Aprendizaje profesional · Coaches, Docentes, Profesorado universitario, Líderes · 75 minutos
¿Ayudó la IA?
Los educadores analizan a fondo un informe ficticio de "¡funcionó!" y luego diseñan una pequeña indagación honesta en el aula que realmente pueda mostrar si una tarea apoyada por IA mejoró el aprendizaje.
"A los estudiantes les encantó" y "subieron los puntajes" son las evidencias más comunes que se ofrecen a favor de la IA en el aula, y ninguna de las dos demuestra que la IA haya causado el aprendizaje. No se necesita una beca de investigación para hacerlo mejor. En esta sesión, los participantes clasifican diseños de estudio según lo que honestamente permiten concluir, analizan críticamente el informe de indagación de una maestra ficticia y luego planifican una comparación pequeña y justa para su propio salón o curso: una meta de aprendizaje, una comparación tan justa como sea práctico, trabajos de estudiantes calificados sin saber de qué condición provienen y un plan para actuar según lo que encuentren, incluido "no ayudó".
En este paquete
- Hoja A: Clasificación ¿Podemos saberlo? (clasificación de tarjetas)
- Hoja B: Informe de indagación simulado: las clases de biología de la Sra. Delgado (lectura)
- Hoja C: Planificador de una pequeña indagación honesta (hoja de trabajo)
- Clave del facilitador (última página)
Indicadores ELE de TCEA
- AI3.2 Puedo evaluar la eficacia de las intervenciones de aprendizaje enriquecidas con IA.
- AI4.3 Conozco estrategias para desarrollar habilidades de resolución de problemas relacionadas con la IA.
- AI5.2 Puedo usar la IA como herramienta de innovación en proyectos educativos y de investigación.
- AI3.1 Sé cómo aprovechar las herramientas de IA para personalizar y enriquecer las experiencias de aprendizaje.
Guía completa para el facilitador: mglearn.github.io/eles/es/activities/did-the-ai-help.html
Hoja A de ¿Ayudó la IA?
Clasificación ¿Podemos saberlo?
Todas las situaciones son ficticias. Clasifiquen cada una según lo que honestamente puede decirnos sobre si la IA mejoró el aprendizaje.
Podría mostrar que la IA ayudó al aprendizaje
No se puede saber: otra cosa podría explicarlo
Mide el uso o el gusto, no el aprendizaje
Hoja A de ¿Ayudó la IA?
Clasificación ¿Podemos saberlo?: tarjetas para clasificar
Recorta las tiras. Coloca cada una en el tapete de clasificación y prepárate para explicar por qué.
Los estudiantes acumularon 400 minutos en total en el tutor de IA este mes.
87 estudiantes hicieron clic en el pulgar hacia arriba de la función de retroalimentación de IA.
La maestra dijo que la unidad apoyada por IA "se sintió como si hubiera salido mejor".
El periodo 2 usó retroalimentación de IA y el periodo 6 no; el periodo 2 sacó un puntaje más alto en el ensayo.
Los estudiantes sacaron puntajes más altos después de usar el tutor de IA que antes, pero la prueba final se hizo después de tres semanas más de instrucción.
El grupo con IA tuvo un día de clase adicional para revisar; el otro grupo no.
La maestra calificó ella misma todos los ensayos y sabía cuáles habían usado retroalimentación de IA.
Los voluntarios que eligieron probar la herramienta de IA sacaron mejores puntajes que quienes no lo hicieron.
Ambos grupos hicieron la Unidad 1 con retroalimentación de IA y la Unidad 2 con retroalimentación entre compañeros (y luego cambiaron en las Unidades 3 y 4); una colega calificó ensayos codificados sin saber cuál era cuál.
Dentro de un mismo grupo, se asignó a los estudiantes al azar con una moneda a preguntas de práctica de IA o escritas por la maestra durante una semana, con tiempo igual, y luego todos hicieron el mismo examen corto.
Los segundos borradores de los estudiantes después de la retroalimentación de IA corrigieron más de los problemas específicos de la rúbrica señalados en sus primeros borradores que los borradores revisados solo con una lista de cotejo, según la calificación a ciegas de dos maestros.
El sitio web del proveedor dice que la herramienta mejora los puntajes en las escuelas asociadas.
Hoja B de ¿Ayudó la IA?
Informe de indagación simulado: las clases de biología de la Sra. Delgado
Maestra, escuela y datos FICTICIOS, escritos para la capacitación. Léanlo como amigos críticos: ¿qué es sólido, qué otra cosa podría explicar los resultados, qué cambiarían?
1Pregunta. ¿La retroalimentación de IA sobre los borradores de informes de laboratorio ayuda a mis estudiantes de biología de 9.º grado a escribir conclusiones más sólidas? (Sra. Delgado, Cedar Ridge High School, ficticia)
2Lo que hice. Mi grupo de 3.er periodo (26 estudiantes) recibió retroalimentación de IA sobre sus borradores de conclusiones de un chatbot aprobado por el distrito, con una instrucción que escribí usando los cuatro criterios de nuestra rúbrica. Mi grupo de 5.º periodo (24 estudiantes) hizo en su lugar una revisión entre compañeros con una lista de cotejo. El grupo con IA tuvo un día de clase adicional para revisar porque el 5.º periodo perdió un día por una asamblea.
3Cómo medí. Califiqué cada conclusión final con nuestra rúbrica de cuatro puntos (afirmación, evidencia, razonamiento y limitaciones). Las califiqué yo misma durante un fin de semana.
