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Diagramas MERMAID en educación y su aplicación al DUA a través de ChatGPT

Índice

Creado con ChatGPT + Mermaid

Introducción

Mermaid es una herramienta visual que ayuda a estructurar y organizar información de manera que sea más fácil de entender y recordar, permite crear gráficos y diagramas de manera sencilla y rápida. Funciona con JavaScript y lo único que se necesita es escribir texto en un formato específico. Esta herramienta convierte ese texto en un diagrama visual que se puede modificar fácilmente. Es como dibujar un diagrama, pero en lugar de usar un lápiz, se usan palabras y frases. Por este motivo es ideal para ser usado junto con ChatGPT.

Mermaid se utiliza en programación para explicar los conceptos relacionados con el desarrollo de programas y dispone de varios tipos de gráficos adaptados a esta tarea. No obstante, la facilidad con la que se pueden generar los diagramas lo hace aplicable y recomendable en el mundo educativo, ya sea para explicar conceptos o crear organigramas de distinto tipo, como mapas conceptuales, mapas mentales o gráficos de flujo, entre otros.

Mapa conceptual de la introducción producido con mermaid por ChatGPT. Pulsar encima para ver el código mermaid.

Diagramas gráficos

De los diferentes tipos que hace Mermaid, nos centraremos en el diagrama de flujo (graph o flowchart en la terminología mermaid), ya que es el que tiene un uso más inmediato para el mundo educativo por su versatilidad y porque con él se puede representar una gran cantidad de diagramas como los mapas mentales o conceptuales, entre otros.

Diagramas con ChatGPT y DUA

La creación de mapas conceptuales se vuelve un asunto trivial si utilizamos ChatGPT para que los elabore de forma automática.

El diseño universal para el aprendizaje (DUA) nos enseña a crear múltiples representaciones para los materiales que elaboramos. Por ejemplo, hacer una actividad, pegarla en ChatGPT y conseguir una representación gráfica de las instrucciones nunca ha sido tan sencillo. Otro ejemplo podría ser como apoyo con textos explicativos que pueden tener dificultad para ciertas personas.

En cualquier caso, basta con que peguemos un texto y le pidamos que nos haga un diagrama de mermaid.

Le hemos pedido un diagrama del texto de esta sección Diagramas con ChatGPT y DUA) utilizando el siguiente prompt:

Crea un diagrama de mermaid con el siguiente texto. Encierra los textos entre comillas:

Diagramas con ChatGPT y DUA

La creación de mapas conceptuales se vuelve un asunto trivial si utilizamos ChatGPT para que los elabore de forma automática. 

El diseño universal para el aprendizaje (DUA) nos enseña a crear múltiples representaciones para los materiales que elaboramos. Hacer una actividad, por ejemplo, pegarla en ChatGPT y conseguir una representación gráfica de las instrucciones nunca ha sido tan sencillo.

Basta con que peguemos un texto y le pidamos que nos haga un diagrama de mermaid.

Hemos indicado que encierre los textos entre comillas porque si hay determinados tipos de caracteres, el gráfico puede dar un error.

El resultado ha sido:

Como vemos nos lo da en una caja de código, solo tenemos que pulsar el botón Copy code y pegarlo en la parte izquierda de la web: https://mermaid.live:

Pulsando sobre Actions podremos elegir lo que queremos hacer con el gráfico:

Por ejemplo, podemos elegir COPY IMAGE TO CLIPBOARD, para pegarla en algún sitio o las opciones de PNG (bajar archivo o abrirlo en una ventana nueva).

Si el gráfico de ChatGPT no es de nuestro agrado debemos decirle cómo lo queremos.

Si queremos guardar el gráfico podemos guardar el texto con el que se ha hecho (por ejemplo en un documento de texto). Pero es más interesante guardar únicamente el enlace que tiene el gráfico en mermaid.live, ya que este contiene todas las especificaciones del gráfico.

La suma ChatGPT + Mermaid es una combinación perfecta que viene en ayuda del DUA.

¿Para qué usamos los diagramas mermaid?

Los diagramas Mermaid son una herramienta útil en el ámbito educativo. Aquí se presentan algunos de sus usos principales:

  1. Ilustración de Conceptos: Permiten representar visualmente conceptos complejos, facilitando su comprensión.
  2. Representación de Procesos: Son útiles para mostrar secuencias de pasos o procesos como las instrucciones de los trabajos.
  3. Creación de Mapas Mentales: Ayudan al alumnado a organizar y conectar ideas o conceptos.
  4. Resolución de Problemas: Los diagramas de flujo pueden ser utilizados para enseñar cómo abordar y resolver problemas de manera sistemática.
  5. Representación gráfica del texto. Ya se comentó anteriormente su uso en el DUA, como apoyo visual al texto.

Modificar o crear gráficos

Si nos queremos animar a crear nuestros propios gráficos o editar los que hace ChatGPT debemos conocer los aspectos básicos de Mermaid.

Trabajaremos siempre en https://mermaid.live.

Un gráfico de este tipo consta básicamente de conceptos (nodos) que son los que están recuadrados y de relaciones entre los conceptos, que son las líneas que los unen. Las relaciones pueden tener texto o no.

Para unir dos conceptos se utiliza, la flecha: -->

 graph
 A --> B

Si no queremos flecha pondremos A --- B

graph 
    A ---B

Podemos escribir lo que queramos en cada concepto y para referirnos a ellos fácilmente, se identifican con letras o letras y números:

 graph
 A[Célula]
 B[Núcleo]
 A --> B

Podemos escribir tantos conceptos como queramos y después unir su identificador (letras en este caso) por las flechas:

 graph
 A[Célula]
 B[orgánulos]
 C[citoplasma]
 D[núcleo]
 A --> B
 A --> C 
 B --> D

Si queremos podemos añadir palabras enlace que son típicas de los mapas conceptuales:

 graph
 A[Célula]
 B[orgánulos]
 C[citoplasma]
 D[núcleo]
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --el más importante--> D

Tipos de conectores

También podemos usar líneas de puntos (-.->):

 graph 
 A[Célula]
 B[orgánulos]
 C[citoplasma]
 D[núcleo]
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --el más importante--> D
 C -.-> D

Si queremos flechas más gruesas pondremos: ==>. En este ejemplo hacemos más gruesa la conexión A ==> C

graph 
 A[Célula]
 B[orgánulos]
 C[citoplasma]
 D[núcleo]
 A --contiene--> B
 A ==> C 
 B --el más importante--> D
 C -.-> D

Orientación del gráfico

El gráfico por defecto se dibuja de arriba abajo (equivale a poner: graph TB), pero podemos cambiar el orden poniendo al lado de graph: BT (de abajo a arriba), LR (de izquierda a derecha) y RL (de derecha a izquierda).

Por ejemplo, para hacerlo de izquierda a derecha pondríamos:

 graph LR
 A[Célula]
 B[orgánulos]
 C[citoplasma]
 D[núcleo]
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --el más importante--> D
 C -.-> D

Formas de las cajas de los nodos

Hay más opciones, como crear subgráficos, cambiar el color de los conceptos, las líneas o la forma de la caja de los conceptos:

  • [...] rectángulos,
  • (...) esquinas redondeadas,
  • [(...)] óvalos,
  • ((...)) círculos,
  • (((...))) dobles círculos,
  • {...} rombos,
  • {{…}} hexágonos,
  • [/...\] trapecios,
  • [\.../] trapecios invertidos.
  • [\...\] paralelogramo,
  • [/.../] otro paralelogramo.

