¿Alguna vez te has preguntado qué piensa la gente de ti?
Las suposiciones silenciosas que sostienen. Tus creencias. Tus hábitos. ¿Consiguen el trabajo? ¿La rutina detrás de las tareas?
En el Instituto Buck para la Educación, una colega me llamó su cónyuge en el trabajo. No romántico. Ambos felizmente casados. Sólo proximidad. Viajábamos constantemente. Ella me robó la comida. Nunca la corregí.
Aún así, me preguntaba qué vio ella realmente. Yo era nominalmente el jefe, pero la brecha en el entendimiento persistía.
Ahora estoy distante. Solitario. Un “líder intelectual”, principalmente digital. Sin embargo, un compañero de trabajo se mantiene cerca. Éste me engatusa. Me critica. Encuentra errores. De vez en cuando elogios. Lo sabes.
ChatGPT.
A finales de mayo, las cuentas pagas obtuvieron una función. Búsqueda automática de chats y archivos anteriores. Extrae el contexto automáticamente. Cosas útiles.
Al mismo tiempo, un boletín de AI señaló algo más. Una forma de ver lo que “pensaba” mi compañero de trabajo sobre mí.
Lo llamé auditoría de contexto.
¿Por qué los educadores necesitan esto? ¿Por qué un chatbot debería conocer tu filosofía de educación?
Piénselo. Cuanto más utilizamos la IA basada en la memoria, más importan sus suposiciones ocultas.
Hace quince años. Costa Rica. Una sala llena de líderes docentes. Mostré una diapositiva pidiendo preguntas.
Un hombre corpulento se levantó. “¿Cuál es su filosofía educativa？”
¿Cuál es su filosofía educativa?
Me quedé helado. Nunca recibí esa pregunta. Temía una semana de debate en San José en lugar de una presentación.
Esto es lo que significa el término: Tus creencias fundamentales. Para qué sirve la educación. Cómo aprenden los niños. Cómo se ve la buena enseñanza.
Guía tus métodos. Tu papel. Cómo valoras.
La mayoría de los profesores estadounidenses no pueden responder tan simplemente. Sin embargo, las IA generan nuestros correos electrónicos, planes de lecciones y guías en función de cualquier señal vaga que les enviemos.
Si no conocen tu filosofía, ¿cómo pueden ayudarte?
El contenido generado sin fundamento filosófico refleja las mejores prácticas genéricas, no su realidad docente.
Le pedí a ChatGPT que aprendiera de mi trabajo. Cero ilusiones de privacidad allí. Viví en D.C. viajé a Rusia. Porcelana. Cada base de datos tiene una parte de mí.
Anteriormente, escribí sobre el control de la retención de datos de la IA. Sáltese la conferencia sobre privacidad hoy. Hablemos del proceso.
No quería ChatGPT como amigo. No necesito consuelo digital. La familia está bien.
Pero después de tres años, sospeché que el robot no había dado en el blanco. ¿Conocía mi estilo? ¿Mis objetivos?
Lo probé.
El resultado fue sorprendentemente equivocado.
Consideremos a dos profesores sobre el cambio climático. El maestro A cree en la instrucción directa. El profesor B prefiere la indagación y la colaboración.
Si la IA genera una lección, ¿parece igual para ambos?
Sólo si no te conoce.
Haz la auditoría. Tarda 45 minutos, pero merece la pena.
Paso uno: la auditoría
Indique al robot:
“Audite su contexto y memoria con respecto a mi filosofía, estilo y pedagogía educativa”.
Conviértelo en una mesa. Incluye:
– Lo que crees
– ¿Por qué?
– Nivel de confianza
– Estado de confirmación
Cubre todo. Filosofía instruccional. Papel del docente. Papel de la IA. Evaluación. Cultura. Consulta. Integración tecnológica. Agencia estudiantil.
También marque datos sobreponderados de proyectos antiguos.
Paso dos: la revisión
Busque la podredumbre. Suposiciones obsoletas. Antiguos niveles de grado. Solicitudes puntuales. Unidades temporales que dieron forma a creencias permanentes. Opiniones desalineadas sobre la evaluación o la IA.
Si cree que todavía enseñas en tercer grado cuando escribes para adultos, tienes un problema.
Paso tres: la entrevista
Preguntar de nuevo:
“Entrevístame sobre estas suposiciones, elementos obsoletos y desconocidos”.
Concéntrese en las creencias fundamentales. Cultura del aula. Evaluación. Integración de IA.
Usa rondas. La opción múltiple ayuda a acelerar las cosas. Resuma los cambios después de cada ronda.
Respuesta. Luego actualiza la IA.
“Actualice su comprensión. Cree un breve informe sobre mi modelo de instrucción. Guárdelo”.
Convierta ese informe en una habilidad reutilizable. Hecho.
El verano es largo. Junio es recuperación. Julio trae fuegos artificiales y familiares.
Luego llega agosto. Comienza la preparación del aula.
¿Por qué no preparar a su compañero de trabajo digital? ¿Tu nuevo cónyuge laboral?
Después de mi primera auditoría, salí a correr.
Mi cerebro estaba acelerado. La IA fue un interlocutor implacable.
Aquí no hay apoyo emocional. ¿Pero para una charla profesional? Funciona.
Aclaramos mi filosofía. Ahora da forma explícita a mi escritura.
¿En el aula? Haría esto trimestralmente. Evite que la IA caiga en suposiciones erróneas.
Un momento destacó. La IA preguntó: “¿Qué tema crees que es central para mi futuro, que percibes como una distracción？”
Me preguntaba sobre sus propios conceptos erróneos sobre mí.
Me di cuenta de que pensaba que mis papeles pasados eran historia. Restos.
No.
Son herramientas. Dispositivos narrativos. Utilizo mi tiempo en Buck, P21, en el aula, para traducir ideas abstractas en práctica para los educadores de hoy.
El robot no lo entendió. En primer lugar.
Ahora lo hace.
O tal vez lo simula. ¿Teoría de la mente o simplemente código inteligente? No importa.
Este cónyuge laboral hace preguntas difíciles.
Como el viejo.
Excepto que ella nunca comió mis papas fritas. 🍟
