¿Qué es la Inteligencia Artificial (AI)?
Segun la propia inteligencia artificial ChatGPT, el IA se define como «un campo de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas y programas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones, el aprendizaje automático y la resolución de problemas, entre otros. La inteligencia artificial se basa en algoritmos y modelos computacionales que permiten a los sistemas »aprender’ de los datos, adaptarse a nuevas situaciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.». Algunos ejemplos de esto son el anterior mencionado ChatGPT, Google, Perplexity AI y otros.
¿Por qué Inteligencia Artificial?
En cumplimiento con las metas establecidas por la Circular 008 del Decanato de Asuntos Académicos (DAA), 2023-24 para desarrollar iniciativas orientadas a la elaboración de un plan académico-investigativo del Recinto de Río Piedras en cuanto a la Inteligencia Artificial (IA), comparto los siguientes lineamientos para el uso responsable de la IA en la docencia, así como algunas guías propuestas sobre la Integridad Académica y el Uso de Inteligencia Artificial en los trabajos académicos. Estos lineamientos son producto de las discusiones y reflexiones desarrolladas por el Grupo de Trabajo sobre la IA en el Recinto de Río Piedras y del Consejo de Integridad Académica, ambos cuerpos adscritos al DAA.
Lineamientos y guías para la integración y uso de la Inteligencia Artificial (IA) en los proyectos académicos y de investigación del Recinto de Río Piedras
La IA está transformando el panorama educativo a nivel mundial, ofreciendo herramientas innovadoras que pueden enriquecer el aprendizaje y facilitar enseñanza, la investigación y otras labores de la docencia. Basado en las políticas, guías y prácticas propuestas por la UNESCO (2023) y por el Departamento de Educación de los Estados Unidos (2024), definimos IA como máquinas capaces de imitar ciertas funcionalidades de la inteligencia humana incluyendo la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción del lenguaje e incluso la producción creativa.
En la Universidad de Puerto Rico, Recinto de Río Piedras, reconocemos la importancia de integrar estas herramientas de manera ética, responsable y alineada con nuestros valores institucionales. Esto, para promover el pensamiento crítico y el diseño de actividades educativas innovadoras que respondan a las necesidades del estudiantado del siglo XXI, fortaleciendo el compromiso de nuestra institución con una educación transformadora y de calidad.
A tales efectos, esta circular se propone:
- establecer guías generales para integrar la IA en los procesos de enseñanza, aprendizaje e investigación; y
- orientar a la comunidad académica sobre estrategias para mantener los lineamientos de integridad académica en todos los niveles de la academia donde se produzca conocimiento.
- Establecer que todo prontuario o sílabo de curso incluya el nivel de uso de la la política de uso de herramientas de inteligencia artificial, así como establecer que en las instrucciones de cada trabajo o evaluación se especifique claramente si se permite el uso de IA, y bajo qué condiciones específicas esto sería aceptable.
Anejo B. MODELO – ACUERDO DE INTEGRIDAD ACADÉMICA
Referencias
- Perkins, M., Furze, L., Roe, J., MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6).
- UNESCO. (2024). Guía para el uso de la IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura 7, París, Francia. ISBN: 978-92-3-300221-0
- U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2024). Empowering Education Leaders: A Toolkit for Safe, Ethical, and Equitable AI Integration, Washington, D.C.
Para facilitar la toma de decisiones sobre el uso responsable y ético de la IA en la sala de clases se propone el establecimiento de cinco (5) niveles de uso, según el modelo de escala AIAS (Perkins, Furze, Roe, MacVaugh, 2024):
Nivel 0: Uso Prohibido de la IA
Descripción: No se permite el uso de herramientas de la IA en ninguna parte del proceso de enseñanza-aprendizaje.
Justificación: Se aplica a tareas o actividades donde la originalidad y el esfuerzo personal son esenciales para la evaluación del aprendizaje, como ensayos reflexivos, exámenes escritos, o proyectos creativos.
Ejemplos de actividades:
Exámenes administrados de modo presencial o en línea.
Ensayos reflexivos o análisis críticos sin asistencia externa.
Trabajos académicos que requieran habilidades manuales específicas o procesos detallados.
· Ejemplo de texto para los sílabos
«En este curso, todas las técnicas o los instrumentos para la evaluación del aprendizaje deberán completarse sin asistencia de herramientas de Inteligencia
Artificial. El objetivo es garantizar que el estudiante demuestre sus conocimientos, destrezas, habilidades y comprensión fundamentales en un entorno controlado. Cualquier uso de la IA en las técnicas o los instrumentos para la evaluación del aprendizaje será considerado una violación de las normas de integridad académica.»
Nivel 1: Uso Restringido de la IA (Consulta General)
· Descripción: Se permite el uso de las herramientas de la IA únicamente para consultas generales, como generación de ideas, investigación inicial o revisión de conceptos básicos.
· Justificación: Fomentar el pensamiento crítico y la consulta y estudio de un contenido, limitando el impacto directo de la IA en los trabajos académicos o productos finales.
· Requisitos: El estudiantado debe citar el uso de herramientas de IA en las referencias del trabajo o producto final.
· Ejemplos de actividades:
o Elaboración de mapas conceptuales o lluvia de ideas.
o Consulta para generar ejemplos o comprender un tema.
· Ejemplo de texto para los sílabos:
«Puede(s) utilizar herramienta(s) de Inteligencia Artificial únicamente para actividades previas a una tarea o un trabajo académico, como la lluvia de ideas, la planificación o la investigación inicial. Sin embargo, la presentación final debe demostrar claramente cómo ha(s) desarrollado y refinado estas ideas de forma independiente. Se requiere incluir una breve declaración en la tarea o el trabajo explicando cómo se utilizó la IA.»
Nivel 2: Uso Moderado de la IA (Apoyo en el Proceso)
· Descripción: Se permite el uso de la IA como apoyo en partes o tareas específicas de en un trabajo académico, como revisar la gramática, estructurar ideas o realizar traducciones.
· Justificación: Fomentar la revisión y el mejoramiento técnico del trabajo y la productividad, sin reemplazar el esfuerzo cognitivo y creativo principal del estudiante.
