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Cómo crear mini-aplicaciones educativas con Claude

Claude es un chatbot de inteligencia artificial, similar a ChatGPT, con el que pueden crearse aplicaciones de forma sencilla. No es necesario contar con conocimientos de programación, lo que lo hace accesible para cualquier persona. Es importante tener en cuenta que las aplicaciones que se soliciten a Claude deben ser simples y específicas. Además, puede utilizarse con la versión gratuita, lo que lo convierte en una herramienta abierta a todos.

Crear una aplicación con Claude

  1. Iniciar la creación de la aplicación: Indica que deseas crear una aplicación del tipo que prefieras. Proporciona instrucciones claras, ya sea de forma general o con detalles específicos. Claude generará automáticamente un artefacto (una mini-aplicación web), escribirá el código y te mostrará el resultado al finalizar.
  2. Ajustar la aplicación: Si el resultado no cumple con tus expectativas (algo que puede ocurrir con frecuencia), describe los problemas de manera detallada, como lo harías con una persona. Claude ajustará la aplicación y generará una nueva versión basada en tus indicaciones. Si aparece algún error, simplemente lo tienes que copiar y pegar en el chat sin dar ninguna explicación, Claude sabrá lo que hacer.

Limitaciones de las aplicaciones creadas con Claude

Hay varios aspectos que deberemos tener en cuenta cuando hagamos una aplicación:

  • Claude no puede hacer proyectos muy complejos, han de ser proyectos concretos y no muy extensos.
  • No se pueden añadir imágenes a las aplicaciones.
  • No dispone de acceso a Internet.
  • Normalmente, es necesaria la iteración. A menudo, las primeras versiones de una aplicación no funcionan correctamente o no cumplen las expectativas. Es necesario un proceso iterativo con Claude para corregir errores y ajustar el funcionamiento.

Opciones para compartir la aplicación

  1. Como enlace directo a Claude. Es el método más sencillo.
    • Utiliza el botón Publish para generar una URL que permita acceder directamente a la aplicación.
    • El alumnado podrá usar la aplicación, que se encuentra en la web de Claude, sin necesidad de iniciar sesión ni proporcionar datos personales.
    • Si realizas modificaciones, deberás volver a publicar para generar un nuevo enlace.
  2. Copiando y pegando el código del artefacto
    • Ciertos lugares, como Google Sites, permiten la inserción del código generado por Claude. Más abajo se explica el proceso concreto para este caso.
  3. Como archivo descargable. Indica en el prompt que deseas la aplicación en formato HTML.
    • Una vez ha sido generada la mini-aplicación, descárgala con el botón Download to file.
    • Distribución del archivo: Puedes compartir el archivo como adjunto mediante Drive, Classroom, correo electrónico, etc.
    • Inserción en páginas web: El archivo puede ser incluido en blogs, Moodle, eXeLearning, entre otros.
      Para más información sobre cómo usarlo en eXeLearning, consulta: Cómo añadir recursos interactivos creados con Claude a eXeLearning.

Insertar el artefacto en Google Sites

  1. Para poder incorporar nuestra aplicación a Google Sites deberemos pedirle que nos la haga en HTML.
  2. A continuación, pulsamos el botón Code (aparecerá el código fuente del artefacto) y después los copiamos con el botón copiar de la parte inferior:

2. En el modo edición de Google Sites pulsamos en el menú lateral sobre la opción Insertar > Insertar código > Siguiente > Insertar. La mini-aplicación aparecerá en nuestra web y le podremos dar el tamaño que queramos.

Pasos a seguir para insertar una aplicación en Google Sites
La aplicación una vez insertada

Aplicaciones de ejemplo

Presentamos a continuación varios ejemplos dando detalles sobre el proceso seguido, ya que es importante saber que no es inmediato, sino que normalmente requiere cierta iteración, detallando lo que no funciona correctamente, así como aspectos que queremos añadir o modificar.

Ejemplo 1: Presentación para crear mini-aplicaciones hecha por Claude

El prompt inicial fue muy general, lo que se hizo a propósito para dejar libertad a Claude y así poder ver si nos habíamos dejado algo en el tintero:

Quiero hacer una presentación para enseñar a hacer aplicaciones educativas con Claude. ¿Puedes ayudarme?

El texto generado por Claude fue modificado en un procesador de textos y, una vez revisado, le pedimos que generara una presentación con el contenido definitivo.

Quiero que me ayudes a hacer una presentación en HTML, ¿me la puedes hacer?
[Texto completo que tendrá la presentación]

En este momento, Claude hizo un artefacto, aunque no obtuvimos un buen resultado en el primer intento, por lo que hubo que indicarle ajustes específicos, como añadir botones para avanzar y retroceder entre las diapositivas.

Además, intentamos incluir una aplicación funcional como ejemplo en medio de la presentación, pero Claude no fue capaz de hacerlo. Es importante tener en cuenta las limitaciones de la herramienta y centrarse en proyectos simples. Si detectamos que Claude no puede realizar un proyecto complejo en su totalidad, es preferible dividirlo en partes más pequeñas y manejables.

Acceso al artefacto.

Ejemplo 2: simulador de tiro parabólico

El prompt usado fue:

Quiero enseñar a mis alumnos de bachillerato el tiro parabólico. Crea una aplicación llamativa e interactiva en HTML para que lo puedan entender y practicar

A continuación, se le pidió que la trayectoria quedara reflejada en el gráfico, ya que no aparecía:

Quiero que la trayectoria sea visible con una línea

Al ejecutar el programa, se generó un error que fue copiado y pegado en el chat tal como apareció. No fue necesario revisar el código, ya que Claude se encarga de corregirlo, lo que nos permitió obtener la aplicación final.

Enlace a la aplicación.

Ejemplo 3: ecuaciones de segundo grado

El prompt inicial ha sido:

Quiero que hagas una aplicación para resolver ecuaciones de 2º grado en la ESO. Hazla en HTML. La aplicación debe explicar cómo se resuelve y permitir que el alumno practique

Le pedí que llevase un control de los aciertos:

Lleva la cuenta de las ecuaciones correctas e incorrectas

La visualización de la fórmula para resolver la ecuación no era buena, ya que estaba hecha con texto, por lo que se lo dije:

Quiero que la fórmula x = (-b ± √(b² – 4ac)) / (2a) se vea correctamente

Por último, le pedí que no hubiera soluciones complejas, porque no forma parte del curriculo de la ESO y algún detalle más que aparece en el prompt:

La solución no puede ser compleja, por lo tanto, añade una opción para el caso que no tenga solución. Además, haz que la puntuación se actualice solo si la solución ha cambiado desde la última vez. Quita también las flechas de incremento y decremento

Acceso a la aplicación.

Ejemplo 4: simulador de evolución natural

El prompt inicial ha sido:

Haz una aplicación interactiva en HTML que permita a los estudiantes de 4º de ESO comprender la teoría de la evolución. Debe que tener parámetros para modificar

El programa no funcionó y generó un error, que se copió y pegó en el chat para que Claude lo solucionara por sí mismo.

Una vez corregido, se le solicitó añadir una explicación en la aplicación sobre su funcionamiento, ya que no quedaba claro.

Incluye explicaciones sobre su interpretación

El programa volvió a fallar durante la ejecución, igual que en veces anteriores, se copió el mensaje de error y se pegó en el chat, tras lo cual se obtuvo la aplicación final.

Acceso directo a la aplicación.

Ejemplo 5: línea de tiempo de la historia de Roma

Prompt inicial:

Haz una línea de tiempo interactiva en HTML sobre la historia de Roma. El objetivo es que los alumnos puedan aprender

Hemos dado por buena la línea de tiempo tal como ha sido hecha (pulsando sobre una fecha en particular se mostrará información adicional).

Acceso directo a la aplicación.

Conclusiones

El mayor problema no es el hacer las aplicaciones, aunque en ocasiones es necesario insistir para obtener el resultado deseado. Lo importante es conocer esta herramienta y aprovecharla para añadir pequeñas aplicaciones que puedan simplificar y hacer más atractivas ciertas partes de la materia.

Sin embargo, es decisivo ser conscientes de las limitaciones de la herramienta y diseñar proyectos manejables. Dividir un proyecto grande en partes más pequeñas o ajustar expectativas puede marcar la diferencia al trabajar con Claude.

Para los usuarios de eXeLearning, puede resultar útil consultar: Cómo añadir recursos interactivos creados con Claude a eXeLearning.

Animo a los docentes a experimentar con estas herramientas y a incorporar pequeñas aplicaciones en sus clases. Incluso las ideas más simples pueden enriquecer la experiencia de aprendizaje y motivar a los alumnos.

Nota: Nivel 1 en el Marco para la integración de la IA generativa

Pódcast sobre el artículo creado con IA


Preguntas frecuentes sobre la creación de mini-aplicaciones educativas con Claude

¿Qué es Claude y cómo se puede usar para crear mini-aplicaciones educativas?

Claude es una herramienta de inteligencia artificial que permite crear mini-aplicaciones web de manera sencilla, incluso sin tener conocimientos avanzados en programación. Se le pueden dar instrucciones en lenguaje natural (como si se hablara con una persona) para que genere el código necesario y el resultado final. Estas aplicaciones pueden incluir simuladores, calculadoras interactivas o líneas de tiempo. Claude se centra en proyectos sencillos y manejables.

¿Cómo es el proceso general para crear una mini-aplicación con Claude?

El proceso general consiste en:

  1. Indicar a Claude el tipo de aplicación que se desea crear, proporcionando instrucciones que no tienen que ser necesariamente muy detalladas.
  2. Claude genera automáticamente el código y muestra el resultado.
  3. Si la aplicación no funciona correctamente, se explican los problemas para que genere una nueva versión.
  4. Finalmente, se puede publicar la aplicación para que otros la utilicen o descargarla como archivo HTML.

