otros procesos en los que todos estamos de acuerdo, no?
El proceso de personalización simplifica.
¿También hace equidad?
No. Reduce la brecha entre distintos estilos de aprendizaje.
¿Entonces, bajo esta premisa, dijimos Cómo
vamos a diseñar una nueva metodología donde incluyamos esta herramienta?
¿La inteligencia artificial?
¿Y nos planteamos
eh, qué impacto realmente tiene la inteligencia artificial en los alumnos?
Hicimos una revisión bibliográfica y vimos que había muy pocos estudios
que explicaran cómo se siente el alumno
y cómo utiliza el alumno la inteligencia artificial.
Y en este contexto hemos propuesto este este pie que
por un lado, intenta comprender el impacto del uso de la IA en las personas
y por otro lado, la intervención que os voy a explicar ahora en el aula.
Bien, entonces tenemos dos líneas de actuación muy diferenciadas.
La línea uno es la de diagnóstico, que lo que pretendemos es profundizar
en los hábitos, en la ética y en las tensiones
que están asociadas al uso de la IA.
Y por otro lado, hemos.
Bueno, vamos a hacer una intervención en el aula y hemos diseñado y eh,
y vamos a aplicar unos talleres prácticos en la Escuela de Ingenieros
de Telecomunicaciones, de Diseño Industrial,
también de caminos en asignaturas de química del primer curso.
Entonces, parece que estas dos líneas están muy separadas.
¿Sin embargo, tienen trabajan sinérgicamente porque tienen una meta
en común, que es que tomemos las decisiones pedagógicas que
hemos visto que son tan importantes que tenemos que tomar,
pero que estén fundamentadas en evidencias reales, no?
¿Yo creo que esto va a funcionar, no? ¿Eh?
¿Cómo vamos?
¿Cómo hemos hecho esto?
¿Qué metodología estamos haciendo?
Pues en la línea uno de diagnóstico hemos comenzado por hacer un análisis
cualitativo. ¿Cómo?
Mediante grupos de discusión los famosos focus group.
Hemos hecho focus group de de estudiantes y también
de profesores que fueran ajenos lógicamente a este proyecto.
¿Con qué o dónde hemos puesto el foco?
Pues en explorar las tensiones, la ética y las emociones que tienen tanto
alumnos como profesores.
Cuando se usa esta herramienta.
Eh, Una vez que tenemos estos datos cualitativos,
vamos a hacer un un análisis cuantitativo como a través de cuestionarios.
¿Qué es lo que vamos a hacer?
¿Es transformar estos patrones que hemos visto cualitativamente
en enunciados que podamos medir, porque como ha comentado
alguien, nos gusta a todos medir bien cuál es el foco?
Pues analizar, analizar las relaciones estadísticas entre el uso
de la inteligencia artificial,
el rendimiento y también la autoeficacia tanto de alumnos como de profesores.
En cuanto a la
intervención que vamos a hacer en el aula, eh, Vamos,
vamos a proponer lo siguiente o estamos diseñando lo siguiente Primero,
el alumno va a resolver un problema químico sin ayuda del profesor,
pero con la ayuda de la IA se van a utilizar tanto
herramientas generales como particulares.
Posteriormente el profesor va a enseñar a resolver ese problema,
que es algo complejo en el aula, va a enseñar a resolverlo y va a dar
algunas directrices de cuáles son los errores comunes que se cometen
y después el alumno utilizando nuevamente la IA, pero
conociendo la resolución del problema, va a volver a resolver el problema.
De esta manera vamos a poder nosotros y sobre todo los alumnos,
hacer un análisis sobre el comportamiento que tiene
el sistema ante prompts, que son más precisos.
¿Por qué?
¿Porque conozco la resolución del problema, no?
¿Y bueno, por último,
queremos plantear que los alumnos hagan un portafolio reflexivo,
pues para poder aglutinar todo lo que ha sido este proceso, eh?
¿Cómo lo estamos o cómo lo Sí, cómo lo estamos llevando a cabo?
Pues a través de este cronograma.
¿Qué es lo que pasa?
Que la línea uno actualmente ya se han hecho la evaluación cualitativa
porque se han hecho los focus group, pero ahora mismo estamos diseñando
estos cuestionarios que posteriormente pasaremos en el aula
y también nos pasaremos de alguna manera a los profesores de la Politécnica.
Aprovecho para que por favor
hagáis estos cuestionarios para que nuestra muestra sea muy grande y
en la línea dos la estamos diseñando actualmente.
Esto que os he contado es algo provisional y lo llevaremos a cabo
entre septiembre y octubre, que es cuando finaliza el proyecto.
¿Entonces, qué resultados os puedo mostrar?
¿Pues solo de lo cualitativo, que es muy interesante,
pero no os puedo mostrar datos cuantitativos, eh?
Vemos que el uso de la IA no se queda simplemente en usar de la IA,
sino que hay varias dimensiones importantes para las personas
se ven afectadas cuando usamos la IA.
¿Qué dimensiones?
Pues eh, os lo he resumido lo máximo posible.
Cognitiva, emocional y sistemática.
Vamos a ver cada una de ellas.
¿Qué pasa con la dimensión cognitiva?
Todos los profesores y alumnos convergen en lo mismo,
que es una herramienta de apoyo que simplifica y resume muy bien.
Además, y esto es importante, facilita una entrada rápida en el tema
y reduce el bloqueo inicial
que muchos alumnos sienten cuando se enfrentan a un tema nuevo.
Eh. Además, provoca una sensación de comprensión
que que hemos detectado que esta sensación no es real.
¿Por qué?
Porque se detectan dificultades posteriores para aplicar y razonar
esos conocimientos que habían adquirido a través de esta herramienta.
Por supuesto.
Y también estamos todos de acuerdo en un escaso pensamiento crítico y es
sienten como que se les va a generar una gran tendencia,
o sea,
una tendencia a la dependencia tecnológica y a la externalización
de procesos cognitivos que antes eran internos.
En cuanto a lo emocional, que también es importante para ellos, disminuye
la frustración y la ansiedad académica por el apoyo constante que tienen.
Pero aparece una ambivalencia porque este alivio y seguridad que sienten, eh
se se encuentra con la culpa que tienen que a nosotros nos sorprendió
mucho al usar la herramienta de inteligencia artificial
en contextos evaluativos.
Y por último, en concreto en lo que se refiere a nosotros,
el profesorado, detectamos mucha frustración e incertidumbre
ante el cambio que que estamos viviendo.
Claro.
Y por último, en cuanto a la dimensión sistemática.
Y termino ya, eh eh, una gran dificultad
por nuestra parte para evaluar la comprensión real del del alumno.
Por lo tanto, necesitamos nuevos modelos de evaluación.
Y como conclusión, eh, todos los profesores estaban de acuerdo
en que la inteligencia artificial nunca nos va a sustituir como docente,
pero para que no nos sustituya como docente debemos redefinir nuestro
nuestro rol dentro del aula.
Concluir no puedo concluir porque estamos a medias.
Simplemente deciros que a través de lo cualitativo vamos a hacer el cuestionario
que junto a a la información que nos arroje la metodología
que vamos a hacer en el aula eh nos dará información
para tomar decisiones pedagógicas e implementar
nuevas metodologías docentes que en las que utilicemos inteligencia artificial,
que estén fundamentadas en evidencias reales y no en.
Yo creo que va a funcionar y ya está.
Sí, esto es todo. Muchas gracias.
Muchas gracias, María.
María Estefanía Avilés Caamaño
Ahora la he perdido Ahí.
Implementación de la guía como herramienta
junto con Scrum y el aprendizaje cooperativo.
Hola buenas tardes.
Bueno, primero quería empezar un poco comentando
cómo me enfrenté primeramente con la IA.
Esto data un poco del curso pasado,
cuando todo el mundo empezó a utilizar GPT y demás.
Dentro de que los alumnos tienden a utilizar más
que cualquier otra otra IA
recibía trabajos con textos, así como.
Muchas gracias por utilizar chat GPT.
¿Si te puedo ayudar en algo más eh
Muchísima artificiosidad en los en los textos eh?
¿Y bueno, pues me empecé a plantear el hecho de que ya que lo van a utilizar,
por lo menos que lo utilicen bien,
eh? ¿Y bueno, pues tras este análisis, eh?
¿Mi compañera Cristina Cipriano y yo empezamos a ver
la posibilidad de introducir precisamente el uso de la IA en el aula
como herramienta y no como sustituto del del propio alumnado,
Eh? Esto empezó con un proyecto de innovación
educativa planteado por por la propia Cristina,
en la que ella es la la directora y coordinadora del proyecto,
en el que intentamos ver cuáles serían los resultados
precisamente de aplicar ese uso de la IA como herramienta junto con las tecnologías
y metodologías activas principalmente, lo que sería
pues el trabajo por por proyectos y cooperación y demás.
Los resultados fueron bastante positivos en el sentido de que los alumnos
mostraban una cierta curva de aprendizaje un tanto más significativa,
unos resultados más significativos, algo más de motivación.
Aspectos que realmente, pues nos llevaron a pensar que tal vez sí
sería algo positivo introducirla y sobre todo explicarles como,
como usarla, las distintas herramientas que existen y demás.
En cuanto a la motivación, hay un archivo en en HTML.
Precisamente a este respecto,
entre los que envié.
Ese eso es, eh.
Bueno, pues en este archivo, que por cierto ha sido generado con Claudia.
¿Pues solo por curiosidad, eh?
Claudia es una guía bastante particular, es de de antrópico
que empezó siendo bastante potente, pero debido a los gastos de almacenamiento,
el servidor dentro de que no soy experta, pero eso es lo que he podido leer,
pues ha bajado un poquito la la calidad, especialmente en la
En la versión gratuita.
¿Si se quiere obtener un resultado óptimo,
hay que utilizar el el modelo OPUS, pero ese modelo suele
suele consumir bastante el
los assets que se tiene por uso gratuito y no se puede usar durante mucho tiempo
si se usa un modelo un poquito inferior que es el XOne eh?
Hay que ponerle un pensamiento profundo y aún así ya no es tan
tan preciso como lo eran en un principio cuando cuando ya
eh, cuando se utilizaba en en todo su potencial.
La cuestión está en que uno de los aspectos
que los alumnos más enfatizaban es el hecho de que no eh.
Primero, no le ven sentido a muchas de las asignaturas que tienen.
¿Algo que me dejó bastante sorprendida, eh?
¿Por otro lado, sienten que no están preparados
para la vida laboral, que una vez terminan la carrera?
¿No, no están preparados, eh?
No, no sienten interés por muchas asignaturas, no quieren asistir, tampoco.
¿Eh, eh?
¿Cito textualmente Si las diapositivas ya están subidas, para
qué tengo que asistir,
eh? Por más que se les explique que
evidentemente si no tienes a un profesor que te guíe en la diapositiva,
no puedes aprender, no puedes comprender el contenido.
Entonces suelen decirme que para eso van a una academia,
lo cual me parece todavía más confuso, porque como es que pagas
una matrícula para una carrera y luego pagas otra para una academia
y bueno, pues al final es como un círculo vicioso.
¿Me indican que en la academia tienen una asistencia un poco más
directa, más personal, eh?
Y que les preparan específicamente para exámenes concretos.
Les suelo comentar que si realmente la vida no se trata de exámenes,
sino de aplicar lo que has aprendido a un contexto profesional
y ellos ya me cuentan que bueno, que eso ya lo aprenderán sobre la marcha.
Así que bueno, pues suele ser una conversación
que no llega a muy buen puerto, pero eh, Uno de los puntos
que ellos sí que enfatizan es el hecho de aprender a usar la IA.
Me comentan que hay muchos profesores que les prohíben usarla,
que no la incluyen, por ejemplo, en determinados eh
motores de programación que sí que tienen un asistente podría en.
¿A lo cual yo les suelo comentar que bueno, hay que partir de que entiendas
cuál es la arquitectura que hay detrás de ese funcionamiento y luego ya uses
la IA como apoyo, eh?
De ahí pues surgieron varias conversaciones con un compañero
de la Complutense, Antonio Sarasa Cabezuela, y bueno,
pues llevamos a cabo
un estudio precisamente con los alumnos de la Escuela de Telecomunicaciones
en los que se les ponía a trabajar por grupos cooperativos, cada 1,1
rol específico en el diseño de unas empresas ficticias
para las cuales tenían que usar la IA, por poner algunos ejemplos. Las.
Las ideas generativas se solían utilizar como elemento de revisión textual,
pero también como eh herramientas para generar publicaciones en redes sociales.
Cada empresa tenía su red social eh y videos, en concreto la IA Lumen.
¿Hay que a partir de un script, de un texto
te genera un vídeo, eh?
¿La verdad es que la asistencia subió, eh?
La participación también subió, aunque luego en las encuestas.
¿Como dato anecdótico,
uno de los comentarios fue en determinados grupos de clase se trabaja demasiado,
entonces?
Pues me río por no llorar, pero vale, eh, Está.
¿Está bien saberlo, eh?
Creo que la frase textual era nos hacen trabajar demasiado.
¿Entonces?
¿Pues sencillamente hay que ver un poco, 1.1 punto medio
entre la demanda, la exigencia y demás, eh?
A partir precisamente de este primer pie
y de estas primeras experiencias,
eh se celebró o se celebraron unas jornadas
precisamente del Departamento de Lingüística Aplicada a la Ciencia
y la Tecnología, al que pertenezco en el que, bueno, pues todos los compañeros
presentamos un poco nuestra experiencia con el uso de la IA
y en base a este eh nuestra compañera María José Gómez,
eh, Cristina también, pues eh planteamos la creación
de un grupo de de IA para el departamento que está todavía en En ello,
pero gracias al cual pues se pudo contar con colaboradores externos,
eh tanto de universidades griegas como italianas, portuguesas
y algunas serbias también, con lo cual se que hay un interés internacional
en el que los profesores también comentan.
He tenido profesores alemanes franceses
comentando que la asistencia ha bajado también muchísimo
desde que se ha implementado la inteligencia artificial.
¿Eh? Pues a raíz de este, de este proyecto, mmm.
Planteé precisamente el pie en el que estoy trabajando ahora
que incluye lo que es la metodología Scrum
y que intenta ayudarles a gestionar el tiempo.
Una de sus asignaturas pendientes.
En las diapositivas que siguen se puede ver un poco
la organización de las salas Siguiente, la organización de los grupos.
¿Entonces cada grupo tiene lo que sería el Scrum Master eh?
Luego tendríamos el diseño del backlog que sería un poco el estudio del producto
que tienen que analizar y luego los ingenieros.
El diseño del backlog lo que les permite es comprender que tienen frente a ellos
un problema que les ha presentado un cliente y analizar cuáles
son las vías de de análisis, de trabajo y de justificación.
Además, se les pidió hacer uso de Trello
como EH pantalla o como board para indicar
qué es lo que hace cada miembro del grupo, cuánto tiempo ha de dedicarle,
si necesita ayuda o no y en qué punto del proyecto están.
La mayoría de ellos expresó que este tipo de metodología
les ayudó bastante a coordinarse entre ellos.
No había, como suele haber en muchos grupos,
un miembro que trabajase más que los demás,
puesto que eso se veía reflejado en tiempo real.
¿Era una, un un sistema que además compartían conmigo
eh? Lo malo de esto es que hay veces que te mandan
consultas a horas intempestivas o en fin de semana.
¿La cuestión está en no contestar a esas horas, eh?
Cosa que yo sí he hecho, pero no debería.
Eh, Y bueno, pues en este sentido
sí que apreciaron bastante el trabajo con estos blogs en los que se les instó
a seleccionar una inteligencia artificial dentro de una lista de varios.
A pesar de haberles aportado una lista bastante extensa,
casi todos utilizaron chat GPT.
Es decir, que la última versión de GPT está bastante mejorada.
¿Lo mismo pasa con Jimmy, pero eh, hay alternativas
como Cloud o Novo que LM como meta eh?
Hay que son bastante más potentes y sin embargo ellos
prefieren ir a lo seguro.
De ahí la importancia de que se les introduzca
un poco en el aula cómo utilizarlas.
Y bueno, con este diseño y ya, ya termino porque es bastante extenso.
¿La idea sería sobre todo eh, enfatizar aspectos como pensamiento
crítico, pensamiento abstracto, gestión del tiempo, eh?
Dado que son áreas así como las habilidades comunicativas que se
han visto significativamente perjudicada, perjudicadas en los últimos años.
Eh, Y no es una cuestión solo de el inglés, que es la lengua vehicular
en la que yo trabajo.
Se ha visto también en español.
Me lo han comentado
otros compañeros de la de la escuela y es algo que preocupa bastante.
Además, por supuesto, de la falta de motivación, la falta de asistencia
y una, en general, desasosiego que que muestran muchos de los de los alumnos.
¿Así que nada, yo espero que esto de buenos resultados
los compartiré con todos y nada más, eh?
