Cumbre de IA "Back To School" 2025 – Día 2 resumen y enlace

Cumbre "Back To School AI Summit 2025" - Día 2

Este post proporciona una visión general de la "Back To School AI Summit 2025," un evento en línea de varios días centrado en la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, con miles de asistentes y presentadores de todo el mundo. El contenido abarca las grabaciones de las sesiones del segundo día, que se enfocan en la aplicación práctica, la ética, y las políticas de la IA. Los presentadores discuten la utilización de herramientas de IA para crear experiencias inmersivas en el aula, como simulaciones históricas y mejorar las habilidades metacognitivas de los estudiantes a través de prompts y co-planificación. También se abordan temas cruciales como la mitigación del sesgo en las herramientas de IA, el establecimiento de políticas escolares proactivas para la IA, y el uso de plataformas específicas de Google (Gemini, NotebookLM) y Grammarly para la responsabilidad y el aprendizaje personalizado.

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Podcast Resumen acerca de este Dia2 de la Cumbre : https://www.spreaker.com/episode/cumbre-ia-regreso-a-clases-2025-resumen-dia-2--67989738

Otra versión muy agradable del resumen del dia 2 de la Cumbre: https://www.spreaker.com/episode/ia-y-educacion-el-camino-de-la-imaginacion-a-la-etica-del-the-back-to-school-ai-summit-2025--67990199

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Resumen Ejecutivo

El segundo día de la cumbre "Back To School AI Summit 2025" reveló un cambio significativo en el discurso sobre la inteligencia artificial en la educación, pasando del miedo inicial a un enfoque proactivo y pedagógicamente sólido para su integración. Los temas centrales que surgieron de las presentaciones de expertos de todo el mundo incluyen: el uso del aprendizaje inmersivo con IA para transformar la educación de un consumo pasivo de información a una experiencia vivida que aumenta la participación y la retención (Jaden Schaefer); la necesidad crítica de una gobernanza y gestión de riesgos proactiva, utilizando marcos como "Evaluar, Revisar, Cumplir" y la "Indagación Apreciativa" para desarrollar políticas de IA que sean colaborativas y basadas en valores (Matthew Williams, Brett Rower & Rebecca Boltzma); la importancia de la supervisión crítica para combatir los sesgos inherentes a las herramientas de IA y garantizar la equidad para todos los estudiantes (Victoria Hedland); y un enfoque en fomentar la metacognición, posicionando a la IA como un "socio de pensamiento" en lugar de una "máquina de respuestas" para promover un aprendizaje más profundo (Stephanie Halt). Simultáneamente, líderes de la industria de Google, Grammarly, Snorkel y Zaka AI demostraron un avance significativo en el desarrollo de herramientas educativas sofisticadas, ahora fundamentadas en la ciencia del aprendizaje, diseñadas para apoyar estos objetivos pedagógicos a través de funciones como tutoría guiada, análisis del proceso de escritura y retroalimentación inmediata sobre el razonamiento del estudiante.

Introducción al Evento

La cumbre "Back to School AI Summit 2025" es un evento en línea de una semana de duración, presentado por "The AI Educator" y conducido por Dan Fitzpatrick. El segundo día del evento congregó a una audiencia global de más de 3,160 asistentes registrados de 110 países y todos los estados de EE. UU., incluyendo educadores, líderes e innovadores. El objetivo de la cumbre es proporcionar ideas prácticas, mejores prácticas y estrategias para integrar la inteligencia artificial en la educación. El evento es gratuito gracias al apoyo de patrocinadores clave como Brisk Teaching, Grammarly, Magic School, Google for Education, Seeds by Zaka y Snorkel, entre otros.

Tema Central 1: La Imaginación y el Aprendizaje Inmersivo

Jaden Schaefer, podcaster de IA y CEO de AI Box, argumentó que el mayor obstáculo para la adopción de la IA en la educación no es el miedo o el escepticismo, sino la falta de imaginación sobre lo que ya es posible. Propuso un cambio hacia el aprendizaje inmersivo, donde la IA actúa como "una puerta, una máquina del tiempo, un traductor y un narrador de historias".

• La IA como Puerta a Experiencias Vívidas: Schaefer utilizó el ejemplo de un inmigrante que llega a Nueva York en 1830. Mientras que un libro de texto ofrece hechos, una IA habilitada por voz (como el modo de conversación de ChatGPT) puede transportar a un estudiante a ese entorno, permitiéndole hacer preguntas, escuchar los sonidos y sentir la atmósfera, convirtiendo la historia en una "experiencia vivida".

• Marco de las "Tres R" de la Inmersión:

    ◦ Relatabilidad: Los estudiantes conectan lo que aprenden con sus propios intereses y curiosidad, formulando preguntas que les importan.

    ◦ Realismo: La experiencia se siente auténtica a través de descripciones ricas en detalles sensoriales, lo que ayuda a que el conocimiento se fije.

    ◦ Retención: Recordamos experiencias, no conferencias. El aprendizaje inmersivo crea recuerdos duraderos.

• Evidencia y Respaldo Científico: Schaefer citó múltiples estudios y teorías para respaldar este enfoque:

    ◦ Un metaanálisis del British Journal of Educational Technology encontró que los chatbots mejoran significativamente los resultados del aprendizaje.

    ◦ Un metaanálisis de 2024 sobre ChatGPT concluyó que mejoraba el rendimiento del aprendizaje, la precisión y el pensamiento de orden superior.

    ◦ La investigación sobre Realidad Virtual en el aula demostró un aumento en el compromiso cognitivo, emocional y conductual.

    ◦ La investigación de Richard Mayor y la Teoría de la Codificación Dual confirman que los estudiantes aprenden mejor con una combinación de palabras y elementos visuales.

• Marcos Prácticos para el Aula:

    ◦ Modelo Copiloto: El maestro es el piloto que establece el destino y controla la experiencia; la IA es el copiloto que apoya el viaje.

    ◦ Pasos para Lecciones Inmersivas: 1) Preparar el escenario (proporcionar contexto y límites), 2) Abrir la puerta (dejar que la IA se convierta en el mundo a explorar), 3) Debriefing (reflexionar para convertir el entretenimiento en educación).

    ◦ Modelo SPEAK para Prompts: Un acrónimo para crear prompts efectivos: Set the time and place (Establecer tiempo y lugar), Pick your persona (Elegir un personaje), Engage (Interactuar), Add sensory details (Añadir detalles sensoriales), Keep it interactive (Mantenerlo interactivo).

Tema Central 2: Gobernanza y Gestión de Riesgos en la Implementación de IA

Un tema recurrente fue la necesidad de que las instituciones educativas pasen de una postura reactiva a una gestión proactiva y estructurada de la IA, estableciendo políticas y salvaguardias claras.

El Enfoque Proactivo de Tres Pasos (Matthew Williams)

Matthew Williams, líder de una escuela internacional, advirtió que muchas escuelas han "saltado directamente a la implementación" sin los procesos de evaluación y pilotaje adecuados. Propuso un marco de tres pasos:

1. Evaluar: El mayor riesgo es "no saber" qué herramientas están utilizando los profesores y los estudiantes. Las escuelas deben utilizar encuestas, conversaciones y observaciones para obtener una imagen clara del uso actual de la IA.

2. Revisar: Las escuelas deben identificar y supervisar los usos de "alto riesgo" de la IA (según la Ley de IA de la UE), como la selección de estudiantes o la calificación que determina la ubicación en las clases. También deben realizar evaluaciones de riesgo para casos de uso específicos, como un chatbot de Enrique VIII, para anticipar y mitigar problemas potenciales como imprecisiones históricas o respuestas inapropiadas.

3. Cumplir: Se debe crear un registro de las herramientas de IA aprobadas, establecer pautas claras sobre lo que está permitido y lo que no, y desarrollar un proceso de reparación para cuando las cosas salgan mal.

Creación de Políticas a través de la Indagación Apreciativa (Brett Rower & Rebecca Boltzma)

Brett Rower y Rebecca Boltzma presentaron un estudio de caso sobre cómo ayudaron a una escuela de California a desarrollar su política de IA utilizando la Indagación Apreciativa (la "otra IA").

• Un Cambio de Enfoque: En lugar del enfoque tradicional que pregunta "¿Qué está roto? ¿Qué te asusta?", la Indagación Apreciativa pregunta "¿Qué está funcionando bien? ¿Qué pasaría si todo esto saliera bien?".

• El Proceso de las 5D:

    1. Definir: Darle al desafío un enfoque positivo.

    2. Descubrir: Encontrar los puntos brillantes y lo que ya funciona.

    3. Soñar (Dream): Imaginar juntos un futuro ideal para el uso de la IA.

    4. Diseñar: Co-crear directrices que apoyen esa visión compartida.

    5. Destino: Tratar la política como un documento vivo que se adapta con el tiempo.

• Resultados Clave: Este proceso, que involucró a todos los interesados (profesores, padres, estudiantes y líderes), no resultó en una política única y rígida. En su lugar, se creó un marco basado en valores compartidos que otorgaba flexibilidad a los departamentos y autonomía a los profesores, garantizando la adhesión de toda la comunidad.

