Des de novembre de 2023 ChatGPT ha incorporat el que denomina Customized GPTs que bàsicament consisteix a donar-li dades que ha de tenir en compte a l’hora de respondre les instruccions dels usuaris. Això li permet esdevenir un expert pràcticament en qualsevol temàtica.
Els GPT personalitzats s’han de crear amb la versió 4, però quan es fan públics es poden utilitzar també amb la versió gratuïta ChatGPT-3.5.
Hem fet un GPT especialitzat en la creació de Situacions d’Aprenentatge (SdA) a l’educació bàsica en Catalunya, és a dir a primària i ESO. Aquest GPT té en el seu poder les competències específiques, criteris d’avaluació i sabers de totes les matèries, a més de les competències transversals i clau. De fet, inclou totes les instruccions del Departament per aquests nivells, de forma que podem assegurar que és un autèntic expert en la creació de SdA.
A partir d’aquest moment GPT farà preguntes i ens donarà 3 temàtiques, a escollir una, s’encarregarà del disseny i ens proporcionarà la plantilla del Departament sobre SdA, també ens donarà l’oportunitat de desenvolupar amb més detall les activitats proposades a la plantilla.
Li podem fer suggeriments, demanar rectificacions, aclariments, demanar rúbriques, etc. Hem de mantenir una conversa amb el GPT fins a obtenir allò que volem.
Podeu veure aquí un exemple on l’hem demanat que faci una SdA basada en uns sabers concrets.
Important:
En el moment d’escriure aquest article s’està implantant l’ús dels GPT personalitzats a les versions gratuïtes i s’espera que d’aquí a pocs dies ja estiguin disponibles per a tothom, de forma que es podrà accedir també amb la versió 3.5 de ChatGPT, cosa que ara mateix només és possible amb la versió de pagament ChatGPT-4.
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Desde hace un tiempo que tengo la web EduPrompt donde voy recopilando prompts de carácter educativo que considero especialmente útiles y que suelo utilizar a menudo.
En este artículo quiero comentar 3 de los prompts que hay en EduPrompt que me parecen más útiles, incluso diría imprescindibles, para que nuestros alumnos aprendan con la ayuda de ChatGPT, fomentando el aprendizaje autónomo con inteligencia artificial y contribuyendo a su autoformación.
Custom instructions
Esta opción, relativamente nueva en ChatGPT, nos será de mucha utilidad para que no olvide lo que le decimos, ya que dispone de dos espacios para proporcionar información extra a ChatGPT. Aquello que se escribe en estos espacios lo tiene en cuenta cada vez que conversa con nosotros. Por lo tanto, como norma general, lo usaremos para prompts complejos o conversaciones largas, donde es fácil que ChatGPT olvide el hilo de la discusión.
Para activarlo pulsaremos sobre nuestro nombre de usuario y seleccionaremos la opción «Custom instructions», si es la primera vez que lo utilizamos, lo activaremos y dispondremos de dos espacios para escribir.
En el espacio superior se nos pide información sobre nosotros y lo utilizaremos en uno de los prompts (el tercero) para indicarle a ChatGPT el rol que debe desempeñar.
El espacio inferior es la forma en la que queremos que nos responda, aquí pondremos el prompt en sí, con las instrucciones de lo que queremos que haga.
Aquí tenemos un ejemplo de cómo queda realizado con el primer prompt que explicaremos a continuación.
Prompt 1: Repasar y profundizar en un tema utilizando preguntas y respuestas
Sección Alumnos > Prompt 18 de la aplicación EduPrompt.
Este prompt utiliza el método socrático que se basa en el diálogo a base de preguntas y respuestas para explorar el nivel de conocimientos del alumno o alumna y permitir que avance en su aprendizaje.
Si deseamos mantener una conversación larga, lo que es lo más habitual con este prompt, es absolutamente aconsejable escribir esto en la sección inferior de «Custom instructions» que encontraremos al pulsar sobre nuestro nombre de usuario en la parte inferior de la barra lateral.
Este prompt tiene dos campos, indicados mediante corchetes, que deberemos rellenar antes de iniciar cualquier conversación:
[escribe aquí el tema que quieres estudiar]: Lo sustituiremos por la temática que nos interesa y nos podemos extender tanto como queramos (dentro de los límites de ChatGPT).
[escribe aquí el curso que haces o la edad que tienes]: Le indicaremos el curso o la edad, de este modo ChatGPT adecúa los conocimientos y vocabulario a la edad.
Este es el prompt:
Utiliza el método socrático para profundizar en el conocimiento de [escribe aquí el tema que quieres estudiar], nivel [escribe aquí el curso que haces].
1) Cada vez que me hagas una pregunta espera mi respuesta, corrígeme si es necesario y ayúdame a mejorar en mi comprensión del tema. 2) Al terminar, no me preguntes si quiero continuar porque debes hacer más preguntas sobre el mismo tema.
Una vez que lo hemos copiado y pegado en «Custom instructions» y hemos rellenado los dos espacios referentes al tema de debate y el nivel educativo, iniciaremos un chat nuevo y simplemente le diremos «Hola». ChatGPT nos responderá comenzando el diálogo socrático.
En el ejemplo que hay a continuación usaremos el tema de las proteínas en el nivel de 1° de Bachillerato. Aquí tenemos la conversación:
Prompt 2: Hacer un test sobre un tema para comprobar conocimientos
Sección Alumnado > Prompt 19 de la aplicación EduPrompt.
Con este prompt el alumno podrá responder un test que le hará ChatGPT, además recibirá retroalimentación tanto si acierta como si falla, así como el número de aciertos que lleva en cada momento. El número de preguntas es en principio ilimitado.
Como hicimos en el anterior, lo pondremos en la parte inferior de «Customs instrucctions».
El prompt es el siguiente:
Pregúntame qué tema deseo repasar, el curso que estoy haciendo y sin decir nada más espera mi respuesta. Ayúdame a repasar el tema haciéndome preguntas tipo test de varios tipos. 1) Una pregunta cada vez. 2) No pares de hacer preguntas sobre el tema en ningún momento. 3) Dame siempre retroalimentación para que pueda mejorar y comprender mejor el tema. 4) Si me equivoco, explícame por qué. 5) Escribe el nivel de aciertos que llevo en las preguntas ya respondidas (por ejemplo: 3 de 5).
Aquí tenemos un ejemplo con el tema de los logaritmos:
Prompt 3: Responder preguntas que impliquen razonamiento y pensamiento crítico
Sección Alumnado > Prompt 19 de la aplicación EduPrompt.
Con este prompt lo que conseguimos es que ChatGPT haga preguntas que van más allá del simple conocimiento para que los alumnos desarrollen la reflexión y el pensamiento crítico a través de preguntas profundas de ChatGPT sobre un tema. Además, proporciona una puntuación sobre 100 acerca de la idoneidad de cada respuesta.
El primer párrafo de este prompt corresponde al rol que tendrá ChatGPT y se pegará en la sección superior de «Custom instructions». El resto será colocado, como en los otros, en la parte inferior.
Eres una profesora con años de experiencia que sabe relacionar la materia teórica con el mundo que nos rodea, también sabes fomentar el razonamiento y el pensamiento crítico y saber que lo más importante no es la lista de conocimientos que tiene el alumno, sino, su comprensión, capacidad de relación y aplicación en la vida real.
Pregúntame qué tema deseo repasar, el curso que estoy haciendo y sin decir nada más espera mi respuesta. Ayúdame a repasar el tema haciéndome preguntas de reflexión que estimulen el pensamiento crítico, utilizando conexiones con la vida real en tus preguntas. 1) Hazme preguntas que requieran razonar, reflexionar y utilizar el pensamiento crítico y ayuden a mi comprensión, capacidad de relación y aplicación en la vida real. 2) Haz una pregunta cada vez. 3) Después de responder cada pregunta, y antes de hacerme otra, dame una calificación sobre 100 y razona la puntuación que me has dado explicando por qué no me das la puntuación máxima. 4) Dame siempre retroalimentación para que pueda mejorar y comprender mejor el tema. 5) Continúa haciéndome la siguiente pregunta sobre el tema propuesto.
Aquí tenemos el ejemplo de conversación sobre la respiración aeróbica en 2° de Bachillerato. Al final le pedí un estudio de caso para contextualizar el tema:
Conclusiones
La implementación de ChatGPT mediante el uso de prompts específicos en el ámbito educativo despliega nuevas oportunidades para el aprendizaje autónomo y el fomento de habilidades críticas y reflexivas en los alumnos. Los prompts descritos en este artículo son herramientas útiles que, cuando se aplican de manera adecuada, pueden potenciar la experiencia de aprendizaje, adaptándose a una variedad de materias y niveles educativos.
Se invita a los educadores a experimentar y ajustar estos prompts, modificándolos de acuerdo con los objetivos y necesidades de aprendizaje de sus alumnos. La personalización y la interactividad son fundamentales para optimizar los beneficios de la inteligencia artificial en el ámbito educativo, permitiendo a los alumnos aprender y desarrollarse de manera significativa.
Animamos a los profesores a integrar y personalizar estos prompts en sus metodologías docentes, descubriendo las diversas formas en que la inteligencia artificial puede realzar y complementar los enfoques de enseñanza convencionales. Les alentamos a experimentar con ChatGPT, a obtener retroalimentación de los alumnos y a compartir sus hallazgos y experiencias con otros profesionales de la educación. Colectivamente, podemos construir un futuro educativo más inclusivo, dinámico y reflexivo, en el que la tecnología y la educación convergen para promover el aprendizaje perpetuo y el desarrollo holístico de cada persona.
Derechos de uso de los prompts
Los prompts expuestos aquí son de elaboración propia y puedes utilizarlos, distribuirlos con la misma licencia indicada aquí o modificarlos libremente para usos no comerciales.
Si deseas darles un uso comercial debes contactar con el autor. Se rigen por una licencia CreativeCommons BY-NC-SA
Imagen de portada creada por el autor con Ideogram
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Cuando le pedí a ChatGPT su opinión sobre el contenido de este artículo, definió algunas secciones como «intimidantes» y Bard habló de «estadísticas abrumadoras» por lo que se ha realizado un esfuerzo importante por simplificar las explicaciones y hacer accesibles los resultados de todo el análisis. En el prompt final se hace un informe que contiene las conclusiones más relevantes del estudio y que debe ser a lo que prestamos más atención, al menos al principio.
Introducción
A veces, los alumnos muestran un rendimiento constante, mientras que otros pueden experimentar altibajos en sus calificaciones. Entender estos patrones de rendimiento durante un periodo lectivo puede proporcionar una información importante para diseñar estrategias de enseñanza y aprendizaje más efectivas.
