L’école ne nous apprend pas la créativité, à apprendre de ses erreurs, à travailler collaborativement, les enjeux et défis de demain, à construire des (ses) savoirs, à s'adapter ...
L’école ne nous apprend pas la créativité, à apprendre de ses erreurs, à travailler collaborativement, les enjeux et défis de demain, à construire des (ses) savoirs, à s'adapter ...
Marcel Lebrun's insight : L’école ne nous apprend pas la créativité, à apprendre de ses erreurs, à travailler collaborativement, les enjeux et défis de demain, à construire des (ses) savoirs, à s'adapter ...
L’école ne nous apprend pas la créativité, à apprendre de ses erreurs, à travailler collaborativement, les enjeux et défis de demain, à construire des (ses) savoirs, à s'adapter ...
Juan Domingo Farnós La modelización de visión-lenguaje (vision-language modeling, VLM) se refiere a la intersección de la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), donde se crean modelos capaces de entender y generar tanto texto como imágenes. Aplicar esta tecnología a la educación disruptiva y la inteligencia artificial (IA) puede abrir nuevas…
Boston University is among the latest higher education institutions to recommend its faculty not outright prohibit generative artificial intelligence tools.
"In addition to pushing for generative AI’s embrace, Boston University’s task force also made several other recommendations, including that instructors should be free to define policies that are 'suited to the learning goals of their courses.' It says the university should also require that every instructor include an AI policy on each course syllabus."
What do people mean when they say “generative AI,” and why are these systems finding their way into practically every application imaginable? MIT AI experts help break down the ins and outs of this increasingly popular, and ubiquitous, technology.
What do people mean by GAI? "Generative AI can be thought of as a machine-learning model that is trained to create new data, rather than making a prediction about a specific dataset." A good 'how it works' piece.
Por Soulaima Gourani En la 54ª Reunión Anual del Foro Económico Mundial (celebrado del 15 al 19 de enero de este año), los líderes mundiales se reunieron para restablecer la confianza, generar nuevas ideas y crear alianzas para promover soluciones a los desafíos a los que nos enfrentamos. Desde la inteligencia artificial hasta el cambio climático y el crecimiento global, los líderes debatieron sobre cómo la cooperación puede ayudar a avanzar en los retos a los que nos enfrentamos hoy y en el futuro.El tiempo reclama una nueva clase de líderes: aquellos que no sólo sean expertos en tecnología, éticamente responsables, con mentalidad empresarial, con conciencia sistémica y socialmente influyentes, sino también con capacidad de adaptación y excepcionales a la hora de restablecer y fomentar la confianza.
However, as I’ve explored in previous posts on the capabilities and limitations of GenAI, I firmly believe that this technology is fundamentally unsuited for high-stakes student assessment. At its core, GenAI generates probabilistic outputs based on patterns in training data, lacking true understanding and the ability to make qualitative judgments. This leads to inconsistency and bias in grading, raising serious concerns about fairness and reliability.
The use of AI in grading also raises a host of ethical and equity issues. As I wrote in “Generative AI doesn’t ‘democratize creativity’“, the notion that AI levels the playing field is often an illusion. In reality, relying on AI for grading may exacerbate existing inequities and privilege certain groups of students over others.
In this post, I’ll go deeper into the reasons why I believe GenAI should not be used for grading, drawing on recent experiments and real-world examples. I’ll also explore the potential risks and unintended consequences of AI-powered assessment. By the end, I hope to convince you that, despite the temptation, GenAI is a dead-end when it comes to evaluating student work.
Speaker in Paris: Romain Huet, OpenAI, Head of Developer Experience
The Viva Technology or VivaTech conference is an annual startup and technology event held in Paris, France. It is the conference that accelerates innovation by connecting major corporations, tech leaders, startups, and investors to the world's biggest challenges.
VivaTech organizes the biggest startup and technology event in Europe every year, involving four electrifying days in Paris. It unites the rule-breaking entrepreneurs, tech-related disruptive topics, and the largest technology breakthroughs.
VivaTech, on its own, is a global community that involves thousands of investors, visionary startups, researchers, corporations, talent, media, and organizations. That's why the Viva Technology conference is the much-awaited and Europe's biggest technology and startup event.
The 2023 Viva Technology event was held in Paris from June 14 to 17. It involved over 150,000 attendees and thousands of exhibitors and startups. Many keynote speakers were present, including Emmanuel Macron (the President of the French Republic), Elon Musk (Head of SpaceX, Tesla, and X), Dan Schulman (president of PayPal), and many more.
