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Categoría: Inteligencia Artificial (Página 8 de 13)

Nuestro cerebro, ¿funciona de forma probabilística?

15 de julio de 2024 / / Sin comentarios

En los eventos y publicaciones sobre IA educativa, se suele argumentar que la inteligencia artificial se diferencia de la humana en que la primera está basada en probabilidades. Para simplificar, es similar al teclado predictivo de los móviles que sugiere la siguiente palabra según lo que hemos escrito previamente. Normalmente, esta explicación basta para los ponentes y la segunda parte (en qué consiste la humana) queda en el aire. Pero suele ser suficiente para que la audiencia asienta, con el convencimiento de que la IA es «otra cosa».

Teoría bayesiana del funcionamiento del cerebro

La teoría bayesiana de la función cerebral sugiere que el cerebro toma decisiones y forma percepciones usando probabilidades basadas en experiencias previas y nueva información sensorial, similar a las estadísticas bayesianas. Los estudios indican que el cerebro utiliza modelos probabilísticos construidos a partir de experiencias pasadas para tomar decisiones.

Así pues, la teoría bayesiana de la función cerebral postula que el cerebro funciona como un sistema de procesamiento predictivo, generando modelos internos basados en creencias previas y experiencias pasadas para hacer predicciones sobre las entradas sensoriales futuras [1].

El cerebro codifica estados probabilísticos para generar predicciones sobre la información sensorial y actualiza sus creencias mediante errores de predicción [2]. La selección natural ha optimizado los mecanismos de procesamiento de la información del cerebro, lo que ha llevado al cerebro a procesar la información de forma óptima [3]. Se considera que el cerebro es una máquina de inferencia probabilística que rastrea continuamente la estructura probabilística de las observaciones sin depender de estados ocultos, y las experiencias pasadas influyen en los resultados futuros de forma similar a la regularización en el aprendizaje automático [4].

Evidencias que apoyan el funcionamiento bayesiano

Hay pruebas que respaldan la teoría bayesiana de la función cerebral, ya que ha explicado con éxito diversos comportamientos humanos en diversas tareas y ha sido validada empíricamente. Los estudios indican que los procesos neuronales que subyacen a la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones se aproximan a la inferencia bayesiana.

Más a través de SciSpace.

Conclusiones

Todo esto indica que los modelos según los cuales funciona la IA, concretamente los que dan lugar a la IA generativa de texto y nuestra inteligencia, así como la de los animales en general, comparten principios de funcionamiento que no son casuales. Igual que, como pasa con tantas otras características biológicas, muchas veces el ser humano con su tecnología imita de forma involuntaria a la naturaleza por el simple motivo de que solo hay un modo de llegar a determinadas soluciones, como la inteligencia.

El modelo probabilístico del funcionamiento del cerebro orgánico sugiere que no existen inteligencias artificiales y naturales separadas, sino que probablemente solo hay una única inteligencia, con distintos grados y particularidades, pero que comparten una naturaleza común, la probabilística.

Tan importante como conocer el funcionamiento interno de la IA lo es el conocimiento del funcionamiento de nuestra inteligencia, lo contrario nos lleva a comparar la IA con ideas preconcebidas sin fundamento científico.

Advertencia: una teoría no es, como sucede en el lenguaje coloquial, algo no demostrado o incierto. Al contrario, una teoría científica es una explicación basada en evidencias que describe y predice fenómenos naturales. Es falsable, revisable y coherente con el conocimiento existente (como, por ejemplo, la teoría de la relatividad).

Más información

Para los interesados en leer más sobre este tema recomendamos la entrada de la Wikipedia sobre enfoques bayesianos de la función cerebral y para profundizar, el artículo titulado: El Cerebro Bayesiano: El Papel de la Incertidumbre en la Codificación y Computación Neuronal.

El trabajo especializado de Thomas L. Griffiths, Charles Kemp y Joshua B. Tenenbaum sobre modelos bayesianos de cognición se ha convertido en un referente para la comunidad científica en el campo de la ciencia cognitiva y la psicología. Utilizan la inferencia probabilística para explicar cómo los humanos procesan información y toman decisiones bajo incertidumbre. Este enfoque proporciona un marco teórico y cuantitativo que unifica diversas áreas de la cognición, desde la percepción y el lenguaje hasta el razonamiento y la toma de decisiones.

