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:
Abrir cualquier documento de Google o uno vacío.
Pulsar en Herramientas > Preferencias.
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:
Conversión del PDF a formato DOCX a través de la web IlovePdf. Las conversiones realizadas por IlovePdf tienen mucha calidad.
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.
Según el reglamento del Parlamento Europeo, que entrará en vigor en 2026, la respuesta a la pregunta que encabeza este artículo es SÍ. Pero hay algunas condiciones que deberemos cumplir.
Con la ayuda de Claude 3.5 Sonnet hemos elaborado el siguiente documento al que deberemos prestar mucha atención en el futuro.
Guía de cumplimiento del reglamento (UE) 2024/1689 para el uso de IAs generativas en evaluación educativa
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.
Hacer diagramas en árbol, como mapas mentales y conceptuales, con el uso de IA generativa de texto como ChatGPT, Claude o incluso en NotebookLM es una tarea muy sencilla si utilizamos Markmap.
En este artículo te explicamos como hacerlo en 3 sencillos pasos: Generar el diagrama con la IA, crear el gráfico con Markmap y bajarlo al ordenador (o hacer captura de pantalla).
Este código, que copiamos directamente del chat de la IA, lo podemos utilizar para crear un diagrama en árbol con Markmap. Markmap convierte en un gráfico cualquier texto Markdown que le peguemos en el lado izquierdo del editor.
Veamos cómo. Hemos realizado los ejemplos con Claude, pero se puede utilizar ChatGPT y otras IA de texto.
1. Generar el diagrama en árbol en forma de lista
Lo único que necesitamos es pedirle a la IA un mapa conceptual en forma de lista.
Hemos elaborado este prompt con el GPT Úrsula, que está especializada en crear prompts educativos, pero otro prompt también serviría:
Eres un experto en diseño de mapas conceptuales con formación en educación y conocimientos en organización de contenidos de aprendizaje. Tu tarea es ayudar al usuario a crear un mapa conceptual en formato de lista para organizar de forma jerárquica y clara las ideas principales.
1. Pregunta al usuario sobre el tema, concepto o texto específico que quiere estructurar en el mapa conceptual. NO digas nada más y espera la respuesta.
2. Pregunta cualquier otra información adicional que consideres relevante para organizar el contenido de forma lógica y jerárquica.
Con la información proporcionada, organiza el contenido en un mapa conceptual en forma de lista Markdown, encabezada por el título del mapa.
Cuando escribas la lista Markdown, asegúrate de no decir absolutamente nada más y escribir únicamente la lista.
Asegúrate de que la estructura esté claramente organizada y jerárquica.
Aquí tenemos un ejemplo con Claude:
Generación de un mapa conceptual sobre evolución con Claude.
2. Crear el diagrama
En la parte inferior de la última respuesta encontraremos el botón para copiarla, y pegaremos la respuesta completa en la web de Markmap.
Si hemos utilizado el prompt anterior, nos saldrá la lista que le hemos pedido limpia, sin más texto. Si has usado otro prompt es posible que salga más texto de la IA dando explicaciones de lo que ha hecho; en ese caso, lo mejor es borrar este texto extra que no aporta nada a nuestro diagrama.
Inmediatamente, aparecerá en el lado derecho el diagrama de árbol.
Al pegar el texto generado por la IA, a la derecha aparecerá el diagrama de árbol.
3. Bajar el diagrama
En este punto podemos hacer una captura de pantalla de lo que nos aparece en el lado derecho, aunque recomendamos bajarlo como HTML (busca donde pone: Download as interactive HTML en la parte inferior de la página) lo que nos proporcionará una página web en nuestro disco duro que podremos usar de varias formas. Si solo nos interesa el gráfico, abriremos la página haciendo doble clic sobre ella y haremos una captura de pantalla o lo imprimiremos como PDF.
Mapa mental tal como se ve al bajar el árbol y abrirlo en el navegador.
Si tenemos los conocimientos suficientes, podremos incluir este mapa interactivo en nuestras páginas web, algo de lo que no nos podemos ocupar aquí porque no es el objetivo de este artículo.