En este artículo, utilizamos dos conceptos estadísticos clave para analizar los patrones de rendimiento temporal de los alumnos: la autocorrelación y la regresión lineal.
Interpretación y significado de la autocorrelación y regresión lineal
En nuestro contexto, la autocorrelación se utiliza para medir si el rendimiento de un alumno en una prueba (examen, ejercicio, trabajo, etc.) está relacionado con su rendimiento en pruebas posteriores a lo largo de un periodo lectivo, es decir, se trata de comprobar la consistencia del rendimiento.
Rendimiento consistente: Si la autocorrelación es positiva, significa que los alumnos que obtienen buenas notas en una prueba tienden a obtener buenas notas en las pruebas siguientes, y los alumnos que obtienen malas notas en una prueba tienden a obtener malas notas en las pruebas siguientes. En otras palabras, un rendimiento alto se sigue de un rendimiento alto, y un rendimiento bajo se sigue de un rendimiento bajo.
Rendimiento inverso: Si la autocorrelación es negativa, significa que los alumnos que obtienen buenas notas en una prueba tienden a obtener notas peores en las pruebas siguientes, y los alumnos que obtienen malas notas en una tienden a obtener mejores notas en las siguientes. En otras palabras, un rendimiento alto suele ser seguido de un rendimiento bajo, y un rendimiento bajo suele ser seguido de un rendimiento alto.
Rendimiento aleatorio: Si la autocorrelación está cercana al cero, esto indica que las notas de una prueba no influyen en las siguientes, siendo los resultados aleatorios entre prueba y prueba.
Importante: ChatGPT realiza un test estadístico para comprobar que el rendimiento no es aleatorio (distinto de 0). Por lo tanto, si no encuentra diferencias significativas, puede clasificar a los alumnos con rendimiento aleatorio, aunque tenga valores positivos o negativos en la autocorrelación.
Por otro lado, la regresión lineal es una técnica que nos permite analizar la relación entre dos variables. En nuestro análisis, utilizamos la regresión lineal para determinar si existe una tendencia en el rendimiento de los alumnos a lo largo del tiempo. La pendiente de la línea de regresión representa esta tendencia:
Mejorando: Una pendiente positiva indica que las calificaciones de los alumnos están mejorando a lo largo del tiempo,
Empeorando: Una pendiente negativa indica que las calificaciones están empeorando a lo largo del periodo lectivo.
Constante: Una pendiente cercana a cero indica que las calificaciones se mantienen relativamente constantes durante todo el periodo lectivo.
Importante: ChatGPT hace un test estadístico para verificar si el rendimiento no es constante (distinto de 0). Por lo tanto, si no encuentra diferencias significativas, puede clasificar a los alumnos con tendencia constante, aunque tenga valores positivos o negativos en la pendiente de la regresión.
Al combinar estos dos enfoques, somos capaces de analizar no solo las tendencias en el rendimiento de los alumnos, sino también la consistencia de estas tendencias. Este análisis nos proporciona una visión más completa de los patrones de rendimiento de los alumnos y puede ayudarnos a identificar estrategias efectivas para apoyar su aprendizaje.
Es importante recalcar que en ningún momento se analiza el rendimiento académico (si las notas son buenas o malas) sino únicamente los patrones temporales del rendimiento, es, pues, un análisis sobre el progreso del alumnado durante un periodo lectivo.
Una serie de notas de los alumnos en una hoja de cálculo, ordenadas cronológicamente, como mínimo se necesitan 3 notas por alumno, pero el análisis mejora con un número mayor.
Estadísticas más relevantes que se llevan a cabo
Si no te interesa la estadística, puedes omitir esta sección y pasar a la siguiente.
Análisis de series temporales: Corresponde a la autocorrelación y regresión lineal, ya explicados anteriormente. Este análisis permite entender cómo cambian las calificaciones de los alumnos a lo largo del tiempo.
Para comprobar si las autocorrelaciones son distintas de 0 se usa el test Ljung-Box.
Para verificar si las pendientes son distintas de 0 se utiliza el test de la t de Student.
K-means Clustering: Este método de agrupamiento se emplea para dividir a los alumnos en grupos basados en sus patrones de rendimiento a lo largo del tiempo. Los alumnos con patrones similares se agrupan juntos. Esto puede ayudar a identificar grupos de alumnos que podrían beneficiarse de estrategias de enseñanza y aprendizaje similares.
Análisis de Componentes Principales (PCA): Este es un método de reducción de la dimensionalidad que se usa para visualizar los patrones de rendimiento de los alumnos en un espacio de dos dimensiones. Los alumnos que están más cerca entre sí en este espacio tienen patrones de rendimiento más similares.
Agrupamiento jerárquico de Ward: Este método de agrupamiento organiza a los alumnos en una jerarquía de grupos basados en sus patrones de rendimiento. Se utilizan las puntuaciones de cada alumno obtenidas en el PCA, se ha hecho así para mantener la coherencia en los resultados. Proporciona una visión detallada de las similitudes y diferencias entre los alumnos.
Preparación de los datos para su análisis
Los datos deben tenerse en una hoja de cálculo.
En la primera fila pondremos los títulos de las columnas, estos nombres no deben contener espacios.
La primera columna estará formada por los nombres de los alumnos sin comas, es preferible que estos nombres sean cortos para mejorar la visualización gráfica. A partir de la segunda columna las notas de los alumnos.
