Si no estás usando chatGPT para estudiar o para enseñar te estás perdiendo de un gran momento en la historia del aprendizaje humano. La inteligencia artificial es un superpoder que te da la capacidad de aprender como nunca antes.
En un post pasado expliqué una de las maneras en que se puede usar chatGPT en el aula aprovechando su punto débil: cómo aún la inteligencia artificial tiende a dar resultados erróneos, es posible pedir a los alumnos que “le enseñen” a la IA la información correcta para corregir sus errores hasta obtener un gran resultado.
Pero este uso tiene sus días contados. En este artículo, Ethan Mollick muestra cómo la versión de Bing que incorpora inteligencia artificial ya muestra referencias posibles de lo que está generando. Con lo rápidos que son los avances en el área, es cuestión de tiempo pensar que las referencias y resultados serán aceptables y muy difíciles de distinguir excepto para los verdaderos expertos en el área que responda Bing.
Cómo estoy usando chatGPT para aprender
La cosa con chatGPT es que es muy bueno para digerir información. La palabra digerir me parece muy apropiada, pues le podemos pedir que nos ayude a entender artículos complejos en palabras sencillas.
Por ejemplo, este es el resultado que tiene pedirle a chatGPT
Explícame el siguiente artículo en palabras sencillas. Este es el abstract:
El artículo es este, que habla sobre una especie de nudge en economía del comportamiento que se llama priming. El priming está relacionado al efecto ancla. Pero mejor dejo que lo explique chatGPT.
La explicación es buena, y en términos simples ayuda a entender muy bien el tema. Pero la magia de los modelos de lenguaje no termina aquí. Una vez que ha entendido el contexto del artículo, podemos pedirle que nos genere ejemplos.
En mi caso, a mí me sirvió más leer el ejemplo antes que la explicación. Imagina los tutores de aprendizaje del futuro.
Yo no sólo doy clase a economistas. En mi facultad, las clases de microeconomía se dan a un tronco común con administradores y contadores. En ocasiones esto ya podría ser mucho pedir, incluso para un modelo tan vasto. Pero creo que este ejemplo para contadores no estuvo tan mal.
Explain me like I’m 5
Hubo hace algún tiempo un subreddit que se llamaba “Explain me like I’m 5”. