La retroalimentación es una de las acciones con mayor potencial para promover el desarrollo de los conocimientos y competencias de los alumnos; sin embargo, el principal reto de esta actividad radica en la cantidad de tiempo que deben destinar los docentes para hacerlo de forma efectiva. Por ello, se expone el potencial de la IA como mentora, que puede acompañar y comentar de manera efectiva y personalizada las actividades de los estudiantes para impulsar su mejora continua.
Riegos y beneficios de utilizar la IA como mentor:
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Retroalimentación constante en el proceso de aprendizaje que permite identificar los aspectos positivos y negativos del desarrollo de las actividades.
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Personalización de la retroalimentación respondiendo al nivel de aprendizaje de cada estudiante de acuerdo a la información ingresada y el análisis ejecutado por la IA.
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Eficiencia en los tiempos de respuesta que brinda beneficios de manera inmediata a los estudiantes.
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Alivia la carga de trabajo de los profesores, permitiéndoles centrarse en aspectos más personalizados.
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Existe el riesgo de que los estudiantes acepten la retroalimentación de la IA sin cuestionarla, lo que puede llevar a errores.
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Dependiendo de la IA utilizada se limitan los alcances y actualizaciones sobre determinadas temáticas.
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La IA probablemente deje de lado aspectos contextuales importantes si estos no son incluidos de manera explícita en las indicaciones.
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Existen ciertos temas en que determinada IA va a tener un mejor dominio que en otros. Necesita revisarse y probarse la capacidad de cada herramienta.
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La conversación que se genere puede crear confusión en las indicaciones iniciales llevando el enfoque y las respuestas hacia otro lado.
Mira el siguiente ejemplo:
La siguiente interacción se utilizó en BING CHAT. Si aún no conoces la plataforma revisa el siguiente tutorial.
Recomendaciones para profesores:
- Recomiende a los estudiantes que realicen el ejercicio de mentoría con una constancia prudencial que les permita tener retroalimentación continua y realizar las acciones de mejora oportunas.
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Discute con los estudiantes los objetivos de la actividad de manera clara para que puedan ofrecer una información veraz a la IA.
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Realice ejercicios de manejo de IA en clase, ofreciendo ejemplos de cómo maneja la actividad y realiza la verificación de los datos.
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Combine el ejercicio de mentoría con actividades para reflexionar y discutir sobre la interacción con la IA y el desarrollo de sus trabajos con este tipo de acompañamiento.
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Incentive la diversificación de herramientas de IA, sugiera comparar las respuestas generadas por ChatGPT, Bing, Bard u otras.
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Direccione a los estudiantes para que desafíen a la IA con sus conocimientos, recordándoles que este tipo de herramientas no siempre son confiables.
Texto basado en:
Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts. arXiv preprint arXiv:2306.10052.