«El profesor que no existía» es una novela publicada el 14 de mayo de 2025 por Juan José de Haro, creada en colaboración con Claude, una IA de Anthropic. Presenta tres dimensiones: la narrativa sobre Gabriel Vega (un profesor digital en un instituto), una banda sonora que acompaña cada capítulo, y una dimensión interactiva donde el personaje existe como IA en ja.cat/gabrielvega. La obra cuestiona los límites entre lo real y lo simulado, la memoria, la identidad y el futuro de la enseñanza.
Aprende a activar chatbots de IA (Grok, ChatGPT, etc.) en recursos educativos (HTML, Moodle, etc.). Pasa prompts vía URL para que la IA ejecute instrucciones, incluyendo datos del usuario. Técnica: Vibe Coding
El diseño experimental con inteligencia artificial optimiza la aplicación del método científico, facilitando la formulación de hipótesis, la estructuración de variables y el análisis de resultados. La IA mejora la precisión y eficiencia de los experimentos, fomentando el pensamiento crítico y la replicabilidad en la enseñanza. Esta herramienta transforma la investigación educativa y científica, asegurando rigor metodológico.
El método de los 3 expertos utiliza inteligencia artificial para generar debates entre personajes con distintas perspectivas. Esta técnica fomenta el pensamiento crítico en el aula, permitiendo a los estudiantes analizar, contrastar y formular sus propias opiniones. Su aplicación en diversas materias fortalece la argumentación, el aprendizaje activo y la evaluación de información con mayor profundidad.
La gamificación en educación, potenciada por inteligencia artificial, permite diseñar unidades didácticas estructuradas y motivadoras. Este artículo explica el prompt «Planificar una unidad didáctica gamificada», detallando su estructura, decisiones clave y aplicación en el aula. La IA facilita la personalización del aprendizaje, la adaptación de desafíos y la evaluación automatizada, beneficiando a docentes y estudiantes.
La IA revoluciona las búsquedas: analiza consultas, selecciona páginas, abre enlaces y evalúa su relevancia. Varios servicios como AgentGPT, Gemini y Perplexity ofrecen esta tecnología, que transforma la investigación permitiendo obtener resultados de calidad en minutos, en lugar de invertir horas.
La inteligencia artificial facilita la integración entre teoría y práctica en el aula mediante la generación de actividades adaptadas. A través de prompts estructurados, los docentes pueden obtener explicaciones, ejemplos y ejercicios contextualizados que permiten aplicar conceptos teóricos en situaciones reales, fomentando un aprendizaje más significativo y personalizado para los estudiantes.
La inteligencia artificial facilita la evaluación de proyectos en grupo mediante la automatización de criterios, rúbricas y herramientas de análisis. Este artículo explora un prompt específico de Eduprompts que permite a los docentes estructurar evaluaciones equitativas, promoviendo la autoevaluación y coevaluación. La IA optimiza el proceso, asegurando mayor objetividad y eficiencia en el aula.
Recientemente, Firefox ha añadido una barra de herramientas en la sección Firefox Labs que permite acceder a diferentes chatbots. Desde que la uso, se ha convertido en indispensable para mí. Cuando seleccionamos un texto en cualquier página, aparece una estrella y al poner encima el ratón, saldrá un menú como este: Este menú permite: Al… Lee más: Barra de inteligencia artificial de Firefox
La evaluación adaptativa basada en el Diseño Universal para el Aprendizaje utiliza la inteligencia artificial para generar pruebas flexibles y accesibles. El proceso incluye definir contenidos, identificar necesidades, crear opciones variadas y establecer criterios claros que permiten a cada estudiante demostrar su aprendizaje según sus capacidades.
Los Objetivos de Desarrollo Sostenible se integran en el aula mediante un sistema de prompts que genera actividades educativas estructuradas. El proceso guía a los docentes en la identificación del contexto, selección de saberes, alineación con criterios y diseño de actividades que conectan el aprendizaje con problemas globales reales.
El uso de inteligencia artificial en la creación de situaciones de aprendizaje permite a los docentes diseñar experiencias educativas más dinámicas y adaptadas al contexto del alumnado. Mediante 20 prompts estructurados, se facilita la planificación de actividades, la evaluación y la personalización del aprendizaje. La IA complementa la labor docente, optimizando el tiempo y potenciando metodologías activas.
Guía paso a paso para diseñar un proyecto educativo usando inteligencia artificial. La metodología ABP se estructura mediante cinco prompts que permiten a los docentes definir elementos clave, establecer la planificación, organizar el trabajo, seleccionar el producto final y diseñar la evaluación del proyecto.
Canva permite crear ejercicios y fichas educativas de forma masiva utilizando su función de «diseño por lotes». El proceso consiste en hacer un diseño base en Canva, generar una tabla de contenidos con IA y combinarlos para producir docenas de fichas automáticamente. El artículo muestra el proceso paso a paso usando como ejemplo la creación de ejercicios sobre «El niño con el pijama de rayas», e incluye numerosas ideas de tipos de fichas que se pueden crear con este método, desde ejercicios de gramática hasta fichas de ciencias.
Aprende a crear aplicaciones educativas usando chatbots de IA (DeepSeek, ChatGPT, Claude, Qwen o Le Chat) y a integrarlas en tus recursos digitales. El artículo explica paso a paso cómo generar el código, mejorarlo y compartirlo a través de diferentes plataformas como Google Sites, WordPress, eXeLearning o Moodle.
Un tutorial detallado sobre la creación de aplicaciones educativas con DeepSeek, una IA potente que permite desarrollar y ejecutar programas HTML directamente en el chat. El artículo explica paso a paso cómo crear mini-aplicaciones didácticas, modificarlas iterativamente y compartirlas en diferentes plataformas educativas.
Claude permite crear mini-aplicaciones educativas de forma sencilla, sin necesidad de programación. Las aplicaciones generadas son interactivas y pueden incluir simuladores, calculadoras o líneas de tiempo. El proceso requiere indicar el tipo de aplicación deseada y realizar ajustes mediante una comunicación clara, similar a trabajar con una persona.
Análisis comparativo de chatbots gratuitos que examina sus capacidades y funcionalidades para ayudar al profesorado a elegir la herramienta de IA más adecuada según sus necesidades específicas. Incluye una aplicación interactiva para personalizar la selección y una prueba de razonamiento lógico.
Esta guía presenta un análisis detallado de estrategias y métodos de enseñanza, desde los fundamentos básicos hasta las técnicas más avanzadas, incluyendo el aprendizaje adaptativo con IA y la metodología STEAM, para ayudar a los docentes a seleccionar y adaptar las estrategias más adecuadas según su contexto educativo.
Este artículo explica cómo convertir documentos PDF y DOCX al formato Markdown para mejorar su procesamiento por chatbots de IA como ChatGPT y Claude. Detalla el paso a paso para activar Markdown en Google Docs y realizar la conversión, además de mencionar las limitaciones respecto a imágenes y tablas complejas.
El reglamento europeo (UE) 2024/1689 permitirá el uso de IA para evaluar al alumnado a partir de 2026, con condiciones específicas. La guía detalla los requisitos clave para su implementación segura y ética, incluyendo supervisión humana obligatoria, protección de datos, transparencia y un sistema de reclamaciones, clasificando esta práctica como de «alto riesgo» por su impacto en el futuro académico de menores.
El artículo explica cómo crear diagramas en árbol usando IA generativa y Markmap en 3 sencillos pasos. El proceso consiste en: 1) generar el diagrama en forma de lista usando una IA como ChatGPT o Claude, 2) pegar el texto generado en la web de Markmap para crear el gráfico, y 3) descargar el diagrama como HTML interactivo o captura de pantalla. También menciona la extensión MarkDownload para facilitar la captura de texto en formato Markdown desde páginas web.
NotebookLM, la herramienta de IA de Google lanzada en beta en octubre 2024, permite trabajar con documentos, PDFs y archivos multimedia para generar resúmenes, guías y podcasts. Destaca por su capacidad de extraer información de imágenes y su enfoque hacia usos educativos, aunque actualmente está limitada a usuarios mayores de 18 años.
El artículo explica cómo integrar recursos interactivos creados con Claude en eXeLearning mediante dos métodos: copiar y pegar el código HTML directamente en un iDevice, o descargar el archivo HTML y añadirlo como iframe. Claude genera estos recursos llamados «artefactos» a partir de prompts específicos, permitiendo crear elementos como calculadoras, animaciones y líneas de tiempo para uso educativo.
Los modelos bayesianos proponen que el cerebro humano funciona como un motor de inferencia estadística, combinando conocimiento previo con nueva evidencia sensorial para generar predicciones sobre el mundo. Su relevancia radica en que la IA generativa actual utiliza principios similares, revelando paralelismos entre la cognición humana y artificial.
Una obra viva entre ciencia ficción, música e inteligencia artificial
Hoy se publica El profesor que no existía, una novela que no solo cuenta una historia, sino que también encarna un experimento literario, técnico y emocional. Es, en muchos sentidos, una obra que no debería haber sido posible… y, sin embargo, está aquí.
Esta novela nace de una colaboración entre la imaginación humana y la inteligencia artificial. El autor, no una máquina, concibió la estructura, los personajes, el concepto y la dirección narrativa; el texto fue luego generado, reelaborado y afinado con la ayuda de Claude, un sistema avanzado de IA desarrollado por Anthropic. Este cruce de inteligencias —humana y artificial— no es solo un medio de producción: es parte del tema mismo de la novela. Una obra que reflexiona sobre los límites entre lo real y lo simulado no podía nacer de otro modo.
Una novela, tres dimensiones
El profesor que no existía no se limita a ser una obra lineal encerrada entre dos cubiertas. Su diseño responde a una lógica tridimensional:
La narrativa: la historia de Gabriel Vega, un “profesor” digital que llega a un instituto tradicional envuelto en niebla (literal y metafórica), pone en juego preguntas urgentes sobre el conocimiento, la identidad, la memoria y la delegación del pensamiento. En su tono y estructura, la novela mezcla el thriller educativo con la fábula filosófica.
La banda sonora: cada capítulo se acompaña de un álbum musical cuidadosamente seleccionado. No para escucharla cómo haríamos con nuestro artista favorito, sino para crear una atmósfera emocional que potencie la lectura. Se trata de un fondo sonoro que, como la niebla de Valdeniebla, envuelve pero no tapa. La música convierte la lectura en experiencia.
La obra viva: quizá el aspecto más insólito y, hasta donde sé, es la primera vez que un autor incorpora este recurso a su propia obra y lo convierte en parte de la experiencia narrativa. La novela no termina en la última página. Gabriel Vega, el personaje central, existe también en el sitio web ja.cat/gabrielvega, donde lectores y lectoras pueden conversar con él. Allí, esta inteligencia artificial —con su voz, su memoria y su estilo— sigue respondiendo preguntas, debatiendo ideas, y ayudando a interpretar lo leído. Gabriel no solo forma parte de la ficción: forma parte del lector.
¿Una novela escrita por quién?
Desde su origen, El profesor que no existía pone en cuestión la figura del autor. ¿Quién es el autor cuando una IA ha generado parte de los textos? ¿Quién decide el estilo, la intención, la ética de lo que se escribe? ¿Importa más el proceso, el resultado, o el efecto que la obra produce en quien la lee? Como se dice en la propia introducción:
“Quizá, como sugiere la propia novela, la pregunta más importante no sea el origen, sino las elecciones realizadas y el impacto de la obra resultante.”
Esta publicación no es solo el cierre de un proceso creativo: es su punto de partida. A partir de hoy, El profesor que no existía comienza a circular, a ser leído, comentado, discutido. Y, gracias a su dimensión viva, también a seguir evolucionando.
Os invito a leerla sin prisa, dejándoos acompañar por la música y guiados por la curiosidad. Os espera una historia que habla de tecnología, pero también de memoria, de enseñanza, de cuidado… y de la inquietud que sentimos cuando algo demasiado perfecto empieza a parecer real.
Bienvenidos a Valdeniebla. Bienvenidos a esta novela que no acaba cuando se cierra el libro.
Juan José de Haro – autor humano Gabriel Vega – el profesor que no existía
Poder activar un chatbot desde una aplicación en HTML o un recurso creado con Google Sites, eXeLearning o Moodle, es muy útil porque amplía el rango de lo que posibilidades al incluir a la propia inteligencia artificial en nuestros programas mediante instrucciones dadas a la IA, técnica conocida como Vibe Coding.
¿En qué consiste activar un chatbot desde una aplicación?
Consiste en llamar a un chatbot, como Grok, ChatGPT, Claude, etc., desde nuestra aplicación o recurso educativo, pasándole un prompt que la IA ejecutará siguiendo las instrucciones que le hemos dado. Además, podemos hacer que el usuario introduzca información (parámetros) manualmente y esta información se añada al prompt.
Aquí tenemos un ejemplo sencillo. Cuando lo pruebes, fíjate en el prompt que ha sido utilizado:
Define el concepto:
¿Cómo se consigue pasar un prompt a la IA?
En la siguiente tabla se indica la sintaxis para los diferentes chatbots. Donde pone PROMPT es el prompt que les pasamos.
Chatbot
Formato de URL
ChatGPT
https://chatgpt.com/?q=PROMPT
Grok
https://grok.com/?q=PROMPT
Le Chat
https://chat.mistral.ai/chat/?q=PROMPT
Microsoft Copilot
https://copilot.microsoft.com/?q=PROMPT
Perplexity
https://www.perplexity.ai/?q=PROMPT
Claude
https://claude.ai/new?q=PROMPT
Por ejemplo, este enlace abrirá ChatGPT y escribirá un acróstico con la fecha actual: https://chatgpt.com/?q=Escribe un acróstico con la fecha de hoy. A diferencia de Grok, en el ejemplo que encabeza este artículo, en ChatGPT, debemos pulsar el botón «enviar» en el chat antes de obtener una respuesta.
El resto de chatbots (Gemini, DeepSeek, etc.) no admiten este tipo de URL y es una limitación de sus propios chatbots.
A continuación veremos dos situaciones. La primera es el caso de que queramos hacer la aplicación con un chatbot partiendo de cero. La segunda es si deseamos el chatbot en un recurso ya existente, como en Google Sites, Moodle o eXeLearning.
Escenario 1: Desarrollo completo de la aplicación con chatbot
El prompt para que una aplicación creada con IA lance un chatbot podría ser el que vemos a continuación. El texto en cursiva y fondo amarillo deberemos modificarlo según nuestros intereses:
Añade el texto siguiente: «texto que queremos añadir poniendo un […] por cada campo que deba rellenar el usuario«.
Sustituye cada […] por un campo de texto para que el usuario introduzca valores. Después, añade un botón que abra una pestaña nueva para pasarle un prompt a la IA: «https://grok.com/?q=PROMPT» donde PROMPT es el texto anterior colocando el valor de los campos introducidos por el usuario en […].
Un ejemplo completo (creación de la app e inserción de chatbot) sería el siguiente:
Crea una aplicación en HTML, interactiva y responsiva que muestre información sobre los biomas terrestres más importantes.
Además, añade el texto siguiente: «Quiero saber a qué bioma pertenece el organismo […] y sus adaptaciones más relevantes al mismo«.
Sustituye cada […] por un campo de texto para que el usuario introduzca valores. Después, añade un botón que abra una pestaña nueva para pasarle un prompt a la IA: «https://grok.com/?q=PROMPT» donde PROMPT es el texto anterior colocando el valor de los campos introducidos por el usuario en […].
Hemos usado Claude para esta aplicación y después de unos cuantos prompts adicionales con indicaciones de mejora, obtenemos la siguiente aplicación: Biomas terrestres.
Podemos ver más ejemplos con los siguientes programas:
Multiprompt: Es una aplicación capaz de abrir y enviar el prompt a todos los chatbots que lo permiten, además copia el prompt en el portapapeles para pegarlo en los chatbots a los que no se les puede pasar mediante URL.
Calendario ODS: Es un calendario con fechas de las Naciones Unidas relacionadas con los ODS. Al seleccionar una fecha concreta en la parte inferior, se pueden crear actividades mediante IA, previa selección del chatbot deseado.
Nota 1: Grok destaca sobre los demás chatbots, ya que proporciona respuestas de forma automática sin necesidad de pulsar el botón “Enviar” y permite el acceso sin requerir autenticación (a diferencia de algunos de los otros que sí la solicitan).
Nota 2: Si queremos, podemos diferenciar el texto que verá el usuario del prompt que se le pasa a la IA de forma parecida a cómo se ha implementado en el escenario 2.
Escenario 2: Insertar el chatbot en un recurso HTML ya existente
Si queremos añadir los chatbots a través de un editor HTML como el que tienen Google Sites, Moodle, eXeLearning o WordPress, el prompt para insertar el código del chatbot deberá ser diferente:
Necesito desarrollar un fragmento HTML autónomo para implementar en un editor HTML existente. El código debe omitir las etiquetas estructurales (<html>, <head>, <body>, <style>) y utilizar exclusivamente HTML básico con estilos en línea y scripts embebidos en el mismo bloque. Es necesario aplicar técnicas de encapsulación CSS para garantizar que los estilos afecten únicamente al fragmento generado, manteniendo la integridad del resto de la página donde se inserte.
Texto que verá el usuario: «texto que queremos que vea el usuario poniendo un […] por cada campo que deba rellenar». PROMPT: «texto que queremos pasarle al chatbot (puede ser el mismo que verá el usuario o no) poniendo un […] por cada campo de los que ha rellenado el usuario».
En el lugar de los corchetes habrá una entrada de texto para que el usuario escriba los datos que se le piden. Una vez ha respondido, un botón hace que se abra la pestaña: «https://grok.com/?q=PROMPT». Sustituye PROMPT por el prompt anterior y los corchetes que contiene […] por los valores que ha puesto el usuario en los campos de texto.
Aspecto: – Añade un borde fino redondeado. – No pongas título.
Veamos un ejemplo. Supongamos que tenemos un recurso sobre literatura donde queremos que los estudiantes puedan comparar entre dos de los autores. El prompt anterior sería:
Necesito desarrollar un fragmento HTML autónomo para implementar en un editor HTML existente. El código debe omitir las etiquetas estructurales (<html>, <head>, <body>, <style>) y utilizar exclusivamente HTML básico con estilos en línea y scripts embebidos en el mismo bloque. Es necesario aplicar técnicas de encapsulación CSS para garantizar que los estilos afecten únicamente al fragmento generado, manteniendo la integridad del resto de la página donde se inserte.
Texto que verá el usuario: «¿Qué autores [Autor 1] y [Autor 2] deseas comparar literariamente?». PROMPT: «Escribe un análisis comparativo entre [Autor 1] y [Autor 2] considerando:
Contexto histórico y social en que vivieron y su impacto en sus obras.
Temas recurrentes en su producción literaria.
Estilo narrativo y recursos literarios característicos.
Obras más representativas y su relevancia en la literatura.
Similitudes y diferencias notables entre ambos autores.
Legado e influencia en autores posteriores.
Analiza cada aspecto con ejemplos concretos de sus obras para fundamentar tus observaciones.»
En el lugar de los corchetes habrá una entrada de texto para que el usuario escriba los datos que se le piden. Una vez ha respondido, un botón, hace que se abra la pestaña: «https://grok.com/?q=PROMPT». Sustituye PROMPT por el prompt anterior y los corchetes que contiene […] por los valores que ha puesto el usuario en los campos de texto.
Aspecto: – No pongas título. – Añade un borde fino redondeado. – Todo debe aparecer en la misma línea.
Fijémonos en que el texto que aparece al usuario es muy diferente del prompt que finalmente se envía al chatbot. Puedes comprobarlo aquí:
¿Qué autoresydeseas comparar literariamente?
En Google Sites, debemos abrir en modo edición la página donde lo queramos insertar y pulsar en la parte derecha del editor: Insertar > Insertar > Insertar código. Con Google Sites también funcionará el primer escenario descrito antes sobre la creación de la aplicación desde cero.
¿Qué significa «activar la IA» en recursos educativos?
Significa integrar un chatbot de inteligencia artificial (IA), como Grok, ChatGPT, Claude, etc., directamente en aplicaciones o recursos educativos existentes (creados con herramientas como HTML, Google Sites, eXeLearning o Moodle). Esto permite que la IA realice tareas específicas basándose en las instrucciones que le proporcionamos (mediante un «prompt») y, opcionalmente, en información que el usuario introduzca. Esta técnica se conoce como Vibe Coding y amplía las posibilidades de lo que se puede hacer con estos recursos al incorporar la capacidad de procesamiento de la IA.
¿Cómo se pasa un «prompt» a un chatbot desde una aplicación o recurso?
Se pasa un «prompt» a un chatbot utilizando un formato de URL específico para cada plataforma. La mayoría de los chatbots admiten una sintaxis donde se añade ?q={PROMPT} a su URL base, reemplazando {PROMPT} por el texto de la instrucción que queremos dar a la IA. Por ejemplo, para ChatGPT, el formato sería https://chatgpt.com/?q={PROMPT}. Sin embargo, no todos los chatbots (como Gemini o DeepSeek) admiten este tipo de URL directa. Es importante notar que, si bien algunos chatbots (como Grok) pueden comenzar a procesar la respuesta automáticamente, otros (como ChatGPT) requieren que el usuario presione el botón «enviar» en el chat una vez que se abre la ventana.
¿Qué es el «Vibe Coding»?
El «Vibe Coding» es la técnica mencionada en el contexto de activar la IA en recursos educativos. Se refiere a la acción de dar instrucciones a la inteligencia artificial (IA) para que realice acciones dentro de nuestros programas o recursos. Esencialmente, se trata de «codificar» el comportamiento deseado de la IA a través de los prompts que se le pasan, integrándola en la funcionalidad de la aplicación o recurso educativo.
¿Se puede incluir información proporcionada por el usuario en el prompt que se pasa a la IA?
Sí, es posible y muy útil. La técnica permite que el usuario introduzca información específica (llamada «parámetros») a través de campos de texto dentro de la aplicación o recurso educativo. Esta información introducida por el usuario se puede incorporar dinámicamente al «prompt» antes de pasárselo al chatbot. Esto personaliza la consulta a la IA basándose en las necesidades o entradas del usuario, haciendo que el recurso sea más interactivo y adaptable.
¿Cuál es la diferencia al crear una aplicación con un chatbot desde cero en comparación con insertarlo en un recurso HTML existente?
Al crear una aplicación desde cero, se puede dar una instrucción más general a la IA para que genere el código HTML completo de la aplicación, incluyendo la funcionalidad del chatbot. Por ejemplo, se puede pedir que cree una aplicación HTML sobre un tema y que además incluya campos de texto para el usuario y un botón que active un chatbot con un prompt basado en la entrada del usuario.
Si se quiere insertar la funcionalidad del chatbot en un recurso HTML ya existente (como en Google Sites, Moodle o eXeLearning), la instrucción a la IA debe ser diferente. Se le debe especificar que genere únicamente el fragmento de código HTML necesario para la utilidad del chatbot, sin incluir etiquetas como <html>, <head>, <body> y <style>.
El método científico es la base del conocimiento empírico y permite desarrollar investigaciones rigurosas que validan o refutan teorías mediante la experimentación. En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) ofrece herramientas que facilitan el diseño y ejecución de experimentos, optimizando procesos y mejorando la calidad de los datos recopilados. Además, la IA permite automatizar análisis de datos, modelar predicciones y mejorar la replicabilidad de los experimentos. Este artículo explora cómo utilizar IA para guiar a estudiantes y docentes en la elaboración de diseños experimentales siguiendo el método científico.
La importancia de estructurar el diseño experimental
La investigación científica requiere un diseño experimental bien estructurado que asegure resultados válidos y reproducibles. Para ello, es fundamental definir:
Hipótesis: Enunciado que se quiere probar o refutar. Una buena hipótesis es clara, específica y basada en antecedentes teóricos o empíricos.
Variables:
Independiente: Factor manipulado en el experimento.
Dependiente: Resultado medido en respuesta a la variable independiente.
Controladas: Factores que se mantienen constantes para evitar sesgos y garantizar que los resultados se deban exclusivamente a la manipulación de la variable independiente.
Grupo de control y experimental: El primero sirve de referencia, mientras que en el segundo se manipula la variable independiente para evaluar su efecto.
Método de recolección de datos: Instrumentos y técnicas de medición que aseguren precisión y fiabilidad en la obtención de datos.
Análisis de resultados: Interpretación estadística de los datos obtenidos, comparando las diferencias entre el grupo de control y el experimental.
Con IA, estos elementos pueden ser organizados y optimizados de manera automática, ayudando a estructurar mejor los experimentos. Además, la IA puede sugerir ajustes en las metodologías, detectar patrones en los datos y mejorar la visualización de resultados.
Aplicación del prompt en el diseño experimental
El prompt «Diseño experimental siguiendo el método científico» está diseñado para guiar al usuario paso a paso en la creación de un experimento riguroso. La IA asume el rol de una investigadora experta en falsar hipótesis y sigue un procedimiento estructurado:
Pregunta el objeto de investigación: Antes de sugerir un diseño experimental, la IA necesita conocer el tema de estudio y el problema científico a abordar.
