Resumen

El análisis documental es un proceso de acceso a la información disponible para construir el conocimiento. A través de éste, el investigador comprende y analiza las definiciones y conceptos alrededor de un tema de investigación. En este sentido, la forma de realizar este análisis depende de los insumos disponibles y de la experiencia y habilidades del propio investigador. El objetivo de este documento es dar a conocer el proceso de análisis documental y su utilidad para el desarrollo de productos de investigación como artículos, revisiones, tesis y libros. El proceso consta de ocho etapas: búsqueda, selección, recolección, clasificación, organización, análisis, interpretación y presentación; para cada una se describen algunas prácticas que pueden ser utilizadas. Este proceso es dinámico y flexible toda vez que es adaptable a las necesidades del investigador y a la profundidad que se quiera alcanzar sobre el tema de investigación.
Palabras clave: investigación documental, proceso, tema de investigación.

Documentary analysis, a process of appropriation of knowledge

Abstract

Documentary analysis is a process of access to available information to build knowledge. Through this, the researcher understands and analyzes the definitions and concepts around a research topic. In this sense, the way to carry out this analysis depends on the available inputs and the experience and skills of the researcher himself. The objectives are to publicize the process of documentary analysis and its usefulness in developing research products such as articles, reviews, theses, and books. The process consists of eight stages: search, selection, collection, classification, organization, analysis, interpretation, and presentation. We describe some applicable practices to detect understudied topics and update and prioritize information. This process is dynamic and adaptable to the researcher’s needs and the required depth of the research topic.
Keywords: documentary research, process, research topic.

Introducción

El análisis documental se trata de un proceso de construcción del conocimiento en el que los insumos de trabajo son principalmente documentos escritos, por ejemplo: artículos, libros, gacetas, revistas, tesis, manuales, diccionarios; éstos inicialmente impresos, sin embargo, debido a la tecnología, el análisis documental ha evolucionado: hoy, también son textos en formato digital o electrónico (Arias-Odón, 2023). Por otro lado, en el análisis de información se incluyen todo tipo de fuentes no necesariamente escritas, como videos, ponencias, audios o conferencias (Rizo Maradiaga, 2015; Dulzaides Iglesias y Molina Gómez 2004).

El análisis documental, a partir de un procedimiento sistemático de revisión de documentos escritos, principalmente, busca generar nueva información o encontrar la respuesta a una interrogante de forma coherente y argumentada. No es sólo la búsqueda de documentos y extracción de ideas, sino la construcción y representación del conocimiento de una forma distinta, para generar un nuevo documento, encontrar aquello que no es evidente o dar una nueva interpretación (Arias-Odón, 2023; Rizo Maradiaga, 2015; Peña y Pirela, 2007; Morales, 2003; Finol y Nava, 2001).

El análisis documental es un proceso ideado por el individuo para representar el conocimiento registrado hasta el momento (Peña y Pirela, 2007); la revisión documental también se encarga de ello, y hay quienes afirman contribuye a la construcción del conocimiento (Bandara y Sied, 2023). Sin embargo, se afirma que aportar conocimiento nuevo, presentar un método claramente definido y replicable son características sólo del análisis documental (Arias-Odón, 2023). Pese a ello el análisis documental no se trata de un proceso rígido ni estático, depende de la persona que investiga, de su experiencia y habilidad para la investigación.

Cuando surge una idea, una interrogante o el interés por un tema de investigación, lo que sigue es comenzar una exploración para adentrarse y conocer más acerca de éste. Sin embargo, al profundizar y buscar la comprensión del tema, es necesario seguir un proceso estructurado y sistematizado, que lleve a la apropiación del conocimiento, para externar una valoración propia y compartirla con otros interesados.

El análisis documental es un método de investigación valioso; su realización, beneficios y limitaciones se han estudiado poco, pero incluso puede ser utilizado cómo una vía más apropiada para iniciar en la investigación y evitar situaciones peligrosas, que haya practicidad, estabilidad de los datos, asequibilidad y fácil acceso (Morgan, 2022); esto último derivado del aumento en el uso de la tecnología (Arias-Odón, 2023). La investigación documental ahora apunta a documentos en línea encontrados en repositorios o grandes bases de datos (Arias-Odón, 2023; Morgan, 2022).

Este trabajo tiene como objetivo mostrar el proceso y las prácticas utilizadas, principalmente con textos electrónicos o digitales, que durante el desarrollo de productos de investigación han resultado ser útiles. Hay autores que mencionan que el análisis documental se realiza en promedio en cuatro o seis pasos (Arias-Odón, 2023; Rizo Maradiaga, 2015; Chong, 2007; Morales, 2003). A continuación, se muestra en qué consiste cada una de las etapas del análisis documental, así como algunas prácticas que pueden ser utilizadas.

Proceso de investigación documental

En este trabajo plateamos que el proceso consiste en ocho etapas: 1) búsqueda, 2) selección, 3) recolección, 4) clasificación, 5) organización, 6) análisis, 7) interpretación y 8) presentación (ver figura 1).

Figura 1. Proceso de análisis documental.
Crédito: elaboración propia.

Se trata de un proceso consecutivo, en el que, conforme se avanza en cada paso, la comprensión del tema es mayor, por lo que se pueden detectar desviaciones en pasos previos. Esto implica regresar y hacer ajustes para obtener mejores resultados, es decir, se trata de un proceso flexible.

1. Búsqueda

Consiste en filtrar e identificar palabras clave para encontrar documentos referentes al tema de investigación. Esta etapa se desarrolla en bases de datos que, dado el avance de la tecnología, son los principales lugares donde se encuentran documentos científicos (Arias-Odón, 2023; Morgan, 2022), dando lugar a la investigación documental en línea (Arias-Odón, 2023). La Web of Science (WoS) es una colección de bases de datos, que actualmente almacena la mayor cantidad de información científica. Aquí se encuentran la mayoría de los documentos de más alto impacto.

2. Selección

Dado que la información está en constante cambio y cada día surgen temas nuevos, es necesario aprender a discernir entre lo que aporta y lo que no al tema de investigación, por lo que se deben establecer criterios que permitan hacer una selección objetiva. Esto implica considerar únicamente los documentos que tengan relación con el tema, que aporten información valiosa y que permitan su desarrollo.

De este modo, algunos criterios pueden estar relacionados con el tipo de documento, la fecha de publicación, el número de citas, los autores, las revistas, las categorías y el tema de investigación. La selección consistirá en admitir aquellos documentos que cubran los criterios de inclusión y en omitir aquellos que no. Entonces, el número de documentos se reduce.

3. Recolección

Una vez seleccionados los documentos a trabajar, se procede a obtener datos que permitan identificarlos, tales como: título, autores, año de publicación, identificador, revista donde fue publicado, entre otros. Aquí se recomienda realizar una matriz de datos que permita visualizar todos los elementos de los documentos a trabajar.

La recolección también consiste en obtener los textos completos, ya sea desde la WoS o bien de alguna herramienta externa como Google Académico (Google Scholar), generalmente en formato pdf. En este punto, algunas instituciones como universidades o dependencias gubernamentales adquieren suscripciones que permiten a sus agremiados el acceso a las publicaciones directamente de las editoriales o bien desde grandes bancos de información, incluyendo WoS. Para las personas sin suscripción institucional se requiere pagar por cada artículo o en muchos casos sólo se puede leer el resumen (abstract). Desde hace algunos años revistas de alto impacto ofrecen libre acceso (Open Access) a aquellas publicaciones que pagan una cuota a la editorial, lo que permite que un artículo tenga un mayor impacto y acumule más citaciones en menor tiempo.

Existen también redes sociales como Academia.edu, ResearchGate y LinkedIn, en las cuales los autores u organizaciones ponen a disposición sus trabajos. Éstas incluso cuentan con elementos de inteligencia artificial, lo que permite recibir notificaciones de nuevas publicaciones, además de obtener (descargar) paquetes de los trabajos de un autor o sobre un tema en particular, lo que acelera y amplía la cobertura de la recolección de información.

4. Clasificación

Lo siguiente es establecer clases con características similares, para dar facilidad al manejo de la información (Navarro, 1995). Se necesita valorar los datos extraídos en el paso anterior, como títulos, autores, años de publicación, palabras clave, entre otros, para determinar las clases que son convenientes de establecer para la investigación, de modo que se logren identificar las características o elementos que comparten cierto grupo de documentos.

Para ello, es necesario definir el objetivo de la investigación: qué es lo que se quiere encontrar y a qué se quiere llegar. En torno a ese objetivo se establecen clases (Navarro, 1995). Por ejemplo, se puede iniciar con la identificación de grandes temas, fechas, etapas, autores relevantes y su país de origen, rangos de citas, para construir las clases en las que se acomodarán los documentos. Aquí se recomienda asignar un color a cada clase para reconocer los documentos que le pertenecen.

Lo que sigue, es plantear los elementos a considerar de cada clase. Así, se requiere tener claro qué interesa conocer de los documentos: los títulos, años, autores, objetivos, características, conclusiones, aportaciones, metodología, tipo de documento, entre otros.

Después, se agrupan los documentos en una clase determinada en función de los criterios definidos de acuerdo con los objetivos del estudio, es importante asignar la información en el lugar o clase correcta, para evitar errores y pérdida de información. En relación con los documentos completos, se sugiere crear carpetas de acuerdo con las clases establecidas. Asimismo, resulta útil el anotar aspectos metodológicos de las publicaciones, los alcances y la relación contextual y temporal con otros trabajos y autores.

