Les comparto por acá la defensa oral de mi proyecto para la Maestría en Comunicación Digital interactiva (UNR).
👉 https://t.co/nMvoNFAV4h
TÍTULO: "Hacia una plataforma digital para el rediseño lúdico de las instancias de examen en el contexto universitario"
Sci-Hub is an evil website that pirated 85M+ research papers and made them freely available
And now they've added AI to their database to make Sci-Bot.
It answers your questions using latest, full-text articles.
But DO NOT use it. We should all try to make billion-dollar academic publishers richer.
I'm putting the link below so you know how to avoid it.
Diputados de distintos bloques presentaron un proyecto de ley para EDI—Educación Digital Integral.
Incluye estrategias para prevenir y educar sobre:
1️⃣Grooming y acoso digital
2️⃣Ludopatía digital
3️⃣Violencia digital y ciberacoso
4️⃣Exposición a contenido nocivo
5️⃣Privacidad
6️⃣Desinformación y manipulación
7️⃣Uso excesivo del celular
Hay mucho para discutir, temas que yo agregaría, pero me parece bien la propuesta.
Podríamos decir que los diputados son en su mayoría opositores y creo que sería bueno que el oficialismo lo debata y se llegue a un acuerdo para lanzar algo del estilo, que sea a nivel nacional, que no dependa de cada jurisdiccióny que no sea solo "hicimos un acuerdo con Meta" o "con Google" como estamos viendo y nadie sabe qué exactamente quieren transmitir ellos siendo a veces los propios responsables parciales de la situación a intentar prevenir.
NotebookLM ahora puede Etiquetar y Categorizar tus fuentes automáticamente (Si tienes 5 o más), para que dediques menos tiempo a desplazarte por pantalla y más tiempo a Pensar, Aprender, Filosofar, etc.
Renombra, Reorganiza y Personaliza (ahora también con emojis) a tu gusto 👇
El MIT ha hecho lo impensable. Han construido una IA que no necesita RAG, y tiene una memoria perfecta de todo lo que ha leído alguna vez. Se llama Modelos de Lenguaje Recursivos (RLM). En este momento, si quieres que una IA analice un conjunto de datos masivo o un documento, tienes dos malas opciones. O bien lo metes todo en una ventana de contexto gigante, donde la IA se confunde y sufre de "podredumbre de contexto". O usas RAG para picarlo en resúmenes, eliminando permanentemente el matiz. Este artículo reemplaza ambos. En lugar de obligar a la IA a leer un prompt gigante en una sola pasada, los RLM tratan los documentos largos como un entorno externo. La IA se coloca en una caja de arena. Los datos se almacenan como una variable de Python. Cuando le haces una pregunta, la IA no solo intenta recordar la respuesta a ciegas. Escribe código para buscar activamente, cortar y filtrar el documento mismo. Luego, genera recursivamente "sub-IA" más pequeñas para leer fragmentos específicos en paralelo. Nunca resume. Nunca elimina datos. Preserva cada pedazo de contexto original. Los resultados reescriben los límites de la memoria de la IA. Maneja con éxito entradas de hasta dos órdenes de magnitud más allá de las ventanas de contexto normales, escalando fácilmente a más de 10 millones de tokens. En los benchmarks de razonamiento de contexto largo más difíciles, un modelo estándar obtuvo un desastroso 0.04. La arquitectura RLM alcanzó 58.00. Todo mientras cuesta menos que ejecutar un prompt masivo estándar. Hemos pasado los últimos dos años quemando millones en cómputo tratando de construir ventanas de contexto cada vez más grandes. Pero el futuro de la IA no se trata de obligar a un modelo a tragar una pared gigante de texto. Se trata de enseñarle cómo leer.
Sal Khan acaba de reconocer algo que muchos ya veíamos venir:
Khanmigo no funcionó como esperaban. Para la mayoría de estudiantes fue, en sus propias palabras, "un no-evento". Lo ignoraron.
Su analogía es la más honesta que he leído sobre este fracaso: imagina sentarte al fondo de un aula y esperar a que los alumnos vengan a pedirte ayuda. Algunos lo harán. La mayoría seguirá con lo suyo.
El problema no es tecnológico. Para aprovechar un tutor conversacional necesitas saber qué es lo que no entiendes. Y eso es exactamente lo que les falta a muchos estudiantes. La propia directora de aprendizaje de Khan Academy lo dijo sin rodeos: "Los estudiantes no saben hacer buenas preguntas."
Eso no lo resuelve ningún modelo de lenguaje.
