No estoy llorando, se me metió un maratón en el ojo 🥹 Mi fe en la humanidad restaurada, vean hasta el final 💖

Personne n’aurait imaginé qu’il se dresserait un jour contre le véritable mal ou qu’il s’aventurerait dans les recoins les plus sombres du monde humain. Pendant des années, Hollywood s’est moqué d’Ashton Kutcher. À leurs yeux, il n’était qu’un acteur de sitcoms, un beau gosse en couverture des magazines, le visage associé à des émissions de caméra cachée comme Punk’d. On le trouvait charmant et drôle, mais personne ne le prenait vraiment au sérieux. Et pourtant, ce malentendu s’est révélé être une bénédiction. En 2009, Ashton Kutcher a discrètement cofondé Thorn, une organisation dont l’objectif n’était ni d’organiser de somptueuses soirées sur les tapis rouges ni de donner des leçons de morale. Son ambition était radicale et directe : développer des technologies de pointe pour traquer les trafiquants d’enfants. Il n’y eut ni grande campagne médiatique ni opération de communication tapageuse. Il a simplement décidé d’agir là où tant d’autres détournaient le regard. Kutcher s’est plongé corps et âme dans les profondeurs obscures du monde numérique. Pendant des années, il a appris comment les prédateurs en ligne opèrent, comment ils communiquent, comment ils échangent des contenus abominables derrière des écrans fermés et comment ils échappent à la justice. Il ne s’est pas contenté de financer le projet. Il a travaillé directement avec des ingénieurs en informatique, des experts en cybersécurité et des services internationaux chargés de l’application de la loi. Ensemble, ils ont développé des outils d’intelligence artificielle capables d’analyser le Web, de détecter des signaux suspects, de cartographier des réseaux clandestins et d’identifier les victimes avant qu’il ne soit trop tard. Il n’était pas simplement une célébrité chargée de prononcer un discours soigneusement préparé. Il était au cœur même des opérations. Il s’asseyait avec les développeurs, élaborait des stratégies et analysait des données brutes. Il a assumé toute la lourde responsabilité de ce combat. En 2017, Ashton Kutcher s’est présenté devant le Sénat américain pour témoigner sur la traite des êtres humains. De nombreux élus s’attendaient à entendre un discours classique de célébrité, rempli de formules émouvantes et de mots soigneusement choisis pour frapper les esprits. Mais il leur a présenté des faits concrets, des données issues des systèmes informatiques et des cartes détaillées de réseaux criminels à l’échelle mondiale. Il s’est exprimé d’une voix calme et posée, dont la force dépassait celle des discours les plus tonitruants. « J’ai vu des choses qu’aucun être humain ne devrait jamais avoir à voir », a-t-il déclaré devant les sénateurs, la voix brisée par une émotion sincère. « J’ai regardé des images vidéo montrant un enfant du même âge que le mien se faire violenter sexuellement par un homme. Et lorsqu’on voit cela, on comprend que ne rien faire n’est plus une option. » Un silence profond s’est installé dans la salle. Ce n’était pas une mise en scène. C’était le poids accablant porté par un homme qui avait contemplé l’abîme et choisi de le combattre. Depuis, les logiciels développés par Thorn ont aidé les forces de l’ordre à identifier des centaines de milliers de victimes à travers le monde. Ils ont soutenu des opérations policières dans des dizaines de pays et permis de réduire certaines durées d’enquête, qui se comptaient autrefois en semaines, à quelques heures. Mais surtout, ces outils ont contribué à ramener de véritables enfants en lieu sûr, auprès de ceux qui pouvaient les protéger. Pourtant, on l’entend rarement s’en vanter dans les émissions de télévision en soirée. Ashton Kutcher ne publie pas de photos d’enfants secourus, ne cherche pas à tirer profit médiatiquement des arrestations et ne court pas après les applaudissements. Il choisit délibérément de rester dans l’ombre, laissant la technologie et les enquêteurs parler à sa place. Dans le monde du divertissement, il reste peut-être cet acteur décontracté que l’on associe aux sitcoms. Mais pour les prédateurs qui sévissent sur Internet, il représente un adversaire redoutable : un homme qui a retourné contre eux leurs propres outils numériques pour en faire des pièges. Il n’a pas incarné un super-héros sur un écran de cinéma. Il est devenu quelque chose de bien plus puissant dans la vie réelle : un homme prêt à s’enfoncer dans les ténèbres pour permettre à d’autres d’en sortir et de retrouver la lumière. Aujourd’hui, quelque part dans le monde, un enfant dort paisiblement dans son propre lit, serrant contre lui son animal en peluche préféré, sans se douter des algorithmes complexes qui ont contribué à le sauver. Il ne connaît pas le nom d’Ashton Kutcher, et peut-être ne le connaîtra-t-il jamais. Mais parce qu’un homme a refusé de détourner les yeux, cet enfant a désormais la possibilité de vivre une histoire dont la fin sera heureuse. #AshtonKutcher #Thorn #ProtégeonsLesEnfants #LespoirEnAction #HérosDuQuotidien

