Cybercyta
CyTA y la Inteligencia Artificial
En la actualidad, CyTA realiza actividades de investigación y desarrollo para gestionar el impacto que generan los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en la Web.
CyTA estudia desde la sistematicidad, las relaciones existentes entre los Modelos de Aprendizaje Automático y de Inteligencia Artificial Generativa, con la Web y los distintos recursos que disponibiliza para la docencia y la investigación.
🔧 Actualmente contamos con cuatro sistemas desarrllados, que tienen por objetivo:
- asistir al proceso de escritura científica, que articula con LaTeX para su correcta edición;
- realizar una revisión de literatura científica, mediante un prompt específico para ChatGPT;
- realizar la curación, tanto de artículos disponibles en la Web como de los artículos de CyTA en particular, que interactua con ChatGPT, Copilot y otras Inteligencias Artificiales, teniendo una sintaxis propia para cada una de ellas, según sus particularidades; y
- la generación de hipótesis, a fin de estructurar razonamientos lógicos para validar la coherencia entre los términos empleados y su relación dentro del modelo de conocimiento.
Implicancias para la educación
Mas allá que la IAGen puede ayudar a que docentes e investigadores generen textos útiles y otros resultados que respalden su trabajo, el uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación, permite desarrollar competencias en IA, incluyendo habilidades de IAGen para los estudiantes de grado y posgrado.
Entonces, desde nuestro enfoque intersectorial (académico, investigación, y extensión) e interdisciplinar (particularmente en el marco del Modelo STEAM), el desarrollar las capacidades de docentes e investigadores para hacer un uso adecuado de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa son esenciales para el uso efectivo en las actividades de investigación y educación. A su véz, buscamos dar los instrumentos necesarios que permitan ejercitar las habilidades de pensamiento crítico, al desarrollar distintos procesos que asisten a la construcción, análisis, y validación de los problemas de investigación.