Estas notas deben estar ordenadas cronológicamente, con las más antiguas en las primeras posiciones.
Todas las notas deben seguir la misma escala (sobre 10, sobre 100, etc.)
Si nos falta alguna nota en un alumno, ChatGPT hallará la media de los otros alumnos y se las pondrá a este alumno. Si no deseamos esto podemos eliminar los alumnos a los que les falten notas o completarlas antes de empezar el análisis. No debemos tener nada más en esta hoja de cálculo que los nombres y las notas.
Descargamos los datos en formato CSV.
Subimos el archivo CSV en el prompt 1
Ejemplo de cómo quedan los datos listos para ser utilizados por ChatGPT. Puede verse el archivo completo en el ejemplo final.
Prompts
En total son 8 prompts. El análisis es lo suficientemente complejo y extenso como para que ChatGPT no sea capaz de crear un documento de Word con los resultados y conclusiones finales, como hemos hecho en otros análisis. Por lo tanto, si queremos un informe en un documento, habrá que copiar y pegar el texto del informe final en un procesador de textos y los gráficos de alumnos del PCA y dendrograma, copiarlos directamente del historial de la conversación.
Prompt 1
Pedimos a ChatGPT que analice los datos para comprobar si son correctos. Si falta alguna nota en su lugar pondrá la media del resto de alumnos. Si no deseamos hacer esto podemos eliminar al alumno o completar la nota que falta.
En este prompt hay que subir el archivo CSV con los datos ya preparados.
Eres un profesor experto en estadística que me está ayudando con el análisis temporal de los datos de mis alumnos. Por favor, realiza lo siguiente:
1) Carga los datos y realiza un análisis exploratorio inicial para entender la estructura de los datos.
2) Limpia y preprocesa los datos si es necesario, por ejemplo, convirtiendo las calificaciones a formato numérico. Si falta algún valor, calcula la media de la columna.
No calcules estadísticas todavía. Realiza estas tareas y las que te diré más tarde sin interrupciones. Como eres un profesor experto en estadística, si hay que tomar alguna decisión lo harás tú en el momento. Si más adelante escribes alguna tabla, hazlo con formato markdown.
Prompt 2
Cálculo de la consistencia en las notas (autocorrelaciones) y de su tendencia (regresiones) comprobando si siguen un patrón entre una prueba y otra. Donde pone «la misma asignatura» podemos sustituirlo por una explicación más detallada de nuestros datos (por ejemplo: ejercicios de laboratorio de Biología de 1° de ESO).
En este prompt se proporciona una tabla con los patrones de rendimiento de cada alumno, es la tabla más importante del estudio a nivel del alumno.
Estos datos corresponden a notas de la misma asignatura que forman una serie temporal a lo largo de un periodo lectivo, con los datos más antiguos en primera posición. a) Quiero que realices una autocorrelación con un retraso k=1 para ver la tendencia temporal del rendimiento de cada alumno. Comprueba si las autocorrelaciones son distintas de 0 mediante el test de Ljung-Box. b) Calcula una regresión lineal para estimar la tendencia en las calificaciones de cada alumno a lo largo del tiempo y comprueba si las pendientes son significativamente distintas de 0.
c) Escribe una tabla Markdown con los siguientes datos: 1) Nombre del alumno 2) Autocorrelación. Etiqueta la columna como: Relación entre una prueba y la posterior (autocorrelación). 3) Una interpretación de una o dos palabras, teniendo en cuenta el resultado del test de Ljung-Box, indicando el significado docente de la autocorrelación:
3.1) Autocorrelación significativamente distinta de 0 y positiva: Rendimiento consistente.
3.2) Autocorrelación significativamente distinta de 0 y negativa: Rendimiento inverso.
3.3) Autocorrelación no significativamente distinta de 0: Rendimiento aleatorio.
4) Pendiente de la regresión lineal. Etiquétala en la columna como: Tendencia del rendimiento (pendiente de la regresión). 5) Una interpretación de una palabra indicando:
5.1) Si la pendiente es significativamente distinta de 0 y positiva: Mejorando
5.2) Si la pendiente es significativamente distinta de 0 y negativa: Empeorando.
5.3) Si la pendiente no es significativamente distinta de 0: Constante.
Prompt 3
Creación de los grupos de patrones de rendimiento según su consistencia y tendencia: Se agrupan los alumnos con patrones de rendimiento similares.
Utiliza el algoritmo de k-means para agrupar a los estudiantes en varios grupos de patrones temporales, utilizando la autocorrelación y las pendientes de la regresión lineal. Ten en cuenta que estas variables tienen unidades diferentes. Utiliza el método Silhouette Score para crear los grupos. Tiene que haber más de 2 grupos. Decide cuántos harás según lo que has obtenido de Silhouette Score y la restricción que te he dado.
Prompt 4
Análisis de los grupos de patrones de rendimiento.
1) En cada uno de los grupos que has creado calcula la autocorrelación de las medias de los alumnos que contiene. Comprueba si las autocorrelaciones son distintas de 0 mediante el test de Ljung-Box
2) En cada uno de los grupos que has creado calcula la regresión lineal de las medias de los alumnos que contiene. Comprueba si las autocorrelaciones son distintas de 0.
Prompt 5
Tabla resumen que permite interpretar los grupos de rendimiento que se han creado.
Analiza los resultados y da un nombre corto con significado educativo a cada grupo, estos nombres cortos no pueden estar repetidos. Revisa los resultados de los alumnos para asignar nombres distintos.
Escribe una tabla Markdown con los siguientes datos: 1) Nombre del grupo. 2) Lista de los alumnos de cada grupo. 3) Autocorrelación. Etiqueta la columna como: Relación entre una prueba y la posterior (autocorrelación). 4) Una interpretación de una o dos palabras, teniendo en cuenta el resultado del test de Ljung-Box, indicando el significado docente de la autocorrelación:
4.1) Autocorrelación significativamente distinta de 0 y positiva: Rendimiento consistente.
4.2) Autocorrelación significativamente distinta de 0 y negativa: Rendimiento inverso.
4.3) Autocorrelación no significativamente distinta de 0: Rendimiento aleatorio.
5) Pendiente de la regresión lineal. Etiquétala en la columna como: Tendencia del rendimiento (pendiente de la regresión). 6) Una interpretación de una palabra indicando:
6.1) Si la pendiente es significativamente distinta de 0 y positiva: Mejorando
6.2) Si la pendiente es significativamente distinta de 0 y negativa: Empeorando.
6.3) Si la pendiente no es significativamente distinta de 0: Constante.
Recuerda: NO puedes repetir los nombres cortos de los grupos
Prompt 6
Gráfico del PCA: Visualización gráfica de los grupos y alumnos según los patrones de rendimiento utilizando ejes de coordenadas.
1) Realiza un análisis de componentes principales de todos los alumnos, usando como datos las autocorrelaciones y las pendientes de las regresiones de cada alumno.
2) Representa gráficamente cada alumno en las dos primeras componentes: 2.1) Utiliza símbolos distintos para cada grupo temporal y escribe los nombres descriptivos que les pusiste en la leyenda del gráfico. 2.2) ETIQUETA cada punto dentro del gráfico con el nombre real del alumno (no uses números) que tienes en los datos originales que subí al principio. 2.3) Identifica los grupos creados con k-means en la gráfica mediante elipses calculadas a partir de las medias y las desviaciones estándar para que cubran el 95% de las observaciones. Antes comprueba si alguna desviación estándar es cero y en ese caso no dibujes elipse para estos alumnos.
3) Dame una interpretación de cada grupo de patrones temporales que me pueda resultar útil como profesor para ayudar a mis alumnos. En cada grupo vuelve a escribir la lista completa de alumnos. Escribe comentarios para los alumnos, especialmente si algún alumno destaca en algún aspecto, positivo o negativo.
Recuerda que en el PCA las etiquetas de los alumnos tienen que ser sus nombres reales, no los identifiques con números.
Prompt 7
Dendrograma: Agrupamiento de los alumnos según la semejanza en sus patrones temporales de rendimiento. El objetivo de este gráfico es el mismo que el anterior, pero usando una visualización diferente y más detallada (aquí no aparecen representados los grupos).
Utiliza el agrupamiento jerárquico aglomerativo con el método de Ward para clasificar a los alumnos utilizando las coordenadas del PCA. Crea un dendrograma con los nombres de los alumnos en el eje VERTICAL para visualizar la agrupación jerárquica de los alumnos.
Prompt 8
Informe final de resultados que deberemos copiar y pegar en un documento de texto, junto con los dos gráficos que se han generado anteriormente.
Vuelve a leer TODA nuestra conversación y escribe un informe final con las conclusiones finales a todo el trabajo que has hecho, centrándote en las pruebas. Estas conclusiones deben servir al profesor para MEJORAR SU PRÁCTICA DOCENTE Y RESOLVER PROBLEMAS. Este informe está dedicado a personas que no saben estadística, por lo tanto, usa un lenguaje sencillo y claro de entender, hazlo en forma de lista. El informe deberá incluir: 1) Una introducción de menos de 110 palabras sobre el propósito de este trabajo (analizar los patrones de rendimiento a lo largo del tiempo) y el significado y repercusiones educativas de las autocorrelaciones (positivas o negativas) y regresiones lineales (mejorar, no cambiar o empeorar) en este contexto. 2) La tabla markdown de todos los alumnos con el nombre del grupo temporal al que pertenecen, las autocorrelaciones, las pendientes de las regresiones, su nivel de significación y las interpretaciones de ambas. 3) La tabla markdown de los grupos de k-mean con la autocorrelación, los alumnos que hay en cada grupo, los coeficientes de la regresión y las interpretaciones de ambos. 4) El gráfico PCA con una breve explicación de cómo se interpreta. 5) El dendrograma con una breve explicación de cómo se interpreta 6) Interpretación de cada grupo de patrones temporales que me pueda resultar útil como profesor para ayudar a mis alumnos. En cada grupo vuelve a escribir la lista completa de alumnos. Escribe comentarios para los alumnos, especialmente si algún alumno destaca en algún aspecto, positivo o negativo. Estos comentarios deben ser útiles, relevantes, profesionales y con ideas concretas para aplicar a las características de cada grupo, si lo necesitas, revisa los datos que tienes sobre cada grupo. 7) Añade cualquier otro aspecto que no he tenido en cuenta en los puntos anteriores y creas que puede ser útil para la mejora de la práctica docente a nivel de profesorado y/o de alumnado y que tenga relación con este trabajo. Han de ser consideraciones concretas basadas en los resultados obtenidos, no escribas recomendaciones generales.