· Requisitos: Declaración explícita del uso de la IA, incluyendo cómo y dónde se aplicó.
· Ejemplos de actividades:
o Revisión gramatical de ensayos o trabajos.
o Estructuración inicial de propuestas.
o Traducción de texto con herramientas como DeepL o ChatGPT.
· Ejemplo de texto para los sílabos
«El uso de herramientas de inteligencia artificial está permitido para tareas
específicas en un trabajo académico, tales como generar ideas, redactar textos preliminares, recibir retroalimentación y refinar el trabajo. No obstante, debe(s) evaluar y modificar críticamente cualquier contenido generado por la IA, demostrando una comprensión profunda del material. Se requiere incluir una sección en el trabajo indicando cómo se utilizó la IA y cómo se refinaron sus aportes.»
Nivel 3: Uso Ampliado de la IA (Co-creación)
· Descripción: Se permite la colaboración entre el estudiantado y la IA en el proceso de creación, siempre que el estudiantado mantenga el control intelectual y evalúe críticamente los resultados generados por la IA.
· Justificación: Promueve la alfabetización digital y el desarrollo de competencias tecnológicas en la interacción con IA.
· Requisitos:
o Justificación detallada del uso de IA en el proceso.
o Reflexión crítica sobre la calidad y relevancia de los resultados generados.
· Ejemplos de actividades:
o Desarrollo de borradores de trabajos académicos o proyectos creativos.
o Propuestas de diseño gráfico o multimedia basadas en indicaciones del estudiante.
o Análisis de datos preliminares o resúmenes de investigación generados por la IA.
· Ejemplo de texto para los sílabos
«En este curso, puede(s) emplear herramientas de Inteligencia Artificial para realizar investigaciones, redactar, analizar datos y refinar resultados, siempre que dirija(s) y supervise(s) su uso para cumplir con los objetivos del trabajo o proyecto. Debe asegurase de demostrar pensamiento crítico y habilidades analíticas al integrar los resultados generados por la IA. Se requiere incluir una declaración sobre el uso de la IA, especificando cómo contribuyó al trabajo o producto final.»
Nivel 4: Uso Abierto de la IA (Sin Restricciones)
· Descripción: Se permite el empleo de herramientas de la IA, siempre que el estudiantado sea transparente sobre su uso y el enfoque educativo del curso respalde esta práctica.
· Justificación: Adecuado para cursos con proyectos que buscan explorar el potencial de la IA como parte integral de los aprendizajes esperados.
· Requisitos: Transparencia total sobre el uso de IA y su integración en la actividad académica.
· Ejemplos de actividades:
o Proyectos experimentales sobre el diseño e integración de la IA en educación o investigación.
o Creación de contenido multimedia o simulaciones con herramientas de la IA.
o Evaluaciones de herramientas de la IA.
· Ejemplo de texto para los sílabos
«Este curso fomenta el uso creativo y colaborativo de herramientas de Inteligencia Artificial para explorar soluciones innovadoras, generar nuevos conocimientos o resolver problemas complejos. Puede(s) trabajar junto con el profesor o la profesora para diseñar enfoques únicos que integren la IA en determinados contextos. Es fundamental documentar cómo se utilizó la IA para diseñar estrategias novedosas y qué impacto tuvo en los resultados finales.
Guías recomendadas por el Decanato de Asuntos Académicos del Recinto de Río Piedras- Universidad de Puerto Rico, sobre la Integridad Académica y el uso de IA en los trabajos académicos
En el contexto de la integración de la IA en la educación universitaria, el DAA establece las siguientes guías para garantizar un uso ético, transparente y adecuado de esta en los trabajos académicos:
1. Uso responsable y transparente de la IA
- El estudiantado debe declarar explícitamente el uso de la IA en la creación de cualquier trabajo o producto académico. Esto incluye herramientas generativas de la IA, como ChatGPT, Copilot, DALL-E, o programado (software) especializado en análisis de datos.
- Es obligatorio incluir en las referencias o al final del trabajo o producto académico.
- La herramienta de la IA utilizada.
- El propósito de su uso (ejemplo: «ChatGPT para revisión gramatical» o «DALL-E para generación de imágenes»).
- Un breve comentario crítico sobre la contribución de la herramienta de IA al trabajo o producto final.
2. Respeto a la Propiedad Intelectual
- Todo contenido generado con la IA debe cumplir con las regulaciones establecidas por la Certificación Núm. 140, 1992-1993 del Consejo de Educación Superior, Política Institucional sobre Derechos de Autor. El estudiantado y el profesorado debe asegurarse de que el uso de la IA y sus herramientas no infrinja los derechos de autor ni las normas de uso aceptable, ético y responsable.
3. Integridad Académica
- La utilización de la IA no debe sustituir el esfuerzo personal del estudiantado en el desarrollo de habilidades críticas y analíticas.
- Se considera una violación a la normativa de Integridad Académica del Recinto de Río Piedras (Certificación Núm. 66, 2023-24 del Senado Académico del Recinto de Rio Piedras, Integridad académica – Decanato de Asuntos Académicos ) el uso no declarado de herramientas de la IA y otras fuentes o recursos, así como el plagio de contenidos generados por estas.
- Los profesores y las profesoras tienen la potestad de solicitar versiones intermedias de los trabajos académicos o tareas asignadas (borradores o registros de trabajo) para verificar el proceso seguido por el estudiantado.
4. Lineamientos según el nivel académico y modalidad de uso
- Los profesores y las profesoras deberán especificar en las instrucciones si permiten, restringen o prohíben el uso de la IA en las actividades y tareas académicas, alineándose con los niveles establecidos en los Lineamientos para el Uso Responsable de la IA en la Docencia.
- Las actividades que permitan el uso de IA deben estar diseñadas para fomentar el pensamiento crítico y el análisis reflexivo sobre las limitaciones y capacidades de la IA y sus herramientas.
5. Uso de la IA en la evaluación y creación de contenidos
- En los cursos que involucren la creación de multimedios, el diseño de simulaciones o el análisis de datos, el uso de la IA será permitido, siempre que cumpla con las políticas de transparencia y el propósito académico de la actividad o tarea.