Adaptación de actividades a la LOMLOE

5 de julio de 2024 / / Sin comentarios

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.

Úrsula: diseñadora de prompts educativos

Úrsula: diseñadora de prompts educativos

30 de junio de 2024 / / 5 comentarios

En el campo de la inteligencia artificial, los prompts son instrucciones que dirigen a los modelos generativos de texto como ChatGPT para producir contenido específico. Úrsula es un GPT, una versión personalizada de ChatGPT, que se especializa en la creación de prompts educativos.

¿Quién es Úrsula?

Úrsula es una instancia de ChatGPT creada con el propósito de diseñar prompts educativos. Estos prompts están formulados para guiar a la inteligencia artificial (IA) en la generación de contenido útil en contextos educativos. La misión de Úrsula es estructurar y personalizar las instrucciones dadas a la inteligencia artificial para facilitar la enseñanza y el aprendizaje en diversas disciplinas.

Función de Úrsula

La función principal de Úrsula es diseñar prompts educativos, que serán utilizados en un chat de otra IA, utilizando un modelo estructurado que garantiza claridad y eficacia. Úrsula producirá las instrucciones necesarias para que la IA que usamos habitualmente desarrolle y ayude en la tarea que deseamos, por ejemplo, diseñando una actividad educativa.

Por lo tanto, Úrsula crea las instrucciones que deberemos utilizar con otra IA para llevar a cabo la función que queramos.

Úrsula sigue el método R-I-T-A, el cual comprende las siguientes etapas:

  1. Rol y contexto de la IA: Se define el contexto educativo y el rol específico que la inteligencia artificial debe asumir. Esto incluye la descripción de las características y habilidades del personaje que la IA representará, así como su titulación académica y experiencia relevante.
  2. Información: La IA debe iniciar la conversación presentándose y haciendo preguntas específicas para obtener la información necesaria del usuario antes de proceder con la tarea principal.
  3. Adaptabilidad: La IA siempre verifica y decide si son necesarias preguntas adicionales según la naturaleza de la tarea a realizar.
  4. Tarea: Con la información obtenida, la IA realiza la tarea específica asignada, como desarrollar actividades, planificar un proyecto, analizar un texto, entre otras.

Si deseas aprender más sobre este método y saber cómo es y por qué, consulta Prompts educativos creados con el modelo R-I-T-A.

¿Cómo funciona?

Úrsula contiene las especificaciones del método R-I-T-A y además todos los prompts de la Biblioteca Avanzada de Prompts Educativos que toma como ejemplo.

Creación de prompts con Úrsula

Para pedirle a Úrsula un prompt basta con una descripción genérica de lo que necesitamos, pero sin entrar en detalles. Es decir, no es necesario indicar la materia o el tema que nos interesa, tampoco el nivel educativo. Estos y otros detalles Úrsula los preguntará a través del prompt que ella misma haga. Por lo tanto, le debemos pedir una instrucción general, no detallada. Por ejemplo:

Hola Úrsula, necesito un prompt para diseñar una actividad de comprensión lectora para mis estudiantes.

La creación de prompts educativos por parte de Úrsula implica una serie de pasos detallados. Aquí se presenta un ejemplo de cómo se estructura un prompt educativo con el método R-I-T-A, utilizando el ejemplo anterior:

Rol y contexto

Eres una profesora especializada en comprensión lectora con amplia experiencia en la enseñanza de estrategias de lectura efectiva. Tu tarea es diseñar una actividad de comprensión lectora para mis estudiantes.

Información

  1. Pregúntame el curso y la edad de los estudiantes. NO digas nada más y espera mi respuesta.
  2. Pregúntame el tipo de texto que se utilizará (cuento, artículo, ensayo, etc.). NO digas nada más y espera mi respuesta.
  3. Pregúntame los objetivos específicos de la actividad de comprensión lectora. NO digas nada más y espera mi respuesta.
  4. Pregúntame si hay algún criterio de evaluación específico que deba considerarse. NO digas nada más y espera mi respuesta.
  5. Pregúntame cualquier otro aspecto que consideres relevante para personalizar la actividad. (Adaptabilidad)

Tarea

Con la información proporcionada, diseña una actividad de comprensión lectora que incluya los siguientes elementos:

  • Una breve introducción del texto.
  • Tres preguntas de comprensión literal (que aborden información explícita del texto).
  • Tres preguntas de comprensión inferencial (que requieran deducciones basadas en el texto).
  • Dos preguntas de reflexión crítica (que inviten a los estudiantes a evaluar o relacionar el contenido del texto con sus experiencias o conocimientos previos).
  • Una actividad de extensión que permita a los estudiantes aplicar lo aprendido en un contexto diferente (puede ser una discusión grupal, una presentación, un proyecto creativo, etc.).

