Inteligencia Artificial como recurso de información en las bibliotecas escolares, una mirada desde el pensamiento computacional para convertirlas en aulas
Notice bibliographique
Résumé
Partiendo de trabajos realizados en el proyecto de investigación UNLaR “Como favorecen las TIC y otras herramientas metacognitivas el aprendizaje significativo de la matemática y la física”, el texto presenta la Inteligencia Artificial (IA) y sus diferentes clasificaciones, como reglas, aprendizaje automático, redes neuronales y generativa. Se discuten las implicancias de la IA en la sociedad, incluyendo el potencial de automatizar trabajos y mejorar la educación, así como las preguntas éticas y sociales relacionadas con la responsabilidad del contenido generado por la IA. Se discute la posible adopción generalizada de la IA generativa en el futuro y su aplicación a un contexto educativo como el de las Bibliotecas Escolares. El texto también destaca la importancia de la biblioteca escolar como recurso educativo valioso para el desarrollo académico, social y emocional de los estudiantes, y cómo los bibliotecarios escolares pueden ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de investigación y pensamiento crítico, apoyados por la IA. Además, el texto presenta el Pensamiento Computacional como una habilidad esencial en la era digital actual, que permite a las personas analizar, comprender y resolver problemas de manera eficiente y efectiva, en varios espacios además de la matemática, la física o la química; utilizando herramientas y conceptos informáticos. También se menciona la importancia de utilizar la IA de manera consciente y efectiva en la educación, ya que no puede reemplazar el desarrollo de habilidades críticas y emocionales importantes para el aprendizaje. En resumen, el texto presenta un panorama general de la IA, la biblioteca escolar y el Pensamiento Computacional como recursos educativos valiosos que pueden mejorar el aprendizaje y el desarrollo de habilidades en la era digital actual. Sumando algunas experiencias concretas sobre el particular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».