Agradeceré cualquier pregunta que que deseéis compartir conmigo.
Enrique Barra
nos va a presentar los dos últimos pies.
Integración de agentes de Inteligencia Artificial
en un sistema de corrección automatizada para la realización
de experiencias de aprendizaje basado en retos en cursos de programación.
Que no soy yo, pero se ha ofrecido a contarlo.
¿Y el otro?
El 11 mejor primero el otro y el 11.
El que tú quieras.
Herramientas inteligentes para la creación, análisis, tutoría
y cuestionarios educativos.
Perfecto, pues estamos por este.
Vale.
Bueno, yo soy Enrique Barra y voy a presentar los dos
últimos pies de la jornada.
Lo primero agradecer por la jornada, porque alucino
con la cantidad de iniciativas y cosas que se hacen y no conocemos.
No, no nos deja el día a día, pues ponernos al día
y empezar a dedicarle bastante tiempo a esto que que es
acuciante y abrumador a su vez.
¿Bueno, pues cual es lo que hacemos en este pie que tenemos entre manos?
Pues bueno, generar bancos de preguntas, todo lo hemos hecho
toda la historia antes de la llegada de la IA.
Pero qué pasa que los alumnos lo van capturando.
Hace poco hay anécdotas de que los alumnos tenían todo
el banco de preguntas de 300 preguntas.
Estudian eso y pasan y sacan un diez y fuera.
Y generar buenas preguntas es difícil, pero bueno, la IA nos da buen soporte
y nosotros teníamos esta herramienta que se llama Hoy Quiz
y que ha generado mediante inteligencia artificial más de 30.000 preguntas.
Ya hasta la fecha.
Y lo que hemos hecho en este pie es intentar mejorarla.
¿Por qué?
Porque básicamente esta
herramienta, bueno, no es una herramienta de evaluación,
es una herramienta para los profesores, para los alumnos, para que repasen,
para que ellos se pongan a prueba.
Y como esto está tan de moda ahora, todo lo de la IA,
cualquier cosa que le digas que tiene ella,
te la compran, por decirlo de alguna manera.
Y entonces pues ha funcionado muy bien y lo que hemos propuesto en este pie es
mejorar esta herramienta y es en lo que estamos,
porque las primeras versiones
se hicieron a raíz de un trabajo fin de grado de la escuela de Teleco
y como vimos que funcionaba, pues lo que hicimos fue ampliarlo un poquitín.
Nosotros el código, las tripas para poder aplicarlo en varias asignaturas
con unos ficheros JSON y un poco como digo, tocando ahí en las tripas.
Pero nadie más puede hacer esto.
¿Entonces, qué vamos a hacer en este pipe?
Que estamos haciendo
una interfaz para que cualquier profesor sin conocimientos de programación
pueda crear
sus asignaturas aquí y sus bancos de preguntas, validar las preguntas
que le gustan, de las que le genera la IA,
curarlas, exportarlas a Moodle XML y meterlas en Moodle,
compartirse las a los alumnos y mejorar la herramienta al fin y al cabo.
¿Luego también un dashboard de Learning Analytics
y adicionalmente un agente conversacional donde el alumno
que está solo en su casa repasando, no entiende una pregunta,
pese a que la herramienta también te da un feedback valioso, la herramienta
te dice es la B, por tal cual como hacemos en los bancos de preguntas,
pues también saldrá un chatbot y te dirá Tienes dudas?
Vamos a hablar de esta pregunta.
Te lo personalizada para el profesor.
Como digo, posibilidad de crear las asignaturas con sus apartados,
con sus distintos temarios o subir los pdfs, etcétera.
Y el Dashboard Dashboard también, donde ves dónde los alumnos fallan más,
dónde se atranca más, qué cosas deberías explicar mejor y cosas así, o qué cosas
deberías poner en el examen.
¿Y bueno, y para el estudiante?
Pues un agente conversacional inteligente y luego que la herramienta se adapta.
Esta herramienta no solamente es una herramienta con IA.
¿Qué veo yo de diferente?
No ya solo estas mejoras, sino como está
esta herramienta ahora y que le vendo a los alumnos.
Pues que si ellos de hecho lo usan, ponen en chat GPT a 20 preguntas.
No sé qué digo que no sois buenos prompts, tenéis que aprender,
pues esta herramienta es una interfaz web y los problemas están en las tripas
y los hemos hecho los profes.
Típico entre comillas.
Bien hecho diciendo eres un buen generador de preguntas.
Hace una pregunta adaptada a mí,
a mis preguntas anteriores, a mis lagunas de conocimiento.
Soy de 4.º de la universidad de tal asignatura donde tal cual el prompt
es mucho más rico.
Eso es lo que
el alumno lo podría hacer normalmente en GPT
o en otras herramientas, pero esta herramienta
está haciendo eso por dentro más toda la hacemos un poquito de gamificación
se adapta, como digo, a las preguntas anteriores que ha hecho el alumno.
Y luego está este agente conversacional.
Entonces bueno, pues creo que es una herramienta bastante resultona.
La estamos utilizando en siete asignaturas en la escuela de Teleco,
en distintos grados y máster y también en algún MOOC,
y la vamos a evaluar tanto cuantitativa como cualitativamente.
Estamos justo a mitad de ejecución porque el becario que estaba haciendo todo esto
pues no lo han fichado en una empresa y nos ha dejado un poco
claro esto está muy demandado ahora mismo y se lo han rifado.
Claro, el tío controlaba mucho y ahora estamos un poco viendo como,
como conducimos y cómo conseguimos implementar lo que nos queda
y nos queda ejecutarlo en alguna asignatura.
¿Vamos a tomar
métricas cualitativas y cuantitativas y el objetivo?