Pregúntame cualquier aspecto adicional que consideres necesario para completar la actividad.

Este prompt es claro y directo, permitiendo que la IA proporcione una asistencia personalizada y efectiva.

Ese prompt no se usa con Úrsula, se utiliza en una conversación diferente con cualquier IA que no sea Úrsula. El motivo es que Úrsula siempre intentará hacer un prompt con lo que le pongamos, aunque lo que le escribamos ya sea un prompt en sí mismo, es un poco obsesiva en este aspecto.

Mejorar prompts que ya tengamos

Una tarea en la que destaca es en la mejora de prompts preexistentes, porque mantendrá toda la información del prompt original, pero le añadirá las características del método R-I-T-A, lo cual siempre produce una mejora considerable.

Corrección de los prompts

Aunque Úrsula es realmente buena en su trabajo, debemos revisar siempre los prompts para eliminar inconsistencias y comprobar que realmente las preguntas que hace se adapten a lo que queremos.

Ventajas del uso de Úrsula

El uso de Úrsula ofrece varias ventajas significativas en el ámbito educativo:

  • Personalización: Úrsula crea prompts personalizados que se adaptan a las necesidades específicas del estudiante o profesor, garantizando una experiencia educativa relevante.
  • Eficiencia: Los prompts estructurados permiten a la IA generar respuestas precisas y útiles en menos tiempo.
  • Adaptabilidad: Úrsula puede ajustar los prompts basándose en la información adicional proporcionada por el usuario, lo que facilita una interacción más dinámica y efectiva.
  • Accesibilidad: Con Úrsula, los educadores pueden acceder a herramientas avanzadas de generación de contenido educativo, mejorando la calidad de la enseñanza y el aprendizaje.

Ejemplos de prompts educativos

Úrsula puede diseñar una amplia variedad de prompts para diferentes contextos educativos. Algunos ejemplos de títulos de prompts que Úrsula puede crear son:

  • Actividades interactivas para la enseñanza de la historia
  • Desarrollo de proyectos de ciencia para secundaria
  • Análisis literario de obras clásicas
  • Planificación de lecciones de geografía
  • Resolución de problemas de física

Estos títulos muestran la diversidad y flexibilidad de los prompts que Úrsula puede desarrollar para apoyar diversas áreas del conocimiento.

Cómo utilizar los prompts diseñados por Úrsula

Para utilizar un prompt diseñado por Úrsula, simplemente cópialo y pégalo en la interfaz de ChatGPT o la IA que utilices habitualmente (recomendamos cualquiera de las versiones de ChatGPT y Claude). Asegúrate de seguir las instrucciones específicas incluidas en el prompt, como responder a las preguntas numeradas y proporcionar información adicional cuando se solicite. Esto permitirá a la IA generar contenido adaptado a tus necesidades.

Licencia y uso

Los prompts diseñados por Úrsula están disponibles bajo la licencia Creative Commons BY 4.0. Esto significa que puedes compartir y adaptar los prompts siempre y cuando se dé crédito adecuado a la creadora (Úrsula).

Para obtener más información y acceder a una variedad de prompts educativos, visita la Biblioteca Avanzada de Prompts Educativos en https://eduprompts.tiddlyhost.com.

Este artículo ha sido escrito en colaboración con Úrsula.

Modelo R-I-T-A

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

17 de junio de 2024 / / 3 comentarios

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.

Guía de la LOMLOE para el profesorado. Cómo elaborar actividades competenciales

17 de mayo de 2024 / / 1 comentario

Este artículo nace de un tuit del que pensé que había que dejar constancia por la utilidad que puede tener para el profesorado, aclarando conceptos y procesos.

