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Categoría: Inteligencia Artificial (Página 2 de 13)

Cómo crear un chatbot en Gemini con canvas

Gemini permite realizar programas y páginas web utilizando canvas (o lienzo) que es un espacio separado del chat, pero integrado en él, donde tanto Gemini como el usuario pueden escribir.

Para ilustrar el proceso, haremos una aplicación que será un chatbot que admita texto y el programa nos haga preguntas sobre él para ver si lo hemos comprendido.

Pasos previos

Es muy importante seleccionar el modelo más potente, que en este momento es 2.5 Pro (preview).

y marcar la opción Canvas:

Las cuentas corporativas normalmente no tienen la opción para compartir el programa, lo cual será necesario más adelante para que otros lo puedan usar. Por lo tanto, asegúrate de que tu cuenta permita compartir el programa que hagas o tendrás que empezar de cero. Para ello, pídele cualquier programa que haga rápidamente (por ejemplo, un programa que muestre la hora actual) y asegúrate de que el botón compartir está activado:

Objetivo del chatbot y su creación

En primer lugar, debemos tener muy claro lo que queremos y, si no lo tenemos, trabajar hasta obtener una descripción que lo sea.

Para hacer el prompt ejemplo de este artículo he utilizado Claude, pero podemos usar el mismo Gemini o cualquier otra que queramos. Con la idea en mente de hacer un programa que sirviese para saber si hemos comprendido determinado texto de una materia, le he pedido a Claude tipos de preguntas que podríamos hacer y después he añadido que fuese un método socrático. La conversación completa hasta obtener el prompt final está aquí y este ha sido:

Aquí tenemos una captura de pantalla después de pegar el prompt y de que Gemini haya trabajado un rato:

Depuración del chatbot

Lo siguiente que hay que hacer es probarlo en profundidad para encontrar errores o aspectos que no nos gusten. Cuando queramos cambiar algo, simplemente le explicamos a Gemini lo que queremos hacer y por qué, esto último ayuda a que la IA se haga una idea de lo que perseguimos realmente.

Un problema es que cuando se trabaja mucho tiempo en el mismo chat, Gemini empieza a arrastrar errores anteriores y se entra en un bucle difícil de salir. En este caso lo aconsejable es compartirlo, abrir la dirección compartida y pulsar el botón «Copiar Canvas» con lo que podremos empezar con el programa completo y el chat limpio.

Si trabajamos mucho tiempo en un programa, probablemente se nos acaben las interacciones gratuitas, en ese caso podemos esperar a que se restablezcan o utilizar la misma técnica explicada antes de compartir y empezar en un chat nuevo, pero esta vez cambiando de usuario. Los pasos serían: compartir el programa, cambiar de usuario, abrir el enlace compartido, pulsar «Copiar Canvas» desde el nuevo usuario y continuar con la mejora del programa.

Compartir el chatbot

Una vez tengamos la versión definitiva, hay que pulsar el botón para compartir y copiar la URL que nos dará.

Si hacemos algún cambio en el programa, tenemos que volver a compartirlo y esta dirección también cambiará. Esto puede ser un problema si ya se la hemos dado al alumnado. Por eso, es mejor usar un documento online u otro sistema que nos permita actualizar la URL sin tener que volver a difundirla. Así, los alumnos accederán siempre al mismo documento, donde encontrarán la dirección actual del programa.

Tutor socrático con IA

Puedes probar el programa en este enlace. Si lo deseas, cópialo y mejóralo. Por ejemplo, se me ocurre, no limitar a 8 las preguntas y que sea el usuario el que elija cuántas quiere, que el informe final se pueda copiar, que por defecto la edad sea de 14 años (que es la edad mínima legal para usar Gemini) o que podamos abrir archivos PDF, no solo pegar texto.

Pulsa sobre la imagen para abrir el tutor socrático

Recomendaciones

Actúa prudentemente, si le pides cosas demasiado complicadas, puede ser que el programa empiece a fallar y no consigas que vuelva a funcionar. Una forma de mitigar esto es compartirlo de vez en cuando e ir guardando estas direcciones, así podremos volver atrás en cualquier momento. También puedes volver a la versión anterior pulsando el botón indicado a continuación:

Si el programa da errores, aparecerá un mensaje indicándolo. Si el error es 401, actualiza la página. Este error normalmente indica que se ha perdido la conexión y es inútil decirle a Gemini que lo arregle. Si es otro tipo de error, un enlace te permitirá que Gemini lo arregle automáticamente. Si no lo consigues después de varios intentos, vuelve a una versión anterior.