- Se prohíbe el uso de IA para generar respuestas automáticas en instrumentos de evaluación supervisados, tales como exámenes o cuestionarios.
6. Capacitación y alfabetización digital
- El DAA fomentará la capacitación de estudiantes, profesores y profesoras sobre el uso ético y responsable de la IA a través de talleres, guías prácticas y recursos disponibles en el Centro para la Excelencia Académica y sus plataformas.
- Se integrarán módulos de alfabetización digital en los programas académicos para promover la comprensión crítica de la IA y sus herramientas.
7. Consecuencias del uso indebido de la IA
- El uso indebido de herramientas de la IA será evaluado bajo el marco de la política institucional sobre la integridad académica, y puede conllevar sanciones, según lo dispuesto en el Reglamento General de la Universidad de Puerto Rico, el Reglamento General de Estudiantes y otras normativas vigentes en la Universidad de Puerto Rico y el Recinto de Río Piedras.
Descargue la GUÍA PARA EL USO RESPONSABLE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL CURSO
Nivel 0: Uso Prohibido de la IA
«En este curso, todas las técnicas o los instrumentos para la evaluación del aprendizaje deberán completarse sin asistencia de herramientas de Inteligencia Artificial. El objetivo es garantizar que el estudiante demuestre sus conocimientos, destrezas, habilidades y comprensión fundamentales en un entorno controlado. Cualquier uso de la IA en las técnicas o los instrumentos para la evaluación del aprendizaje será considerado una violación de las normas de integridad académica.»
Nivel 1: Uso Restringido de la IA (Consulta General)
«Puede(s) utilizar herramienta(s) de Inteligencia Artificial únicamente para actividades previas a una tarea o un trabajo académico, como la lluvia de ideas, la planificación o la investigación inicial. Sin embargo, la presentación final debe demostrar claramente cómo ha(s) desarrollado y refinado estas ideas de forma independiente. Se requiere incluir una breve declaración en la tarea o el trabajo explicando cómo se utilizó la IA.»
Nivel 2: Uso Moderado de la IA (Apoyo en el Proceso)
«El uso de herramientas de inteligencia artificial está permitido para tareas específicas en un trabajo académico, tales como generar ideas, redactar textos preliminares, recibir retroalimentación y refinar el trabajo. No obstante, debe(s) evaluar y modificar críticamente cualquier contenido generado por la IA, demostrando una comprensión profunda del material. Se requiere incluir una sección en el trabajo indicando cómo se utilizó la IA y cómo se refinaron sus aportes.»
Nivel 3: Uso Ampliado de la IA (Co-creación)
«En este curso, puede(s) emplear herramientas de Inteligencia Artificial para realizar investigaciones, redactar, analizar datos y refinar resultados, siempre que dirija(s) y supervise(s) su uso para cumplir con los objetivos del trabajo o proyecto. Debe asegurase de demostrar pensamiento crítico y habilidades analíticas al integrar los resultados generados por la IA. Se requiere incluir una declaración sobre el uso de la IA, especificando cómo contribuyó al trabajo o producto final.
Nivel 4: Uso Abierto de la IA (Sin Restricciones)
«Este curso fomenta el uso creativo y colaborativo de herramientas de Inteligencia Artificial para explorar soluciones innovadoras, generar nuevos conocimientos o resolver problemas complejos. Puede(s) trabajar junto con el profesor o la profesora para diseñar enfoques únicos que integren la IA en determinados contextos. Es fundamental documentar cómo se utilizó la IA para diseñar estrategias novedosas y qué impacto tuvo en los resultados finales.»
Reacciones-DCODE-IntArtificial
Propuesta de Integración de la inteligencia artificial en el Plan Estratégico de la UPR
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando rápidamente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. Desde la atención médica hasta la fabricación y la logística, estas tecnologías están transformando la manera en que las empresas y organizaciones operan, mejorando la eficiencia y la eficacia en una variedad de campos. En el ámbito educativo, puede ser una herramienta poderosa para mejorar los procesos académicos, administrativos y de investigación.
En la Universidad de Puerto Rico (UPR), la integración de la IA en su Plan Estratégico puede tener un gran impacto en la eficiencia, efectividad y calidad de los procesos y operaciones. Según un estudio realizado por la consultora McKinsey & Company (2018), la IA tiene el potencial de automatizar el 45% de las tareas en las empresas, lo que resultaría en una mejora significativa en la eficiencia y la reducción de costos. Además, un informe de la firma de investigación Gartner predice que para 2024, el 75% de las empresas podrán en funcionamiento modelos de inteligencia artificial en sus ambientes de trabajo (In Motion, 2022).
Dentro de las instituciones educativas, la inclusión de tecnologías basadas en IA supone el personalizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, lo que puede tener un impacto positivo en su rendimiento académico y en la retención estudiantil. De acuerdo con Technavio (2022) se espera que el mercado de inteligencia artificial en el sector de la educación crezca en USD 374.3 millones durante el periodo 2021-2026, con una tasa compuesta anual de crecimiento del 48.15%. Debido principalmente al aumento en la demanda de los sistemas de tutorías inteligentes. Al mismo tiempo y basado en un análisis detallado de alrededor de 25 proveedores que operan en el mercado de la IA en el sector educativo, destacaron la creciente importancia de los chatbots como uno de los principales impulsores del crecimiento del mercado de IA en el sector de la educación en los próximos años.
De acuerdo al informe de Global Market Insights (2023), el mercado de la IA en educación se espera que alcance los 30 mil millones de dólares para 2032. La adopción creciente de estos servicios en instituciones educativas impulsará el crecimiento del mercado, especialmente en el segmento de servicios, que se espera que supere los 10 mil millones de dólares para 2032. Estas tecnologías se están utilizando en la identificación y atraer estudiantes, predicción de matrículas, detección de estudiantes en riesgo de problemas académicos o que se den de baja, y también en programas de aprendizaje personalizados. En estos momentos, los principales actores en el mercado de IA en educación incluyen a Amesite Inc., Microsoft Corporation, C3 AI, Alphabet Inc. y Coursera.