Se requiere crear un instrumento (ver figura 2), de acuerdo con los fines de la investigación, el cual deberá ser práctico y flexible para los pasos posteriores. Hay que recordar que cada concepto tiene un lugar y sólo uno, esto evita duplicaciones, omisiones o errores al traspasar los datos. Para ello, se pueden utilizar colores, signos, marcadores. Los datos se mostrarán en gráficos y tablas fáciles de entender.

Figura 2. Ejemplo de matriz de análisis.
Crédito: elaboración propia.

5. Organización

Aquí se trata de establecer un orden o una estructura que permita ver la jerarquía de la información, para que sea posible reconocer la información más valiosa del tema de investigación.

Lo primero es identificar el tema central, así como sus conceptos relevantes y establecer una jerarquía en orden de importancia, impacto, temporalidad, o extensión del concepto. Posteriormente, se establecen las relaciones existentes entre el tema central y sus conceptos. Es recomendable ir de lo general a lo específico, y organizar gráfica y estructuralmente los elementos que se deriven y pertenezcan al tema, para mostrar las relaciones entre sí y con el todo.

6. Análisis

El análisis se refiere a descomponer el todo en sus partes y reconocer las relaciones entre estas. Para este caso, el todo se refiere al tema de investigación, conformado por un grupo de documentos escritos que aportan información similar o diferente. Por lo que en adelante se debe desglosar la información de cada documento, para analizarla de manera individual y en su conjunto.

Cada documento tiene sus propias partes, de las que se extraen datos que permiten formular conclusiones y valoraciones personales. En este sentido, se debe identificar la estructura y los elementos de los que se componen los documentos a analizar. El manuscrito académico más valorado por proporcionar información actual y pertinente es el artículo científico, el cual se compone generalmente de las siguientes partes: título, resumen, palabras clave, introducción, materiales y método, resultados, discusión, conclusiones y referencias.

Cada una de las partes del artículo contiene información que permite analizarlo desde diferentes ángulos.

• Título. Esboza la idea general del documento, lo que permite determinar si coincide o no con lo que se busca.
• Resumen. Ofrece una idea global del documento, se plantea el contexto y el objetivo, el método de investigación, los resultados obtenidos y las conclusiones, mencionando las aportaciones del trabajo.
• Palabras clave. Además de las del título, permiten reconocer el tema y clasifican el artículo dentro de las bases de datos.
• Introducción. Ofrece el contexto del tema de investigación, normalmente desde lo general hasta lo específico, establece el marco conceptual y referencial, resalta la justificación y relevancia del estudio, plantea el objetivo del trabajo y, en algunos casos, las partes que integran el documento.
• Materiales y métodos. Mencionan el procedimiento, metodología e instrumentos utilizados para el desarrollo de la investigación y con ello la obtención de los resultados; en algunas disciplinas se caracteriza el sitio de trabajo.
• Resultados. Se muestran los datos obtenidos y cómo a partir del análisis de datos se obtienen los resultados y su interpretación.
• Discusión. Se contrastan los resultados con otras investigaciones sobre el tema y su consistencia con el ensamble conceptual de la disciplina.
• Conclusiones. Son las aportaciones que se obtienen después de haber realizado la investigación. Aquí también se mencionan las limitaciones e investigaciones futuras.
• Referencias. La lista de las fuentes que se utilizaron en el desarrollo de todo el documento y que pueden extender ideas descritas dentro del documento.

Para analizar los documentos de manera individual es recomendable leer y subrayar ideas principales, hacer cuestionamientos, inferencias, realizar una lectura en la que se comprenda de qué se habla y qué trata(n) de decir el(los) autor(es) del documento.

De los documentos en su conjunto se sugiere extraer las ideas que contienen y ponerlas en un solo lugar. Por ejemplo, la matriz de clasificación realizada anteriormente (ver figura 2). Aquí se deben plasmar las ideas sin perder de vista el método de clasificación. Esta matriz se complementa con las ideas extraídas de cada documento, como: definiciones, características, conclusiones de los autores, etcétera. Lejos de extraer ideas o párrafos completos, se trata de hacer una síntesis global del documento, para hacer estructuras que permitan entenderlo y formular un razonamiento personal que lleve a apropiarse del conocimiento y tener un criterio o idea propia y global del tema de investigación (ver figura 3).

Figura 3. Ejemplo de análisis en la investigación documental. La imagen muestra el uso de la matriz para la fase de análisis en el desarrollo de un artículo científico sobre los diferentes modelos de negocio sustentables. Se pueden ver las clases establecidas, los elementos de cada documento y la descomposición de estos en partes, como extracción de definiciones, características o conclusiones que se esbozan en cada uno de los documentos, de modo que al visualizar la información de todos los documentos en un solo lugar se facilita la interpretación.
Crédito: elaboración propia.

7. Interpretación

Es dar significado a los textos de manera global. Después de analizar los documentos de manera individual, se detectan semejanzas y diferencias entre los postulados o ideas de cada uno de los autores. Para ello, es importante tener en cuenta tres aspectos: 1) contexto, 2) temporalidad y 3) formación del autor.

El contexto puede afectar la idea de un autor o la manera en que se entiende cierto término, por ejemplo, la palabra coadyuvante puede tener un significado en química y otro en derecho. La temporalidad indica cómo se concibe un término al pasar de los años, algunos toman mayor relevancia conforme pasa el tiempo y avanzan en su conceptualización, por ejemplo, el desarrollo sustentable. La formación del autor comprende que, de acuerdo con su conocimiento entiende y explica los términos o fenómenos a su alrededor de cierta manera y con mayor o menor profundidad. Por ejemplo, un arquitecto será experto en desarrollar planos, mientras que un ingeniero los conoce, pero no necesariamente es el experto.

Para la interpretación y todos los pasos anteriores es importante tener siempre presente el sentido de la investigación, para identificar lo que aporta y lo que no. Asimismo, al analizar distintos documentos, se obtienen ideas que pueden coincidir o no, por lo que se debe considerar toda la información recabada y no sólo lo que dice un autor. En este punto es importante señalar que, aunque es importante considerar las tendencias mayoritarias en un tema, en ciencias fácticas1 lo más importante es el peso de las evidencias y la fuerza del argumento, incluso a veces en contra de la opinión mayoritaria. Por otro lado, en ciencias sociales y humanidades resulta más relevante la consistencia con el pensamiento del líder de una escuela de pensamiento (Marx, Freud, Friedman, etcétera).

En general, es fundamental ser objetivo y basar el conocimiento propio en el análisis y no en la conveniencia. Es relevante cuestionar lo que dicen los autores y no dar por hecho que es la verdad absoluta, sino comprender que es el producto de su propia interpretación.

8. Presentación

El análisis documental generalmente deriva en un documento nuevo, puesto que a partir de otras publicaciones la información se transforma y toma otro sentido, que bien puede coincidir o no con las ideas de los autores precedentes. Esto es lo que llega a constituir una revolución científica sensu Kuhn, es parte de la forma en la que se llega a la construcción de conocimiento nuevo.

Conclusiones

El análisis documental no es un proceso rígido, pero sí debe ser estructurado y sistemático para ofrecer al investigador una forma ordenada de obtener y apropiarse de conocimiento. El proceso de análisis documental puede ser adaptado por el propio autor, no es necesario seguir todas las fases que aquí se mencionan, ni utilizar las prácticas o formas de hacerlo. Sin embargo, consideramos que este procedimiento permite estructurar la información de los documentos científicos sobre un tema para obtener un significado global que ayuda al investigador a entender y transmitir su conocimiento.

En la práctica de la investigación, el análisis documental es un proceso que suele obviarse, sobre todo para los especialistas en algún tema, porque para desarrollar un tema de investigación es necesario dominar sus antecedentes. Sin embargo, para un investigador joven este procedimiento puede ser desconocido, por lo que la capacitación en el análisis documental es fundamental. Conforme se avanza, el proceso, las habilidades y la capacidad para entender y externar un tema adquieren mayor madurez y experiencia, por lo que para el investigador, las herramientas (software y elementos de inteligencia artificial), la forma y las prácticas que se utilizan para la investigación documental tienden a mejorar y hacerse propias.

Referencias

• Arias-Odón, F. (2023). Investigación documental, investigación bibliométrica y revisiones sistemáticas. redhecs: Revista electrónica de Humanidades, Educación y Comunicación Social, 31(22), 9-28. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9489470.
• Bandara, W., y Syed, R. (2023). The role of a protocol in a systematic literature review. Journal of Decision Systems, 1-18. https://doi.org/10.1080/12460125.2023.2217567.
• Chong, I. (2007). Métodos y técnicas de la investigación documental. En H. A. Figueroa Alcántara y C. A. Ramírez Velázquez (Coords.), Investigación y docencia en bibliotecología (pp. 183–201). Facultad de Filosofía y Letras, Dirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de México.
• Dulzaides Iglesias. M. E. y Molina Gómez, A. M. (2004). Análisis documental y de información: dos componentes de un mismo proceso. acimed, 12(2), 1. https://tinyurl.com/2k79crzc.
• Esteban Navarro, M. A. (1995). Fundamentos epistemológicos de la clasificación documental. Scire: representación y organización del conocimiento, 1(1), 81-101. https://doi.org/10.54886/scire.v1i1.1035.
• Finol, T., y Nava, H. (2001). Procesos y productos en la investigación documental (2.a ed.). EdiLUZ.
• Morales, O. A. (2003). Fundamentos de la Investigación Documental y la Monografía. En N. Espinoza y Á. Rincón (Eds.), Manual para la elaboración y presentación de la monografía (pp. 1-14). Grupo Multidisciplinario de Investigación en Odontología, Facultad de Odontología, Universidad de Los Andes. https://tinyurl.com/5n9xb57s.
• Morgan, H. (2022). Conducting a Qualitative Document Analysis. The Qualitative Report, 27(1), 64-77. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5044.
• Peña V. T. y Pirela M. J. (2007). La complejidad del análisis documental. Información, cultura y sociedad, (16), 55-81. https://tinyurl.com/3psj9ea4.
• Rizo Maradiaga, J. (2015) Técnicas de investigación documental. unan; farem, Matagalpa. https://tinyurl.com/y32b98w.