Sacar la herramienta pública para que la pueda usar cualquiera,
cualquier profesor de UPM en un principio, porque como esto
consume tokens, esto como digo, esto consume el API contra Open.
Ahí pues esto gasta.
Tenemos una serie de créditos de investigación y tal,
pero no tenemos una GPU, por decirlo de alguna manera detrás.
Haremos una guía de uso y un videotutorial
y artículo de investigación y luego el repositorio.
Claro.
Esta es la pinta que tiene ahora mismo la herramienta.
No se ve mucho.
Bueno, pero aquí en la parte izquierda
pues el profesor ya tiene su asignatura con distintos cuestionarios,
ahí se puede ver que pone Moodle, XML puede ir exportando y tal por aquí
a la izquierda y allí a la derecha pues se ven los distintos cuestionarios
con los intentos y tal.
Eso como digo ahora mismo no, no se podía hacer la herramienta como
es hasta este año es para el para el alumno,
es decir, es una herramienta que el alumno puede utilizar
y como digo, utiliza y de hecho ya tenemos una primera publicación
de esta herramienta.
De aquí han Open Source Artificial Intelligence Multiple Choice Question
Generation Platform.
Porque también, como digo, lo vamos a publicar todo como open source
para que cualquiera pueda modificarlo o adaptarlo a a otra universidad,
por ejemplo, mientras usen sus tokens, claro y su su API.
Bueno, pues ya tenemos algunos resultados.
La herramienta funciona bien.
También hemos hecho algunas encuestas
y los alumnos, como digo ahora te compran cualquier cosa que tenga ya,
pues es un un uso diferente de la IA.
Bueno, diferente, muy sencillo, porque generar preguntas,
pero es una manera de conseguir hacer algo que hacíamos antes manualmente,
con bastante calidad y bueno, pues ya tiene algunos resultados.
Como veis un artículo y el otro pilla que también.
Ahora veréis un poco la relación que tiene.
En este realmente no estoy yo dentro del equipo,
pero porque como teníamos alguna limitación
y tal pues no me puse yo, pero sí que soy el
el creador también de la herramienta esta, que es una herramienta de
autocorrección, de prácticas.
Vale, entonces lo que vamos a hacer de nuevo
es una herramienta que existía en la herramienta, se llama autocorrector.
¿Por qué?
LA la asignatura donde se hizo se llamaba Core In, de ahí
la llamamos autocorrector.
Empezó en un pie en 2021 como un pequeño experimento, pero ya lo han usado.
Sigue activa.
¿La seguimos usando todos?
No diría todos los días, pero vamos, los estudiantes la usan todos los días.
Ya lo han usado más de 3000 estudiantes y llevamos a cabo
tres publicaciones un poco con los datos que que genera la herramienta.
Es una herramienta de autocorrección,
de prácticas de programación y la usamos en muchas asignaturas
de programación y bases de datos y y Big Data y en varias asignaturas
del área.
Vale también en la escuela de Teleco.
Entonces la herramienta, como digo, existía, vale y existe y la usamos.
¿Cuál es la mejora de este proyecto de innovación educativa?
Meterle inteligencia artificial.
Ahora no todo lleva guía, pues vamos, hemos visto la oportunidad
y es el momento,
O sea, es el momento en el que es relativamente sencillo y un estudiante
es capaz de coger esta herramienta y ponerle un becario que hemos cogido.
Pues ponerle que cuando he
pasas la batería de test y te corrige las prácticas, te dé también feedback
OpenAI o Chat, GPT o Gemini o quien sea, pero contextualizado,
personalizado para ti, para tu práctica, para tu estado de ese momento.
¿Y por qué? Porque esto es una gran oportunidad.
Va para dar realimentación inmediata.
Esto escala muy bien la herramienta ya ha demostrado, como digo, 3000 alumnos.
Esto ha corregido miles
y miles de prácticas en alguna asignatura obligatoria de 300 y pico alumnos.
Cada uno hace diez prácticas y antiguamente se corregía a mano.
Claro, el alumno hacía la práctica, le dábamos el feedback
a los 15 o 20 días y ya no podía volver a entregar.
O sea, ya decía vale por seis.
Él esperaba sacar un día seis. Bueno, pues ya está.
Y ahora como se autocorrige y tal,
siguen luchando hasta que consiguen el diez y trabajan bastante más.
Tenemos un leve problema ahora con que se les hace la
IA las prácticas, pero eso da para otro pie distinto.
De momento la herramienta.
Lo que queremos es que ellos vean más, más utilidad,
porque como digo, la la usan mucho.
Es obligatorio de hecho usarla en las asignaturas.
Sin embargo, la IA presenta muchos riesgos si se integra mal
y es lo que habéis comentado en otros pies y lo que comentamos
también en el informe que tenemos aquí, en el que soy autor de IA
en la educación, en la transformación de todas las prácticas docentes.
Claro, los alumnos la están utilizando, en mi opinión bastante mal la IA, o sea,
es decir,
delegando las tareas y ya tengo un día, si fuera se piensan que han aprendido,
luego llegan al examen y no, no y ahí de hecho ahora han salido muchos estudios
en lo de delegar las tareas en la IA.
Te hace aprender menos, pero ahora están luchando menos,
entonces tenemos ahí un problema, pero en esta herramienta
lo hemos conseguido esquivar, porque básicamente lo que hacemos es
integrarlo, como digo, en el punto
en el que la herramienta te está dando feedback
sobre tu práctica.
Esta es la pinta que tiene la herramienta.
Es una herramienta de línea de comandos.
Tú le dices pásame el autocorrector y te dice Resultado final diez de diez
ha pasado estos test ta ta ta ta ta y luego te dice
es informativo, pásalo con el comando upload para subir la nota.
Entonces te estás auto evaluando.
Pues este sería el punto donde si has sacado un diez no tiene sentido.
