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Categoría: GPTs personalizados

Cómo crear un GPT educativo personalizado

Me han pedido muchas veces que explique cómo se hace un GPT y aunque tenía algo escrito, creo que hacía falta algo más concreto. Le he pedido al GPT Héctor que se tome a él mismo como ejemplo y redacte un artículo para mi blog sobre cómo debe ser un buen GPT. Héctor es un GPT con una gran cantidad de documentos sobre la ESO en Cataluña y se caracteriza por ser un GPT capaz de realizar tareas complejas (como situaciones de aprendizaje, ABP, etc.) y que funciona razonablemente bien.

Como una imagen vale más que mil palabras, al final del artículo están las instrucciones que utiliza Héctor que pueden servir de ejemplo.

Mi tarea ha consistido en actuar como editor, proponiéndole que añadiese algunos temas de los que no había hablado y dándole información extra en el caso de los formatos de archivo.

Excepto la introducción que es original y el ejemplo final, este artículo tiene nivel 5 en el Marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas (MIAE)

Proceso de Creación de un GPT

Un GPT es una versión personalizada de ChatGPT adaptada a tareas específicas mediante instrucciones y documentación propias. Si quieres crear uno, sigue estos pasos:

1. Definir el propósito

Determina qué tareas realizará el GPT. Por ejemplo, puede ayudar en la educación, la gestión de proyectos o el soporte técnico. Debes decidir qué tipo de interacciones tendrá y qué preguntas resolverá.

2. Recopilar la documentación

El GPT debe contar con instrucciones precisas y documentación relevante. Esto incluye manuales, directrices, normativas, o cualquier contenido que deba utilizar para responder preguntas. Es esencial que esta documentación esté actualizada y bien organizada.

3. Instrucciones personalizadas

Las instrucciones que le das al GPT son fundamentales, ya que determinan cómo debe actuar, responder y priorizar la información. Aquí algunos aspectos clave a considerar al diseñarlas:

Comportamiento general

Debes definir el tono y estilo de las respuestas. Por ejemplo:

  • Formal o informal: Dependiendo de si el público es educativo, profesional o técnico.
  • Nivel de profundidad: Indica si las respuestas deben ser breves y concisas o detalladas y explicativas.

Priorizar documentos y respuestas

El GPT debe saber qué documentación o fuentes priorizar al responder. Esto es útil cuando se tiene una gran cantidad de documentos cargados. Puedes establecer reglas como:

  • «Prioriza los archivos más recientes o específicos».
  • «Utiliza siempre las normativas actuales para este tipo de respuesta».

Manejo de preguntas ambiguas

En algunos casos, las preguntas del usuario pueden ser poco claras o incompletas. Define cómo el GPT debe manejar estas situaciones:

  • Solicitar aclaraciones: “¿Podrías especificar más sobre lo que necesitas?”
  • Ofrecer opciones: Presentar posibles interpretaciones de la pregunta para que el usuario elija una.

Instrucciones complejas

Si las instrucciones son complicadas, puedes guardar detalles en un archivo separado que el GPT pueda consultar cuando sea necesario. Esto asegura que las instrucciones estén organizadas y accesibles sin sobrecargar el procesamiento inicial del GPT.

Opciones y decisiones

Es útil programar al GPT para que ofrezca alternativas cuando corresponda. Por ejemplo, si un usuario le pide crear un plan educativo, el GPT puede ofrecer varias opciones o decisiones que el usuario debe tomar, como:

  • “¿Quieres que incluya actividades prácticas o teóricas?”
  • “¿Prefieres un enfoque en competencias específicas o más transversal?”

Límites y restricciones

Es importante definir qué cosas el GPT no debe hacer. Esto incluye:

  • No generar respuestas si la información disponible es insuficiente o incierta.
  • No realizar recomendaciones legales si no tiene la documentación necesaria.
  • Evitar generar contenido fuera del propósito establecido.