Recepción: 21/07/2023. Aprobación: 25/07/2024.

Resumen

Este artículo analiza la interacción entre el audio contemporáneo y las ciencias sociales y humanidades. El objetivo es estudiar los usos de divulgación que llevan a cabo tres audioiniciativas contemporáneas de investigación. En términos metodológicos, considera prácticas y reflexiones que los creadores involucrados efectúan con el medio. Los resultados de estos usos permiten a la investigación académica explorar nuevos horizontes y ampliar su comunicación especializada, mientras que los diseños de audio de estas iniciativas se han convertido en un recurso de análisis serio y actualización permanente para sus audiencias.
Palabras clave: pódcast, investigación social, cultura digital.

Social research to hear

Abstract

This article analyzes the interaction between contemporary audio and academic research in social sciences and humanities. The objective is to study the dissemination uses that three contemporary research initiatives execute. In methodological terms, it ponders practices and reflections that the involved creators perform with the audio. The results of these uses allow academic research to explore new horizons and broaden its specialized communication, while the audio proposals designed by these initiatives have become a resource for serious analysis and permanent updating for their audiences.
Keywords: podcast, social science research, digital culture.

Introducción

Resguardado en los archivos audiovisuales de la Sorbonne de París, está disponible para ser escuchado en línea un fragmento de 2:37 minutos de una conferencia de Émile Durkheim, titulada “Los juicios de valor”. Fue dictada en las aulas de la universidad el 27 de mayo de 1913. El original es un vinilo de la serie 0, número 150. La ficha técnica podría ayudarnos a responder una pregunta de nuestro presente para la Sociología que estaba fundando Durkheim: ¿cómo sonaba la sociología francesa en el despertar del siglo xx? Aquella ficha anotó algo más que el título de la exposición; registró el clima —20°C— y observaciones al audio: “fuerte y claro, frío, un poco de ruido”.

Un siglo después de esta grabación, el audio ha cobrado una relevancia exponencial en el ecosistema cultural de nuestro tiempo, y para los creadores de sonido se viven “tiempos gloriosos” (Zumeta, 2020). En este marco, la siguiente pregunta puede sintetizar la incógnita que busca despejar este artículo: ¿cómo suena la investigación social de nuestro tiempo? ¿Qué clase de interacciones ocurren entre las ciencias sociales y el audio? Ilustrémoslo de otra manera, con un pasaje clásico de ciencia ficción: aquella escena de Matrix, de 1999, donde Morpheus, el contrabandista más buscado, le incita al protagonista Neo a tomar una elección: la píldora roja o azul. De vuelta al tedio, la píldora azul, las fichas técnicas de un básico registro auditivo que termina en un archivo universitario. O la otra opción, para nuestro caso, descubrir qué tan hondo es el pasadizo que desemboca en el país de las maravillas: el “país de la voz” en ambientes digitalizados, conocido como ecosistema contemporáneo del audio, cuyo protagonista más activo es el pódcast cultural.

Por lo menos han sido tres razones de contexto que incentivan la interacción que interesa estudiar aquí: 1) un cansancio audiovisual, consecuencia de la saturación de contenidos en ese diseño particular. 2) Positividad entre la escucha y las manos libres, relación que permite realizar cosas distintas al mismo tiempo, llamado multitasking. 3) Contenido móvil, cuyo dinamismo circula en las plataformas de audio y redes sociales, ambas incrustadas en los teléfonos personales.

Hemos pasado, entonces, de una práctica en los márgenes, de registros elementales de vinilos empolvados en archivos, a amplias posibilidades en senderos que se bifurcan. Solemos hallar en las librerías o plataformas de audio disponibles online, entrevistas, conferencias, ficciones, reflexiones colectivas e individuales, paisajes sonoros y monólogos, hasta hallar a nuestro juicio lo más experimental: audioartículos, ensayos sonoros, postales o diarios sonoros. Y a la gama de posibilidades debemos añadir ahora la investigación social o humanística orientada al audio. Se trata de investigaciones que pertenecen al campo de las ciencias sociales o las humanidades, pero que orientan los resultados del proceso investigativo a modalidades conversacionales o narrativas, disponibles en audio.

Las iniciativas que interesan resaltar aquí son los contenidos en audio que provienen de un cierto tipo de investigación social: las que son, en realidad, al mismo tiempo, diseños de textos, diseños sonoros y diseños de comunicación. Además, que se constituyen como paisajes sonoros1 a propósito de ciertas preocupaciones de la producción cultural a lo largo del siglo xx: cómo lograr una comunicación efectiva, al precisar el universo de los escuchas. Pero ahora también cómo interactuar artística y humanamente con la inteligencia artificial (Lee, 2020).

En suma, el horizonte de este ecosistema se ha ensanchado. Maneja inversiones significativas en materia de producción, diseño y comercialización de pódcast. Se observa un aumento de creadores y fundación de nuevas productoras. Crecen las expectativas, surgen nuevas audiencias, participan plataformas digitales globales y se redefinen los usos tanto comerciales como intelectivos. A este crecimiento y expansión, debe agregarse el pódcast académico, impulsado hasta ahora por algún departamento universitario o, en su defecto, por miembros de la academia que participan activamente en iniciativas de audio.

Un encuentro

Sin contacto con el ecosistema del audio, la investigación social había sido una práctica de escritura y de lectura especializadas, con las exigencias que toda investigación en ciencias sociales o humanidades realiza: discusión teórica, análisis de fuentes, instrumentos de observación, etcétera. Las deliberaciones en torno a estas prácticas carecen habitualmente de algún registro en audio, salvo si se trata de conferencias, coloquios, exposiciones, entrevistas, y no siempre es el caso.

Buena parte de la práctica de investigación se enfoca en el diseño de un texto visual —títulos, subtítulos, tablas, notas al pie de página, índices— que hallará a un lector especializado, y cuya lectura es una apropiación privada, así como de desciframiento secuencial, espacial, visual. Desde otro punto de vista, la investigación social circula fundamentalmente por medio de publicaciones periódicas, impresas o digitales, que los lectores encuentran a menudo en repositorios especializados, sitios electrónicos académicos o bases de datos universitarias.

En interacción con el ecosistema del audio, la investigación social se ha convertido en un archivo de audio disponible para su descarga online. Para lograrlo, tanto la investigación como la escritura colaboran nuevamente en una faceta posterior: la escritura diseñada para ser escuchada. Es una escritura lineal, de repeticiones, de usos coloquiales, donde, en general, pero no exclusivamente, se narra o se conversa. A este encuentro y cooperación posterior lo conceptualizamos provisionalmente aquí como audicidad. Es un concepto pensado para dar cuenta de un diseño múltiple. No sólo de un texto lineal, sino al mismo tiempo del sonoro, así como una propuesta visual de comunicación. Porque la investigación social o humanística orientada al audio se dirige a audiencias determinadas por intereses y gustos parcialmente definidos.

Las audioiniciativas construyen poco a poco sus audiencias y éstas se apropian de los audios por medio de una escucha lineal y ultraindividual por medio de auriculares, y las portadas de los audios sirven muchas veces como atajos de búsqueda al interior de las librerías o plataformas digitales del audio. La circulación, por su parte, ocurre a partir de la gestión o la disponibilidad de los audios, conocidos popularmente como pódcast, publicados bajo el concepto de temporadas o publicaciones serializadas. Finalmente, la recepción se lleva a cabo por medio de sitios electrónicos y plataformas de audio disponibles en línea; autopistas, ambas, a las que acuden públicos amplios o públicos específicos. La tabla 1 sintetiza lo que ocurre con la investigación social cuando se orienta (o no) hacia el ecosistema del audio.

Crédito: elaboración propia.

Aunque durante un siglo la radio confirmó la potencialidad y los usos experimentales y comunicacionales de la radio frente al micrófono, como lo documenta Álvarez Fernández en su ensayo (2021), los pódcast forman parte de ambientes sonoros personalizados, una figura afincada en tres tradiciones, no sólo la radiofónica, desde luego, sino una literaria y otra cinematográfica (Cultura Bit, 2020). En efecto, no se trata únicamente de la conciencia del “poder de una voz” (radio), sino de la trama de las historias que se cuentan (literatura) y los planos sonoros que intervienen (cine), lo anterior dentro de un ambiente altamente digitalizado. La voz, incluso digital, nos recuerda que seguimos siendo humanos, una razón antropológica para la expansión del pódcast en toda la galaxia internet.

Una actitud metodológica frente a cualquier narrativa triunfante con base en cualquiera tecnología activa es considerar de cerca las “prácticas con el medio, así como las reflexiones que los actores involucrados efectúan a su propósito” (Gómez Cruz, 2022, p. 164). Así, incrustadas en latitudes distintas, las audioiniciativas de investigación que a continuación se presentan han comprendido que en el audio concurren mucho más abiertamente y de manera más fluida, la investigación, la escritura, el diseño sonoro, la colaboración entre pares, el diseño de la imagen del audio, la conversación o la narración de los resultados de investigación. Y el audio, disponible en sitios electrónicos o las plataformas o librerías de audio disponibles online, es un medio compacto, dinámico y portátil que facilita el contacto con audiencias amplias o con audiencias mucho más definidas en el ecosistema cultural actual.