Immanuel Kant (1803): «El ser humano solo puede llegar a ser humano mediante la educación. No es nada más que lo que la educación hace de él. Hay que observar que el ser humano solo es educado por seres humanos, por seres humanos que a su vez han sido educados.» @docentes_20

Declarar que has utilizado inteligencia artificial no demuestra que hayas aprendido. La Universitat de les Illes Balears (UIB) aprobó en abril su reglamento sobre el uso de IA generativa en las enseñanzas de grado y máster. Entre otras medidas, establece la obligatoriedad de declarar su uso, regula las condiciones que puede establecer el profesorado y contempla mecanismos para comprobar el proceso de aprendizaje. Me parece un avance importante. Pero hay una cuestión sobre la que debemos profundizar: Una declaración de uso aporta transparencia, pero no garantiza el aprendizaje. Un estudiante puede declarar que ha utilizado ChatGPT, explicar para qué e incluso adjuntar sus conversaciones. Y seguimos sin responder a la pregunta fundamental: ¿Qué ha aprendido realmente? En los procesos de acompañamiento que desarrollamos desde Gadeia con centros educativos y universidades insistimos en conectar tres decisiones pedagógicas: 1. Nivel de uso permitido. No es lo mismo utilizar IA para corregir un texto que para generar argumentos o resolver problemas. El docente debe definir qué usos permite y qué procesos cognitivos debe desarrollar el estudiante de forma autónoma. 2. Evidencias de aprendizaje. No basta con revisar el producto final ni solicitar un registro de prompts. Necesitamos comprobar si el alumnado sabe explicar decisiones, justificar argumentos, identificar errores y aplicar lo aprendido a situaciones nuevas. 3. Ventanas de aprendizaje. Momentos planificados por el docente para recoger esas evidencias. Por ejemplo, al elaborar un ensayo: - Antes de utilizar IA: el estudiante plantea sus argumentos iniciales. - Durante el proceso: utiliza IA dentro del nivel permitido y justifica qué propuestas acepta, modifica o rechaza. - Después: defiende sus conclusiones y responde a una objeción nueva sin IA. No se trata de multiplicar tareas ni de fiscalizar al alumnado, sino de seleccionar estratégicamente cuándo y cómo comprobar el aprendizaje. Este es uno de los principios de SEIA (Sistema de Evaluación e Integridad con IA), el marco que he desarrollado para conectar niveles de uso, evidencias de aprendizaje y mecanismos de supervisión adaptados a cada actividad. Porque una cosa es tener evidencias de que se ha utilizado IA y otra muy distinta es tener evidencias de que se ha aprendido. Y esa diferencia debería estar en el centro de cualquier política institucional de IA. El reto no es solo saber si el alumnado ha utilizado inteligencia artificial, sino comprobar qué sabe hacer con ella, qué sabe hacer sin ella y qué ha aprendido durante el proceso. Comparto el banco SEIA de Evidencias de Aprendizaje y el reglamento de la UIB: evidencias-ia-evaluacion.com… seu.uib.cat/fou/acord/16379/ #EvaluaciónEducativa #EducaciónSuperior #IAeducativa #edtech

196 universitarios. Tres formas de usar ChatGPT. Un resultado que debería cambiar cómo evaluamos. Un grupo resolvió una tarea creativa sin IA. Otro utilizó ChatGPT libremente. El tercero tuvo que pensar primero, generar sus propias ideas y recurrir después a ChatGPT para mejorarlas. El grupo que utilizó ChatGPT libremente produjo mejores soluciones en la primera tarea. Parecía el ganador. Después retiraron la IA. En una tarea nueva, su creatividad cayó hasta niveles parecidos a los del grupo que nunca había utilizado ChatGPT. Quienes habían pensado primero fueron los que mejor rindieron sin ayuda. El estudio mide creatividad en dos tareas concretas. Sus resultados no se pueden trasladar sin más a cualquier asignatura. Pero, sí deja una advertencia útil: un producto mejor no demuestra, por sí solo, más aprendizaje. En una tarea con IA pediría cuatro evidencias: - Un intento propio antes de abrir la herramienta. - La mejora realizada con IA. - Una decisión que el estudiante pueda justificar. - Una prueba breve sin IA: defensa oral, variable cambiada o transferencia a un caso nuevo. Esta es una de las ideas centrales de SEIA: definir qué papel puede tener la IA y qué evidencia necesitamos para comprobar el aprendizaje. La evaluación debe mostrar qué permanece cuando la herramienta ya no está delante. Revisa hoy una tarea que admita IA. ¿Qué podrá demostrar el estudiante por sí mismo al terminar? Si trabajas en educación y quieres tomar mejores decisiones con IA, suscríbete gratis a Gadeia Newsletter. Cada semana recibirás un análisis como este, traducido en criterios y decisiones que puedas utilizar en tu centro o aula. 👉 vicentgadea.substack.com/ Acceso al documento: link.springer.com/article/10…