SITUACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN EL SECTOR PROFESIONAL

En los últimos dos años, en mayor o menor medida, la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en todos los sectores profesionales; ha encontrado su espacio optimizando el tiempo de elaboración de tareas, como en el caso de procesos industriales, o mejorando la predicción al detectar patrones difíciles para el ser humano, como ha ocurrido en el campo médico o, también, en la agricultura.

En el caso del sector agroforestal la incorporación de la IA está provocado grandes cambios tanto en el campo, en la industria, como en los proyectos de ingeniería. Estos cambios se han visto reflejados en la financianción proporcionada por el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (MAPA, 2024) y por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, orientando las ayudas a la modernización del campo y la automatización de procesos industriales. La Universidad debe dar un paso para que la formación de los futuros ingenieros del área agroforestal incluya, de forma transversal, estas herramientas de IA que ya se están implementando en el sector profesional, mejorando la empleabilidad de los egresados. Los alumnos deben estar preparados para asumir nuevos roles en las empresas y manejar estas herramientas con soltura.

Situación en la Formación Universitaria

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la formación universitaria se está expandiendo rápidamente, ofreciendo oportunidades para la personalización del aprendizaje, la mejora de los métodos de evaluación y la creación de contenido educativo dinámico. La IA permite a los educadores adaptar los materiales didácticos a las necesidades individuales de los estudiantes, mientras proporciona evaluaciones y retroalimentaciones en tiempo real que potencian la eficacia del proceso educativo. Además, las herramientas de IA, como los asistentes virtuales y los sistemas de tutoría inteligente, están facilitando interacciones educativas más ricas y accesibles, permitiendo a los estudiantes una mayor autonomía en su aprendizaje. Estos avances están documentados en informes recientes, que destacan tanto las ventajas como los desafíos éticos y sociales asociados con la implementación de la IA en el entorno educativo universitario (Universidad Politécnica de Madrid, 2024).

En este mismo informe, se menciona la necesidad de que el profesorado esté preparado y sea conocerdor el manejo de estas herramientas de IA que afectan a su campo de trabajo y pueda actualizarse según aparecen nuevas herramientas para poder transmitir a los alumnos todos estos avances de manera precisa.

HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTERESANTES PARA LA INGENIERÍA AGROFORESTAL

Las técnicas de aprendizaje automático, como Machine Learning, están transformando la agricultura, permitiendo avances significativos en la producción y monitorización de cultivos. Las aplicaciones de estas herramientas abarcan desde la predicción del rendimiento de los cultivos hasta la gestión avanzada del riego y la monitorización del estado del suelo, utilizando datos recopilados a través de sensores IoT (Internet of Things) y análisis de imágenes por satélite (Veeragandham, S., & Santhi, H., 2020; Mirani et al., 2021).

En el ámbito de la ingeniería agrícola y agroalimentaria, el avance de la inteligencia artificial (IA) y su aplicación en la visualización tridimensional (3D) ha revolucionado la forma en que se abordan los proyectos de diseño y gestión del paisaje, ofreciendo herramientas innovadoras que facilitan desde la planificación hasta la ejecución y mantenimiento de espacios sostenibles y eficientes. La integración de IA permite simular dinámicamente y con gran precisión los cambios en el paisaje, optimizar el uso de los recursos naturales y mejorar la toma de decisiones mediante sistemas interactivos que se ajustan a las necesidades del entorno y las comunidades (Shi, 2024; Dima & Daylamani-Zad, 2024). Estas herramientas no solo potencian la creatividad y la eficiencia en los procesos de diseño, sino que también abren nuevas perspectivas para el desarrollo de técnicas de gestión del paisaje más integradas y sostenibles, adaptándose a los desafíos contemporáneos en relación al cambio climático (Gan, Xing, & Chen, 2024).

