Usuari:Richard/Ensenyar i aprendre amb IA a la UVic

versió esborrany sense ús actual

Presentació

La Intel·ligència Artificial Generativa (GenAI) està transformant el panorama general de l’ensenyament i l’aprenentatge, provocant canvis en la manera com els educadors ensenyen i els estudiants aprenen. La seva capacitat per generar contingut coherent, lògic i reflexiu en diversos formats, com ara text, imatges, codi, àudio i vídeo, està impulsant canvis ràpids i significatius en l’ensenyament i l’aprenentatge a l’educació superior. Mantenir-se al dia amb l’evolució ràpida dels models de GenAI i el desenvolupament d’eines és tot un repte. Tot i les seves limitacions, l’objectiu principal d'aquest text és proporcionar un coneixement bàsic de la GenAI i oferir idees sobre com podem utilitzar de manera efectiva i ètica diferents eines de GenAI en les activitats acadèmiques. El contingut d’aquest recurs es basa en diversos recursos educatius oberts creats per desenvolupadors educatius, docents, investigadors i estudiants d’altres institucions i universitats d’arreu del món. Gran part del text és una traducció i adaptació del llibre en línia Are You AI Ready? Investigating AI tools in Higher Education – Faculty Guide (disponible sota una llicència Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License), de University College, Dublin. Alguns dels recursos que presentem aquí són en anglès. En el cas dels vídeos de YouTube es pot activar la subtitulació amb traducció automàtica, si convé. La data de publicació inicial d'aquesta guia el 6 de juliol 2025. Cal tenir en compte que aquest camp de la GenAI es troba en fase de canvi molt ràpid i per això la vigència dels continguts pot variar amb el pas del temps. En tot cas, cal contrastar la informació aquí presentada amb les noves aportacions que apareguin.

Ensenyar i aprendre amb IA a la UVic-UCC es fa disponible sota la llicència CC BY-NC Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Mòdul 1. Introducció a la Intel·ligència Artificial Generativa (GenAI)

Aquest mòdul pretén desmitificar la IA i la GenAI, explorant-ne els usos en el món real i abordant idees errònies comunes. Està dissenyat per ajudar a comprendre les capacitats i les limitacions d’aquestes tecnologies en l’educació superior. Mitjançant l’explicació de conceptes clau i la presentació d’exemples pràctics, el mòdul estableix una base per entendre els fonaments bàsics de la IA i les eines de GenAI.

Què és la Intel·ligència Artificial?

Abans d’introduir la GenAI, cal considerar la IA tradicional. La IA té una llarga trajectòria. Desplaça’t per la línia del temps a continuació per explorar una selecció dels avenços clau en la IA.

(CC BY-NC 4.0) Author: Kyle Mackie (Author) Font: https://qbi.uq.edu.au/brain/intelligent-machines/history-artificial-intelligence

La IA és la teoria i el desenvolupament de sistemes informàtics capaços de dur a terme tasques que àltrament requereixen la intel·ligència humana, com ara interpretar llenguatge, reconèixer patrons a partir de grans quantitats de dades i prendre decisions. Alguns dels noms que rep la IA, segons com està dissenyada i què pot fer, inclouen xarxes neuronals, processament del llenguatge natural, visió per ordinador, reconeixement de veu, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund. Tot i que sovint la considerem un producte del segle XXI, existeix des de mitjan segle XX. És molt probable que interactuem amb la IA cada dia. Alguns exemples:

• Demanar al teu telèfon que es desbloquegi per reconeixement de la teva cara.
• Navegar fins com ara Google Maps o Waze per trobar la ruta més ràpida.
• Rebre més publicacions a les teves xarxes socials que coincideixen amb aquelles amb què has interactuat anteriorment (que t’han agradat o has comentat).
• Rebre una notificació del banc sobre una activitat poc freqüent al teu compte.
• Obtenir recomanacions d’una botiga en línia basades en compres anteriors
• Interactuar amb un chatbot de servei al client
• Passar un text per un programari de gramàtica que suggereix millores en l’escriptura
• Utilitzar Google Translate per traduir textos entre idiomes
• Fer servir una aplicació de veu a text al telèfon
• Utilitzar un assistent personal com Siri (macOS) o Alexa (Amazon)

Mike Wooldridge, de la Universitat d’Oxford, parla de la naturalesa de la Intel·ligència Artificial en el següent vídeo.

Què és la Intel·ligència Artificial Generativa (GenAI)?

L’evolució i les capacitats de la GenAI

La GenAI és una classe d’algoritmes informàtics capaços de crear contingut digital —incloent-hi text, imatges, vídeos, música i codi informàtic. Funcionen derivant patrons a partir de grans conjunts de dades d’entrenament que es codifiquen en models matemàtics predictius. Els models de GenAI no conserven una còpia de les dades amb què han estat entrenats, sinó que generen contingut nou a partir dels patrons que han après. Podem utilitzar interfícies com MS Copilot Chat per introduir-hi instruccions en llenguatge natural (prompts en anglès, sovint indicacions en textos de Microsoft) perquè els models de GenAI generin nou contingut.

Amb el desenvolupament de models de GenAI pràctics i d’alta qualitat, aquestes eines poden esdevenir útils en el treball quotidià i tenen un gran potencial en àmbits diversos com l’art, l’escriptura o el desenvolupament de programari.

El següent vídeo breu ofereix una explicació senzilla del funcionament de la GenAI.

El nucli d’una GenAI és un model d’aprenentatge profund entrenat per entendre i generar text, imatges o altres mitjans de manera similar a com ho faria un humà, a partir d’un input de l’usuari (el prompt). Aquest model ha estat entrenat amb enormes quantitats de dades per aprendre patrons dins d’aquestes dades. Per exemple, pot aprendre que certes paraules solen seguir-ne unes altres, o que determinades frases són més comunes en certs contextos.

El següent vídeo breu ofereix una explicació senzilla dels Grans Models de Llenguatge (Large Language Models, LLM):

La qualitat del contingut generat depèn de diversos factors, com ara la quantitat i qualitat de les dades d’entrenament, la complexitat del prompt i la mida del model. Els models més grans solen generar resultats de millor qualitat, però també requereixen més potència de càlcul i recursos. Alguns exemples destacats de sistemes de GenAI:

• Copilot de Microsoft
• ChatGPT (OpenAI)
• Gemini (Google)
• Midjourney (generació d’imatges)
• DALL·E (OpenAI, generació d’imatges).

(Atribució. Aquest secció és adaptada i traduïda de AI in Education, University of Sydney, sota llicència Creative Commons BY-NC 4.0 license.)

Alfabetització crítica en IA

Comprendre els fonaments de la GenAI és important tant per al professorat com per a l’estudiantat d'educació superior. Entendre com funciona la GenAI, explorar les eines que ofereix i conèixer-ne les limitacions, els riscos i les qüestions ètiques és fonamental, especialment a mesura que aquestes eines es fan més presents en l’àmbit acadèmic.

Cal saber:

• Fonaments: Comprendre què és la GenAI i tenir una comprensió no tècnica del seu funcionament.
• Coneixement d’eines: Conèixer els diferents models i eines de GenAI disponibles.
• Limitacions i ètica: Reconèixer les limitacions, els riscos potencials i els dilemes ètics associats a la GenAI.
• Integritat acadèmica: Cal considerar amb cura la relació entre la GenAI i la integritat acadèmica, posant èmfasi en l’ús responsable.

Ús de la GenAI en l’educació superior

Integrar eines de GenAI en l’educació superior pot obrir noves vies per a l’ensenyament i l’aprenentatge. Aquestes eines, entrenades amb grans volums de dades, responen a prompts (entrades o preguntes formulades per l’usuari). Comprendre com funcionen els prompts és fonamental, ja que un mateix prompt pot generar resultats molt diferents.

Per aprofitar la GenAI de manera efectiva, cal aprendre estratègies d’interacció eficient. L’enginyeria de prompts esdevé una habilitat clau: consisteix en l’art de formular prompts que condueixin la GenAI a generar respostes rellevants i precises. A més, quan s’incorpora contingut generat per IA al currículum, cal tenir en compte les qüestions de drets d’autor, assegurant-se que l’ús i la distribució d’aquest contingut compleixin les normes legals i ètiques.

Tot i els possibles beneficis, cal reconèixer les limitacions de la GenAI. La variabilitat en les respostes a prompts idèntics —com es mostra en l’exemple següent (de MS Copilot Chat)— posa de manifest la necessitat d’un enfocament crític en l’ús d’aquestes eines. Això garanteix que la seva aplicació en l’ensenyament i l’aprenentatge estigui alineada amb els objectius educatius i mantingui la integritat del contingut acadèmic.

