Las herramientas antiplagio tradicionales no funcionan con las herramientas de inteligencia artificial, por el sencillo motivo de que no repiten de forma sistemática lo mismo, sino que sus respuestas varían completamente de una vez a otra. Las que existen actualmente ofrecen ciertos resultados en inglés pero no en otros idiomas.
No obstante, podemos reconocer ciertos tics, estructuras y expresiones que se repiten regularmente y nos ponen en la pista de que aquello lo ha escrito ChatGPT.
Listas
Cuando le pedimos alguna cosa en forma de lista, ChatGPT suele encabezar cada punto con un título seguido de dos puntos.
Fin de la explicación
Normalmente, cuando acaba una explicación, termina diciendo: «En resumen,» y, a veces, «En conclusión,» (con coma incluida). Comprobar en el último párrafo de este ejemplo.
Repeticiones
Son palabras o expresiones que usa con frecuencia.
Repetición de la misma palabra o concepto. Cuando se le pide algún concepto concreto, lo repite continuamente a lo largo de todo el texto, de forma que llama la atención. Por ejemplo: Escribe un texto de 200 palabras sobre el ferrocarril. El texto generado repite la palabra ferrocarril 9 veces y, aunque dice que el ferrocarril es un tren, no usa esta última palabra ni una sola vez. Normalmente, emplea, una y otra vez, la misma expresión que nosotros le hemos dado.
Estudiantes. Para referirse al alumnado lo hace siempre hablando de estudiantes, nunca utiliza otra expresión. En este ejemplo usa 7 veces la palabra estudiantes y ningún sinónimo.
Tema controvertido, objeto de debate. Cuando hay diversidad de opiniones suele emplear esta expresión.
Es importante (recordar, saber, matizar, tener en cuenta, etc.) Esta expresión la usa mucho, siempre para avisar sobre algo que matiza lo que acaba de decir. En este ejemplo aparece dos veces, una vez en cada uno de los dos últimos párrafos.
Estructura del texto
El texto escrito por ChatGPT siempre comienza con una introducción, un desarrollo y una conclusión o resumen (el famoso, En resumen, y En conclusión, del que ya hemos hablado).
Si trata aspectos negativos, intenta dar siempre una solución (algo que he aprendido de él) y cuando es necesario pone siempre ejemplos.
Esto más que para detectar ChatGPT, nos puede servir para descartarlo. Ya que un texto que no esté estructurado de esta forma difícilmente viene de él.
Resumen
Este resumen se lo he pedido yo a ChatGPT. ¿A que lo hubieses sabido sin necesidad de decírtelo?
Listas: Cuando se le pide a ChatGPT que genere una lista, suele encabezar cada punto con un título seguido de dos puntos.
Fin de la explicación: Normalmente, cuando ChatGPT termina una explicación, suele concluir con frases como «En resumen,» o «En conclusión,».
Repeticiones: ChatGPT tiende a repetir ciertas palabras o expresiones con frecuencia. Por ejemplo, si se le pide que escriba sobre un concepto específico, lo repetirá varias veces a lo largo del texto.
Uso de la misma palabra o concepto: Cuando se le pide algún concepto concreto, lo repite continuamente a lo largo de todo el texto, de forma que llama la atención.
Referencia al alumnado como «estudiantes»: Para referirse al alumnado lo hace siempre hablando de estudiantes, nunca utiliza otra expresión.
Uso de la frase «tema controvertido, objeto de debate»: Cuando hay diversidad de opiniones suele emplear esta expresión.
Uso frecuente de la frase «Es importante»: ChatGPT utiliza muy a menudo esta frase para matizar o destacar algo que acaba de mencionar.
Estructura del texto: Los textos generados por ChatGPT suelen tener una estructura definida que incluye una introducción, un desarrollo y una conclusión o resumen.
Soluciones a aspectos negativos: Si ChatGPT trata aspectos negativos, intenta siempre proporcionar una solución.
Uso de ejemplos: Cuando es necesario, ChatGPT suele proporcionar ejemplos para ilustrar sus puntos.
Todo lo que se ha dicho aquí es aplicable también a otros idiomas como el catalán.
¿Conoces más comportamientos predecibles que alertan enseguida a quien lo lee de que en realidad ha sido escrito por una IA y no por un humano?
Mermaid es una herramienta visual que ayuda a estructurar y organizar información de manera que sea más fácil de entender y recordar, permite crear gráficos y diagramas de manera sencilla y rápida. Funciona con JavaScript y lo único que se necesita es escribir texto en un formato específico. Esta herramienta convierte ese texto en un diagrama visual que se puede modificar fácilmente. Es como dibujar un diagrama, pero en lugar de usar un lápiz, se usan palabras y frases. Por este motivo es ideal para ser usado junto con ChatGPT.
Mermaid se utiliza en programación para explicar los conceptos relacionados con el desarrollo de programas y dispone de varios tipos de gráficos adaptados a esta tarea. No obstante, la facilidad con la que se pueden generar los diagramas lo hace aplicable y recomendable en el mundo educativo, ya sea para explicar conceptos o crear organigramas de distinto tipo, como mapas conceptuales, mapas mentales o gráficos de flujo, entre otros.
Mapa conceptual de la introducción producido con mermaid por ChatGPT. Pulsar encima para ver el código mermaid.
Diagramas gráficos
De los diferentes tipos que hace Mermaid, nos centraremos en el diagrama de flujo (graph o flowchart en la terminología mermaid), ya que es el que tiene un uso más inmediato para el mundo educativo por su versatilidad y porque con él se puede representar una gran cantidad de diagramas como los mapas mentales o conceptuales, entre otros.
Diagramas con ChatGPT y DUA
La creación de mapas conceptuales se vuelve un asunto trivial si utilizamos ChatGPT para que los elabore de forma automática.
El diseño universal para el aprendizaje (DUA) nos enseña a crear múltiples representaciones para los materiales que elaboramos. Por ejemplo, hacer una actividad, pegarla en ChatGPT y conseguir una representación gráfica de las instrucciones nunca ha sido tan sencillo. Otro ejemplo podría ser como apoyo con textos explicativos que pueden tener dificultad para ciertas personas.
En cualquier caso, basta con que peguemos un texto y le pidamos que nos haga un diagrama de mermaid.
Le hemos pedido un diagrama del texto de esta sección Diagramas con ChatGPT y DUA) utilizando el siguiente prompt:
Crea un diagrama de mermaid con el siguiente texto. Encierra los textos entre comillas:
Diagramas con ChatGPT y DUA
La creación de mapas conceptuales se vuelve un asunto trivial si utilizamos ChatGPT para que los elabore de forma automática.
El diseño universal para el aprendizaje (DUA) nos enseña a crear múltiples representaciones para los materiales que elaboramos. Hacer una actividad, por ejemplo, pegarla en ChatGPT y conseguir una representación gráfica de las instrucciones nunca ha sido tan sencillo.
Basta con que peguemos un texto y le pidamos que nos haga un diagrama de mermaid.
Hemos indicado que encierre los textos entre comillas porque si hay determinados tipos de caracteres, el gráfico puede dar un error.
El resultado ha sido:
Como vemos nos lo da en una caja de código, solo tenemos que pulsar el botón Copy code y pegarlo en la parte izquierda de la web: https://mermaid.live:
Pulsando sobre Actions podremos elegir lo que queremos hacer con el gráfico:
Por ejemplo, podemos elegir COPY IMAGE TO CLIPBOARD, para pegarla en algún sitio o las opciones de PNG (bajar archivo o abrirlo en una ventana nueva).
Si el gráfico de ChatGPT no es de nuestro agrado debemos decirle cómo lo queremos.
Si queremos guardar el gráfico podemos guardar el texto con el que se ha hecho (por ejemplo en un documento de texto). Pero es más interesante guardar únicamente el enlace que tiene el gráfico en mermaid.live, ya que este contiene todas las especificaciones del gráfico.
La suma ChatGPT + Mermaid es una combinación perfecta que viene en ayuda del DUA.
¿Para qué usamos los diagramas mermaid?
Los diagramas Mermaid son una herramienta útil en el ámbito educativo. Aquí se presentan algunos de sus usos principales:
Ilustración de Conceptos: Permiten representar visualmente conceptos complejos, facilitando su comprensión.
Representación de Procesos: Son útiles para mostrar secuencias de pasos o procesos como las instrucciones de los trabajos.
Creación de Mapas Mentales: Ayudan al alumnado a organizar y conectar ideas o conceptos.
Resolución de Problemas: Los diagramas de flujo pueden ser utilizados para enseñar cómo abordar y resolver problemas de manera sistemática.
Representación gráfica del texto. Ya se comentó anteriormente su uso en el DUA, como apoyo visual al texto.
Modificar o crear gráficos
Si nos queremos animar a crear nuestros propios gráficos o editar los que hace ChatGPT debemos conocer los aspectos básicos de Mermaid.
Un gráfico de este tipo consta básicamente de conceptos (nodos) que son los que están recuadrados y de relaciones entre los conceptos, que son las líneas que los unen. Las relaciones pueden tener texto o no.
Para unir dos conceptos se utiliza, la flecha: -->
graph
A --> B
Si no queremos flecha pondremos A --- B
graph
A ---B
Podemos escribir lo que queramos en cada concepto y para referirnos a ellos fácilmente, se identifican con letras o letras y números:
graph
A[Célula]
B[Núcleo]
A --> B
Podemos escribir tantos conceptos como queramos y después unir su identificador (letras en este caso) por las flechas:
graph
A[Célula]
B[orgánulos]
C[citoplasma]
D[núcleo]
A --> B
A --> C
B --> D
Si queremos podemos añadir palabras enlace que son típicas de los mapas conceptuales:
graph
A[Célula]
B[orgánulos]
C[citoplasma]
D[núcleo]
A --contiene--> B
A --> C
B --el más importante--> D
Tipos de conectores
También podemos usar líneas de puntos (-.->):
graph
A[Célula]
B[orgánulos]
C[citoplasma]
D[núcleo]
A --contiene--> B
A --> C
B --el más importante--> D
C -.-> D
Si queremos flechas más gruesas pondremos: ==>. En este ejemplo hacemos más gruesa la conexión A ==> C
graph
A[Célula]
B[orgánulos]
C[citoplasma]
D[núcleo]
A --contiene--> B
A ==> C
B --el más importante--> D
C -.-> D
Orientación del gráfico
El gráfico por defecto se dibuja de arriba abajo (equivale a poner: graph TB), pero podemos cambiar el orden poniendo al lado de graph: BT (de abajo a arriba), LR (de izquierda a derecha) y RL (de derecha a izquierda).
Por ejemplo, para hacerlo de izquierda a derecha pondríamos:
graph LR
A[Célula]
B[orgánulos]
C[citoplasma]
D[núcleo]
A --contiene--> B
A --> C
B --el más importante--> D
C -.-> D
Formas de las cajas de los nodos
Hay más opciones, como crear subgráficos, cambiar el color de los conceptos, las líneas o la forma de la caja de los conceptos:
[...] rectángulos,
(...) esquinas redondeadas,
[(...)] óvalos,
((...)) círculos,
(((...))) dobles círculos,
{...} rombos,
{{…}} hexágonos,
[/...\] trapecios,
[\.../] trapecios invertidos.
[\...\] paralelogramo,
[/.../] otro paralelogramo.
En este ejemplo se ven algunos de ellos:
graph LR
A((Célula))
B([orgánulos])
C[/citoplasma\]
D{núcleo}
A --contiene--> B
A --> C
B --> D
Colores
Podemos modificar el color de fondo de un solo nodo, podemos añadir style A fill:pink. En este caso sería para modificar el nodo A y ponerle color rosa. También podemos poner el color en hexadecimal, por ejemplo: style Afill:#ffb7c6:
graph LR
A((Célula))
style A fill:pink
B([orgánulos])
C[/citoplasma\]
style C fill:lightgreen
D{núcleo}
A --contiene--> B
A --> C
B --> D
Para cambiar el color del texto deberemos usar class. Además, esto nos permitirá cambiar el color de varios nodos simultáneos. Ver el siguiente ejemplo, donde mi_estilo es el identificador del estilo, fill es el fondo y color es el color del texto. Primero se define el estilo con classDef y después se aplica a uno o más nodos con class. En este ejemplo se define el fondo azul y texto blanco para B, C, y D.
graph LR
A((Célula))
style A fill:pink
B([orgánulos])
C[/citoplasma\]
style C fill:lightgreen
D{núcleo}
A --contiene--> B
A --> C
B --> D
classDef mi_estilo fill:blue, color:white;
class B,C,D mi_estilo
graph
A["Texto en <b>negrita</b>"]
B["Texto en <i>cursiva</i>"]
C["Subíndice: O<sub>2</sub>"]
D["Superíndice: x<sup>3</sup>"]
E["Subrayado: <u>importante</u>"]
F["Salto de <br> línea"]
A--> B --> C --> D --> E --> F
Renderizado
Puede cambiarse el renderizado por defecto y para gráficos complejos quizás sea mejor la alternativa: elk.
Mapa conceptual sobre DUA, renderizado por defecto (pulsar sobre la imagen para ver el código fuente).
Para cambiar el renderizado añadir en la primera línea, antes de graph:
El mismo mapa conceptual anterior con el renderizado elk (pulsar sobre la imagen para ver el código fuente).
Lo aconsejado es probar con los dos tipos y quedarnos con el mejor.
Conclusiones
Mermaid, combinado con ChatGPT, es una herramienta destacada para la educación. Permite la creación rápida y sencilla de diagramas y gráficos que pueden ayudar a alumnado a entender y recordar conceptos complejos.
Los diagramas Mermaid son versátiles y pueden ser utilizados para ilustrar conceptos, representar procesos, crear mapas mentales y resolver problemas. Esto los hace especialmente útiles en el ámbito educativo.
La capacidad de ChatGPT, junto con Mermaid, para convertir texto en diagramas visuales es particularmente útil en el contexto del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA), que aboga por la creación de múltiples representaciones de los materiales de aprendizaje.
Finalmente, la combinación de Mermaid y ChatGPT puede ser una valiosa adición a las herramientas disponibles para los educadores y los estudiantes. Esta combinación puede ayudar a facilitar el aprendizaje y a hacer que los conceptos complejos sean más accesibles y comprensibles.
La riqueza y complejidad léxica de un texto son medidas importantes que pueden ayudar a los profesionales de la educación a adaptar y personalizar contenidos según las necesidades de los estudiantes. En este artículo, discutiremos las fórmulas utilizadas en nuestra herramienta de análisis de textos para calcular la entropía, redundancia y densidad léxica, así como su interpretación.
En este artículo presentamos la justificación de la herramienta:
La entropía es un concepto de la teoría de la información, que fue introducido por Claude Shannon en su artículo de 1948, «Una teoría matemática de la comunicación«. La entropía de Shannon es una medida cuantitativa de la incertidumbre o aleatoriedad en un conjunto de datos. En términos simples, describe la cantidad de información promedio que se necesita para identificar un resultado en un conjunto de posibles resultados.
En el contexto de la teoría de la información, la entropía se utiliza ampliamente para analizar y evaluar sistemas de comunicación, compresión de datos y criptografía. La entropía de Shannon se basa en la probabilidad de los diferentes símbolos (por ejemplo, palabras) en un mensaje o conjunto de datos. Cuanto más impredecible es la aparición de un símbolo, mayor es la entropía.
La fórmula para calcular la entropía es:
\( H = -\sum P_i \log_2(P_i) \)
Donde \( P_i \) es la probabilidad de cada palabra en el texto. Para calcular \( P_i \), se divide la frecuencia de cada palabra por el número total de palabras en el texto. La unidad de la entropía es el bit.
La entropía, en este contexto, mide la incertidumbre en el uso de palabras, reflejando la complejidad y riqueza del lenguaje en un texto. Valores altos de entropía indican mayor diversidad léxica y menor previsibilidad en las palabras, lo que sugiere un contenido más complejo y rico. Valores bajos señalan un contenido más simple y limitado, con mayor repetición y menor variabilidad en el vocabulario.
Redundancia (R)
La redundancia es una medida de la repetitividad en un texto. Cuanto mayor sea la redundancia, más repetitivas y menos informativas serán las palabras. La fórmula para calcular la redundancia es:
\( R = H_{max} – H \)
La entropía máxima \(( H_{max} )\) se calcula utilizando la fórmula:
\( H_{max} = \log_2(N) \)
Donde N es el número de palabras únicas en el texto. La unidad de R es el bit.
Densidad Léxica (DL)
La densidad léxica es una medida de la diversidad de palabras en un texto y también recibe el nombre de TTR (Type Token Ratio). Se calcula dividiendo el número de palabras distintas por el número total de palabras en el texto:
\(DL = \frac{Número \ de \ palabras \ distintas}{Número \ total \ de \ palabras} \)
No tiene unidades, ya que se trata de una proporción.
Densidad Léxica Estandarizada (DLE)
El método utilizado para calcular la Densidad Léxica Estandarizada proviene de la rarefacción, que es un método estadístico que se origina en la biología, donde se utiliza para evaluar la diversidad de especies en un ecosistema. En el estudio de la biodiversidad, la rarefacción es un método que permite comparar la riqueza de especies entre diferentes hábitats o comunidades, normalizando el tamaño de las muestras. De esta manera, es posible comparar la diversidad de especies en diferentes entornos sin que los resultados se vean afectados por el tamaño de la muestra.
En el análisis del lenguaje, la Densidad Léxica Estandarizada es una medida que hemos utilizado para evaluar la riqueza y diversidad léxica en un texto. Al igual que en la biología, el objetivo es obtener una medida de la diversidad léxica que sea comparable entre diferentes textos, independientemente de la cantidad de palabras en cada uno de ellos. Hemos usado la DLE como un método alternativo para hallar la densidad léxica.
La densidad léxica estandarizada es una medida que tiene en cuenta el tamaño del texto y proporciona una estimación de la densidad (diversidad) de palabras en una muestra de tamaño fijo.
El método para hallar la densidad léxica estandarizada se lleva a cabo de la siguiente manera:
Se realizan 1000 muestreos, cada uno con 100 palabras seleccionadas al azar. Cada uno de estos 1000 muestreos es independiente de los demás, lo que significa que algunas palabras podrían aparecer en diferentes muestreos. No obstante, dentro de cada muestra individual de 100 palabras, no hay repeticiones.
Para calcular la Densidad Léxica Estandarizada, se divide el número de palabras diferentes (únicas) en cada muestra por el total de palabras en esa muestra, que en este caso es 100. Al hacer esto, se obtiene un porcentaje que representa la diversidad léxica en una muestra específica.
Después de calcular la DLE para cada una de las 1000 muestras, se hace la media de todas las DLE individuales. Este promedio representa la densidad léxica general en el texto, considerando la variación entre las diferentes muestras. Esta medida proporciona una estimación más precisa de cuán variado y enriquecido es el lenguaje utilizado en el texto completo.
La fórmula utilizada para calcular la densidad léxica estandarizada es la siguiente:
\( DLE = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{1000} \frac{\text{Palabras Distintas en Muestra}_{i}}{100}}{1000} \)
Donde: \(\text{Palabra Distinta de Muestra}_{i}\) es el número de palabras distintas en cada muestra que está formada por 100 palabras
Este proceso permite estandarizar la diversidad léxica entre textos de diferentes longitudes y proporciona una medida más robusta de la densidad.
Dado que se toman muestras de 100 palabras, cuando el texto introducido tiene 100 o menos palabras, la DLE coincide con la densidad léxica. No tiene unidades, ya que se trata de una proporción.
Interpretación de los resultados
Los rangos seleccionados en la tabla de interpretación de entropía, densidad léxica estandarizada y redundancia están basados en observaciones generales y patrones identificados en diferentes tipos de textos y niveles educativos. Estos rangos tienen como objetivo proporcionar un marco de referencia para la interpretación de los resultados obtenidos al analizar un texto.
Para la entropía y la densidad léxica estandarizada, los rangos se han establecido teniendo en cuenta la complejidad del contenido y el vocabulario utilizado en textos de nivel primaria, secundaria y bachillerato o superiores. Estos rangos pueden variar según el tema y el estilo de escritura de cada autor, pero proporcionan una referencia aproximada para evaluar la complejidad y diversidad del contenido en función del nivel educativo.
En cuanto a la redundancia, los rangos se han determinado para ayudar a identificar el grado en el cual un texto presenta información nueva o conocimientos adicionales. Un porcentaje más bajo de redundancia indica una mayor cantidad de información nueva, mientras que un porcentaje más alto sugiere una mayor repetición de conceptos y menor cantidad de información nueva.
Estos rangos no son absolutos y pueden variar según el tema y el estilo de escritura de cada persona, así como el tipo de texto (por ejemplo, literatura, ensayos científicos, textos divulgativos, etc.). Además, proporcionan una referencia aproximada para la interpretación de las métricas y no deben ser considerados como límites estrictos.
Interpretación de la entropía y la densidad léxica estandarizada según niveles educativos
Morales, H. L. (2011). Los índices de riqueza léxica y la enseñanza de lenguas. In Del texto a la lengua: La aplicación de los textos a la enseñanza-aprendizaje del español L2-LE (pp. 15-28). Asociación para la Enseñanza del Español como Lengua Extranjera-ASELE.
ChatGPT-IA-edu (@ChatGPTedu) es un grupo de Telegram creado el 9 de abril de 2023, centrado en el uso de ChatGPT y la inteligencia artificial (IA) en la educación. Sus miembros comparten sus experiencias con la IA, escriben prompts, resuelven dudas o charlan sobre cómo aplican en sus clases la IA, entre otras actividades. Esta comunidad colaborativa está cambiando la forma en que los educadores utilizan la IA en sus aulas.
I. Descripción de ChatGPT-IA-edu
ChatGPT-IA-edu es un grupo de Telegram creado específicamente para profesionales de la educación interesados en explorar el uso de ChatGPT y otras tecnologías de IA en el ámbito educativo. Los miembros del grupo provienen de diversas disciplinas académicas, lo que permite la interacción y colaboración entre profesionales con diferentes enfoques y necesidades. El grupo fue creado con el objetivo de facilitar un espacio de discusión y aprendizaje donde los educadores puedan compartir sus conocimientos y experiencias en la implementación de la IA en sus clases.
II. Importancia de la IA en la educación
La IA ha transformado una gran cantidad de industrias en los últimos años, y la educación no es una excepción. La implementación de herramientas de IA en el ámbito educativo puede mejorar la eficiencia y la calidad de la enseñanza al proporcionar recursos personalizados, automatizar tareas rutinarias y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Además, la IA puede ayudar a identificar las necesidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido a sus habilidades y conocimientos. Al utilizar la IA en la educación, se puede dedicar más tiempo a actividades que fomenten el pensamiento crítico y la creatividad en lugar de centrarse en tareas administrativas y de evaluación.
III. Uso de ChatGPT en el ámbito educativo
ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es una herramienta de inteligencia artificial basada en la arquitectura GPT-4 que ha demostrado ser de gran utilidad en el ámbito educativo. Los profesionales utilizan ChatGPT de diversas maneras, como:
Generar contenido: ChatGPT puede ayudar a crear contenido educativo de calidad rápidamente, como planes de unidades didácticas, ejercicios y otro material educativo.
Proporcionar retroalimentación: ChatGPT puede ser utilizado para ofrecer retroalimentación personalizada y constructiva a los estudiantes en sus tareas y proyectos.
Responder preguntas: Se puede emplear ChatGPT como una herramienta de apoyo para responder preguntas de los estudiantes en tiempo real y ofrecer explicaciones adicionales sobre conceptos difíciles.
Fomentar la creatividad: ChatGPT puede ser utilizado para generar ideas y ejercicios creativos que desafíen a los estudiantes a pensar fuera de la caja y desarrollar habilidades de resolución de problemas.
Ventana de chat del grupo
IV. Discusiones y recursos compartidos en ChatGPT-IA-edu
En el grupo de ChatGPT-IA-edu, se comparten una amplia variedad de recursos y experiencias, tales como:
Prompts: Un prompt es una declaración o pregunta breve que se utiliza como entrada para guiar a ChatGPT en la generación de una respuesta o contenido relacionado con el tema propuesto. Los miembros del grupo comparten y discuten prompts que pueden ser usados para obtener respuestas útiles y creativas en el ámbito educativo.
Estrategias de implementación: Se comparten experiencias y consejos sobre cómo integrar ChatGPT y otras herramientas de IA en las clases de manera efectiva y ética.
Investigación y avances en IA: El grupo se mantiene actualizado con los últimos avances en IA y su impacto en la educación, compartiendo estudios y artículos relevantes.
Soporte técnico y resolución de dudas: Los miembros del grupo colaboran para resolver dudas técnicas y teóricas relacionadas con el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en el ámbito educativo.
Casos de éxito: Se comparten historias de éxito y testimonios sobre cómo la implementación de ChatGPT y la IA en general ha mejorado el aprendizaje y la enseñanza en las clases.
V. Proceso para unirse al grupo de ChatGPT-IA-edu
Unirse al grupo de ChatGPT-IA-edu en Telegram es sencillo. Se pueden seguir estos pasos para comenzar a formar parte de esta vibrante comunidad de educadores:
Descargar e instalar la aplicación de Telegram en un dispositivo móvil.
Registrarse con un número de teléfono y crear un perfil en Telegram.
Buscar «@ChatGPTedu» en la barra de búsqueda de Telegram o utilizar este enlace: ChatGPT – IA – edu.
Hacer clic en «Unirse» para formar parte del grupo.
Un bot anti-spam nos dará la bienvenida y nos invitará a pulsar el botón «No soy un bot», una vez pulsado seremos miembros del grupo y podremos comenzar a interactuar con otros profesionales de la educación interesados en la IA y la enseñanza.
Conclusiones
El grupo ChatGPT-IA-edu en Telegram ofrece a los profesionales de la educación un espacio para explorar, compartir y aprender sobre el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en el ámbito educativo. A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando y transformando la educación, es fundamental que los educadores se mantengan informados y colaboren en la implementación de estas tecnologías en sus clases. Al unirse a ChatGPT-IA-edu, se tendrá acceso a una comunidad de profesionales comprometidos con la mejora de la enseñanza y el aprendizaje a través de la IA. No se debe perder la oportunidad de ser parte de este movimiento en el mundo de la educación.
La legibilidad de un texto es un factor crucial en el ámbito de la educación y la creación de contenidos, dado que tiene un impacto directo en la comprensión y el aprendizaje de los lectores. La Calculadora de Legibilidad es una herramienta que permite evaluar la facilidad de lectura en diferentes idiomas, como el castellano, catalán, gallego e inglés. Este artículo aborda sus fundamentos, el funcionamiento, cómo utilizarla, cómo interpretar los resultados obtenidos, así como su uso junto con la inteligencia artificial ChatGPT. Además, se destaca la importancia del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA), que busca proporcionar a todos los alumnos, incluidos aquellos con discapacidades, un acceso equitativo a la información y a oportunidades de aprendizaje. La legibilidad y el DUA van de la mano, ya que ambos buscan mejorar la comprensión y el éxito educativo de los lectores con diferentes habilidades y necesidades.
Funcionamiento del Análisis de Legibilidad para Recursos de Texto
La herramienta se basa en índices de legibilidad, los cuales ofrecen un valor numérico que indica qué tan fácil es entender un texto. Estos índices no miden el significado de las palabras o ideas, sino que se basan en la longitud de las palabras y la cantidad de palabras en cada frase. A pesar de algunas limitaciones en la precisión de los índices debido a las diferencias lingüísticas, la Calculadora de Legibilidad resulta útil para obtener una evaluación rápida y aproximada de la legibilidad según el idioma seleccionado.
Pasos para utilizar el análisis
Seleccionar el idioma del texto.
Seleccionar el nivel de los destinatarios del texto.
Cargar un archivo de texto o introducir el texto manualmente.
Calcular legibilidad: La herramienta analizará el texto y mostrará el índice de legibilidad, una interpretación del nivel de dificultad y un semáforo que indica la accesibilidad del texto para el nivel seleccionado.
Exportar un proyecto en formato de texto en eXeLearning
Para aquellos usuarios de eXeLearning, es posible exportar un proyecto en formato de texto y analizarlo con la Calculadora de Legibilidad siguiendo estos pasos:
Abrir el proyecto que se desea analizar.
Activar el Modo avanzado en la parte superior derecha de eXeLearning.
En el menú, seleccionar Archivo > Exportar > Fichero de texto plano.
La Calculadora de Legibilidad utiliza el Flesch Reading Ease Score para el inglés, el índice de Fernández Huerta para castellano y adaptaciones de este último para los demás idiomas. Las fórmulas empleadas son las siguientes:
Castellano: ILFH = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (60 * sílabas por palabra)
Catalán: ILFC = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (62 * sílabas por palabra)
Gallego: ILFG = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (61 * sílabas por palabra)
Inglés: FRES = 206.835 – (1.015 * palabras por oración) – (84.6 * sílabas por palabra)
Las fórmulas de Flesch y de Fernández Huerta están plenamente respaldadas por la bibliografía. Sin embargo, las adaptaciones al catalán y al gallego, no. Estas dos fórmulas han sido propuestas por ChatGPT-4 como una modificación de la de Fernández Huerta. Hemos probado con diferentes textos y los resultados son más que aceptables. Así que para los propósitos de saber si un texto es legible o no, las hemos considerado adecuadas.
Interpretación de los resultados
Se basa en el índice de legibilidad obtenido, que ofrece una medida de la dificultad del texto. Los niveles de legibilidad para adultos, primaria y secundaria se dividen en cinco categorías: muy fácil, fácil, normal, difícil y muy difícil. Además, se proporciona información sobre el tiempo de lectura estimado en función del nivel de legibilidad y el grupo de edad del lector. La siguiente tabla muestra cómo interpretar los resultados:
Uso del Análisis de Legibilidad para Recursos de Texto con ChatGPT
ChatGPT es una herramienta de procesamiento del lenguaje natural que se puede utilizar para mejorar la legibilidad de los recursos escritos. Con su ayuda, los educadores y creadores de contenido pueden mejorar la legibilidad de los textos y adaptarlos a las necesidades de los destinatarios.
ChatGPT funciona mediante la generación de texto a partir de un prompt o instrucción dada por el usuario. En este caso, para disminuir el índice de legibilidad y hacer que el texto sea apto para un niño de 7 años, se puede utilizar el siguiente prompt: «Haz este texto más legible, apto para un niño de 7 años, haciendo aumentar el índice de legibilidad de Fernández Huerta».
La respuesta generada por ChatGPT dependerá del texto original y del nivel de legibilidad que se desee alcanzar. Por ejemplo:
Los hipopótamos, mamíferos semiacuáticos paquidérmicos herbívoros, exhiben características anatómicas y fisiológicas notoriamente peculiares. Inmersos en hábitats fluviales y lacustres, su gravitación terrestre es limitada, requiriendo sumersión prolongada para regular termohomeostáticamente su temperatura corporal. Ponderosamente robustos, sus muelas bunodontas propician eficientes procesos masticatorios, triturando vegetación fibrosa. Sus mandíbulas, impelidas por músculos potentes, confieren letalidad defensiva. Histológicamente, su epidermis pigmentada, secretora de hiposudorina sanguinolenta, brinda protección solar y antimicrobiana. Notablemente gregarios, exhiben marcadas conductas territoriales y comunicativas en sus agrupaciones sociales.
Tiene un índice de -7.1, por lo tanto, su legibilidad es Muy Difícil para un adulto. Después de utilizar el prompt anterior, obtenemos:
Los hipopótamos son animales grandes que viven en el agua y en la tierra. Les gusta estar en ríos y lagos. Aunque son muy grandes, pueden moverse fácilmente en el agua. Los hipopótamos comen plantas y tienen dientes especiales para masticarlas bien. Sus bocas son muy fuertes y pueden abrirse muy anchas para protegerse si están en peligro. Su piel es especial porque produce un líquido rojizo que los protege del sol y de los gérmenes. Los hipopótamos son animales muy sociales, les gusta estar juntos y hablan entre ellos para comunicarse.
Ahora el índice ha aumentado hasta 92 y está en la categoría: Muy Fácil de leer. ChatGPT no solo modifica la estructura del texto (frases y palabras más cortas) sino que también modifica los términos utilizados y los cambia por otros más sencillos.
Es posible que en determinados casos no nos interese simplificar demasiado el vocabulario. En este caso podremos utilizar un prompt de este tipo: «Haz este texto más legible, apto para un adulto con discapacidad, haciendo aumentar el índice de legibilidad de Fernández Huerta. No utilices vocabulario infantil».
(Para aquellos interesados en el uso de ChatGPT y la inteligencia artificial en educación, existe un grupo de Telegram al cual se puede unir: ChatGPT – IA – edu)
Consideraciones adicionales
La Calculadora de Legibilidad es una herramienta de apoyo en la creación de contenidos y no debe ser el único criterio a considerar al evaluar un texto. La legibilidad es solo una parte del proceso de creación y adaptación de materiales didácticos y contenidos accesibles. Otros aspectos importantes incluyen la claridad del mensaje, la organización de las ideas y la presentación visual del texto.
Los índices de legibilidad no tienen en cuenta el significado de las palabras, por lo que un texto «muy fácil» puede ser totalmente ininteligible para un niño.
Además, la legibilidad no es un factor fijo y puede variar según la audiencia y el contexto. Por lo tanto, es esencial considerar el propósito del texto y las características de los destinatarios al evaluar la legibilidad de un documento. Es posible que un texto que sea apropiado para un grupo de lectores no sea adecuado para otro grupo con distintos niveles de habilidades de lectura o conocimientos previos.
Conclusión
La Calculadora de Legibilidad es una herramienta esencial para educadores y creadores de contenido, ya que permite evaluar la legibilidad de los textos y adaptarlos a las necesidades de los destinatarios. A pesar de algunas limitaciones, la herramienta ofrece una evaluación rápida y aproximada de la legibilidad, facilitando la creación de materiales didácticos y contenidos accesibles para todos los lectores. Además, es crucial considerar el contexto y la audiencia al evaluar la legibilidad, y complementar la herramienta con otras estrategias y enfoques para asegurar la calidad y accesibilidad del contenido creado.
Desde que a finales de noviembre de 2022, se hizo público el uso de ChatGPT parece que haya pasado mucho tiempo. Ha sido el servicio de Internet que más ha crecido en toda su historia, llegando a los 100 millones de usuarios en solo dos meses, cuando, por ejemplo, Instagram tardó más de un año en hacer lo mismo. ChatGPT es un sistema conversacional capaz de mantener una conversación sobre cualquier tema y argumentar sus posiciones. A diferencia de otras inteligencias artificiales, su conversación es totalmente natural y, si no lo supiésemos, con seguridad pensaríamos que hablábamos con una persona.
Sin lugar a dudas es todo un fenómeno social, pero este crecimiento tan rápido, ha hecho que muchos estén hablando sin haber profundizado en lo que puede hacer este programa y muchas veces hablando con poca experiencia del producto o directamente de oídas.
Lo que hace peor
Hay aspectos con los que debemos ir con mucho cuidado y verificar siempre lo que nos dice ChatGPT, algunos ejemplos son:
Matemáticas. Es incapaz de hacer operaciones simples sin cometer errores, los resultados matemáticos que proporciona son muchas veces erróneos, a pesar de que en la actualización del 30 de enero dijeron que le habían dado capacidades matemáticas, parece que no ha sido suficiente. Se sabe la teoría y si le pedimos que nos explique conceptos lo hará bien, pero no así su aplicación.
Datos concretos. Si le vamos a pedir la biografía de un autor, la historia de un acontecimiento, o la descripción de una ciudad, es muy posible que acabe mezclando sucesos y lugares que seguramente tienen algún tipo de relación pero son inexactos. Los datos concretos que le pidamos deberán ser siempre corroborados. Aquellos que dicen que ChatGPT solo sirve para elaborar trabajos simples descriptivos, se equivocan, justamente en este aspecto no es demasiado bueno.
Lo que hace mejor
En general, ChatGPT destaca en las habilidades de orden superior como el análisis o la creatividad.
Explicar conceptos. Es muy didáctico en aquello que explica y podemos hacer que la explicación se adapte al nivel que queramos con solo pedírselo.
Relacionar acontecimientos, ideas, personas, etc. Es capaz de encontrar semejanzas entre conceptos muy distintos, será ideal, por lo tanto, para relacionar autores, obras o acontecimientos históricos, por ejemplo.
Dar ideas. Basta que le mencionemos un tema para que nos dé distintas opciones y puntos de vista para tratarlo. Una vez seleccionamos uno podemos pedirle que nos lo explique o lo desarrolle con más detalle.
Planificar. Si le pedimos una actividad sobre un tema concreto podemos hacer que lo planifique hasta el detalle que nosotros queramos.
Clasificar. Si le damos un conjunto de ideas o temas y le pedimos que nos los agrupe por categorías lo hará fácilmente.
Evaluar y proponer mejoras. Podemos darle un texto, por ejemplo, la respuesta de una pregunta, un escrito que hayamos realizado sobre algún asunto o un simple correo electrónico, y lo evaluará y nos sugerirá mejoras si se lo pedimos.
Cómo debemos usarlo
La mejor forma de sacar un buen partido consiste en tratarlo como si estuviésemos hablando con un experto; preguntándole, pidiéndole explicaciones y requiriendo variaciones sobre lo que ha dicho, si es que no nos acaba de convencer. De este modo, después de un proceso de acercamiento paulatino llegaremos con seguridad a aquello que nos interesa y que nos será de utilidad. No tenemos que esperar una respuesta completa o satisfactoria a la primera, sino que será necesario algo de diálogo para llegar a una solución satisfactoria.
Usos educativos para el profesorado
El profesorado podrá usarlo para cualquiera de sus labores docentes como:
Ideas para programar actividades, problemas, prácticas, situaciones de aprendizaje, etc.
Elaboración y desarrollo de estas actividades. Si le damos las instrucciones apropiadas, ChatGPT seguirá nuestras instrucciones para elaborar los contenidos de la forma deseada.
Mejorar y aportar novedades a material que ya tengamos.
Simplificar instrucciones. Le podemos dar instrucciones escritas, por ejemplo, de una actividad docente y nos las simplifica, tanto en contenido como en extensión.
Elaboración de ejercicios y exámenes, con su solución correspondiente.
Creación de preguntas con sus respuestas para ejercicios.
Diseño de actividades cooperativas o de cualquier otro tipo.
Aconsejar al profesor sobre cómo resolver problemas en una actividad o recurso.
Usos educativos para el alumnado
Responder preguntas sobre las materias para comprenderlas mejor o para ampliar los conocimientos.
Explicar conceptos complejos que el alumno no haya entendido bien. ChatGPT puede adaptarse a lo que necesita la persona.
Hacer resúmenes de texto y extraer sus ideas principales.
Proporcionar ideas para abordar los trabajos creativos del alumno.
Discutir temas controvertidos y así practicar el pensamiento crítico.
Practicar idiomas.
Se habla mucho de utilizar ChatGPT para hacer trabajos sin esfuerzo, realmente en este aspecto no es nada nuevo, ya que el alumno que quiere ya dispone de los medios suficientes para poder realizar casi cualquier tema copiándolo de algún lugar. Es cierto que ChatGPT pone la detección de copia más difícil, puesto que los programas antiplagio no lo detectan. Sin embargo, en lugar de lamentarnos y preocuparnos demasiado por esto, quizás es el momento de replantear la evaluación que estamos haciendo y adecuarla a la inteligencia artificial que viene, puesto que es ya imparable.
La accesibilidad e inclusión son conceptos cruciales en la educación y se deben tener en cuenta para la creación de materiales educativos. La accesibilidad se refiere a la facilidad de acceso y uso de los materiales por parte de todas las personas, independientemente de sus capacidades. La inclusión, por su parte, se enfoca en garantizar que todas las personas tengan acceso a la misma información y oportunidades de aprendizaje. En este artículo, hablaremos sobre las tipografías (fuentes) que mejor se adaptan a la diversidad del alumnado, tanto en los documentos para escribir en papel como en los medios digitales.
Fuentes con serif y sans-serif: papel o pantalla
Las fuentes con serif, que en castellano sería fuente con serifa o remates, son las fuentes que tienen pequeñas líneas adicionales al final de los trazos como la Times New Roman. Las fuentes sin serifas, por el contrario, son la que no tienen estos remates, como la Arial.
Arriba fuente Arial, apta para medios digitales. Abajo Times New Roman, apta para papel con texto abundante o pequeño.
Para leer en papel, en general se recomiendan fuentes con serifas, ya que estos trazos adicionales guían la vista y ayudan durante la lectura cuando el texto es abundante o pequeño.
Sin embargo, para la lectura en pantalla, en general, se recomiendan las fuentes sin serifas, porque su estilo simple y sin adornos permite una mejor legibilidad en resoluciones bajas y en diferentes tamaños de texto. Además, las serifas pueden ser confusas y difíciles de leer en pantallas pequeñas o con poca resolución.
Algunas fuentes con serifas, recomendadas por su alta legibilidad para imprimir, son:
Tinos. Esta fuente es equivalente a la Times New Roman, pero de acceso libre, ya que Times no lo es. Es una excelente opción para proyectos que requieren una fuente con serifa de alta calidad y legibilidad. Fue creada por Steve Matteson en 2004.
Garamond. Es una fuente clásica y elegante, con una forma de letra fina y detalles elaborados. Fue diseñada hacia el año 1530, por el impresor francés Claude Garamond.
Baskerville. Esta fuente fue diseñada hacia 1750 por John Baskerville, también es una fuente clara y legible.
Merriweather. Es una fuente con serifa elegante y legible. Además, es accesible y útil para pantallas e impresoras, lo que la hace una gran opción para proyectos que requieren accesibilidad y legibilidad.
De las fuentes sin serifa para pantallas, podemos recomendar las siguientes:
Roboto. Esta fuente sin serifas es ampliamente utilizada y reconocida por su legibilidad en pantalla. Roboto fue creada en 2011 por Christian Robertson, un diseñador de tipografía de Google. La fuente fue diseñada para ser utilizada en el sistema operativo Android, es una de las fuentes más populares y actualmente es una de las más utilizadas.
Lato: Fuente con una legibilidad excelente en pantalla y un diseño moderno. Ha sido diseñada por Łukasz Dziedzic en 2010. La fuente fue creada como un proyecto personal y ha sido liberada bajo licencia de código abierto. Es la utilizada en este blog.
Open Sans. Es conocida por su estilo claro y legible, y es adecuado para una amplia gama de aplicaciones, desde la impresión hasta la web. La fuente se ha utilizado en muchos sitios web y aplicaciones, y ha demostrado ser una fuente fiable y accesible. Fue creada en 2011 por Steve Matteson, un diseñador de tipografía de Ascender Corporation.
Montserrat. Esta fuente fue creada en 2011 por Julieta Ulanovsky, una diseñadora gráfica argentina. Montserrat ha sido ampliamente adoptada y utilizada en todo el mundo, y ha demostrado ser una fuente versátil y accesible.
El número de fuentes es enorme y esto es solo una selección que se caracteriza por su accesibilidad, no obstante, otras muchas fuentes no listadas aquí, con toda seguridad, son comparables e igualmente legibles.
Además, podemos decidir utilizar una fuente sin serifa para imprimir y otra con serifa para pantalla, no hay normas absolutas.
Tipografías adaptadas a necesidades especiales
En este apartado destacamos dos fuentes que han sido diseñadas con finalidades específicas.
OpenDyslexic. Tiene una tipografía especialmente diseñada para ser más legible y ayudar a reducir la confusión visual que a menudo experimentan las personas con dislexia. La tipografía de OpenDyslexic tiene una base más ancha y pesada, lo que hace que cada letra sea más distintiva y fácil de distinguir, lo que puede mejorar la experiencia de lectura para las personas con dislexia. Fue creada por Abelardo González en 2011, un diseñador de software y programador con experiencia en desarrollo de aplicaciones para personas con discapacidad.
Atkinson Hyperlegible. Diseñada especialmente para personas con discapacidad visual. Esta tipografía tiene un diseño de letra con contrastes claros y una forma simple, lo que la hace más fácil de leer en comparación con otras tipografías con un diseño más complejo. Además, también tiene un espacio entre las letras más grande para ayudar a que los caracteres sean más fáciles de identificar. Esta fuente es la recomendada por el Instituto Braille para personas con discapacidad visual.
La fuente Atkinson Hyperlegible es recomendable tanto para su uso por pantalla como en impresión, por lo que pude ser una excelente opción para la accesibilidad de los textos.
Fuentes adaptadas en eXeLearning y TiddlyWiki
Tanto eXeLearning como TiddlyWiki son programas libres para la creación de contenido. Podemos añadir las fuentes OpenDyslexic y Atkinson Hyperlegible en ambos. Siguiendo los enlaces podrás ver cómo hacerlo en cada uno:
A continuación damos algunos consejos para la elaboración de textos con las menores barreras posibles:
Tamaño de fuente adecuado: El tamaño de la fuente debe ser suficientemente grande para ser legible para la mayoría de las personas, especialmente para aquellas con discapacidad visual. En textos impresos al menos debe ser de 12 puntos. En pantallas no es posible dar una cifra concreta, ya que depende de la resolución que tengan.
Fuente legible: Ya hemos hablado ampliamente sobre este punto. Deberemos elegir la fuente en función del medio que usemos para mostrar el texto, el tipo de alumnado y nuestra propia experiencia. Utilizar la fuente Atkinson Hyperlegible puede ser una buena forma de empezar.
Contraste adecuado: El contraste es muy importante y será preferible texto negro sobre fondo blanco antes que cualquier otra combinación de colores. No hay nada peor que ver presentaciones de fondo oscuro con letra oscura. Procuremos que la letra destaque claramente sobre el fondo.
Contenido estructurado: Hay que estructurar el contenido empleando títulos, subtítulos, listas y párrafos para hacerlo más fácil de leer y comprender.
Lenguaje claro y conciso: Debe evitarse el lenguaje complejo y usar un lenguaje claro y conciso para hacer que el contenido sea accesible para todos.
Contenido compatible con tecnologías de asistencia: Conviene asegurarse de que el contenido creado para las pantallas sea compatible con tecnologías de asistencia, como lectores de pantalla y tecnologías de ampliación de texto, para hacerlo accesible para personas con discapacidad visual. Una presentación no puede ser leída por un lector de pantalla, una página web o material creado con eXeLearning, sí.
Descripción alternativa para las imágenes: Las imágenes deben tener una descripción alternativa para que las personas con discapacidad visual puedan comprender el contenido.
Uso del color. No se debe basar la información solo en el color, ya que los estudiantes con problemas visuales, como el daltonismo, tendrán dificultades para comprenderla. Si se utiliza el color para señalar algo, se deben añadir otros elementos redundantes para destacarlo. Por ejemplo, si se destaca una frase importante con color rojo, también se debe utilizar el subrayado como elemento redundante.
Investigando sobre como mejorar un texto para personas con problemas de dislexia encontré esta fuente, OpenDyslexic, que desconocía.
Es una tipografía, creada por Abelardo González en 2011, un diseñador gráfico con experiencia en trabajar con personas con dislexia (https://opendyslexic.org). La tipografía tiene un diseño especial que ayuda a las personas con dislexia a diferenciar fácilmente las letras y las palabras.
Algunas de las características de este tipo de letra son:
Un grosor diferenciado para ayudar a las personas con dislexia a diferenciar las letras y las palabras.
Base más ancha para ayudar a mantener el punto de lectura en lugar de perderlo.
Separación más grande entre las letras para ayudar a diferenciar las letras y las palabras.
Inclinación ligera en las letras para ayudar a diferenciar las letras y las palabras.
Aquí tenemos una captura de pantalla de su aspecto:
Tipo de letra: OpenDyslexic
Esta fuente puede ser descargada dese https://opendyslexic.org, aunque es probable que ya esté preinstalada, al menos lo está en Zorin, una distribución de Linux, por lo que primero es mejor comprobar si ya la tenemos disponible en nuestro procesador de textos favorito.
Se aconseja que el tamaño sea al menos de 12 puntos y, si no se dispone de OpenDyslexic, puede utilizarse en su lugar Arial o Verdana, dos fuentes, que sin ser específicas para la dislexia parece que tienen una buena legibilidad.
Podemos resumir las precauciones que debemos tomar al redactar un texto adaptado para alumnos con dislexia:
Utilizar una tipografía fácil de leer, como OpenDyslexic, Arial o Verdana.
Usar un tamaño de letra grande, al menos 12 puntos.
Evitar emplear palabras difíciles o tecnicismos.
Usar oraciones cortas y simples.
Utilizar párrafos breves y separarlos con espacios en blanco.
Utilizar listas con viñetas o números para presentar información.
Utilizar imágenes y gráficos para ilustrar la información.
Utilizar colores que faciliten la distinción entre el texto y el fondo.
Proporcionar un índice o un resumen para ayudar a los lectores a orientarse.
Un buen reparto de las tareas en un equipo implica que cada miembro del grupo sepa cuál es su función y las responsabilidades que debe llevar a cabo. En los equipos que son estables a largo plazo y están formados por personas con diferentes habilidades y experiencias, es posible definir roles o tareas específicas para cada miembro del grupo que se pueden ir rotando. Esto no siempre es necesario, pero puede ser útil en determinadas circunstancias.
Descripción de los roles
Proporcionamos cinco roles diferentes. El profesorado deberá determinar cuáles de ellos se utilizarán en función del tamaño de los equipos y las necesidades del trabajo.
Coordinador/a: tiene como función organizar y dirigir las actividades del grupo.
Planifica las actividades y tareas del grupo.
Dirige las reuniones y discusiones.
Realiza el seguimiento del progreso del trabajo.
Identifica problemas y encuentra soluciones.
Mantiene el orden en las reuniones y discusiones.
Establece y comunica las expectativas del grupo.
Ayuda a resolver conflictos o diferencias de opinión.
Supervisor/a: se hace cargo de realizar seguimiento del trabajo de los demás miembros del equipo.
Realiza el seguimiento del trabajo de los demás miembros del equipo para asegurarse de que estén cumpliendo sus tareas y respetando los plazos establecidos.
Controla el nivel de ruido y voz del grupo para asegurar un ambiente de trabajo adecuado.
Controla el tiempo disponible para completar el trabajo.
Realiza un seguimiento de los recursos que se utilizan (materiales, herramientas, etc.).
Ayuda a resolver problemas o dificultades que puedan surgir.
Participa en la planificación y organización del trabajo del grupo.
Consigue la colaboración y la participación activa de los demás miembros del equipo.
Evalúa el trabajo del grupo y da feedback para mejorar su calidad y eficiencia.
Portavoz: se comunica con otros grupos, el profesor y representa al equipo en reuniones.
Hace preguntas al profesor oa otros equipos para obtener información o despejar dudas.
Transmite las decisiones y acuerdos del grupo al profesor oa otros equipos.
Se comunica con otros grupos para intercambiar información o colaborar en proyectos conjuntos.
Representa al equipo en reuniones o en otras actividades.
Mantiene la comunicación con otros miembros del equipo.
Realiza un seguimiento de las decisiones y acuerdos tomados en las reuniones.
Expresa las ideas y opiniones del grupo de forma clara y coherente.
Participa en las reuniones con el profesor o con otros equipos para intercambiar información o colaborar en proyectos conjuntos.
Secretario/a: gestiona el trabajo del grupo y mantiene un registro de las decisiones tomadas.
Toma nota de todos los acuerdos y decisiones tomadas en las reuniones.
Entrega las tareas asignadas a los demás miembros del equipo.
Realiza un seguimiento de las tareas pendientes y se asegura que se cumplen a tiempo.
Mantiene un registro de las decisiones tomadas en las reuniones.
Realiza un seguimiento de las reuniones y actividades del grupo.
Realiza un seguimiento de los materiales y herramientas que se utilizan.
Prepara la documentación necesaria para las reuniones o actividades del grupo.
Elabora informes o resúmenes del trabajo del grupo para presentarlos al profesor oa otros equipos.
Ayudante: apoya a los demás miembros del equipo y ayuda a resolver problemas.
Está atento al trabajo de los demás miembros del equipo y está dispuesto a sustituir cuando sea necesario.
Apoya a los demás miembros en sus tareas y roles.
Ayuda a resolver problemas o dificultades que puedan surgir.
Busca información o recursos que puedan resultar útiles para el trabajo del grupo.
Apoya a otros miembros del equipo cuando lo necesiten.
Colabora en la planificación y organización del trabajo del grupo.
Participa activamente en las reuniones y discusiones del grupo.
Criterios para determinar si debemos utilizar roles o no
Esta tabla puede ayudar a saber si merece la pena o no la formación de roles en los equipos.