4Resultados (datos ficticios). 3.er periodo (retroalimentación de IA): puntaje promedio del borrador 2.1, puntaje promedio final 2.9. 5.º periodo (lista de cotejo entre compañeros): puntaje promedio del borrador 2.0, puntaje promedio final 2.4.
5Mi conclusión. La retroalimentación de IA funciona mejor que la revisión entre compañeros para las conclusiones de laboratorio. Voy a usarla con todos mis grupos el próximo semestre y a recomendarla al departamento de ciencias.
6Lo que noté pero no medí. Varios estudiantes del 3.er periodo copiaron casi palabra por palabra en sus conclusiones las oraciones que sugirió la IA. Algunos estudiantes del 5.º periodo dijeron que la conversación con sus compañeros les ayudó a entender por primera vez qué significaba "razonamiento".
Hoja C de ¿Ayudó la IA?
Planificador de una pequeña indagación honesta
Planifique una comparación justa que pueda realizar en 4 a 6 semanas. Manténgala pequeña. Escriba su regla de decisión ANTES de ver cualquier resultado.
Mi pregunta: ¿______ (tarea apoyada por IA) ayuda a mis estudiantes a ______ (una meta de aprendizaje específica) mejor que ______ (la versión sin IA)?
La comparación: ¿quién recibe cada versión y cuándo? (diseño cruzado, asignación al azar dentro de un grupo o dos tareas). ¿Cómo se mantendrán iguales el tiempo y el número de revisiones?
La evidencia: ¿qué trabajos de estudiantes recopilaré y qué criterios de la rúbrica o de la lista de cotejo calificaré?
Calificación a ciegas: ¿cómo ocultaré los nombres y las condiciones? ¿Quién calificará conmigo parte o todo el trabajo?
¿Qué otra cosa podría explicar una diferencia? (enumere al menos tres, y qué hará con cada una)
Ética y privacidad: ¿cómo me aseguraré de que ningún estudiante pierda un apoyo al que tiene derecho y de que ningún dato identificable se ingrese en una herramienta de IA?
Regla de decisión, escrita ahora: lo MANTENDRÉ si… lo AJUSTARÉ si… lo ABANDONARÉ si…
Pregunta del amigo crítico: "¿Qué otra cosa podría explicarlo?"
Solo para el facilitador: ¿Ayudó la IA?
Clave de respuestas y notas
Hoja A: Clasificación ¿Podemos saberlo?
| Elemento | Categoría | Por qué |
|---|---|---|
| Los estudiantes acumularon 400 minutos en total en el tutor de IA este mes. | Mide el uso o el gusto, no el aprendizaje | El tiempo en una herramienta es uso, no aprendizaje. |
| 87 estudiantes hicieron clic en el pulgar hacia arriba de la función de retroalimentación de IA. | Mide el uso o el gusto, no el aprendizaje | La satisfacción importa, pero no muestra aprendizaje. |
| La maestra dijo que la unidad apoyada por IA "se sintió como si hubiera salido mejor". | Mide el uso o el gusto, no el aprendizaje | Una impresión, no evidencia del aprendizaje de los estudiantes. |
| El periodo 2 usó retroalimentación de IA y el periodo 6 no; el periodo 2 sacó un puntaje más alto en el ensayo. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | Grupos de estudiantes distintos, horas del día distintas. |
| Los estudiantes sacaron puntajes más altos después de usar el tutor de IA que antes, pero la prueba final se hizo después de tres semanas más de instrucción. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | La instrucción por sí sola podría explicar el avance. |
| El grupo con IA tuvo un día de clase adicional para revisar; el otro grupo no. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | El tiempo adicional es un factor de confusión. |
| La maestra calificó ella misma todos los ensayos y sabía cuáles habían usado retroalimentación de IA. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | Las expectativas de quien califica pueden cambiar los puntajes sin que nadie lo pretenda. |
| Los voluntarios que eligieron probar la herramienta de IA sacaron mejores puntajes que quienes no lo hicieron. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | Los estudiantes que se ofrecen como voluntarios pueden ser diferentes en motivación o en habilidad. |
| Ambos grupos hicieron la Unidad 1 con retroalimentación de IA y la Unidad 2 con retroalimentación entre compañeros (y luego cambiaron en las Unidades 3 y 4); una colega calificó ensayos codificados sin saber cuál era cuál. | Podría mostrar que la IA ayudó al aprendizaje | El diseño cruzado más la calificación a ciegas controla los factores de confusión más importantes. |
| Dentro de un mismo grupo, se asignó a los estudiantes al azar con una moneda a preguntas de práctica de IA o escritas por la maestra durante una semana, con tiempo igual, y luego todos hicieron el mismo examen corto. | Podría mostrar que la IA ayudó al aprendizaje | La asignación al azar y el tiempo igual hacen más justa la comparación; una semana es una prueba pequeña pero honesta. |
| Los segundos borradores de los estudiantes después de la retroalimentación de IA corrigieron más de los problemas específicos de la rúbrica señalados en sus primeros borradores que los borradores revisados solo con una lista de cotejo, según la calificación a ciegas de dos maestros. | Podría mostrar que la IA ayudó al aprendizaje | Evidencia específica, basada en el trabajo, con calificación a ciegas. |
| El sitio web del proveedor dice que la herramienta mejora los puntajes en las escuelas asociadas. | No se puede saber: otra cosa podría explicarlo | Diseño desconocido, escuelas seleccionadas y un proveedor interesado en el resultado. |