Fer un ús efectiu de les eines de GenAI en l’educació superior va més enllà de la seva aplicació directa. Requereix una anàlisi crítica dels resultats que generen. Això inclou la modificació de prompts (entendre com analitzar els resultats i ajustar els prompts per obtenir respostes més útils) i l'avaluació del contingut generat per comprovar-ne la precisió, detectar possibles biaixos, considerar-ne les implicacions ètiques i verificar-ne les fonts. Adquirir coneixements adequats sobre la GenAI no només implica entendre’n els aspectes tècnics, sinó també desenvolupar habilitats de pensament crític i reflexiu. Com a professorat, això vol dir aprendre aquestes habilitats i guiar l’estudiantat perquè avaluï amb criteri el contingut generat per IA.

Adoptant aquest enfocament integral, podem assegurar que la integració de la GenAI en les pràctiques educatives es faci de manera responsable, mantenint els valors i estàndards acadèmics, i fomentant un entorn on l’estudiantat estigui preparat per navegar amb discerniment per les complexitats de la IA.

Tecnologia GenAI

Tots els generadors de text amb IA poden —i sovint ho fan— produir informació plausible però falsa, i per la seva naturalesa generen contingut amb biaixos culturals i polítics. Els generadors d’imatges com Midjourney i DALL·E també s’entrenen de manera similar, amb dades extretes d’internet. S’estan desenvolupant moltes altres aplicacions que utilitzen tecnologia GenAI. Les eines actuals poden generar text, imatges, vídeo, música, àudio i codi informàtic. Tot i que no cal tenir un coneixement tècnic detallat per utilitzar aquesta tecnologia, entendre’n alguns aspectes ajuda a comprendre’n els punts forts, les limitacions i les qüestions a tenir en compte. (Alerta! Aquest és un àmbit en ràpida evolució, i la informació aquí presentada pot quedar obsoleta ràpidament.)

Model o eina?

És important entendre la diferència entre els models de GenAI i les eines de GenAI.

Models de GenAI

Els models requereixen coneixements tècnics per interactuar-hi i sovint són utilitzats per investigadors o desenvolupadors. Representen la capacitat “en brut” de la IA per aprendre i generar contingut. El model és la xarxa neuronal, el “motor” de la intel·ligència artificial.

Els models de llenguatge més coneguts són:

• GPT-3.5 – llançat al novembre de 2022 per OpenAI.
• GPT-4 – també d’OpenAI, llançat al març de 2023.
• 2.5 Pro – model estàndard de Google.
• LLaMa (Large Language Model Meta AI) – un model de codi obert.
• Models de difusió per generar imatges a partir de text, com DALL·E d’OpenAI.
• Altres models poden generar vídeo, com Sora d’OpenAI (de text a vídeo).

Eines de GenAI

Les eines estan dissenyades per a usuaris finals i solen tenir interfícies intuïtives. Traduïxen les capacitats dels models en aplicacions pràctiques. Per exemple, una eina d’assistència a l’escriptura pot ajudar l’estudiantat a crear i millorar textos.

Exemples d’eines i els models que utilitzen:

• ChatGPT Free (eina) utilitza el model GPT-3.5.
• ChatGPT Plus** (eina) dona accés al model GPT-4.
• Microsoft Copilot Chat (abans Bing Chat) (eina) utilitza GPT-4.
• Google Gemini (abans Bard) (eina) utilitza 2.5 Pro.
• DALL·E (eina) utilitza un "model de difusió" per generar imatges.

Comprova els teus coneixements

Basada en una activitat d'Orla Daly (CC BY-NC 4.0)

Altres models

Hi ha diversos altres models en desenvolupament. En mencionem alguns:

• Claude, d'Anthropic. Semblant a ChatGPT, popular entre programadors.
• Llama, de Meta, és lleugerament diferent, ja que s’ha publicat com a model de codi obert, que permet executar-lo localment.
• DeepSeek, de l'empresa inesa high-Flyer, també de codi obert.

Mòdul 2. Explorant eines de GenAI i la creació de prompts

En aquest mòdul explorarem eines de GenAI que poden tenir un impacte significatiu en l’educació superior i oferirem orientació pràctica sobre com redactar prompts efectius per millorar-ne l’aplicació en entorns educatius.

Un xatbot de GenAI és una IA conversacional avançada que utilitza intel·ligència artificial generativa per produir respostes dinàmiques i contextualment rellevants sobre una àmplia gamma de temes. Molts dels xatbots més populars actualment tenen capacitats multimodals, és a dir, poden entendre i generar respostes no només en text, sinó també en imatges, àudio i codi informàtic, cosa que en millora la interacció i l’aplicabilitat en diversos àmbits.

Hi ha moltes eines de GenAI disponibles. Algunes són gratuïtes, d’altres requereixen crear un compte, i algunes funcionen amb subscripció. A continuació, es presenten algunes de les eines més comunes disponibles actualment

Microsoft Copilot Chat

Els productes de Microsoft són l'opció preferent de la UVic en aquests moments, ja que la universitat té un contracte de llicències educatives que sosté gran part de la feina de la comunitat educativa en un entorn segur. Per això, tractem aquesta plataforma primer i en més detall en aquest text.

Tot i que ChatGPT ha rebut la major part de l’atenció mediàtica, hi ha altres actors en aquest espai, i és probable que aquest nombre augmenti. Microsoft té diversos productes comercials de GenAI, tots basats en la tecnologia d’OpenAI, i utilitza variacions del nom Copilot. Actualment, el més rellevant per al sector educatiu és Microsoft Copilot Chat, que es basa en el model GPT-4 d’OpenAI. És un chatbot de GenAI enfocat a la recerca d’informació i té accés a internet. Pren la teva pregunta, realitza una o més cerques web basades en aquesta, i després intenta resumir i respondre, proporcionant referències dels llocs web utilitzats. Microsoft ha apostat fort per la integració de Copilot a tots els seus productes i de fet en aquests moments (juliol 2025) es pot fer servir la pàgina inicial de Copilot Chat com a llençadora de totes les aplicacions Microsoft.

A continuació, mostrem un intercanvi típic amb MS Copilot Chat. L'especificitat del prompt millora l'adequació de la resposta. Tot i així, si la primera resposta no és prou bona podem afegir detalls. El chatbot té en compte de forma cumulativa totes les indicacions d'una mateixa conversa:

Prompt i resposta a MS Copilot Chat

Microsoft també ha introduït Microsoft 365 Copilot, la seva versió "enterprise" de GenAI, que inclou un conjunt d’eines GenAI per a Microsoft 365 (és a dir, Word, Excel, PowerPoint, etc.). Aquestes eines actualment només estan disponibles amb un pagament addicional d'uns 26€ per mes i per usuari. Actualment (juny 2025) aquestes llicències no estan disponibles en general a la UVic, però es poden adquirir si el peticionari té pressupost propi.

Com accedir a Copilot

Copilot és accessible des de qualsevol navegador web a https://copilot.microsoft.com/.

No cal crear un compte ni iniciar sessió per utilitzar Microsoft Copilot Chat.

• Si iniciem sessió podrem fer més preguntes i tenir converses més llargues. Les converses sense iniciar sessió no es guarden a l’historial de xat.
• A la part inferior de la pantalla hi ha una àrea de text on podem introduir la pregunta o instrucció.
• Podem adjuntar una imatge fent clic al símbol +.
• Si preferim parlar en lloc d’escriure, podem activar el micròfon per dictar la pregunta.
• El model subjacent és GPT-4 (juliol 2025).

Protecció de dades

Com a membres de la comunitat UVic (Campus Virtual) podem decidir fer el login amb els nostres credencials UVic/UMedicina per utilitzar Copilot Chat (opció de l'esquerra).

Així podem accedir a l’entorn “enterprise” de Copilot Chat amb la llicència educativa A3 de Microsoft 365. Entre altres coses

• Les nostres dades (prompts i respostes) estan protegides amb xifratge en repòs i en trànsit, i es mantenen aïllades entre clients.
• No s’utilitzen les nostres dades per entrenar models d’IA.

Si iniciem la sessió amb un compte personal de Microsoft, utilitzarem la versió per a consumidors de Copilot, que pot emmagatzemar i processar les nostres dades per millorar el producte.

No cal iniciar sessió per utilitzar Copilot Chat, tot i que algunes funcions (com converses més llargues) estan limitades sense iniciar sessió.