¿Es necesario tener experiencia en programación para usar Claude?

No, no es necesario tener experiencia en programación. Claude está diseñado para ser utilizado por cualquier persona, incluso sin conocimientos técnicos. La comunicación con Claude es a través de lenguaje natural, lo que facilita la creación de aplicaciones de manera intuitiva. Aunque Claude genera el código, a veces requiere ajustes y correcciones mediante indicaciones adicionales al chat.

¿Cómo se pueden compartir las mini-aplicaciones creadas con Claude?

Las mini-aplicaciones creadas con Claude se pueden compartir de las siguientes maneras:

  • Enlace directo: Se obtiene un enlace usando el botón «Publish» que no requiere inicio de sesión para acceder a la aplicación.
  • Copiando el código del artefacto. En sitios que lo permitan (como Google Sites) es posible copiar y pegar directamente el código de la aplicación.
  • Archivo descargable: Se puede pedir a Claude que genere la aplicación en formato HTML para descargarla y compartirla por correo electrónico, Drive, etc.
  • Objeto incrustado: El archivo HTML se puede incrustar en una página web, Moodle o eXeLearning.

¿Qué tipo de aplicaciones educativas se pueden crear con Claude?

Claude permite crear una variedad de aplicaciones educativas sencillas y prácticas, donde el límite es la imaginación del docente, como:

  • Simuladores de fenómenos físicos (por ejemplo, tiro parabólico).
  • Calculadoras y solucionadores de problemas matemáticos (por ejemplo, ecuaciones de segundo grado).
  • Simulaciones de procesos biológicos o naturales (por ejemplo, evolución).
  • Líneas de tiempo históricas interactivas.

Es importante enfocar los proyectos en funcionalidades específicas y evitar la complejidad.

¿Cuáles son las principales limitaciones de Claude al crear aplicaciones?

Claude puede tener dificultades para crear aplicaciones complejas. Por eso, es recomendable dividir proyectos grandes en partes más pequeñas o simplificar las expectativas. Además, a menudo se requiere una comunicación iterativa con Claude para corregir errores y ajustar el funcionamiento de las aplicaciones.

¿Qué papel juega la iteración y la comunicación con Claude en el proceso de creación?

La iteración y la comunicación con Claude son fundamentales. A menudo, las primeras versiones de una aplicación no funcionan correctamente o no cumplen con las expectativas. Es necesario explicar los problemas a Claude de forma clara y precisa para que genere nuevas versiones. El proceso es similar a trabajar con una persona: se dan indicaciones y se reciben resultados que se mejoran paso a paso.

¿Cómo se pueden integrar las aplicaciones creadas con Claude en plataformas educativas como Moodle o eXeLearning?

Las aplicaciones creadas con Claude se pueden integrar en plataformas educativas de varias formas. Si se pide a Claude que genere la aplicación en formato HTML, el archivo resultante se puede descargar y luego incrustar directamente en páginas web, Moodle, eXeLearning, entre otros. Esto permite incorporar actividades interactivas en los cursos.

(FAQ generada con NotebookLM)

¿Qué IA me conviene? Comparativa de chatbots gratuitos

Hemos analizado una serie de características de los chatbots más populares. No es un estudio detallado y sistemático con docenas de parámetros, sino simplemente algunas de las características que un servidor aprecia más en un chatbot.

Los chatbots examinados han sido:

Tras la tabla se proporciona un enlace a una página de Claude donde podremos modificar la importancia de diferentes características para obtener la IA más útil para cada uno. Más adelante se hace una pequeña discusión de cada una de las características observadas y, por último, se proporciona una ficha de cada una de las diferentes IA.

Tabla de comparación

Casi todos los chatbots constan de diferentes modelos con distintas capacidades, en esta tabla están representados únicamente los modelos que aparecen por defecto en las versiones gratuitas.

Están ordenados de mejor a peor resultado, pero esto es algo muy relativo, ya que cada característica la hemos contabilizado por igual (un punto para cada una de ellas), pero diferentes intereses y objetivos nos podrían llevar a dar diferentes pesos a cada una de ellas, con lo que también obtendríamos un orden diferente.

Debemos señalar que Qwen tiene una puntuación negativa en dos características de las que ya se han anunciado su incorporación, como la creación de imágenes y la conexión a Internet. Cuando esto suceda, según los parámetros que hemos utilizado, pasará al primer lugar, por delante de ChatGPT y Claude.

Selección de chatbot

Hemos hecho una aplicación con Claude donde se puede poner un peso a cada característica para ver qué chatbots son más apropiados.

Selector de chatbots gratuitos.

Generación de imágenes

Es la capacidad para generar imágenes, indicándolo directamente en el chat. Hay que destacar que en Qwen aparece un botón para generar imágenes no funcional, pero que indica que próximamente estará en funcionamiento.

En esta tarea destaca Grok, que hace imágenes muy realistas y con pocas limitaciones. Por el lado contrario está Gemini, que se niega a crear representaciones de personas, aunque estas sean inexistentes.

Compartir públicamente conversaciones

Es la posibilidad de poder compartir conversaciones completas. Gemini solo permite compartir respuestas individuales, pero no conversaciones. Claude permite compartir artefactos, que son aplicaciones o textos creados por la IA, lo cual es muy útil, pero no directamente conversaciones. Deepseek, Grok y Copilot no permiten compartir nada.

Hacer aplicaciones que ejecuta el mismo chatbot

Cuando se le pide un programa o aplicación a la IA, todas nos dan el código, pero solo Claude y Qwen son capaces de ejecutarlas. No ejecutan cualquier programa, sino únicamente los hechos con JavaScript (el lenguaje de las páginas web), por lo que, cuando deseemos probar lo que nos ha hecho, deberemos pedírselo en HTML. En el caso de Claude, podremos compartirlo públicamente, por lo que podremos utilizarlo para nuestras clases. En el caso de Qwen solo podremos verlo y, si nos interesa, descargarlo como página web.

ChatGPT permite ejecutar programas en Python, aunque de forma no interactiva (es decir, no podremos cambiar valores o parámetros), pero no en JavaScript, de forma que no podremos compartir aplicaciones.

Subir documentos de texto

Por curioso que parezca, hay chatbots a los que no les podemos subir ni un simple archivo de texto plano para que lo analicen, se trata de Copilot y Gemini. En el caso de Grok, esta opción queda para las cuentas de pago.

El resto de chatbots admite muchos tipos como DOCX, XLS, MD, PDF, etc. Los tipos son variables entre los diferentes chatbots, pero suelen admitir los más utilizados para su análisis.

Ver las imágenes de los PDF

La posibilidad de ver las imágenes contenidas en los PDF solo está disponible en Claude. El resto de los chatbots ignoran cualquier imagen que contenga y solo tienen en cuenta el texto. Esto es tremendamente importante si debemos trabajar con PDF que contengan imágenes relevantes, como esquemas, infografías, etc.

Aunque no está incluido en este trabajo, porque no es un chatbot genérico, sino especializado en documentos, NotebookLM también puede verlas.

Representación de fórmulas matemáticas

Es la capacidad de representar correctamente las fórmulas matemáticas, cosa que hacen todos, excepto Gemini. Esta IA utiliza texto para visualizar fórmulas, por lo que no es útil si trabajamos en materias que hacen un uso extensivo de ellas.

Fórmula para la resolución de una ecuación de 2º grado generada por Gemini.
La misma fórmula hecha por Claude.

Cálculos matemáticos exactos

En cualquier materia de ciencias son importantes cálculos precisos y exactos, eso solo se consigue si la IA realiza las operaciones utilizando un programa creado por ella misma. En el caso de ChatGPT lo hace con Python y Claude con JavaScript. Ambos nos aseguran que el resultado será correcto.

El resto de chatbots hace los cálculos «a mano», es decir, sin ningún apoyo computacional y para operaciones medianamente complejas el resultado será casi siempre erróneo.

Si trabajamos con cálculos matemáticos, es obligado utilizar ChatGPT o Claude.

Conexión a Internet

Para comprobar datos o noticias actuales que las IA desconocen, es necesaria una conexión a Internet para que puedan consultar páginas web. Claude, Qwen y Mistral no disponen de ningún tipo de conexión, el resto sí. Aunque, como pasaba con la generación de imágenes, Qwen dispone de un botón para buscar en Internet que indica que pronto estará disponible.

Problema de lógica

Esta es probablemente una de las características más importantes, ya que el nivel de razonamiento del cual disponga la IA determinará en gran parte la calidad de sus respuestas. Para ponerla a prueba, le hemos pedido a ChatGPT-o1 (el modelo más avanzado en la actualidad) que elaborase una prueba de lógica que fuese nueva. Aunque el tipo de problema no es nuevo (deducir características a partir de una serie de pistas), sí lo es la situación, por lo que la IA debe mostrar un buen nivel de lógica, división del trabajo en pasos sucesivos y comprensión del problema para llegar a la solución correcta.

Este tipo de prueba nos indica si serán capaces de seguir instrucciones complejas dándonos resultados de calidad.

Después de varias propuestas por parte de ChatGPT-o1, hemos seleccionado este problema:

El acertijo de las camisetas y los transportes

Tres personas (Anna, Bob y Carla) llegan a su lugar de trabajo en horarios distintos (8:00, 8:15, 8:30). Cada una lleva una camiseta de un color diferente (roja, verde, azul) y usa un medio de transporte único (coche, autobús, bicicleta).