My Gothic Dissertation

Doctorante del Programa de Estudios de Lengua Inglesa en la Universidad de Iowa, Anna Williams defendió su tesis doctoral en mayo de 2019, para presentarla después como la primera tesis doctoral hecha pódcast en Estados Unidos en el verano de 2020. La tesis de Williams (2020) estableció una relación entre el plot del género gótico con testimonios de estudiantes matriculados en programas de doctorado en Estados Unidos que, como el suyo, sostienen haber vivido “experiencias de terror”. Williams diseñó una investigación narrativa testimonial en la que defendió la hipótesis de que, por un lado, las experiencias en clases, asesorías, escritura, desarrollo y defensa de tesis doctoral y, por otro, las expectativas con respecto al mercado laboral podían ser vistas como experiencias al interior de una “jaula de terror” (ubc-v Public Humanities Hub, 2021). Como si observáramos en el mundo de los estudiantes que ingresan al posgrado, sugiere Williams, experiencias de personajes característicos de las novelas góticas del siglo xix. Experiencias marcadas por la ansiedad, el síndrome del impostor o, también, como si los involucrados estuvieran lidiando permanentemente contra una “fuerza sobrenatural”: los concursos, los comités, la tesis doctoral, la salida laboral.

Profesora de lengua inglesa en la Universidad de Florida, Judith Pascoe asesoró a Williams en las facetas de investigación y escritura de la investigación, guion, logística y producción en audio de My Gothic Dissertation. Publicado durante junio, julio y agosto de 2020, fue un pódcast compuesto por un prólogo, una introducción, 4 episodios de entre 45 y 60 minutos de duración cada uno y un epílogo; todo disponible para ser escuchado en las plataformas de pódcast online.

¿Cómo fue posible una tesis doctoral hecha pódcast? Williams puso en práctica ciertas cuestiones que había entendido de la estructura de las historias contadas en audio, un modo de plantear las historias, confirmado después en los cursos de posgrado: leer los textos literarios desde diferentes ángulos y sacar conclusiones sorprendentes. Williams entendió que debía lograrse la conexión entre lo que se escucha y lo que se vive en carne propia. Lograr la “capacidad de inmersión”: la sensación de que la “voz del narrador se te mete en la cabeza” (Espinosa de los Monteros, 2020b).

Inaugurado por My Gothic Dissertation, el pódcast académico busca crear ambientes propicios para favorecer su transmisión hacia audiencias más amplias o más específicas, fomentando lo que Espinosa de los Monteros (2021) nombra la capacidad tribal del ecosistema contemporáneo del audio. Consolidar experiencias compactas o portátiles por medio de las plataformas de audios online, accesibles mediante los dispositivos personales. My Gothic Dissertation marcó el punto inaugural de las tesis doctorales orientadas al audio.

Amplify Podcast Network

Simultáneo a la tesis doctoral de Anna Williams, otro impulso significativo ha sido la agenda de publicaciones académicas en audio previstas por dos editoriales universitarias en Canadá: Simon Fraser University y University Wildrif Laurier Press. Para lograrlo se han beneficiado de montos públicos por medio del Social Sciences and Humanities Research Council of Canada y han establecido una red de podcasting académico llamado Amplify Podcast Network (2023).

Esta red comenzó sus trabajos formales en mayo de 2020. Amplify Podcast Network planeó la publicación de sus primeras tres series o programas en 2023, pero ya había estrenado el piloto Secret Feminist Agenda en junio de 2017. Esta red desea convertirse en la iniciativa referente en el mundo anglosajón, al menos canadiense, de pódcast académicos; una plataforma que reciba, edite y publique los pódcast de investigación en ciencias sociales.

El contenido académico en pódcast, asegura esta red, puede tener la misma rigurosidad que opera en las tradicionales publicaciones periódicas. Identificados por Amplify, algunos cambios indispensables para el encuentro de las ciencias sociales y humanidades con el podcasting son los siguientes: 1) Validar los pódcast como publicaciones académicas; 2) ampliar las casas editoras que produzcan investigaciones en pódcast; 3) incorporar los estudios del podcasting en las matrículas universitarias.

En el episodio 4.21, “The Introducing Amplify Podcast Network”, publicado el 28 de mayo de 2020, Hannah McGregor expuso algunos argumentos adicionales en busca del encuentro aludido. Secret Feminist Agenda es la continuación de un trabajo académico donde se problematizan artículos sujetos a dictamen bajo el criterio de doble ciego. No se ventilan nombres ni revisores, desde luego, sino argumentos y temas. El pódcast, según McGregor (2020), hace audibles ciertos pasajes, ciertas lecturas. Además de las tradicionales evaluaciones de doble ciego, McGregor cree que es posible abrir otras vías para la evaluación, la ponderación o la conversación de la producción de la investigación académica. Asimismo, es de la convicción de que el pódcast puede funcionar para hacer públicas los argumentos expuestos en los artículos a dictamen, así como experimentar por medio del pódcast otra conversación entre los especialistas y los públicos universitarios (2020).

El piloto de Amplify Podcast Network (Secret Feminst Agenda, 2022) postula que es necesario conectar de otro modo con el público interesado, por ejemplo, minorías en estudios sobre minorías, y establecer otros lazos con la discusión pública afuera de los campus universitarios. Visto desde la perspectiva de la recepción masiva, sugiere McGregor (2020), el contacto con el medio nos permite formular una interrogante legítima: afuera de los claustros académicos, ¿el mundo no desea escuchar una historia impactante? Se trata de contar una historia convincente. De transmitir, de acuerdo también con Anna Williams (2020), una investigación de manera atractiva.

McGregor (2020) apunta finalmente algunos obstáculos remarcables del arraigo y crecimiento del pódcast académico: 1) conseguir fuentes de financiamiento; 2) coordinar mucho mejor los esfuerzos individuales; 3) cohesionar a los grupos de investigación en torno al audio; 4) lograr al mismo tiempo la máxima creatividad y la rigurosidad, 5) dejar de ser marginales al pulso del mundo. Porque se trata, en conclusión, 6) de hacer sustentables los pódcast académicos a largo plazo.

Solaris. Ensayos sonoros para ser más contemporáneos

Del crítico catalán Jorge Carrión, profesor en la Universidad Pompeu Fabra, Solaris. Ensayos sonoros (2020) fue producido, gestionado y financiado por Podium Podcast, “una productora perteneciente a prisa Audio” (Moreno Cazalla, 2017, p. 343). A partir de su primera temporada, iniciada el 24 de junio de 2020, propuso tres temáticas generales para ingresar progresivamente a un amplio universo reflexivo: 1) sociológica (cultura de la terapia, viralidad, poliamor, posverdad y porno); 2) tecnológica (plataformas, big data, computación cuántica y algoritmos creativos); y 3) científica (inteligencia vegetal, cultura animal, marte, agujeros negros y hongos). En total, Solaris. Ensayos sonoros tuvo 18 episodios, distribuidos en 3 temporadas.

Como muchos otros pódcast y, en general, como regla expandida que rige en los contenidos propios del ecosistema cultural de nuestro tiempo (Baricco, 2019), Solaris serializó la publicación de su contenido: 7 días entre cada uno de sus episodios y 6 meses de espera entre cada una de las 3 temporadas. En efecto, es más habitual la serialidad de los contenidos del ecosistema cultural. Rigen más las conexiones o los contornos que los universos cerrados, sin conexiones. En el caso estricto de las narrativas, se han instalado las precuelas, las secuelas, los crossovers y los universos paralelos. Para el caso de la investigación social y humanística en el ecosistema del audio, nos preguntamos ahora: ¿publicamos un episodio por investigación? ¿O damos a conocer una serie de episodios de una investigación académica?

Escuchamos con Solaris una narración que piensa, un ensayo que narra. Un diálogo, además, de Jorge Carrión con Ella, llamado Vosotres a partir de la segunda temporada, un asistente ficticio de voz “proveniente del futuro”, que complementa, corrige o sostiene las reflexiones. Aparecieron en Solaris, además, corresponsales en plataformas como YouTube, Netflix, Spotify, o en espacios como el arte contemporáneo o el análisis de medios, entre otros invitados para expandir la reflexión y el intercambio.

La recreación de una voz hecha de inteligencia artificial, que piensa, postula o corrige las reflexiones de los interlocutores, fue lo más destacado de Solaris. En efecto, es la llegada de la inteligencia artificial al diseño de la investigación social o humanística orientada al ecosistema del audio (Espinosa de los Monteros, 2020a). Más radical aún, pero teorizado sobre todo en ficciones sonoras y algunas películas de ciencia ficción de nuestro tiempo: la mutación de un asistente de voz a un acompañante emocional.

Hallazgos

Adaptación. Suele pensarse al pódcast como un medio donde se conversa o se narra. En principio es así. Sin embargo, el intercambio entre la investigación social o humanística y el audio redimensiona los usos intelectuales que se hacen de él. Visto de este modo, el pódcast es algo más que una conversación o una narración. Es un diseño múltiple: de texto, voz, sonido, imagen, comunicación.

Versatilidad. My Gothic Dissertation permite resaltar una distinción fundamental: cuando hablamos de hacer comunidad o de tejer conexiones con audiencias amplias o específicas, hablamos de un intercambio efectivo que es posibilitado por las voces que intervienen en los audios. Es la capacidad de inmersión que fomenta el medio. Y no refiere, o refiere menos, al número de interacciones que se llevan a cabo en los chats abiertos o los encuentros en vivo de las redes sociales. Esta última interacción es importante, forma parte de las reglas actuales de la conexión en línea, pero nos referimos más bien al dinamismo expuesto en los audios, advertida en dos grandes posibilidades: conversacionales o narrativas.

