El observatorio es una guía de cómo la IA ha sido adoptada —o no— en la política y la práctica educativa de instituciones universitarias (o de todo tipo de educación superior) en Latinoamérica, centrándonos en un análisis crítico que reconoce las necesidades, complejidades y contradicciones de los cambios que deben venir para asegurar la calidad educativa y el pleno desarrollo de los jóvenes en la región.
Las cuatro capas
Analizamos cuatro capas en donde puede haber resultados y opiniones vastamente diferentes: la política de los gobiernos, las instituciones educativas, los maestros y los estudiantes. Pues aunque todos operan dentro de un mismo sistema y en teoría uno dicta lo que el siguiente hace, la realidad es que lo que dicta un gobierno no necesariamente es lo que una institución incentiva, y eso tampoco lleva directamente a lo que un docente permita o busque en su clase, lo cual tampoco trae un seguimiento claro de los estudiantes en su práctica.
Las etapas
Todo este análisis se lleva a cabo en diferentes etapas según nuestra capacidad actual y futura. La etapa de cada país se indica en su perfil y en el índice de países.
Etapa 1 · Análisis de información pública
Empezamos analizando la inmensa cantidad de información existente sobre cómo se usa la IA, pero que pocos intentan ver como un organismo completo. Se publican análisis parte por parte hasta crear un compendio de información suficientemente completo para dar un panorama básico de la situación nacional. La información analizada incluye anuncios oficiales de gobierno o de agencias relevantes, contrataciones de servicios a compañías proveedoras de tecnología educativa o servicios de IA, encuestas, estudios académicos y cobertura periodística, siempre juzgando la calidad de la evidencia presentada.
Usamos sistemas de IA para categorizar y encontrar fuentes de información suplementarias y para corregir o criticar texto, pero la IA no realiza análisis ni escribe el texto original de un artículo.
Etapa 2 · Testimonio
La división entre las etapas no es una línea totalmente sólida; cada etapa puede incluir más investigación similar a la de la etapa anterior. La etapa 2 es un llamado abierto y constante a docentes y directivos para que nos compartan lo que viven en relación con las tecnologías educativas de inteligencia artificial. Si deseas compartir experiencias sobre el sistema que vives, por favor contáctanos en GBringas@pm.me.
Etapa 3 · Trabajo de campo y estudios nuevos
(Sin fecha determinada.) Desarrollo y publicación de nuestros propios estudios en una institución o país determinados. Para formular las hipótesis que estos estudios retarán, debemos recabar la información de las dos etapas anteriores, y cuando haya suficiente para comenzar a cuestionar de manera informada, podremos anunciar el paso a la etapa 3.