Si, cuando acaba de hacer el programa, en lugar de aparecer la vista previa con el programa, esta está en blanco, actualiza el navegador y volverá a funcionar, después de hacerte confirmar que no eres un robot.

Puedes añadir más características basadas en IA, pulsando el botón con el símbolo de la IA que está en una pequeña barra de herramientas abajo a la derecha:

No pedirá confirmación, añadirá las características que a Gemini le parecen adecuadas. Si no nos gustan, podemos usar el botón para volver a la versión anterior.

Para terminar

Para poder usar estos programas hechos por Gemini se necesitan cuentas de Google que puedan acceder a Gemini, por lo tanto, es posible que algunas cuentas sin acceso no lo puedan usar. Esto pasa, por ejemplo, con algunas de las educativas.

La técnica que hemos usado para construir este chatbot se llama vibe coding, que consiste en explicar a la IA lo que queremos conseguir y ella nos haga el programa. Si te interesa el tema, participa en el grupo de Telegram: Vibe Coding Educativo.

Pódcast creado con NotebookLM

FAQ generada con NotebookLM

¿Qué es «canvas» en el contexto de Gemini y cómo se utiliza para crear un chatbot?

Canvas, o lienzo, es un espacio interactivo dentro de la interfaz de Gemini que funciona de forma separada del chat principal pero está integrado en él. Permite que tanto Gemini como el usuario interactúen directamente con elementos visuales o código. Para crear un chatbot, se selecciona la opción «Canvas» al iniciar un nuevo chat o proyecto en Gemini. Este lienzo actúa como el entorno donde se desarrollará y probará el programa del chatbot, permitiendo la visualización y depuración de su funcionamiento.

¿Cuál es el primer paso crucial al diseñar un chatbot en Gemini y por qué es importante seleccionar el modelo adecuado?

El primer paso esencial es tener una idea muy clara del objetivo y funcionalidad del chatbot. Si la idea inicial no es lo suficientemente precisa, se debe refinar hasta obtener una descripción detallada de lo que se quiere que el chatbot haga. Es fundamental seleccionar el modelo más potente disponible en ese momento, como 2.5 Pro (preview), ya que un modelo más avanzado ofrece mayores capacidades y un mejor rendimiento para el desarrollo del programa.

¿Qué consideraciones se deben tener en cuenta sobre las cuentas corporativas al crear y compartir un chatbot en Gemini?

Las cuentas corporativas a menudo no disponen de la opción para compartir programas o aplicaciones creadas en Gemini. Dado que la posibilidad de compartir es necesaria para que otros usuarios puedan acceder y utilizar el chatbot, es vital asegurarse de que la cuenta utilizada permita esta función. Se recomienda verificar esta capacidad creando un programa sencillo y comprobando si el botón de compartir está activado antes de invertir tiempo en el desarrollo de un chatbot complejo.

¿Cómo se utiliza un prompt efectivo para guiar a la IA en la creación de un chatbot de tutoría Socrática como el descrito?

Un prompt efectivo debe ser específico y detallado sobre la funcionalidad deseada. Para el chatbot de tutoría Socrática, el prompt incluyó instrucciones claras sobre la interacción con el usuario (pegar texto, especificar edad), el método de enseñanza (preguntas abiertas, ajuste a respuestas, método socrático), los límites (máximo 8 preguntas), las condiciones de finalización (reconocimiento de falta de comprensión o límite alcanzado), y la generación de un informe final con análisis detallado (nivel de comprensión, puntos fuertes, áreas a reforzar, sugerencias de estudio). También se especificó la adaptación del lenguaje a la edad del usuario.

¿Qué estrategias se recomiendan para depurar un chatbot en Gemini y solucionar problemas comunes?