Ejemplo de instrucciones personalizadas

  • Objetivo: Ayudar a los docentes a crear Situaciones de Aprendizaje (SDA).
  • Tono: Profesional y educativo.
  • Documentación prioritaria: Instrucciones del Decreto 175-2022 sobre educación secundaria.
  • Manejo de dudas: Si no está claro, solicitar más información antes de generar una respuesta.

4. Utilizar plantillas

El uso de plantillas es fundamental para garantizar que el GPT siga una estructura clara y coherente en sus respuestas o creaciones. Estas plantillas sirven como guías predefinidas que organizan la información en pasos lógicos, asegurando que el contenido generado sea preciso y consistente.

Ventajas del uso de plantillas:

  • Estandarización: Garantizan que todas las respuestas sigan un formato claro, lo que facilita la comprensión del usuario.
  • Eficiencia: Ahorra tiempo al ofrecer una estructura lista para rellenar, en lugar de crear respuestas desde cero cada vez.
  • Flexibilidad: Las plantillas se pueden adaptar a diferentes contextos, desde respuestas sencillas hasta informes complejos.

Ejemplos de plantillas según el uso del GPT:

  1. Plantillas para Situaciones de Aprendizaje (SDA):
    En el contexto educativo, las plantillas SDA permiten organizar los objetivos, competencias y actividades que deben realizar los estudiantes. Una plantilla típica podría incluir:
  • Título y descripción: Define el contexto y el reto al que se enfrenta el alumno.
  • Competencias: Detalla las competencias específicas que se trabajarán.
  • Actividades y evaluación: Propone las actividades prácticas y las formas de evaluar los resultados obtenidos. Esta estructura asegura que todas las SDAs que genere el GPT sigan un mismo patrón, lo que facilita tanto su creación como su evaluación posterior por parte de los docentes.
  1. Plantillas para Planes de Apoyo Individualizado (PI):
    Para la creación de planes de apoyo, las plantillas permiten recopilar la información necesaria sobre el alumno y definir las medidas que se aplicarán en función de sus necesidades. Estas suelen incluir:
  • Datos personales y académicos del alumno: Información básica que contextualiza el plan.
  • Justificación del plan: Detalles sobre por qué se requiere el apoyo y qué evaluaciones lo respaldan.
  • Medidas de apoyo: Describe las estrategias pedagógicas específicas para ayudar al alumno.

Adaptación de las plantillas:

Una de las grandes ventajas de usar plantillas es que pueden adaptarse fácilmente a nuevos contextos o necesidades. Por ejemplo, si el GPT está diseñado para generar informes técnicos, la plantilla incluiría secciones para introducir datos clave, análisis y recomendaciones. Esta flexibilidad permite que las plantillas se ajusten al propósito específico del GPT y los requisitos del usuario final.

Integración de plantillas en el GPT:

El GPT debe estar configurado para reconocer cuándo aplicar una plantilla en función del tipo de solicitud del usuario. Por ejemplo:

  • Si el usuario pide ayuda para diseñar una situación de aprendizaje, el GPT deberá generar una estructura predefinida, proporcionando espacio para que el usuario rellene detalles específicos.
  • Si se solicita un informe, el GPT puede seguir una plantilla para recopilar información clave y organizarla de manera lógica y coherente.

Automatización basada en plantillas:

El uso de plantillas permite que el GPT automatice ciertas tareas, como generar documentos estandarizados rápidamente, sin perder precisión ni calidad en los resultados. Además, esto facilita la revisión y retroalimentación, ya que el formato es consistente.

Las plantillas proporcionan una base para que el GPT genere contenido organizado y coherente. Al estandarizar las respuestas o creaciones, se optimiza tanto el proceso de generación como la interpretación del usuario.

5. Formatos de archivo recomendados

Es fundamental elegir formatos adecuados para cargar la información en el GPT. Los más recomendados son:

  • Markdown (.md): Estructurado y compatible con ChatGPT. Permite usar títulos, listas y tablas fácilmente.
  • Texto plano (.txt): Ideal para instrucciones simples o listas.
  • JSON (.json): Útil para datos estructurados, como bases de datos.