Datos conocidos:

  1. La persona que lleva la camiseta roja no llega a las 8:00.
  2. Quien va en bicicleta llega 15 minutos antes que Anna.
  3. Bob lleva camiseta verde, pero no usa coche.
  4. Carla llega a las 8:30, pero su camiseta no es roja.
  5. La persona que lleva la camiseta azul va en coche.

Objetivo: Determinar para cada uno (Anna, Bob y Carla):

  • A qué hora llega.
  • De qué color es su camiseta.
  • Qué medio de transporte utiliza.

El problema se les ha hecho resolver cuatro veces en un chat diferente cada vez a cada una de las IA.

En esta prueba aparece la mayor sorpresa, ya que solo un chatbot lo ha resuelto bien todas las veces, se trata de Qwen, que demuestra situarse entre los mejores sin lugar a dudas.

DeepSeek tiene un botón para activar el pensamiento profundo (DeepThink), cuando se activa resuelve bien el problema todas las veces.

ChatGPT-4o, Deepseek y Claude 3.5 Sonnet lo han resuelto bien 3 de las cuatro veces. El resto de chatbots ha obtenido resultados peores y destacan Perplexity y Copilot que s han obtenido la respuesta correcta ninguna de las cuatro veces. Gemini y Mistral tampoco obtienen buenos resultados, ya que solo han dado una vez la respuesta correcta.

Descripción de los chatbots

A continuación presentamos la ficha técnica de cada chatbot creada por ellos mismos a través del prompt: Ficha técnica del chatbot y pidiéndoselo después en forma de tabla.

ChatGPT-4o

AspectoInformación
Nombre o denominación completaChatGPT
Versión y modeloBasado en el modelo GPT-4 de OpenAI
Desarrollador o empresaOpenAI
Fecha de lanzamiento14 de marzo de 2023 (GPT-4)
Última actualización significativaBase de conocimiento fija hasta octubre de 2023, con capacidades ampliadas mediante herramientas como navegación web y ejecución de código.
Capacidades principales– Comprensión y generación de texto en múltiples idiomas (incluyendo español y catalán).
– Creación de recursos educativos y explicaciones en temas complejos.
– Desarrollo y depuración de código en diversos lenguajes (Python, HTML, JavaScript, etc.).
– Análisis de datos, visualización y creación de gráficos.
– Generación de contenido: ensayos, informes, guías y prompts personalizados.
– Uso de herramientas como acceso web, generación de imágenes y trabajo con datos estructurados.
Limitaciones conocidas– Conocimiento fijo hasta octubre de 2023, salvo al usar herramientas como la navegación web.
– Puede tener limitaciones en matices culturales o expresiones idiomáticas.
– Respuestas dependientes de la claridad y especificidad de las instrucciones proporcionadas.
– Sin acceso directo a información privada, personal o bases de datos externas sin que se compartan explícitamente.
– Puede tener limitaciones en matices culturales o expresiones idiomáticas.
Información adicional– Instrucciones claras y específicas permiten mejores resultados.
– Uso responsable: diseñado para fines educativos, profesionales y creativos.
– Adaptable: puedo ajustar el nivel de detalle o formato según las necesidades del usuario.

Claude 3.5 Sonnet

AspectoInformación
NombreClaude
Versión y modeloClaude 3.5 Sonnet (parte de la familia Claude 3)
DesarrolladorAnthropic
Fecha de lanzamientoOctubre 2024
Última actualización de conocimientosAbril 2024
Capacidades principales– Análisis de datos y resolución de problemas matemáticos complejos.
Programación y desarrollo de código en diversos lenguajes.
– Creación de contenido escrito, desde textos técnicos hasta creativos.
– Análisis y comprensión de imágenes.
– Enseñanza y explicación de conceptos.
– Conversación natural y asistencia en múltiples idiomas.
– Análisis de documentos y extracción de información relevante.
Limitaciones– No puedo acceder a internet ni abrir enlaces.
No puedo modificar ni guardar archivos.
– No puedo recordar conversaciones anteriores.
– No puedo generar, crear, editar o manipular imágenes.
– Mi conocimiento está limitado a abril de 2024.
Información adicional– Me puedes escribir en cualquier idioma y responderé en el mismo.
– Puedo ayudarte con tareas tanto simples como complejas.
– Adapto mi nivel de detalle según la complejidad de la pregunta.
– Puedo procesar y analizar archivos que me compartas durante nuestra conversación.

Qwen 2.5 Pro

CategoríaInformación
Nombre o denominación completaQwen
Versión y modeloQwen-2.5 Pro
Desarrollador o empresaAlibaba Cloud (subsidiaria de Alibaba Group)
Fecha de lanzamientoLanzamiento inicial: 2024
Última actualización significativa: Julio 2024
Capacidades principales– Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
– Conversaciones dinámicas
– Generación de contenido
– Respuestas basadas en datos hasta septiembre de 2024
– Resolución de problemas complejos
Limitaciones conocidas– Información posterior a septiembre de 2024 no disponible
– Contexto limitado por conversación
– Dificultades con interpretación subjetiva (tono emocional, sarcasmo)
– No procesa información personal sensible sin consentimiento explícito
Otra información útil– Interacción clara y específica mejora precisión de respuestas
– Respeto principios éticos y de privacidad
– Actualizaciones continuas para mejorar rendimiento y adaptabilidad

Mistral

CategoríaDetalle
Nombre o denominación completaLe Chat
Versión y modeloModelo de lenguaje grande (LLM) creado por Mistral AI
Desarrollador o empresaMistral AI, una startup francesa con sede en París
Fecha de lanzamientoNo tengo información sobre mi fecha de lanzamiento.
Última actualización significativaNo tengo información sobre mi última actualización significativa.
Capacidades principales– Generación de texto
– Comprensión del lenguaje natural
– Traducción
– Resumen de texto
– Generación de imágenes
Limitaciones conocidas– No puedo realizar búsquedas en la web ni acceder a Internet
– No puedo leer ni transcribir archivos de audio o video, ni leer imágenes
– No puedo generar contenido que no sea visual
– Límites de tasa en ciertas herramientas
Otra información útil– Proporciona consultas claras y específicas
– Soy muy atento a las fechas
– Puedo responder en el idioma que uses o solicites

Perplexity

Información DetalladaDescripción
Nombre CompletoPerplexity AI Assistant
DesarrolladorPerplexity AI
Tipo de ModeloModelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM)
Fecha de Conocimiento BaseDiciembre de 2023
Capacidades Principales– Procesamiento de lenguaje natural
– Generación de texto inteligente
– Búsqueda y síntesis de información
– Análisis de datos
– Resolución de problemas
– Traducción multilingüe
Áreas de Especialización– Investigación académica
– Explicaciones científicas
– Análisis técnico
– Soporte educativo
– Redacción profesional
Limitaciones– Sin acceso a internet en tiempo real
– No puede realizar acciones físicas
– Sin memoria persistente entre sesiones
– No tiene conciencia ni emociones reales
Principios Operativos– Precisión
– Objetividad
– Respeto
– Confidencialidad
– Ética en la información
Recomendaciones de Uso– Preguntas claras y específicas
– Verificar información crítica
– Usar como herramienta de apoyo

Deepseek

AspectoDetalle
1. Nombre o denominación completaDeepSeek-V3
2. Versión y modeloVersión 3, basado en arquitecturas avanzadas de transformers
3. Desarrollador o empresaDeepSeek
4. Fecha de lanzamiento2023
Última actualizaciónOctubre de 2023
5. Capacidades principales– Comprensión y generación de lenguaje natural.
– Asistencia en redacción.
– Resolución de preguntas y consultas.
– Traducción automática.
– Análisis de texto.
– Asistencia en programación.
– Generación de contenido creativo.
6. Limitaciones conocidas– Conocimiento limitado a octubre de 2023.
– Precisión variable en temas especializados.
– Dependencia de la calidad de la entrada.
– Falta de conciencia y emociones.
– Posibilidad de generar información incorrecta o sesgada.
7. Otras informaciones útiles– Interacción efectiva: preguntas claras y específicas.
– Personalización de tono y estilo.
– Uso responsable: verificar información crítica.
– Privacidad: no almaceno conversaciones.

Grok

AtributoDetalles
Nombre o denominación completaGrok
Versión y modeloGrok 2
Desarrollador o empresaxAI
Fecha de lanzamiento y última actualizaciónNo disponible (actualización continua)
Capacidades principales– Análisis de datos en tiempo real
– Respuestas creativas y útiles
– Generación de imágenes
– Investigación y asistencia
– Análisis de contenido
Limitaciones conocidas– No puede hablar en modo voz
– No puede ejecutar código
– No puede editar imágenes ni generar imágenes basadas en otras imágenes
– No tiene acceso a datos internos de X/Twitter
Otra información útil– Interacción natural
– Maximiza la utilidad
– Perspectiva externa sobre asuntos humanos
– Objetividad en temas controvertidos
– No inventa información
– Actualización constante del conocimiento

Copilot

AtributoDescripción
Nombre o denominación completaCopilot
Versión y modeloModelos de lenguaje avanzados de última generación (no especifico versión/modelo técnico)
Desarrollador o empresaMicrosoft
Fecha de lanzamiento y última actualizaciónNo tengo una fecha específica; mis conocimientos se actualizan continuamente
Capacidades principales– Responder preguntas
– Crear y colaborar en textos
– Ofrecer soporte y consejos
– Realizar búsquedas web
– Generar imágenes
– Interpretar imágenes
Limitaciones conocidas– No proporciono contenido completo protegido por derechos de autor
– No realizo acciones en dispositivos (e.g., recordatorios)
– No edito imágenes
– No busco imágenes específicas
– Basado en información disponible (no precisión absoluta garantizada)
Información adicional– Revisa la declaración de privacidad de Microsoft para más detalles
– Comparte sugerencias o retroalimentación para mejorar mi rendimiento

Gemini

CategoríaDescripción
Nombre o denominación completaGemini
Versión y modeloFamilia de modelos Gemini, incluyendo 1.5 Flash.
Desarrollador o empresaGoogle
Fecha de lanzamiento y última actualizaciónNo hay una fecha de lanzamiento pública específica. Los modelos de Google se actualizan continuamente. La información sobre fechas de actualizaciones específicas de los modelos no se suele divulgar públicamente.
Capacidades principales* Procesamiento del lenguaje natural: Comprensión y generación de texto en múltiples idiomas, respuesta a preguntas, generación de texto creativo, traducción de idiomas, escritura de contenido creativo.
* Acceso a información actualizada: Acceso a información actualizada a través de fragmentos de búsqueda.
* Multimodalidad: Capacidad de entender y trabajar con diferentes tipos de información (texto, código, imágenes, audio y video), aunque en esta interfaz la interacción principal es textual.
Limitaciones conocidas* Falta de capacidades físicas: No puedo realizar acciones en el mundo real.
* Dependencia de la información de búsqueda: La calidad de las respuestas depende de la calidad de los resultados de búsqueda.
* Posibles sesgos: Puedo reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
* Falta de «comprensión» real: No tengo una comprensión real del mundo ni conciencia propia.
Información adicional para la interacción* Sé específico en tus preguntas: Preguntas específicas resultan en mejores respuestas.
* Experimenta con diferentes tipos de preguntas: Prueba diferentes formulaciones.
* Verifica la información importante: Siempre verifica información crucial en fuentes confiables.
* Distingue entre hechos y opiniones: Distingue entre información objetiva y opiniones.
* Estoy en continuo desarrollo: Los modelos Gemini están en constante mejora.

Conclusiones

  • Por su nivel de lógica destacan tres chatbots sobre el resto: ChatGPT, Claude, Qwen y DeepSeek. Estos dos últimos no tienen límite de uso, por lo que son una alternativa a los dos primeros.
  • Para cálculos matemáticos, tanto ChatGPT como Claude pueden dar resultados precisos, el resto producirá resultados que casi con total seguridad no lo serán.
  • Si lo que nos interesa es trabajar con PDF, probablemente debemos decantarnos por Claude, ya que es el único capaz de tomar en cuenta las imágenes que contienen.

Así pues, para tareas educativas típicas, como puede ser la creación de unidades didácticas, prácticas, ejercicios, actividades, juegos, etc., los mejores resultados se obtendrán con estos chatbots: ChatGPT, Claude, Qwen y probablemente también con DeepSeek. Además, tanto Qwen como DeepSeek no tienen límites de uso definidos, por lo que es un punto a su favor.

Pódcast del artículo generado con IA

Nota: Este artículo tiene nivel 0 en el Marco para la integración de la IA generativa, excepto para las fichas técnicas de cada chatbot que han sido generadas por ellos mismos (nivel 5).

Estrategias y métodos de enseñanza

La enseñanza efectiva requiere un repertorio diverso de estrategias y métodos que se adapten a diferentes contextos, objetivos y necesidades de aprendizaje. Esta guía explora las principales estrategias educativas, organizadas por niveles de complejidad, proporcionando una comprensión detallada de cada método y sus aplicaciones prácticas.

Fundamentos de la selección de estrategias

Antes de profundizar en las estrategias específicas, es importante comprender que la elección de un método de enseñanza debe basarse en varios factores clave. Estos factores influyen directamente en la efectividad de cada enfoque y permiten ajustar la enseñanza a las necesidades reales de los estudiantes:

  • Los objetivos específicos de aprendizaje: ¿Qué se espera que los estudiantes aprendan o logren? Dependiendo de si el objetivo es adquirir conocimientos, desarrollar habilidades específicas o cambiar actitudes, la estrategia variará considerablemente.
  • Las características y nivel de los estudiantes: La edad, el nivel de desarrollo, los conocimientos previos y las diferencias individuales afectan la forma en que los estudiantes responden a distintas metodologías.
  • Los recursos disponibles en el contexto educativo: La disponibilidad de tecnología, espacios adecuados, materiales didácticos, y recursos humanos influye en la viabilidad de ciertos métodos.
  • El tipo de contenido a enseñar: Algunas estrategias son más efectivas para ciertos tipos de contenido. Por ejemplo, conceptos abstractos se pueden enseñar mejor con apoyo visual y práctico.
  • El tiempo disponible: Es importante ajustar las estrategias al tiempo que se tiene para cada tema o unidad de aprendizaje.
  • La experiencia del docente: Algunos métodos requieren una formación específica o habilidades docentes avanzadas, por lo que es importante considerar la preparación y la comodidad del docente con cada estrategia.

La efectividad de cualquier estrategia dependerá de cómo estos factores se alineen con el método elegido. Entender estas bases es fundamental para seleccionar la estrategia de enseñanza más adecuada en cada situación.

Estrategias básicas

1. Clase magistral / exposición directa

La clase magistral sigue siendo un pilar relevante en la educación, especialmente cuando se implementa con técnicas modernas. Esta técnica, aunque tradicional, ha evolucionado considerablemente para involucrar mejor a los estudiantes y permitir una transmisión de conocimientos más efectiva.

Características principales:

  • Presentación estructurada de contenido nuevo o complejo. Los docentes deben organizar el contenido de manera lógica y progresiva, asegurando que los conceptos básicos se establezcan antes de introducir ideas más complicadas.
  • Uso estratégico de recursos visuales y ejemplos. Los gráficos, diagramas, videos y ejemplos prácticos ayudan a ilustrar puntos complejos y permiten una mejor comprensión.
  • Integración de preguntas para mantener la participación. Hacer preguntas a lo largo de la clase ayuda a mantener la atención de los estudiantes y verificar su comprensión en tiempo real.
  • Retroalimentación inmediata. Al responder preguntas de los estudiantes y aclarar conceptos durante la clase, el docente puede abordar confusiones inmediatamente.

Ejemplo práctico: En una clase de biología, el profesor puede explicar la fotosíntesis utilizando una presentación multimedia que combine diagramas claros y animaciones que muestren cómo ocurre el proceso dentro de las células vegetales. Durante la explicación, el docente puede hacer preguntas para comprobar la comprensión de los estudiantes, como «¿Qué moléculas se necesitan para que ocurra la fotosíntesis?».

Evaluación en clases magistrales

Los métodos de evaluación para las clases expositivas tradicionales pueden incluir:

Las evaluaciones formativas durante la clase ayudan a verificar la comprensión en tiempo real. Estas pueden incluir preguntas rápidas, discusiones guiadas o pequeños ejercicios prácticos.

Los exámenes escritos tradicionales siguen siendo útiles para evaluar la comprensión conceptual. Sin embargo, deben diseñarse para evaluar diferentes niveles de pensamiento, no solo la memorización.

Las presentaciones orales permiten a los estudiantes demostrar su dominio del tema y sus habilidades comunicativas. Estas pueden complementar las evaluaciones escritas.

2. Método de preguntas y respuestas guiadas

El método de preguntas y respuestas guiadas transforma la clase tradicional en un diálogo constructivo. Permite a los estudiantes involucrarse activamente en su aprendizaje, fomentando el pensamiento crítico y la curiosidad.

Elementos clave:

  • Preguntas estratégicamente diseñadas. El docente formula preguntas abiertas que estimulan la reflexión y el análisis, en lugar de respuestas simples de sí o no.
  • Desarrollo del pensamiento crítico. Las preguntas deben guiar a los estudiantes a analizar, evaluar y sintetizar información, promoviendo el desarrollo de habilidades cognitivas superiores.
  • Participación activa del estudiante. Todos los estudiantes deben tener la oportunidad de responder, ya sea en grupo o individualmente, para que se sientan parte del proceso de aprendizaje.
  • Evaluación continua de la comprensión. Las respuestas de los estudiantes permiten al docente evaluar su nivel de comprensión y ajustar la enseñanza en consecuencia.

Aplicación: Durante una clase de genética, el docente puede empezar preguntando «¿Qué creen que hace el ADN en nuestras células?». A medida que los estudiantes responden, se pueden plantear preguntas más específicas, como «¿Cómo se transmite la información genética de una generación a otra?». Esto guía a los estudiantes a profundizar en el concepto, llevando eventualmente a una discusión detallada sobre la replicación del ADN y su función en la herencia.

Evaluación en el método de preguntas y respuestas guiadas

La evaluación en este método debe centrarse tanto en la calidad de las respuestas como en la capacidad de formular preguntas relevantes, manteniendo una valoración continua del desarrollo del pensamiento crítico.

Los registros sistemáticos de participación permiten evaluar la frecuencia y calidad de las intervenciones de cada estudiante. Estos registros deben documentar no solo las respuestas proporcionadas sino también la capacidad del estudiante para construir sobre las ideas de sus compañeros y formular preguntas que profundicen en el tema.

La evaluación mediante matrices analíticas permite valorar diferentes aspectos del proceso de pensamiento. Estas matrices deben incluir criterios específicos como la profundidad del análisis, la capacidad de establecer conexiones entre conceptos, y la habilidad para justificar respuestas con evidencias y razonamientos lógicos.

Las evaluaciones de seguimiento permiten verificar la retención y comprensión a largo plazo. Estas pueden incluir actividades donde los estudiantes deban aplicar el conocimiento adquirido a nuevas situaciones, demostrando así una comprensión profunda más allá de las respuestas iniciales.