Criterios
Conviene hacer roles si…
No es necesario hacer roles si…
Complejidad del proyecto
el proyecto es complejo o requiere una gran cantidad de trabajo. Establecer estos roles o tareas específicas puede ser útil para mejor organizar el trabajo y aprovechar al máximo las habilidades y experiencias de cada miembro del equipo.
el proyecto es sencillo y puede que no sea necesario establecerlos, ya que el equipo puede ser capaz de completar la tarea sin la necesidad de esta estructura.
Duración del trabajo
el trabajo en equipo se prevé que dure un período prolongado de tiempo, establecer estos roles puede ser útil para mantener la colaboración y la eficacia del trabajo.
el trabajo durará poco tiempo, por lo que no es necesario establecer estos roles, ya que el tiempo que se dedicaría a ello podría utilizarse para llevar a cabo la tarea de manera más eficaz.
Habilidades y experiencias de los miembros del equipo
los miembros del equipo tienen habilidades y experiencias diversas. Establecer estos roles puede ayudar a aprovechar al máximo estas habilidades y experiencias y distribuir equitativamente la carga de trabajo.
los miembros del equipo tienen habilidades y experiencias similares, quizá no sea necesario establecer estos roles, ya que el equipo puede ser capaz de trabajar de manera eficaz sin la necesidad de esta estructura.
Dinámica del grupo
el equipo tiene dificultades para colaborar y trabajar de forma eficaz, establecer estos roles puede ser útil para establecer una estructura y responsabilidades claras que ayude a mejorar la dinámica del trabajo.
el equipo trabaja de manera eficaz y colaborativa sin la necesidad de estos roles, quizá no sea necesario establecerlos, ya que pueden crear una sobrecarga innecesaria.
Elección y rotación de los roles
Seleccionar los roles adecuados para cada miembro del equipo es una tarea importante para asegurar que todos ellos tengan la oportunidad de contribuir al trabajo del grupo y desarrollar sus habilidades y experiencias. Hay varias formas de seleccionar los roles adecuados para cada miembro del equipo:
Asignar los roles en función de las habilidades y experiencias de cada miembro: ésta es una opción útil para aprovechar al máximo el potencial de cada miembro y para evitar que alguien se vea sobrecargado con un rol que no esté seguro de cómo hacer.
Pedir a los miembros del equipo qué roles les gustaría realizar: esto puede ser útil para asegurarse de que todos los miembros están motivados e interesados en el trabajo del grupo. También puede ser útil para identificar las habilidades y experiencias de cada miembro y para seleccionar los roles adecuados en consecuencia.
Estudiar las necesidades del grupo y asignar los roles en consecuencia: esta es una opción útil para asegurar que todos los roles necesarios para el trabajo del grupo están cubiertos y para evitar los conflictos o sobrecargas de trabajo.
La rotación de roles es útil en los equipos de trabajo para promover la participación activa de todos los miembros y evitar la sobrecarga de trabajo en algunos de ellos. Esto puede hacerse asignando diferentes roles o tareas específicas a cada miembro del equipo de forma que todos ellos tengan la oportunidad de contribuir al trabajo del grupo y de desarrollar sus habilidades y experiencias.
Hay diferentes formas de hacer la rotación de los roles, dependiendo de las necesidades y circunstancias del grupo. Algunas ideas para realizar la rotación de los roles son:
Establecer una temporización de la rotación de los roles: se puede establecer un calendario donde se determinen qué roles se realizarán cada semana, cada mes o cada trimestre, dependiendo de la frecuencia con la que se quiera realizar la rotación.
Realizar la rotación de los roles de forma aleatoria: se puede realizar un sorteo para determinar qué roles hará cada miembro del equipo. Esta opción puede ser útil para evitar que alguien sienta que está siempre haciendo el mismo rol y para promover la igualdad de oportunidades entre todos los miembros.
La rotación de los roles es una técnica que puede ser útil para promover la participación activa de todos los miembros del equipo, evitar la sobrecarga de trabajo en algunos de ellos y aprovechar al máximo las habilidades y experiencias de cada miembro.
En artículo queremos proponer la inclusión del aprendizaje basado en problemas (ABProblemas) y el aprendizaje basado en proyectos (ABProyectos) en una misma categoría llamada aprendizaje basado en situaciones problematizadas.
Tanto el aprendizaje basado en problemas (ABProblemas) como el aprendizaje basado en proyectos son metodologías de aprendizaje que comparten algunas similitudes, pero que también tienen diferencias.
El aprendizaje basado en problemas (ABProblemas) es una metodología de aprendizaje que pone el énfasis en la resolución de problemas reales o situaciones problemáticas. El alumnado debe utilizar sus conocimientos, habilidades y valores para resolver estos problemas o situaciones. El objetivo del ABProblemas es ayudar a los alumnos a desarrollar habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas y trabajo en equipo.
Por el contrario, el aprendizaje basado en proyectos (ABProyectos) es una metodología de aprendizaje que pone el énfasis en la realización de un proyecto que tiene como objetivo dar respuesta a una problemática o necesidad concreta. El alumnado debe utilizar sus conocimientos, habilidades y valores para diseñar, desarrollar e implementar este proyecto. El objetivo del ABProyectos es ayudar a los alumnos a desarrollar habilidades de investigación, creatividad y trabajo en equipo.
Las similitudes entre el ABProblemas y el ABProyectos incluyen:
La resolución de problemas o situaciones problemáticas.
El fomento de la reflexión crítica y el pensamiento independiente de los alumnos.
El aprendizaje activo y la participación de los alumnos en el proceso de aprendizaje.
El fomento de la colaboración y el trabajo en equipo.
Las diferencias entre el ABProblemas y el ABProyectos incluyen:
En el ABProblemas, el problema es el punto de partida y el objetivo principal es resolverlo. En cambio, en el ABProyectos, el proyecto es el punto de partida y el objetivo es realizarlo.
En el ABProblemas, el problema es presentado de forma abierta y los estudiantes deben desarrollar estrategias para resolverlo. En cambio, en el ABProyectos, el proyecto es más estructurado y los estudiantes deben seguir una secuencia lógica para completarlo.
El aprendizaje basado en problemas se centra en resolver un problema específico, mientras que el aprendizaje basado en proyectos implica un abordaje más amplio e implica la realización de un proyecto más complejo.
El aprendizaje basado en problemas se puede desarrollar en pocas sesiones, mientras que el aprendizaje basado en proyectos suele requerir un período más largo de tiempo.
El aprendizaje basado en problemas suele ser más estructurado y sigue una secuencia preestablecida, mientras que el aprendizaje basado en proyectos suele ser más abierto y flexible.
El aprendizaje basado en problemas suele estar más orientado a la adquisición de conocimientos, mientras que el aprendizaje basado en proyectos suele estar más orientado a la aplicación de conocimientos y la resolución de problemas reales.
Tanto el ABProblemas como el ABProyectos parten de una situación problemática y se basan en la resolución de esta situación para promover el aprendizaje. Por esta razón, pueden incluirse en la categoría de aprendizaje basado en situaciones problematizadas, ya que tanto el ABProblemas como el ABProyectos tienen como objetivo principal promover el aprendizaje a través de la resolución de situaciones problemáticas y fomentan la reflexión crítica, el aprendizaje activo y la colaboración en equipo. Las dos categorías subyacentes, ABProblemas y ABProyectos, dependerán del punto de partida y los objetivos que se deseen alcanzar en cada caso.
Sería insensato, y contradictorio en sí mismo, pensar que es posible hacer lo que hasta ahora nunca se ha hecho por procedimientos que no sean totalmente nuevos.
Francis Bacon, 1620. Novum Organum
La historia continúa
Este blog no es sino la continuación del blog Educativa. Pásate por allí para ver mis artículos de años anteriores.
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