Cómo activar Markdown en Google Docs:

  1. Abre Google Docs y ve a Herramientas > Preferencias.
  2. Activa la opción de Markdown.
  3. Ahora podrás escribir, copiar, pegar y descargar en formato Markdown directamente desde Google Docs, facilitando la edición colaborativa y el uso posterior en tu GPT.

6. Pruebas y ajustes

Una vez que el GPT esté configurado, es crucial realizar pruebas exhaustivas para garantizar que responde correctamente y que sigue las instrucciones y formatos deseados. Durante este proceso, se pueden identificar varias áreas que requieren ajustes:

  • Ajustes en las respuestas: Modificar la manera en que el GPT responde, asegurándose de que las respuestas son claras, completas y adaptadas al usuario.
  • Corrección de errores: Revisar si el GPT entiende y aplica correctamente la documentación proporcionada.
  • Optimización del flujo: Ajustar las interacciones para que el GPT ofrezca recomendaciones útiles sin requerir demasiadas entradas del usuario.
  • Revisión de formatos: Verificar que los archivos generados (en formatos .md, .txt, o .json) se estructuran adecuadamente y mantienen el formato necesario.

Por ejemplo, si el GPT está destinado a generar informes educativos, es posible que durante las pruebas detectes que algunas secciones no se están completando correctamente o que se podría mejorar la estructura de ciertos apartados para que sea más intuitiva. Los ajustes ayudarán a que el GPT funcione de manera más eficiente y fluida para cumplir con las expectativas del usuario.

7. Actualización continua

A medida que cambian las necesidades o la documentación se actualiza, es importante mantener al GPT actualizado para que siga siendo útil y eficaz. También es necesario ajustar las instrucciones según las nuevas demandas.

8. Ejemplo: Instrucciones de Héctor

Lo que hay a continuación son las instrucciones de Héctor, que originalmente están en catalán y en formato Markdown.

## Descripción de Héctor:
1. Héctor, el maestro especializado en Situaciones de Aprendizaje (SDA) y planes de apoyo individualizados para la Educación Secundaria Obligatoria (ESO), se presenta en cada conversación con un cordial saludo.
2. Héctor también puede resolver cualquier otra cuestión relativa a esa etapa educativa.
3. Si te piden algo sobre educación primaria debes responder que lo encontrarán en https://ja.cat/equipsda donde hay GPTs especialistas en: Infantil, primaria y bachillerato.

## Función de Héctor
1. Este GPT está diseñado para ayudar a desarrollar e implementar SDA para ESO en Cataluña, haciendo uso de metodologías activas y enfocadas a competencias transversales y específicas. Puede crear actividades de enseñanza detalladas y recursos especificados, para ser aplicadas directamente en el aula. Estas actividades están pensadas para ser completas y prácticas, incluyendo diferentes formas de agrupamiento y variados estilos de aprendizaje.
2. Realizar planes de apoyo individualizados.
3. Resolver todas las dudas que los usuarios tengan en relación con las SDA porque Héctor tiene toda la documentación oficial a su alcance.
4. Puedes realizar más funciones, siempre basadas en tu conocimiento profundo de la documentación.

## Cuando te pregunten qué puedes hacer por el usuario o qué sabes hacer, responde y explica un poco:
1. Que puedes resolver cualquier duda sobre SDA en la ESO.
2. Que puedes realizar una SDA.
3. Que puedes realizar un plan de apoyo individualizado.
4. Decide otras habilidades que tiene Héctor basándote en la documentación que tienes.

## Creación de una SDA
Lee y sigue escrupulosamente el documento con instrucciones para realizar SDA y completa la plantilla para realizar SDA.

## Creación de un plan de soporte individualizado
Héctor seguirá al pie de la letra las indicaciones de los documentos y cumplimentará la plantilla correspondiente con la ayuda del usuario. Siempre le dará a elegir si quiere que Héctor decida lo que poner.

## Cumplimiento obligatorio
Si no sabes algo, lo buscarás en la documentación y si no lo encuentras, se lo dirás al usuario. Tienes que ser muy riguroso en todo lo que dices.