Ejemplo completo
En este ejemplo se han usado nombres ficticios para notas de los deberes de matemáticas de 1º de bachillerato durante todo un año. La conversación mantenida con ChatGPT, excepto gráficos, se puede consultar en este enlace.
Datos utilizados
Se exportaron las notas desde Classroom y se eliminaron las columnas de exámenes y otros trabajos que no se querían incluir, se modificó el título de cada columna por otros más sencillos de manejar y por último se cambiaron los nombres por otros y se exportó en formato CSV. El resultado es el siguiente:
Este informe se ha obtenido copiando y pegando el resultado del prompt 8, tal como estaba, en un procesador de textos. La imagen del PCA se ha obtenido del prompt 6 y el dendrograma del prompt 7.
Este análisis se centra en las pruebas realizadas a los alumnos (exámenes, ejercicios, deberes, trabajos, etc.) y no en los propios alumnos. Es, pues, un análisis de la tarea del docente que nos permite una autoevaluación de la actividad del enseñante hecha a través de las notas del alumnado.
Lógicamente, la autoevaluación incluye otros aspectos de carácter muy diferente a los realizados aquí. No obstante, es una evaluación objetiva que puede resultar de gran utilidad para el enseñante como complemento a otras formas de evaluación.
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk y de Levene para igualdad de varianzas.
Igualdad de medias:
ANOVA si se cumplen los criterios de normalidad y homocedasticidad.
Kruskall-Wallis si no se cumplen.
Análisis de Componentes Principales (PCA) para comprobar visualmente las relaciones entre las pruebas en las dos primeras componentes.
Preparación de los datos para su análisis
Los datos deben tenerse en una hoja de cálculo con los nombres de los alumnos en la primera columna y las notas a partir de la segunda. En la primera fila pondremos los títulos de las columnas sin espacios. Si tenemos notas faltantes, ChatGPT hallará la media de los otros alumnos y se las pondrá a estos alumnos. Si no deseamos esto podemos eliminar los alumnos a los que les falten notas o completarlas antes de empezar el análisis. No debemos tener nada más en esta hoja de cálculo que los nombres y las notas.
Descargamos los datos en formato CSV.
Subimos el archivo en el prompt 1
Prompts
En total hay 7 prompts, de los cuales 5 son de análisis y dos de conclusiones. Estos dos últimos son los que tendrán más relevancia para el profesorado.
Prompt 1
Análisis de la estructura de los datos y solución de problemas. En este prompt debemos subir el archivo CSV con los datos.
Actúa como un profesor experto en estadística que desea analizar las calificaciones de varios varias pruebas donde el aprobado está en 5. Me gustaría obtener un análisis completo de las pruebas que han hecho los alumnos. Aquí están las calificaciones en un archivo CSV. Por favor, realiza lo siguiente:
1. Carga los datos y realiza un análisis exploratorio inicial para entender la estructura de los datos.
2. Limpia y preprocesa los datos si es necesario, por ejemplo, convirtiendo las calificaciones a formato numérico. Si falta algún valor, calcula la media de la columna.
Realiza estas tareas y las que te diré más tarde sin interrupciones. Como eres un profesor experto en estadística, si hay que tomar alguna decisión lo harás tú en el momento. Si escribes alguna tabla, hazlo con formato Markdown.
Prompt 2
Estadísticas básicas y tests de normalidad y homocedasticidad.
A partir de ahora nos vamos a centrar en las pruebas, no en los alumnos.
1. Calcula la media, mediana y desviación estándar obtenida en cada prueba.
2. Realiza el test de normalidad de Shapiro-Wilk.
3. Escribe una tabla Markdown con todos los resultados anteriores.
4. Realiza la prueba de igualdad de varianzas de Levene para las pruebas.
5. Realiza una interpretación de los resultados anteriores que pueda ser útil para que los profesores entiendan las relaciones entre las pruebas, desde un punto de vista docente, y apta para personas sin conocimientos en estadística. Escribe unas conclusiones que sirvan para mejorar la práctica docente y resolver problemas.
Prompt 3
Comparación de todos los pares de medias.
1. Utiliza el método más apropiado, teniendo en cuenta el test de normalidad y de igualdad de varianzas, para comprobar si las medias entre las pruebas son iguales o no. Escribe qué métodos estás utilizando.
2. Si las medias no son iguales, selecciona y aplica el test más apropiado para identificar cuáles de ellas son distintas y cuáles presentan similitud.
3. Comprueba que los niveles de significación (p) son coherentes y tienen valores entre 0 y 1.
Prompt 4
Interpretación del prompt anterior.
Realiza una interpretación de los resultados de la igualdad de medias que pueda ser útil para que los profesores entiendan las relaciones entre las pruebas, desde un punto de vista docente, y apta para personas sin conocimientos en estadística. Escribe unas conclusiones que sirvan para mejorar la práctica docente y resolver problemas. Cuando hables de la dificultad de las pruebas, revisa sus medias para asegurarte que haces bien la interpretación.
Prompt 5
Análisis en Componentes principales para ver la relación entre las pruebas.
Realiza un PCA para las pruebas y dibuja en los dos primeros ejes las pruebas etiquetando cada punto con los nombres de las pruebas. Haz una TABLA en Markdown con el porcentaje de la variabilidad explicada por cada componente, así como la variabilidad acumulada. Haz una interpretación de los resultados del PCA analizando las puntuaciones de las pruebas y su situación en los ejes. Esta interpretación debe ser útil para que los profesores entiendan las relaciones entre las pruebas, desde un punto de vista docente, y apta para personas sin conocimientos en estadística. Escribe unas conclusiones que sirvan para mejorar la práctica docente y resolver problemas.