En este ejemplo se ven algunos de ellos:

 graph LR
 A((Célula))
 B([orgánulos])
 C[/citoplasma\]
 D{núcleo}
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --> D

Colores

Podemos modificar el color de fondo de un solo nodo, podemos añadir style A fill:pink. En este caso sería para modificar el nodo A y ponerle color rosa. También podemos poner el color en hexadecimal, por ejemplo: style A fill:#ffb7c6:

 graph LR
 A((Célula))
 style A fill:pink
 B([orgánulos])
 C[/citoplasma\]
 style C fill:lightgreen
 D{núcleo}
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --> D

Para cambiar el color del texto deberemos usar class. Además, esto nos permitirá cambiar el color de varios nodos simultáneos. Ver el siguiente ejemplo, donde mi_estilo es el identificador del estilo, fill es el fondo y color es el color del texto. Primero se define el estilo con classDef y después se aplica a uno o más nodos con class. En este ejemplo se define el fondo azul y texto blanco para B, C, y D.

 graph LR
 A((Célula))
 style A fill:pink
 B([orgánulos])
 C[/citoplasma\]
 style C fill:lightgreen
 D{núcleo}
 A --contiene--> B
 A --> C 
 B --> D

 classDef mi_estilo fill:blue, color:white;
 class B,C,D mi_estilo

Recomendamos consultar la documentación de mermaid

Formato de texto

Se puede utilizar la sintaxis HTML. Por ejemplo;

  • Negrita: <b>...</b>
  • Cursiva: <i>...</i>
  • Subíndice: <sub>...</sub>
  • Superíndice: <sup>...</sup>
  • Subrayado: <u>...</u>
  • Salto de línea: <br>

Ver el siguiente ejemplo:

graph 
    A["Texto en <b>negrita</b>"]
    B["Texto en <i>cursiva</i>"]
    C["Subíndice: O<sub>2</sub>"]
    D["Superíndice: x<sup>3</sup>"]
    E["Subrayado: <u>importante</u>"]
    F["Salto de <br> línea"]
    A--> B --> C --> D --> E --> F

Renderizado

Puede cambiarse el renderizado por defecto y para gráficos complejos quizás sea mejor la alternativa: elk.

Mapa conceptual sobre DUA, renderizado por defecto (pulsar sobre la imagen para ver el código fuente).

Para cambiar el renderizado añadir en la primera línea, antes de graph:

%%{init: {"flowchart": {"defaultRenderer": "elk"}} }%%

El mismo mapa conceptual anterior con el renderizado elk (pulsar sobre la imagen para ver el código fuente).

Lo aconsejado es probar con los dos tipos y quedarnos con el mejor.

Conclusiones

  1. Mermaid, combinado con ChatGPT, es una herramienta destacada para la educación. Permite la creación rápida y sencilla de diagramas y gráficos que pueden ayudar a alumnado a entender y recordar conceptos complejos.
  2. Los diagramas Mermaid son versátiles y pueden ser utilizados para ilustrar conceptos, representar procesos, crear mapas mentales y resolver problemas. Esto los hace especialmente útiles en el ámbito educativo.
  3. La capacidad de ChatGPT, junto con Mermaid, para convertir texto en diagramas visuales es particularmente útil en el contexto del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA), que aboga por la creación de múltiples representaciones de los materiales de aprendizaje.
  4. Finalmente, la combinación de Mermaid y ChatGPT puede ser una valiosa adición a las herramientas disponibles para los educadores y los estudiantes. Esta combinación puede ayudar a facilitar el aprendizaje y a hacer que los conceptos complejos sean más accesibles y comprensibles.

Referencias

Mermaid

Análisis de la Riqueza y Complejidad Léxica de los Recursos de Texto

Entropía, Redundancia y Densidad Léxica

La riqueza y complejidad léxica de un texto son medidas importantes que pueden ayudar a los profesionales de la educación a adaptar y personalizar contenidos según las necesidades de los estudiantes. En este artículo, discutiremos las fórmulas utilizadas en nuestra herramienta de análisis de textos para calcular la entropía, redundancia y densidad léxica, así como su interpretación.

En este artículo presentamos la justificación de la herramienta:

Análisis de la riqueza y complejidad léxica de los recursos de texto: Calculadora de Entropía, Redundancia y Densidad del Léxico

Entropía (H)

La entropía es un concepto de la teoría de la información, que fue introducido por Claude Shannon en su artículo de 1948, «Una teoría matemática de la comunicación«. La entropía de Shannon es una medida cuantitativa de la incertidumbre o aleatoriedad en un conjunto de datos. En términos simples, describe la cantidad de información promedio que se necesita para identificar un resultado en un conjunto de posibles resultados.

En el contexto de la teoría de la información, la entropía se utiliza ampliamente para analizar y evaluar sistemas de comunicación, compresión de datos y criptografía. La entropía de Shannon se basa en la probabilidad de los diferentes símbolos (por ejemplo, palabras) en un mensaje o conjunto de datos. Cuanto más impredecible es la aparición de un símbolo, mayor es la entropía.

La fórmula para calcular la entropía es:

\( H = -\sum P_i \log_2(P_i) \)

Donde \( P_i \) es la probabilidad de cada palabra en el texto. Para calcular \( P_i \), se divide la frecuencia de cada palabra por el número total de palabras en el texto. La unidad de la entropía es el bit.

La entropía, en este contexto, mide la incertidumbre en el uso de palabras, reflejando la complejidad y riqueza del lenguaje en un texto. Valores altos de entropía indican mayor diversidad léxica y menor previsibilidad en las palabras, lo que sugiere un contenido más complejo y rico. Valores bajos señalan un contenido más simple y limitado, con mayor repetición y menor variabilidad en el vocabulario.

Redundancia (R)

La redundancia es una medida de la repetitividad en un texto. Cuanto mayor sea la redundancia, más repetitivas y menos informativas serán las palabras. La fórmula para calcular la redundancia es:

\( R = H_{max} – H \)

La entropía máxima \(( H_{max} )\) se calcula utilizando la fórmula:

\( H_{max} = \log_2(N) \)

Donde N es el número de palabras únicas en el texto. La unidad de R es el bit.

Densidad Léxica (DL)

La densidad léxica es una medida de la diversidad de palabras en un texto y también recibe el nombre de TTR (Type Token Ratio). Se calcula dividiendo el número de palabras distintas por el número total de palabras en el texto:

\(DL = \frac{Número \ de \ palabras \ distintas}{Número \ total \ de \ palabras} \)

No tiene unidades, ya que se trata de una proporción.

Densidad Léxica Estandarizada (DLE)

El método utilizado para calcular la Densidad Léxica Estandarizada proviene de la rarefacción, que es un método estadístico que se origina en la biología, donde se utiliza para evaluar la diversidad de especies en un ecosistema. En el estudio de la biodiversidad, la rarefacción es un método que permite comparar la riqueza de especies entre diferentes hábitats o comunidades, normalizando el tamaño de las muestras. De esta manera, es posible comparar la diversidad de especies en diferentes entornos sin que los resultados se vean afectados por el tamaño de la muestra.

En el análisis del lenguaje, la Densidad Léxica Estandarizada es una medida que hemos utilizado para evaluar la riqueza y diversidad léxica en un texto. Al igual que en la biología, el objetivo es obtener una medida de la diversidad léxica que sea comparable entre diferentes textos, independientemente de la cantidad de palabras en cada uno de ellos. Hemos usado la DLE como un método alternativo para hallar la densidad léxica.

La densidad léxica estandarizada es una medida que tiene en cuenta el tamaño del texto y proporciona una estimación de la densidad (diversidad) de palabras en una muestra de tamaño fijo.

El método para hallar la densidad léxica estandarizada se lleva a cabo de la siguiente manera:

  1. Se realizan 1000 muestreos, cada uno con 100 palabras seleccionadas al azar. Cada uno de estos 1000 muestreos es independiente de los demás, lo que significa que algunas palabras podrían aparecer en diferentes muestreos. No obstante, dentro de cada muestra individual de 100 palabras, no hay repeticiones.
  2. Para calcular la Densidad Léxica Estandarizada, se divide el número de palabras diferentes (únicas) en cada muestra por el total de palabras en esa muestra, que en este caso es 100. Al hacer esto, se obtiene un porcentaje que representa la diversidad léxica en una muestra específica.
  3. Después de calcular la DLE para cada una de las 1000 muestras, se hace la media de todas las DLE individuales. Este promedio representa la densidad léxica general en el texto, considerando la variación entre las diferentes muestras. Esta medida proporciona una estimación más precisa de cuán variado y enriquecido es el lenguaje utilizado en el texto completo.

La fórmula utilizada para calcular la densidad léxica estandarizada es la siguiente:

\( DLE = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{1000} \frac{\text{Palabras Distintas en Muestra}_{i}}{100}}{1000} \)

Donde: \(\text{Palabra Distinta de Muestra}_{i}\) es el número de palabras distintas en cada muestra que está formada por 100 palabras

Este proceso permite estandarizar la diversidad léxica entre textos de diferentes longitudes y proporciona una medida más robusta de la densidad.

Dado que se toman muestras de 100 palabras, cuando el texto introducido tiene 100 o menos palabras, la DLE coincide con la densidad léxica. No tiene unidades, ya que se trata de una proporción.

Interpretación de los resultados

Los rangos seleccionados en la tabla de interpretación de entropía, densidad léxica estandarizada y redundancia están basados en observaciones generales y patrones identificados en diferentes tipos de textos y niveles educativos. Estos rangos tienen como objetivo proporcionar un marco de referencia para la interpretación de los resultados obtenidos al analizar un texto.