Meter una herramienta en un aula sin tocar la motivación, el diseño pedagógico ni el rol del docente no produce aprendizaje. Produce tasas de uso bajas y algún que otro titular optimista. Khanmigo es la confirmación práctica de algo que debería haber sido obvio desde el principio.
El propio Sal Khan lo resume bien al final: "Nuestro mayor palanca es invertir en los sistemas humanos."
Bienvenido al club.
Llevamos tiempo diciendo que la integración con sentido pedagógico no es opcional. Es la condición de posibilidad de cualquier resultado real.
#edtech #IA #liderazgo #educación
De frente a tanto cacareo pseudofilosófico sobre la tecnología digital y las #IA, este libro reconstruye tradiciones y despliega saberes de manera inteligente y exquisita. Lectura obligatoria para cualquier persona interesada en filosofía y evolución tecnológica 😎💪 #SantJordi
Google DeepMind researcher argues that LLMs can never be conscious, not in 10 years or 100 years.
"Expecting an algorithmic description to instantiate the quality it maps is like expecting the mathematical formula of gravity to physically exert weight."
You can now add custom cover art and descriptions to any of your notebooks 🥳
This is perfect for curating an aesthetic grid or putting a personalized touch on your notebook before sharing it with the world.
(We recommend uploading a 16x9 image, specifically of your hero)
Google presenta Fabula, un prototipo de investigación para guionistas y dramaturgos.
Funciona con Gemini y se apoya en los modelos de narratología clásica que llevan un siglo estructurando cine y teatro. Permite revisar, corregir e iterar con rapidez sobre el plan narrativo y el guion, generando sugerencias coherentes para explorar personajes, arcos y versiones distintas de una misma historia.
El equipo lo deja claro: Fabula no escribe historias. Acompaña al escritor durante el proceso creativo y le ofrece material sobre el que iterar.
https://t.co/So5lRDRQql
La UNESCO lanzó el Marco de Competencias para Estudiantes en Inteligencia Artificial (2025), una referencia global para integrar la IA en los currículos y orientar políticas educativas.
Una herramienta clave para quienes diseñan y actualizan propuestas formativas en un contexto educativo cada vez más digital.
📘 Acceso al documento:
👉 https://t.co/VlRQqlvBFc
#IA #habilidades #educación
Last year, we integrated into the @GeminiApp by allowing you to upload your notebooks as sources. Now, we’re taking our relationship to the next level 🏠 ♥️
Starting today, you can now:
— Access all of your personal, unshared notebooks directly inside the Gemini App
— Use your chats with Gemini as sources in new or existing unshared notebooks
We're rolling out notebooks in Gemini today, starting with Google AI Ultra, Pro, and Plus subscribers on the web. In the coming weeks, we'll expand access to mobile, more countries across Europe, and to free users.
En marzo ingresaron 7 proyectos de ley al Congreso Nacional referidos a Inteligencia Artificial.
👉Uno busca crear el Registro Nacional de Sistemas de IA con un sistema parecido al europeo. Es de Giuliano (UxP).
👉Otro busca penalizar por daños generados por sistemas de IA. Es de Pagano (Coherencia), quien presentó dos más sobre el tema en conjunto.
Lo interesante de este informe de Finlandia no es que hable de IA.
Lo interesante es cómo habla de ella.
No como una moda.
No como una colección de herramientas.
No como otro atajo para hacer más cosas en menos tiempo.
La sitúa en un lugar bastante más importante y serio.
La IA obliga a volver a preguntas que muchos centros todavía no han querido afrontar de verdad.
Qué merece la pena aprender.
Qué capacidades humanas no conviene debilitar.
Qué papel debe seguir teniendo el docente.
Qué tipo de evaluación tiene sentido.
Y qué decisiones no deberían tomarse de forma improvisada.
Ahí es donde, para mí, el documento acierta.
Plantea que la escuela no puede reorganizarse desde la lógica de que las personas solo deban saber hacer lo que la máquina no hace. Defiende que el pensamiento independiente, la empatía y el juicio moral deben seguir siendo valiosos y mantenerse bajo control humano.
También reconoce que la IA puede aportar mucho.
Puede ayudar en personalización, apoyo al aprendizaje, feedback o evaluación más rica.
Pero no desplaza el papel pedagógico del docente. Al contrario, el texto insiste en que el profesorado sigue siendo clave para estructurar el aprendizaje, acompañar el proceso y sostener el juicio educativo.