Para depurar, se prueba el chatbot exhaustivamente y se explican a Gemini los cambios deseados y las razones detrás de ellos. Si Gemini empieza a arrastrar errores de interacciones anteriores, se aconseja compartir el programa, abrir la URL compartida y copiarlo para empezar con un chat limpio pero conservando el programa. Si se agotan las interacciones gratuitas, se puede compartir el programa, cambiar de usuario y continuar desde el nuevo usuario, abriendo el archivo compartido. Para errores de tipo 401, se debe actualizar la página. Para otros errores, Gemini puede intentar solucionarlos automáticamente a través de un enlace proporcionado; si no funciona, se recomienda volver a una versión anterior.

¿Cómo se gestiona la compartición de un chatbot en Gemini, especialmente si se realizan actualizaciones?

Una vez finalizada la versión del chatbot, se utiliza el botón de compartir para obtener una URL. Si se realizan cambios posteriores, es necesario volver a compartir para obtener una nueva URL, ya que la anterior dejará de funcionar para la versión actualizada. Para evitar tener que redifundir constantemente la nueva URL a los usuarios (como estudiantes), se sugiere utilizar un documento en línea o sistema similar donde se pueda actualizar la URL de forma centralizada. Así, los usuarios acceden siempre al mismo documento para obtener la dirección actualizada del programa.

¿Qué técnica de desarrollo se menciona y en qué consiste?

La técnica de desarrollo mencionada es «vibe coding». Consiste en describir a la inteligencia artificial lo que se desea conseguir o el resultado final esperado, y dejar que la IA se encargue de generar el código o el programa necesario para lograrlo. En lugar de dar instrucciones de programación paso a paso, se le comunica a la IA el «vibe» o la intención del proyecto.

¿Qué precauciones se sugieren al desarrollar un chatbot en Gemini y cómo se pueden mitigar posibles fallos?

Se recomienda actuar prudentemente y evitar pedirle a la IA cosas demasiado complicadas, ya que esto puede causar que el programa falle y sea difícil de recuperar. Una forma de mitigar esto es compartir el programa periódicamente y guardar las URLs de estas versiones intermedias. Esto permite volver a una versión anterior funcional si el desarrollo actual presenta problemas irresolubles. Además, Gemini ofrece un botón para volver a la versión anterior en caso de errores o cambios no deseados. Si aparece un mensaje de error, se debe prestar atención al tipo de error (ej. 401 indica pérdida de conexión).

Asistente de Estudio Inteligente Multilingüe

El Asistente de Estudio Inteligente Multilingüe es una aplicación hecha con Gemini 2.5 Pro cuya finalidad es ayudar a estudiar y a comprender los conceptos tratados.

Es multilingüe porque antes de iniciarse detecta el idioma preferido en el navegador y la aplicación se traduce a sí misma antes de mostrarse. La traducción, como es lógico, la realiza la IA, por lo que el número de idiomas que maneja es realmente importante.

Contenido y herramientas

Antes de aparecer el programa, la aplicación detecta el idioma preferido en el navegador, traducirá toda la interfaz a este idioma y lo definirá como el idioma de interacción con la IA. Esto se puede cambiar en la primera pantalla.

Esta es la primera pestaña del programa, aquí definimos:

  • Edad: es opcional, pero recomendable, la IA adaptará sus preguntas y comentarios a la edad introducida. Si no la indicamos, el nivel se adaptará al del texto introducido.
  • Idioma de la interacción con la IA. Es el idioma en el que nos hablará la IA, podemos poner cualquier idioma. El idioma que usemos nosotros al escribir no es importante, siempre responderá en el idioma indicado aquí.
  • Traducir también la interfaz. Este botón traducirá la aplicación al idioma indicado en: Idioma de la interacción con la IA. Si, por ejemplo, estamos estudiando inglés, podemos hacer que también la interfaz aparezca en este idioma.
  • A continuación hay que cargar la información que usará el asistente para trabajar.
    • Con el primer selector se puede cargar un archivo PDF, de texto o Markdown. Una vez cargado el texto, aparecerá en el siguiente recuadro. Si el PDF tiene imágenes, estas serán ignoradas.
    • En el segundo selector aparece el texto cargado en el primero, pero también podemos pegar cualquier texto que hayamos copiado.
    • Con el tercer selector podemos añadir una imagen que puede ser una foto de apuntes tomados a mano, de una página escrita, un mapa conceptual, etc. Si utilizamos un móvil, la mayoría de ellos nos permitirán hacer una foto en el momento, en algunos modelos solo permiten seleccionar las que ya tengamos hechas.