Indaga sobre el contexto de la investigación: Se solicita información adicional para comprender mejor el experimento, incluyendo antecedentes y posibles aplicaciones prácticas.
Genera un diseño experimental que incluye:
Hipótesis clara y fundamentada.
Definición precisa de las variables independientes, dependientes y controladas.
Selección del grupo de control y experimental.
Determinación del número de réplicas necesarias para garantizar la validez y confiabilidad del estudio.
Procedimiento detallado con materiales, reactivos y equipos necesarios para la ejecución del experimento.
Solicita ajustes: Antes de finalizar, la IA verifica con el usuario si hay modificaciones necesarias, permitiendo personalizar el experimento según necesidades específicas.
Entrega un informe detallado, justificando cada paso y su relevancia en la falsabilidad de la hipótesis, incluyendo recomendaciones para mejorar la precisión de los datos.
Propone herramientas analíticas: La IA sugiere métodos estadísticos para el análisis de los datos obtenidos, ayudando a la interpretación de resultados y elaboración de conclusiones fundamentadas.
Este enfoque permite que los estudiantes desarrollen experimentos bien estructurados, minimizando errores comunes y fomentando el pensamiento crítico. También facilita la automatización del procesamiento de datos, reduciendo el tiempo de análisis y mejorando la presentación de los hallazgos.
Beneficios para el profesorado y el alumnado
El uso de IA en diseño experimental tiene varios beneficios:
Optimización del tiempo: Automatiza tareas como la identificación de variables, la generación de procedimientos y el análisis de datos.
Mayor rigurosidad: Reduce sesgos, asegura la validez de los experimentos y permite realizar revisiones constantes del diseño.
Personalización: Se adapta al nivel educativo del usuario, permitiendo generar experimentos accesibles tanto para principiantes como para investigadores avanzados.
Fomento del pensamiento crítico: Ayuda a los estudiantes a comprender mejor el proceso científico, su estructura y aplicación en la resolución de problemas.
Mejora en la presentación de resultados: La IA puede generar gráficos, tablas comparativas y análisis detallados que faciliten la interpretación de los datos obtenidos.
Mayor replicabilidad: Al permitir la automatización de algunos procesos, se facilita la replicación de experimentos y la verificación de resultados en diferentes contextos.
Reflexión final
Integrar la inteligencia artificial en el diseño experimental es una estrategia que fortalece la metodología científica en el aula y en el ámbito profesional. Permite a los estudiantes no solo seguir el método científico, sino también comprender su importancia en la generación de conocimiento y su aplicación en diversos campos de estudio. La IA no solo actúa como una guía en la estructuración de experimentos, sino que también mejora el análisis de datos, optimiza la interpretación de resultados y fomenta una actitud crítica en la validación de hipótesis.
El prompt «Diseño experimental siguiendo el método científico» es una herramienta que docentes y alumnos pueden utilizar para estructurar investigaciones de manera eficaz y rigurosa. Su uso puede transformar la enseñanza de las ciencias, proporcionando a los estudiantes una experiencia más inmersiva y significativa en el proceso de investigación.
El pensamiento crítico es una habilidad esencial en el aprendizaje, ya que permite a los estudiantes analizar información, evaluar argumentos y tomar decisiones fundamentadas. Sin embargo, su enseñanza suele depender de la participación activa del alumnado, lo que puede resultar desafiante. La inteligencia artificial ofrece nuevas oportunidades para fortalecer el desarrollo del pensamiento crítico en el aula, y uno de los prompts más interesantes para este fin es el método de los 3 expertos.
¿Qué es el método de los 3 expertos?
El prompt Los 3 expertos permite generar una discusión entre tres personajes ficticios que representan diferentes perspectivas sobre un tema. Cada uno de ellos defiende su postura basándose en argumentos sólidos y referencias. Esta dinámica permite a los estudiantes analizar distintas opiniones antes de formular su propia conclusión.
El proceso consta de varias fases:
Elección del tema: El docente selecciona un tema relevante para la asignatura y el nivel educativo.
Definición de los perfiles de los expertos: Cada «experto» representa una posición o un enfoque diferente.
Generación del debate: La IA crea una conversación entre los tres expertos.
Análisis por parte del alumnado: Los estudiantes evalúan los argumentos presentados.
Conclusión y reflexión: Se formula una opinión informada tras examinar los puntos de vista.
Debate en el aula: Se promueve una discusión en grupo basada en los argumentos proporcionados por los expertos.
Investigación adicional: Se alienta a los estudiantes a buscar información complementaria para fortalecer sus propias posiciones.
Aplicaciones educativas
El método de los 3 expertos puede aplicarse en diferentes áreas del conocimiento:
Ciencias sociales y filosofía: Debate sobre dilemas éticos o políticos.
Ciencias naturales: Discusión sobre temas como el cambio climático o la energía nuclear.
Literatura: Análisis de interpretaciones sobre un texto y sus implicaciones culturales.