TRABAJO ANTERIOR DEL GRUPO DE PROFESORES QUE PRESENTA LA PROPUESTA

Durante el curso 2023/24 el grupo de profesores que presenta esta nueva propuesta, trabajó en el marco del proyecto de innovación educativa UPM titulado "Inteligencia artificial para la mejora de los ODS en la docencia: ODS-IA", detectando aquellas herramientas de IA que pudieran ser interesantes en el área para las distintas asignaturas en las que el profesorado participa, todas ellas orientadas a la electricidad, proyectos y software de ingeniería y maquinaria agrícola. Se trabajó con los alumnos, tanto en las clases regladas como en talleres propuestos a través de la Dirección de la ETSIAAB, en el manejo de herramientas generativas, tanto para redacción de documentos técnicos, como mejora de imágenes (renderizado), como elaboración de curriculum vitae, entre otros. Se abrió en un espacio de moodle (se localiza en la zona de "Formación UPM") que sirve como punto de encuentro entre los profesores del equipo docente (tanto de la UPM como externos), así como alumnos que han participado en estos talleres. Este espacio se va actualizando con nuevas herramientas interesantes que van apareciendo en nuestro campo de trabajo.

La acogida de las actividades realizadas, tanto por parte de los alumnos como por parte de la Dirección del Centro, ha sido muy positiva, facilitando la realización y promoción de los talleres, con gran asistencia por parte de los alumnos. Cabe destacar que la iniciativa del proyecto está nominada a un premio interno de la ETSIAAB (Espiga de Oro al Proyecto Innovador), que falla los premios el próximo lunes, 11 de noviembre. Esto no hace más que confirmar el interés que hay por parte de los alumnos en las herramientas de IA y en la necesidad de incluirlas poco a poco en su formación.

ACTUAL PROPUESTA DE PROYECTO DE INNOVACIÓN EDUCATIVA: FINALIDAD

La propuesta que se presenta en la actual convocatoria, constituye una continuación de la que finaliza este mes. Con ella se pretende trabajar en la misma línea de mejora de la calidad docente (detectando y trabajando con herramientas de IA interesantes para los proyectos de ingeniería), e incorporando soluciones a nuevas inquietudes detectadas, consecuencia del uso de herramientas de IA: la necesidad de modificar determinadas actividades que se proponen a los alumnos, como son los trabajos de curso o proyectos, y adaptar el sistema de evaluación a este nuevo marco.

En los trabajos de curso de algunas asignaturas se ha permitido el uso de herramientas de IA. En aquellos los casos de herramientas generativas de texto, los alumnos no incluyen en muchos casos información sobre la parte del trabajo para la que se ha usado la IA. Tampoco es posible determinar, a través de estos trabajos el nivel de conocimiento adquirido por los alumnos en la parte técnica. Se hace necesario, por tanto, pensar en nuevas actividades o modificar las actuales y, sobre todo, establecer diferentes sistemas de evaluación a los actuales que permitan conocer el aprendizaje de los alumnos en la materia.

La finalidad más novedosa de la presente propuesta, por tanto, va encaminada a generar nuevas propuestas de actividades de curso que permita el uso de herramientas de IA y desarrollar competencias tanto técnicas como transversales de los alumnos. Esto va asociado a la definición de nuevos sistemas de evaluación que permitan conocer el grado de conocimiento adquirido por los alumnos durante el proceso de enseñanza-aprendizaje de la materia.

Continuando con el proyecto anterior, se seguirá realizando el esfuerzo de actualización en el manejo de herramientas de IA, mantenimiento de los espacios de difusión del proyecto y contacto con alumnos y profesorado (moodle y RRSS) y realizando talleres para alumnos, incorporando, como novedad, talleres para profesores y PAS.

Se seguirá integrando a profesores, ampliando la red de profesorado del área para trabajar en herramientas de IA; se incorporan al proyecto dos profesores externos a la UPM, del Área Agroforestal, que imparten docencia en asignaturas de maquinaria (Fernando Aragón Rodríguez, profesor de la Universidad Miguel Hernández de Elche) y electricidad y energía (Jose Vicente Turégano, profesor de la Universidad Politécnica de Valencia).