La autoevaluación reflexiva permite a los estudiantes analizar su propio proceso de pensamiento. Esta debe incluir una valoración de cómo sus respuestas han evolucionado a lo largo del tiempo y qué estrategias han utilizado para desarrollar respuestas más elaboradas y fundamentadas.

Los portafolios de progresión documentan el desarrollo del pensamiento del estudiante a lo largo del tiempo. Estos deben incluir ejemplos de respuestas iniciales y su evolución, mostrando cómo el estudiante ha mejorado en su capacidad de análisis y argumentación.

Estrategias intermedias

3. Aprendizaje cooperativo

El aprendizaje cooperativo aprovecha la interacción social para potenciar el aprendizaje, fomentando un ambiente donde cada estudiante tiene un papel activo en el proceso educativo.

Componentes esenciales:

  • Grupos pequeños con roles definidos. Cada miembro del grupo tiene un rol específico (por ejemplo, investigador, redactor, presentador), lo cual asegura que todos participen y se sientan responsables de una parte del proyecto.
  • Interdependencia positiva. El éxito del grupo depende de la contribución de cada miembro, lo cual motiva a los estudiantes a apoyarse mutuamente.
  • Responsabilidad individual y grupal. Aunque los estudiantes trabajan en grupo, cada uno debe ser capaz de explicar su contribución al proyecto, asegurando que todos comprendan el contenido.
  • Desarrollo de habilidades sociales. Los estudiantes aprenden a trabajar en equipo, comunicarse efectivamente, resolver conflictos y apoyar a sus compañeros.

Ejemplo de implementación: En un proyecto de investigación sobre el cambio climático, cada grupo de estudiantes tiene la tarea de investigar un aspecto diferente del tema, como las causas, los efectos en distintos ecosistemas, o las posibles soluciones. Cada miembro del grupo asume un rol específico, y luego deben unir sus partes para crear una presentación coherente. Esta dinámica fomenta la cooperación y la responsabilidad compartida.

Evaluación en aprendizaje cooperativo

Para el aprendizaje cooperativo, los métodos de evaluación deben considerar tanto el desempeño individual como grupal:

Las rúbricas de evaluación grupal miden la calidad del trabajo colectivo y la efectividad de la colaboración. Estas deben incluir criterios específicos sobre la contribución de cada miembro.

La autoevaluación y coevaluación permiten a los estudiantes reflexionar sobre su propio desempeño y el de sus compañeros. Estas evaluaciones desarrollan habilidades metacognitivas.

Los portafolios grupales documentan el proceso de trabajo y los resultados alcanzados. Estos pueden incluir evidencias de las contribuciones individuales y la evolución del proyecto.

4. Gamificación educativa

La gamificación aplica principios de los juegos a la educación, lo cual incrementa la motivación de los estudiantes al hacer el aprendizaje más interactivo y entretenido.

Elementos clave:

  • Sistema de puntos y recompensas. Los estudiantes pueden ganar puntos o insignias al completar tareas, lo cual refuerza su esfuerzo y logros.
  • Niveles de progresión. Al igual que en un juego, los estudiantes avanzan por niveles a medida que dominan los contenidos, lo cual les da un sentido de progreso.
  • Competencia constructiva. Competir sanamente con los compañeros puede motivar a los estudiantes a esforzarse más, siempre y cuando se fomente el respeto y el apoyo mutuo.
  • Retroalimentación inmediata. Al obtener resultados inmediatos en sus tareas, los estudiantes saben si están progresando o si necesitan mejorar.

Caso práctico: En una unidad de matemáticas, el docente puede crear un sistema de puntos donde los estudiantes ganan «estrellas» por resolver problemas correctamente. A medida que acumulan estrellas, pueden desbloquear desafíos más complejos, manteniendo el interés y la motivación para aprender más.

Evaluación en gamificación

La evaluación en entornos gamificados debe mantener el espíritu lúdico mientras asegura un seguimiento riguroso del aprendizaje:

Los sistemas de puntos y niveles proporcionan una evaluación continua del progreso. Estos deben estar claramente vinculados con los objetivos de aprendizaje.

Las misiones y desafíos permiten evaluar la aplicación práctica de conocimientos. Estos pueden diseñarse para diferentes niveles de dificultad.

Los tableros de clasificación ofrecen retroalimentación inmediata sobre el desempeño. Sin embargo, deben usarse con cuidado para mantener la motivación de todos los estudiantes.

5. Aprendizaje basado en juegos (ABJ)

El aprendizaje basado en juegos (ABJ) utiliza juegos diseñados específicamente para enseñar conceptos o desarrollar habilidades, integrando la experiencia lúdica en el proceso educativo de manera significativa.

Elementos clave:

  • Narrativa y objetivos claros. Los juegos educativos tienen una historia o contexto que motiva a los estudiantes y los guía hacia un objetivo de aprendizaje concreto.
  • Reglas y mecánicas diseñadas para enseñar. Los juegos incluyen desafíos que promueven habilidades específicas como la resolución de problemas, la toma de decisiones o el pensamiento crítico.
  • Inmersión activa. Los estudiantes participan como protagonistas del juego, lo que fomenta un aprendizaje experiencial y motivador.
  • Evaluación implícita. A través de su desempeño en el juego, los estudiantes demuestran su comprensión y habilidades sin la necesidad de evaluaciones formales adicionales.

Caso práctico: Un juego de mesa diseñado para enseñar genética, donde los estudiantes seleccionan características genéticas para «crear» organismos ficticios y observan cómo las combinaciones genéticas afectan los fenotipos. Durante el juego, los participantes aplican conceptos como dominancia, recesividad y mutaciones.

Evaluación en el aprendizaje basado en juegos (ABJ)

La evaluación en el ABJ debe mantener el equilibrio entre el aspecto lúdico y los objetivos de aprendizaje, asegurando que la evaluación no interrumpa la experiencia de juego sino que forme parte natural de ella.

Los sistemas de puntuación integrada permiten evaluar el progreso del estudiante dentro del contexto del juego. Estos sistemas deben estar directamente vinculados con los objetivos de aprendizaje específicos, traduciendo el desempeño en el juego a indicadores significativos del aprendizaje.

La observación estructurada durante el juego proporciona información valiosa sobre el proceso de aprendizaje. Los docentes pueden utilizar rúbricas de observación que evalúen aspectos como la aplicación de conceptos, la toma de decisiones estratégicas y la interacción con las mecánicas del juego.

Los análisis post-juego permiten a los estudiantes reflexionar sobre su experiencia y aprendizaje. Estos pueden incluir discusiones guiadas donde los estudiantes conecten las experiencias del juego con los conceptos académicos, demostrando su comprensión.

Las evaluaciones basadas en escenarios utilizan situaciones similares a las del juego pero en contextos diferentes. Estas permiten verificar si los estudiantes pueden transferir el aprendizaje adquirido durante el juego a nuevas situaciones.

Los registros de progresión documentan el avance del estudiante a través de diferentes niveles o desafíos. Estos registros deben mostrar no solo el avance en el juego sino también la mejora en las habilidades y conocimientos objetivo.

La evaluación entre pares durante las actividades de juego multiplayer fomenta el aprendizaje colaborativo. Los estudiantes pueden evaluar las estrategias y decisiones de sus compañeros, proporcionando retroalimentación constructiva basada en criterios establecidos.

Estrategias avanzadas

6. Aprendizaje basado en problemas (ABP)

El aprendizaje basado en problemas (ABP) es una estrategia que desafía a los estudiantes a resolver problemas complejos del mundo real, integrando diferentes disciplinas y fomentando una comprensión más profunda de los conceptos.

Características distintivas:

  • Problemas complejos del mundo real. Los estudiantes se enfrentan a situaciones auténticas que requieren aplicar múltiples habilidades y conocimientos para encontrar una solución.
  • Integración multidisciplinar. Para resolver el problema, los estudiantes deben combinar conocimientos de distintas áreas, promoviendo un aprendizaje integral.
  • Investigación autodirigida. Los estudiantes investigan y encuentran información por sí mismos, desarrollando habilidades de investigación y autonomía.
  • Desarrollo de soluciones creativas. Al no haber una única solución correcta, los estudiantes deben pensar de manera creativa y proponer diferentes enfoques para abordar el problema.

Ejemplo de aplicación: Un grupo de estudiantes puede investigar la calidad del agua en su comunidad, tomando muestras y analizando sus componentes químicos y biológicos. A partir de los resultados, deben proponer soluciones para mejorar la calidad del agua, lo cual les permite aplicar conocimientos de química, biología y ciencias ambientales de forma práctica y significativa.

Evaluación en aprendizaje basado en problemas

La evaluación del ABP debe considerar tanto el proceso de resolución como el resultado final:

Los informes de proceso documentan el análisis del problema y las estrategias utilizadas. Estos permiten evaluar el pensamiento crítico y la toma de decisiones.

Las presentaciones de soluciones permiten evaluar la capacidad de comunicar y defender propuestas. Estas deben incluir la justificación de las decisiones tomadas.

La evaluación por pares enriquece el proceso al incorporar diferentes perspectivas. Esta debe basarse en criterios claros y objetivos.

7. Aula invertida (flipped classroom)

El aula invertida, o flipped classroom, es una estrategia que cambia el papel tradicional del aula, donde la teoría se estudia en casa y el tiempo en clase se utiliza para actividades prácticas y colaborativas.

Componentes principales:

  • Contenido teórico estudiado en casa. Los estudiantes ven videos o leen material en casa para familiarizarse con el contenido antes de la clase.
  • Tiempo de clase para práctica y discusión. El tiempo en clase se dedica a aclarar dudas, realizar actividades prácticas y trabajar en problemas, lo cual facilita el aprendizaje activo.
  • Materiales multimedia de calidad. Los recursos deben ser atractivos y claros para que los estudiantes comprendan el contenido de manera autónoma.
  • Aprendizaje activo y personalizado. Durante el tiempo en clase, los estudiantes pueden recibir atención más personalizada y aplicar lo que han aprendido en actividades significativas.