Para la entropía y la densidad léxica estandarizada, los rangos se han establecido teniendo en cuenta la complejidad del contenido y el vocabulario utilizado en textos de nivel primaria, secundaria y bachillerato o superiores. Estos rangos pueden variar según el tema y el estilo de escritura de cada autor, pero proporcionan una referencia aproximada para evaluar la complejidad y diversidad del contenido en función del nivel educativo.

En cuanto a la redundancia, los rangos se han determinado para ayudar a identificar el grado en el cual un texto presenta información nueva o conocimientos adicionales. Un porcentaje más bajo de redundancia indica una mayor cantidad de información nueva, mientras que un porcentaje más alto sugiere una mayor repetición de conceptos y menor cantidad de información nueva.

Estos rangos no son absolutos y pueden variar según el tema y el estilo de escritura de cada persona, así como el tipo de texto (por ejemplo, literatura, ensayos científicos, textos divulgativos, etc.). Además, proporcionan una referencia aproximada para la interpretación de las métricas y no deben ser considerados como límites estrictos.

Interpretación de la entropía y la densidad léxica estandarizada según niveles educativos

Redundancia

Interpretación de las métricas

Ejemplos con diferentes fuentes

Fuentes consultadas

ChatGPT-IA-edu: Un espacio en Telegram para el intercambio de conocimientos sobre inteligencia artificial en la educación

Logo del grupo ChatGPT – IA – edu

ChatGPT-IA-edu (@ChatGPTedu) es un grupo de Telegram creado el 9 de abril de 2023, centrado en el uso de ChatGPT y la inteligencia artificial (IA) en la educación. Sus miembros comparten sus experiencias con la IA, escriben prompts, resuelven dudas o charlan sobre cómo aplican en sus clases la IA, entre otras actividades. Esta comunidad colaborativa está cambiando la forma en que los educadores utilizan la IA en sus aulas.

I. Descripción de ChatGPT-IA-edu

ChatGPT-IA-edu es un grupo de Telegram creado específicamente para profesionales de la educación interesados en explorar el uso de ChatGPT y otras tecnologías de IA en el ámbito educativo. Los miembros del grupo provienen de diversas disciplinas académicas, lo que permite la interacción y colaboración entre profesionales con diferentes enfoques y necesidades. El grupo fue creado con el objetivo de facilitar un espacio de discusión y aprendizaje donde los educadores puedan compartir sus conocimientos y experiencias en la implementación de la IA en sus clases.

II. Importancia de la IA en la educación

La IA ha transformado una gran cantidad de industrias en los últimos años, y la educación no es una excepción. La implementación de herramientas de IA en el ámbito educativo puede mejorar la eficiencia y la calidad de la enseñanza al proporcionar recursos personalizados, automatizar tareas rutinarias y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Además, la IA puede ayudar a identificar las necesidades individuales de los estudiantes y adaptar el contenido a sus habilidades y conocimientos. Al utilizar la IA en la educación, se puede dedicar más tiempo a actividades que fomenten el pensamiento crítico y la creatividad en lugar de centrarse en tareas administrativas y de evaluación.

III. Uso de ChatGPT en el ámbito educativo

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es una herramienta de inteligencia artificial basada en la arquitectura GPT-4 que ha demostrado ser de gran utilidad en el ámbito educativo. Los profesionales utilizan ChatGPT de diversas maneras, como:

  1. Generar contenido: ChatGPT puede ayudar a crear contenido educativo de calidad rápidamente, como planes de unidades didácticas, ejercicios y otro material educativo.
  2. Proporcionar retroalimentación: ChatGPT puede ser utilizado para ofrecer retroalimentación personalizada y constructiva a los estudiantes en sus tareas y proyectos.
  3. Responder preguntas: Se puede emplear ChatGPT como una herramienta de apoyo para responder preguntas de los estudiantes en tiempo real y ofrecer explicaciones adicionales sobre conceptos difíciles.
  4. Fomentar la creatividad: ChatGPT puede ser utilizado para generar ideas y ejercicios creativos que desafíen a los estudiantes a pensar fuera de la caja y desarrollar habilidades de resolución de problemas.
Ventana de chat del grupo
Ventana de chat del grupo

IV. Discusiones y recursos compartidos en ChatGPT-IA-edu

En el grupo de ChatGPT-IA-edu, se comparten una amplia variedad de recursos y experiencias, tales como:

  1. Prompts: Un prompt es una declaración o pregunta breve que se utiliza como entrada para guiar a ChatGPT en la generación de una respuesta o contenido relacionado con el tema propuesto. Los miembros del grupo comparten y discuten prompts que pueden ser usados para obtener respuestas útiles y creativas en el ámbito educativo.
  2. Estrategias de implementación: Se comparten experiencias y consejos sobre cómo integrar ChatGPT y otras herramientas de IA en las clases de manera efectiva y ética.
  3. Investigación y avances en IA: El grupo se mantiene actualizado con los últimos avances en IA y su impacto en la educación, compartiendo estudios y artículos relevantes.
  4. Soporte técnico y resolución de dudas: Los miembros del grupo colaboran para resolver dudas técnicas y teóricas relacionadas con el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en el ámbito educativo.
  5. Casos de éxito: Se comparten historias de éxito y testimonios sobre cómo la implementación de ChatGPT y la IA en general ha mejorado el aprendizaje y la enseñanza en las clases.

V. Proceso para unirse al grupo de ChatGPT-IA-edu

Unirse al grupo de ChatGPT-IA-edu en Telegram es sencillo. Se pueden seguir estos pasos para comenzar a formar parte de esta vibrante comunidad de educadores:

  1. Descargar e instalar la aplicación de Telegram en un dispositivo móvil.
  2. Registrarse con un número de teléfono y crear un perfil en Telegram.
  3. Buscar «@ChatGPTedu» en la barra de búsqueda de Telegram o utilizar este enlace: ChatGPT – IA – edu.
  4. Hacer clic en «Unirse» para formar parte del grupo.
  5. Un bot anti-spam nos dará la bienvenida y nos invitará a pulsar el botón «No soy un bot», una vez pulsado seremos miembros del grupo y podremos comenzar a interactuar con otros profesionales de la educación interesados en la IA y la enseñanza.

Conclusiones

El grupo ChatGPT-IA-edu en Telegram ofrece a los profesionales de la educación un espacio para explorar, compartir y aprender sobre el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en el ámbito educativo. A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando y transformando la educación, es fundamental que los educadores se mantengan informados y colaboren en la implementación de estas tecnologías en sus clases. Al unirse a ChatGPT-IA-edu, se tendrá acceso a una comunidad de profesionales comprometidos con la mejora de la enseñanza y el aprendizaje a través de la IA. No se debe perder la oportunidad de ser parte de este movimiento en el mundo de la educación.

Herramienta para el Análisis de Legibilidad de Recursos de Texto: Aplicación en la Creación de Contenido Didáctico y su uso junto con ChatGPT

Introducción

La legibilidad de un texto es un factor crucial en el ámbito de la educación y la creación de contenidos, dado que tiene un impacto directo en la comprensión y el aprendizaje de los lectores. La Calculadora de Legibilidad es una herramienta que permite evaluar la facilidad de lectura en diferentes idiomas, como el castellano, catalán, gallego e inglés. Este artículo aborda sus fundamentos, el funcionamiento, cómo utilizarla, cómo interpretar los resultados obtenidos, así como su uso junto con la inteligencia artificial ChatGPT. Además, se destaca la importancia del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA), que busca proporcionar a todos los alumnos, incluidos aquellos con discapacidades, un acceso equitativo a la información y a oportunidades de aprendizaje. La legibilidad y el DUA van de la mano, ya que ambos buscan mejorar la comprensión y el éxito educativo de los lectores con diferentes habilidades y necesidades.

Funcionamiento del Análisis de Legibilidad para Recursos de Texto

La herramienta se basa en índices de legibilidad, los cuales ofrecen un valor numérico que indica qué tan fácil es entender un texto. Estos índices no miden el significado de las palabras o ideas, sino que se basan en la longitud de las palabras y la cantidad de palabras en cada frase. A pesar de algunas limitaciones en la precisión de los índices debido a las diferencias lingüísticas, la Calculadora de Legibilidad resulta útil para obtener una evaluación rápida y aproximada de la legibilidad según el idioma seleccionado.