BIBLIOGRAFÍA

- Dima, M., & Daylamani-Zad, D. (2024). Intelligent Immersion: The current landscape of AI tools in the Mixed Reality development pipeline for creative experiences. RAE-IC, Revista de la Asociación Española de Investigación de la Comunicación, 11(Especial), raeic11e01. https://doi.org/10.24137/raeic.11.e.1

- Gan, W., Xing, Y., & Chen, Q. (2024). Artificial Intelligence in Landscape Architecture: A Survey. Preprint.  https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.1470

- Mirani, A. A., Memon, M. S., Chohan, R., Wagan, A. A., & Qabulio, M. (2021). Machine Learning In Agriculture: A Review. International Journal of Scientific & Technology Research, 10(5). Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/351766285_Machine_Learning_In_Agriculture_A_Review

- Shi, B. (2024). 3D dynamic landscape simulation of artificial intelligence in environmental landscape design. Heliyon, 10, e35268. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e35268

- Universidad Politécnica de Madrid. (2024). Integración de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior: Potencial, Desafíos y Oportunidades. Recuperado de:  https://innovacioneducativa.upm.es/inteligencia-artificial-educacion-superior

- Veeragandham, S., & Santhi, H. (2020). A review on the role of machine learning in agriculture. Scalable Computing: Practice and Experience, 21(4), 583-589.  http://www.scpe.org/index.php/scpe/article/view/1699

- Adaptación del proceso enseñanza-aprendizaje a la incorporación de la Inteligencia Artificial. La irrupción de la IA en la Universidad supone una mejora en cuanto a las competencias informáticas que desarrollan los alumnos y que, a su vez, están muy demandadas por las empresas del sector. Sin embargo, también supone un desafío en cuanto a las actividades a realizar y sobre todo a cómo evaluar los conocimientos de los alumnos, ya que esa evaluación se complica en caso de ser a través de un documento escrito. Es necesario pensar en adaptar las actividades que actualmente se realizan en el aula (como por ejemplo los trabajo de curso orientados a proyectos de ingeniería) para incorporar la inteligencia artificial a las asignaturas de una manera en la que el alumno aprenda a usar estas herramientas a la vez que desarrolla las destrezas técnicas necesarias para su incorporación al sector profesional de la ingeniería con las mejores garantías.

- Mejorar la empleabilidad de los alumnos a través de la mejora de habilidades en el manejo de herramientas informáticas y herramientas de IA. Los alumnos deben manejar herramientas informáticas, incluidas las de IA, para que su perfil resulte interesante para el empleador.

-  Promover un espacio digital como complemento a la formación reglada para los alumnos del área agroforestal. Se elaboran vídeos a modo de "píldoras educativas" sobre diferentes herramientas y aspectos de la profesión del ingeniero agroforestal, así como de herramientas actuales de inteligencia artificial. Los alumnos tienen acceso libre y gratuito a esta formación, donde se muestran vídeos directamente relacionados con lo que se explica en las clases.

- Crear una red de profesores afines al área de conocimiento de Ingeniería Agroforestal con intereses comunes en cuanto a las herramientas que los alumnos necesitan a los largo de su formación académica universitaria. Esta red se genera con la participación de profesorado en el proyecto que se presenta y a través de las redes sociales. En el proyecto anterior a éste, se creó un perfil en las redes sociales (IG: @ai.4.society) donde se están icorporando vídeos e imágenes del funcionamiento de herramientas de IA interesantes para el área agroforestal y otras herramientas informáticas de amplio uso en los estudios de ingeniería y arquitectura del área.

- Dar a conocer las temáticas más técnicas en las que pueden trabajar los profesionales del área agroforestal en las RRSS de cara a empleadores, y posibles alumnos que estén pensando en cursar titulaciones del área agroforestal. Se tratan temáticas como la iluminación, instalaciones eléctricas, maquinaria, programas de modelización 3D, autoCAD, entre otros. Es un momento de cambio que puede aprovecharse para dar a conocer a través de talleres en colegios la profesión de las Ingenierías del Área Agroforestal.