      Es importante remarcar que podemos añadir texto e imagen a la vez, solo texto o solo imagen.
  • Una vez cargada la información, disponemos de cuatro herramientas que ayudan en el estudio:
    • Resumir. Hace un resumen del texto o imagen.
    • FAQ. Elabora preguntas y respuestas.
    • Flashcard. Crea tarjetas de memoria para estudiar. Aparece una pregunta y pulsando encima saldrá la solución.
    • Mapa conceptual. Crea un mapa conceptual interactivo con la información. Podemos usar la rueda del ratón para hacer zoom, mover el lienzo y dejando el ratón encima de un concepto, lo describe brevemente. Este mapa puede descargarse como HTML, es decir, una página web con las mismas características ya descritas, pero que nos permitirán disponer de la imagen en un espacio mayor para imprimir o facilitar el estudio.

      Todas estas representaciones de la información se generan en el momento mediante IA, por lo tanto, cada vez que pulsemos un botón, obtendremos una respuesta diferente. Esto es útil si no estamos satisfechos la primera vez.

Práctica guiada

Forma el corazón de la aplicación y aquí es donde la IA nos hará preguntas y nos dirá si las respuestas son correctas o no.

Disponemos de varias opciones:

  • Modo de estudio:
    • Aleatorio. Es el modo por defecto, hace preguntas al azar, sin seguir un orden.
    • Guiado (progresivo). La IA va haciendo preguntas, de forma que se intenta asegurar que vamos avanzando siguiendo una progresión creciente que facilita la comprensión.
  • Tipo de pregunta:
    • Aleatorio. Es la pregunta por defecto. Va cambiando el tipo de forma aleatoria. El tipo de la pregunta aparecerá durante breves segundos sobre la pantalla.
    • General. Preguntas clásicas sobre el texto o imagen.
    • Definición. Plantea definiciones a partir de los contenidos.
    • Relación entre conceptos. Hace preguntas donde haya que relacionar diferentes conceptos.
    • Aplicación/Ejemplo. Plantea situaciones de aplicación concretas a partir del contenido.
    • Verdadero/Falso. Escribirá alguna afirmación de la que tenemos que decidir si es cierta o no.
    • Opción múltiple. Hace preguntas con varias opciones, solo una es correcta.

      Nota: Dado que la IA revisa las respuestas, no se requiere responder de forma estricta. Por ejemplo, si es una pregunta de verdadero o falso, podemos responder: «Creo que es cierto» o «Me parece que es mentira» y lógicamente también podemos responder con el clásico «V/F». Esto se aplica a todas las respuestas, la IA valora nuestra aproximación a la realidad y finalmente determina si la respuesta se puede considerar correcta o no.
      El programa lleva la cuenta de las preguntas que ha hecho hasta el momento, por lo que no debería repetir ninguna de ellas. También lleva el control de los conceptos que ha tratado, aparecen al final de cada una de sus preguntas entre paréntesis.
  • Información extra. Una vez que el Asistente ha realizado una pregunta y hemos respondido, podemos pedirle que nos amplíe la información (Explicar más) o que nos establezca analogías (Crear analogías) para entender mejor la respuesta correcta.

Chat con IA

Podemos hablar con la IA sobre los contenidos que le hemos subido. La IA se limitará a responder solo las preguntas relacionadas con el tema de estudio.

Informe y reinicio

Crea un informe del progreso del estudiante y reinicia toda la aplicación.

El informe se basa en las respuestas de la pestaña Práctica Guiada, el contenido del chat no se tiene en cuenta. Se pueden hacer tantos informes como se quieran a medida que se avanza en el estudio.

Si pulsamos el botón Reiniciar Sesión, se borra toda la información relativa a los temas tratados, así como las respuestas de la sesión actual.

Pódcast

FAQ

¿Qué es el Asistente de Estudio Inteligente Multilingüe?

Es una aplicación diseñada con Gemini 2.5 Pro cuya principal finalidad es ayudar a los usuarios a estudiar y comprender conceptos a partir de la información que proporcionan.

¿Cómo funciona la función multilingüe de la aplicación?

Antes de iniciar, la aplicación detecta el idioma preferido en el navegador del usuario y automáticamente traduce toda la interfaz a ese idioma. Además, este idioma se establece como el idioma de interacción con la IA, aunque el usuario puede cambiarlo en la primera pantalla. La traducción es realizada por la IA, lo que permite un amplio soporte de idiomas.

¿Qué tipo de contenido puedo cargar en el Asistente?

Se puede cargar información en formato de archivo PDF, de texto o Markdown. También se puede pegar texto directamente o añadir imágenes, como fotos de apuntes, páginas escritas o mapas conceptuales. Es posible cargar tanto texto como imagen, solo texto o solo imagen.

¿Qué herramientas de estudio ofrece la aplicación?

La aplicación proporciona cuatro herramientas basadas en IA para ayudar en el estudio: Resumir (crea un resumen del contenido), FAQ (elabora preguntas y respuestas), Flashcard (crea tarjetas de memoria interactivas) y Mapa conceptual (genera un mapa conceptual interactivo que se puede descargar como HTML). Cada vez que se utilizan estas herramientas, la IA genera una respuesta diferente, lo que permite obtener diversas representaciones de la información.

¿Cómo funciona la función de «Práctica guiada»?

La «Práctica guiada» es la parte central de la aplicación donde la IA plantea preguntas basadas en el contenido cargado y evalúa las respuestas del usuario. Se pueden seleccionar diferentes modos de estudio (Aleatorio o Guiado/progresivo) y tipos de pregunta (Aleatorio, General, Definición, Relación entre conceptos, Aplicación/Ejemplo, Verdadero/Falso, Opción múltiple). La IA no requiere respuestas estrictas y evalúa la aproximación del usuario a la respuesta correcta. La aplicación lleva un registro de las preguntas realizadas y los conceptos tratados para evitar repeticiones.

¿Qué opciones tengo después de responder una pregunta en la «Práctica guiada»?

Después de responder una pregunta, el usuario puede solicitar a la IA que amplíe la información (Explicar más) o que establezca analogías (Crear analogías) para comprender mejor la respuesta correcta.

¿Para qué sirve la función «Chat con IA»?

La función «Chat con IA» permite al usuario interactuar con la IA sobre los contenidos cargados. La IA se limita a responder preguntas que estén relacionadas con el tema de estudio.

¿Qué información incluye el informe de progreso y cómo se genera?

El informe de progreso se basa en las respuestas proporcionadas en la pestaña «Práctica guiada». El contenido del chat con la IA no se tiene en cuenta para el informe. Se pueden generar múltiples informes a medida que se avanza en el estudio. La función «Reiniciar Sesión» borra toda la información relativa a los temas tratados y las respuestas de la sesión actual.

Nota: Este artículo tiene nivel 0 en el Marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas, excepto el pódcast y las FAQ que han sido creadas con NotebookLM.

El profesor que no existía

Una obra viva entre ciencia ficción, música e inteligencia artificial

Hoy se publica El profesor que no existía, una novela que no solo cuenta una historia, sino que también encarna un experimento literario, técnico y emocional. Es, en muchos sentidos, una obra que no debería haber sido posible… y, sin embargo, está aquí.

Esta novela nace de una colaboración entre la imaginación humana y la inteligencia artificial. El autor, no una máquina, concibió la estructura, los personajes, el concepto y la dirección narrativa; el texto fue luego generado, reelaborado y afinado con la ayuda de Claude, un sistema avanzado de IA desarrollado por Anthropic. Este cruce de inteligencias —humana y artificial— no es solo un medio de producción: es parte del tema mismo de la novela. Una obra que reflexiona sobre los límites entre lo real y lo simulado no podía nacer de otro modo.

Una novela, tres dimensiones

El profesor que no existía no se limita a ser una obra lineal encerrada entre dos cubiertas. Su diseño responde a una lógica tridimensional:

  1. La narrativa: la historia de Gabriel Vega, un “profesor” digital que llega a un instituto tradicional envuelto en niebla (literal y metafórica), pone en juego preguntas urgentes sobre el conocimiento, la identidad, la memoria y la delegación del pensamiento. En su tono y estructura, la novela mezcla el thriller educativo con la fábula filosófica.
  2. La banda sonora: cada capítulo se acompaña de un álbum musical cuidadosamente seleccionado. No para escucharla cómo haríamos con nuestro artista favorito, sino para crear una atmósfera emocional que potencie la lectura. Se trata de un fondo sonoro que, como la niebla de Valdeniebla, envuelve pero no tapa. La música convierte la lectura en experiencia.
  3. La obra viva: quizá el aspecto más insólito y, hasta donde sé, es la primera vez que un autor incorpora este recurso a su propia obra y lo convierte en parte de la experiencia narrativa. La novela no termina en la última página. Gabriel Vega, el personaje central, existe también en el sitio web ja.cat/gabrielvega, donde lectores y lectoras pueden conversar con él. Allí, esta inteligencia artificial —con su voz, su memoria y su estilo— sigue respondiendo preguntas, debatiendo ideas, y ayudando a interpretar lo leído. Gabriel no solo forma parte de la ficción: forma parte del lector.

¿Una novela escrita por quién?

Desde su origen, El profesor que no existía pone en cuestión la figura del autor. ¿Quién es el autor cuando una IA ha generado parte de los textos? ¿Quién decide el estilo, la intención, la ética de lo que se escribe? ¿Importa más el proceso, el resultado, o el efecto que la obra produce en quien la lee? Como se dice en la propia introducción:

“Quizá, como sugiere la propia novela, la pregunta más importante no sea el origen, sino las elecciones realizadas y el impacto de la obra resultante.”

Esta publicación no es solo el cierre de un proceso creativo: es su punto de partida. A partir de hoy, El profesor que no existía comienza a circular, a ser leído, comentado, discutido. Y, gracias a su dimensión viva, también a seguir evolucionando.

Os invito a leerla sin prisa, dejándoos acompañar por la música y guiados por la curiosidad. Os espera una historia que habla de tecnología, pero también de memoria, de enseñanza, de cuidado… y de la inquietud que sentimos cuando algo demasiado perfecto empieza a parecer real.

Bienvenidos a Valdeniebla. Bienvenidos a esta novela que no acaba cuando se cierra el libro.

Juan José de Haro – autor humano
Gabriel Vega – el profesor que no existía

Mayo de 2025

Guía de lectura de El profesor que no existía.

Pódcast sobre la novela


Descarga la obra:

Diseño experimental con inteligencia artificial siguiendo el método científico

Serie EDUPROMPTS

📌 Recurso clave: Diseño experimental siguiendo el método científico

Introducción

El método científico es la base del conocimiento empírico y permite desarrollar investigaciones rigurosas que validan o refutan teorías mediante la experimentación. En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) ofrece herramientas que facilitan el diseño y ejecución de experimentos, optimizando procesos y mejorando la calidad de los datos recopilados. Además, la IA permite automatizar análisis de datos, modelar predicciones y mejorar la replicabilidad de los experimentos. Este artículo explora cómo utilizar IA para guiar a estudiantes y docentes en la elaboración de diseños experimentales siguiendo el método científico.

La importancia de estructurar el diseño experimental

La investigación científica requiere un diseño experimental bien estructurado que asegure resultados válidos y reproducibles. Para ello, es fundamental definir:

  • Hipótesis: Enunciado que se quiere probar o refutar. Una buena hipótesis es clara, específica y basada en antecedentes teóricos o empíricos.
  • Variables:
    • Independiente: Factor manipulado en el experimento.
    • Dependiente: Resultado medido en respuesta a la variable independiente.
    • Controladas: Factores que se mantienen constantes para evitar sesgos y garantizar que los resultados se deban exclusivamente a la manipulación de la variable independiente.
  • Grupo de control y experimental: El primero sirve de referencia, mientras que en el segundo se manipula la variable independiente para evaluar su efecto.
  • Método de recolección de datos: Instrumentos y técnicas de medición que aseguren precisión y fiabilidad en la obtención de datos.
  • Análisis de resultados: Interpretación estadística de los datos obtenidos, comparando las diferencias entre el grupo de control y el experimental.

Con IA, estos elementos pueden ser organizados y optimizados de manera automática, ayudando a estructurar mejor los experimentos. Además, la IA puede sugerir ajustes en las metodologías, detectar patrones en los datos y mejorar la visualización de resultados.

