Guía del INTEF sobre el uso de la inteligencia artificial en educación

 Delegación cognitiva Vs profundidad cognitiva: Interiorización es la clave del aprendizaje significativo.

PISA: conocer los datos y seguir haciendo exactamente lo mismo: Taxonomía del aprendizaje de la lectoescritura neuroeducativa

 España registra sus peores resultados históricos en las tres grandes competencias evaluadas.

📉 LECTURA: -23 puntos
📉 MATEMÁTICAS: -16 puntos
📉 CIENCIAS: -8 puntos

¿𝗬𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝘀𝘁𝗲 𝗹𝗼𝘀 𝘀𝗵𝗼𝗿𝘁𝗰𝘂𝘁𝘀 𝗱𝗲 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧?

Formas breves de indicarle a ChatGPT qué tipo de resultado quieres obtener. Algunos aparecen como comandos o accesos directos según la versión, y otros funcionan como atajos de lenguaje que el modelo interpreta bastante bien.

Bases de datos bibliográficas

• Web of Science (WoS) y Scopus son referentes internacionales ampliamente utilizados para la indización y evaluación de publicaciones científicas.

• Dimensions y DOAJ tienen alcance global y multidisciplinario, aunque operan con enfoques y criterios distintos.
• SciELO, Redalyc, Latindex y Dialnet tienen especial relevancia para la producción científica regional e iberoamericana.
• Google Scholar es una herramienta muy útil para localizar literatura y observar visibilidad académica, pero no debe considerarse equivalente a una base de datos selectiva como WoS o Scopus.
• La clave no está únicamente en que una revista esté "indizada", sino en conocer dónde lo está y qué implica realmente esa indización.

¿Quién escribió las reglas que sigue una IA?

En la Máquina de Turing de la imagen, el funcionamiento está definido explícitamente: se lee un símbolo, se considera el estado actual y una regla de transición determina qué símbolo escribir, hacia dónde mover el cabezal y cuál será el siguiente estado.

En una automatización clásica podemos encontrar una lógica conceptualmente similar.
Una persona define condiciones, estados y acciones de forma directa mediante código, reglas de negocio o flujos de trabajo.

Con machine learning ocurre algo diferente.

Durante el entrenamiento, los parámetros de un modelo se ajustan utilizando datos y un procedimiento de optimización para mejorar un objetivo definido. El comportamiento resultante queda codificado en esos parámetros, aunque normalmente no pueda expresarse como una lista sencilla de reglas escritas por una persona.

La diferencia parece técnica, pero tiene consecuencias muy concretas. Supongamos que una empresa utiliza un modelo para anticipar riesgo de quiebre de inventario. El modelo puede identificar patrones y asociaciones estadísticas entre demanda histórica, estacionalidad, inventario disponible y otras variables relevantes.

GPT-6 Astra ha cambiado el paradigma de la IA

 Con los nuevos modelos de ChatGPT, elegir bien puede marcar la diferencia entre ir más rápido, gastar menos y obtener mejores resultados.

Luna, Terra, Sol, Astra… cada uno tiene sentido en un contexto distinto. Y además puedes ajustar cuánto quieres que razone según la complejidad del trabajo.

¿Qué es un agente de IA?

 Un agente recibe un objetivo, planifica los pasos necesarios, utiliza herramientas, observa los resultados y ajusta sus acciones para conseguir un resultado.