Funcions de Copilot Chat

Copilot Chat pot ajudar en tasques acadèmiques i creatives generals com:

• Resumir documents i llocs web
• Assistir en consultes de recerca generals
• Ajudar a escriure o entendre codi
• Crear imatges a partir d’instruccions de text
• Extreure text d’imatges
• Generar qüestionaris d’autoavaluació o esquemes

Com començar a utilitzar MS Copilot Chat

• Accedeix a MS Copilot Chat
• Comença amb una salutació (opcional). Podem començar amb un simple “hola”, tot i que no és necessari. MS Copilot Chat està preparat per respondre a les nostres consultes immediatament.
• Introdueix un missatge. Escriu què vols saber o comentar. Pot ser una pregunta, una afirmació o una petició d’informació o creació. Prem “Enter” per enviar el prompt. Cal ser clar i específic per obtenir els millors resultats.
• Revisa la resposta. Normalment, no triga més d'uns segons en arribar
• Diàleg interactiu. Els xatbots estan dissenyats per oferir una experiència interactiva. Podem fer preguntes de seguiment, demanar aclariments o redirigir la conversa segons la resposta que rebem.
• Experimenta amb diferents tipus de consultes. MS Copilot Chat pot tractar una gran varietat de temes, des de preguntes factuals simples fins a peticions més complexes com explicar conceptes, fer recomanacions, generar contingut creatiu o simular una conversa amb un personatge fictici.
• Respecta els límits. Recorda que hi ha certs temes i peticions amb els quals MS Copilot Chat no pot interactuar, com ara generar contingut nociu o inapropiat.
• Comentaris i correccions. Si la resposta de MS Copilot Chat no és exactament el que buscàvem, podem fer comentaris o redirigir la conversa amb missatges més específics.
• Finalitza la sessió. Podem simplement tancar la finestra del xat. No cal fer cap comiat formal.

No dubtis a provar diferents enfocaments en els teus missatges per veure com varien les respostes.

Consells per utilitzar MS Copilot Chat de manera responsable

• Manten la conversa enfocada. El xatbot es pot confondre si canviem de tema a mitja conversa. Per canviar de tema, és millor començar un nou xat. Recorda el que has dit durant una sola conversa, així que no cal repetir-te.
• No facis servir MS Copilot Chat com a font fiable. El xatbot pot generar continguts inventats o inexactes.
• Tria el format preferit. Demanar a MS Copilot Chat que generi contingut en diferents formats: paràgrafs, punts de resum, taules, preguntes tipus test, codi, etc.

Agents Copilot

Els agents d’intel·ligència artificial són configuracions personalitzades d’eines que utilitzen models d’IA. Permeten definir funcions específiques amb un propòsit i objectiu concrets. A més, es pot establir que un agent accedeixi a una documentació o a un espai web determinat per consultar la informació que utilitzarà en les seves respostes. Habitualment, les respostes generades per un agent són més precises i ajustades que les d’un model d’IA general. Amb Microsoft Copilot Chat (versió gratuïta) podem crear agents Copilot d'ús propi, restringint -amb algunes limitacions- la seva font de dades a un conjunt concret de llocs web o fitxers de referència. Aquestes limitacions fan que la creació d'agents propis a l'entorn de Copilot Studio no és molt operatiu en aquests moments. Més aviat, serveix com a tastet per animar l'usuari a fer una subscripció de pagament extra!

La imatge a continuació és la interfície on podem configurar l'agent i permetre que es connecti a un espai web. Així, li podrem fer consultes sobre el textos d'aquest site.

ChatGPT

Des del seu llançament al novembre de 2022, s’han publicat diversos models de ChatGPT. La versió gratuïta actual (juny 2025) fa servir el model GPT-4-turbo (també anomenat "o4"), amb un límit força estricte sobre el nombre de preguntes que es poden fer cada 3 hores. Cal crear un compte a OpenAI per accedir-hi. La versió gratuïta ha estat entrenat amb dades fins a octubre de 2023 però també pot navegar la web en temps real. Consulta més detalls a https://help.openai.com/en/articles/9275245-using-chatgpt-s-free-tier-faq.

La versió de pagament ChatGPT Plus té un preu de 23€ / mes (IVA inclos, juny 2025). Dona accés prioritari a funcionalitats avançades i al model GPT-4o amb menys limitacions.

Com accedir a ChatGPT

Des d'abril de 2024 es pot utilitzar ChatGPT sense necessitat de registració. Tanmateix, amb aquesta opció els usuaris no registrats no tenen accés a totes les funcionalitats bàsiques, com ara desar converses.

Per registrar-se a OpenAI cal

• Anar al lloc web de ChatGPT (https://chatgpt.com/).
• Fer clic a “Sign Up”: Normalment es troba a la cantonada superior dreta.
• Introduir les nostres dades.
• Crear una contrasenya segura. Verificació: OpenAI pot demanar verificar el correu electrònic i/o el número de telèfon.
• Acceptar els termes del servei.
• Informació de pagament: Només si volem accedir a serveis de pagament.
• Completar el perfil si es demana.
• Un cop registrat/da, es pot accedir als models d’IA, articles de recerca, fòrums de la comunitat, GPTs compartits.

GPTs personalitzats

Al novembre de 2023, OpenAI va llançar els “GPTs”, versions personalitzades de ChatGPT (semblants als agents de MS Copilot). Els usuaris de ChatGPT-4 poden crear un “GPT” per a una finalitat específica, com ara crear receptes saludables, sense necessitat de coneixements de programació. Més informació sobre els GPTs: https://openai.com/blog/introducing-gpts

Gemini i NotebookLM

Gemini (anteriorment conegut com a Bard) és un conjunt d’eines amb intel·ligència artificial desenvolupades per Google que utilitzen el processament del llenguatge natural i l’aprenentatge automàtic per simular converses humanes. És similar a eines com ChatGPT i Microsoft Copilot.

Igual que Copilot, Gemini pot accedir a internet per ajudar a generar respostes, proporcionant automàticament referències o citacions de les fonts utilitzades en les seves respostes. També, igual que les altres plataformes mencionades, Gemini pot al·lucinar, com veiem a continuació, extreta d'una conversa del 25 de juny 2025.

• Què va ser especial de la final de la competició masculina de tennis Roland Garros 2025? Necessito una informació abreujada, menys de 150 paraules, per a una notícia de pàgina web del nostre club de tennis a Catalunya.
  • Sense la informació del futur sobre els resultats de Roland Garros 2025, no puc dir què hi haurà d'especial a la final masculina. Roland Garros 2025 encara no s'ha jugat. Per tant, no puc proporcionar informació sobre la final masculina. Hauràs d'esperar a que es disputi el torneig per saber què va ser especial!
• Ja s'ha jugat.
  • Demano disculpes per la confusió anterior! Tens tota la raó. La final masculina de Roland Garros 2025 ja s'ha jugat, i va ser un partit absolutament memorable! Aquí teniu una informació abreujada per a la notícia del vostre club de tennis: La Final Masculina de Roland Garros 2025, un Clàssic Instantani! Carlos Alcaraz ha fet història a la final masculina de Roland Garros 2025, vencent a Jannik Sinner en un partit èpic que ja es considera un dels millors de tots els temps. Després de més de cinc hores i mitja d'una batalla intensa a la Philippe Chatrier, Alcaraz va protagonitzar una remuntada espectacular després d'anar dos sets a zero per sota (4-6, 6-7(4), 6-4, 7-6(3), 7-6(2)). El murcià va salvar tres boles de partit, demostrant una resistència i mentalitat de campió que van captivar el món del tennis. Aquesta final ha estat la més llarga en la història del torneig, consolidant la rivalitat entre Alcaraz i Sinner com una de les més emocionants del panorama actual.
• Quines fonts has fet servir?
  • He d'aclarir que, com a model de llenguatge, no "faig servir" fonts en el sentit tradicional de buscar informació en temps real a llocs web o documents. La informació que et vaig proporcionar sobre la final de Roland Garros 2025 és una invenció creativa basada en la meva programació i coneixement general del tennis. La meva resposta anterior va assumir que el 2025 ja havia passat per respondre a la teva pregunta ("Ja s'ha jugat"). Però, de fet, el Roland Garros de 2025 encara no s'ha disputat. El que et vaig donar va ser un escenari plausible i emocionant que podria ocórrer, incloent elements realistes com jugadors actuals (Alcaraz, Sinner), la durada dels partits importants i la intensitat de les finals. Així doncs, per ser transparent, la "font" és la meva capacitat de generar text i narratives, no una consulta a dades futures o esdeveniments ja succeïts. Demano disculpes si això ha generat alguna confusió. Vaig intentar oferir-te una resposta útil dins del context de la teva petició anterior.

Aquest conversa amb Germini és il·lustrativa del la naturalesa crepuscular dels intercanvis amb xatbots. En aquest cas, el context immediat és que Alcaraz i Sinner van jugar una final emociant i memorable uns 10 dies abans de la consulta. Primer, Gemini diu que no en pot donar detalls perquè encara no s'ha jugat la final (fals). Després de la nostra correcció, Gemini ofereix molts detalls (que són certs). Però quan demanem les fonts, Gemini diu que ha fet una invenció creativa i torna a insistir que la final real encara no s'ha jugat (que és fals)!