Implementación: En una clase de física, los estudiantes pueden ver un video en casa que explica las leyes de Newton. Luego, en clase, realizan experimentos para comprobar estas leyes, aplicando los conceptos aprendidos de forma práctica y aclarando cualquier duda que surja durante el proceso.

Evaluación en aula invertida

La evaluación en el modelo de aula invertida necesita considerar tanto el trabajo autónomo como las actividades presenciales:

Los cuestionarios previos a la clase verifican la comprensión del material estudiado en casa. Estos deben diseñarse para identificar los puntos que requieren aclaración durante la clase.

Las actividades prácticas en clase permiten evaluar la aplicación de los conceptos aprendidos. Estas deben incluir situaciones que demuestren la comprensión y el pensamiento crítico.

Los registros de participación monitorean el compromiso con el material previo y las actividades en clase. Estos ayudan a asegurar que los estudiantes se preparen adecuadamente.

Estrategias expertas

8. Proyectos interdisciplinarios complejos

Los proyectos interdisciplinarios complejos representan el nivel más alto de integración y complejidad en la enseñanza, al conectar diferentes áreas del conocimiento en un único proyecto significativo.

Elementos fundamentales:

  • Integración de múltiples disciplinas. Los estudiantes combinan conocimientos de ciencias, matemáticas, humanidades y otras áreas para crear soluciones completas y coherentes.
  • Gestión de proyectos a largo plazo. Estos proyectos suelen durar varias semanas o meses, lo cual permite una exploración profunda del tema.
  • Soluciones innovadoras. Los estudiantes deben pensar de forma original y proponer soluciones que sean creativas e innovadoras.
  • Impacto real. Muchos proyectos tienen un componente de impacto real, donde los estudiantes presentan sus soluciones a un público externo o implementan cambios en su comunidad.

Ejemplo: Un proyecto en el que los estudiantes diseñan una ciudad sostenible, abordando aspectos de urbanismo, medioambiente, sociología y tecnología. Este tipo de proyecto requiere que los estudiantes trabajen en equipo y utilicen conocimientos de distintas disciplinas para desarrollar un plan integral y bien fundamentado.

Evaluación en proyectos interdisciplinarios complejos

La evaluación de proyectos interdisciplinarios requiere un enfoque holístico que considere múltiples aspectos:

Los hitos de evaluación permiten monitorear el progreso en diferentes etapas del proyecto. Estos deben establecerse al inicio y tener objetivos claros.

La evaluación multidimensional considera aspectos técnicos, creativos y de gestión del proyecto. Esta debe incluir tanto el proceso como el resultado final.

Las presentaciones ante expertos externos proporcionan una evaluación auténtica y profesional. Estas pueden incluir retroalimentación de profesionales del campo.

9. Aprendizaje adaptativo con IA

El aprendizaje adaptativo con inteligencia artificial es una de las estrategias más avanzadas que ya se está comenzando a implementar para personalizar la enseñanza según las necesidades individuales de cada estudiante.

Características clave:

  • Adaptación en tiempo real. Las plataformas adaptativas ajustan el nivel de dificultad y el contenido según el rendimiento del estudiante, proporcionando siempre el reto adecuado.
  • Análisis de datos del aprendizaje. Se recopilan datos sobre el progreso del estudiante, permitiendo una evaluación precisa de sus fortalezas y áreas de mejora.
  • Personalización automatizada. Cada estudiante tiene un recorrido de aprendizaje único, lo cual maximiza su potencial de desarrollo.
  • Retroalimentación continua. Los estudiantes reciben comentarios inmediatos sobre su rendimiento, lo cual les ayuda a aprender de sus errores y mejorar continuamente.

Aplicación: Utilizar una plataforma de aprendizaje adaptativo para matemáticas que ajuste los ejercicios según el nivel de comprensión del estudiante. Si un estudiante tiene dificultades con un tema, la plataforma ofrecerá ejercicios adicionales y explicaciones detalladas para reforzar ese conocimiento.

Evaluación en el aprendizaje adaptativo con IA

La evaluación en un entorno de aprendizaje adaptativo con IA requiere un enfoque que aproveche las capacidades analíticas de la tecnología mientras mantiene la supervisión y el criterio pedagógico del docente.

Los sistemas de análisis predictivo proporcionan evaluaciones en tiempo real sobre el progreso del estudiante. Estos sistemas utilizan algoritmos que analizan patrones de aprendizaje, ritmo de progreso y puntos de dificultad, permitiendo ajustes inmediatos en el contenido y nivel de dificultad presentado al estudiante.

La evaluación multinivel examina el desempeño del estudiante en diferentes dimensiones del aprendizaje. El sistema puede evaluar simultáneamente la comprensión conceptual, la velocidad de procesamiento, la retención de información y la capacidad de aplicación práctica, creando un perfil completo del aprendizaje del estudiante.

Los mapas de progreso personalizados documentan la trayectoria individual de aprendizaje. Estos mapas muestran no solo el avance del estudiante sino también los caminos adaptativos que el sistema ha generado basándose en su desempeño, identificando áreas de fortaleza y oportunidades de mejora.

La evaluación diagnóstica continua permite identificar brechas de aprendizaje en tiempo real. El sistema puede detectar conceptos previos que necesitan refuerzo y ajustar el contenido automáticamente para asegurar una base sólida antes de avanzar a conceptos más complejos.

Los informes de análisis detallado proporcionan información granular sobre el proceso de aprendizaje. Estos informes incluyen métricas específicas como tiempo dedicado a cada concepto, patrones de error, estrategias de resolución utilizadas y velocidad de progreso, permitiendo intervenciones docentes más precisas.

Los sistemas de retroalimentación automatizada proporcionan evaluaciones instantáneas y personalizadas. Esta retroalimentación debe ir más allá de indicar aciertos y errores, ofreciendo explicaciones adaptadas al nivel de comprensión del estudiante y sugerencias específicas para mejorar.

La integración de evaluaciones sumativas y formativas permite un seguimiento completo del aprendizaje. El sistema puede combinar evaluaciones continuas durante el proceso con evaluaciones finales que verifiquen el dominio de los objetivos de aprendizaje establecidos.

Los indicadores de metacognición analizan cómo aprende el estudiante. El sistema puede evaluar aspectos como las estrategias de aprendizaje preferidas, los momentos óptimos de estudio y los patrones de interacción con el contenido, proporcionando información valiosa para optimizar el proceso de aprendizaje.

10. Metodología STEAM

La metodología STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte y Matemáticas) fomenta un enfoque integrador para abordar problemas complejos, preparando a los estudiantes para los retos del siglo XXI.

Elementos clave:

  • Interdisciplinariedad. Los proyectos combinan disciplinas científicas y artísticas, destacando la conexión entre conocimientos teóricos y habilidades prácticas.
  • Resolución de problemas reales. Los estudiantes aplican conocimientos para diseñar soluciones innovadoras a desafíos auténticos.
  • Creatividad y pensamiento crítico. La inclusión del arte potencia la imaginación y el desarrollo de ideas originales.
  • Preparación para el futuro. Promueve habilidades prácticas y teóricas demandadas en el ámbito profesional actual.

Caso práctico: Diseñar un puente sostenible integrando principios de física, matemáticas y diseño artístico. Los estudiantes investigan materiales ecológicos y presentan prototipos usando software de modelado 3D.

Evaluación en metodología STEAM

La evaluación en STEAM debe integrar múltiples disciplinas y habilidades:

Los proyectos interdisciplinarios permiten evaluar la capacidad de integrar conocimientos de diferentes áreas. Estos deben incluir componentes técnicos y creativos.

Las demostraciones prácticas evalúan las habilidades técnicas y de resolución de problemas. Estas pueden incluir la construcción de prototipos o la realización de experimentos.

Los portafolios digitales documentan el proceso creativo y técnico. Estos pueden incluir bocetos, cálculos, prototipos y reflexiones.

11. Design Thinking en educación

El Design Thinking es una metodología centrada en el diseño creativo y la solución de problemas desde una perspectiva empática, iterativa y práctica. Aplicado al ámbito educativo, esta metodología fomenta habilidades como la empatía, la creatividad y el pensamiento crítico, conectando el aprendizaje con situaciones y desafíos reales.

Fases principales del proceso:

  1. Empatizar
    En esta etapa, los estudiantes se sumergen en la realidad del problema para entender las necesidades de los usuarios implicados. Esto puede implicar entrevistas, observaciones directas y análisis de situaciones reales.
    Ejemplo: En un proyecto sobre mejorar la biblioteca escolar, los estudiantes entrevistan a sus compañeros y al personal docente para comprender qué recursos y espacios son más valorados o necesarios.
  2. Definir
    Tras analizar la información recolectada, los estudiantes sintetizan el problema clave que desean resolver. El objetivo es plantear un enunciado claro y enfocado que guíe el proceso de ideación.
    Ejemplo: «¿Cómo podemos crear un espacio más inclusivo en la biblioteca escolar para fomentar el uso por parte de todos los estudiantes, incluidos aquellos con necesidades especiales?»
  3. Idear
    Esta fase impulsa el pensamiento divergente, donde los estudiantes generan tantas ideas como sea posible, sin preocuparse inicialmente por su viabilidad. Luego, seleccionan las más prometedoras para desarrollarlas.
    Ejemplo: Ideas como añadir mobiliario adaptable, crear zonas de lectura interactivas o implementar una aplicación para gestionar préstamos se proponen y evalúan.
  4. Prototipar
    Aquí, los estudiantes crean representaciones tangibles o simulaciones de sus soluciones, como modelos, dibujos, programas o maquetas. Esta fase permite visualizar y comunicar las ideas de manera concreta.
    Ejemplo: Construir un prototipo de un mueble modular para la biblioteca usando materiales reciclados.
  5. Evaluar e iterar
    Los prototipos se prueban y se recogen opiniones de los usuarios para mejorar las propuestas. Este proceso iterativo ayuda a perfeccionar las soluciones mediante ajustes basados en la retroalimentación recibida.
    Ejemplo: Presentar el mueble modular a un grupo de estudiantes con distintas necesidades, recoger sus sugerencias y realizar ajustes antes de la implementación final.