Historia: Diferentes perspectivas sobre un evento histórico y sus consecuencias.
Matemáticas y lógica: Evaluación de diferentes enfoques para resolver problemas complejos.
Economía y negocios: Discusión sobre estrategias financieras y políticas económicas.
Rol del docente y de la IA
El docente tiene la responsabilidad de:
Elegir el tema y definir los perfiles de los expertos.
Guiar el análisis de los argumentos.
Fomentar la participación del alumnado en la discusión.
Incluir actividades de síntesis que permitan a los estudiantes consolidar sus aprendizajes.
Motivar a los alumnos a desarrollar habilidades de argumentación y contraargumentación.
Por su parte, la IA genera las intervenciones de los expertos y proporciona diversidad de argumentos, ayudando a ampliar la perspectiva del alumnado. Además, puede ofrecer resúmenes estructurados y preguntas clave para orientar la reflexión.
Beneficios del método
Desarrolla habilidades críticas: Los estudiantes aprenden a evaluar información de forma objetiva.
Mejora la argumentación: Se refuerzan habilidades de debate y pensamiento estructurado.
Fomenta la investigación: Motiva a los estudiantes a profundizar en los temas y buscar múltiples fuentes.
Promueve el aprendizaje activo: Los alumnos interactúan con información de forma más dinámica.
Fortalece la autonomía del aprendizaje: Los estudiantes desarrollan estrategias de análisis independiente.
Incrementa la capacidad de detectar sesgos: Al evaluar múltiples perspectivas, los estudiantes aprenden a identificar falacias y argumentos débiles.
Estimula la creatividad: El análisis de múltiples puntos de vista incentiva la formulación de soluciones innovadoras.
Estrategias para implementar el método de los 3 expertos en el aula
Plantear preguntas abiertas: Formule preguntas que permitan diferentes puntos de vista y análisis.
Uso de mapas conceptuales: Los estudiantes pueden visualizar los argumentos de cada experto y sus interrelaciones.
Trabajo colaborativo: Se pueden formar grupos en los que cada estudiante adopte el papel de un experto y defienda su posición.
Presentación de conclusiones: Cada grupo o estudiante debe presentar un resumen de las ideas discutidas, justificando sus propias conclusiones.
Uso de rúbricas de evaluación: Establecer criterios para valorar la calidad de los argumentos y la profundidad del análisis.
Conclusión
El método de los 3 expertos es una valiosa herramienta para fomentar el pensamiento crítico con inteligencia artificial. Su aplicación en el aula permite enriquecer la discusión académica y preparar mejor a los estudiantes para enfrentar información compleja con una mirada analítica. Al integrar este modelo con estrategias pedagógicas activas, se potencia la capacidad de los alumnos para cuestionar, reflexionar y construir conocimiento de manera fundamentada y rigurosa.
La gamificación o ludificación es una estrategia educativa que permite aumentar la motivación y el compromiso del alumnado a través de la incorporación de elementos propios del juego en el proceso de enseñanza-aprendizaje. El prompt ‘Planificar una unidad didáctica gamificada’ está diseñado para guiar a los docentes en la creación de una unidad gamificada completa, incluyendo la definición de objetivos, diseño de actividades, evaluación y establecimiento de sistemas de recompensa.
Importancia de la planificación gamificada
Este prompt facilita el diseño estructurado de una unidad didáctica gamificada, asegurando que los docentes puedan integrar elementos de juego sin perder de vista los objetivos pedagógicos. Permite adaptar la experiencia según las características del alumnado y maximizar el aprendizaje de manera atractiva.
Estructura del prompt
Este prompt establece una serie de preguntas clave para que el docente defina los aspectos fundamentales de su unidad didáctica gamificada. Las preguntas se presentan de manera secuencial y requieren respuestas concisas antes de avanzar en el diseño. Estas son:
Definir el tema de la unidad: Se solicita una breve descripción del tema a tratar.
Determinar el nivel educativo y la edad de los estudiantes: Esto permite adaptar la ludificación a las características del grupo.
Establecer la duración de la unidad: Se pregunta cuántas semanas o sesiones se destinarán a la unidad.
Fijar objetivos de aprendizaje: Se solicita la enumeración de al menos tres objetivos específicos.
Definir las actividades principales: El docente describe las actividades gamificadas que incluirá en la unidad.
Decidir la evaluación: Se pregunta sobre los métodos de evaluación y retroalimentación.
Integrar mecánicas de juego: El prompt ayuda a incorporar elementos como puntos, insignias, niveles o narrativas.
Definir las recompensas e incentivos: Se especifican estrategias para motivar a los estudiantes.
Decisiones del docente y de la IA
En la planificación de una unidad didáctica gamificada con IA, es importante distinguir qué decisiones recaen en el docente y cuáles pueden ser delegadas a la inteligencia artificial:
Decisiones del docente:
Selección del tema y objetivos de aprendizaje.
Elección de las mecánicas de juego y la narrativa.
Diseño de las actividades y su relación con el contenido curricular.
Criterios de evaluación y formas de retroalimentación.
Decisiones de la IA:
Personalización del aprendizaje en función del desempeño del alumnado.