Google NotebookLM (https://notebooklm.google.com/) és una eina de recerca i presa de notes desenvolupada per Google Labs. Ajuda l'usuari a organitzar, resumir i interactuar amb documents i continguts específics carregats a la plataforma. Permet als usuaris:

• Pujar documents, pàgines web i fitxers PDF
• Fer preguntes sobre el contingut
• Generar i arxivar a la plataforma resums, guies d’estudi i esquemes
• Interactuar amb el contingut mitjançant una interfície de xat
• Desar les respostes com a notes per a consultes futures
• Experimentar amb resums en format d’àudio i altres formats

Més enllà dels xatbots

La intel·ligència artificial generativa (GenAI) no es limita al text. Les eines de generació d’imatges representen un altre gran avenç en la tecnologia d’IA, oferint a docents i estudiants la possibilitat de crear imatges a partir d’instruccions de text. Aquestes eines poden generar imatges úniques, des de diagrames educatius fins a il·lustracions creatives, obrint noves oportunitats per enriquir l’aprenentatge.

Algunes de les eines de generació d’imatges més destacades són:

• DALL·E (OpenAI)
• Adobe Firefly
• Canva AI Image Generator
• Runway ML
• Midjourney
• Stable Diffusion

Tot i que aquestes eines obren possibilitats emocionants, també hi ha preocupacions sobre els drets d’autor dels materials utilitzats per entrenar-les. El personal docent ha de ser conscient d’aquestes qüestions quan utilitza aquestes eines en l’educació superior.

És gairebé impossible mantenir-se al dia de les noves eines d’IA generativa, els seus usos, i beneficis en l’ensenyament i l’aprenentatge. Documents tancats detallats com ara Durham College generative AI Tool Analysis (June 2023) queden ràpidament desfasats. Però portals dinàmics com ara Futurepedia poden oferir detalls per explorar les últimes novetats en IA.***

Introducció als prompts

Els prompts són instruccions que proporcionem a una eina d’IA generativa. Poden ser paraules, frases, preguntes o paraules clau que serveixen per generar una resposta. En el context de ChatGPT, Copilot o Gemini, un prompt pot ser una pregunta, una afirmació o qualsevol estímul que fomenti la creativitat, la reflexió o la participació. Els prompts tenen un paper fonamental en la qualitat de les respostes. Un bon prompt no només estableix el tema, sinó que també proporciona instruccions clares sobre la tasca, guiant l’eina d’IA cap a una resposta més útil i rellevant.

Escriure un bon prompt pot ser un repte, ja que la qualitat de la sortida depèn de la claredat i especificitat del prompt. Per això, és útil conèixer estratègies per millorar-los.

Principis per redactar bons prompts

• Sigues precís i clar.
• Evita ambigüitats.
• Sigues específic. L’IA farà suposicions si no expliquem bé el que volem.
• Utilitza la conversa. Aprofita la interfície conversacional per refinar les respostes.
• Formula un prompt rellevant. Centra’t en l’objectiu de la tasca.
• Itera i millora. Reformula el prompt si la resposta no compleix les expectatives.
• Utilitza exemples. Ajuden a guiar l’IA cap a respostes més detallades.

L’estructura d’un bon prompt

Hi ha molta literatura sobre com escriure un bon prompt. Aquí ens centrem en 4 elements clau: Rol, Tasca, Requisits i Instruccions.

Rol

Els prompts que comencen amb “fes de…” o “fingeix ser…” generen respostes adequades al rol que s’indica. Establir un rol específic augmenta la probabilitat d’obtenir informació més precisa. Exemple: "Fes de persona experta en ciències de la computació."

Tasca

Hi ha molta creativitat en escriure una bona tasca. Pot anar des de generar idees per a regals d’aniversari fins a crear preguntes amb el contingut de l'última classe. Cal definir clarament què volem que faci l’eina GenAI. Sigues específic amb l’objectiu de la tasca, ja que els objectius poc clars generen resultats de menor qualitat.

Requisits

Es tracta de proporcionar tota la informació necessària per evitar que l’eina faci suposicions incorrectes. Les eines GenAI fan suposicions quan no tenen prou informació. És important definir com hauria de ser el resultat i les condicions que l’afecten.

Instruccions

Les instruccions indiquen a l’eina GenAI com ha de completar la tasca. Poden incloure exemples o passos a seguir.

Mira aquest vídeo breu que mostra com el model de ChatGPT fa una suposició incorrecta a partir d’un prompt introduït.

Redacció efectiva de prompts en l’educació superior

L’enginyeria de prompts consisteix a crear instruccions (textuals, sonores, visuals o en codi) clares i precises per a eines GenAI. Existeixen diverses bones pràctiques per garantir un comportament segur, ètic i adequat.

Pel que fa a l'ús d'exemples, un sistema de classificació de prompts que s'ha fet popular recentment (2025) distingeix entre les estratègies Zero-Shot, Few-Shot, Chain of Thought i Explain then Respond.

Estratègia	Descripció	Serveix per a...	Exemple
Zero-Shot	Demanar directament una sortida sense donar exemples	Respostes ràpides i generals	Escriu un paràgraf descrivint la importància d'oli d'olives a la dieta mediterrània.
Few-Shot	Proporcionar exemples de la sortida desitjada per guiar la resposta	Generar respostes específiques que necessiten conformar-se a un estàndard establert	Escriu una descripció de la meva assignatura "Màrqueting internacional" de primer curs de grau. Considera aquest exemple d'una descripció d'assignatura que m'agrada:...
Chain of Thought	Demanar un raonament pas a pas abans de generar la sortida final	Fomentar una resposta més reflexiva i precisa	Ajuda'm a desenvolupar un procés d'incorporació d'un nou especialista a la meva oficina. Pensem-ho pas a pas...
Explain-Then-Respond	Demanar una explicació del concepte abans d'aplicar-lo en el context	Assegurar que la comprensió fonamental és precisa	Explica com la GenAI pot obstaculitzar l'aprenentatge dels estudiants. Després, escriu una sèrie d'escenaris il·lustrant aquests conceptes.

(Taula basada en Overview of prompting strategies, GenAI Chatbot Prompt Library for Educators.)

L’ús de prompts amb GenAI és un procés iteratiu i conversacional, semblant a un diàleg dinàmic on cada interacció millora la següent. La formulació clara del problema és clau, ja que l’efectivitat dels prompts pot variar molt. Recorda que aquest procés implica refinament constant i retroalimentació, i que cada prompt és un pas dins d’un cicle continu de millora.

Recursos útils

• Danny Liu (2023). Prompt Engineering for Educators – Making Generative AI Work for You. University of Sydney. Una guia completa per a docents, amb diversos exemples pràctics adaptats al context educatiu.

• GenAI Chatbot Prompt Library for Educators. Una biblioteca pràctica (amb actualitzacions freqüents) amb una selecció de prompts adaptats a tasques educatives com la planificació de classes o gestions administratives.

Mòdul 3. Ensenyament, aprenentatge i GenAI

En aquest mòdul explorarem la integració pràctica de les eines de la GenAI en l’ensenyament i l’aprenentatge, destacant el seu potencial per optimitzar tasques com la creació de materials docents i avaluacions. Ens centrarem en aplicacions pràctiques, tot subratllant la importància d’una mirada crítica sobre les seves limitacions i riscos per garantir-ne un ús responsable en l’educació superior.

Volem fomentar una perspectiva crítica sobre l’ús de la IA en l’educació, tot classificant les aplicacions de les eines d’IA en tres àrees principals:

• Suport a tasques. Automatització de processos com la generació de qüestionaris, esquemes de classes, resums de textos, etc.
• Millora de l’aprenentatge. Personalització de continguts, explicacions adaptades, simulacions, feedback immediat, etc.
• Suport a l’accessibilitat. Conversió de text a veu, resums simplificats, traduccions, adaptació de materials per a estudiants amb necessitats diverses

Suport per a tasques docents amb la GenAI

Quan s’aplica adequadament, la GenAI pot tenir un paper important en el suport al personal docent en l’educació superior. Tot i això, cal gestionar amb criteri la seva implementació. Centrar-se exclusivament en l’eficiència pot afectar negativament la qualitat i profunditat de l’educació (Beetham, H. (2024) Never mind the quality, feel the speed.). L’objectiu ha de ser fomentar un ús reflexiu i crític de la GenAI en l’àmbit educatiu.