He hecho la captura con un diez por ahí te da 171613 o lo que sea.
Pues ahí llega el momento en el que engancha y te dice
te recomiendo revisar tu fichero cual aquí.
Esto lo has hecho mal, esto está mal indexado o me o indentado o esto está
aquí, falta una clase, aquí falta una herencia.
Esta query está mal y ahí es donde va a intervenir la la herramienta.
Entonces la herramienta, el flujo, es el mismo que ya teníamos desde 2021
y aparece esta caja negra, que es lo que estamos desarrollando,
que es un agente de IA que coge tu práctica,
coge el feedback que te ha dado automático la batería de test
y lo enriquece y te da consejos.
También hemos pensado un poco en meterle también ese ánimo de ánimo.
¿Vas muy bien, no?
Tampoco hay rollo empático que hacen muy bien las guías.
La condolencia lo llaman neutral.
No sabemos qué tal funcionará eso.
Lo mismo ya están un poco saturados de ese tipo de cosillas
y ya como como engancha con el otro pie, pues que queremos hacer
un pequeño ecosistema porque se usan las mismas asignaturas
y entonces tenemos a los alumnos que han respondido con AI Quiz cuestionarios.
Tenemos a los alumnos que hacen las prácticas con corrector,
pues por qué no juntar las analíticas de ambos mundos y
y con más cosas con las notas de otros años, ver un poco,
intentar inferir abandono temprano y cosas así un poquito más ambiciosas.
Estamos empezando a intentar
porque no sabemos si funcionará o no, porque no son tantos datos
como tal y el uso suele ser de hoy.
Quiz Como digo, repaso antes de los exámenes
y del autocorrector para hacer las prácticas,
pues lo tenemos que combinar.
¿También estamos intentando combinarlo con los logs de Moodle
del número de accesos y alguna otra cosilla
para hacer un ecosistema de de detección, de abandono y de intervención temprana
de esta enseñanza de aprendizaje que tanto se propone tener al alumno,
no es ir en palmitas, sino poder intervenir temprano
y decir Oye, por qué estás abandonando la asignatura?
Mi dashboard me dice que que si te echo un cable
y hacemos una tutoría, te recupero.
Y esto es un poco esto son las asignaturas que en la que lo aplicamos
y alguna mejora nueva que hemos metido también que está.
Ya está lista el soporte para Python porque la las.
La herramienta era en JavaScript
y para bases de datos.
Entonces bueno, pues
la objetivo es enseñar mejor como queremos todos, entonces no solamente evaluarlos
sino darles un feedback mejor y que ellos acaben aprendiendo más.
Estamos también por un momento por la mitad.
Hemos hecho ya esta parte de Python, ya tenemos la interfaz con Open, ahí
ya da feedback, aunque eso todavía no lo hemos desplegado.
Ya este año se ha usado todavía en modo sin IA, sí, con Python, todavía sin IA
y el año que viene a principios de curso, pues ya lo empezamos
a utilizar con esto y lo difundiremos.
Seis asignaturas Habrá más de 500 600 estudiantes utilizándolo
y unos índices de satisfacción
elevados.
Estamos seguros
porque la herramienta de por sí ya los tiene el autocorrector sin IA.
Entonces, poniéndole vida, esperamos no estropear.
Y bueno, pues luego esta va a estar en abierto.
Es un paquete npm de uso gratuito y habrá guías y vídeos.
Lo hacemos realmente con casi cada herramienta que
que que hacemos y intentaremos hacer alguna publicación.
Ya tenemos tres publicaciones relacionadas con esta herramienta,
pues añadiremos alguna adicional e intentaremos ir alguna revista o algo
y nada más.
Pues vamos a intentar mejorar
el aprendizaje de nuestros alumnos.
Muchas gracias por la atención y cualquier duda estoy a vuestra disposición.
Muchas gracias Enrique.
Gracias a todos por ajustarnos al tiempo, lo cual nos deja
un poquito de margen para las preguntas que al final son muy interesantes.
Que haya un poco de diálogo entre entre vosotros.
¿Hay alguna cuestión para alguno de los ponentes?
¿Buenas tardes, sean, eh,
yo soy José Carretero, estoy llevando un pie en arquitectura
y bueno, dar las gracias a todos los ponentes porque creo que
han recogido muy bien las preocupaciones, ideas y criterios
para desarrollar nuestra docencia
en esta nave que se decía antes eh?
Bueno, yo que tenía una pregunta muy concreta
para María Fernanda, creo que se llama
el tema de los.
El tema del
el del desdoble del grupo en un
un grupo que trabaja con la IA y otro
que hace como grupo de control eh.
¿Esto es algo que hemos intentado implantar nosotros también eh?
¿Sobre todo por las ventajas que permite para hacer el
contraste y hacer la evaluación, eh?
¿Sin embargo, compañeros míos expresaban una preocupación ética de si estábamos
a medio, a media clase,
dándoles unas herramientas y unas competencias distintas
que la otra media no, y en base a que se justificaba eso?
¿Entonces?
¿Bueno, queríamos simplemente si
yo no comparto tanto esa preocupación, entonces me gustaría saber, eh, bueno,
si habéis tenido esa preocupación entonces a ver, eh, eso se resolvió
porque obviamente, pues unos pueden decir tienen una ventaja sobre otros no?
Diseñando la
gente con nuestro conocimiento, es decir, haciendo un agente específico
que solo llegara a lo que nosotros comunicábamos a los alumnos.
Es decir, no es que ellos accedieran
a un chat GPT, ellos accedían a un agente que simulaba
o emulaba el proceso,
digamos pedagógico y de y conceptual
a través de los cuales ellos iban desarrollando su proyecto,
con lo cual nosotros en ese proceso estábamos acompañando todo el rato
a los alumnos que no tenían el, digamos, el agente,
pues guiándolos a
través del del Miró, que sí que han utilizado durante que era un poco
lo que tratábamos de replicar con el agente de inteligencia artificial.