Conclusión

Crear un GPT personalizado requiere planificación y organización. Definir claramente su propósito, usar el formato de archivo adecuado (recomendando Markdown por su estructura), y realizar pruebas constantes garantizarán que el GPT sea efectivo y cumpla con las expectativas de sus usuarios.

Adaptación de actividades a la LOMLOE

He creado un conjunto de tres prompts para adaptar en muy poco tiempo una actividad educativa, que ya teníamos elaborada con antelación, a la LOMLOE. Estas actividades pueden ser ejercicios de clase, prácticas de laboratorio, actividades colaborativas, exámenes, etc.

Partiendo de esta actividad preexistente, estos prompts le asociarán:

  • Las competencias específicas que mejor se adaptan a la actividad.
  • Los criterios de evaluación de las competencias específicas anteriores que mejor encajan.
  • Los saberes que se trabajan en la actividad.

Además, hay un par de prompts adicionales para elaborar:

  • Los objetivos de aprendizaje de nuestra actividad.
  • Una rúbrica para evaluar las competencias específicas de la actividad en cuestión.

Los datos que necesitaremos para utilizar estos prompts son:

  1. Actividad que queremos adaptar, preferentemente en un documento que podamos subir a ChatGPT.
  2. Lista de competencias específicas con sus criterios de evaluación. Pueden ser todas o una selección.
  3. Lista de saberes. Todos o solo los que nos interesen.

Recomendaciones

  • Aconsejamos numerar las competencias, criterios y saberes para que el resultado sea más breve y comprensible.
  • Es casi obligado el uso de ChatGPT-4o (o superior) porque es el único que maneja tanta información con habilidad para producir buenos resultados. Incluso Claude 3.5 Sonnet, que en muchos aspectos iguala a esta versión de ChatGPT, no produce resultados de buena calidad.

La elaboración de estos prompts ha sido un proyecto colaborativo en el que han intervenido el GPT Úrsula, especializada en la creación de prompts educativos, y el GPT Bruno, especialista en LOMLOE.

Úrsula ha seguido mis instrucciones y correcciones para garantizar la calidad y relevancia del resultado final y Bruno ha revisado el resultado final y aconsejado la forma de adaptar plenamente los prompts al espíritu de la LOMLOE.

Los prompts están disponibles en: Adaptación de actividades a la LOMLOE.

Prompts educativos creados con el modelo R-I-T-A

Últimamente, circula por las redes relacionadas con la inteligencia artificial, esta imagen donde nos indica cómo construir varios tipos de prompts según diversos esquemas. Recordemos que un prompt es la instrucción escrita que se le proporciona a la inteligencia artificial generativa para producir un resultado, por ejemplo, que prepare una actividad divertida sobre la simplificación de fracciones.

Si hacemos una búsqueda clásica por Internet (es decir, Google sin IA) encontraremos la misma imagen o algunas muy parecidas con más o menos tipos de prompts, según su origen. Sin embargo, estos prompts no provienen del mundo educativo, sino de la empresa, cuyos medios y fines no guardan relación con la educación. Por este motivo creemos que es necesario disponer de un modelo propio para la educación (un metaprompt).

Un metaprompt para crear eduprompts

El GPT Úrsula contiene todos los prompts educativos de la web Biblioteca Avanzada de Prompts Educativos, por lo que dispone de una base de datos muy valiosa para su análisis. Por este motivo le pedí que los analizase y después de una breve conversación y bastantes rectificaciones, con numerosas pruebas en chats independientes, produjo el modelo R-I-T-A: Rol – Información – Tarea – Adaptabilidad. Detallamos el modelo R-I-T-A a continuación:

  • Rol y contexto de la IA: Se define el contexto educativo y el rol específico que la IA debe asumir. Esto incluye las características y habilidades del personaje que la IA representará, así como su titulación académica y experiencia relevante. Cuando sea necesario, el contexto incluirá el curso o edad de los estudiantes y la materia, estos datos deberán ser preguntados al usuario por parte de la IA.
  • Información: La IA debe iniciar la conversación presentándose y haciendo preguntas específicas para obtener información necesaria del usuario antes de proceder con la tarea principal. Estas preguntas suelen estar numeradas y la IA deberá esperar la respuesta del usuario a cada una de estas preguntas antes de continuar, por lo que pondrá después de cada pregunta: «NO digas nada más y espera mi respuesta». Hay dos motivos por los que se actúa de esta forma:
    • La primera es que evita la edición del prompt (borrar y poner lo que queramos en su lugar) por lo que es más sencillo, cómodo y natural, según nuestro punto de vista.
    • Y la segunda es que sirve de punto de control. Gracias a este método se sabe si la IA nos entiende o no. Más de una vez se ha fragmentado un prompt al ver que empezaba bien, pero la IA se saltaba preguntas, eso indica que esa parte ya no la tenía en cuenta. Si se obliga a preguntar todo, y realmente lo hace, entonces sabemos que nos está entendiendo al 100 %. Si no se hace así, dará una repuesta convincente, pero no se sabrá si ha tenido en cuenta toda la información.
    • En secuencias de prompts muy largas, como los de las situaciones de aprendizaje, hacia la mitad se pide un resumen, también como punto de control, para saber si la información que está manejando está completa.
  • Tarea: Con la información obtenida, la IA realiza la tarea específica asignada, como desarrollar actividades, planificar un proyecto, analizar un texto, etc.
  • Adaptabilidad: La IA debe siempre comprobar y decidir si son necesarias preguntas adicionales según la naturaleza de la tarea que deba realizar.

En realidad, esto es un metaprompt, es decir, un prompt para crear prompts. De forma que la IA puede generar prompts de naturaleza educativa siguiendo este modelo que se ha incorporado a las instrucciones del GPT Úrsula. Realmente los prompts que generaba Úrsula ya eran de este tipo, ya que de forma inconsciente era la estructura seguida en la mayoría de los prompts que hay en la Biblioteca Avanzada de Prompts Educativos. No obstante, ahora estas normas están expresamente detalladas, por lo que los prompts generados son más eficientes.

Ejemplo: Prompt sobre evaluación formativa

Rol y contexto de la IA:
Eres un experto en evaluación educativa con un doctorado en Pedagogía. Ayudarás a un docente a crear una evaluación formativa para sus alumnos de secundaria en la asignatura de Ciencias Sociales.

Información:
1. Pregúntame cuál es el objetivo de aprendizaje que se quiere evaluar. NO digas nada más y espera mi respuesta.
2. Pregúntame qué tipo de actividades prefieres para evaluar ese objetivo (p. ej., pruebas escritas, proyectos, presentaciones). NO digas nada más y espera mi respuesta.
3. Pregúntame cuántos alumnos hay en la clase. NO digas nada más y espera mi respuesta.

Adaptabilidad:
4. Pregúntame cualquier otro aspecto que consideres relevante.

Tarea:
Con la información proporcionada, desarrolla una propuesta de evaluación formativa que incluya:
1. Un breve resumen del objetivo de aprendizaje.
2. Las actividades específicas que se utilizarán para la evaluación.
3. Los criterios de evaluación para cada actividad.
4. Una rúbrica para calificar las actividades.

Pregúntame si la propuesta es adecuada o si necesito algún ajuste adicional.

Conclusión

El modelo R-I-T-A, desarrollado para crear prompts educativos, establece una estructura clara y eficiente: Rol, Información, Tarea y Adaptabilidad. Este enfoque permite a la IA, específicamente al GPT Úrsula, generar instrucciones concretas para actividades educativas. Al definir el contexto y rol de la IA, recopilar información relevante del usuario, adaptar las preguntas según la tarea, y finalmente realizar la tarea asignada, se garantiza una interacción eficiente y personalizada. Este metaprompt proporciona un marco para que los prompts educativos sean más coherentes y útiles, asegurando así un mejor aprovechamiento de las capacidades de la IA en el ámbito educativo.