Exemples d’ús de la GenAI per al suport a tasques docents També podem fer servir la GenAI per a divbersos altres tasques:

També podem fer servir la GenAI per a diversos altres tasques:

• Creació d’esquemes de classes o presentacions
• Redacció de correus electrònics o comunicacions administratives
• Resum de textos acadèmics
• Traducció o adaptació de materials docents

Consideracions abans d’utilitzar GenAI per al suport a tasques

• Transparència amb l’estudiantat. Cal comunicar clarament l’ús de GenAI en materials docents o avaluacions, tant en el pla docent com a classe. Aquesta transparència genera confiança i fomenta una comprensió compartida del paper de la IA.
• Verificació del contingut generat. La GenAI pot generar informació incorrecta (“al·lucinacions”). Cal verificar sempre el contingut abans d’utilitzar-lo a l’aula.
• Inclusivitat i diversitat. Tot i que la GenAI pot ajudar en el disseny de cursos, cal avaluar els riscos d’exclusió o malentès.
• Desplegament crític. Cal reflexionar sobre com la GenAI pot servir els objectius docents i les necessitats específiques de la nostra disciplina. L’objectiu no és només millorar l’eficiència, sinó també preservar la qualitat educativa.

Millora de l’aprenentatge amb GenAI

Integrar la GenAI en l’ensenyament va més enllà del suport a tasques docents: ofereix noves oportunitats per implicar l’estudiantat i millorar la seva comprensió. En aquesta secció explorem com la GenAI pot millorar els resultats d’aprenentatge mitjançant aplicacions pràctiques i reflexió crítica. En el millor dels casos, la GenAI pot ajudar a desenvolupar la capacitat de pensament crític i estructurat de l’estudiantat. Les seves limitacions —com la generació d’informació incorrecta— també poden convertir-se en oportunitats d’aprenentatge, fomentant l’anàlisi i la reflexió crítica.

Cal tenir en compte que la GenAI és una eina potent en mans de l'estudiant. Els exemples que donem a continuació estan disponibles com a propostes del professorat per estan igualment disponibles per als estudiants de forma autònoma. L'estudiant interessat pot personalitzar totes aquestes propostes d'iniciativa pròpia.

Exemples d’ús per a la millora de l’aprenentatge

Adversari socràtic. Utilitza la GenAI com a oponent en debats per desafiar les idees de l’estudiantat i fomentar el pensament crític.

Motor de possibilitats. Fes servir la GenAI per generar múltiples perspectives o solucions a un problema, estimulant la creativitat i la resolució de problemes.

Assessor. Utilitza la GenAI com a suport per aprofundir en continguts, oferint preguntes orientadores i explicacions addicionals.

Crítica de contingut IA. Demana a l’estudiantat que revisi i millori textos generats per IA, desenvolupant habilitats d’anàlisi i avaluació.

Identificació de buits de coneixement. Fes que la GenAI expliqui un procés i que l’estudiantat detecti i completi les parts que falten.

Tutor particular. Ofereix experiències d’aprenentatge personalitzades, adaptades al ritme i estil de cada estudiant.

Coach de col·laboració. En projectes en grup, la GenAI pot facilitar la col·laboració, suggerint idees i guiant el procés.

Exploració. Permet a l’estudiantat explorar dades i continguts mitjançant preguntes i interacció activa.

En aquests casos que s'utilitza la GenAI per articular experiències d'aprenentatge serà imprescindible, si el professorat vol supervisar el procés, que els estudiants comparteixin el detall de les seves converses amb la GenAI, juntament amb les seves reflexions sobvre l'ús. La integració reflexiva de la GenAI en l’educació requereix un equilibri entre el seu potencial i les seves limitacions. Aplicada amb criteri, pot enriquir l’experiència d’aprenentatge sense comprometre la qualitat ni la profunditat dels continguts educatius.***(Més exemplkes. p.e. Wharton, Ontario)

Suport a l'accessibilitat amb GenAI

L’accessibilitat en l’educació superior és essencial per fomentar un entorn acadèmic inclusiu, assegurant que tot l’estudiantat —incloses les persones amb diversitat funcional— tingui igualtat d’accés a les experiències, recursos i entorns d’aprenentatge. L’objectiu és eliminar barreres que puguin dificultar la participació plena en les activitats educatives.

Al llarg dels últims anys, la tecnologia ha estat clau per millorar l’accessibilitat, amb eines com ara lectors de pantalla, plataformes d’aprenentatge adaptatiu i eines d’IA com Grammarly (encara només en anglès) o Microsoft Office, que ajuden en tasques d’escriptura i presentació, millorant la llegibilitat i comprensió dels continguts. UNESCO reconeix el potencial de la IA per contribuir a l’Objectiu de Desenvolupament Sostenible 4 (ODS 4): garantir una educació inclusiva, equitativa i de qualitat per a tothom.

A continuació oferim uns exemples de l'ús de la GenAI per millorar l'accessibilitat.

Traducció i resum d’informació

Traducció automàtica a diversos idiomes per facilitar l’accés a estudiants multilingües. Resums de textos complexos per fer-los més comprensibles.

ChatGPT tradueix i explica una foto. Font: https://ucddublin.pressbooks.pub/facultyresource/

Simplificació de continguts complexos

Explicació de gràfics, dades o conceptes especialitzats en un llenguatge més accessible.

ChatGPT explica una gràfica (https://www.ncri.ie/sites/ncri/files/pubs/NCRI_AnnualStatisticalReport_2022.pdf) (Font: https://ucddublin.pressbooks.pub/facultyresource/)

Clarificació de termes i conceptes

Podem fer servir la IA per rebre explicacions de conceptes i termes difícils, actuant com un tutor a demanda.

Google Gemini explica unes expressions complexes. (Font: https://ucddublin.pressbooks.pub/facultyresource/)

Organització d’idees

Podem demanar ajuda per convertir idees desordenades en textos estructurats (per exemple, plans de lliçó o redaccions).

Apunts docents. (Font: https://ucddublin.pressbooks.pub/facultyresource/)

ChatGPT converteix els apunts en una proposta de sessió de classe. (Encara caldria més feina...) (Font: https://ucddublin.pressbooks.pub/facultyresource/)

Gestió del temps i de tasques

Creació de plans estructurats i guies per iniciar tasques, especialment útil per a estudiants neurodivergents (amb condicions com ara dislexia, dispraxia, TDAH). Es pot modificar el prompt per ajudar a estudiants específics. En l'exemple següent una estudiant TDAH demana ajuda per afrontar un treball de classe.

Prompt: Haig de fer una ressenya i opinió escrita en català del vídeo TED de Ken Robinson "Do schools kill creativity?" llargada 450 - 500 paraules. (Ja em coneixes d'altres converses. Tinc TDAH i necessito tenir les coses molt clares per poder actuar. Suggereix un plan de treball breu, sense entrar en molts detalls (unes 100 paraules).

Planning suggerit per MS Copilot Chat

Veiem aquí com Copilot acaba oferint fer un esborrany complet del treball. Segurament això fomentaria la còpia banal de contionguts generats automàticament, en lloc del pensament crític i creatiu de l'estudiant. Els riscos són evidents.

En el següent vídeo podem sentir unes idees sobre l'ús de ChatGPT amb estudiants neurodivergents. (Activa els subtítols traduïts, si cal.)

L’ús de la intel·ligència artificial en l’educació pot afavorir l’accessibilitat, especialment per a estudiants amb TDAH. Melo (2023) destaca com ChatGPT pot ajudar a millorar la concentració i l’organització, oferint experiències d’aprenentatge més eficients. No obstant això, Wallbank (2024) adverteix que la gran quantitat d’eines disponibles pot provocar una sobrecàrrega cognitiva, dificultant el procés d’aprenentatge. Això evidencia la necessitat d’un enfocament equilibrat i d’una recerca contínua per garantir una integració eficaç i respectuosa de la IA. A més, cal tenir en compte que el cost de la tecnologia, l’accés a internet i la competència digital poden limitar l’ús equitatiu d’aquestes eines. En el cas de la UVic-UCC, això vol dir centrar l'ús de la GenAI en MS Copilot Chat, que tot membre de la comuniutat té disponible al seu espai de Campus Virtual. Cal assegurar que cap estudiant quedi enrere. Cal fomentar el debat i reconèixer i integrar el paper de la IA com a tecnologia assistiva, promovent entorns d’aprenentatge més inclusius i accessibles.

Referències

• Melo, M. (2023). ChatGPT as an Assistive Technology. Inside Higher Ed

• Wallbank, A. (2024). ADHD in higher education: Is Digital Learning making it worse? Times Higher Education

Mòdul 5. IA responsable. Consideracions socials i ètiques

En aquest mòdul explorem les consideracions ètiques de l’ús de la IA en l’educació superior, oferint al professorat eines per navegar aquest camp en ràpida evolució. En un context de desenvolupaments institucionals, nacionals i internacionals de la IA, aquest recurs no pretén establir polítiques, sinó dotar el professorat de coneixement per prendre decisions informades.