MarkDownload – Markdown Web Clipper
Esta extensión para el navegador nos permite bajar o copiar cualquier texto de una página web en formato Markdown, de forma que bastará con copiar el texto con el que queremos hacer nuestro mapa mental y pegarlo directamente en Markmap.
Copiar un texto en formato MarkDown con la extensión MarkDownload. En el ejemplo, índice creado en la guía del cuaderno con NotebookLM.
Al pegar el texto copiado antes en Markmap obtenemos el mapa mental.
Podemos instalar esta extensión siguiendo los enlaces:
Se ha evaluado la eficacia de diferentes formatos de archivo (PDF, DOCX, MD, TXT y un grupo de control) en la capacidad de ChatGPT para generar respuestas correctas y se ha llegado a la conclusión de que el formato Markdown es el que ofrece mejores resultados y por extensión cualquier archivo de texto puro.
Método
Se utilizó el script pdf2md para convertir el archivo PDF de 110 páginas de extensión: Mesures i suports universals en el centre educatiu a los formatos DOCX y Markdown. Al archivo Markdown (con extensión MD) se le cambió la extensión a TXT, por lo que fue utilizado dos veces con el mismo contenido. Esto se hizo porque se sospechaba que el cambio de extensión provocaba un cambio en la forma de ser consultado por ChatGPT. El control ha consistido en la ausencia de cualquier tipo de documento.
Con estos archivos se creó un GPT para cada uno de ellos con el siguiente prompt: «Responde las preguntas consultando el documento que tienes».
Se les hizo las mismas preguntas a todos ellos y se utilizó el botón «Volver a generar» para obtener un total de 3 respuestas a la misma pregunta. Cada pregunta se ha hecho en una conversación nueva y requieren la lectura del documento para poder ser respondidas.
Para verificar si las respuestas correctas difieren entre los distintos formatos, se realizó una prueba de Kruskal-Wallis. Para identificar qué formatos presentaban diferencias significativas, se aplicó la prueba U de Mann-Whitney.
Resultados
A continuación, se presentan los datos de puntuaciones para cada pregunta y formato, que se utilizaron en los análisis estadísticos:
Pregunta
PDF
DOCX
MD
TXT (=MD)
Control
1
0
1
3
3
0
2
0
0
3
0
0
3
0
0
3
2
0
4
0
0
0
2
0
5
1
0
0
1
0
6
0
0
3
3
0
Aciertos
5.6%
5.6%
66.7%
61.1%
0%
Aciertos a cada pregunta de un total de 3 posibilidades. Puntuación máxima: 3, puntuación mínima: 0.
Tabla original con las preguntas y sus respuestas
Análisis estadístico
Las medias de aciertos y desviaciones estándar calculadas para cada formato fueron las siguientes:
Formato
Media
Desviación estándar
PDF
0.17
0.41
DOCX
0.17
0.41
MD
2.00
1.55
TXT
1.83
1.17
Control
0.00
0.00
Medias de aciertos y sus desviaciones estándar. El formato MD es el que obtiene una media de aciertos más alta.
Pruebas para comprobar las diferencias entre los formatos
Para comprobar la igualdad de varianzas (necesaria para el test de Kruskal-Wallis) se ha usado el test de Levene que indica que no hay diferencias entre ellas (W = 1.84, p-valor = 0.152).
Test de Kruskal-Wallis: Este test no paramétrico se utilizó para comparar las medianas entre los diferentes grupos (formatos de archivo).
Valor estadístico H = 14.66
p-valor: 0.0055
Este resultado indica que haydiferencias significativas entre los formatos de archivo.
Comparaciones post hoc con la prueba U de Mann-Whitney: Para identificar qué grupos diferían entre sí, se realizaron comparaciones por pares.
Comparación
p-valor
Resultado
MD vs PDF
0.0276
Significativo
MD vs DOCX
0.0276
Significativo
MD vs TXT
0.6660
No significativo
MD vs Control
0.0123
Significativo
TXT vs PDF
0.0101
Significativo
TXT vs DOCX
0.0101
Significativo
TXT vs Control
0.0047
Significativo
PDF vs DOCX
1.0000
No significativo
PDF vs Control
0.2023
No significativo
DOCX vs Control
0.2023
No significativo
Interpretación:
Los formatos MD y TXT son significativamente superiores a PDF, DOCX, y Control.