Tema Central 3: Fomentando la Equidad y la Metacognición

Varios ponentes se centraron en cómo utilizar la IA para profundizar el aprendizaje y garantizar que sea equitativo para todos los estudiantes, en lugar de simplemente externalizar el pensamiento.

La Lucha contra el "Gran Sesgo Malo" (Victoria Hedland)

Victoria Hedland, conocida como "The AI Bias Girl", utilizó la metáfora de los Tres Cerditos para ilustrar la importancia de la supervisión crítica.

• La Metáfora: La escuela del "cerdo de paja" (sin políticas ni supervisión) y la del "cerdo de palo" (con políticas pero sin acción sobre las preocupaciones) fueron derribadas por el "Gran Sesgo Malo". La escuela del "cerdo de ladrillo" sobrevivió porque tenía formación, sistemas de reporte y una supervisión crítica activa.

• El "Efecto Lupa": Hedland demostró cómo la IA puede ofrecer explicaciones cognitivamente menos exigentes a estudiantes con nombres femeninos o de minorías en comparación con nombres masculinos. Estos pequeños sesgos se magnifican con el tiempo, creando vías de aprendizaje desiguales.

• Estrategias Prácticas: Para ser un "cerdo de ladrillo", las escuelas deben asignar roles de IA, llevar a cabo formación sobre sesgos, organizar "clínicas de sesgos" para discutir resultados extraños y mantener un registro de riesgos de sesgo.

La IA como Socio del Pensamiento (Stephanie Halt)

Stephanie Halt, Directora de Enseñanza y Aprendizaje, enfatizó que el enfoque debe estar en la metacognición.

• Sistema de Semáforo: Un sistema simple para guiar el uso de la IA en las tareas:

    ◦ Rojo: No se permite el uso de IA (ej. trabajos de curso, exámenes).

    ◦ Ámbar: Se permite cierto uso de IA con mediación humana (ej. borradores, investigación).

    ◦ Verde: Uso libre como co-creador para la exploración.

• Calificar el Proceso, no el Producto: Halt reveló una estrategia clave: "De hecho, califico el chat, las preguntas, no el producto en absoluto". Esto anima a los estudiantes a utilizar la IA para la indagación y la exploración, en lugar de para obtener respuestas rápidas.

• Estrategias Clave: Utilizar la IA para modelar el "pensamiento en voz alta", crear ciclos de retroalimentación instantánea y enseñar ingeniería de prompts para que los estudiantes planifiquen su pensamiento de manera deliberada.

Tema Central 4: Herramientas y Plataformas Emergentes en IA Educativa

La cumbre contó con la participación de varias de las principales empresas de tecnología educativa, que presentaron herramientas y funciones de IA cada vez más sofisticadas y alineadas con la pedagogía.

Plataforma / Compañía

Ponente(s)

Características y Enfoque Clave

Google

Maureen Hmans & Dave Messa

Visión Basada en la Ciencia del Aprendizaje: La familia de modelos LearnLM de Google, integrada en Gemini, está diseñada con principios pedagógicos para potenciar el aprendizaje. Nuevas Funciones: Aprendizaje Guiado en Gemini actúa como un tutor, desglosando temas; Cuestionarios y Tarjetas de Estudio se generan a partir de cualquier documento; Investigación Profunda sintetiza información de cientos de sitios web; e integraciones profundas con Google Classroom y NotebookLM.

Grammarly

Matt Hagerty

Herramienta "Authorship": Una solución para la integridad académica que no es un detector de IA, sino un "recibo de lectura" que muestra el origen de las palabras (escritas, copiadas, generadas por IA). Su objetivo es restaurar la confianza y convertir el proceso de escritura en una oportunidad de aprendizaje y reflexión, proporcionando datos sobre el tiempo dedicado y las revisiones.

Snorkel

John Lavin

Retroalimentación Inmediata sobre el Razonamiento: Los estudiantes graban una explicación verbal y visual de su pensamiento. La IA analiza tanto la voz como las acciones en pantalla para proporcionar retroalimentación personalizada e instantánea sobre su proceso de razonamiento, "cerrando el ciclo de retroalimentación" rápidamente.

Seeds by Zaka

Amanda Hatcham

Currículo Completo de IA: Ofrece un currículo estructurado y práctico de IA para los grados 4-12, una plataforma digital (Seeds Hub) con herramientas para educadores y actividades gamificadas para estudiantes, y un programa de formación para profesores. El enfoque está en el aprendizaje activo y la resolución de problemas del mundo real.