Ens centrem en:

• Fomentar un ús responsable de la IA
• Promoure la transparència
• Adaptar-se al paisatge ètic de la IA en l’educació superior
• Donar exemple com a docents sobre l’ús responsable de la GenAI

Preocupacions ètiques per l’ús de la IA en l’educació superior

Tot i que la innovació i creativitat de la IA generativa és emocionant, aquests sistemes no estan exempts de limitacions ni de reptes ètics. Alguns d’aquests desafiaments són específics del context universitari —com la integritat acadèmica— mentre que d’altres tenen implicacions més àmplies per a les comunitats, el medi ambient i la humanitat en general.

Limitacions i riscos generals de la GenAI

Font: Paul R. MacPherson, Institute for Leadership, Innovation and Excellence in Teaching. (CC BY 4.0)

A continuació, resumim alguns dels riscos identificats en anglès a la infografia interactiva anterior.

Desinformació i al·lucinacions. Els models poden generar informació incorrecta o inventada, que pot semblar creïble però no és veraç.

Biaixos i discriminació. Els models poden reproduir o amplificar biaixos presents en les dades amb què han estat entrenats.

Impacte ambiental. L’entrenament i ús de models de gran escala requereix una gran quantitat de recursos computacionals i energia.

Dependència tecnològica. L’ús excessiu de GenAI pot reduir la capacitat crítica i creativa de l’estudiantat si no es guia adequadament.

Privacitat i seguretat de dades. Hi ha riscos associats a la recopilació, emmagatzematge i ús de dades personals o sensibles.

Desigualtat d’accés. No tot l’estudiantat té el mateix accés a eines d’IA, cosa que pot ampliar les bretxes educatives.

En l’àmbit universitari, cal tenir en compte:

Integritat acadèmica. L’ús de GenAI pot facilitar el plagi o la manca d’autoria pròpia si no s’utilitza de manera responsable.

Avaluació justa. Cal revisar com es dissenyen les activitats i avaluacions per garantir que reflecteixin l’aprenentatge real.

Transparència. Tant el professorat com l’estudiantat han de ser clars sobre quan i com s’utilitza la IA.

Gestionant els reptes ètics de la GenAI

El diàleg obert i la transparència són claus per abordar els reptes i oportunitats que la IA presenta en els entorns d’ensenyament i aprenentatge. A continuació presentem estratègies pràctiques per garantir que l’ús de la GenAI s’alineï amb un compromís ètic, tenint en compte l’impacte en diferents disciplines i adaptant les pràctiques pedagògiques en conseqüència.

Responsabilitat compartida i diàleg

Esforç col·lectiu. L’ús ètic de la IA és responsabilitat de tot el col·lectiu educatiu: professorat, estudiantat i personal tècnic. Cal fomentar un entorn on tothom entengui el seu paper en el manteniment d’estàndards ètics.

Implicar l’estudiantat. Parlar de l’ús i l’impacte de la IA pot fomentar una cultura d’integritat i ús responsable. L’estudiantat ha de conèixer tant les possibilitats com les limitacions de la GenAI.

Transparència i consciència

Comunicació oberta. El professorat que utilitzi IA per crear continguts o tasques administratives hauria de ser transparent, establint un model d’ús honest.

Reconèixer els límits. Cal conèixer les capacitats i limitacions de les eines d’IA, i adaptar els materials i les avaluacions segons sigui necessari.

Impacte específic per disciplina

Repensar l’avaluació. Davant les limitacions actuals de les eines de detecció d’IA, cal considerar formats alternatius d’avaluació que potenciïn habilitats com el pensament crític o la creativitat.***

Adaptació de les pràctiques pedagògiques

Mètodes docents innovadors. Cal adaptar les estratègies d’ensenyament per aprofitar els punts forts de la GenAI i compensar-ne les debilitats. Per exemple, aprenentatge basat en projectes, exàmens orals, debats, simulacions, i altres activitats que la GenAI no pot replicar fàcilment.***

Enfocament en habilitats crítiques. Cal desenvolupar el pensament crític i analític, preparant l’estudiantat per a un món integrat amb IA.

Avaluació crítica de l'output de GenAI

Tot i que les tecnologies GenAI poden generar contingut que sembla exacte i apropiat, pot no ser-ho. És fonamental que l’estudiantat practiqui l’anàlisi crítica del contingut generat per IA. Com a docents, podem modelar aquest procés i incorporar-lo com a activitat d’aprenentatge.

Segons Humber College cal tenir en compte els següents criteris essencials:

Precisió del contingut

Tot i que els models d’IA poden generar textos gramaticalment correctes i aparentment informatius, també poden contenir errors o ser enganyosos. Cal verificar el contingut amb fonts fiables.

Consciència dels biaixos

La GenAI pot generar contingut esbiaixat (per gènere, raça, cultura, capacitats, etc.). Cal avaluar el text per detectar possibles discriminacions o estereotips.

Consideracions ètiques

La GenAI pot crear contingut molt semblant al que generaria una persona, cosa que pot portar a mal ús, com ara la creació de deepfakes o la difusió de desinformació. Cal respectar els límits ètics i fomentar un ús responsable.

Verificació de fonts

Els models com MS Copilot Chat i ChatGPT poden al·lucinar informació incorrecta. Cal comprovar sempre les fonts i contrastar la informació.

Considera aquest exemple de cerca d'informació amb MS Copilot Chat:

Llibres de detectius de John Alwyn Griffiths

Si demanem la relació de títols, no rectifica:

Les novel·les que afirma erròniament MS Copilot que John Alwyn Griffiths ha publicat.

Quan li corregim, MS Copilot encerta finalment:

Les novel·les reals publicades per John Alwyn Griffiths

Parlem amb els estudiants

Cal fomentar l’anàlisi del contingut generat per IA. Podem començar amb preguntes com:

• Quina informació es presenta en el text? Quina informació falta en el text? Per què creus que falta aquesta informació?
• Quin tipus de llenguatge i elecció de paraules s'utilitzen per transmetre idees i informació en el text? Com són diferents o similars aquestes eleccions lingüístiques respecte a la manera com escriuen els humans? Per què creus que és així?
• Quin és el públic objectiu del text? Com ho saps?
• Quina fiabilitat, precisió i credibilitat té el text? Com ho has determinat?
• Quines fonts, si n'hi ha, s'han citat? Com d'exactes i rellevants són aquestes fonts?
• Quins biaixos hi ha en el text? Per què podrien existir?
• Quines podrien ser les fonts originals utilitzades per generar aquest text? Fes una cerca a Internet i mira si pots trobar les fonts originals.
• Quines fonts es podrien utilitzar per verificar aquesta informació?
• Hi ha algun biaix evident en aquest text?
• Aquest contingut és èticament acceptable per al seu ús acadèmic?
• Què falta o què podria estar mal interpretat?

Política de la UVic-UCC sobre l’ús de GenAI

En un context de canvis accelerats és poc viable disposar d’una política institucional única sobre l’ús de la GenAI en l’ensenyament, l’aprenentatge o l’avaluació.

En el futur és possible que hi hagi una comissió específica UVic-UCC amb responsabilitat per definir l'estratègia i gobernança de la IA a casa nostra. Fins a nou avís, les decisions es prenen a nivell de facultat, programa o assignatura, segons el criteri acadèmic, les normes disciplinàries i els objectius pedagògics.

Integritat acadèmica

L’ús de la GenAI ha d’estar sempre alineat amb els valors acadèmics fonamentals de la UVic-UCC. Els documents clau són:

• Codi de conducta de l’estudiantat**
• Política d’integritat acadèmica**
• Decàleg per a una intel·ligència artificial (IA) segura en l'entorn d'aprenentatge universitari (pdf, 2023)
• Guia per elaborar citacions bibliografiques en format APA. Quan es permet l’ús de GenAI en el treball de l’estudiantat, cal reconèixer-lo i citar-lo adequadament, seguint les pràctiques acadèmiques habituals.