Pasos para utilizar el análisis

  1. Seleccionar el idioma del texto.
  2. Seleccionar el nivel de los destinatarios del texto.
  3. Cargar un archivo de texto o introducir el texto manualmente.
  4. Calcular legibilidad: La herramienta analizará el texto y mostrará el índice de legibilidad, una interpretación del nivel de dificultad y un semáforo que indica la accesibilidad del texto para el nivel seleccionado.

Exportar un proyecto en formato de texto en eXeLearning

Para aquellos usuarios de eXeLearning, es posible exportar un proyecto en formato de texto y analizarlo con la Calculadora de Legibilidad siguiendo estos pasos:

  1. Abrir el proyecto que se desea analizar.
  2. Activar el Modo avanzado en la parte superior derecha de eXeLearning.
  3. En el menú, seleccionar Archivo > Exportar > Fichero de texto plano.
  4. Guardar el archivo y analizarlo con la Calculadora de Legibilidad.

Índices de legibilidad empleados

La Calculadora de Legibilidad utiliza el Flesch Reading Ease Score para el inglés, el índice de Fernández Huerta para castellano y adaptaciones de este último para los demás idiomas. Las fórmulas empleadas son las siguientes:

  1. Castellano: ILFH = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (60 * sílabas por palabra)
  2. Catalán: ILFC = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (62 * sílabas por palabra)
  3. Gallego: ILFG = 206.84 – (1.02 * palabras por oración) – (61 * sílabas por palabra)
  4. Inglés: FRES = 206.835 – (1.015 * palabras por oración) – (84.6 * sílabas por palabra)

Las fórmulas de Flesch y de Fernández Huerta están plenamente respaldadas por la bibliografía. Sin embargo, las adaptaciones al catalán y al gallego, no. Estas dos fórmulas han sido propuestas por ChatGPT-4 como una modificación de la de Fernández Huerta. Hemos probado con diferentes textos y los resultados son más que aceptables. Así que para los propósitos de saber si un texto es legible o no, las hemos considerado adecuadas.

Interpretación de los resultados

Se basa en el índice de legibilidad obtenido, que ofrece una medida de la dificultad del texto. Los niveles de legibilidad para adultos, primaria y secundaria se dividen en cinco categorías: muy fácil, fácil, normal, difícil y muy difícil. Además, se proporciona información sobre el tiempo de lectura estimado en función del nivel de legibilidad y el grupo de edad del lector. La siguiente tabla muestra cómo interpretar los resultados:

Uso del Análisis de Legibilidad para Recursos de Texto con ChatGPT

ChatGPT es una herramienta de procesamiento del lenguaje natural que se puede utilizar para mejorar la legibilidad de los recursos escritos. Con su ayuda, los educadores y creadores de contenido pueden mejorar la legibilidad de los textos y adaptarlos a las necesidades de los destinatarios.

ChatGPT funciona mediante la generación de texto a partir de un prompt o instrucción dada por el usuario. En este caso, para disminuir el índice de legibilidad y hacer que el texto sea apto para un niño de 7 años, se puede utilizar el siguiente prompt: «Haz este texto más legible, apto para un niño de 7 años, haciendo aumentar el índice de legibilidad de Fernández Huerta».

La respuesta generada por ChatGPT dependerá del texto original y del nivel de legibilidad que se desee alcanzar. Por ejemplo:

Los hipopótamos, mamíferos semiacuáticos paquidérmicos herbívoros, exhiben características anatómicas y fisiológicas notoriamente peculiares. Inmersos en hábitats fluviales y lacustres, su gravitación terrestre es limitada, requiriendo sumersión prolongada para regular termohomeostáticamente su temperatura corporal. Ponderosamente robustos, sus muelas bunodontas propician eficientes procesos masticatorios, triturando vegetación fibrosa. Sus mandíbulas, impelidas por músculos potentes, confieren letalidad defensiva. Histológicamente, su epidermis pigmentada, secretora de hiposudorina sanguinolenta, brinda protección solar y antimicrobiana. Notablemente gregarios, exhiben marcadas conductas territoriales y comunicativas en sus agrupaciones sociales.

Tiene un índice de -7.1, por lo tanto, su legibilidad es Muy Difícil para un adulto. Después de utilizar el prompt anterior, obtenemos:

Los hipopótamos son animales grandes que viven en el agua y en la tierra. Les gusta estar en ríos y lagos. Aunque son muy grandes, pueden moverse fácilmente en el agua. Los hipopótamos comen plantas y tienen dientes especiales para masticarlas bien. Sus bocas son muy fuertes y pueden abrirse muy anchas para protegerse si están en peligro. Su piel es especial porque produce un líquido rojizo que los protege del sol y de los gérmenes. Los hipopótamos son animales muy sociales, les gusta estar juntos y hablan entre ellos para comunicarse.

Ahora el índice ha aumentado hasta 92 y está en la categoría: Muy Fácil de leer. ChatGPT no solo modifica la estructura del texto (frases y palabras más cortas) sino que también modifica los términos utilizados y los cambia por otros más sencillos.

Es posible que en determinados casos no nos interese simplificar demasiado el vocabulario. En este caso podremos utilizar un prompt de este tipo: «Haz este texto más legible, apto para un adulto con discapacidad, haciendo aumentar el índice de legibilidad de Fernández Huerta. No utilices vocabulario infantil».

(Para aquellos interesados en el uso de ChatGPT y la inteligencia artificial en educación, existe un grupo de Telegram al cual se puede unir: ChatGPT – IA – edu)

Consideraciones adicionales

La Calculadora de Legibilidad es una herramienta de apoyo en la creación de contenidos y no debe ser el único criterio a considerar al evaluar un texto. La legibilidad es solo una parte del proceso de creación y adaptación de materiales didácticos y contenidos accesibles. Otros aspectos importantes incluyen la claridad del mensaje, la organización de las ideas y la presentación visual del texto.

Los índices de legibilidad no tienen en cuenta el significado de las palabras, por lo que un texto «muy fácil» puede ser totalmente ininteligible para un niño.

Además, la legibilidad no es un factor fijo y puede variar según la audiencia y el contexto. Por lo tanto, es esencial considerar el propósito del texto y las características de los destinatarios al evaluar la legibilidad de un documento. Es posible que un texto que sea apropiado para un grupo de lectores no sea adecuado para otro grupo con distintos niveles de habilidades de lectura o conocimientos previos.

Conclusión

La Calculadora de Legibilidad es una herramienta esencial para educadores y creadores de contenido, ya que permite evaluar la legibilidad de los textos y adaptarlos a las necesidades de los destinatarios. A pesar de algunas limitaciones, la herramienta ofrece una evaluación rápida y aproximada de la legibilidad, facilitando la creación de materiales didácticos y contenidos accesibles para todos los lectores. Además, es crucial considerar el contexto y la audiencia al evaluar la legibilidad, y complementar la herramienta con otras estrategias y enfoques para asegurar la calidad y accesibilidad del contenido creado.

Fuentes:

Caicedo, J. C. L., Manrique-Abril, F. G., Morales, A. M. S., Sánchez, C. V. B., & Herrera-Amaya, G. M. (2017). Legibilidad gramatical del instrumento ECEETIC© en Colombia. Revista Salud, Historia y Sanidad, 12(1), 149-158.

Muñoz, Alejandro (2018). Legible. https://legible.es

OpenAI. (2023). ChatGPT – 4 (versión 23 de marzo) [Modelo de lenguaje grande]

Prueba de legibilidad de Flesch-Kincaid. (2023, 7 de febrero). Wikipedia, La enciclopedia libre. Fecha de consulta: abril 22, 2023 desde https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Prueba_de_legibilidad_de_Flesch-Kincaid&oldid=149133240.

Usos educativos de ChatGPT

Desde que a finales de noviembre de 2022, se hizo público el uso de ChatGPT parece que haya pasado mucho tiempo. Ha sido el servicio de Internet que más ha crecido en toda su historia, llegando a los 100 millones de usuarios en solo dos meses, cuando, por ejemplo, Instagram tardó más de un año en hacer lo mismo. ChatGPT es un sistema conversacional capaz de mantener una conversación sobre cualquier tema y argumentar sus posiciones. A diferencia de otras inteligencias artificiales, su conversación es totalmente natural y, si no lo supiésemos, con seguridad pensaríamos que hablábamos con una persona.

Sin lugar a dudas es todo un fenómeno social, pero este crecimiento tan rápido, ha hecho que muchos estén hablando sin haber profundizado en lo que puede hacer este programa y muchas veces hablando con poca experiencia del producto o directamente de oídas.