Entonces creemos que no hemos sido,
digamos que hemos sido equitativos.
No, en cierto modo, porque al final el agente se creó
con nuestro conocimiento y estábamos allí con ellos.
Entonces no creo que eso haya,
digamos, de algún modo eh hecho algún
algún problema ético, digamos,
eh, sabéis ya si uno u otro grupo ha sacado mejores notas,
Eso es lo que no sabemos, porque estamos ahora en la evaluación.
Vale, eso es lo que. Lo que estamos por.
Pero vamos, por lo que hemos visto con los alumnos que sí
que hemos estado más, o sea,
hemos estado con otros alumnos, es decir, no hemos sustituido al profesor.
En el caso del del agente.
Es más, hemos también entonces,
como hemos hecho seguimiento a lo largo del tiempo,
yo creo que no va a haber mucha diferencia, o sea, va a haber a lo mejor
más rapidez.
En el caso de desarrollo en los que han usado la IA que
con los que no lo he usado.
¿Eso sí que creo que va a pasar, pero no de contenido,
yo creo, pero en nuestro caso es un sí, un matiz no?
Que es, Es que sería interesante.
Ya hemos hecho la evaluación.
El desdoble de nuestro caso era
hacer la misma práctica, pero nos la hacían
con IA y otros tenían no, pero el guión de la práctica era el mismo.
Bueno, pues la gente que los estudiantes que usaban
ya han sacado medio punto más de media que los que no tenía ni idea.
Luego, en una evaluación posterior hecha un test normal.
Pero es que las
chicas sacaban también medio punto de media más que los chicos.
Entonces, en resumen, es inherente en la mujer, en no, pero eso va a pasar.
Siempre se ponía un punto más.
Gracias.
Pues te quería
preguntar sobre costes de alguna de las soluciones planteadas a de Enrique
María Fernanda, también de la de Sonoridad, eh
tema de Ana estos mencionados en la segunda solución 3000 alumnos.
La primera no recuerdo en la que tenido.
Pues usamos en mi caso
en ambas soluciones usamos el API de de Open.
¿Ahí y hemos hecho algún experimento con el API de Gemini, eh?
De hecho este año un experimento que estamos planteando
no lo he comentado por velocidad con haiku y
estamos poniendo a la mitad de los alumnos con el API de Open ahí
y la otra mitad con el API de Gemini
bajo su consentimiento, o sea, con todo consentimiento informado y tal y cual,
y para así luego comparar a ver cuál
hace mejores preguntas y tal para para hacer luego artículos y tal.
Pero el coste es muy bajo, pero existe.
O sea, decir generar preguntas es texto, entonces no es muy alto
el coste en la API, pero sí tienes que tener un plan de pago.
Entonces.
Y claro, llevamos ha generado más de 30.000 preguntas de la herramienta
cuando la usan los alumnos y pues no sé, unos pocos cientos de euros,
a lo mejor 200 o 300 € no es el número exacto, porque como
tenemos unos créditos de investigación y la usamos para muchas cosas,
pues no sé el número exacto de lo nuestro, pero cuando hemos eh
ha habido un uso intensivo en lo que sea.
Pues mira, si dice este mes 20 €, bueno, pues.
O sea que no es un coste disparatado,
pero sí tiene coste, claro, y es solamente en algunas asignaturas.
A ver si se abriese un tipo de herramienta así a nivel toda la universidad
o similares, pues el coste sería más elevado.
Claro, entonces sí tiene un coste las APIs.
Lo que pasa es que al generar texto es bajo.
Bueno.
En nuestro
caso nosotros usamos la licencia de la UPM de CoPilot.
Vale que además lo bueno que tenía era que podíamos dar
el agente solo a la persona concreta.
¿O sea, seleccionamos el alumno con la cuenta del alumno,
con lo cual garantizaba que era el alumno que tú querías
en el grupo de intervención, pues tenía el en la herramienta no?
Entonces no sé cuánto cuesta la UPB
la licencia entonces bueno, muchísimo.
Lo que debo decir es que nosotros no tuvimos eh becario
para el desarrollo, que eso también sería un coste adicional, no para el proyecto.
Nosotros lo diseñamos.
No hubo ningún becario que se presentara, teníamos la beca, la opción
y parece ser que no se presentaron becarios,
pero apareció uno y dice no, que había elegido otro.
Entonces no, digamos que no, costosa costó nuestras horas,
que también cuestan un montón.
Nada.
Sí, no sé si hay alguna pregunta.
Yo no, no.
De todas maneras, aunque no, eh.
Yo creo que si nos vamos cinco minutos antes, Fernando, me lo vamos a agradecer.
Hay una pregunta ahí. Perdona por responder.
Discúlpame. Responder.
Bueno, nosotros en el caso de de de audio hemos utilizado
Gemini, pero tenemos utilizado Google Cloud.
Entonces Google Cloud.
En el caso de de las herramientas de conversión
de texto a a speech eh
tiene cierto cierto margen que es gratis.
Entonces para realizar las pruebas nos hemos excedido.
¿Es ese límite todavía, eh?
Por lo que no tengo un coste exacto.
De todas maneras, hemos desarrollado una parte paralela utilizando Open Source,
eh, que ese no tendría coste,
salvo que necesita tener una GPU, un equipo adecuado para para ejecutarlo.
Entonces para tiene un poco de de de soberanía digital.
Hemos utilizado modelos abiertos para para
bueno para
para mitigar los efectos del coste que tendría hacerlo
masivamente.
Sí, Bueno, perdonad que discúlpame, que es que antes.