Mi amigo Bruno conoce la LOMLOE de memoria y es capaz de citar cualquier fragmento que le pidamos, de relacionar aspectos que están separados por 200 páginas y de establecer vínculos entre conceptos casi sobrehumanos. Este fenómeno no es una persona, es un GPT especializado en la ley educativa, llamado: Bruno. Especialista en LOMLOE.

Ahora que OpenAI ha decidido llevar los GPT a todo el mundo, incluyendo las cuentas gratuitas, creo que es un buen momento para interrogarlo sobre la LOMLOE. Este artículo es una colaboración entre ambos, Bruno posee todo el conocimiento y yo las carencias, así que le he ido guiando en lo que nos debía explicar.

Guía Explicativa de la LOMLOE para el Profesorado

La LOMLOE establece un marco educativo en España centrado en competencias clave, saberes básicos y una evaluación continua y formativa. A continuación, se detalla cómo se organizan estos componentes y qué aspectos deben ser desarrollados por el profesorado.

Componentes Educativos según la LOMLOE

1. Competencias Clave

Las competencias clave son aprendizajes esenciales y transversales que los estudiantes deben desarrollar a lo largo de todas las etapas educativas. Están alineadas con la Recomendación del Consejo de la Unión Europea.

Competencias Clave:

  • Competencia en comunicación lingüística.
  • Competencia plurilingüe.
  • Competencia matemática y competencia en ciencia, tecnología e ingeniería.
  • Competencia digital.
  • Competencia personal, social y de aprender a aprender.
  • Competencia ciudadana.
  • Competencia emprendedora.
  • Competencia en conciencia y expresión culturales.

2. Competencias Específicas

Las competencias específicas están ligadas a áreas o materias concretas del currículo y detallan los conocimientos, habilidades y actitudes que los estudiantes deben desarrollar en cada materia.

Ejemplo para Historia:

  • Analizar y comprender eventos históricos.
  • Interpretar y valorar fuentes históricas.

3. Criterios de Evaluación de las Competencias Específicas

Los criterios de evaluación son criterios específicos y observables que permiten evaluar si los estudiantes han alcanzado los objetivos de aprendizaje. Proporcionan una base para la evaluación continua y final.

Ejemplo para Historia:

  • El estudiante puede identificar factores económicos que contribuyeron a la Revolución Industrial.
  • El estudiante puede analizar y discutir el impacto social de la Revolución Industrial en la vida de los trabajadores.

4. Saberes Básicos

Los saberes básicos son los contenidos, conocimientos, destrezas y actitudes fundamentales que los estudiantes deben adquirir en cada área o materia. Estos saberes aúnan conocimientos (saber), destrezas (saber hacer) y actitudes (saber ser) necesarios para la adquisición de las competencias específicas de la materia y favorecen la evaluación de los aprendizajes a través de los criterios de evaluación.

Ejemplo para Historia:

  • Contexto histórico de la Revolución Industrial.
  • Principales inventos y sus impactos económicos y sociales.

Lo que el Profesorado debe Desarrollar

1. Objetivos de Aprendizaje

Los objetivos de aprendizaje son metas educativas que describen lo que los estudiantes deben saber y ser capaces de hacer al final de una unidad didáctica o curso. Aunque la LOMLOE proporciona las competencias específicas y los saberes básicos, los objetivos de aprendizaje específicos deben ser desarrollados por el profesorado basándose en estos componentes.

Ejemplo para Historia:

  • Comprender los factores que dieron lugar a la Revolución Industrial.
  • Analizar el impacto social y económico de la Revolución Industrial.

2. Criterios de Evaluación de los Objetivos de Aprendizaje (Indicadores)

Los indicadores de los criterios de evaluación de los objetivos de aprendizaje son formulaciones concretas derivadas de los criterios de evaluación de las competencias específicas. Permiten a los docentes medir de manera concreta y observacional si los estudiantes han alcanzado los criterios de evaluación. Estos indicadores de logro no son obligatorios según la ley, pero son herramientas útiles para los docentes para evaluar el progreso y el desempeño de los estudiantes de manera más detallada.

Ejemplo para Historia:

  • El estudiante puede identificar al menos tres factores económicos que contribuyeron a la Revolución Industrial.
  • El estudiante puede analizar y discutir el impacto social de la Revolución Industrial en la vida de los trabajadores.

3. Situaciones de Aprendizaje

Las situaciones de aprendizaje son actividades o proyectos diseñados por el docente para permitir a los estudiantes desarrollar las competencias específicas y alcanzar los objetivos de aprendizaje.