Sustentabilidad. Advertido sobre todo por Amplify Podcast Network, el podcasting académico busca el contexto adecuado para convertirse en un canal legítimo a largo plazo de producción, gestión y circulación de las investigaciones académicas. No sólo se trata de ampliar o redefinir las reglas de la ponderación, de la conversación o de la evaluación de lo que se investiga, sino de orientar colectivamente la investigación al ecosistema del audio e incorporar el estudio del medio en las matrículas universitarias.

Apropiación. Una voz hecha de inteligencia artificial que postula, enmienda y acompaña al narrador se ha convertido en un recurso de primer plano, protagonista o activo en el diseño de los audios de investigación social y humanística. Es una simulación, desde luego, pero se desarrolla con gran intensidad la tecnología necesaria para hacer intervenir en el futuro inmediato una inteligencia artificial de voz propiamente dicha. Ocurre ya con la música, con el texto y con la imagen. De algún modo este acompañante se apropia o reformula en el ecosistema del audio a los asistentes de voz como Alexa o Siri de los teléfonos personales inteligentes (Espinosa de los Monteros, 2020a). Esta voz algorítmica es una conexión entre el presente y el porvenir. O, también, una conexión del primero con el pasado en otras iniciativas en audio. Por lo demás, Solaris. Ensayos sonoros supo desplegar simultáneamente varias conexiones: diálogo, narración y ensayo.

Conclusión

Los audios de investigación social y humanística se convirtieron en una entidad propia, autónoma, regida en gran medida bajo las reglas del ecosistema cultural de nuestro tiempo. Las audioiniciativas aquí consideradas, en efecto, tienen un pie en las exigencias de tiempo que exige toda investigación de los campos disciplinarios a los que pertenecen, pero tienen otro pie en el vértigo del ecosistema cultural actual. Un ecosistema compacto, portátil, veloz, serial, cambiante. Frente a la tensión debida a la tracción de dos velocidades distintas, las audioiniciativas seleccionadas buscan resolver dos grandes preocupaciones latentes, propias del ecosistema al que pertenecen: cómo lograr una comunicación efectiva y cómo alcanzar públicos amplios o específicos.

Según las audioiniciativas consideradas en este artículo, este intercambio y cooperación le permite a la investigación social y humanística explorar nuevos horizontes y senderos. Abrir el espectro, redefinir y ampliar su comunicación especializada, así como mantener contacto con audiencias amplias o audiencias nacidas con la vuelta del siglo. En colaboración con la investigación social o humanística, el audio se ha posicionado como un recurso valioso de información, análisis y actualización permanente. Disponible a la velocidad de un clic, este ecosistema es una galaxia en expansión.

¿Cómo te imaginas la interacción de las ciencias sociales de la unam con el ecosistema del audio? Te invitamos a descubrir un par de propuestas.

Video 1. Promocional del pódcast académico de investigación “Los desiertos de la tierra”, disponible en el Canal de Spotify de la UNAM–FES Acatlán.
Crédito: elaboración propia.

Video 2. Promocional del pódcast académico de investigación “El espacio vital”, disponible en el Canal de Spotify de la uUNAM–FES Acatlán. Crédito: elaboración propia.

Agradecimientos

Agradecemos al Programa de Estancias Posdoctorales por México, del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías, conahcyt, sin cuyo apoyo este artículo no hubiera sido posible.

Referencias

• Álvarez Fernández, M. (2021). La radio frente al micrófono. Voz, erotismo y sociedad de masas. Connsoni Ediciones.
• Amplify Podcast Network. (2023). https://bit.ly/3QC8qMB.
• Baricco, A. (2019). The Game. Anagrama.
• Carrión, J. (2020). Solaris. Ensayos sonoros para ser más contemporáneos. Podium Podcast. https://bit.ly/3DyUpdT.
• Durkheim, É. (2009, 10 de marzo). Des jugements de valeur. Bibliothèque National de France, département Audiovisuel. Consultado el 1 de junio de 2022 de https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k127959h?lang=FR.
• Espinosa de los Monteros, M. J. (2020a, 5 de junio). La inteligencia artificial llega al “podcast”. El País. Consultado el 27 de junio de 2022 de https://bit.ly/3Pd2fwu.
• Espinosa de los Monteros, M. J. (2020b, 21 de julio). Una tesis doctoral gótica en “podcast”. El País. Consultado el 15 de junio de 2022 de https://bit.ly/3zMO1P3.
• Cultura Bit. (2020, 3 de diciembre). Narrativas sonoras – Pánel 3 [Video]. YouTube. https://bit.ly/39v00pv.
• Espinosa de los Monteros, M. J. (2021, 30 de noviembre). Clase 8. Guion. Periodismo narrativo en pódcast. Curso virtual. Universidad Iberoamericana y Spotify. Curso del 9 de noviembre al 9 de diciembre.
• Gómez Cruz, E. (2022). Tecnologías vitales: las culturas digitales desde Latinoamérica. Puertaabierta Editores.
• Lee, K. F. (2020). Superpotencias de la inteligencia artificial: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial. Deusto.
• McGregor, H. (2020, 28 de mayo). Introducing Amplify Podcast Network. En Secret Feminist Agenda [Episodio de pódcast]. Spotify. https://spoti.fi/3NBI6Sh.
• Moreno Cazalla, L. (2017). Podium Podcast, cuando el podcasting tiene acento español. Prisma Social. Revista de Ciencias Sociales, (17), 334-364. https://bit.ly/3Qu75ao.
• Secret Feminist Agenda [Pódcast]. (2022). Spotify. https://spoti.fi/3HCN8uA.
• Williams, A. (2020). My Gothic Dissertation [Pódcast]. Spotify. https://spoti.fi/3aU3HFw.
• ubc-v Public Humanities Hub. (2021, 18 de marzo). Podcasting the Dissertation: A Presentation by Anna Williams and Judith Pascoe [Video]. YouTube. https://bit.ly/3FbbcEJ.
• Zumeta, G. (2020, 20 de agosto). Toni Garrido: “A la radio le queda despertar”. [Entrevista]. Gorka Zumeta. Consultor y formador en comunicación en radio. https://bit.ly/3zHqPRV.

Recepción: 14/06/2023. Aprobación: 10/15/2024.

Resumen

En este ensayo, la coreógrafa y bailarina Itzia Nieves nos comparte, a la par que nos cuenta su trayectoria, los conceptos que fue definiendo con su experiencia y que son necesarios para dar clases de danza, y así “crear la magia necesaria para enseñar a bailar, más allá de la técnica”.
Palabras clave: danza, enseñar danza, pedagogía de la danza, voz, corporalidad, autoconocimiento.

Teaching dance: navigating the deepest pathways of the body

Abstract

In this essay, choreographer and dancer Itzia Nieves shares with us, while telling us about her career, the concepts that she defined with her experience and that are necessary to teach dance classes, and thus “create the magic necessary to dance training, beyond technique”.
Keywords: dance, dance teaching, dance pedagogy, voice, corporality, self-knowledge.

La partida

Mi nombre es Itzia Nieves, soy maestra de danza desde hace 24 años; inicié desde muy chica a dar clase, cuando no sabía hacerlo. Lo único que sabía era bailar, pero, como pude, fui encontrando las maneras de enseñar, hasta que entré a trabajar a escuelas más formales que de alguna manera nos “capacitaban” con la metodología correcta para impartir los niveles que nos tocaban. No fue hasta muchos años después que supe que dar clases era más complejo que únicamente enseñar.

Soy coreógrafa y artista escénica desde entonces…

Mi trabajo en la escena ha reforzado mi labor frente al grupo. Un día me di cuenta de que estaba interpretando un personaje dentro de un salón de clases, no sólo con las niñas a las que enseño, sino también con adolescentes y adultos. Me percaté de que compartir conocimientos era el reflejo absoluto de mi propio ser, y que todo lo que no estaba seguro, firme y claro, lo tenía que trabajar. Descargar información, acomodar otros cuerpos, crear y no lastimar física ni emocionalmente era todo un reto.

Figura 1. Montaje en el espacio escénico Un Teatro, temporada con Brujas Danza Teatro.
Crédito: XPOSE, uso reservado.

En ese camino, mientras me formaba, hice mi carrera de coreografía en el Centro de Investigación Coreográfica (cico); después me fui a España a estudiar una especialidad en espacio escénico y movimiento. De regreso en México, trabajé 12 años con la Mtra. Cecilia Lugo en Contempodanza Escuela, donde prácticamente hice una maestría en coreografía y en pedagogía de la danza, ya que fui coordinadora académica de la formación profesional, siendo testigo y cómplice de los procesos pedagógicos y metodológicos de cada clase, de cada maestro y maestra del programa. Ahí también impartí clases y monté coreografías todos los años; este proceso me hacía reflexionar y aprender a cada momento, comprobar teorías y también desechar lo que no funcionaba. Fue en Contempodanza Escuela donde surgieron los cuestionamientos más importantes de los procesos pedagógicos, éticos y humanos más complejos en mi vida de docente.

Por otro lado, venía de tomar el curso La Poética de la Enseñanza con Patricia Cardona,1 una de las investigadoras más importantes de danza en México. Se trataba de un diplomado que duró un año, que era dirigido a docentes de danza; los contenidos implicaban una serie de puntos que a continuación manifiesto y cito directamente del ensayo que la maestra que publicó después de la investigación que hizo por medio del Centro Nacional de Investigación, Documentación e Información (cenidid) José Limón:

De estas enseñanzas nace el tener un encuentro más profundo y cercano con mi yo interior, mi yo maestra, mi yo artista.