Ventajas en educación:

  • Fomenta la empatía. Los estudiantes aprenden a entender los problemas desde el punto de vista de los usuarios afectados, desarrollando habilidades sociales y emocionales.
  • Promueve la creatividad. El enfoque en el pensamiento divergente les permite explorar múltiples perspectivas y soluciones innovadoras.
  • Fortalece la resiliencia. El énfasis en la iteración enseña a los estudiantes a aceptar y aprender de los errores.
  • Conecta con el mundo real. Los proyectos basados en Design Thinking están directamente vinculados a problemas auténticos, lo que motiva y da propósito al aprendizaje.

Caso práctico detallado:
Un grupo de estudiantes tiene el desafío de mejorar los espacios de recreo en su escuela. Siguen los pasos del Design Thinking:

  1. Empatizar: Entrevistan a otros estudiantes y al personal para identificar las limitaciones actuales y las necesidades de los usuarios.
  2. Definir: Enuncian el problema como «¿Cómo podemos rediseñar los espacios de recreo para que sean inclusivos y estimulantes para todos los estudiantes?»
  3. Idear: Generan ideas como crear zonas verdes, añadir mobiliario multifuncional y diseñar un rincón de juegos tranquilos.
  4. Prototipar: Construyen maquetas de las zonas recreativas propuestas y elaboran simulaciones en software de diseño.
  5. Evaluar: Recogen opiniones sobre sus maquetas, ajustan los diseños y presentan una propuesta final al equipo directivo.

Evaluación en Design Thinking

La evaluación del Design Thinking debe alinearse con sus fases características:

Los diarios de empatía evalúan la capacidad de comprender las necesidades de los usuarios. Estos deben mostrar una investigación y análisis profundos.

Los prototipos y sus iteraciones permiten evaluar la evolución del pensamiento de diseño. Estos deben incluir justificación de los cambios realizados.

Las presentaciones de soluciones finales evalúan tanto el producto como el proceso. Estas deben demostrar cómo la solución responde a las necesidades identificadas.

Conclusiones y recomendaciones

La máxima efectividad en la enseñanza se logra mediante:

  1. Combinación estratégica de diferentes métodos según el contexto y objetivos. Es fundamental variar las estrategias y adaptarlas a las características de cada clase y de cada estudiante.
  2. Adaptación continua basada en la retroalimentación y resultados. Evaluar lo que funciona y lo que no, y realizar los ajustes necesarios para mejorar la experiencia de aprendizaje.
  3. Desarrollo progresivo de habilidades docentes para implementar estrategias más complejas. Los docentes deben formarse y actualizarse continuamente para manejar métodos de enseñanza avanzados.
  4. Evaluación regular de la efectividad de las estrategias utilizadas. El seguimiento y la evaluación permiten entender el impacto de cada método y hacer mejoras constantes.

Consideraciones finales

  • No existe una «mejor» estrategia universal. Cada grupo de estudiantes y cada contexto es único, y los docentes deben ser flexibles al elegir y combinar estrategias.
  • La flexibilidad y adaptabilidad son cruciales. La capacidad de cambiar el enfoque según la situación es lo que hace que una estrategia sea realmente efectiva.
  • El desarrollo profesional continuo es esencial. Los docentes deben estar dispuestos a aprender y experimentar con nuevas técnicas y tecnologías para mejorar su práctica.
  • La tecnología debe integrarse de manera significativa. No se trata solo de usar herramientas tecnológicas, sino de integrarlas de forma que mejoren y personalicen el aprendizaje.

La excelencia en la enseñanza requiere un equilibrio entre el dominio de estas estrategias y la capacidad de adaptarlas a las necesidades específicas de cada contexto educativo. La clave está en desarrollar un repertorio diverso de métodos y saber cuándo y cómo aplicarlos efectivamente.

Apéndice: Otras metodologías y técnicas complementarias

1. Aprendizaje basado en el servicio (Service Learning)

El aprendizaje basado en el servicio combina el aprendizaje académico con el servicio comunitario, permitiendo a los estudiantes aplicar sus conocimientos a problemas reales de la comunidad.

Características principales:

  • Conexión con el currículo. Las actividades de servicio están directamente relacionadas con los contenidos académicos.
  • Reflexión sobre la experiencia. Los estudiantes reflexionan sobre sus experiencias, lo que les permite obtener una comprensión más profunda tanto de los contenidos académicos como del impacto de sus acciones.
  • Impacto en la comunidad. Los estudiantes trabajan en proyectos que tienen un impacto positivo en la comunidad, lo cual les da una mayor motivación y un sentido de propósito.

Ejemplo: Un proyecto donde los estudiantes analizan el desperdicio de alimentos en la cafetería escolar y organizan una campaña para reducirlo, aplicando conceptos de biología y ciencias sociales.

2. Método de proyectos (Project-Based Learning – PBL)

El aprendizaje basado en proyectos se centra en que los estudiantes adquieran conocimientos y habilidades trabajando en un proyecto durante un período prolongado de tiempo.

Elementos fundamentales:

  • Pregunta o desafío inicial. Los proyectos se inician con una pregunta significativa que requiere investigación y resolución.
  • Trabajo colaborativo. Los estudiantes trabajan en equipos para diseñar, investigar y crear un producto final.
  • Presentación del producto. Al final del proyecto, los estudiantes presentan sus hallazgos o productos a un público real o simulado.

Ejemplo: Diseñar un prototipo de sistema de energía renovable para un barrio, integrando conocimientos de física, tecnología y matemáticas.

3. Aprendizaje socrático

El aprendizaje socrático se basa en el diálogo crítico y reflexivo mediante preguntas abiertas que fomentan el pensamiento profundo y la argumentación.

Características principales:

  • Preguntas abiertas. Se formulan preguntas sin respuestas cerradas, que requieren reflexión y análisis.
  • Discusión guiada. El docente actúa como facilitador, ayudando a los estudiantes a profundizar en sus ideas y considerar diferentes perspectivas.
  • Desarrollo de habilidades de argumentación. Los estudiantes aprenden a justificar sus respuestas y a debatir respetuosamente con sus compañeros.

Ejemplo: En una clase de ética, discutir la moralidad de diferentes dilemas, como el «dilema del tranvía», para explorar conceptos de ética y filosofía.

4. Rotación de estaciones

La rotación de estaciones es una metodología donde los estudiantes se desplazan entre diferentes estaciones de aprendizaje, cada una con una actividad distinta.

Componentes clave:

  • Estaciones diversas. Cada estación tiene un enfoque diferente, como lectura, actividades prácticas, experimentos o ejercicios de resolución de problemas.
  • Trabajo en grupos pequeños. Los estudiantes rotan en grupos, lo cual permite una mayor interacción y atención del docente.
  • Diferenciación. Se puede adaptar cada estación a diferentes niveles y estilos de aprendizaje.

Ejemplo: En una clase de ciencias, una estación podría ser para ver un video sobre el ciclo del agua, otra para realizar un experimento sobre la evaporación, y una tercera para completar un cuestionario interactivo.

5. Aprendizaje experiencial

El aprendizaje experiencial se enfoca en aprender mediante la experiencia directa y la reflexión sobre esas experiencias.

Características principales:

  • Involucración directa. Los estudiantes participan activamente en una experiencia concreta.
  • Reflexión posterior. Es fundamental reflexionar sobre la experiencia para convertirla en conocimiento significativo.
  • Aplicación práctica. Se fomenta que los estudiantes apliquen lo aprendido en situaciones reales.

Ejemplo: Realizar una salida de campo para estudiar ecosistemas locales y luego reflexionar sobre cómo los factores ambientales afectan a las especies.


Nivel 4 de uso de IA generativa en el Marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas

Cómo convertir un PDF o DOCX al formato Markdown

Los chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT o Claude leen mejor el formato Markdown que no los PDF y otros formatos. Si queremos subir archivos al chatbot, aconsejamos pasarlos antes al formato Markdown.

¿Qué es el formato Markdown?

Markdown es un formato de texto sencillo que permite dar estilo a documentos con títulos, listas y enlaces, facilitando su lectura tanto para personas como para aplicaciones de IA. Por ejemplo, el texto **negrita** se convierte en negrita y # Título genera un título principal. Markdown es ideal para subir archivos a chatbots como ChatGPT o Claude, ya que mejora la interpretación del contenido.

Acciones previas

Antes de comenzar, debemos tener activado el formato Markdown en los documentos de Google:

  1. Abrir cualquier documento de Google o uno vacío.
  2. Pulsar en Herramientas > Preferencias.
  3. Marcar la opción: Habilitar Markdown.

Esto solo hay que hacerlo la primera vez que se va a utilizar.

Conversión PDF a Markdown

El proceso que seguiremos es:

  1. Conversión del PDF a formato DOCX a través de la web IlovePdf. Las conversiones realizadas por IlovePdf tienen mucha calidad.
  2. Conversión del documento DOCX a MD:
    • Subimos el archivo DOCX a Google Drive.
    • Abrimos el documento.
    • Pulsamos sobre Archivo > Descargar > Markdown (.md)

Una vez tenemos el archivo MD, podremos subirlo al chat de IA de nuestra elección.