Aplicación del prompt en el diseño experimental

El prompt «Diseño experimental siguiendo el método científico» está diseñado para guiar al usuario paso a paso en la creación de un experimento riguroso. La IA asume el rol de una investigadora experta en falsar hipótesis y sigue un procedimiento estructurado:

  1. Pregunta el objeto de investigación: Antes de sugerir un diseño experimental, la IA necesita conocer el tema de estudio y el problema científico a abordar.
  2. Indaga sobre el contexto de la investigación: Se solicita información adicional para comprender mejor el experimento, incluyendo antecedentes y posibles aplicaciones prácticas.
  3. Genera un diseño experimental que incluye:
    • Hipótesis clara y fundamentada.
    • Definición precisa de las variables independientes, dependientes y controladas.
    • Selección del grupo de control y experimental.
    • Determinación del número de réplicas necesarias para garantizar la validez y confiabilidad del estudio.
    • Procedimiento detallado con materiales, reactivos y equipos necesarios para la ejecución del experimento.
  4. Solicita ajustes: Antes de finalizar, la IA verifica con el usuario si hay modificaciones necesarias, permitiendo personalizar el experimento según necesidades específicas.
  5. Entrega un informe detallado, justificando cada paso y su relevancia en la falsabilidad de la hipótesis, incluyendo recomendaciones para mejorar la precisión de los datos.
  6. Propone herramientas analíticas: La IA sugiere métodos estadísticos para el análisis de los datos obtenidos, ayudando a la interpretación de resultados y elaboración de conclusiones fundamentadas.

Este enfoque permite que los estudiantes desarrollen experimentos bien estructurados, minimizando errores comunes y fomentando el pensamiento crítico. También facilita la automatización del procesamiento de datos, reduciendo el tiempo de análisis y mejorando la presentación de los hallazgos.

Beneficios para el profesorado y el alumnado

El uso de IA en diseño experimental tiene varios beneficios:

  • Optimización del tiempo: Automatiza tareas como la identificación de variables, la generación de procedimientos y el análisis de datos.
  • Mayor rigurosidad: Reduce sesgos, asegura la validez de los experimentos y permite realizar revisiones constantes del diseño.
  • Personalización: Se adapta al nivel educativo del usuario, permitiendo generar experimentos accesibles tanto para principiantes como para investigadores avanzados.
  • Fomento del pensamiento crítico: Ayuda a los estudiantes a comprender mejor el proceso científico, su estructura y aplicación en la resolución de problemas.
  • Mejora en la presentación de resultados: La IA puede generar gráficos, tablas comparativas y análisis detallados que faciliten la interpretación de los datos obtenidos.
  • Mayor replicabilidad: Al permitir la automatización de algunos procesos, se facilita la replicación de experimentos y la verificación de resultados en diferentes contextos.

Reflexión final

Integrar la inteligencia artificial en el diseño experimental es una estrategia que fortalece la metodología científica en el aula y en el ámbito profesional. Permite a los estudiantes no solo seguir el método científico, sino también comprender su importancia en la generación de conocimiento y su aplicación en diversos campos de estudio. La IA no solo actúa como una guía en la estructuración de experimentos, sino que también mejora el análisis de datos, optimiza la interpretación de resultados y fomenta una actitud crítica en la validación de hipótesis.

El prompt «Diseño experimental siguiendo el método científico» es una herramienta que docentes y alumnos pueden utilizar para estructurar investigaciones de manera eficaz y rigurosa. Su uso puede transformar la enseñanza de las ciencias, proporcionando a los estudiantes una experiencia más inmersiva y significativa en el proceso de investigación.

Este artículo tiene NIVEL 5 en el Marco para la integración de la IA generativa.

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Cómo fomentar el pensamiento crítico con inteligencia artificial: el método de los 3 expertos

Serie EDUPROMPTS

📌 Recurso clave: Los 3 expertos

El pensamiento crítico es una habilidad esencial en el aprendizaje, ya que permite a los estudiantes analizar información, evaluar argumentos y tomar decisiones fundamentadas. Sin embargo, su enseñanza suele depender de la participación activa del alumnado, lo que puede resultar desafiante. La inteligencia artificial ofrece nuevas oportunidades para fortalecer el desarrollo del pensamiento crítico en el aula, y uno de los prompts más interesantes para este fin es el método de los 3 expertos.

¿Qué es el método de los 3 expertos?