Patricia Cardona propone que la o el maestro tiene que entrar en un proceso de autoconocimiento para poder enseñar, sobre todo cuando es algo relacionado con procesos artísticos. Es gracias a esto que aprendí a utilizar mi voz. Aunque ya creía tener ese trabajo por el teatro, con entrenamiento para hablar y cantar, me di cuenta de que no sólo se trata de colocar tu voz, con el tono adecuado, sino que hacerlo sin conciencia y reflexión provoca la falta de entendimiento… Comprendí que la voz tenía la misión de llegar al fondo del corazón de la otra persona, que la manera en la que hablas ayuda a transportarles a donde quieras. Dentro del curso, nos mostramos vulnerables, sorprendidos del proceso cuando descubrimos que no ponemos atención a nuestra voz, cuando ésta es la manifestación de todo lo que somos. Fue interesante observar cómo cada uno de los integrantes nos íbamos identificando como personas, reconociendo nuestra historia y, por lo tanto, nuestra voz.

Figura 2. Apuntes de ensayos.
Crédito: Dalia Ramírez, uso reservado.

Hoy tengo una escuela, Vidanza Estudio, y una compañía, Brujas Danza Teatro; dirijo el proyecto de Laboratorios de Creación de Danza en Pilares Cultura,2 soy asesora en el área de danza de los Semilleros Creativos, que son “Grupos de formación artística con enfoque comunitario para niñas, niños y jóvenes en condiciones de vulnerabilidad” (Gobierno de México, s.f.). En fin, vivo total y absolutamente de la creación, ejecución y enseñanza de la danza, a infantes, adolescentes y adultos. Esa es mi profesión, por lo tanto, he tenido la necesidad de estudiar, desarrollar y nunca dejar de investigar sobre la enseñanza de esta disciplina.

Es largo de contar, ya que implica una experiencia de 25 años, de un sin número de historias, hermosas y terribles pesadillas que al final fueron mis grandes maestras, pues me ayudaron a desatar los nudos de la complejidad de compartir conocimientos, en especial para el cuerpo con el cuerpo. Ese cuerpo que se forma con fibras emocionales, orgánicas, mentales, todas frágiles…

El viaje

Me di a la tarea de aterrizar conceptos que me ayudaron a definir, a darle forma a mis clases, crear la magia necesaria para enseñar a bailar, más allá de la técnica. A continuación, comparto los más importantes y la forma en la que yo he considerado que me funcionan y describo su significado, en base a mi metodología, en los que me apoyo para dar clases.

1. Simbología. Se aplica en la manera creativa de descargar conceptos a los estudiantes.
2. Metáfora. Comparaciones creativas y poéticas para resignificar los movimientos.
3. Poética. Transforma realidades y lleva al estudiante de danza a jugar sobre el imaginario.
4. Semántica. Da herramientas para jugar con las diversas formas de decir las cosas y provocar un mejor entendimiento.
5. Semiótica. Ayuda a configurar significados.
6. Comunicación. Abre el campo del entendimiento, docente-estudiante, estudiante-docente. Además, es el objetivo de lo que hace el bailarín y el coreógrafo: la danza es comunicación.
7. Arte. Reflexionar todos los días sobre el quehacer artístico y creativo, así como perfeccionar las herramientas de cómo hacerlo.
8. Imaginación. Punto fundamental para fomentar la creatividad.
9. Creatividad. El alumno se debe identificar como un ser creativo-creador
10. Síntesis. Tener la capacidad de sintetizar los contenidos y de simplificar los procesos de aprendizaje.
11. Proyección. Todo ejecutante de las artes escénicas debe tener dentro de su entrenamiento el trabajo de proyección. Asimismo, el o la docente tiene que experimentar en todo momento el proyectar sus enseñanzas con claridad.
12. Claridad. La verdad da claridad. La manera en la que se está relacionado con las disciplinas da claridad en el entendimiento y en los contenidos que se comparten en clases.
13. Conciencia. La conciencia dentro del salón de clases te lleva a ser, comprensivo, perceptivo, para un comportamiento ético adecuado.
14. Escucha. Escuchar a tus estudiantes hace éstos también aprendan a hacerlo y cada vez con más atención.
15. Atención. La manera correcta de atender a un grupo y estar atenta a lo que suceda o se perciba. Esto es de suma importancia para las decisiones de procedimientos dentro de la clase.
16. Concentración. Dar clase implica estar completamente concentrada en la actividad que impartes en ese momento.
17. Juego. Tener la capacidad de jugar con los elementos de una clase, así como proponer juegos que les proporcionen a los estudiantes herramientas de entendimiento de los contenidos.
18. Transformación. Ser capaz de transformar y transformarte.

Video 1. Laboratorio de Creación de Danzas Pilares Cultura, 2024.

La vía

La voz…

El cuerpo…

El autorreconocimiento…

La llegada

Este hermoso viaje lo visualizo como un tren que va pisando los terrenos más delicados del ser. Es una enorme responsabilidad, ya que enseñar a bailar es enseñar a disfrutar y a entender la complejidad de la vida, preparar al cuerpo para hablar, para entrar en la mímesis de lo que existe y de lo que logramos imaginar… Es sentir y crear las historias que por medio de la poética se convierten en movimientos. Vamos creando, por lo que al transitar por estos lugares me asumo responsable de tener la capacidad de aportar el placer de bailar a mis estudiantes, la conciencia corporal y la precisión de la técnica.

Hoy en día me defino como alguien que comparte, reflexiona, crea y reaprende en cada sesión. Los espacios para mis clases son un gran ejercicio de estar, al 100% con todo mi ser. Ésta es la fórmula: estar, escuchar, reflexionar, reaprender, cambiar, transformar, disfrutar, imaginar, sentir, observar e intuir las necesidades de cada grupo.

Seguiré en este viaje hasta que el cuerpo me diga basta, continuaré aprendiendo todos los días, todas mis clases. Desbarataré los hilos ya tejidos y volveré a tejer, con gusto, con certeza y con incertidumbre también, porque dudar es reflexionar.

Referencias

• Cardona, P. (2017). La poética de la enseñanza. pós: Revista Do Programa De Pós-graduação Em Artes Da eba/ufmg, 8-22. https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistapos/article/view/15492.
• Gobierno de México. (s.f.). Semilleros creativos. https://culturacomunitaria.gob.mx/conoce_mas/semilleros_creativos.

Recepción: 27/09/2024. Aprobación: 08/10/2024.

Resumen

Aunque desde hace dos décadas Wikipedia emplea diversas herramientas de inteligencia artificial, las herramientas de inteligencia artificial generativa (IAGen) plantean nuevos escenarios para la comunidad wikipedista. Desde el contexto educativo, la incorporación de la IAGen evoca controversias similares a las que provocó la introducción de calculadoras en las aulas, así que se propone que la clave está en equilibrar su uso con el desarrollo de habilidades críticas en estudiantes. De esta manera, Wikipedia se postula como un entorno de aprendizaje abierto, donde el uso ético y crítico de IAGen puede enriquecerse mediante prácticas colaborativas y eventos formativos. La comunidad wikipedista se encuentra evaluando estos enfoques para asegurar que la tecnología complemente, y no reemplace, la contribución humana esencial para la calidad y fiabilidad de la información.
Palabras clave: Wikipedia, IAGen, educación, #WikipediaEsParteDeLaEducación.

Wikipedia, GenAI, and education: experiences, reflections, and horizons

Abstract

Although Wikipedia has employed various artificial intelligence tools for two decades, generative artificial intelligence (GenAI) tools introduce new scenarios for the Wikipedia community. From an educational perspective, the incorporation of GenAI evokes controversies similar to those triggered by the introduction of calculators in classrooms, suggesting that the key lies in balancing its use with the development of critical skills in students. In this way, Wikipedia positions itself as an open learning environment, where the ethical and critical use of GenAI can be enriched through collaborative practices and training events. The Wikipedia community is evaluating these approaches to ensure that technology complements, rather than replaces, the essential human contribution to the quality and reliability of information.
Keywords: Wikipedia, GenAI, education, #WikipediaBelongsInEducation.

Introducción

Hemos convivido ya dos años con herramientas de inteligencia artificial generativa (IAGen) y el tema sigue (y seguirá) apareciendo tanto en programas académicos de congresos especializados, como en las sobremesas de comidas familiares o nuestras redes sociales. Se trata de herramientas que se han vuelto populares a velocidades inéditas y no dejan de aparecer variantes nuevas cada día.

En el mundo educativo, desde la docencia, el debate oscila entre la integración y la prohibición, entre usar o ignorar, pero lo que todo el mundo observa es que tareas como el resumen y el ensayo han sido tocadas en su esencia, lo cual hace necesario ajustar las formas tradicionales de evaluación.

Entre la comunidad de docentes wikipedistas existe un gran interés por conocer de qué manera Wikipedia puede beneficiarse de herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o cualesquiera de las manifestaciones que cada día aparecen en la escena generativa, dado que esta enciclopedia, precisamente por su carácter de libre, ha sido un insumo indispensable para la creación de los grandes modelos de lenguaje.

Podría pensarse que dada la capacidad de estas herramientas para generar contenido, el problema de creación de entradas en una enciclopedia como Wikipedia está resuelto, pero esto está lejos de ser así.

La inteligencia artificial que ya formaba parte de Wikipedia

La comunidad wikipedista en realidad se suma a estas discusiones con amplia experiencia, pues desde 2002 Wikipedia convive tanto con bots, como con diversos tipos de inteligencia artificial en proyectos como el modelo ORES, que permite evaluar la calidad de entradas a partir del uso de machine learning1. Este sistema valora y advierte sobre secciones poco desarrolladas, falta de referencias o necesidad de una mejor organización (o wikificación como se conoce en el argot wikipedista).