En un artículo publicado en la revista Forbes (2022), se establece que el uso de IA en la educación superior es cada vez más común, con muchas universidades y colegios explorando cómo pueden mejorar los resultados estudiantiles y abordar desafíos persistentes como aumentar la matrícula, mejorar la retención de estudiantes y asignar ayuda financiera. Desde correos electrónicos generados por IA que alertan a estudiantes sobre fechas límite importantes, hasta chatbots que responden preguntas de estudiantes sobre programación de clases, las universidades están descubriendo que pueden automatizar tareas rutinarias de manera efectiva y eficiente. El artículo ofrece los siguientes ejemplos:
- Arijit Sengupta, fundador de Aible, una compañía de IA con sede en San Francisco, cree que las universidades y colegios deben centrarse en lograr objetivos tangibles y resultados específicos que sean más importantes para la institución al utilizar la IA. En lugar de que los expertos en informática busquen el algoritmo perfecto, las instituciones deben centrarse en cambiar sus prácticas para aprovechar lo que el aprendizaje automático les ha proporcionado en términos de predicciones y recomendaciones.
- Sengupta ofrece un ejemplo de una universidad privada de tamaño mediano que gastaba miles de dólares para comprar listas de posibles estudiantes y dedicaba cientos de horas llamando a estudiantes de esas listas para aumentar el porcentaje de solicitantes que finalmente se matricularon en la universidad. Sin embargo, los resultados fueron decepcionantes, con menos del 10% de solicitantes inscribiéndose oficialmente en la universidad. Aible pudo generar un modelo que guio a la universidad hacia una orientación mucho más precisa de estudiantes. Identificó un subconjunto de solicitantes que eran más propensos a responder a llamadas telefónicas oportunas de la facultad en función de sus características demográficas, niveles de ingresos e historial familiar de asistencia universitaria. También identificó la cantidad de ayuda financiera necesaria para influir en su decisión de inscripción. La universidad luego hizo llamadas personales a esos estudiantes con ofertas de ayuda financiera personalizadas. La intervención tomó alrededor de tres semanas y los resultados preliminares indican que la universidad probablemente verá un aumento del 15% en su rendimiento de matrícula.
- Otro ejemplo es la Universidad Nova Southeastern en Ft. Lauderdale, Florida, que quería utilizar sus datos para mejorar la retención de estudiantes universitarios. Utilizó una solución de Aible para identificar a estudiantes que eran más propensos a abandonar y ayudó al centro de éxito académico y estudiantil de la universidad a orientar y priorizar sus esfuerzos de retención para los estudiantes con mayor riesgo. Además, una estrategia efectiva de IA podría ayudar a una universidad a orientar cambios curriculares, intensificar su asesoramiento y ofrecer servicios de apoyo mucho antes.
En la misma línea, un artículo publicado en el Harvard Business Review (Page & Gehlbach, 2018), investigadores de la Universidad Estatal de Georgia probaron la eficacia de un sistema de IA llamado «Pounce» para ayudar a estudiantes de secundaria en su transición a la universidad. Este sistema utiliza datos universitarios sobre el progreso de estudiantes en tareas requeridas y
proporciona alcance personalizado y basado en texto para ayudar a estudiantes a superar los desafíos específicos que enfrentan en su transición a la universidad. A través de un estudio experimental, se encontró que estudiantes que recibieron la ayuda de «Pounce» completaron sus tareas de pre-matrícula requeridas y se matricularon a tiempo en tasas significativamente más altas que aquellos que recibieron la ayuda estándar de la universidad. Además, el sistema redujo el abandono de estudiantes en verano en un 21%. Según este mismo artículo, esto tiene implicaciones más amplias para el uso de la IA dentro de las instituciones se puede cambiar la relación de una organización con sus empleados, clientes o usuarios de reactiva a proactiva. Los sistemas de comunicación habilitados por IA también pueden hacer que los estudiantes sean más proactivos y pueden ayudar a las instituciones a utilizar datos individualizados de manera eficiente para perseguir sus objetivos de manera más efectiva.
Además, en un artículo publicado por Wiley University (2022) indica que la IA tiene el potencial de cambiar significativamente las prácticas de reclutamiento de estudiantes nacionales e internacionales, acelerar el proceso de admisión, mejorar los esfuerzos de retención de estudiantes, y aumentar la eficiencia operativa y la calidad de la experiencia de los estudiantes en general. Estas pueden proporcionar asistencia para resolver el problema de la deserción y mejorar la reputación y el rendimiento financiero de las instituciones. Si bien el mayor beneficio parece ser de naturaleza temporal, su implementación permite que el personal administrativo se concentre en mejorar la experiencia de los estudiantes.
En un artículo que presenta ocho estudios sobre la inteligencia artificial y las aplicaciones móviles que ayudan a estudiantes universitarios con trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) y otras discapacidades con su trabajo académico, los autores concluyeron que las herramientas basadas en IA y las aplicaciones móviles pueden ser útiles para estudiantes universitarios con TDAH y otras discapacidades. Además, concluye que, a pesar de la escasa evidencia científica sobre su eficacia y accesibilidad, educadores y proveedores de servicios deben apoyar a estudiantes en el uso adecuado y crítico de estas herramientas, así como en el desarrollo de habilidades académicas esenciales. Al mismo tiempo, indicaron que desarrolladores y investigadores deben colaborar con usuarios finales para diseñar e implementar soluciones que satisfagan sus necesidades y preferencias (Fichten, 2022). Al mismo tiempo la UNESCO (2021) en su Agenda de Educación 2030, está comprometida con aprovechar el potencial de las tecnologías basadas en IA en la educación para alcanzar sus objetivos, velando por los principios fundamentales de inclusión y equidad. A la vez, ha preparado una guía para ayudar en las formuladores de políticas educativas a integrar estas tecnologías “Inteligencia Artificial y Educación: Guía para las personas a cargo de formular políticas” (UNESCO, 2021).