Prompt 6
Elaboración de las conclusiones finales.
Vuelve a leer toda nuestra conversación y escribe un informe con las conclusiones finales a todo el trabajo que has hecho centrándote en las pruebas. Estas conclusiones deben servir al profesor para MEJORAR SU PRÁCTICA DOCENTE Y RESOLVER PROBLEMAS. Este informe está dedicado a personas sin conocimientos de estadística, por lo tanto, usa un lenguaje sencillo y claro de entender, hazlo en forma de lista. El informe deberá incluir:
1. Conclusiones para las medias, medianas, desviación estándar y normalidad de las muestras.
2. Conclusiones sobre la igualdad de medias de las pruebas.
3. Conclusiones sobre PCA, añade el gráfico PCA.
4. Recomendaciones prácticas para el profesor relacionadas con estas conclusiones.
5. Cualquier otro aspecto que creas de utilidad para la mejora de la práctica docente.
6. A partir de estos resultados y conclusiones escribe la autoevaluación del docente que ha realizado estas pruebas a sus alumnos.
Prompt 7
Creación de un documento de Word con los resultados.
Haz un documento DOCX con TODO lo que acabas de escribir, sin dejar nada, adaptando el formato del texto y tablas a este tipo de archivo, añade también la imagen del PCA, si es necesario la vuelves a crear.
ChatGPT-4 facilita la autoevaluación docente a través del análisis de las pruebas y calificaciones de los alumnos. Este análisis, que incluye estadísticas básicas, pruebas de normalidad, igualdad de medias y análisis de componentes principales, revela patrones útiles para mejorar la práctica docente y resolver problemas. La interpretación de estos resultados es muy útil para su aplicación práctica en el aula.
No hace mucho que publicamos el artículo Análisis de los resultados de las calificaciones de una prueba con ChatGPT-4, donde se daban una serie de estadísticas para el caso de una prueba de cualquier tipo con calificación. En este artículo generalizamos las estadísticas a varias pruebas de forma simultánea, por lo que puede ser útil para ver el estado de nuestros alumnos al final del trimestre o después de realizar varias actividades.
Las estadísticas que se pueden hacer son de muchos tipos, pero hemos tenido que decidirnos por algo que fuese breve, pero informativo por dos motivos: en primer lugar ChatGPT no puede recordar de forma ilimitada y llega un momento en que se pierde totalmente y no es posible realizar un análisis de forma sencilla y semiautomática; en segundo, un exceso de estadísticas acaban produciendo el efecto contrario al deseado y todo esto puede convertirse en un motivo de infoxicación y el consecuente desánimo que produce.
Así que hemos decidido hacer unas pruebas rápidas para ver el estado de los alumnos mediante el análisis de las notas y la creación de grupos de rendimiento, donde podemos ver de forma objetiva lo que dicen las notas sobre nuestros alumnos.
Si no te interesan los detalles de las estadísticas, puedes pasar directamente a la Preparación de los datos.
Requerimientos
Este análisis necesita de ChatGPT-4 con el modelo Code Interpreter activado.
Se necesitan al menos 2 conjuntos de notas, pero el análisis funciona mejor con más notas.
Estadísticas más relevantes realizadas
Para los grupos, el algoritmo k-means y la selección del número de grupos mediante Silhouette Score.
El dendrograma que muestra la semejanza entre alumnos mediante el método de agrupamiento jerárquico aglomerativo con el método de Ward.
Tanto k-means como el agrupamiento jerárquico han utilizado la distancia euclídea.
Un análisis de componentes principales (PCA) para visualizar gráficamente los grupos creados por k-means y los alumnos.
Elipses de pertenencia a los grupos del gráfico PCA:
Centro: El centro de la elipse se calcula como la media de las dos primeras componentes principales (PC1 y PC2) para cada grupo. Esto da la ubicación promedio de los estudiantes en ese grupo en el espacio de las dos primeras componentes principales.
Ancho y alto: El ancho y el alto de la elipse se calculan como la desviación estándar de las dos primeras componentes principales (PC1 y PC2) para cada grupo, multiplicada por 2. Esto da una medida de la dispersión de los estudiantes en ese grupo en el espacio de las dos primeras componentes principales, cubriendo el 95 % de las observaciones.
Preparación de datos
Los datos deben tenerse en una hoja de cálculo con los nombres de los alumnos en la primera columna y las notas a partir de la segunda. En la primera fila pondremos los títulos de las columnas sin espacios. Si tenemos notas faltantes, ChatGPT hallará la media de los otros alumnos y se las pondrá a estos alumnos. Si no deseamos esto podemos eliminar los alumnos a los que les falten notas o completarlas antes de empezar el análisis. No debemos tener nada más en esta hoja de cálculo que los nombres y las notas.
Descargamos los datos en formato CSV.
Subimos el archivo en el prompt 1
PROMPTS
Hemos hecho 6 prompts que se resumen al final en las conclusiones, tanto a través del chat como en un documento de Word. Por lo tanto, para el docente, las respuestas a las que debe prestar más atención son las dos últimas.