Ejemplo:

  • Actividad de Investigación: Los estudiantes investigan sobre los inventos de la Revolución Industrial y crean una presentación digital.
  • Debate y Discusión: En grupos, discuten el impacto social y económico de estos inventos.

4. Metodologías

El profesorado debe seleccionar y aplicar las metodologías pedagógicas más adecuadas para enseñar los saberes básicos y alcanzar los objetivos de aprendizaje. La LOMLOE promueve metodologías activas y participativas.

Ejemplos:

  • Aprendizaje basado en proyectos.
  • Trabajo cooperativo.
  • Uso de TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación).

5. Evaluación

La evaluación en la LOMLOE es continua y formativa. El docente debe diseñar y aplicar procedimientos de evaluación para medir el progreso de los estudiantes hacia los objetivos de aprendizaje.

Tipos de Evaluación:

  • Evaluación Formativa: Observaciones y retroalimentación continua durante las actividades.
  • Evaluación Sumativa: Pruebas finales, trabajos, presentaciones.

Relación entre Componentes

  1. Competencias Clave → Desarrolladas a través de competencias específicas.
  2. Competencias Específicas → Desglosadas en objetivos de aprendizaje.
  3. Objetivos de Aprendizaje → Medidos mediante criterios de evaluación proporcionados por la ley que pueden ser desarrollados mediante indicadores propuestos por los docentes.
  4. Criterios de Evaluación → Basados en los saberes básicos y metodologías. Pueden ser concretados en indicadores.
  5. Saberes Básicos → Enseñados utilizando metodologías específicas.
  6. Metodologías → Aplicadas para alcanzar los objetivos de aprendizaje y desarrollar competencias.
  7. Evaluación → Basada en criterios de evaluación y objetivos de aprendizaje.

Ejemplo Completo Aplicado: Historia (Revolución Industrial)

1. Lo que la Ley te Da Hecho

  • Competencias Clave:
    • Competencia en comunicación lingüística.
    • Competencia social y ciudadana.
  • Competencias Específicas:
    • Analizar eventos históricos.
    • Interpretar y valorar fuentes históricas.
  • Criterios de Evaluación de las Competencias Específicas:
    • Identificar factores económicos de la Revolución Industrial.
    • Analizar el impacto social de la Revolución Industrial en los trabajadores.
  • Saberes Básicos:
    • Contexto histórico de la Revolución Industrial.
    • Principales inventos y sus impactos.

2. Lo que Debes Elaborar tú

  • Objetivos de Aprendizaje:
    • Comprender los factores que dieron lugar a la Revolución Industrial.
    • Analizar el impacto social y económico de la Revolución Industrial.
  • De forma opcional puedes concretar los Criterios de Evaluación de los Objetivos de Aprendizaje (Indicadores) que vienen dados por los criterios de evaluación de las competencias específicas:
    • Identificar al menos tres factores económicos de la Revolución Industrial.
  • Situaciones de Aprendizaje:
    • Actividad de Investigación: Los estudiantes investigan sobre los inventos de la Revolución Industrial y crean una presentación digital.
    • Debate y Discusión: En grupos, discuten el impacto social y económico de estos inventos.
  • Metodologías:
    • Aprendizaje basado en proyectos.
    • Trabajo cooperativo.
    • Uso de TIC (herramientas digitales para la presentación).
  • Evaluación:
    • Formativa: Observaciones y retroalimentación durante la investigación y discusión.
    • Sumativa: Rubrica para evaluar la presentación digital y un ensayo sobre los impactos de la Revolución Industrial.

Este esquema proporciona una guía clara sobre cómo se interrelacionan los diferentes componentes educativos bajo la LOMLOE y qué aspectos debes desarrollar tú como docente. Los saberes básicos, las competencias específicas y las competencias clave están establecidos en el currículo oficial. Tú necesitas diseñar los objetivos de aprendizaje, criterios de evaluación (indicadores de logro), situaciones de aprendizaje, metodologías y procedimientos de evaluación específicos para tus clases, asegurando una planificación educativa coherente y efectiva en todas las etapas del sistema educativo.

Cómo elaborar actividades competenciales

Por su importancia en el desarrollo de actividades de clase, le hemos pedido a Bruno que nos aclare lo que son las actividades competenciales y cómo se aplican.

