¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa se refiere a sistemas de IA diseñados para crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes. A diferencia de la inteligencia artificial discriminativa, que se centra en clasificar o analizar datos, la IA generativa tiene la capacidad de producir información o contenidos inéditos. Esto abarca una amplia gama de medios, como texto, música, imágenes y videos.
En el contexto educativo, la IA generativa puede tener aplicaciones muy útiles. Entre sus usos, podemos mencionar, entre otras:
- la personalización de materiales didácticos,
- la generación de preguntas de examen o
- la creación de respuestas detalladas, para aclarar temas complejos.
Tres sistemas principales de IA generativa:
IA generativa de texto: Utilizada para crear contenido escrito, como ensayos, guiones, código, canciones, correos electrónicos, entre otros. Estos son los conocidos chatbots de IA, que pueden generar textos a partir de entradas escritas.
IA generativa de imágenes: Este sistema permite la creación de imágenes a partir de descripciones textuales, como pinturas, fotografías o ilustraciones.
IA generativa de música: Aplicaciones como Riffusion, Suno, … permiten generar fragmentos musicales en función de una breve descripción de la pieza deseada.
Desarrollo de material didáctico con modelos de inteligencia artificial generativa
Los modelos de IA generativa ofrecen amplias posibilidades para enriquecer el material didáctico. Estas herramientas pueden ser muy valiosas para docentes que deseen innovar en sus métodos de enseñanza y proporcionar un aprendizaje más dinámico y adaptado a sus estudiantes.
1. Generación de texto
- Crear conjuntos de preguntas y respuestas sobre temas específicos del currículo.
- Generar resúmenes de temas complejos, facilitando su comprensión.
- Elaborar diálogos simulados o escenarios interactivos que los alumnos puedan seguir para aprender de forma más activa.
- Diseñar escenarios de toma de decisiones que promuevan el pensamiento crítico.
- Preparar materiales didácticos para el profesorado.
2. Evaluación y seguimiento
- Ofrecer retroalimentación instantánea en ejercicios y pruebas, permitiendo una evaluación ágil y precisa.
- Analizar las respuestas de los alumnos para identificar áreas de mejora y generar informes detallados.
- Producir herramientas de evaluación que apoyen al docente en el seguimiento del progreso de cada estudiante.
3. Aprendizaje adaptativo
- Diseñar actividades y ejercicios personalizados según el nivel y las preferencias de cada alumno.
- Ajustar el material didáctico a las necesidades individuales del alumnado, facilitando una experiencia de aprendizaje personalizada.
4. Generación de imágenes
Aunque las herramientas de IA generativa de imágenes aún no han alcanzado una potencia suficiente para crear material gráfico educativo detallado, sí pueden ser útiles para ilustrar o complementar visualmente otros materiales de aprendizaje.
5. Recursos adicionales
Plantillas y guiones: La IA generativa puede ser utilizada para crear plantillas o guiones que faciliten la creación de lecciones estructuradas para el docente.
Información adicional sobre los pilares de la IA generativa en educación
Para una mejor comprensión, los recursos de creación de contenido con IA generativa se presentan en torno a cuatro pilares esenciales:
IA generativa de texto
- Material Didáctico
- Evaluación y Seguimiento
- Aprendizaje Adaptativo
IA generativa de imágenes
- Creación de Imágenes
Cada uno de estos elementos tiene un rol fundamental en la enseñanza y el aprendizaje, y el uso de la IA permite optimizarlos para mejorar los resultados educativos.
Consideraciones para el uso de prompts en IA generativa
Todos los prompts que se incluyen en las siguientes secciones han sido probados y optimizados para ChatGPT-3.5, lo que asegura su funcionamiento con esta versión y, probablemente, un rendimiento superior con ChatGPT-4. También son compatibles con otras IA como Claude, y algunos podrían funcionar en sistemas como Gemini o Llama.
Para utilizar estos prompts de manera efectiva, es importante tener en cuenta lo siguiente:
- Formato de los prompts: Los prompts estarán en cursiva.
- Ejemplos enlazados: Muchos prompts incluyen ejemplos que se pueden ver a través de enlaces, facilitando así una comprensión rápida de cómo funcionan en la práctica.
- Evitar el uso de corchetes: En lugar de utilizar corchetes para indicar dónde introducir información específica, estos prompts están diseñados para que la IA haga preguntas. Esto simplifica el proceso y evita la necesidad de borrar corchetes o insertar datos largos en el prompt.
- Flexibilidad en las respuestas: No es necesario responder a todas las preguntas de la IA.
Si no tienes una respuesta, puedes indicárselo con naturalidad utilizando expresiones como:
- «No lo sé»
- «No lo tengo claro»
- «Todavía no lo he decidido»
- «Responde tú mismo»
Este enfoque fomenta un diálogo con la IA que permite una mayor flexibilidad y adapta la respuesta a las necesidades de cada usuario.