MD y TXT no muestran diferencias significativas entre ellos.
Los formatos PDF y DOCX no son diferentes del grupo control.
Conclusiones
El análisis revela que los formatos MD y TXT son significativamente más efectivos que los formatos PDF, DOCX, y el grupo de Control para la generación de respuestas correctas por ChatGPT.
No se encontraron diferencias significativas entre MD y TXT, lo que sugiere que ambos son igualmente efectivos, por lo que cambiar la extensión MD por TXT no aporta ninguna mejora en las respuestas, más bien las empeora ligeramente.
Así pues, la recomendación es utilizar el formato Markdown (MD), ya que es el que tiene una mayor media de aciertos, al menos en los documentos de cierta extensión.
Aunque no hemos puesto a prueba los documentos de texto sin formato Markdown, teniendo en cuenta que este último formato es texto puro con algunos caracteres para representar el formato, el formato en texto puro sería la segunda opción lógica para utilizar con la IA.
Es posible que para documentos de pocas páginas todos los formatos sean igualmente apropiados, comprobar esto requeriría un estudio adicional.
En este artículo veremos cómo pasar una conversación con ChatGPT (y otras IA) que incluya fórmulas matemáticas a formatos estándar de texto como el de LibreOffice (ODT), Word (DOCX) y los documentos de Google.
Conversión en 4 pasos (explicación rápida)
Si tienes prisa por convertir inmediatamente el texto y las fórmulas a un documento de texto, aquí tienes los pasos básicos. Si necesitas más información, abajo tienes un ejemplo completo, con imágenes.
Copiar el contenido del chat que contiene las fórmulas utilizando el botón que la IA tiene para copiar el contenido.
Descargar desde el mismo programa el archivo (que tendrá extensión .md).
Utilizar un servicio de Internet, como Markdown Converter para convertir este archivo en ODT (el formato de LibreOffice) o DOCX (el formato de Word). Para utilizar con Google Docs únicamente habrá que subir el archivo DOCX a Drive.
Introducción
Uno de los problemas a la hora de utilizar las fórmulas de matemáticas en los chats de IA como ChatGPT es que no hay una forma directa de reutilizar las fórmulas para elaborar material didáctico. En este artículo explicaremos algunos métodos de fácil utilización para todos.
A continuación se explican los problemas que hay con las fórmulas, se da un ejemplo con imágenes de la explicación rápida anterior y se proporcionan más alternativas, además de la ya citada.
Markdown
Los chats de IA utilizan un sistema para dar formato al texto llamado Markdown y es lo que aparece al pulsar el botón del chat para copiar la conversación. Si lo habéis usado alguna vez para copiar y pegar, os habrán aparecido almohadillas # asteriscos *, etc. Este es el formato Markdown que se usa para hacer negritas, listas, enlaces, etc. Si deseas más información, puedes leer la entrada de la Wikipedia sobre Markdown o preguntar a ChatGPT.
Delimitadores de fórmulas
Las fórmulas utilizan el formato LaTeX y cada una de ellas se encierra entre determinados caracteres, llamados delimitadores de fórmula, de forma que, explicado de forma sencilla, el navegador sabe que está frente a una fórmula y la representa correctamente.
Los delimitadores utilizados por ChatGPT son diferentes a los usados por los programas que manipulan Markdown, lo que puede suponer un problema. Para solucionarlo hemos hecho un pequeño programa que los adapta copiando y pegando el contenido generado por la IA en un cuadro de texto. Una vez modificado, se puede copiar y pegar o bien guardar en un archivo de tipo Markdown (con extensión .md).
Siempre deberemos convertir las fórmulas con esta página, usemos el método que usemos, excepto si las fórmulas provienen de Claude, con el que nos podremos saltar este paso.
A continuación encontrarás un ejemplo completo de cómo usar el convertidor de fórmulas y después 3 opciones para obtener el archivo ODT o DOCX (este último lo podrás subir directamente a Drive para convertirlo en un documento de Google). Estas 3 opciones son:
Opción 1. Utilizar un servicio de Internet para la conversión (el método más sencillo).
Opción 2. Solo para Linux: utilizar el programa pandoc para hacer la conversión.
