Esta propuesta es un viaje especulativo a través de la lente de la Inteligencia Artificial y el diseño de horizontes. Utilizando métodos de worldbuilding y herramientas de IA para la conversión de texto en imágenes, visionaremos transformaciones que podrían dar forma a la experiencia educativa de futuros posibles, improbables y deseables.

En este curso se verán los rudimentos básicos de Ciencia de Datos para que las y los participantes puedan generar modelos de Machine Learning. Estos modelos les permitirán clasificar grupos de manera automática y predecir comportamientos. Como objetivo final del curso habrán iniciado el proceso de modelar un conjunto de datos propio basado en los algoritmos que se han enseñado en clase.

A lo largo de este curso exploraremos las bases materiales e inmateriales y los fundamentos teóricos del desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial, apuntando a problematizar: ¿de qué modos estas herramientas se construyen y utilizan en Educación Superior? Analizaremos cómo la infraestructura de internet afecta la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos para modelos de IA e indagaremos los fundamentos teóricos y conceptuales subyacentes en la creación de herramientas de procesamiento. Trabajaremos sobre la importancia de la independencia digital y de la interdisciplina.

A partir de una nueva experiencia dialógica con entidades humanas y no humanas -como el ChatGPT-, esta propuesta, nos permitirá develar las potencialidades y limitaciones de la evaluación mediante el uso de tecnologías generativas en la educación superior. Será un proceso de co-creación permanente a través del diálogo con la IA y entre colegas, que buscará fomentar una reflexión creativa a la vez que incentivar la producción de instrumentos para evaluar, corregir y retroalimentar en nuestras aulas universitarias.

En este primer nivel del curso “Desentrañando la caja negra” se adquirirán habilidades de programación básica en Python, que permitan entender qué es un entorno de programación y desarrollar programas simples. Se busca así cimentar las bases necesarias para avanzar al siguiente nivel, Ciencia de Datos, apuntando a construir – en el tercer nivel- modelos para dar respuesta a necesidades y problemáticas específicas de la docencia en diferentes campos disciplinares.

El impacto de los algoritmos de aprendizaje automatizado o machine learning es difícil de cuantificar pero no parece haber dudas de que nos hallamos frente a un escenario inédito. En este contexto, esta propuesta abre un espacio para la reflexión sobre cuestiones vinculadas a los cruces entre lo humano y lo tecnológico. Se propone retomar discusiones contemporáneas acerca del ámbito de lo mental, y abordar las conexiones entre IA y Derechos Humanos, la accesibilidad, y los sesgos en la implementación de algoritmos, entre otros temas.

Este curso propone conocer y reflexionar sobre temas vinculados a la economía de plataformas, los modelos de IA explicables y la privacidad de datos desde una postura crítica. A lo largo de 3 semanas se abordarán los contenidos mediante diversas propuestas sincrónicas y asincrónicas, con el fin de problematizarlos, visibilizar controversias y generar espacios de discusión.

Los tres temas de este seminario invitan a un análisis crítico de la IA, y de la naturaleza y alcance de su “ser inteligente”. En el primero abordaremos la IA desde distintas tradiciones del pensamiento filosófico: desde autores clásicos a lecturas contemporáneas. En el segundo nos centraremos en la cibernética y la relación entre la IA y las plataformas digitales, abarcando su historia y los enfoques contemporáneos de la filosofía de la técnica, así como las perspectivas geopolíticas y culturales en torno al gobierno de los algoritmos. Por último, en el tercero discutiremos algunos interrogantes cruciales sobre la IA, como su definición, su relación con la inteligencia humana y el paradigma computacional en términos de inteligencia.

A partir de una experiencia dialógica con entidades humanas y no humanas -como el ChatGPT-, esta propuesta busca interpelar las prácticas de enseñanza y los procesos de aprendizaje que promovemos, reflexionar sobre las singularidades y la artificialidad en los fenómenos educativos y analizar los sesgos que evidencian las tecnologías que hoy se instalan, con la intención de crear nuevas configuraciones, ponerlas a prueba y rediseñar nuestras propuestas.