Presentación para la primera sesión del taller "Inteligencia artificial y sus usos en educación superior".
Tema: Aplicaciones en aprendizaje y enseñanza
Duración aproximada: 2 horas
Se concluye con una actividad asincrónica de 1 hora
Audiencia meta: Docentes y equipo de apoyo pedagógico de una universidad
7. Definiciones
Aprendizaje Automático
(AA)
• Ayuda a enseñar a las
computadoras a hacer
cosas sin darles reglas
específicas.
• Encuentran patrones
en los datos para hacer
predicciones o tomar
decisiones.
Red Neuronal Artificial
(RNA)
• Se basa en cómo
funcionan los cerebros
de los animales.
• Cuentan con capas
(entrada, intermedias,
salida) que se conectan
y comunican entre sí.
Aprendizaje Profundo
• Usa redes neuronales
artificiales con muchas
capas intermedias.
• Permite entender y
procesar el lenguaje
natural, reconocer el
habla, ver y crear
imágenes, desarrollar
medicamentos y
estudiar el ADN.
8. Aplicaciones en Educación
PLANEAR
• Esquemas
• Estructuras
• Puntos clave
CREAR
• Textos
• Imágenes
• Audios
• Videos
• Presentaciones
EXPLICAR
• Resumir
• Identificar ideas principales
• Ejemplificar
• Parafrasear
TRANSFORMAR
• Traducir
• Corregir redacción
• Editar
• Cambiar de estilo
10. Ejemplos
Los roles y descripciones fueron creados por Mike Sharples (Open University, Reino Unido). Los ejemplos de aplicación fueron ideados por el IESALC de la UNESCO y
se basan en sugerencias de Ronald Knust Graichen (Consultor en Educación, Países Bajos)
11. Los roles y descripciones fueron creados por Mike Sharples (Open University, Reino Unido). Los ejemplos de aplicación fueron ideados por el IESALC de la UNESCO y se
basan en sugerencias de Ronald Knust Graichen (Consultor en Educación, Países Bajos)
15. IMPORTANTE
▪ Tenemos que tener cuidado para evitar usar la IA solamente para
usarla en vez de porque ayuda a cumplir un objetivo claro.
El objetivo es facilitar procesos de enseñanza y aprendizaje,
no usar herramientas de inteligencia artificial.
16. Algunas consideraciones
• Revisa la política de privacidad de cualquier herramienta de IA.
• Usualmente, aunque se puede borrar la cuenta de usuario, los
prompts no se pueden borrar.
PROMPT:
Texto o instrucción que un usuario proporciona para
iniciar la interacción con un modelo de lenguaje (IA)
18. Planear
▪ Crea la estructura de un curso de <tema> de <número> sesiones. Cada sesión
debe incluir una actividad integradora al final.
▪ Elabora una secuencia de actividades para aprender sobre <tema>. Considera
que soy principiante.
▪ Haz una lluvia de ideas sobre preguntas de investigación sobre <tema>.
▪ ¿Qué errores comunes tienen los estudiantes sobre <tema>?
19. Crear
▪ Redacta una respuesta <estilo> a el siguiente correo: <correo>.
▪ Crea un examen de opción múltiple del <tema>. No incluyas las
respuestas aún.
▫ Me parece que las respuestas son las siguientes: <letras de las respuestas>. Indica si
son correctas o incorrectas y por qué.
▪ Escribe los objetivos de aprendizaje de un curso de <tema> y sugerencias
de actividades para lograrlos.
20. Crear
▪ Escribe el guión de un video de <tiempo> sobre el <tema>. La
audiencia es <audiencia>.
▪ Crea una rúbrica para calificar <actividad> sobre <tema> para la
clase de <tema> de <nivel escolar>.
▪ Redacta las instrucciones para una actividad de <tema>.
21. Explicar
▪ ¿Qué términos relacionados con <tema> son importantes? Elabora
una lista con definiciones cortas y simples de cada uno de ellos.
▪ Explica <tema> como si lo explicaras a un niño de 10 años.
▪ Dame 3 ejemplos de <tema> en el <contexto>.
22. Transformar
▪ El siguiente texto trata acerca de <tema>. Corrige los errores de
ortografía, gramática y redacción.
▪ El siguiente texto trata acerca de <tema>. Identifica los errores de
ortografía, gramática y redacción. Señálalos e indica por qué son errores
y cómo se pueden corregir.
▪ El siguiente texto trata acerca de <tema>. Identifica los errores de
ortografía, gramática y redacción. Señálalos e indica por qué son
errores.
23. Transformar
▪ A partir de ahora, escribe como si fueras <personaje>.
▪ Cambia este texto para hacerlo <estilo>.
24. Encadenamiento de pensamientos
(chain of thought prompting)
Proporciona un prompt claro y
conciso.
Responde a la
respuesta
planteando una
pregunta relacionada
o ampliando el tema.
Continúa haciendo
preguntas o
proporcionando
datos adicionales.
Si sientes que el modelo se está desviando o no está generando respuestas
relevantes, puedes volver a enfocar la conversación proporcionando un
recordatorio del tema principal.
25. Encadenamiento de pensamientos
(chain of thought prompting)
▪ Te voy a presentar un escenario. Si lo comprendes, dirás:
comprendo. Si requieres más información, harás las preguntas que
te permitirán obtener dicha información. Después, me darás
<producto>.
▪ Describe cómo es <tema>.
▫ Respuesta
▫ <Pregunta de seguimiento>
▫ Respuesta