Limitaciones

  • Imágenes: Si el PDF contiene imágenes, estas se perderán en el archivo final MD. Si las imágenes son muy importantes, aconsejamos utilizar el archivo original en PDF con Claude o NotebookLM. Ambos pueden ver las imágenes de los documentos PDF; ChatGPT y el resto de IA no pueden verlas, de momento.
  • Tablas: Si las tablas son complejas, por ejemplo, con algunas celdas unidas, el resultado no será idéntico, ya que el formato Markdown solo permite tablas sencillas.

Para terminar

Convertir los documentos a Markdown permite que chatbots como ChatGPT o Claude los entiendan mejor, especialmente si contienen texto extenso o estructurado. Markdown simplifica la presentación y puede mejorar la calidad de respuesta en aplicaciones de inteligencia artificial.

Pódcast del artículo

Nota: Este artículo tiene nivel 1 en el marco MIAE.

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¿Podemos utilizar la IA para evaluar al alumnado?

Según el reglamento del Parlamento Europeo, que entrará en vigor en 2026, la respuesta a la pregunta que encabeza este artículo es . Pero hay algunas condiciones que deberemos cumplir.

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Guía de cumplimiento del reglamento (UE) 2024/1689 para el uso de IAs generativas en evaluación educativa

Basado en: REGLAMENTO (UE) 2024/1689 DEL PARLAMENTO EUROPEO Y DEL CONSEJO de 13 de junio de 2024

Introducción

Esta guía está diseñada para profesores de primaria y secundaria que utilizan herramientas de IA generativa (como ChatGPT o Claude) en procesos de corrección y evaluación. Se basa en los requerimientos del reglamento europeo de IA.

1. Clasificación del caso

El uso de IAs generativas para evaluación está clasificado como «alto riesgo» porque:

  • Impacta en calificaciones académicas y progresión educativa, ya que puede determinar el futuro académico del estudiante.
  • Afecta a menores de edad, un grupo especialmente protegido por la legislación.
  • Influye en decisiones educativas importantes, lo cual puede determinar itinerarios formativos y afectar el desarrollo educativo a largo plazo.

2. Obligaciones del profesorado

Se describen las responsabilidades clave del profesorado al usar IA, asegurando una correcta implementación y la trazabilidad del proceso evaluativo.

Responsabilidades principales

  • Informar explícitamente sobre el uso de IA a todos los implicados y mantener registros detallados de la metodología aplicada.
  • Asegurar que la decisión final siempre sea del profesor, utilizando la IA solo como herramienta de apoyo y justificando cada calificación con criterios propios.
  • Adaptar el uso según el nivel educativo y la madurez del alumnado, personalizando la metodología según las características individuales del estudiante.
  • Poder justificar cada calificación independientemente de la IA, fundamentar evaluaciones con criterios propios.

Documentación requerida para asegurar la trazabilidad de los resultados

  • Prompts utilizados y sus modificaciones, incluyendo un registro detallado de todas las instrucciones dadas a la IA.
  • Registro de correcciones a evaluaciones erróneas de la IA y del proceso de verificación de sugerencias para garantizar su validez.
  • Criterios de evaluación empleados, con los estándares utilizados para cada tipo de evaluación.
  • Registro del proceso evaluativo que asegure poder justificar la evaluación.
  • Sistema de comunicación con familias, incluyendo procedimientos para informar del uso de IA, y registro de incidencias y soluciones aplicadas.

3. Protección de datos

Esta sección aborda cómo proteger los datos personales de los estudiantes, asegurando el cumplimiento de las normativas de privacidad.

  • No copiar textos completos con datos identificables y no compartir información personal de estudiantes, manteniendo siempre la confidencialidad.
  • Anonimizar todos los textos antes de introducirlos en la IA y usar solo la información estrictamente necesaria para la evaluación, siguiendo el principio de minimización de datos.
  • Mantener registros seguros y confidenciales, prestando especial atención a la privacidad de los menores debido a su vulnerabilidad.

4. Supervisión humana

Se enfatiza la importancia de que el profesor mantenga el control y supervisión sobre las decisiones tomadas con la ayuda de la IA.

  • Revisar cada sugerencia de la IA y priorizar siempre el criterio profesional docente, garantizando la autonomía y la equidad en el proceso de evaluación.
  • Documentar todas las modificaciones realizadas en las evaluaciones y garantizar la equidad en el proceso, asegurando el mismo trato para todo el alumnado.

5. Transparencia

Describe cómo informar de forma clara a los diferentes actores involucrados sobre el uso de la IA en la evaluación educativa.

  • Informar a estudiantes, padres o tutores, dirección del centro y equipo docente sobre el uso de IA, adaptando la información al nivel de comprensión de cada grupo.
  • Explicar claramente el papel de la IA en el proceso de evaluación, las áreas evaluadas, y las garantías de equidad aplicadas, incluyendo el proceso de apelación disponible.

6. Sistema de reclamaciones

Se detalla un sistema de reclamaciones que permite a estudiantes y familias solicitar revisiones o correcciones de evaluaciones realizadas con IA.

  • Revisión de evaluaciones, debe determinarse un procedimiento claro de revisión.
  • Solicitud de corrección humana, debe existir la opción de evaluación sin IA.
  • Apelación de decisiones, se determinará el proceso formal de reclamación.
  • Acceso a criterios de evaluación, que deben ser conocidos, transparencia en estándares.

7. Elementos clave del proceso evaluador

Se listan los elementos fundamentales para garantizar un proceso de evaluación justo, transparente y trazable al utilizar IA.

  • Garantía de objetividad y equidad, trato justo para todo el alumnado.
  • Trazabilidad de las decisiones, registro del proceso evaluativo.
  • Protección de datos del alumnado, confidencialidad garantizada.
  • Supervisión humana constante, control docente del proceso.
  • Comunicación clara con familias, información transparente.
  • Posibilidad de revisión y apelación, derecho a reclamación.
  • Registro sistemático de procesos, documentación completa.
  • Documentación de criterios aplicados, transparencia en la evaluación.

8. Uso prohibido y limitaciones de la IA

Para asegurar el cumplimiento con los valores y derechos fundamentales de la Unión Europea, quedan prohibidas las siguientes prácticas relacionadas con el uso de la IA en evaluación educativa:

  • Manipulación del comportamiento del estudiante: Está prohibido cualquier uso de la IA que tenga como objetivo alterar de manera sustancial el comportamiento del alumnado sin su conocimiento o consentimiento informado.
  • Puntuación basada en datos sensibles: No se permitirá el uso de datos sensibles (como raza, orientación sexual, religión, opiniones políticas, etc.) para realizar evaluaciones o categorizaciones automáticas que puedan afectar la trayectoria educativa del alumno.
  • Decisiones automatizadas sin supervisión humana: No se deben utilizar evaluaciones generadas automáticamente sin la revisión y validación de un profesor. Las decisiones finales siempre deben estar mediadas por un ser humano.
  • Utilización de IA para clasificaciones discriminatorias: Está estrictamente prohibido cualquier tipo de clasificación o puntuación que pueda ocasionar un trato desigual o discriminatorio de los alumnos, directa o indirectamente.
  • Uso de IA sin trazabilidad y documentación: El uso de herramientas de IA en el proceso evaluativo debe ser completamente transparente, debiendo documentar cada interacción con la IA, incluyendo los prompts utilizados, modificaciones realizadas y justificación de cada decisión.
  • Falta de opción de evaluación alternativa: Debe ofrecerse siempre una alternativa de evaluación sin IA a cualquier estudiante o familia que lo solicite, asegurando así el derecho a una educación sin intervención automatizada.

9. Lista de verificación diaria

La lista de verificación diaria tiene como objetivo ayudar a los docentes a asegurar un uso responsable y efectivo de las herramientas de IA en los procesos de evaluación. Incluye una serie de pasos antes, durante y después del uso de la IA para garantizar la transparencia, equidad y adecuación de las evaluaciones.

  • Antes de usar la IA:
    • ☐ ¿He anonimizado el contenido? Eliminación de datos personales.
    • ☐ ¿Tengo claros los criterios de evaluación? Definición previa de estándares.
    • ☐ ¿He documentado el proceso? Registro del procedimiento.
    • ☐ ¿Es apropiado para la edad/nivel del estudiante? Adaptación al desarrollo.
  • Durante el uso:
    • ☐ ¿Estoy verificando cada sugerencia? Revisión activa de propuestas.
    • ☐ ¿Mantengo registro de modificaciones? Documentación de cambios.
    • ☐ ¿Puedo justificar cada decisión? Fundamentación de evaluaciones.
    • ☐ ¿Las evaluaciones son apropiadas para el nivel? Ajuste al desarrollo.
  • Después del uso:
    • ☐ ¿He guardado la documentación necesaria? Archivo de evidencias.
    • ☐ ¿He informado a los afectados? Comunicación de resultados.
    • ☐ ¿El proceso es apelable? Posibilidad de revisión.
    • ☐ ¿La retroalimentación es adecuada para la edad? Feedback apropiado.

Nota final

Esta guía debe actualizarse según modificaciones del reglamento y directrices específicas de cada centro educativo. Se recomienda una revisión periódica para asegurar el cumplimiento y la adaptación a las necesidades de cada etapa educativa.


Pódcast del artículo

El siguiente pódcast generado por IA, explica el contenido del artículo.

Uso de la IA en la redacción de este artículo: Nivel 4 en el Marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas.

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