Y hay una tercera idea que me parece especialmente relevante para directores, equipos directivos y responsables universitarios.
Esto no se debería resolver dejando que cada centro, cada municipio o cada actor improvise por su cuenta.
El informe dice con bastante claridad que las respuestas sobre IA requieren enfoques compartidos, desarrollo sistemático y decisiones coordinadas.
Y esa parte me parece importante.
Porque una parte del debate sigue demasiado centrada en herramientas, cuando el problema real está en otro sitio: criterio institucional, dirección pedagógica y claridad sobre para qué queremos integrar esto.
En el primer comentario dejo tanto el acceso al informe como el acceso a mi newsletter, donde sigo desarrollando este tipo de cuestiones.
Y me interesa mucho una pregunta:
¿Crees que ahora mismo la IA está entrando en los centros con dirección clara… o más bien por acumulación de iniciativas sueltas?
#edtech #IA #liderazgo #innovación
🚀 Rethinking Education: AI as the Interface of Collective Intelligence
After 40 years of teaching, I’ve seen many "revolutions," but the rise of Generative AI is different. More than a tool, it is a statistical compression of our collective memory, a digital bridge between the knowledge of the past and the living intelligence of our students.
In my latest blog post, I explore why we must move beyond "AI as a cheat code" to AI as a catalyst for Collective Intelligence (CI).
💡 Key Takeaways:
CI Precedes Us: We are heirs to a vast library of human thought. Our role as teachers is no longer just to provide information, but to "create a thirst" for it.
CI Exceeds Us: No one knows everything. Learning is a social enterprise. AI can be used for structuring group brainstorming, facilitating debates, and helping students navigate their blind spots.
The AI Skill Set: We must move past basic prompts. Students need Linguistic Relevance (the quality of the question dictates the quality of the AI's "thought"), Critical Thinking (spotting hallucinations and biases), and Perseverance.
🛠️ From Theory to Practice:
I discuss how tools like NotebookLM, Mizou, and Khanmigo can be used to foster Socratic dialogue and collective writing rather than just generating shortcuts.
🧘 The Humanistic Bottom Line:
AI is not a substitute for personal memory or reading "real" human texts. In fact, the more we know individually, the better we can control the machine. Ignorance leads to manipulation; knowledge leads to mastery.
Let’s stop fighting the "machine" and start using it to empower the "collective."
I’d love to hear from my fellow educators: How are you using AI to encourage collaboration rather than isolation in your classrooms?
Note : the blogpost 👇 has not been written by an AI 😇
https://t.co/2ScS5488Zv
Google Deepmind mostró un prototipo de navegador web que usa Gemini Flash Lite para diseñar una página web en vivo.
La página web que ves no existe, la crea la IA en el momento que hacés cada click a una velocidad sorprendente. 🤯
Calidad del modelo y velocidad es la clave.
@jjconti Es por donde compartimos info en x en un asignatura del 5to año d la Licenciatura en Comunicación Social de la Universidad Nacional de Rosario
Estos textos los ha escrito Copilot en cinco segundos. Yo he tardado 20 en pensar y escribir los prompts. En 25 segundos teníamos un poemario de 40.000 palabras (de las que he seleccionado algunas piezas), suficientes para presentarnos (Copilot y yo) al Premio...
🚨Esto es una locura.
143 millones de personas creían que estaban capturando Pokémon. En realidad, estaban creando uno de los conjuntos de datos visuales del mundo real más grandes de la historia de la IA.
Niantic acaba de revelar que las fotos y los escaneos de realidad aumentada recopilados a través de Pokémon Go han generado un conjunto de datos de más de 30 mil millones de imágenes del mundo real. La compañía ahora está utilizando esos datos para potenciar la IA de navegación visual de los robots de reparto.
Los participantes no se limitaron a pasear con sus teléfonos. Escanearon lugares emblemáticos, escaparates, parques y aceras desde todos los ángulos, a cualquier hora del día, con condiciones de luz y climáticas que ninguna fotografía profesional podría haber capturado. Documentaron el mundo físico a una escala que ninguna empresa de cartografía con una flota de vehículos podría haber replicado en el mismo plazo ni con el mismo presupuesto.
Niantic recopiló estos datos de forma sistemática, dato por dato, a lo largo de ocho años, mientras que los usuarios pensaban que lo único que estaba en juego era capturar un Charizard raro.
Los conjuntos de datos de entrenamiento de IA más valiosos del mundo no se están recopilando en centros de datos. Los están creando personas que no tienen ni idea de que los están creando.