Siendo la UPR la principal institución de educación superior en Puerto Rico, con una larga historia de excelencia académica y compromiso con el desarrollo y la innovación en la isla, en línea con su misión de proporcionar educación de alta calidad y promover la investigación y el desarrollo, puede beneficiarse significativamente de la integración de la IA en sus procesos académicos y
operaciones. Podemos citar tres iniciativas encaminadas a integrar la IA en los servicios a estudiantes. Por ejemplo, la Oficina de Servicios para los Estudiantes con Impedimentos (OSEI) del Recinto de Río Piedras implantó en fase beta un asistente virtual oseiBot. Este asistente fue desarrollado con el propósito de brindar orientación sobre los servicios que se ofrecen a estudiantes con diversidad funcional. Además, tiene módulos de orientación de otros servicios, tales como, servicios de la oficina de registraduría, asistencia económica, decanatos auxiliares
para asuntos estudiantiles de las facultades, entre otros. Conjuntamente, se desarrolló e implementó un sistema de automatización de las solicitudes de servicios de OSEI y del Departamento de Consejería para el Desarrollo Estudiantil (DCODE) del Recinto de Río Piedras. Este sistema ha permito una mayor disponibilidad para solicitar servicios, un mejor seguimiento para darle la atención personalizada a nuestros estudiantes. Lo que ha dado como resultados en un incremento significativo de solicitud de servicios y mayor atención a las necesidades de servicios de consejería, salud mental y de acomodo razonables. Esto, debido a que estudiantes pueden solicitar servicios 24/7 y reciben comunicaciones automatizadas sobre el estatus de su solicitud de servicios.
Otro ejemplo, es el Bachillerato en Ciencias en Tecnología de Ingeniería de la Información de reciente creación, del Recinto de Bayamón que formará a futuros profesionales en áreas de tecnologías, tales como la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas, el Desarrollo de Ciudades Inteligentes, entre otras.
Dentro de estas razones expuestas, y los objetivos específicos propuestos es que el plan estratégico adopte la implementación de soluciones de IA para automatizar procesos administrativos y optimizar la asignación de recursos, la integración en la oferta académica para personalizar la experiencia de aprendizaje de estudiantes. Además, desarrollar herramientas para mejorar la investigación, producción de conocimiento, y la colaboración con otras universidades y empresas de tecnología para promover el desarrollo y la implementación de soluciones innovadoras y eficaces.
Por otra parte, en el contexto de la acreditación, estas tecnologías pueden ser útiles apoyando en el cumplimiento de los estándares de acreditación establecidos por la Middle States Commission on Higher Education (MSCHE). Principalmente debido a que la UPR ha enfrentado una serie de desafíos para cumplir con estos estándares, incluyendo la falta de financiamiento parte del gobierno y una disminución en la matrícula estudiantil, lo que ha afectado la capacidad para ofrecer programas académicos y de apoyo de alta calidad. Además, ha sido difícil para la universidad mantenerse al día con los avances tecnológicos y las demandas cambiantes del mercado laboral, lo que ha afectado la relevancia y calidad de su oferta académica. Por esta razón, la implementación de la IA puede ser clave para el cumplimiento de los estándares de la MSCHE, ya que puede ayudar a la UPR a desarrollar objetivos realistas y apropiados, mejorar los programas académicos y de apoyo, garantizar la integridad y la ética en todas las actividades internas y externas, mejorar la experiencia de aprendizaje del estudiante, ofrecer programas de apoyo efectivos y evaluar la eficacia institucional en general.
A continuación, veremos algunos ejemplos de cómo utilizar estas tecnologías en los procesos de acreditación en cada uno de los estándares de la MSCHE:
- Estándar I: establece que la misión de la institución debe definir su propósito dentro del contexto de la educación superior, los estudiantes que atiende y lo que pretende lograr. La IA puede ayudar a desarrollar objetivos realistas y apropiados, monitorear y evaluar periódicamente la misión y los objetivos, mejorar los programas académicos y de apoyo, y apoyar la investigación y la creatividad en la institución.
- Estándar II: indica que la ética y la integridad son fundamentales para una institución de educación superior efectiva y deben ser respetadas en todas las actividades internas y externas, la IA puede contribuir a cumplir con este estándar al asegurar la honestidad y la verdad en la publicidad y la comunicación interna, así como garantizar la imparcialidad en la contratación, evaluación, promoción, disciplina y separación de empleados, y en la evaluación y aceptación de créditos de transferencia.
- Estándar III: se centra en el diseño y entrega de la experiencia de aprendizaje del estudiante, pueden mejorar los programas académicos y de apoyo mediante el análisis de datos de rendimiento estudiantil y la identificación de áreas de mejora, así como contribuir a la evaluación y revisión periódica de los programas y a la mejora de las oportunidades y recursos de aprendizaje.
- Estándar IV: se refiere al apoyo a la experiencia del estudiante, pueden ayudar a la UPR a ofrecer programas de orientación, asesoramiento y asistencia a los estudiantes en su proceso educativo, y contribuir a la evaluación periódica de los programas de apoyo al estudiante y a la mejora de la efectividad de los mismos.
- Estándar V – Evaluación de la Efectividad Educativa, pueden ayudar a las instituciones a definir y medir objetivos educativos significativos y a establecer estándares claros para evaluar si los estudiantes están logrando esos objetivos. También puede ser utilizada para analizar los datos recopilados a través de las evaluaciones y proporcionar información útil para la mejora continua de los programas y servicios educativos.
- Estándar VI – Planificación, Recursos y Mejora Institucional, pueden ser utilizada para evaluar la eficacia de los procesos de planificación y asignación de recursos, ayudar en la planificación de instalaciones, infraestructura y tecnología, y evaluar la eficacia de la renovación institucional.
- Estándar VII – Gobernanza, Liderazgo y Administración, pueden ayudar a las instituciones a establecer un modelo de gobernanza claro y transparente, evaluar la eficacia de la administración y liderazgo en la consecución de los objetivos de la institución, e identificar posibles conflictos de interés para asegurar la imparcialidad y transparencia en la toma de decisiones.
En resumen, la integración de la IA en el Plan Estratégico de la UPR representa una Oportunidad (FODA) significativa para mejorar la eficiencia, efectividad y calidad de los procesos académicos, administrativos y de investigación que se realizan en la universidad. Al implementar estas soluciones en áreas prioritarias y fomentar la adopción de la tecnología a través de programas de capacitación y formación, la UPR puede estar a la vanguardia de la innovación y el desarrollo en el campo de la educación superior en Puerto Rico.