Opción 3. Descargar un programa que se instala en el ordenador que manipule archivos de tipo Markdown.
Ejemplo de uso del «Convertidor de fórmulas: Markdown IA a formato compatible»
1. Comenzamos con una conversación con la IA:
Paso 1. Conversación con ChatGPT
2. Seguidamente, copiaremos el texto generado utilizando el botón de copiar:
Paso 2. Pulsamos el botón para copiar el texto.
3. Abrimos la página para convertir las fórmulas, pegamos el texto y guardamos el resultado:
Paso 3. Pegamos el texto en el conversor y lo guardamos.
Este archivo (que si no le cambiamos el nombre se llamará resultado.md) lo utilizaremos para cualquiera de los apartados siguientes.
A continuación presentamos tres posibilidades que podéis elegir en función de vuestras preferencias.
Opción 1: Servicios web para pasar el código Markdown de la IA a documento de texto
Una vez hemos guardado el archivo con extensión .md utilizando la página web anterior. Podemos ir a algunos de estos servicios para convertirlo al formato que queramos y desde donde podremos bajar el documento en varios formatos:
1. Vamos a la página de Markdown Converter, seleccionamos el formato y subimos el archivo que hemos generado anteriormente, resultado.md:
Paso 1. Subimos el archvo md.
2. Seleccionamos el formato, si no lo hemos hecho antes y pulsamos START:
Paso 2. Seleccionar el formato si no lo hemos hecho antes y pulsar START.
3. Se baja el archivo y ya podemos ver el resultado:
Paso 3. El archivo se descarga automáticamente y podemos ver en su interior las fórmulas. En la imagen, LibreOffice.
¡Esto es todo! Con estos sencillos pasos tenemos uno de los mensajes en nuestro procesador de texto. Hay que repetir estos pasos para cada respuesta de la IA. Recordemos que si deseamos un documento de Google hay que subir el archivo DOCX a Drive.
Opción 2: Conversión en Linux con Pandoc
Los usuarios de Linux lo tenemos mucho más fácil, ya que Pandoc es un programa capaz de convertir entre muchos formatos de texto y entre ellos están todos estos y más.
Para instalar Pandoc, si no lo tenemos, utilizaremos los siguientes comandos a través de la consola:
sudo apt update sudo apt install pandoc
Para convertir a ODT (el formato de LibreOffice) abrimos una consola desde la carpeta donde tengamos el archivo resultado.md y escribiremos:
pandoc resultado.md -o resultado.odt
Para convertir a DOCX (el formato de Word) usaremos:
pandoc resultado.md -o resultado.docx
Donde resultado.md es el archivo que deseamos convertir y resultado.odt y resultado.docx son los archivos a los que se convertirá. Al ejecutar cualquiera de estas dos últimas instrucciones tendremos el archivo convertido en la misma carpeta.
Cualquier duda que tengas sobre el uso de Pandoc puedes preguntarla a ChatGPT.
Opción 3: Programas de escritorio para edición de Markdown
Hay muchos programas de escritorio que manejan Markdown, pero su número se reduce drásticamente si lo que deseamos es exportarlos en un formato de texto clásico que podamos manipular como ODT y DOCX.
Este programa para Linux es excelente y permite exportar, entre otros formatos, en ODT, entre ellos no está el formato DOCX, pero sí EPUB, PDF, HTML, etc. Dispone de características avanzadas de exportación que permiten configurar la exportación.
Apostrophe con la ventana de edición y la de visualización.
Este programa está disponible para Linux, Windows y Mac y dispone también de diversos formatos de exportación, aunque solo hemos probado la versión para Linux.
GhostWriter para Linux
Si conocéis más programas que permitan la exportación a formatos estándar de texto, los podéis indicar en los comentarios y se añadirán a la lista.
Advertencia
Para los que usamos editores de LaTeX, como Overleaf, todo esto es innecesario, ya que las fórmulas se pueden copiar y pegar tal como nos las da la IA. Sin embargo, el uso de LaTeX requiere ciertos conocimientos de los que ahora no nos ocuparemos. Para los interesados, en este blog hay una sección dedicada al LaTeX.
Pódcast del artículo
Este pódcast, generado por IA, explica en detalle y con lenguaje sencillo el contenido del artículo.
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.
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