Future of Learning with Large Language Models

Volumen académico editado por Myint Swe Khine, László Bognár y Ernest Afari, publicado por CRC Press, que investiga la transformación pedagógica, metodológica e institucional impulsada por los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) y la inteligencia artificial generativa en la educación contemporánea. La obra está orientada a educadores, diseñadores instruccionales, investigadores y tecnólogos educativos de nivel intermedio que cuentan con experiencia en entornos docentes y buscan fundamentar el uso de la IA en el aula con evidencia científica y rigor pedagógico.

El libro expone los fundamentos teóricos del aprendizaje potenciado por IA, la personalización cognitiva y la evolución del compromiso estudiantil en entornos aumentados, presentando marcos concretos como el marco EPICC para la ingeniería de prompts educativos desarrollado por William Cain. Asimismo, analiza la integración de asistentes docentes virtuales (vTA o Virtual Teaching Assistant), la adaptación de modelos fundacionales para la comprensión multicultural, el diseño curricular asistido por IA, la automatización de la retroalimentación cualitativa y la evaluación académica, examinando a fondo los riesgos éticos asociados a la privacidad de datos de los estudiantes, el plagio y los sesgos algorítmicos.

A través de estudios de caso y capítulos de investigación empírica, el texto analiza cómo desplegar asistentes basados en LLMs en cursos reales y cómo estructurar actividades didácticas que estimulen el pensamiento crítico en lugar de sustituirlo. Su principal aporte es ofrecer una visión académica templada, alejada de la propaganda comercial, que orienta a instituciones escolares y universitarias en la adopción responsable de la IA. Deja fuera tutoriales de programación o código fuente para crear aplicaciones desde cero. Conviene tener familiaridad previa con el ecosistema de herramientas de IA generativa (como ChatGPT) y los procesos de diseño y evaluación docente.