Fomentar la claredat en la pràctica

Per garantir un ús just i coherent de la GenAI cal que el professorat tingui en compte els següents aspectes:

• Comunicar clarament a l’estudiantat què està permès i què no.
• Incloure orientacions en les guies docents i als intercanvis.
• Considerar el paper de la GenAI en el disseny de les avaluacions, especialment pel que fa a l’originalitat, l’autoria i la transparència.
• Si es permet l'ús de la GenAI, cal proporcionar unes indicacions sobre l’ús ètic i responsable de la GenAI i com citar-la correctament. El professorat pot incloure orientacions com ara: La UVic-UCC valora el potencial educatiu de la IA, però en regula l’ús per garantir-ne una aplicació ètica i responsable. En cada activitat d'avaluació d'aquesta assignatura l'estudiant rebrà informació de les eines IA que es permeten utilitzar i com. L’estudiant ha de seguir aquestes indicacions, citar les eines emprades i identificar clarament els continguts generats per IA, que no es poden presentar com a propis. L’ús inadequat de la IA, com fer-la servir quan no està permesa o no citar-la quan cal, pot considerar-se una irregularitat.

Daniel Stanford (The Best AI Syllabus Policies I’ve Seen So Far, 2024) recomana unes bones pràctiques, que inclouen directrius clares sobre l’ús permès de la IA, consideracions ètiques com la privacitat de dades i els biaixos, i els requisits específics de citació per a contingut generat per IA:

• Si l’ús de la IA està prohibit o és obligatori, explica’n el motiu.
• Relaciona l’ús de la IA amb alguna cosa familiar (per exemple, demanar ajuda a un amic o a un tutor).
• Proporciona exemples d’ús acceptable i inacceptable.
• Reconeix qüestions ètiques com la privacitat de les dades, els biaixos, la inexactitud, les violacions de la propietat intel·lectual, l’impacte ambiental, etc.
• Indica els requisits de documentació i citació de l’ús de la IA. Això pot incloure captures de pantalla, transcripcions, documents amb el control de canvis activat i les directrius de citació APA per a IA.
• Explica com es gestionarà un ús indegut. Per exemple, si l'equip docent sospita un ús no autoritzat de la GenAI pot exigir que l'estudiant participi en una defensa oral del seu treball lliurat, amb efectes sobre la nota atorgada.
• Anima l’alumnat a fer preguntes si la política no és clara.

El sistema del semàfor. Algunes institucions recomanen l'ús d'un semàfor per assenyalar als estudiants l'ús permès o no de la GenAI als seus treballs acadèmics.

Vermell vol dir que l'ús es prohibeix, verd vol dir que es permet, i groc (o ambre) vol dir que es permeten certs usos definits.

Adaptació del sistema d'avaluació tenint en compte la GenAI

Si fins ara, hem basat el nostre sistema d'avaluació final d'assignatura en funció d'unes proves de tipus test (opció múltiple), uns problemes per resoldre o unes treballs escrits lliurats, de cop i volta ens trobarem en una situació molt vulnerable. On abans aquestes activitats podien discriminar entre estudiants de diferents nivells de'assoliment, podem trobar que tot l'estudiantat està optant a les màximes notes. I el que és pitjor, ens podem trobar fent feina pesada d'avaluació, que no val res perquè realment estem avaluant les respostes d'una màquina, no pas de l'estudiant.

En aquest nou context, la primera opció podria ser un sistema de detecció de l'ús no permès de la GenAI. Si podem dir a l'estudiant infractor, amb tota seguretat, "Has fet aquest treball fent servir ús indegut o no reconegut de la GenIA", ja haurem trobat l'antídot a l'ús inadequat de la GenAI. Les eines de detecció de coincidències banals (de vegades anomenades "detectors de plagi") van fer aquesta funció amb certa soltura fins a l'aparició dels xatbots de GenAI. Però amb l'aparició de la GenAI les coses s'han complicat. Cada text generat per la GenAI és un text original. Per això, els nous sistemes de detecció de text IA es basen en l'estil de redacció. Suposadament, les plataformes de GenAI escriuen de forma diferent del les persones. (De fet, això ja ho sabem. MS Copilot Chat pot escriure un català formalment perfecte. En això sí que és diferencia del humans. On abans un estudiant determinat feia un error de redacció cada 15 paraules, ara ens pot lliurar textos llargs sense cap falta.) Però els nous detectors de text GenAI no són 100% fiables i això els fa inservibles per detectar un possible frau acadèmic. No podem acusar un estudiant d'haver fet un frau probable. Caldria certesa.

Això no vol dir que les activitats que hem fet servir fins ara per avaluar els estudiants no tinguin cap utilitat. Poden ser molt útils com a activitats formatives, sense tenir en compte, o amb poc pes, de cara a l'avaluació final. Però si volem disposar de recursos fiables per a l'avaluació final, cal fer les coses de forma diferent.

Accions de resiliència i resistència

L'opció més immediata és mantenir el sistema d'avaluació actual però a la vegada millorar la seva seguretat.

Proves amb paper i bolígraf. A la UVic-UCC hi ha dos sistemes en ús general:

• Per a respostes redactades, proves anomenades "blue book" en la tradició acadèmica dels Estats Units.
• Offline Quiz, una activitat Moodle que permet el reconeixement òptic per escaneig de les respostes dels estudiants a proves d'oció múltiple, i el seu processament automàtic.

Proves en ordinador amb internet capat. A la UVic-UCC disposem a les aules d'informàtica i als portàtils compartits de l'entorn Moodle capat Safe Exam Browser, que permet la configuració de proves en ordinador sense permetre conexions de xarxa no contemplades.

Noves opcions avaluatives

Ja hem fet esmena anteriorment a diverses opcions d'innovació dsocent, de cara a l'avaluació en temps de GenAI. Aquí recuparem i detallem algunes d'aquestes recomanacions, que en cap cas no són solucions miraculoses. L'enemic real de de l'avaluació fefeient és la massificació. Si els ràtios docent/estudiant i el contacte en situació de pràctiques fos més sostingut, el professorat no tindria dfificultat a l'hora d'avaluar els seus estudiants. El problema neix de la manca de contacte significatiu entre estudiant i docent. Martin Dougiamas, el fundador de Moodle, identifica aquest problema a l'article Thoughts about the impact of AI text on assessment (2022), on afirma que la clau d'una rigurosa avaluació és "long-term engagement" (contacte i compromés a llarg termini). Però és poc probable que els ràtios millorin aviat.

Quines altres opcions tenim? Un recull de propostes molt recent (Kirsty Branch, juliol 2025) és Ensuring assessment survives AI: A menu of tools and resources. A continuació, fem un recull breu de recomanacions de diverses fonts.

Redefinir què s’avalua

• Centrar-se en el procés més que en el producte final: valorar la capacitat d’anàlisi, recerca, presa de decisions i col·laboració.
• Competències transversals com l’ètica digital, el pensament crític i l’aprenentatge autònom han de guanyar pes.
• Interacció amb la GenAI: no penalitzar-ne l’ús, sinó avaluar com s’utilitza de manera crítica, ètica i reflexiva.

Canviar com s’avalua

• Avaluació formativa i contínua: amb feedback regular i seguiment del progrés.
• Portafolis digitals: combinen evidències, reflexions i justificacions d’ús d’eines com MS Copilot Chat. És clau que els continguts del portafolis donin més pes a l'experiència i la reflexió personal, i a la inclusió d'imatges i vídeos del mateix estudiant, i a l'intercanvi amb altres estudiants sobre les seves vivències. Ja no cal donar importància avaluativa a les seccions del portafolis d'explicxació teòrica (que poden generar-se amb la GenAI).
• Activitats d’autenticitat: projectes reals, estudis de cas, resolució de problemes contextualitzats.
• Avaluacions orals o síncrones: entrevistes o defenses per verificar comprensió i autoria.

Integrar la GenAI com a part del procés

• Encàrrecs que impliquin l’ús de GenAI: justificar prompts, verificar informació, millorar respostes generades.
• Anàlisi crítica de la IA: detectar errors, comparar respostes, adaptar-les a contextos nous.
• Feedback assistit per IA: tutors digitals que ofereixin comentaris preliminars o simulacions de rol.

Diversificar les fonts d’evidència

• Autoavaluació i coavaluació: fomenten la responsabilitat i la metacognició. A Moodle disposem de diverses eines i activitats que ens poden ajudar a fomentar aquests processos d'avaluació compartida. Consulta l'article Activitats de l'aula Moodle per veure detalls de Fòrum, Taller, Peerwork, Wiki, Base de dades, Glossari, StudentQuiz,...
• Entrades reflexives: explicar què s’ha après, com i amb quines eines.
• Microavaluacions freqüents: activitats curtes que redueixen la possibilitat de trampes i donen una imatge més precisa del progrés.

Revisar instruments i criteris

• Rúbriques centrades en el raonament i l’originalitat, no només en el format.
• Criteris que valorin l’ús adequat de la GenAI: saber quan i com utilitzar-la, i com citar-la correctament.
• Traçabilitat del procés: evidenciar com s’ha generat el contingut i quines fonts s’han consultat.

