Esta práctica educativa digital es la continuación de la PED Explorando la Segmentación de imágenes con IA Generativa a través de Prompts, en la cual el estudiantado se preparaba con información previa sobre el tema, recibía un minitaller para aprender a redactar prompts y finalmente realiza una demostración práctica. En esta segunda parte, la tarea principal es la elaboración de un diagrama de flujo sobre un algoritmo para la etiquetación de imágenes por el método de componentes conexas de vecindario 4 y enseguida implementar este código en la plataforma MatLab. 

La intervención docente en esta es reducida al inicio de la actividad y se torna en acompañamiento cuando surjan dudas en el estudiantado durante su desarrollo, por lo que se impulsa que este trabaje de activa, colaborativa e independientemente hasta que encuentre una solución para diseñar e implementar su código en este ejercicio de programación. Una de las habilidades más relevantes en cuanto al uso de herramientas digitales se refiere es que el estudiante diseñará prompts continuamente hasta que encuentre la información que busca por lo que aprenderá a cuestionar la información recibida y cómo preguntar adecuadamente a la inteligencia artificial.

Aunque esta PED se implementa en el contexto de la programación en telemática, es una práctica viable para la comprensión de temas complejos pues involucra activamente al estudiante incentivando sus capacidades de colaboración, pensamiento crítico y comunicación, asimismo puede ser llevada a cabo en otras modalidades diferentes a esta donde la docente la realiza de manera presencial puesto que con la guía que pone a disposición las y los estudiantes pueden avanzar conforme sus ritmos y probar sus soluciones cuantas veces crean conveniente.

Al igual que en la práctica que la antecede, esta se sustenta en elementos del aprendizaje activo y colaborativo así como las directrices de la UNESCO sobre el uso de la IA en la educación como principios que apoyan las actividades que se realizan. 

En cuanto al aprendizaje activo con este enfoque se busca que el estudiantado desarrolle habilidades fundamentales como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la colaboración para que exploren, descubran, experimenten y pongan en práctica los conocimientos adquiridos en situaciones reales (Lozoya et. al., 2024). En el proceso, son las y los estudiantes quienes van probando con la formulación de distintos prompts para generar diagramas de flujo y posteriormente probar el funcionamiento de sus códigos en la herramienta MatLab y con ello verificar el proceso que han desarrollado desde la práctica pasada donde solo era una simulación y ahora es un ejercicio de programación. 

Por otra parte, el aprendizaje colaborativo se caracteriza porque el estudiantado trabaja de manera conjunta en la resolución de problemas complejos de su profesión, en la búsqueda e intercambio de información, la producción de conocimientos y la mejora de la comunicación (Escofet & Marimon, 2012). Al ser la segmentación de imágenes y el método de etiquetación basado en componentes conexas de vecindario 4 temas complejos para el estudiantado, el intercambio de ideas y opiniones así como el trabajo conjunto les permite buscar soluciones a sus tareas visualizando más opciones. 

Finalmente, en relación con las recomendaciones de la UNESCO (2024) cuando se involucre el uso de IAG en procesos educativos, se debe priorizar la acción humana y ejemplo de acciones en esta vía son informar al estudiantado sobre los usos de la IA, impulsar su autonomía y motivación hacia el aprendizaje, asegurar la interacción social e incentivar el uso crítico de los datos que puede producir. En la práctica estas acciones toman lugar gracias al desarrollo de actividades de investigación de la información realizadas previamente sobre el tema, el acompañamiento de la docente para aclarar dudas y guiar en el uso de las herramientas digitales empleadas, el trabajo colaborativo, el uso de declaratorias de IA y la validación de la información obtenida para la comprensión de aspectos clave. 

REFERENCIAS:

Escofet, A., y Marimon, M. (2012). Indicadores de análisis de procesos de aprendizaje colaborativo en entornos virtuales de formación universitaria. Enseñanza & Teaching, 30, 85 – 114. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4092394 

Lozoya N.R., Holguín-Magallanes K.I., Chávez-Márquez I.L. & Cabrera-Zapata A.J. (2024). Aprendizaje Activo en la Educación Superior Como Enfoque Pedagógico. European Scientific Journal, ESJ, 20(1), 17. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n1p17 

Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO]. (2024). Guía para el uso de IA generativa en eduación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227

En esta práctica se emplean las herramientas ChatGPT, Diagrams: Show Me, Lucidchart y MatLab para que el estudiantado desarrolle las actividades a la par de fortalecer sus competencias digitales relacionadas con el uso estratégico y crítico de herramientas de IAG. A continuación, se detalla el uso dado a cada una:

• ChatGPT: Dentro de la práctica funge como asistente en la resolución de dudas sobre el algoritmo de etiquetación o sobre la estructuración de los prompts que utiliza para interactuar con las otras herramientas así como en la asistencia durante la implementación del código en Matlab. 
• Diagrams: Show me: Esta herramienta es un plug in de ChatGPT que permite la creación de diagramas y dentro de la práctica es una herramienta por la que puede optar el estudiante para la creación de su diagrama de flujo.
• Lucidchart: Esta herramienta permite crear organizadores gráficos como cuadros sinópticos, mapas conceptuales y mapas mentales de forma intuitiva. Dentro de la práctica constituye otra herramienta por la que puede optar el estudiante para la creación de su diagrama de flujo.