Otro ejemplo es la sugerencia de imágenes para ilustrar artículos. Con esta función se genera automáticamente una propuesta que enlaza una imagen de Wikimedia Commons con algún artículo en Wikipedia que se vería beneficiado con esta ilustración. Las personas usuarias validan (o no) esta opción que permite enlazar aquellos artículos que necesitan una ilustración, con imágenes que “duermen” o yacen en el repositorio de Wikimedia Commons y que, por fin, encuentran la oportunidad de ilustrar el conocimiento gracias a estas sugerencias automatizadas (Adams, 2024).

Figura 1. Sugerencia de imagen para valoración de un usuario/a.
Crédito: Wikipedia.

Propuestas iniciales en Wikimanía 2023 y 2024

Aun con esta experiencia, la llegada de la IAGen ha suscitado debates sobre cómo integrar de la mejor manera estas poderosas herramientas generadoras de contenido. Por supuesto, una primera opción ha sido verificar si con un breve prompt2 es posible crear artículos enciclopédicos, pero la respuesta es que no, que no es ni tan fácil, ni tan rápido y sobre todo no es una metodología recomendable por una sencilla razón: todo el texto generado por estas herramientas está sujeto a revisión, lo que obliga a verificar cada una de las afirmaciones, con lo cual resulta mejor iniciar una entrada desde cero. Es decir, la característica generativa de esta inteligencia realiza exactamente esto, generar un texto que da una primera impresión de coherencia, pero una vez que se lee con detenimiento puede resultar repetitiva, imprecisa o no factual, y finalmente requiere de una gran inversión de tiempo y revisión.

Pero el binomio Wikipedia + IA generativa no equivale únicamente a la generación de contenido. Por ejemplo, en el panel “Challenges in harnessing generative AI for Wikimedia Projects” (Desafíos para aprovechar la IA generativa en los proyectos de Wikimedia), durante el encuentro Wikimanía 2023, el fundador de Wikipedia Jimmy Wales mencionó que su equipo se encuentra experimentando con la creación de cuestionarios generados por IAGen que podrían funcionar a manera de refuerzo de conocimientos.

En ese mismo panel se habló del uso de la IA generativa para resumir largas conversaciones en las páginas de discusión de artículos en Wikipedia y poder así tener un estado de la situación sin tener que leer todo el hilo de las controversias presentadas (Wikimedia Foundation, 2023). Esto es útil si queremos identificar rápida y claramente el pulso de argumentos, en pro y en contra, de cada idea en discusión.

Un año después, en un panel similar en Wikimanía 2024, las reflexiones giraron en torno a usos más específicos de la IA generativa, más allá de solo la creación de contenido, y se enfatizó lo importante que sigue siendo el criterio humano para revisar las aportaciones. También se resaltó que la Fundación Wikimedia tiene en marcha el proyecto “Future audiences” (audiencias del futuro) donde se plantean diversos pilotos en pequeña escala para revisar el potencial de diversas funciones o herramientas, con la intención de imaginar cómo tendrán que cambiar o adaptarse los proyectos Wikimedia (Wikimedia Foundation, 2024).

Oportunidades y riesgos de la IA generativa en la educación

Las relaciones de la tecnología con la educación no son algo nuevo ni exclusivo del mundo digital.

Desde la llegada de las calculadoras de bolsillo a las aulas de matemáticas de secundaria ya hace más de tres décadas, las tensiones entre los profesores innovadores y los más conservadores han derivado en concepciones de escenarios educativos ideales y otros más caóticos y problemáticos.

Los riesgos que se divisaron inicialmente para los estudiantes de secundaria que usaran la calculadora escolar para realizar operaciones aritméticas se solían ligar a problemas de aprovechamiento, al solapamiento de la comprensión del tema central y a la obstaculización del desarrollo de la lógica y el pensamiento matemático.

Las reflexiones de los profesores de matemáticas de la época sirvieron para ubicar a la calculadora en los momentos de la clase, y fuera de ella, más adecuados y justificables. Esta visión de la “justa medida” del uso de tecnología, permitió a las comunidades escolares no sólo abrir la puerta del aula a este dispositivo, sino esbozar sus líneas de empleo, horizontes de uso y especificaciones técnicas.

Anteponer las consideraciones escolares antes de las tecnológicas fue de valor en ese momento para lograr que las calculadoras científicas se pudieran incorporar a la lista de útiles escolares de las materias de ciencias de manera justificada y hasta necesaria.

Cuando los estudiantes de educación básica tienen que resolver divisiones o raíces cuadradas y potencias siguiendo un algoritmo, lo hacen a partir de sus capacidades matemáticas, de su lógica, de su práctica y de su comprensión del tema sin tener que recurrir a una calculadora para llegar al resultado. La calculadora, de configuración científica, por su parte, encontró su propósito y lugar en asignaturas de ciencias de la educación básica, media superior y superior, pues aunque también se usa para realizar operaciones aritméticas básicas, o inclusive de mayor complejidad, el objetivo de la asignatura de física, por ejemplo, trasciende los cálculos que se realizan con la calculadora para centrarse en el conocimiento de las fórmulas para la resolución de problemas, su empleo correcto a través de la sustitución de valores por las variables de la fórmula, el despeje posible de las incógnitas y la manipulación correcta de las unidades de medida correspondientes,

La adopción de otras tecnologías en las escuelas ha experimentado destinos similares. Wikipedia, por su parte, también tuvo un periodo de prohibición y señalamiento en las escuelas. Hace dos décadas, los docentes de educación básica vieron en el contenido en formato de texto accesible en la web más que una oportunidad para el desarrollo de una postura crítica, una amenaza para los escritos que sus estudiantes tenían que producir. Portales y páginas web en donde se publicaban tareas, textos monográficos y enciclopédicos fueron duramente señalados, pues estos documentos no siempre eran ni escritos ni revisados por plumas eruditas. Su origen y fuentes eran, con frecuencia, inciertas, así como la motivación para su creación.

La información en web puede tener sesgos políticos, religiosos o de género, ya que, es la libertad misma de Internet, la que permite que las personas publiquen o lean lo que deseen aun cuando el material no cuente ni con una revisión académica, ni con el cuidado editorial al que los docentes están acostumbrados. La web es un espacio de acceso democrático a la información donde la libertad de publicación y de consulta es condición fundante. Para navegar la web, los usuarios requieren de una literacidad informacional que les permita identificar el tipo de información al que se enfrentan.

A pesar de la filosofía fundante de Wikipedia, e ignorando su objetivo social de democratización del acceso a información, la enciclopedia abierta absorbió, sin querer, los estigmas del texto en la web. Las prohibiciones de su consulta en el aula y los señalamientos, especialmente de lo relacionado con la confiabilidad de sus artículos y fuentes de referencia, la acompañaron por años.

Los estudios sobre alfabetización informacional y la propia experiencia de los docentes en Internet han ido despojando a Wikipedia de críticas y oprobios añejos. Hoy Wikipedia en la “justa medida” es un espacio para el desarrollo del pensamiento crítico, la literacidad informacional y la ciudadanía digital, pues sus visitantes no solamente buscan información, también cuidan de la enciclopedia corrigiendo artículos, enriqueciéndolos, ilustrándolos o inclusive creando nuevos.

Con la llegada de las inteligencias artificiales generativas (IAGen) y la popularización de sus usos en las instituciones educativas de, prácticamente, todos los niveles educativos, este ciclo de adopción de tecnología en las aulas se sigue repitiendo. Empero, dado que la llegada de los Grandes Modelos de Lenguaje,3 o LLM por sus siglas en inglés (Large Language Model), como ChatGPT, es reciente, aún no logramos ver la “justa medida” de la IAGen en la educación.

ChatGPT y otras IAGen siguen estando en el lugar de la calculadora que entorpece la resolución de divisiones y de la enciclopedia en línea que es opaca en sus fuentes, que tiene errores e imprecisiones y que invita a quienes la consultan al copy and paste, o copiado de información de la web, seguida de su pegado en un documento de texto sin que siquiera pase por los ojos de quienes deben de realizar la tarea.

En este momento, la IAGen en la educación está en constante escrutinio. Eso genera posicionamientos críticos de quienes la usan o estudian su impacto. Las oportunidades observadas hasta el momento se orientan en al menos tres sentidos.

Por un lado, está en la transparencia de las fuentes de información pues, por el momento, de manera general, los LLM no indican cómo fueron preentrenados. Por otro lado, están las oportunidades en la formación de ciudadanía digital que como usuarios necesitamos desarrollar cuando el contenido audiovisual y textual tienen propósitos escolares. Un tercer aspecto es el relacionado con los sesgos de género, y el tono de los textos cuya generación se hace desde posturas privilegiadas, visiones del norte global y del conocimiento hegemónico.

El trecho que le resta recorrer a los LLM en la educación seguramente mitigará la deshonestidad académica, el prompt and paste; y la redacción ramplona de prompts que produce generalmente contenido de baja calidad.

¿Es la IA generativa en Wikipedia una herramienta pedagógica?

La comunidad global de Wikipedia se encuentra discutiendo activamente en torno a diversos aspectos como la fiabilidad del contenido generado por herramientas de IA generativa y la autoría de los textos producidos, pues Wikipedia se considera una fuente terciaria, y la información que recopila requiere estar en fuentes primarias y secundarias previamente publicadas.