Durante el transcurso del desarrollo del proyecto de innovación educativa concedido en el curso 2023/24 (proyecto titulado "Inteligencia artificial para la mejora de los ODS en la docencia: ODS-IA") se observaron algunos problemas en cuanto a la evaluación de conocimientos en aquellas actividades para las que se ha permitido el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Los alumnos presentan los trabajos realizados con herramientas generativas de IA, pero en muchos casos no aportan información sobre qué parte es la que han realizado con la ayuda de la herramienta o si han comprendido el material que aportan como suyo.

El aprendizaje e incorporación de estas herramientas al aula es interesante en cuanto a la empleabilidad de los alumnos, puesto que las empresas del sector ya las han integrado en sus diferentes actividades profesionales. La incorporación de estas herramientas digitales en las empresas del sector agronómico medioambiental es continua (agricultura digital). Se hace necesario que los alumnos aprendan a utilizarlas y las incorporen a su trabajo diario. Sin embargo, dificulta la labor de los docentes en cuanto a las dudas que genera sobre el grado de implicación que realmente ha tenido el alumno en su trabajo y cuál ha sido la cantidad de material que ha aportado a través de la IA, afectando al proceso de enseñanza-aprendizaje. Es por esto por lo que se hace necesario modificar las actividades adaptándolas a la irrupción de la IA en las asignaturas. Así mismo, es necesario modificar el sistema de evaluación adaptándolo igualmente a esta nueva situación en el aula. 

Esta propuesta supone una mejora en cuanto a la fiabiliadad con la que los alumnos aprenden los conceptos técnicos propios de la materia, a pesar de utilizar las herramientas de IA. Supone no sólo una mejora en cuanto a la calidad del proceso de enseñanza-aprendizaje, sino que es una adaptación a los nuevos modelos educativos a los que nos encaminamos debido a las nuevas tecnologías que se van incorporando al aula.

En esta incursión de las herramientas de IA para la docencia del área agroforestal resulta muy interesante trabajar en colaboración con otras Universidades. Permite debatir la situación actual, las diferentes casuísticas con las que nos podemos encontrar en el aula y poner en común propuestas de mejora que permitan mejorar la formación de los futuros ingenieros, de acuerdo con las necesidades del sector, siendo éste el objetivo común a todos los docentes que formamos parte de la propuesta.

Fase 1. Formación del personal en Machine Learning (Formación proporcionada por Andrés Almeida). Formación online a través de la plataforma zoom para los profesores integrantes de la propuesta y profesores afines de los departamentos participantes. Estudio de la posibilidad de incorporar esta herramienta en diferentes asignaturas relacionadas con el área.

Fase 2. Puesta en común con profesores de otras universidades sobre posibles actividades, modificaciones y adaptaciones necesarias en las asignaturas para la evaluación de los conocimientos adquiridos por los alumnos. Se extraerá un listado de posibles actuaciones según las casuísticas de cada Universidad y asigantura (número de alumnos, profesores y medios disponibles).

Fase 3. Finalización de una encuesta para conocer las herramientas de IA empleadas por las empresas del sector agroforestal. Ya se está diseñando esta encuesta, faltaría finalizarla y enviarla a las empresas del sector seleccionadas según su proximidad en el área de trabajo del profesorado implicado.

Fase 4. Modificación de las guías de aprendizaje de las asignaturas implicadas en el segundo semestre a través de "adendas" para modificar las actividades propuestas y el sistema de evaluación de dichas actividades para el segundo semestre, adaptándolas a la introducción de herramientas de IA.

Fase 5. Actuación en las distintas asignaturas implicadas / Desarrollo de las asignaturas implicadas y evaluación de las actividades realizadas. En la medida de lo posible se implicará a los profesores de otras universidades en el proceso de evaluación de la parte gráfica de los trabajos.