Meta:
Integrar la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, efectividad y calidad de los procesos académicos, administrativos y de investigación que se realizan en la UPR.
Objetivos:
- Identificar las áreas prioritarias en las que la IA puede tener un mayor impacto en la universidad, incluyendo la mejora de la eficiencia en la gestión de recursos, la personalización de la experiencia de aprendizaje para los estudiantes, y la optimización de la investigación y la producción de conocimiento.
- Implementar soluciones para automatizar procesos administrativos y optimizar la asignación de recursos, como la gestión de matrícula, la planificación de cursos, la asignación de presupuestos y la gestión de recursos humanos.
- Integrarlas en la oferta académica para personalizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, ofreciendo sugerencias de cursos y materiales basados en el rendimiento y preferencias individuales de los estudiantes.
- Desarrollar herramientas para mejorar la investigación y producción de conocimiento, como la identificación de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, el análisis de datos de investigación y la detección de plagio, fraudes y errores en los resultados.
- Fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos con otras universidades y empresas de tecnología para promover el desarrollo y la implementación de soluciones innovadoras y eficaces.
- Establecer un sistema de evaluación y seguimiento continuo para medir el impacto de estas soluciones implementadas en la universidad y garantizar su efectividad a largo plazo.
- Ofrecer programas de capacitación y formación en IA para estudiantes, docentes y personal administrativo para fomentar la adopción de la tecnología y el desarrollo de habilidades necesarias para su implementación y gestión efectiva.
A continuación, presentamos algunas posibles aplicaciones de la IA para mejorar los procesos académicos, administrativos y de servicios a los estudiantes, basándonos en las metas y objetivos del Plan Estratégico de la Universidad:
Fortalecimiento académico y de investigación
Objetivo: Aumentar la oferta de programas de posgrado y programas de educación continua.
- Analizar las tendencias del mercado laboral y las necesidades de capacitación de las
empresas, con el fin de orientar el diseño de nuevos programas de posgrado y educación
continua. - Analizar grandes cantidades de datos (Big Data) sobre las tendencias laborales, las habilidades y conocimientos más demandados por las empresas, y las necesidades de capacitación de los trabajadores en diferentes sectores de la economía. Con esta información, se podría desarrollar un modelo predictivo que permita a la universidad identificar las áreas de oportunidad para ofrecer nuevos programas de posgrado y educación continua que respondan a las necesidades del mercado laboral.
- Diseñar planes de estudio personalizados para cada estudiante, con el fin de mejorar la calidad y la pertinencia de la educación que se ofrece.
Calidad en la enseñanza y el aprendizaje
Objetivo: Fomentar la innovación en la enseñanza y el aprendizaje.
- Desarrollar sistemas de tutoría inteligente que brinden retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes en tiempo real, con el fin de mejorar su rendimiento académico. Por ejemplo, un estudiante podría trabajar en una tarea o examen en línea, y la plataforma podría utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar el progreso del estudiante y proporcionar retroalimentación específica sobre las áreas en las que necesita mejorar. Además, la plataforma podría utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender las preguntas y respuestas del estudiante y proporcionar retroalimentación en un lenguaje claro y conciso. El sistema de tutoría inteligente también podría adaptarse a las necesidades y preferencias de cada estudiante, por ejemplo, proporcionando información adicional sobre temas que les resulten difíciles de entender o proporcionando recomendaciones de recursos de aprendizaje adicionales.
Objetivo: Implementar herramientas tecnológicas para apoyar la enseñanza y el aprendizaje para ayudar a los estudiantes a mejorar su rendimiento académico y a tener una experiencia de aprendizaje más personalizada y efectiva.
- Desarrollar sistemas de recomendación de contenido personalizado que se adapten a los estilos de aprendizaje y preferencias de estudiantes, con el fin de optimizar su proceso de aprendizaje. Por ejemplo, en este sistema de recomendación de contenido personalizado se podría utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos de comportamiento de estudiantes, como sus patrones de navegación, su historial de búsqueda y las calificaciones obtenidas en tareas anteriores. A partir de estos datos, el sistema podría identificar los temas de interés de cada estudiante, su estilo de aprendizaje y sus fortalezas y debilidades. Así mismo, el sistema podría recomendar de manera personalizada y adaptativa el contenido de aprendizaje que mejor se ajuste a las necesidades de cada estudiante, lo que podría incluir lecturas, videos, ejercicios y evaluaciones. El sistema podría incluso ajustar el nivel de dificultad de los materiales de aprendizaje en función de las habilidades y conocimientos previos de cada estudiante.
- Desarrollar sistemas de chatbots que brinden asistencia personalizada a los estudiantes en tiempo real, respondiendo preguntas sobre matricula, horarios, exámenes y otros asuntos relacionados con su experiencia universitaria.
- Desarrollar sistemas de tutoría inteligente que brinden retroalimentación personalizada y adaptativa a los estudiantes, lo que podría ayudar a mejorar su rendimiento académico.
- Desarrollar un sistema de recomendación de cursos personalizado, basado en el historial académico del estudiante, sus intereses y preferencias, lo que podría ayudarlos a elegir cursos que sean más relevantes y atractivos para ellos.
- Desarrollar herramientas de búsqueda y análisis de datos más avanzadas, que permitan a los estudiantes acceder a información más relevante y útil para sus trabajos de investigación y proyectos.
- Desarrollar sistemas de accesibilidad que adapten la experiencia universitaria a las necesidades específicas de los estudiantes con discapacidades, lo que podría mejorar su capacidad para aprender y participar plenamente en la vida universitaria.
Visibilidad y proyección social
Objetivo: Crear una plataforma en línea de acceso público a la producción intelectual de la Universidad con el fin de aumentar la visibilidad y el impacto de la producción intelectual de la Universidad.
