Las redes sociales enseñan a los niños cómo usar la IA. ¿Cómo pueden continuar los maestros?

La inteligencia artificial (AI) reestructurará cómo los estudiantes escriben ensayos, prácticas idiomas y tareas completas. Los maestros también experimentan con IA para planificar lecciones, evaluación y retroalimentación. El tempo es muy rápido para que las escuelas, universidades y responsables políticos luchen por estar en progreso.

Lo que a menudo se pasa por alto en esta prisa es la pregunta básica: ¿cómo aprenden los estudiantes y los maestros a usar la IA?

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Actualmente, la mayor parte de este aprendizaje ocurre informalmente. Consejos comerciales de los estudiantes sobre consejos sobre Tiktok o desacuerdo o incluso pedirle instrucciones a ChatGGPT. Los maestros reemplazan los consejos en salas de personal o información de glain de la discusión de LinkedIn.

Estas redes difunden rápidamente el conocimiento, pero de manera desigual, y rara vez fomentan la reflexión sobre temas más profundos como el sesgo, la supervisión o el capital. Habría una formación formal de la formación en el maestro podría tener importancia.

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La investigación muestra que los educadores están preparados para la IA. Un estudio reciente encontró que muchos carecen de habilidades para evaluar la fiabilidad, la ética y las herramientas. El desarrollo profesional a menudo detiene la capacitación técnica y descuida las implicaciones más amplias. Mientras tanto, el uso no crítico y los riesgos que aumentan los sesgos y la desigualdad.

En respuesta, diseñé un módulo de desarrollo profesional dentro de un curso a nivel de posgrado en la Universidad Mount St. Vincent. Candidatos para maestros participados en:

Investigación práctica ai para retroalimentación y detección de plagio; Evaluaciones de diseño colaborativo que integraron herramientas de IA; Análisis del caso de dilemas éticos en aulas multilingües.

El objetivo no era fácil aprender a usar la IA, sino pasar de una experimentación ocasional a un compromiso crítico.

Pensamiento crítico para futuros maestros

Durante las sesiones, las formas surgieron rápidamente. Los candidatos para maestros estaban encantados y para comenzar y otros. Los participantes informaron una capacidad más fuerte para evaluar las herramientas, reconocer el sesgo y parecer cuidadosamente aplicados.

También noté que el lenguaje alrededor de la IA cambió. Inicialmente, los candidatos para los maestros no estaban seguros de dónde comenzar, pero hasta el final de las sesiones, utilizaron condiciones como “sesgo algorítmico” y “consentimiento informado” con confianza.

Los candidatos para maestros comúnmente enmarcados y alfabetización como un juicio profesional, asociado con la pedagogía, la respuesta cultural y su propia identidad de los maestros. Vieron la alfabetización no solo como una comprensión de los algoritmos, sino también la adopción de decisiones éticas en el aula.

El piloto sugiere que el entusiasmo no carece de ingrediente. La educación estructurada dio a un candidato para herramientas y diccionarios de maestros para pensar críticamente sobre la IA.

Los estudiantes aprenden a usar IA y una de las otras o redes sociales. (Getty Images / Neplash +) Enfoques inconsistentes

Estos se encuentran en el espejo del aula de desafíos institucionales más amplios. Las universidades de todo el mundo han adoptado políticas fragmentadas: algunas prohibiciones ai, otras apoyan con cautela eso y muchos siguen sin estar claros. Esta inconsistencia conduce a la confusión y la desconfianza.

Además de mi colega Emily Ballantine, examinamos cómo y los marcos de políticas pueden adaptarse a la educación superior canadiense. La facultad reconoció el potencial de la IA, pero expresó su preocupación por el capital, la integridad académica y la carga de trabajo.

Propusimos un modelo que introdujo una dimensión “relacional y afectiva”, enfatizando que la IA afecta la confianza y la dinámica de las relaciones entre la enseñanza, no solo la eficiencia. En la práctica, esto significa que la IA no solo cambia a medida que se asignan tareas, sino que también remodelan formas en que los estudiantes e instructores se refieren a otro en clases y más.

Poner el segundo, integrarse y en las aulas en la reorganización de cómo se relacionan los estudiantes y los maestros y cómo los educadores experimentan sus roles profesionales.

Cuando las instituciones evitan establecer políticas claras, los instructores individuales siguen actuando como una ética ad hoc sin un sustrato institucional.

Incrustación de alfabetización de IA

Solo las políticas claras no son suficientes. Para y verdaderamente apoyar la enseñanza y el aprendizaje, las instituciones también deben invertir en la creación de conocimientos y hábitos que mantuvieron el uso crítico. Los marcos de políticas proporcionan dirección, pero su valor depende de cómo dar forma a cada día en las aulas.

La formación del maestro debe conducir a la alfabetización de IA. Si la IA nuevamente reinicia la lectura, la escritura y la evaluación, no puede seguir siendo un taller opcional. Los programas deben integrar y alfabetizar en los programas y resultados de enseñanza.

Las políticas deben ser claras y prácticas. Los candidatos para maestros preguntaron repetidamente: “¿Qué espera la universidad?” Las instituciones deben distinguir el abuso (escritura fantasma) y el uso válido (soporte de retroalimentación), como lo recomienda una investigación reciente.

Las comunidades comunes son reales. Y el conocimiento no se supera una vez olvidado; Se desarrolla a medida que cambian las herramientas y las normas. Los círculos de presión, el almacenamiento de mensajería y los nodos interdisciplinarios pueden ayudar a los maestros a compartir estrategias y discutir dilemas éticos.

El capital debe ser central. Y las herramientas instalan un sesgo de los datos de capacitación y, a menudo, los estudiantes multilingües adversos. Las instituciones deben realizar auditorías de capital y armonizar la adopción de estándares de accesibilidad.

Apoyo para estudiantes y maestros

Las audiencias públicas sobre la IA en las aulas a menudo se mueven entre dos extremos: la emoción de la innovación o el miedo a hacer trampa. Ninguno de los dos ingresa la complejidad de las formas de cómo los estudiantes y los maestros realmente aprenden IA.

Las redes de aprendizaje informales son poderosas, pero incompletas. Destacan el rápido consejo, pero rara vez cultivaron un razonamiento ético. La formación formal de la formación del maestro puede ingresar a liderar, profundizar e igualar estas habilidades.

Cuando los maestros adquieren oportunidades estructuradas para investigar la IA, pasen del adoptivo pasivo para formas activas de tecnología. Estas preguntas de cambio, porque asegura que los maestros no solo lo reaccionen a los cambios tecnológicos, sino que dirijan activamente cómo y se usan para apoyar la capital, la pedagogía y el aprendizaje de los alumnos.

Es un tipo de agencia del sistema educativo que debe nutrir si AI debe servir, no socavar, aprender.