Actividad Competencial

Una actividad competencial es una actividad de aprendizaje diseñada para desarrollar y evaluar competencias en los estudiantes. Estas actividades están alineadas con las competencias clave y específicas establecidas en el currículo y buscan integrar conocimientos, habilidades y actitudes de manera práctica y contextualizada. Las actividades competenciales se centran en la aplicación de lo aprendido en situaciones reales o simuladas, fomentando un aprendizaje significativo y la capacidad de transferir conocimientos a diferentes contextos.

Características de una Actividad Competencial

1. Integración de Competencias:

  • Debe implicar varias competencias clave y específicas.
  • Ejemplo: Una actividad que combine competencias lingüísticas, digitales y sociales.

2. Contextualización:

  • Se sitúa en un contexto real o simulado relevante para los estudiantes.
  • Ejemplo: Resolver un problema de la vida cotidiana o realizar un proyecto basado en una situación del entorno local.

3. Aprendizaje Activo:

  • Fomenta la participación activa de los estudiantes en el proceso de aprendizaje.
  • Ejemplo: Proyectos, investigaciones, debates, simulaciones.

4. Desarrollo de Habilidades:

  • Desarrolla habilidades prácticas además de conocimientos teóricos.
  • Ejemplo: Habilidades de investigación, trabajo en equipo, pensamiento crítico.

5. Evaluación Formativa:

  • Incluye evaluación continua y formativa, proporcionando retroalimentación a los estudiantes durante el proceso.
  • Ejemplo: Observaciones, autoevaluaciones, coevaluaciones.

Ejemplos de Actividades Competenciales

1. Proyecto de Investigación Interdisciplinar:

  • Competencias Clave Involucradas: Comunicación lingüística, competencia matemática, competencia digital, competencia en aprender a aprender.
  • Descripción: Los estudiantes investigan un tema relevante (por ejemplo, el impacto del cambio climático en su comunidad) y presentan sus hallazgos utilizando herramientas digitales.
  • Actividades: Búsqueda de información, análisis de datos, elaboración de gráficos y mapas, presentación oral y escrita de resultados.

2. Debate:

  • Competencias Clave Involucradas: Competencia social y ciudadana, competencia en comunicación lingüística, competencia en conciencia y expresión culturales.
  • Descripción: Los estudiantes participan en un debate sobre un tema controvertido (por ejemplo, la energía nuclear).
  • Actividades: Investigación del tema, preparación de argumentos, desarrollo de habilidades de oratoria, discusión y reflexión sobre los diferentes puntos de vista.

3. Desarrollo de una Aplicación Móvil:

  • Competencias Clave Involucradas: Competencia digital, competencia en ciencia, tecnología e ingeniería, competencia emprendedora.
  • Descripción: Los estudiantes diseñan y desarrollan una aplicación móvil que resuelva un problema específico (por ejemplo, una app para gestionar el reciclaje en su escuela).
  • Actividades: Identificación del problema, diseño de la solución, programación, pruebas y presentación de la aplicación.

Pasos para Diseñar una Actividad Competencial

1. Identificar las Competencias:

  • Selecciona las competencias clave y específicas que deseas desarrollar y evaluar.

2. Contextualizar la Actividad:

  • Define un contexto real o simulado que sea relevante y significativo para los estudiantes.

3. Diseñar las Tareas:

  • Planifica tareas que integren conocimientos, habilidades y actitudes, y que fomenten la aplicación práctica de lo aprendido.

4. Incorporar la Evaluación:

  • Incluye mecanismos de evaluación formativa y sumativa que permitan observar y medir el desarrollo de las competencias.

5. Proporcionar Retroalimentación:

  • Asegura una retroalimentación continua y constructiva para guiar el aprendizaje y mejorar el desempeño de los estudiantes.

Las actividades competenciales, al integrar competencias clave y específicas en contextos significativos, permiten a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas y transferibles, preparándolos mejor para los desafíos del mundo real.

Puedes realizar actividades competenciales de este tipo utilizando inteligencia artificial: Actividades competenciales basadas en la LOMLOE.

Retroalimentación

Si ves puntos oscuros, incorrectos, crees que hay carencias o se necesitan más aclaraciones, no dudes en dejar un comentario.

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