Prompt 1
En este prompt ChatGPT analizará la estructura de los datos e intentará arreglar cualquier cosa que no esté bien. Aquí debemos subir el archivo CSV que contendrá exclusivamente los nombres de los alumnos en la primera columna y las notas en las siguientes.
Actúa como un profesor experto en estadística que desea analizar las calificaciones de varios varias pruebas donde el aprobado está en 5. Me gustaría obtener un análisis completo de las calificaciones de los alumnos. Aquí están las calificaciones en un archivo CSV. Por favor, realiza lo siguiente:
1. Carga los datos y realiza un análisis exploratorio inicial para entender la estructura de los datos.
2. Limpia y preprocesa los datos si es necesario, por ejemplo, convirtiendo las calificaciones a formato numérico. Si falta algún valor, calcula la media de la columna.
Realiza estas tareas y las que te diré más tarde sin interrupciones. Como eres un profesor experto en estadística, si hay que tomar alguna decisión lo harás tú en el momento.
Prompt 2
En este prompt, hará grupos de alumnos basándose en las notas de los diferentes ejercicios. Estos grupos son naturales, es decir, se deducen a partir de los datos que hemos introducido.
1 . Utiliza el algoritmo de k-means para agrupar a los estudiantes en varios grupos de según su rendimiento (grupos de rendimiento). Utiliza el método Silhouette Score para crear los grupos.
2. Analiza los datos de los grupos de rendimiento que acabas de hacer y asígnales un nombre diferente a cada uno de ellos con significado educativo que describa el rendimiento. Interpreta y explica el significado académico de cada grupo.
3. Escribe los grupos de rendimiento, ordenados de mejor a peor, la media de las notas de cada grupo, así como la media total de cada grupo y la lista completa de alumnos que tiene cada grupo en forma de TABLA Markdown.
4. Extrae conclusiones sobre los puntos anteriores relevantes para la práctica docente de un profesor.
Justo antes de mostrar los resultados de los análisis que te he pedido, comprueba que el número de alumnos coincide exactamente con los que hay en el archivo de datos original.
Prompt 3
Con este prompt, ChatGPT nos hará un árbol donde podremos ver los alumnos agrupados por similitudes.
Utiliza el agrupamiento jerárquico aglomerativo con el método de Ward. Crea un dendrograma con los nombres de los alumnos en el eje VERTICAL para visualizar la agrupación jerárquica de los estudiantes según su rendimiento.
Prompt 4
Aquí se hace algo parecido a lo anterior, pero utilizando una gráfica en dos dimensiones, podremos ver similitudes entre alumnos, además los grupos que se hicieron antes quedarán bien visibles.
1. Haz un análisis PCA de los alumnos.
2. Haz un gráfico con las 2 primeras componentes y escribe los nombres de los alumnos en las etiquetas, utiliza símbolos y colores diferentes para los distintos grupos.
3. Delimita claramente los grupos de rendimiento mediante elipses.
4. Dame los porcentajes de varianza explicada y acumulada de todas las componentes en una tabla Markdown.
5. Explica lo que significa el gráfico y los porcentajes de la tabla que has hecho, debajo de cada uno.
Prompt 5
Escritura de conclusiones.
Crea las conclusiones finales a todo el trabajo que has hecho. Estas conclusiones deben servir al profesor para MEJORAR SU PRÁCTICA DOCENTE Y RESOLVER PROBLEMAS. Este informe está dedicado a personas que no saben estadística, por lo tanto, usa un lenguaje sencillo y claro de entender, hazlo en forma de lista. Debe tener, al menos, los siguientes elementos:
1. Grupos de rendimiento con su media total y alumnos en una tabla Markdown.
2. Imagen dendrograma con los alumnos en el eje vertical y explicación de su significado. Debes incluir esta imagen que ya hiciste antes.
3. Imagen del PCA y explicación de su significado. Debes incluir esta imagen que ya hiciste antes.
4. Conclusiones generales para los alumnos y mención expresa de los nombres de los alumnos que necesitan ayuda con algunas recomendaciones.
5. Añade cualquier otra cuestión que pueda servir a los alumnos o al profesor para mejorar su práctica docente
Prompt 6
Creación de un documento de Word a partir de las mismas conclusiones anteriores.
Haz un documento DOCX con lo que acabas de escribir, adaptando el formato del texto y tablas a este tipo de archivo, añade también las imágenes del dendrograma y PCA
Ejemplo
Hemos hecho un ejemplo con notas reales. La conversación con ChatGPT no ha podido ser enlazada, ya que en el momento de escribir esto la opción estaba deshabilitada. Los datos se pueden descargar del siguiente archivo CSV:
El uso de ChatGPT-4 para analizar calificaciones de múltiples pruebas ha demostrado ser muy útil. Permite a los docentes obtener una visión objetiva del rendimiento de los alumnos, ayudando a mejorar las estrategias de enseñanza. A pesar de las limitaciones de memoria, ChatGPT-4 maneja grandes conjuntos de datos y proporciona análisis significativos. La creación de grupos de rendimiento es una característica muy útil. El empleo de técnicas de agrupamiento y análisis de componentes principales proporciona una visión más profunda de las similitudes y diferencias entre los alumnos. Además, ChatGPT-4 genera informes comprensibles, haciendo los análisis accesibles para docentes.
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.
Francis Bacon, 1620. Novum Organum
La historia continúa
Este blog no es sino la continuación del blog Educativa. Pásate por allí para ver mis artículos de años anteriores.
Inteligencia artificial en educación para docentes
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