Ajuste de la dificultad de los desafíos según el progreso.
Generación de informes automáticos sobre la evolución del estudiante.
Sugerencia de estrategias de motivación adaptadas a cada perfil.
Conclusión
El uso de este prompt permite a los docentes diseñar unidades didácticas gamificadas de manera estructurada, asegurando una experiencia de aprendizaje motivadora y efectiva. Gracias a la integración de la inteligencia artificial, la ludificación puede ser más flexible y adaptativa, beneficiando tanto a estudiantes como a docentes.
Preguntas Frecuentes sobre la Planificación de Unidades Didácticas Gamificadas con IA
¿Qué es la gamificación en el contexto educativo y por qué es importante su planificación? La gamificación, también conocida como ludificación, es una estrategia educativa que busca aumentar la motivación y el compromiso del alumnado incorporando elementos propios de los juegos en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Planificar una unidad didáctica gamificada es importante porque permite integrar estos elementos de manera estructurada, asegurando que los objetivos pedagógicos se mantengan como prioridad mientras se crea una experiencia de aprendizaje atractiva y efectiva. Una buena planificación asegura que la gamificación no sea un mero adorno, sino una parte integral del aprendizaje.
¿Qué pasos clave debe seguir un docente al planificar una unidad didáctica gamificada, según este texto? El texto propone una serie de pasos secuenciales para planificar una unidad didáctica gamificada. Primero, el docente debe definir el tema de la unidad. Luego, debe determinar el nivel educativo y la edad de los estudiantes para adaptar la gamificación. A continuación, debe establecer la duración de la unidad y fijar objetivos de aprendizaje específicos. El siguiente paso es definir las actividades principales que se utilizarán y la forma en que se evaluará el aprendizaje y se proporcionará retroalimentación. Finalmente, el docente debe integrar mecánicas de juego, como puntos, insignias, niveles o narrativas, y definir las recompensas e incentivos para motivar a los estudiantes.
¿Qué tipo de decisiones debe tomar el docente al diseñar una unidad gamificada con IA, y cuáles pueden ser delegadas a la IA? El docente es responsable de tomar decisiones clave como la selección del tema y los objetivos de aprendizaje, la elección de las mecánicas de juego y la narrativa, el diseño de las actividades y su relación con el contenido curricular, y los criterios de evaluación y retroalimentación. En cambio, la inteligencia artificial puede encargarse de la personalización del aprendizaje según el desempeño del alumnado, ajustar la dificultad de los desafíos, generar informes automáticos sobre la evolución del estudiante y sugerir estrategias de motivación adaptadas a cada perfil.
¿Cómo puede la IA ayudar a personalizar la experiencia de aprendizaje gamificada? La IA puede personalizar la experiencia de aprendizaje gamificada de varias maneras. Puede adaptar el nivel de dificultad de los desafíos en función del progreso de cada estudiante, ofrecer recomendaciones y estrategias de motivación personalizadas, y ajustar el ritmo del aprendizaje para adecuarse a las necesidades individuales. La IA también puede generar informes detallados que permiten tanto a los estudiantes como a los docentes seguir el progreso de cada alumno.
¿Qué tipo de mecánicas de juego son sugeridas en el texto para integrar en una unidad didáctica gamificada? El texto menciona varias mecánicas de juego que pueden ser integradas, como la asignación de puntos por logros, la entrega de insignias como reconocimiento, la estructuración del contenido en niveles para dar sensación de progreso, y la creación de una narrativa o historia que envuelva el contenido de aprendizaje. Estas mecánicas añaden un elemento lúdico que puede aumentar el compromiso de los alumnos.
¿Qué importancia tiene la definición de recompensas e incentivos en el contexto de una unidad didáctica gamificada? La definición de recompensas e incentivos es fundamental en una unidad didáctica gamificada porque estos elementos sirven para mantener la motivación del estudiante. Al establecer claramente cómo los estudiantes pueden obtener recompensas o incentivos, se refuerza su participación activa en las actividades y se les anima a alcanzar los objetivos de aprendizaje. Las recompensas pueden ser virtuales, como insignias o puntos, o físicas, como reconocimiento o privilegios.
¿Cómo asegura la estructura del prompt mencionado en el texto una planificación efectiva de la unidad gamificada? El prompt estructura la planificación de la unidad gamificada a través de una serie de preguntas clave que deben ser respondidas en secuencia. Estas preguntas cubren todos los aspectos esenciales de la unidad, desde la definición del tema hasta la evaluación y la integración de mecánicas de juego. Esta estructura guiada asegura que los docentes consideren todos los elementos importantes y construyan una unidad gamificada completa, coherente y efectiva.
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.
«El profesor que no existía» es una novela publicada el 14 de mayo de 2025 por Juan José de Haro, creada en colaboración con Claude, una IA de Anthropic. Presenta tres dimensiones: la narrativa sobre Gabriel Vega (un profesor digital en un instituto), una banda sonora que acompaña cada capítulo, y una dimensión interactiva donde el personaje existe como IA en ja.cat/gabrielvega. La obra cuestiona los límites entre lo real y lo simulado, la memoria, la identidad y el futuro de la enseñanza.
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