Juan Domingo Farnós Incorporar gráficos de conocimiento y sus ontologías como un puente entre el lenguaje natural y los datos estructurados dentro de los procesos de educación disruptiva, utilizando IA generativa y aprendizaje automático, puede mejorar significativamente la forma en que se accede, organiza y utiliza la información y el aprenizaje educativo dentro de procesos…
Juan Domingo Farnós La interacción de la Educación disruptiva y la IA (AGI) con los procesos de creación de una AGI puede abordarse en dos niveles: técnico (algorítmico) y de implementación real en modelos transdisciplinarios. La intersección de la innovación disruptiva y la Inteligencia Artificial General (AGI) en la creación de AGI puede abordarse en…
La inteligencia artificial (IA) también está irrumpiendo en el mundo de las matemáticas, abriendo nuevas fronteras y métodos de descubrimiento. La IA no solo facilita la formulación de conjeturas, sino que también permite a los matemáticos explorar patrones y relaciones que eran prácticamente inaccesibles antes. En el ámbito de las matemáticas, los errores son poco
Juan Domingo Farnós Uno de los conceptos que utilizo en mis investigaciones en Educación disruptiva & IA (AGI) es el soporte RAG (Retrieval-Augmented Generation) dentro de la inteligencia artificial general (AGI) en el contexto educativo. Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG es una técnica de inteligencia artificial que combina la capacidad de recuperación de información con la…
"What will tomorrow bring for AI in learning? Let's look at how you can tap into the power of Artificial Intelligence to enhance immersion and L&D personalization."
Large language models (LLMs) make it possible for faculty to rapidly create a wide range of formative and summative assessments for their students. And, as we hear about so often, students can also use LLMs to write their essays and complete other assignments.
L’alignement pédagogique est un principe de conception de formation proposée par le pédagogue australien John B.Biggs dans son ouvrage “Teaching for Quality Learning at University“, publié en 1996.S’inscrivant dans le courant constructiviste, son ambition était de proposer un modèle pour concevoir...
Developing AI writing tools that offer a class dashboard for real-time insight into students' struggles could dramatically transform the teaching of writing. Currently, monitoring student interactions with AI is cumbersome and limits project execution.
Small teacher test suggests AI writing feedback is OK for product, less good for process. Students welcomed both, but preferred personalised teacher feedback
Juan Domingo Farnós El análisis del aprendizaje implica la recopilación y el análisis de una amplia variedad de datos educativos, que pueden incluir datos de participación en clases, calificaciones, retroalimentación del profesor, resultados de exámenes, interacciones en línea, registros de actividades y otros tipos de datos relevantes. Estos datos se utilizan para identificar patrones, tendencias…
En los pasados 19 meses, la Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en diversos sectores laborales, transformando radicalmente los modelos operativos de las empresas y las tareas laborales que desempeñan los profesionales. Los análisis y pronósticos de las firmas consultoras y organismos empresariales (Gallup, McKinsey, Deloitte, Mercer, PwC, Accenture, OECD, Foro Económico Global, etc.), han dirigido sus resultados al porcentaje de exposición que tendrán muchas de las carreras profesionales que hoy conocemos.
No obstante, la inteligencia artificial está incursionando en áreas que requieren capacidades cognitivas de nivel superior. Hoy día, somos testigos de cómo los médicos, abogados, ingenieros y financieros, experimentan cambios paradigmáticos en sus roles profesiolanes en los que IA no solo complementa su trabajo, sino que también redefine los límites de sus posibilidades. La tecnología generativa ya es capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo récord, ofrecer perspectivas precisas de largo alcance, aumentar los procesos creativos de diseño y logísticos. Es decir, que los profesionales tendrán que enfocarse más en desarrollar tareas estratégicas, creativas e imaginativas en equipos colaborativos.
La profesión docente ha sido históricamente una de las más valoradas y respetadas en la sociedad. Los educadores han sido vistos como mentores, formadores, transmisores de conocimientos, desempeñando un papel fundamental en el desarrollo intelectual y personal de generaciones enteras. Sin embargo, en las últimas décadas, la percepción y las expectativas sobre la labor docente han cambiado de manera evidente y constante, convirtiéndose en un ámbito donde se enfrentan expectativas a veces descontextualizadas por un lado, y realidades complejas por otro.
Los docentes se encuentran en el epicentro de una serie de demandas y exigencias: ya no basta con ser expertos en su materia; se espera que sean guías emocionales, gestores de conflictos, promotores de la inclusión y la diversidad, y líderes en la implementación de nuevas tecnologías y metodologías pedagógicas innovadoras, entre otros aspectos.
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