Buenas tardes,
Lamentablemente no voy a poder asistir al evento, pero aprovecho a dejar un aporte para la discusión.
En la actualización de los planes de estudio 2020, dada la importancia que había cobrado la Ciencia de Datos en las distintas disciplinas, se proyectó poner los contenidos de programación, simulación y procesamiento de información de cierta forma como transversales a las asignaturas. Por ello, se reemplazó Química del CBC por Pensamiento Computacional, y en todas las carreras hay una materia de Datos en algún momento.
Por lo que tengo entendido, la implementación fue un poco más dificultosa de lo esperado. Y la materia del CBC de Pensamiento Computacional quedó en un nivel bastante más bajo que las Algoritmos y Programación I de FIUBA, lo cual puede dificultar que los estudiantes posean las herramientas para poder, por ejemplo, resolver alguna ecuación diferencial en Python u Octave para contrastar con los cálculos hechos en Física I o Álgebra II / Análisis Matemático II.
Para mí, un gran potencial de los LLM en la enseñanza, sería el de bajar la barrera del nivel de programación requerido para resolver ciertos problemas, de forma tal que con una base de programación en Python (cosa que entiendan la sintaxis, que es una lista, una función, etc) podrían ayudarse para resolver problemas mucho más complejos, por ejemplo, simular un péndulo con rozamiento, o incluso generar una animación de la simulación.
De esta forma, no se carga a los docentes de las materias con la obligación de suplir las faltas en el manejo de los lenguajes de programación, sino que el estudiante podría por si mismo resolver los problemas.
La función del docente sería la de asistir a la formación de un pensamiento crítico en los estudiantes, entendiendo que si bien la IA pueden asistir en el desarrollo, son ellos los que deberán, como futuros profesionales, verificar y asegurar la validez y seguridad de todo el trabajo que elaboren, sea con esta herramienta o no.
Saludos cordiales,
Fernando Danko