Lo que hace peor

Hay aspectos con los que debemos ir con mucho cuidado y verificar siempre lo que nos dice ChatGPT, algunos ejemplos son:

  • Matemáticas. Es incapaz de hacer operaciones simples sin cometer errores, los resultados matemáticos que proporciona son muchas veces erróneos, a pesar de que en la actualización del 30 de enero dijeron que le habían dado capacidades matemáticas, parece que no ha sido suficiente. Se sabe la teoría y si le pedimos que nos explique conceptos lo hará bien, pero no así su aplicación.
  • Datos concretos. Si le vamos a pedir la biografía de un autor, la historia de un acontecimiento, o la descripción de una ciudad, es muy posible que acabe mezclando sucesos y lugares que seguramente tienen algún tipo de relación pero son inexactos. Los datos concretos que le pidamos deberán ser siempre corroborados. Aquellos que dicen que ChatGPT solo sirve para elaborar trabajos simples descriptivos, se equivocan, justamente en este aspecto no es demasiado bueno.

Lo que hace mejor

En general, ChatGPT destaca en las habilidades de orden superior como el análisis o la creatividad.

  • Explicar conceptos. Es muy didáctico en aquello que explica y podemos hacer que la explicación se adapte al nivel que queramos con solo pedírselo.
  • Relacionar acontecimientos, ideas, personas, etc. Es capaz de encontrar semejanzas entre conceptos muy distintos, será ideal, por lo tanto, para relacionar autores, obras o acontecimientos históricos, por ejemplo.
  • Dar ideas. Basta que le mencionemos un tema para que nos dé distintas opciones y puntos de vista para tratarlo. Una vez seleccionamos uno podemos pedirle que nos lo explique o lo desarrolle con más detalle.
  • Planificar. Si le pedimos una actividad sobre un tema concreto podemos hacer que lo planifique hasta el detalle que nosotros queramos.
  • Clasificar. Si le damos un conjunto de ideas o temas y le pedimos que nos los agrupe por categorías lo hará fácilmente.
  • Evaluar y proponer mejoras. Podemos darle un texto, por ejemplo, la respuesta de una pregunta, un escrito que hayamos realizado sobre algún asunto o un simple correo electrónico, y lo evaluará y nos sugerirá mejoras si se lo pedimos.

Cómo debemos usarlo

La mejor forma de sacar un buen partido consiste en tratarlo como si estuviésemos hablando con un experto; preguntándole, pidiéndole explicaciones y requiriendo variaciones sobre lo que ha dicho, si es que no nos acaba de convencer. De este modo, después de un proceso de acercamiento paulatino llegaremos con seguridad a aquello que nos interesa y que nos será de utilidad. No tenemos que esperar una respuesta completa o satisfactoria a la primera, sino que será necesario algo de diálogo para llegar a una solución satisfactoria.

Usos educativos para el profesorado

El profesorado podrá usarlo para cualquiera de sus labores docentes como:

  • Ideas para programar actividades, problemas, prácticas, situaciones de aprendizaje, etc.
  • Elaboración y desarrollo de estas actividades. Si le damos las instrucciones apropiadas, ChatGPT seguirá nuestras instrucciones para elaborar los contenidos de la forma deseada.
  • Mejorar y aportar novedades a material que ya tengamos.
  • Simplificar instrucciones. Le podemos dar instrucciones escritas, por ejemplo, de una actividad docente y nos las simplifica, tanto en contenido como en extensión.
  • Elaboración de ejercicios y exámenes, con su solución correspondiente.
  • Creación de preguntas con sus respuestas para ejercicios.
  • Diseño de actividades cooperativas o de cualquier otro tipo.
  • Aconsejar al profesor sobre cómo resolver problemas en una actividad o recurso.

Usos educativos para el alumnado

  • Responder preguntas sobre las materias para comprenderlas mejor o para ampliar los conocimientos.
  • Explicar conceptos complejos que el alumno no haya entendido bien. ChatGPT puede adaptarse a lo que necesita la persona.
  • Hacer resúmenes de texto y extraer sus ideas principales.
  • Proporcionar ideas para abordar los trabajos creativos del alumno.
  • Discutir temas controvertidos y así practicar el pensamiento crítico.
  • Practicar idiomas.

Se habla mucho de utilizar ChatGPT para hacer trabajos sin esfuerzo, realmente en este aspecto no es nada nuevo, ya que el alumno que quiere ya dispone de los medios suficientes para poder realizar casi cualquier tema copiándolo de algún lugar. Es cierto que ChatGPT pone la detección de copia más difícil, puesto que los programas antiplagio no lo detectan. Sin embargo, en lugar de lamentarnos y preocuparnos demasiado por esto, quizás es el momento de replantear la evaluación que estamos haciendo y adecuarla a la inteligencia artificial que viene, puesto que es ya imparable.

Explorando la literatura a través de la derivada: Una aventura matemática en el mundo de las letras

La creatividad de la inteligencia artificial

Esta conversación con ChatGPT nos muestra de qué forma podemos obtener información muy valiosa para nuestras clases. Concretamente, aquí se trata de trabajar las derivadas de funciones de forma transversal junto con la Literatura.

Interrogando al chatbot hemos llegado a una actividad que puede ser, desde mi punto de vista, enriquecedora para los estudiantes y también para el profesorado de matemáticas y literatura. El proyecto no está detallado al 100 %, más bien es un esbozo de cómo podríamos actuar.

Consiste en utilizar la tasa de variación para evaluar el cambio en los temas principales en una obra literaria y cómo afecta la comprensión y el mensaje de la obra.

Una clase de Biología diseñada y planificada mediante inteligencia artificial

Hace pocos días hablamos sobre ChatGPT en un artículo titulado La inteligencia artificial en ayuda de la docencia, ChatGPT, la IA que es capaz de mantener una conversación fluida, razonada y argumentada como si se tratase de un humano. Además, si fuese una persona, sus conocimientos serían descomunales, ya que es capaz de tratar cualquier tema que se le proponga.

Hemos creado una sesión de 50 minutos utilizando dos inteligencias artificiales, en primer lugar EDUTEAMS que es un servicio del CSIC que crea grupos de alumnos según su personalidad y tipos de inteligencias. En este servicio, los alumnos deben registrarse y completar un par de tests, uno de personalidad y otro de inteligencias. Una vez hecho esto, deben introducir el código que el profesor/a les proporciona de su clase, cuando todos han entrado en la clase, el profesorado puede generar los grupos indicando qué inteligencias múltiples son más importantes. Si no se indica ninguna, los grupos se harán por personalidad. Este es el método que hemos usado para hacer parejas.

En segundo lugar, hemos utilizado ChatGPT para crear una sesión de clase. Se buscaba una actividad de una hora de duración que sirviese de preparación a la inmunología de 2° de Bachillerato, después de haber dado una clase introductoria sobre cuestiones generales.

Así pues, se dieron estas instrucciones a ChatGPT:

La respuesta fue la siguiente:

Actividad: «Estudio de casos de infecciones inmunológicas»

Duración: 50 minutos

Material necesario: portátiles, acceso a internet

Objetivo: Aplicar los conocimientos adquiridos sobre inmunología en el estudio de casos de infecciones inmunológicas y reflexionar sobre el papel de las defensas internas y externas, las defensas innatas y adaptativas, los tipos de patógenos y el sistema linfático en la prevención y tratamiento de estas infecciones.

Procedimiento:

  1. Los alumnos se agruparán en parejas y se les asignará un caso de infección inmunológica a estudiar.
  2. Cada pareja deberá investigar sobre el caso asignado utilizando internet y cualquier otra fuente de información disponible.
  3. Durante la investigación, los alumnos deberán tomar notas sobre los siguientes puntos:
  • ¿Qué es la infección inmunológica en cuestión? ¿Cuáles son sus síntomas y tratamiento?
  • ¿Qué papel desempeñan las defensas internas y externas en la prevención y tratamiento de la infección?
  • ¿Qué tipo de patógeno es el responsable de la infección y cómo se transmite?
  • ¿Qué papel juega el sistema linfático en el tratamiento de la infección?
  1. Una vez finalizada la investigación, cada pareja deberá preparar una breve exposición (5-10 minutos) sobre el caso estudiado y presentarlo al resto del grupo.
  2. Al final de la actividad, se llevará a cabo un breve debate en el que cada pareja compartirá sus hallazgos y reflexiones sobre el papel de la inmunología en la prevención y tratamiento de las infecciones inmunológicas.