Si bien estas problemáticas ya existían antes de la aparición de ChatGPT u otros modelos de lenguaje basados en IAGen, se debe tomar en cuenta su veloz incorporación, por lo que la comunidad wikipedista se pregunta cómo evolucionarán las políticas respecto del contenido generado por estas herramientas.

Esto puede extrapolarse a las prácticas educativas en las aulas, puesto que hay instituciones educativas que han prohibido el uso de las IAGen, y otras que han incorporado a sus reglamentos políticas que generan directrices de uso.

Dentro de las conversaciones con docentes que han usado Wikipedia en el aula, surgen preguntas que hace años se hacían con la propia enciclopedia digital: ¿Es viable incorporar las IAGen, junto con Wikipedia, en el salón de clases?, ¿cómo lograr que el estudiantado aprenda las habilidades de lectura crítica y escritura y al mismo tiempo desarrolle competencias a partir de una nueva tecnología? Las respuestas no son sencillas, pues esto depende del uso y del compromiso de cada docente en el aula.

Como primeras ideas y recomendaciones para quienes se encuentran usando Wikipedia, o algún otro proyecto Wikimedia, compartimos las siguientes:

Las IAGen dentro de Wikipedia no son recomendables en los siguientes casos:

• Para generar contenido automatizado, supliendo a las fuentes académicas o especializadas. Como se sabe ahora, las IAGen generan texto que requiere verificación, pues puede generar referencias inexistentes u ofrecer datos erróneos.
• Para crear artículos completos dentro de Wikipedia. La responsabilidad sobre el contenido de un artículo es de quienes lo han editado, y muy posiblemente un artículo generado por IAGen no pase determinados filtros de calidad dentro de Wikipedia, por lo que si dicho contenido fue generado en una práctica educativa, esto podría detonar conflictos.
• Rectificar la veracidad de algún dato concreto. Usar las herramientas de IAGen como fuentes enciclopédicas no es la mejor forma de aprovechar el potencial generador de estos Grandes Modelos de Lenguaje.

Pero entonces, ¿cuáles son las posibilidades? Consideramos que las IAGen podrían ser útiles para otras tareas en las que el contenido de Wikipedia y otros proyectos de Wikimedia no se vean comprometidos. Algunos ejemplos pueden ser:

• Traducir textos de una Wikipedia a otra, por ejemplo artículos de Wikipedia en Inglés al español o viceversa. Sin embargo, se recomienda hacerlo con precaución y tomar como referencia las fuentes originales de la información.
• Corregir la ortografía de un texto o ajustar el tono neutral de un texto, siempre y cuando los datos enciclopédicos no sean alterados.
• Corregir la sintaxis o la puntuación, siempre y cuando el sentido general del texto no sea alterado.
• Crear imágenes para ilustrar un artículo. Aquí hay que tomar en consideración las políticas que se han generado en Wikimedia Commons, cuidando que la imagen no sea una obra derivada de otra imagen protegida con copyright e indicando claramente que se trata de una imagen generada por IA.

Las posibilidades de aprendizaje del uso de las IAGen y Wikipedia, en un entorno educativo, podrían multiplicarse a partir de las siguientes condiciones:

• Si se implementan con una conciencia crítica, reflexionando en todo momento las implicaciones éticas y de aprendizaje del uso de este tipo de herramientas.
• Si se toma en consideración lo que la comunidad de Wikipedia, tanto en lo global como en los capítulos locales,4 se va discutiendo respecto del uso de chatbots y herramientas IAGen. Dichas reflexiones también pueden ser compartidas en el salón de clase para estimular la reflexión.
  Los capítulos de Wikimedia son organizaciones sin fines de lucro nacionales o subnacionales creadas para promover los intereses de los proyectos de Wikimedia a nivel local. Ver https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Cap%C3%ADtulos_Wikimedia
• Si las inquietudes de la comunidad docente se comparten con la comunidad de Wikipedia, de tal manera que se genere un círculo virtuoso de retroalimentación que genere mejores herramientas y contenidos en la enciclopedia.

Por supuesto, los eventos de edición wiki, los editatones y editatonas,5 los talleres de edición de Wikipedia, entre otras actividades, son escenarios idóneos para probar las herramientas de IAGen, así como sus posibilidades dentro proyectos abiertos y colaborativos como Wikipedia. Veamos un ejemplo de la aplicación en un entorno colaborativo universitario.

Wikipedia, IA generativa y educación

¿Existe una fórmula que nos permita unir a Wikipedia, inteligencia artificial generativa y educación? Dicho de otra manera, ¿podemos combinar estos tres elementos para lograr los mejores resultados de aprendizaje? Este sigue siendo un tema en discusión y aún no tenemos una respuesta absoluta y consensuada, pero sí tenemos ideas de cómo puede funcionar.

En la Universidad Autónoma de Nuevo León, se han organizado dos eventos, en 2023 y 2024, para explorar posibilidades, en el marco de la Semana de la Educación Abierta, que es una iniciativa global que sucede anualmente en marzo y busca promover la apertura. Durante dos días estudiantes, docentes e investigadores sostienen actividades académicas y espacios de convivencia. El programa inicia con una plática sobre qué es Wikipedia y un taller sobre cómo editar artículos. También se ofrecen talleres para usar diferentes herramientas de IA generativa, como ChatGPT, y algunos posibles usos.

Durante el primer evento, los retos fueron evidentes. La mayoría de quienes participaron habían usado Wikipedia como espacio de consulta, pero sin editarla. Aunque se había compartido el tema a trabajar en los artículos, se requirió tiempo de práctica y preparación. Además, el concepto de conocimiento abierto era nuevo, así como la parte técnica de la edición. La IAGen también era algo novedoso y había una gran cantidad de dudas sobre cómo podían aprovecharla. Aún así, se logró la meta de contribuir a Wikipedia. Muchos estudiantes se apoyaron en herramientas de IAGen, y reflexionaron sobre sus ventajas y desventajas.

En el segundo evento, la organización fue un poco diferente. Se impartió de manera previa una charla sobre los artículos que se editarían en Wikipedia. Esto se retomó durante el evento, pero llegar con ideas iniciales fue útil para construir sobre una base. En esta ocasión, más estudiantes conocían las herramientas de IAGen y tenían experiencia usándolas. Fue un poco más sencillo que la experiencia previa y se logró nuevamente el objetivo. Sin embargo, sigue siendo mucha información en poco tiempo.

Figura 2. Programa del Segundo evento.
Crédito: Universidad Autónoma de Nuevo León.

Eventos más largos, o un trabajo regular con el mismo grupo de estudiantes, quizá podría facilitar esta fórmula de Wikipedia +IA generativa+educación. Suena fácil, pero conlleva sus propios desafíos en la práctica. Seguimos investigando posibilidades. Nos encontramos en una etapa inicial. Experimentamos, aprendemos, mejoramos y lo volvemos a intentar.

La comunidad detrás de Wikipedia es compleja y diversa. Existen diferentes posturas y muchas preguntas aún sin respuesta. Por ejemplo: ¿Cuál es el valor de contribuir a Wikipedia haciendo uso de IA en un contexto educativo? Muchas veces se asume que lo hay, pero falta investigarlo y documentarlo. ¿Cuáles son las implicaciones de promover iniciativas de este tipo? Se deben considerar cuestiones de aprendizaje, pero también éticas, legales y ambientales. Entre más personas se involucren, podremos tomar decisiones mejor informadas.

Figura 3. Programa del Segundo evento.
Crédito: Universidad Autónoma de Nuevo León.

Una apuesta por la comunidad

Selena Deckelman, directora de producto y tecnología en la Fundación Wikipedia, sostiene que la clave para la integración Wikipedia + IA es cuidar el factor humano: el voluntariado de Wikipedia. Los proyectos que coordina se enfocan en facilitar el trabajo de las personas que editan Wikipedia porque considera que estas contribuciones netamente humanas, y de la “vieja escuela” podríamos decir, serán el punto central de la preservación de un proyecto como Wikipedia (Ackermann, 2024). De ahí que los esfuerzos se canalicen hacia atender a las “futuras audiencias” y confiar en esos ojos humanos que siempre están atentos a errores, ediciones sin sentido o alucinaciones.

Wikipedia pasa por un momento de tensión donde la comunidad juega un papel crucial para conservar la calidad del contenido. Como docentes y wikipedistas, creemos que esta enciclopedia representa un escenario ideal para el ejercicio de prácticas educativas abiertas, auténticas y de beneficio para la comunidad. Estas dos caras de la moneda hacen que en la ecuación Wikipedia + IA generativa + educación encontremos al mismo tiempo un gran reto y una gran oportunidad.

Referencias

• Ackermann, R. (2024, 26 de febrero). Wikimedia’s CTO: In the age of AI, human contributors still matter. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2024/02/26/1088137/wikimedia-wikipedia-cto-selena-deckelmann-ai-human-contributions/.
• Adams, S. (2024, 12 de junio). AI for the people: How machines can help humans improve Wikipedia. Diff. https://diff.wikimedia.org/2024/06/12/ai-for-the-people-how-machines-can-help-humans-improve-wikipedia/.
• Wikimedia Foundation. (2023, 22 de noviembre). ChatGPT vs. WikiGPT: Challenges in harnessing generative AI for Wikimedia projects | Panel en Wikimanía 2023, Singapur [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=0PYJBnSMk1U.
• Wikimedia Foundation. (2024, 9 de agosto). Wikimedia GenAI: A 360-movement panel one year later | Panel en Wikimanía 2024, Poland [Video]. YouTube. https://youtu.be/fRFuWtDKxwM?list=PLhV3K_DS5YfJ1xyY0LNDNX3RKyRQEXOdB&t=4899.

Recepción: colaboración por invitación.