NOTA: Ambas herramientas (Diagrams: Show me y Lucidchart) están asistidas por inteligencia artificial por lo que implican la redacción de prompts adecuados por parte del estudiantado.

• MatLab: Es una plataforma de programación y cálculo numérico utilizada para una amplia gama de aplicaciones científicas y de ingeniería. Dentro de la práctica su uso consta en que el estudiante pruebe el algoritmo de etiquetación facilitando la comparación entre la imagen original y la imagen etiquetada. 

También, en la práctica se utilizan las herramientas Word y PDF para la elaboración de la guía que la docente elabora y los informes que realizan las y los estudiantes sobre el proceso seguido. Por otra parte, todos los recursos usados y generados se gestionan por medio de Google Classroom.

Como evidencia del trabajo realizado en la práctica, el estudiantado entregó a la docente el diagrama de flujo, el código completo implementado en MatLab en menor tiempo y un informe técnico donde explicó el enfoque, las decisiones tomadas y sus resultados. Además, con la implementación de esta, las y los estudiantes comprendieron el tema de segmentación y etiquetación de objetos en imágenes en menor tiempo promoviendo aumento en su autonomía y razonamiento lógico.

Otra de las virtudes del desarrollo de la práctica es que el diseño de prompts permitió al estudiante traducir procesos abstractos en representaciones gráficas claras permitiéndole estructurar, visualizar y validar el funcionamiento lógico del algoritmo. Además fue capaz de analizar y mejorar sus resultados mediante pruebas, ajustes y documentación reflexiva del proceso seguido. 

Para concluir con este apartado se comparten elementos cuantitativos de la experiencia del estudiantado recuperados por medio de un formulario post-práctica implementado por la docente:

Experiencia sobre el uso de IAG para realizar la práctica:

• 57.9% se sintió muy cómodo ya que era fácil de entender y usar.
• 42.1% se sintió cómodo y necesitó algo de ayuda.

Utilidad de la práctica:

• 78.9% le facilitó la comprensión de elementos teóricos.
• 52.6% le fue más fácil implementar el código en MATLAB. 

NOTA: En esta pregunta el estudiantado podía seleccionar más de una opción y estas fueron las más sobresalientes, la que sigue fue la interacción con el docente (26.3%).

Asimismo, en el apartado de recursos se encuentra el enlace a los resultados de este formulario para analizar la percepción de los estudiantes a través de otros criterios.

A continuación, se encuentran los enlaces a las herramientas utilizadas por la docente y el estudiantado para el desarrollo de la práctica:

• ChatGPT: https://chatgpt.com/ 
• Diagrams Show me: https://gptstore.ai/plugins/showme-redstarplugin-com 
• Lucidchart: https://www.lucidchart.com/pages/es 
• MatLab: https://www.mathworks.com/products/matlab.html 

En el siguiente enlace se encuentra un tutorial sobre el uso de la herramienta Lucidchart:

• Lucid Software Español. (15 de junio de 2023). Cómo usar Lucidchart (en 3 minutos) [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=8VqlzBxjGJw 

En el siguiente enlace se encuentra la guía que la docente comparte con sus estudiantes para el desarrollo de esta práctica: https://drive.google.com/file/d/1nlKb1dl70iyuTClq_x5HFvgx3caG-Rjh/view?usp=sharing 

En los siguientes enlaces se encuentran algunos informes generados por estudiantes: 

• https://drive.google.com/file/d/1FmkhDzyIw77saEBB8uirnx5zd3di3VP6/view?usp=sharing
• https://drive.google.com/file/d/13PXdSk5gLPaJ4O_F8NLZGphnQKUcq4EQ/view?usp=sharing 
• https://drive.google.com/file/d/180o0RDZZDMpUzO4QwZP5KiFzuALV5AXl/view?usp=sharing  

En el siguiente enlace se encuentra la rúbrica que la docente comparte con sus estudiantes para el desarrollo de la práctica:

• Rúbrica – Sesión 2: https://docs.google.com/document/d/1EDsz9-qHcJIebxysxYeSQlxiM2LbD-B3p6PdfR21lKc/edit?usp=sharing 

En el siguiente enlace se encuentran los resultados del formulario post-práctica aplicado al estudiantado:

https://docs.google.com/document/d/19QCAyVTVz1rBcYwTsIJQCyEthshkdwtB/edit?usp=sharing&ouid=111429601968604743660&rtpof=true&sd=true