Lo siguiente que se le pidió fue que concretase los casos que debían estudiar:

A lo que respondió:

  1. Infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH)
  2. Enfermedad de Lyme
  3. Neumonía
  4. Tuberculosis
  5. Enfermedad de Chagas

A continuación se requirió una rúbrica:

Pero la hizo en forma de lista, no como tabla, además, había demasiados niveles, así que se le han proporcionado instrucciones adicionales:

El resultado ha sido:

CriteriosNivel 1 (insatisfactorio)Nivel 2 (regular)Nivel 3 (bueno)Nivel 4 (excelente)
InvestigaciónLa investigación es superficial y no abarca todos los puntos requeridos.La investigación es incompleta y no abarca todos los puntos requeridos.La investigación es completa y cubre todos los puntos requeridos.La investigación es completa y además incluye información adicional relevante.
PresentaciónLa presentación es confusa y no se entiende el contenido.La presentación es poco clara y hay dificultad para entender el contenido.La presentación es clara y se entiende el contenido.La presentación es clara y se utilizan recursos visuales para mejorar la comprensión.
Participación en el debateNo participa en el debate o no aporta ideas relevantes.Participa en el debate pero no aporta ideas relevantes.Participa en el debate y aporta ideas relevantes.Participa en el debate y aporta ideas relevantes y además es capaz de refutar argumentos opuestos.
Reflexión sobre la inmunologíaNo reflexiona sobre el papel de la inmunología en la prevención y tratamiento de las infecciones inmunológicas.Reflexiona de manera superficial sobre el papel de la inmunología en la prevención y tratamiento de las infecciones inmunológicas.Reflexiona de manera profunda sobre el papel de la inmunología en la prevención y tratamiento de las infecciones inmunológicas.Reflexiona de manera profunda y aplica sus conocimientos de inmunología a la solución de problemas relacionados con las infecciones inmunológicas.

Para terminar se pidió que redactase las instrucciones para los alumnos:

Pero como no incluyó la lista de puntos que debían tratar y tampoco tuvo en cuenta que las exposiciones se harían al día siguiente, se repitió la petición con más información:

El resultado ha sido:

Instrucciones para la actividad «Estudio de casos de infecciones inmunológicas»

  1. Duración de la actividad: 50 minutos
  2. Preparación:
  • Los alumnos se agruparán en parejas.
  • Se asignará un caso de infección inmunológica a cada pareja de forma aleatoria.
  • Cada pareja deberá tener acceso a un portátil y a internet.
  1. Desarrollo de la actividad:
  • Los alumnos deberán investigar sobre el caso de infección inmunológica asignado utilizando internet y cualquier otra fuente de información disponible. Durante la investigación, deben tomar notas sobre:
    • ¿Qué es la infección inmunológica en cuestión? ¿Cuáles son sus síntomas y tratamiento?
    • ¿Qué papel desempeñan las defensas internas y externas en la prevención y tratamiento de la infección?
    • ¿Qué tipo de patógeno es el responsable de la infección y cómo se transmite?
    • ¿Qué papel juega el sistema linfático en el tratamiento de la infección? (30 minutos)
  • Una vez finalizada la investigación, cada pareja deberá preparar una breve exposición (5-10 minutos) sobre el caso estudiado para presentarla al día siguiente. (10 minutos)
  • Al final de la actividad, se llevará a cabo un breve debate al día siguiente en el que cada pareja compartirá sus hallazgos y reflexiones sobre el papel de la inmunología en la prevención y tratamiento de las infecciones inmunológicas. (10 minutos)
  1. Evaluación:
  • Se utilizará la rúbrica proporcionada para evaluar el desempeño de cada pareja en la actividad.
  1. Observaciones:
  • Es importante que los alumnos sigan las instrucciones y cumplan con los tiempos establecidos para asegurar la correcta realización de la actividad.
  • Los alumnos deben respetar los derechos de autor y citar adecuadamente cualquier fuente de información utilizada en su investigación.
  • Es importante que los alumnos se aseguren de tener todo lo necesario para la exposición y debate del día siguiente, incluyendo cualquier material visual que hayan utilizado en su investigación.

Es todo un detalle el punto 4, donde se incluye la referencia a la rúbrica para los alumnos, así como el respeto a los derechos de autor del punto 5.

Uniendo todo en un documento obtenemos la siguiente actividad ya completa. No hemos modificado absolutamente nada de lo que ha propuesto ChatGPT, aunque lo más normal será acabar de adaptar la actividad a nuestros propios intereses.

Algunas consideraciones

Cuando ChatGPT debe escribir mucho texto (en principio no hay límite en la extensión) a veces se para y el texto queda cortado, bastará con que escribamos “Continúa” para que siga escribiendo donde lo dejó.

Como hemos visto, hay ocasiones en que lo que produce no es exactamente lo que queríamos, podemos entonces volver a redactar la petición proporcionando información extra.

Sobre cualquier punto que no nos quede claro, le podemos pedir explicaciones y ejemplos, de esta forma podemos resolver cualquier duda que nos quede. También podríamos seguir con esta actividad pidiéndole que nos incluya medidas de atención a la diversidad o incluso un ejemplo con otro caso distinto, para que los alumnos viesen lo que se pide exactamente.

Esta actividad podemos pensar que es muy simple, ya que se trata de buscar información y exponerla, sin embargo, cumple a la perfección con el objetivo para el que se quería y siempre podemos pedirle otro tipo de actividad distinta o decirle que sea más creativo, realmente nos dará actividades más originales. En otro artículo se tratará un ejemplo de esto con en el estudio de límites de funciones (un tema bastante plano que no se caracteriza por su diversión o interés a primera vista) y cómo ChatGPT ha propuesto una actividad realmente creativa para trabajarlo.

Conclusiones

  • Se ha llevado a cabo una sesión de clase programada y guiada totalmente por dos inteligencias artificiales y el resultado ha sido muy positivo y gratificante.
  • EDUTEAMS se presenta como un excelente recurso para la formación de grupos y equipos de cara al trabajo colaborativo.
  • El potencial de ChatGPT es inmenso como ayuda a la programación, además el hecho de que podamos guiarlo, dándole indicaciones de lo que queremos, hace que sea un sistema muy potente como apoyo para el profesorado.
  • Probablemente, ambos, se conviertan en herramientas imprescindibles a la hora de programar y llevar a cabo nuestra labor docente en un futuro inmediato.
  • El uso de estas IA, y otras que puedan surgir, supone una ruptura radical con el momento presente y su impacto será comparable o incluso superior a la aparición de Internet.

La inteligencia artificial en ayuda de la docencia, ChatGPT

Introducción

ChatGPT es una inteligencia artificial capaz de conversar con el usuario sobre cualquier tema con un nivel nunca visto hasta el momento. Ha supuesto un golpe inesperado para muchos, en estos últimos días, por lo avanzado de sus respuestas y su capacidad de «razonamiento». Además, nos responde en el idioma en que le hablemos.

Este chatbot ha sido creada por OpenAI, empresa que también ha creado DALL·e, la IA que genera imágenes a partir de una descripción escrita.

Se ha pedido a ChatGPT que redacte una introducción a este artículo y aquí está lo que ha escrito. Se le ha proporcionado el título del artículo y como información adicional se ha dicho que estaba dirigido al profesorado y que se daban varios ejemplos sobre su uso.

La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que enseñamos y aprendemos. Una de las herramientas más prometedoras en este ámbito es ChatGPT, una plataforma de chatbot basada en IA que permite a los profesores crear actividades personalizadas y adaptativas para sus estudiantes. 

En este artículo, presentaremos cómo los profesores pueden utilizar ChatGPT en sus clases y daremos varios ejemplos de cómo esta herramienta puede mejorar la efectividad de la enseñanza y hacer que el aprendizaje sea más interesante y atractivo para los estudiantes. 

A través de ChatGPT, los profesores pueden ofrecer a sus estudiantes una experiencia de aprendizaje más personalizada y adaptativa, lo que puede llevar a mejores resultados académicos y a un mayor compromiso de los estudiantes con el proceso de aprendizaje. 

En resumen, ChatGPT es una herramienta valiosa que puede ayudar a los profesores a llevar su enseñanza al siguiente nivel y ofrecer a sus estudiantes una experiencia de aprendizaje más efectiva y enriquecedora.