Conclusión redactada con la ayuda de ChatGPT-4o.

Creación de GPT educativos

Después de realizar más de una docena de GPT he aprendido algunas cosas que pienso que pueden ser de utilidad para el que quiera enfrascarse en esta actividad apasionante. Ver cómo ChatGPT hace exactamente lo que uno quería que hiciese es motivo de una gran satisfacción personal, especialmente si la meta que uno se propuso tenía cierta complejidad.

Cuando iniciamos un nuevo GPT encontramos dos secciones, la primera, «Crear», permite que el propio GPT rellene las instrucciones y otros apartados simplemente con la descripción que le damos sobre lo que queremos hacer. Esta opción es recomendable para saber de qué forma quiere recibir las instrucciones, posteriormente lo podremos adaptar a nuestras necesidades.

Las dos pestañas principales durante la edición de un GPT.

Una segunda pestaña, «Configurar», es la que nos da acceso a todos los aspectos configurables del GPT. Describimos brevemente su función a continuación:

Pestaña «Configuracion»

Imagen del GPT. Un círculo con un símbolo + está en primera posición. Podemos subir una imagen o hace que nos la cree él mismo. Esto es mejor dejarlo para el final, cuando el GPT sepa de qué trata el tema.

Nombre (Name). El nombre que tendrá, con un máximo de 40 caracteres.

Descripción (Description). La descripción del GPT que aparecerá bajo el título. Máximo 100 caracteres.

Instrucciones (Instructions). También se le llama contexto. Es la parte más importante, ya que define el comportamiento y lo que hará el GPT. Aquí pondremos el rol del GPT, instrucciones generales de funcionamiento y para casos más completos, los archivos que deberá usar y bajo qué circunstancias. Admite 8000 caracteres.

Iniciadores de la conversación (Conversation starters). Son los botones que aparecen sobre el chat al entrar en un GPT y son ejemplos de inicio de diálogo. Podemos poner hasta cuatro iniciadores, cada uno de menos de 100 caracteres, en los móviles solo suelen aparecer los dos primeros.

Conocimiento. Subir archivos (Knowledge. Upload files). Es la base de datos de nuestro GPT y el que le proporciona conocimientos extra con los que no ha sido entrenado. Por lo tanto, con esta sección definimos la sabiduría concreta de DEL GPT. Podemos subir hasta 10 archivos, entre los que están los tipos más usuales como PDF, DOCX, TXT, CSV, etc.

Restricciones en los archivos

Uno puede sentirse tentado a subir un PDF de 200 páginas para que el GPT lo utilice como fuente de conocimiento, sin embargo, las cosas no son tan simples y con toda probabilidad no consiga extraer toda la información que esperábamos.

Los PDF, si tienen pocas páginas, no tienen problemas, pero si el número de páginas es elevado, ChatGPT no llega a leerlos por completo y se queda solo con el principio. Para solucionar esto es conveniente pasarlos a texto puro. Este formato es el único con el que estaremos seguros de que es leído y si deseamos una buena comprensión del mismo debemos mantenerlo por debajo de los 3 MB de tamaño. En el artículo GPT ignorantes ya se comentó con más detalle otros formatos que también funcionan bien en los GPT, aparte del TXT, como el CSV, MD y en menor medida DOCX.

Restricciones en las instrucciones

Aunque admite la nada despreciable cantidad de 8000 caracteres, si escribimos demasiadas instrucciones nos podemos encontrar con que ignora algunas de ellas y, en unas ocasiones, las tiene en cuenta y en otras no.

Para evitar esto podemos numerar las instrucciones y decirle que las ejecute de forma secuencial, también podemos destacar en mayúsculas opciones que tiene tendencia a obviar. Estas son técnicas que funcionan en el chat de ChatGPT, pero que aquí, debido a la extensión de las instrucciones, pueden no funcionar por sí solas, por lo que habrá que añadir alguna técnica más.

Para evitar estos problemas referentes a las instrucciones demasiado largas o complejas, podemos hacer archivos de instrucciones, de forma que en el espacio para las instrucciones generales le indicamos que cuando tenga que hacer «X» (por ejemplo, una situación de aprendizaje o un problema de estadística) vaya al archivo de instrucciones «Y» (un archivo con los prompts necesarios para llevar a cabo esa acción).

En los archivos de instrucciones, además de las tareas que debe realizar el GPT, podremos añadir los archivos que debe consultar. De este modo el GPT se vuelve más eficiente, ya que tiene muy claro en todo momento lo que debe hacer.

Podremos tener instrucciones muy complejas, aunque solo las leerá bajo determinadas condiciones, cuando lo requiera la situación. Este es el sistema usado en los GPT realizados sobre situaciones de aprendizaje, donde las instrucciones están en archivos de texto aparte. Veamos un ejemplo concreto.

Un GPT por dentro: Nicolau

Nicolau es el GPT de matemáticas de bachillerato de humanidades. En primer lugar, al principio de la sección Instrucciones, se le asigna el rol que desempeñará (originariamente escrito en catalán):

También, en las instrucciones generales, se indica que debe siempre consultar los archivos de datos de los saberes y las competencias específicas del nivel en el que se está trabajando. Después, dependiendo de la tarea, se le indica un archivo con más instrucciones o un archivo de datos.

Un fragmento de las instrucciones generales (sección: Instrucciones):

Por ejemplo, si se trata de un problema o ejercicio, se le indica que consulte el archivo de instrucciones para hacer problemas, donde hay toda una serie de pasos que debe seguir.

A continuación mostramos un fragmento del principio del archivo de instrucciones para resolver problemas (instrucciones_para_resolver_problemas.txt):

Si se trata de un problema de probabilidad y estadística (nuevos este año 2024) se le pide que consulte el archivo con los modelos que han publicado de ejemplo, para que los tome como referencia. En este caso se trata de un archivo PDF.

Si se trata de una situación de aprendizaje, se le dice que siga fielmente los pasos del archivo de instrucciones, donde además en cada paso se le indica en qué archivo puede encontrar los datos necesarios (competencias clave, competencias específicas, criterios, saberes, etc.). Ya que se ha intentado separar toda la normativa en varios archivos de texto puro para que el GPT sepa lo que hay en cada uno y lo pueda leer de una forma más eficiente.

El principio del archivo para crear situaciones de aprendizaje (instrucciones_situacion_aprenendizaje.txt), que tiene un total de 14 pasos, es:

Como vemos la forma de referirnos al GPT es diciendo «este GPT», si le hemos puesto nombre también lo podremos usar. Por ejemplo, el GPT que hemos usado de ejemplo se llama Nicolau, por lo que siempre que hagamos referencia a este nombre sabe que hablamos de él. Sin embargo, por motivos de reusabilidad es más práctico utilizar el nombre genérico.

En total, Nicolau tiene 9 archivos, de los cuales 2 son de instrucciones (para problemas y situaciones de aprendizaje) y el resto son de datos, en nuestro caso particular, de normativa y ejemplos (saberes, competencias específicas, exámenes de selectividad, etc.).

Los nombres de los archivos son siempre totalmente descriptivos, de esta forma ChatGPT sabe lo que contienen sin necesidad de abrirlos. Es decir, nunca se usan nombres sin sentido, sino que deben ser de forma que los entienda un humano y, por tanto, ChatGPT.

Aquí tenemos un esquema del modelo que se ha seguido para los GPT más complicados, como en este GPT:

Esquema de los modelos más complejos de GPT donde se usan dos tipos de archivos: de instrucciones y de datos. Elaboración propia

Conclusión

Como conclusión podemos decir que para hacer un GPT educativo de calidad, que funcione y haga lo que debe hacer, no basta con un prompt muy largo y un par de PDF con varios cientos de páginas. Es necesario planificarlo, crear archivos de instrucciones para diversas situaciones, dividir la información para evitar que sea demasiado extensa, convertir los PDF a texto si son largos y revisarlos para que el texto tenga calidad, probarlo múltiples veces y contemplar todas las excepciones y casos particulares que pensamos que el GPT se encontrará en la interacción con los usuarios.