Fase 6. Esta fase está presente durante toda la duración del proyecto. Se propondrán talleres a alumnos sobre el manejo de herramientas de IA. Esta actividad se ha realizado dentro del proyecto que se cierra actualmente. Ha tenido muy buena acogida tanto entre la Dirección de la Escuela como entre el alumnado.  Algunos profesores han solicitado extender esta actuación al PDI y PAS; se puede estudiar en colaboración con profesores y personal de administración y servicios las inquietudes/necesidades en cuanto al manejo de estas herramientas.

Fase 7. Divulgación del proyecto. Se participará en congresos del área que tengan lugar en los meses de verano o principios de septiembre. Se dará a conocer en la Escuela (ETSIAAB) a través de la revista interna que publican los alumnos, así mismo se dará a conocer en las redes sociales. Se desarrollarán talleres en colegios e institutos promoviendo la profesión del Ingeniero Agroforestal (en cualquiera de sus áreas), tanto a través de la Semana de la Ciencia como en otras Ferias.

- Se realizarán reuniones mensuales (el primer martes de cada mes) para comprobar el avance del proyecto y comentar los problemas/posibles mejoras a abordar de forma inmediata o a medio plazo.

- Se estabecerán grupos de trabajo coordinados por diferentes profesores para abordar las diferentes líneas de actuación.

- Valoración por parte de los estudiantes sobre la calidad o interés de los talleres organizados.

- Valoración por parte de los estudiantes sobre la incorporación de las herramientas de IA al aula de la docencia reglada y calidad de los trabajos presentados, corregidos por un par de profesores, en lo que se puede incluir profesores de otras universidades, proporcionando una visión diferente a la habitual en cada Centro.

- El proyecto basa gran parte de su actuación el determinados RECURSOS EDUCATIVOS: Grabación de vídeos educativos sobre herramientas de IA. Se subirán a las RRSS ya creadas en el proyecto anterior (IG: @ai.4.society). Esta actividad se realiza actualmente como resultado del proyecto 2023/24. Proporciona vídeos sobre el uso de herramientas de IA, así como herramientas utilizadas en ingeniería. Las RRSS se configuran como públicas, abiertas a cualquier persona interesada que se quiera unir a ellas.

- Asistencia a un congreso del área para dar a conocer las actividades realizadas y promover esta red de profesores del área agroforestal.

- Los vídeos grabados se subirán a las RRSS. Son vídeos formativos en el manejo de herramientas de IA así como herramientas informáticas de amplio uso en ingeniería.

- Se trabajará para participar en un Congreso del área dando a conocer las actividades desarrolladas en el proyecto.

- Los profesores del proyecto diseñarán un taller para participar en la Semana de la Ciencia 2025, dando a conocer las actividades que realizamos en el área agroforestal y en relación a las herramientas de IA a colegios e institutos. Permitirá, además, dar a conocer entre alumnos de secundaria la profesión del Ingeniero Agrónomo/Ingeniero de Montes.

UNIDADES INTERNAS DE LA UPM:

- Gabinete de Comunicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas. El grupo colaborará con el Gabinete de Comunicación de la ETSIAAB para la difusión de las actividades.

INSTITUCIONES EXTERNAS A LA UPM:

- Universidad Miguel Hernández de Elche (Carmen Rocamora, Fernando Aragón Rodríguez).

- Universidad de León (Maria Rosario Castro).

- Universidad de Santiago de Compostela (Manuel Ramiro Rodíguez, Maria Dolores Fernández).

- Universidad Politécnica de Cartagena (Silvia Martínez, Maria Dolores Gómez).

- Universidad de Almería (Ana Araceli Peña, Diego Luis Valera).

- Universidad Politécnica de Valencia (María Coral Ortiz, Penélope Gutiérrez, Jose Vicente Turégano).

- Universidad Pública de Navarra (María Almudena García Gorostiaga).