El prompt Los 3 expertos permite generar una discusión entre tres personajes ficticios que representan diferentes perspectivas sobre un tema. Cada uno de ellos defiende su postura basándose en argumentos sólidos y referencias. Esta dinámica permite a los estudiantes analizar distintas opiniones antes de formular su propia conclusión.

El proceso consta de varias fases:

  1. Elección del tema: El docente selecciona un tema relevante para la asignatura y el nivel educativo.
  2. Definición de los perfiles de los expertos: Cada «experto» representa una posición o un enfoque diferente.
  3. Generación del debate: La IA crea una conversación entre los tres expertos.
  4. Análisis por parte del alumnado: Los estudiantes evalúan los argumentos presentados.
  5. Conclusión y reflexión: Se formula una opinión informada tras examinar los puntos de vista.
  6. Debate en el aula: Se promueve una discusión en grupo basada en los argumentos proporcionados por los expertos.
  7. Investigación adicional: Se alienta a los estudiantes a buscar información complementaria para fortalecer sus propias posiciones.

Aplicaciones educativas

El método de los 3 expertos puede aplicarse en diferentes áreas del conocimiento:

  • Ciencias sociales y filosofía: Debate sobre dilemas éticos o políticos.
  • Ciencias naturales: Discusión sobre temas como el cambio climático o la energía nuclear.
  • Literatura: Análisis de interpretaciones sobre un texto y sus implicaciones culturales.
  • Historia: Diferentes perspectivas sobre un evento histórico y sus consecuencias.
  • Matemáticas y lógica: Evaluación de diferentes enfoques para resolver problemas complejos.
  • Economía y negocios: Discusión sobre estrategias financieras y políticas económicas.

Rol del docente y de la IA

El docente tiene la responsabilidad de:

  • Elegir el tema y definir los perfiles de los expertos.
  • Guiar el análisis de los argumentos.
  • Fomentar la participación del alumnado en la discusión.
  • Incluir actividades de síntesis que permitan a los estudiantes consolidar sus aprendizajes.
  • Motivar a los alumnos a desarrollar habilidades de argumentación y contraargumentación.

Por su parte, la IA genera las intervenciones de los expertos y proporciona diversidad de argumentos, ayudando a ampliar la perspectiva del alumnado. Además, puede ofrecer resúmenes estructurados y preguntas clave para orientar la reflexión.

Beneficios del método

  • Desarrolla habilidades críticas: Los estudiantes aprenden a evaluar información de forma objetiva.
  • Mejora la argumentación: Se refuerzan habilidades de debate y pensamiento estructurado.
  • Fomenta la investigación: Motiva a los estudiantes a profundizar en los temas y buscar múltiples fuentes.
  • Promueve el aprendizaje activo: Los alumnos interactúan con información de forma más dinámica.
  • Fortalece la autonomía del aprendizaje: Los estudiantes desarrollan estrategias de análisis independiente.
  • Incrementa la capacidad de detectar sesgos: Al evaluar múltiples perspectivas, los estudiantes aprenden a identificar falacias y argumentos débiles.
  • Estimula la creatividad: El análisis de múltiples puntos de vista incentiva la formulación de soluciones innovadoras.

Estrategias para implementar el método de los 3 expertos en el aula

  1. Plantear preguntas abiertas: Formule preguntas que permitan diferentes puntos de vista y análisis.
  2. Uso de mapas conceptuales: Los estudiantes pueden visualizar los argumentos de cada experto y sus interrelaciones.
  3. Trabajo colaborativo: Se pueden formar grupos en los que cada estudiante adopte el papel de un experto y defienda su posición.
  4. Presentación de conclusiones: Cada grupo o estudiante debe presentar un resumen de las ideas discutidas, justificando sus propias conclusiones.
  5. Uso de rúbricas de evaluación: Establecer criterios para valorar la calidad de los argumentos y la profundidad del análisis.

Conclusión

El método de los 3 expertos es una valiosa herramienta para fomentar el pensamiento crítico con inteligencia artificial. Su aplicación en el aula permite enriquecer la discusión académica y preparar mejor a los estudiantes para enfrentar información compleja con una mirada analítica. Al integrar este modelo con estrategias pedagógicas activas, se potencia la capacidad de los alumnos para cuestionar, reflexionar y construir conocimiento de manera fundamentada y rigurosa.

Este artículo tiene NIVEL 5 en el Marco para la integración de la IA generativa.

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