- Desarrollar un sistema de recomendación de contenido personalizado basado en los intereses y preferencias de los usuarios. Por ejemplo, en el repositorio institucional en línea de publicaciones científicas y donde cada usuario tendrá un perfil personalizado en la plataforma. Se podría analizar los intereses y preferencias de cada usuario en función de su historial de búsquedas, descargas y lecturas previas, así como de las publicaciones que han compartido o marcado como favoritas. Luego, se pueden aplicar algoritmos de aprendizaje automático para recomendar contenido personalizado que se adapte a los intereses de cada usuario en tiempo real. Otro ejemplo, si un usuario ha descargado varias publicaciones relacionadas con la IA y la robótica, el sistema de recomendación podría mostrarle más publicaciones relacionadas con estos temas, así como notificaciones cuando se publiquen nuevas investigaciones o avances en estos campos. De esta manera, la IA puede ayudar a los usuarios a descubrir publicaciones relevantes que podrían haber pasado desapercibidas para ellos de otra manera, lo que aumenta la visibilidad y el impacto de la producción intelectual
de la universidad.
Objetivo: Fortalecer la relación con los egresados y empleadores con el fin de orientar la oferta académica y de servicios de la Universidad y fortalecer la relación con los egresados y sus empleadores.
- Analizar datos de las redes sociales y otros medios de comunicación para identificar las habilidades y competencias más demandadas en el mercado laboral y las empresas empleadoras en un área geográfica específica. Con esta información, la universidad podría orientar su oferta académica y de servicios de manera más efectiva, para satisfacer las necesidades del mercado laboral y aumentar la empleabilidad de sus egresados. Además, la universidad podría para identificar patrones en los perfiles de los egresados y las necesidades de las empresas, con el fin de desarrollar estrategias de comunicación y relaciones públicas más efectivas para fortalecer la relación con los egresados y empleadores.
Eficiencia en la gestión y administración
Objetivo: Optimizar los procesos administrativos y de servicios al estudiante.
- Desarrollar un sistema de atención al cliente automatizado que brinde respuestas rápidas y precisas a las consultas de estudiantes, utilizando chatbots y procesamiento de lenguaje natural. Por ejemplo, la universidad podría desarrollar un chatbot que esté disponible en su sitio web y en sus plataformas en línea, el cual utilizaría el procesamiento de lenguaje natural
para comprender las preguntas y consultas de estudiantes y brindar respuestas precisas y rápidas. Este chatbot podría ser programado para responder a preguntas frecuentes, como cuestiones sobre la admisión, programas académicos, horarios de clases, servicios de apoyo al estudiante, entre otros. Además, el chatbot podría ser entrenado para aprender y mejorar sus respuestas a medida que interactúa con los estudiantes, lo que podría ayudar a mejorar la calidad del servicio y reducir el tiempo de espera para obtener una respuesta.
Objetivo: Implantar una plataforma de gestión integrada de procesos administrativos y servicios.
- Desarrollar un sistema de procesamiento de solicitudes automatizado, que utilice el aprendizaje automático para identificar patrones en las solicitudes y agilizar el proceso de aprobación. Por ejemplo, en el proceso de admisión de nuevos estudiantes, se podrían utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos de las solicitudes, identificando patrones y características relevantes que permitan, tanto a los estudiantes y administradores a una toma de decisiones más precisa y rápida.
- Desarrollar un chatbot que brinde información y guíe a estudiantes a través del proceso de solicitud, lo que reduciría la carga de trabajo del personal administrativo y proporcionaría una experiencia más satisfactoria para los solicitantes.
- Desarrollar chatbots para el área de asesoría estudiantil, o para que respondan a las preguntas y necesidades de estudiantes de manera rápida y eficiente, a cualquier hora del día. Estos chatbots podrían ser programados para ofrecer recomendaciones específicas y personalizadas para cada estudiante.
- Desarrollar un sistema de cernimiento basados en el análisis de datos y síntomas de estudiantes. Estos sistemas podrían ayudar a identificar problemas de salud temprano y brindar recomendaciones personalizadas para su prevención o tratamiento.
- Automatizar procesos y análisis de datos, lo que permitiría optimizar la gestión de recursos, la planificación de actividades y la toma de decisiones. Por ejemplo, se podría desarrollar un sistema de análisis de datos que identifique patrones de éxito o fracaso en los estudiantes, para brindar recomendaciones específicas que ayuden con la retención estudiantil.
- En el proceso de admisión se pueden analizar los perfiles de estudiantes y recomendar el programa académico que mejor se ajuste a sus intereses y habilidades.
- Predecir la demanda de cursos y asignar los recursos necesarios en el proceso de matrícula de una manera más eficiente.
- En el seguimiento académico analizar el desempeño de estudiantes y detectar patrones y tendencias que permitan identificar aquellos que necesiten mayor apoyo o intervención.
- Proporcionar respuestas automatizadas a las consultas frecuentes de estudiantes y guiarlos en la utilización de los recursos disponibles en la universidad.
- Ayudar a estudiantes a identificar las habilidades y competencias que necesitan para alcanzar sus objetivos profesionales y sugerir las oportunidades de desarrollo y capacitación adecuadas.
Sostenibilidad financiera y diversificación de ingresos
Objetivo: Ampliar el apoyo a la búsqueda y captación de fondos externos para la investigación.
- Desarrollar un sistema de análisis de datos que identifique patrones en las convocatorias de fondos y en las áreas de investigación más exitosas, para orientar las estrategias de búsqueda de financiamiento. Un ejemplo específico sería el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar grandes cantidades de texto relacionado con convocatorias de fondos y áreas de investigación exitosas, identificando patrones y tendencias relevantes. Esto podría ayudar a encargados de la investigación a tomar decisiones más informadas sobre en qué áreas de investigación enfocarse y cómo redactar propuestas de financiamiento más efectivas. Además, también podría utilizarse el análisis de datos para identificar oportunidades de colaboración entre investigadores y universidades, maximizando el impacto de la investigación y aumentando las posibilidades de obtener fondos externos.
- Crear modelos predictivos que ayuden a la universidad a predecir cuáles son las convocatorias de fondos que tienen más probabilidades de tener éxito y cuáles son las áreas de investigación que serán más valoradas en el futuro.
Objetivo: Crear herramientas en línea para todo el sistema universitario para pagos, solicitudes de admisión a programas técnicos, certificados y grados, y para el servicio directo a estudiantes.