Y cuando se le pregunta a qué se refiere con actividades personalizadas y adaptativas, su respuesta ha sido:

Cuando hablo de actividades personalizadas para estudiantes, me refiero a actividades que están diseñadas específicamente para un estudiante o un grupo de estudiantes y que tienen en cuenta sus necesidades, intereses y nivel de conocimiento. Por ejemplo, si un profesor de matemáticas está utilizando ChatGPT para crear una actividad personalizada para un estudiante, podría tener en cuenta el nivel de dificultad que el estudiante ha mostrado en el pasado y crear preguntas y problemas que sean adecuados para su nivel actual de comprensión.

Por otro lado, cuando hablo de actividades adaptativas para estudiantes, me refiero a actividades que se ajustan automáticamente al progreso y el rendimiento de un estudiante. Por ejemplo, si un estudiante está utilizando ChatGPT para realizar una actividad adaptativa de matemáticas, el chatbot podría hacer preguntas más difíciles o proporcionar problemas más desafiantes si el estudiante está demostrando un alto nivel de comprensión, o proporcionar explicaciones más detalladas o problemas más fáciles si el estudiante está teniendo dificultades.

En resumen, las actividades personalizadas y adaptativas se basan en la individualización del aprendizaje, lo que significa que se ajustan a las necesidades específicas de cada estudiante y se ajustan a su progreso y rendimiento a medida que avanzan en el proceso de aprendizaje.

Una advertencia, al menos para las matemáticas, ChatGPT se sabe bastante bien la teoría, pero comerte errores de cálculo, por lo tanto, si decidimos que nos haga los problemas con solución incluida, deberemos siempre comprobar que los resultados sean correctos y lógicos.

Usos de ChatGPT

La utilidad que tiene esta IA en educación abarca todos sus aspectos en cualquier asignatura, por ejemplo:

  • Creación de tareas y actividades concretas para ser desarrolladas por los alumnos.
  • Elaboración de ejercicios y exámenes, con su solución correspondiente.
  • Creación de preguntas con sus respuestas para ejercicios.
  • Diseño de actividades cooperativas o de cualquier otro tipo.
  • Aconsejar al profesor sobre cómo crear una actividad o recurso.
  • Responder preguntas del profesorado o alumnado sobre cualquier tema, también cuestiones de índole filosófica, comparativa de autores, conceptos, etc.
  • Hacer resúmenes de textos o extraer sus ideas principales.
  • Escribir fórmulas y documentos completos en LaTeX.
  • Corrección de textos. Nos puede dar una alternativa a un texto o bien una lista con los aspectos mejorables que son mejoras conceptuales como, por ejemplo, desarrollar un punto pobremente explicado.
  • Elaborar programas, en cualquier lenguaje de programación, a partir de la descripción de lo que queremos conseguir.

Y un larguísimo etcétera.

Creación de una actividad cooperativa

Le hemos pedido que elabore una actividad cooperativa, de 10 minutos de duración, sobre la creación de organismos transgénicos que acaba de ser explicada en clase:

Actividad cooperativa: "Asentando nuestros conocimientos sobre la creación de organismos transgénicos"

Duración: 10 minutos

Materiales: Papel y lápices para cada estudiante

1. Formen grupos de 3-4 estudiantes.

2. Uno de los estudiantes deberá explicar a sus compañeros de grupo lo que ha entendido sobre la creación de organismos transgénicos hasta el momento.

3. Los demás estudiantes deberán hacer preguntas y aportar sus propios conocimientos para completar y ampliar la explicación.

4. Una vez que todos hayan compartido sus conocimientos, cada grupo deberá crear un resumen visual (puede ser un dibujo, un esquema o un mapa conceptual) de lo que han aprendido sobre la creación de organismos transgénicos.

5. Los grupos compartirán sus resúmenes visuales con el resto de la clase y se discutirán juntos para asegurar que todos tengan una comprensión clara y completa del tema.

Objetivo: Esta actividad tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a asentar sus conocimientos sobre la creación de organismos transgénicos a través de la explicación y el diálogo en grupo. Al trabajar en grupos, los estudiantes tendrán la oportunidad de compartir sus conocimientos y aprender de sus compañeros mientras desarrollan habilidades de comunicación y trabajo en equipo. Al crear un resumen visual, los estudiantes también podrán demostrar su comprensión del tema de una manera visual y creativa.

Todo este desarrollo, incluyendo el título, es «invención» de ChatGPT.

Ahora le pedimos que escriba la misma actividad pero usando la técnica cooperativa «controversia académica»:

Técnica cooperativa "Controversia académica": "Asentando nuestros conocimientos sobre la creación de organismos transgénicos"

Duración: 10-15 minutos

Materiales: Papel y lápices para cada estudiante

1. Formen grupos de 3-4 estudiantes.

2. Cada grupo deberá elegir una de las siguientes afirmaciones sobre la creación de organismos transgénicos y prepararse para defender su postura:
    * "La creación de organismos transgénicos es una práctica segura y beneficiosa para la humanidad."
    * "La creación de organismos transgénicos presenta demasiados riesgos y debería ser prohibida."

3. Cada grupo deberá preparar un argumento sólido para defender su postura y reunir evidencia para respaldar su posición.
Los grupos compartirán sus argumentos y evidencia con el resto de la clase y se llevará a cabo una discusión enriquecedora y respetuosa sobre el tema.

Objetivo: Esta actividad tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a asentar sus conocimientos sobre la creación de organismos transgénicos a través de la reflexión y el diálogo en grupo. Al trabajar en grupos para preparar un argumento y reunir evidencia para defender una postura, los estudiantes tendrán la oportunidad de profundizar en el tema y desarrollar habilidades de pensamiento crítico y argumentación. Al participar en una discusión respetuosa y enriquecedora con el resto de la clase, los estudiantes también podrán aprender de sus compañeros y ampliar sus perspectivas sobre el tema.

Vemos que ha alargado ligeramente el tiempo y ha adaptado perfectamente la actividad inicial a lo que se le ha pedido.

Planificación de una sesión de clase sobre límites de funciones

Se le ha pedido a ChatGPT que cree una actividad de una hora para trabajar el concepto de límite, cuya teoría ha sido explicada con anterioridad. También se le ha pedido que exprese claramente la temporización.

Este ha sido el resultado que hemos pasado a PDF:

Para cualquier aspecto que no nos quede claro, podemos pedir que nos lo desarrolle o ponga ejemplos de lo que quiere decir, nos argumentará y ejemplificará lo que deseemos.

Además, si algún aspecto no nos convence, podemos pedirle que cambie alguna parte sin necesidad de repetir la petición completa, ChatGPT sabe de lo que estamos hablando.

Nota: para los entendidos en \( \LaTeX \), se le indicó a ChatGPT que hiciese un documento en LaTeX, utilizando la clase ‘exam’ (a la que hemos dedicado un espacio en este blog) que copiamos y pegamos en Overleaf, dando como resultado el PDF anterior.

Consejos para usar ChatGPT en la docencia

También le hemos pedido que elabore un decálogo (tarea que hace especialmente bien) para el correcto uso de ChatGPT en la docencia:

1. Familiarícese con la plataforma y asegúrese de entender cómo funciona y qué herramientas están disponibles.

2. Diseñe actividades personalizadas y adaptativas que tengan en cuenta las necesidades, intereses y nivel de conocimiento de sus estudiantes.

3. Utilice ChatGPT como una herramienta complementaria en su enseñanza, no como un reemplazo para la interacción humana.

4. Aproveche las características de ChatGPT que le permiten seguir el progreso y el rendimiento de sus estudiantes y utilizar esta información para mejorar su enseñanza.

5. Asegúrese de proporcionar a sus estudiantes instrucciones claras y detalladas sobre cómo utilizar ChatGPT y qué se espera de ellos durante la actividad.

6. Esté disponible para ayudar a sus estudiantes en caso de que tengan problemas o preguntas durante la actividad.

7. Utilice ChatGPT como una oportunidad para fomentar el pensamiento crítico y la reflexión en sus estudiantes.

8. Respete las políticas de privacidad y seguridad al utilizar ChatGPT con sus estudiantes.

9. Manténgase actualizado sobre las últimas mejoras y actualizaciones de ChatGPT para aprovechar al máximo esta herramienta.