¿No, no, no te había visto, eh?
Quizá por ir cerrando.
Yo creo que llevamos toda la mañana aquí y aunque creo que
vamos, ha sido muy interesante
todo lo que la gente que nos ha hablado no nos ha contado.
¿Pero creo que ya estamos todos un poco cansados
y me parece que que podemos irnos cinco minutitos antes eh?
¿Bueno, yo lo primero agradecer a las 11 presentaciones que ha habido,
aunque Enrique le agradezco dos veces porque he hecho dos eh?
Y yo no sé la sensación que lleváis vosotros.
Yo me llevo una sensación muy buena de que hay mucha gente haciendo cosas
ocultas, ocultas en mi grupo, en mi centro, en mi asignatura
y además casi todos estáis haciendo agentes
que resuelven problemas, que ayudan a
y además lo estáis haciendo con vuestro recursos.
Los pocos o muchos
que tengáis en vuestro centro, vuestra escuela, vuestro departamento
y esto creo que nos debe plantear cómo escalamos todo esto.
Vale, porque el la herramienta que hace preguntas pues no le puede valer a otros.
El que genera podcast pues no vale para todo.
O sea que decir hay muchas cosas aquí
se han puesto encima de la mesa que no son propias de la asignatura,
a diferencia de pies que se hacen de otro estilo,
donde haces una práctica para un laboratorio de
química súper avanzada, que hay poca gente en la universidad que lo puede utilizar.
Aquí se han puesto encima de la mesa cosas que creo que son escalables
y que tenemos que afrontar el reto de escalarlas, que
creo que no es sencillo porque cuando escalas primero
pues ya pierdes un poco de control en el sentido de que ya no puedes estar.
¿A lo mejor tan encima de la pregunta tiene que ser algo que funcione
más automáticamente,
eh? Otro problema es que el producto tiene que estar bien acabado
para que luego no reviente cuando lo empieces a utilizar en otros sitios.
En un problema de costes.
Enrique lo ha dicho esto no es
de momento no es muy caro, pero si lo escalamos puede serlo.
Además, a día de hoy todo esto está subvencionado y Ximo
me imagino que todos sus conscientes con 100 € que pagas
no se paga la infraestructura que han comprado las grandes tecnológicas,
con lo cual esto en algún momento va a empezar a subir el precio
y digamos si escalamos, pues tenemos que ver qué hacemos con eso.
Y en ese sentido ya lo he comentado antes,
estamos arrancando iniciativas para ser soberanos nuestros propios modelos.
Os invito a que la experiencia que tenéis creando vuestros
o poniendo vuestros propios modelos todos los que lo estáis haciendo
la compartáis con nosotros.
Nosotros estamos aprendiendo y necesitamos también ayuda en ese sentido. ¿No?
En cualquier
caso, y ya por por cerrar, hemos.
Bueno, espero que la jornada os haya sido útil.
A mí me.
¿Lo que me ha provocado es que tenemos mucho más trabajo todavía
que el que teníamos antes de empezar y y las mismas manos, las mismas manos
y los mismos euros que tenemos antes, pero mucha más ilusión, vale?
Así que nada, os invito, os invito a todos los que habéis contado cosas
a que sigáis en contacto con nosotros.
Vamos a reclamar, os vamos a pedir ayuda porque no, a veces no llegamos a todo.
A los que no habéis contado vuestras cosas pero estáis haciendo cosas.
Animaros a que nos las compartáis.
Creo que sería muy bueno tener un mapa de
día 1 de septiembre de 2026.
¿Qué experimentos están haciendo la universidad?
Tengamos un mapa para que los profesores que a lo mejor son menos osados
a la hora de meterse en estas cosas, pues puedan ir a un listado y decir ah,
mira, hay aquí un proyecto donde alguien está haciendo un generador de preguntas,
un corrector de prácticas de programación o lo que sea,
y que eso lo podamos compartir y escalar.
Y por mi
parte creo que nada más espero que las jornadas hayan sido útiles.
Yo en el descanso del café y me decía esto es muy útil.
Y yo decía más que útil, a mí me parece muy necesario.
Creo que es muy necesario que
que las personas que llevan ya un tiempo en esto
compartan su experiencia, que los que llevamos menos tiempo
veamos que se están haciendo cosas que son cosas aterrizadas,
que se pueden hacer, que la hacen compañeros, nuestro.
Y creo que en este bucle también ha salido mientras el café.
¿Creo que tenemos que meter a los alumnos, vale?
Hoy bueno, era una jornada para profes, vale,
pero creo que tenemos que tener también interacción con ellos.
En esos grupos de trabajo debemos integrarlos, eh,
La delegación de alumnos.
Ya he hablado con nosotros
en varias ocasiones que se quieren formar parte de esos grupos,
porque al final tenemos, digamos, son parte de la solución.
A veces los vemos como parte del problema,
el como lo están usando, pero tienen que ser parte de la solución.
Y por mi parte, nada más agradeceros que hayáis aguantado
aquí estoicamente hasta las dos tiene su mérito.
Las sesiones se han grabado, las dejaremos como siempre en la página
web, donde tenemos todas las cosas que hemos hecho en Primavera Tec,
las presentaciones también y acabar agradeciendo a todos los que habéis
hecho posible que esto se haya hecho, porque lo hemos hecho en un tiempo récord.
Creo que ha salido bastante bien.
Esto es mejor que lo digáis vosotros y
espero que pronto, no muy tarde, no antes de.
O sea, creo que antes de un año habrá que hacer la segunda jornada,
porque creo que esto va muy deprisa
y no podemos hacer una jornada anual porque eso es muy despacio.
Probablemente en otoño habrá que hacer otra cosa.
¿Vale?
Pues nada, muchas gracias a todos y que tengan un buen fin de semana.