- Implementar un sistema de procesamiento de solicitudes automatizado para identificar patrones en las solicitudes y agilizar el proceso de aprobación. Esto podría incluir el uso de aprendizaje automático para clasificar y preaprobar solicitudes, reduciendo el tiempo de espera para los estudiantes y liberando recursos de personal para otros trabajos
administrativos. - Desarrollar un chatbot con procesamiento de lenguaje natural para brindar información y apoyo a los estudiantes que necesiten ayuda con sus solicitudes, pagos o cualquier otro servicio en línea. Esto podría liberar al personal administrativo de tareas simples y repetitivas y permitirles enfocarse en tareas más complejas que requieran interacción humana.
- Implementar un sistema de pagos en línea para detectar y prevenir fraudes, aumentando la seguridad y la confianza de los estudiantes en el sistema de pagos de la universidad.
Objetivo: Fomentar una cultura de innovación y emprendimiento.
- Desarrollar un sistema de análisis de datos para identificar tendencias y oportunidades de innovación y emprendimiento, basadas en patrones en las industrias y mercados locales e internacionales. Esto permitiría a la universidad ofrecer programas de estudios y proyectos de investigación en áreas de alta demanda y fomentar el desarrollo de habilidades y conocimientos innovadores entre los estudiantes.
- Crear un sistema de incubación de empresas y proyectos de innovación para analizar las características y necesidades de los proyectos y emprendedores y brinde orientación personalizada para su desarrollo y éxito. Esto podría incluir el uso de aprendizaje automático para identificar fortalezas y debilidades de los proyectos y brindar retroalimentación en tiempo real a los emprendedores.
Objetivo: Fortalecer la colaboración interdisciplinaria
- Desarrollar un sistema de recomendación de colaboración interdisciplinaria para identificar áreas comunes de interés entre los investigadores y equipos de diferentes áreas y disciplinas. Esto permitiría una mejor colaboración y generación de ideas innovadoras y nuevas
soluciones a problemas complejos. - Analizar información y datos de proyectos de investigación interdisciplinarios en tiempo real, para optimizar el proceso y reducir el tiempo y costos de investigación. Esto podría incluir la identificación de oportunidades de mejora en la gestión de proyectos y la recomendación de cambios y ajustes en tiempo real.
Preparado por:
Jose A. Serra Taylor, PhD
Trabajador Socia/
MA en Inteligencia Artificial de Barcelona Tech
Departamento de Consejería para el Desarrollo Estudiantil (DCODE),
Decanato de Estudiantes, UPRRP
Solimar Perez Torres, MCR EdD (en proceso)
Directora Auxiliar/Consejera en Rehabilitación
Oficina de Servicios a Estudiantes con Impedimentos (OSEI),
Departamento de Consejería para el Desarrollo Estudiantil,
Decanto de Estudiantes, UPRRP
María Isabel Jiménez Chafey, PsyD
Directora/Psicóloga Clínica
Departamento de Consejería para el Desarrollo Estudiantil (DCODE),
Decanato de Estudiantes, UPRRP
Referencias
Statista (2022). Artificial Intelligence – In-depth Market Insights & Data Analysis.
https://www.statista.com/study/50485/in-depth-report-artificial-intelligence/
MarketWatch (2023). Artificial Intelligence (AI) In Education Market Size Predicted To Reach $30
Billion By 2032. https://www.marketwatch.com/press-release/artificial-intelligence-ai-ineducation-market-size-predicted-to-reach-30-billion-by-2032-2023-02-14
Artificial Intelligence Market in the Education Sector 2026, Increasing Demand For ITS to Boost
Growth – Technavio. https://finance.yahoo.com/news/artificial-intelligence-market-educationsector-070000347.html
Universidad de Puerto Rico. Plan Estratégico 2023-2028. https://www.upr.edu/plan-estrategico/
Universidad de Puerto Rico. Plan Estratégico 2017-2022. https://www.upr.edu/plan-estrategicoupr-2017-2021/
McKinsey & Company (2018). Las promesas y los desafíos de la era de la inteligencia artificial.
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/the-promise-and-challengeof-the-age-of-artificial-intelligence/es-cl
In Motion (2022). 10 tendencias de datos y analítica según Gartner.
https://grupoinmotion.com/10-tendencias-de-datos-y-analitica-segun-garner/
Page, L. & Gehlbach, H. (2018). How Georgia State University Used an Algorithm to Help
Students Navigate the Road to College.
https://hbr.org/2018/01/how-georgia-state-university-used-an-algorithm-to-help-studentsnavigate-the-road-to-college
The Middle States Commission on Higher Education (2021). Standards for Accreditation and
Requirements of Affiliation. https://www.msche.org/standards/
Nietzel, M.T. (2022). How Colleges Are Using Artificial Intelligence To Improve Enrollment And
Retention.
https://www.forbes.com/sites/michaeltnietzel/2022/10/01/colleges-are-turning-to-artificialintelligence-to-improve-enrollment-and-retention/?sh=f4b20f1285e3
Wiley University Services (2023). 5 Ways Artificial Intelligence May Influence Higher Education
Admissions & Retention.
https://universityservices.wiley.com/artificial-intelligence-in-higher-ed-admissions-retention/
Fichten, C., Jorgensen, M., Havel, A., Vo, C. et Libman, E. (2022). AI-based and mobile apps: Eight
studies based on post-secondary students’ experiences. The Journal on Technology and Persons
with Disabilities, 10, 97-114.
UNESCO (2021a). La Inteligencia Artificial en la Educación. https://es.unesco.org/themes/ticeducacion/inteligencia-artificial
UNESCO (2021b). Inteligencia Artificial y Educación: Guía para las personas a cargo de formular
políticas. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379376
Technavio (2022). Artificial Intelligence Market in the Education Sector in US by End-user and
Education model – Forecast and Analysis 2022-
2026.https://www.technavio.com/report/artificial-intelligence-market-in-the-education-sectorin-us-industry-analysis
Para conocer más sobre políticas, reglamentos, guías y procedimientos de la Universidad de Puerto Rico
Webinars ofrecidos desde el CEA sobre Inteligencia Artificial
( Pulsar sobre las imágenes para acceder al video )
Webinars del Ciclo de oportunidades y experiencias en Inteligencia Artificial, analítica y machine learning
( Pulsar sobre las imágenes para acceder al video )
English
Spanish