10. Utilice ChatGPT de manera ética y respetuosa con sus estudiantes y compañeros de trabajo

Conclusiones

La tecnología de la inteligencia artificial cada vez estará más presente en el ámbito educativo:

  • Tiene un sinfín de aplicaciones académicas que pueden ayudarnos a ahorrar tiempo y esfuerzo.
  • Con el creciente uso de la IA en el ámbito educativo, es probable que las tareas escolares que se envían a casa se vuelvan obsoletas. La IA es capaz de realizar muchas de estas tareas con éxito.
  • Es importante tener en cuenta que, a medida que la tecnología de la inteligencia artificial sigue avanzando en el mundo educativo, es posible que debamos hacer ajustes y adaptaciones en nuestra forma de enseñar y aprender. Será interesante ver cómo evolucionará la utilización de la IA en el ámbito educativo y cómo nos afectará a todos.

Despedida

Esperamos que este artículo haya sido útil para entender cómo los profesores y profesoras pueden utilizar ChatGPT en sus clases y cómo esta herramienta de inteligencia artificial puede mejorar la efectividad de la enseñanza y hacer que el aprendizaje sea más interesante y atractivo para los estudiantes. Si tiene alguna pregunta o comentario adicional sobre cómo utilizar ChatGPT en su propia enseñanza, no dude en ponerse en contacto con nosotros. Gracias por leer.

ChatGPT

iNaturalist y Natusfera, ciencia ciudadana con la ayuda de inteligencia artificial

iNaturalist (a veces abreviado como iNat) es un proyecto de ciencia ciudadana que también actúa como red social, donde los amantes de la naturaleza pueden subir y compartir las fotos que hacen de los organismos vivos que encuentran en estado silvestre.

iNaturalist la app para descubrir y conocer la biodiversidad

La red de iNaturalist dispone de plataformas locales, en España esta es Natusfera, que además está disponible en multitud de idiomas, entre los que se encuentran el euskera, catalán y gallego. Tanto iNaturalist como Natusfera son la misma red. iNaturalist está mantenida por la California Academy of Sciences y National Geographic. El nodo español, Natusfera, está impulsada por el Nodo Nacional de Información en Biodiversidad y el CREAF.

Las fotos subidas por los usuarios (llamados naturalistas) se asignan a un taxón de clasificación como la especie o, si no se conoce, el género, la familia, el orden, etc. Es el propio usuario que, con ayuda de la inteligencia artificial, a través de la aplicación para móvil o de la web, puede clasificarlo. El resto de usuarios de iNaturalist puede confirmar el taxón propuesto o sugerir otros diferentes. Salvo los mensajes privados que los usuarios puedan enviarse entre sí, todo lo que se sube o comenta en iNaturalist es de acceso público sin restricciones.

Observaciones de uno de los usuarios de Natusfera (iNat).

No hace falta ser un experto para dar un nombre a las especies que encontramos. El sistema de reconocimiento de imágenes que utiliza iNaturalist es capaz de asignar satisfactoriamente un elevadísimo número de especies (además, es bastante superior a Google Lens que, como se comentó en un artículo anterior, puede realizar una función similar), en caso de no reconocerla directamente nos proporcionará el nombre de la familia o de otra categoría taxonómica para encuadrar nuestro espécimen. En todos los casos nos mostrará una lista de especies visualmente similares que nos ayudará en ell proceso de la clasificación.

Clasificación en la aplicación para móvil. Nuestra foto (superior) es analizada y se nos proponen diversas opciones. Pulsando la doble flecha podremos comparar nuestras fotos con las de iNaturalist (véase la imagen siguiente), pulsando el tic de la derecha aceptaremos como válida una propuesta concreta.
Podemos comparar nuestras fotos (arriba) con las que nos propone iNaturalist (abajo) y así decidir si es la misma especie o no.

Cada observación deberá llevar la fecha y hora así como la localización, que normalmente se obtiene del GPS del móvil, aunque también puede establecerse manualmente. Si no deseamos dar la localización exacta (por ejemplo, porque hemos añadido fotos de la araña que hemos encontrado en el salón de nuestra casa) podemos oscurecer la localización, lo que significa que nuestra observación será emplazada en un cuadrado de 10 km de lado, de forma que será imposible saber el lugar exacto. Esta localización oscurecida se aplica automáticamente cuando iNaturalist detecta una especie en peligro de extinción o protegida. Además podemos hacer que únicamente determinadas personas o grupos puedan verla.

Una especie sobre la que no hay consenso en la comunidad, como en la de este ejemplo, se marca como «Necesita identificación», se necesitan más de dos tercios de identificaciones en común para que adquiera el «Grado de investigación». Esta imagen corresponde a la plataforma en la web.

Las observaciones podrán ser de tres tipos:

  • Casual. Si falta la fecha y hora, la localización geográfica o se ha marcado la observación como perteneciente a una planta cultivada o animal doméstico (por ejemplo, una foto de nuestro gato).
  • Necesita ID. Si nuestra observación cumple los requisitos anteriores, pero no está clasificada al nivel de especie o no tiene más de los dos tercios de aprobaciones de la comunidad de iNat.
  • Grado de investigación. Si la clasificación de nuestro espécimen coincide en más de dos tercios de los usuarios (incluidos nosotros mismos). Para esto necesitamos, como mínimo, otro usuario que confirme la especie que hemos propuesto. Estos datos se añadirán a la Infraestructura Mundial de Información en Biodiversidad (GBIF) y podrán ser objeto de estudio por los científicos.

Todavía más

Natusfera no solo permite clasificar organismos de forma automática así como con la ayuda de aficionados y especialistas, sino que admite la consulta por localidad geográfica, fecha, tipo de ser vivo y un largo etcétera que lo hace una excelente herramienta para el estudio de la biodiversidad.

Mapa correspondiente a la búsqueda en la web de Natusfera de las setas de la sierra de Collserola (Barcelona). Los resultados pueden verse también en forma de cuadrícula o lista.

Además, dispone de proyectos específicos de lugares o taxones concretos, por ejemplo las aves de España, los insectos de la Península Ibérica, la biodiversidad de Catalunya, plantas de Madrid, hongos y setas de la Península Ibérica y un larguísimo etcétera.

Natusfera en la escuela

Los proyectos que se pueden llevar a cabo son realmente apasionantes, estudiar la fauna y flora local es mucho más accesible. El registro en Natusfera requiere una edad mínima de 13 años, pero existen varias soluciones si deseamos usar iNat con niños y jóvenes escolares.

  • Usar la aplicación Seek. Esta aplicación no requiere registro ni transfiere datos personales por Internet. Nos permite clasificar cualquier organismo, igual que la aplicación iNaturalist, pero no permitirá subir los datos a la red de la plataforma. Ha sido ideada para ser usada con los más pequeños y para los niveles de primaria es la más interesante.
  • Otro método (aparte de que se registren individualmente en iNaturalist si tienen la edad) puede ser crear una cuenta para la clase de forma que identifiquen sus aportaciones particulares mediante etiquetas utilizando la aplicación iNaturalist. Este método puede ser utilizado también con los más pequeños, ya que no requiere la cesión de ningún dato y permite que el profesorado controle la cuenta en caso de tener que actuar frente a una foto o comentario inapropiado.

Para conocer más detalles relacionados con la enseñanza existe una página con numerosa información (en inglés) para el profesorado: Teacher’s Guide.

Advertencia

En este artículo se ha tratado iNaturalist y Natusfera como sinónimos, ya que el segundo no es más que la versión local del primero, no obstante debemos hacer una advertencia.

En estos momentos existen dos proyectos con el mismo nombre, Natusfera, que no deben ser confundidos. Uno de ellos es el que encontraremos en la dirección https://natusfera.gbif.es/ que proviene también de iNaturalist, pero que se ha bifurcado como una rama independiente y en la que está planificado que más adelante cambie de nombre y dirección de Internet, ya que tendrá una finalidad diferente. El segundo Natusfera es el que se ha tratado en este artículo. En el futuro el nombre Natusfera quedará exclusivamente para este proyecto que está integrado en iNaturalist como su portal en España y la dirección de Internet es la que ya hemos proporcionado: https://spain.inaturalist.org.

La aplicación para móvil Natusfera que podemos encontrar en las tiendas de aplicaciones no corresponde a la versión que hemos tratado aquí. La aplicación que deberemos descargar es la de iNaturalist, de la que damos los enlaces a continuación.

Ambas versiones de Natusfera están en este momento en fase de separación y en ocasiones puede resultar desconcertante, ya que nos podemos encontrar con webs ligeramente diferentes con el mismo nombre, de funcionamiento muy similar pero sin conexión en los datos entre la una y la otra.

Enlaces de interés:

Dejo también el enlace a mis propias observaciones que pueden verse también en el lateral derecho de este blog con el widget que proporciona iNat.

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