GPT personalitzats que dissenyen situacions d’aprenentatge

Hem creat diversos GPT que ajuden a fer situacions d’aprenentatge (SdA). Cada GPT Inclou les següents dades en els arxius de documentació:

  • ESO
    • Vectors clau de l’educació bàsica.
    • Competències transversals.
    • Indicadors operatius de les competències transversals.
    • Mesures i suports universals en el centre educatiu.
    • Instruccions per crear la situació d’aprenentatge a l’educació bàsica basada en la plantilla del Departament.
  • Batxillerat
    • Components Transversals de les Competències Clau del Batxillerat.
    • Indicadors Operatius de les Competències Clau.
    • Mesures i suports universals en el centre educatiu.
    • Instruccions per crear la situació d’aprenentatge a batxillerat basada en la plantilla del Departament.
  • Segons cada matèria
    • Competències específiques.
    • Criteris d’avaluació de les competències específiques.
    • Sabers

Seguidament, tenim l’autodescripció que cada GPT fa de si mateix en 30 paraules. Hèctor és un GPT generalista amb el que es poden fer SdA de qualsevol matèria i nivell, la resta són específics cadascun d’una matèria, el que els fa molt més eficients.

Hèctor. Educació bàsica i batxillerat

Especialista a crear i implementar Situacions d’Aprendre per a l’educació bàsica i batxillerat, adaptades a necessitats específiques, enfocades en competències transversals i específiques.

Accés al GPT

No obstant és menys eficient que els GPT especialitzats en una única matèria que hi ha a continuació, perquè la quantitat de documentació que ha de revisar cada vegada és enorme, el que fa que de vegades es perdi o no trobi el que busca.

En lloc d’utilitzar Hèctor, també tenim l’alternativa de fer-ho sense GPT, és a dir utilitzant prompts per anar construint la SdA, amb aquest sistema a més es pot fer amb la versió gratuïta ChatGPT 3.5. En aquest article titulat Disseny i Concreció de Situacions d’Aprenentatge amb ChatGPT teniu detallat com fer la SdA sense el GPT, només amb prompts.

Olívia. Biologia de batxillerat

Ajuda en la preparació de classes, situacions d’aprenentatge, activitats, exercicis i exàmens de Biologia en Batxillerat, adaptant-se a les necessitats educatives de Catalunya, amb enfocament en raonament i pensament crític.

Accés al GPT

Robert. Biomedicina de 1r de batxillerat

GPT especialitzat en l’optativa de biomedicina a 1r de batxillerat, ajuda professors a crear situacions d’aprenentatge per a batxillerat, oferint suport en planificació educativa, integrant competències clau, i assessorant sobre aspectes ètics i metodològics.

Accés al GPT

Nicolau. Matemàtiques aplicades a les CCSS de Batxillerat

Assistent virtual especialitzat en matemàtiques aplicades a les ciències socials per a 1r i 2n de Batxillerat. Ofereix suport en l’elaboració de situacions d’aprenentatge, activitats, exercicis, problemes i preparació per a la selectivitat, utilitzant metodologies actives, tot promovent la comprensió i la capacitat crítica en els alumnes.

Accés al GPT.

Pau. Matemàtiques (modalitat de ciències i tecnologia) de Batxillerat

Ajudant virtual en matemàtiques de 1r i 2n de Batxillerat, ofereix suport didàctic interactiu, facilitant l’aprenentatge competencial mitjançant la creació de situacions d’aprenentatge, resolució de problemes, preparació per a les PAU, i desenvolupament de competències específiques.

Accés al GPT

Queralt. Digitalització de 4t d’ESO

Assistent virtual especialitzada en digitalització per a l’educació de 4t d’ESO. Ofereix suport pedagògic en la creació de situacions d’aprenentatge, activitats interactives i estratègies d’avaluació, amb un enfocament en competències digitals i metodologies inclusives i innovadores.

Accés al GPT

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