Aspectes ètics i d’equitat

• Debat col·lectiu sobre l’ús de la GenAI: establir normes clares amb participació d’estudiants i docents.
• Garantir l’accessibilitat equitativa a les eines digitals per evitar bretxes socials.
• Evitar la dependència passiva de la IA: fomentar la reflexió crítica i l’autonomia.

Regulació nacional i internacional de la IA

El ràpid desenvolupament de les tecnologies d’IA ha generat preocupació i debat a escala global. Tant a Europa com a Espanya i Catalunya s’estan implementant marcs normatius per garantir un ús segur, ètic i centrat en les persones.

• Llei d’IA de la Unió Europea (EU AI Act) És la primera llei integral sobre IA a Europa. Va entrar en vigor l’agost de 2024. Enfocament basat en el risc:
  • Risc inacceptable (prohibits): com el reconeixement biomètric en temps real, la puntuació social o la manipulació subliminal.
  • Alt risc: com l’ús en educació, ocupació, serveis públics o aplicacions mèdiques.
  • Risc limitat i risc mínim: amb requisits més lleugers o sense regulació específica.

A Espanya, l'ús de la Intel·ligència Artificial Generativa (GenAI) està començant a regular-se amb criteris ètics i normatius específics, tant a nivell estatal com autonòmic. L'Anteproyecto de Ley para el buen uso y gobernanza de la IA (2025) busca garantir un ús ètic, inclusiu i beneficiós de la IA. Aquesta llei estableix límits als usos perjudicials de la IA, regula els sistemes d'alt risc i promou la protecció dels drets digitals i la transparència. Així Espanya alinea la seva legislació amb el reglament europeu d’IA, aprovat el 2024.

A Catalunya la Generalitat ha aprovat uns criteris per a l’ús responsable de la GenAI en l’administració pública. Aquests criteris inclouen

• Prohibicions específiques per a empleats públics (ex. no utilitzar GenAI per generar informació sensible o discriminatòria).
• Fase d’avaluació prèvia abans d’usar eines de GenAI.
• Criteris ètics sobre com redactar prompts i com utilitzar els resultats.
• Valors com la transparència, la no discriminació i la protecció de dades.

Cal que el professorat universitari estigui al corrent d’aquestes regulacions en relació amb l’ús de la GenAI a l’aula. Cal vetllar per una integració ètica centrada en les persones, prioritzant valors com la transparència, la inclusió i la responsabilitat en l’ús educatiu de la IA.

Ètica, IA i educació superior. Unes reflexions finals

Tanquem aquest mòdul amb unes reflexions sobre la intersecció entre la GenAI i l’educació superior. Tot i que el context és complex i en constant evolució, una cosa és clara: com a membres de la comunitat acadèmica, és fonamental comprometre’s críticament amb l’impacte de la GenAI en la docència i amb les qüestions ètiques que comporta.

Transparència i responsabilitat

• Comunicació oberta. Cal fomentar un entorn on l’ús de la IA es discuteixi obertament, promovent la transparència.
• Divulgació ètica. Qualsevol ús de GenAI en treballs acadèmics ha de ser reconegut i citat correctament.

El paper del professorat com a expert disciplinari

• Orientació i supervisió. Hem de fer servir la nostra expertesa per guiar l’ús de GenAI, assegurant que enriqueixi l’aprenentatge.
• Avaluació crítica. Cal avaluar el contingut generat per IA per garantir-ne la qualitat.

Comprensió de les limitacions

Capacitats de la IA. Reconèixer que la IA té límits en la comprensió del context, la complexitat humana i les emocions.

Eina complementària. La IA ha de complementar, no substituir, els elements humans de l’ensenyament.

Equilibri entre política institucional i ètica personal

Marc institucional. Complir amb les polítiques de la universitat, però també reflexionar sobre els valors personals i professionals.

Decisions ètiques. Promoure una presa de decisions que vagi més enllà del compliment normatiu.

Incorporació de l’ètica al currículum

Marc ètic. Integrar l’ètica en el currículum a través de nou àrees clau per preparar l’estudiantat per als reptes ètics futurs. Un bon punt de partida és Teaching AI Ethics (2023) de Leon Furze, una guia per integrar l’ètica de la IA en el currículum educatiu.

Comprova els teus coneixements

Basat en una activitat original d'Andrew Woods, 2024. (CC BY-NC 4.0).

Mòdul 6. Nous usos de la GenAI en educació

En aquest mòdul final, ens centrem en les implicacions futures i els avenços actuals de la IA en l’educació superior, destacant com aquests desenvolupaments poden influir tant en la docència com en la recerca.

• IA personalitzada (agents de MS Copilot, custom GPTs). Moltes plataformes de GenAI ara permeten crear models adaptats a necessitats específiques, millorant la rellevància i eficiència en entorns professionals i educatius.
• IA multimodal avançada. Integració de text, veu, imatge i vídeo en una sola eina.
• Assistents intel·ligents i col·laboratius. IA que ajuda en tasques com la redacció, la recerca, la presa de decisions i la gestió del coneixement, amb capacitats de raonament més profund.
• Assistents de recerca. IA que ajuda a revisar literatura, generar hipòtesis, resumir dades i fins i tot redactar esborranys de publicacions.
• Integració en dispositius quotidians. Els dispositius amb IA (mòbils, portàtils, electrodomèstics) esdevenen estàndard, amb funcionalitats com comandes per veu i assistència contextual.
• Integració de la GenAI en Moodle (i altres LMS). Incorporació de funcionalitats com ara generadors de bancs de preguntes, assistents per al disseny d’aprenentatge, la creació de cursos i sistemes d’avaluació.
• Avaluació automatitzada i feedback intel·ligent. Especialment en educació, la IA ofereix retroalimentació personalitzada i en temps real, millorant l’aprenentatge i possiblement reduint la càrrega docent (subjecte a limitacions ètiques i nomatives).
• Ètica i regulació. Creix la preocupació per l’ús responsable de la GenAI, amb més èmfasi en la transparència, la privadesa i la supervisió humana.
• Reducció de costos i major accés. L’ús de GenAI s’estén gràcies a la disminució de costos i a la integració en serveis i aplicacions comercials.

Serà clau incloure formació en IA als plans d’estudi, no només per a informàtics, sinó per a totes les disciplines, amb pensament crític i ètic per poder utilitzar la IA de manera responsable. El professorat haurà de continuar formant-se per integrar la IA de manera útil.

Recerca i IA en l’educació superior

Tot i que en aquesta publicació ens hem centrat principalment en la docència i l’aprenentatge, la GenAI té un paper creixent en la recerca acadèmica, potencialment millorant l’eficiència en la recopilació, anàlisi i interpretació de dades.

La Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación (UNESCO, 2023) subratlla:

• La importància de l’agència humana en el procés de recerca.
• L’ús de la GenAI com a eina per millorar l’eficàcia, no per substituir el pensament crític ni la col·laboració acadèmica.
• Possibles usos: Disseny de recerca, Recollida de dades, Anàlisi de dades, Redacció de resultats.

L’estudi Generative AI and the Automating of Academia (Watermeyer et al., 2023) adverteix sobre la pèrdua de compromís acadèmic i comunitari si es deleguen massa tasques a la IA. i el risc de reduir la recerca a processos automatitzats, oblidant-ne el rigor intel·lectual i l’esperit col·laboratiu.

Cal integrar la GenAI amb criteri, ètica i esperit crític, mantenint la qualitat i profunditat de la recerca acadèmica.

Navegant el futur de la IA en l’educació superior

En aquest text hem donat prioritat a MS Copilot Chat, ja que Copilot i Microsoft ocupen la posició de referència a la UVic-UCC, a causa de la política general de serveis tecnològics ja establerta. Això pot canviar en el futur. Però enb general el professorat ha d'evitar obligar l'estudiant a fer servir plataformes que no respetaran la seva privacitat i engranatge amb altres entorns en lín ia de la universitat.

Tot i així, ens hem de mantenir al dia de les novetats. I qui sap? Ens podem trobar en algun projecte que vagi més enllà de la UVic-UCC, tot utilitzant altres eines i plataformes. És difícil mantenir un directori actualitzat de totes les eines de possible interès, però els directoris següents s'actualitzen amb freqüència.

Directoris generals:

• AI Tool Guru (anglès)
• Ai Scout (anglès)
• Futurepedia (anglès)
• AI Tools Directory (anglès)

Directori orientat a l'educació superior:

• AI Tools University College Dublin (anglès)

La IA ofereix oportunitats reals, però també planteja reptes ètics i pràctics. El futur portarà noves integracions i canvis, però els principis fonamentals —pensament crític, compromís ètic i aprenentatge permanent— continuaran sent essencials. L’objectiu final és que la IA enriqueixi, i no empobreixi, la recerca del coneixement.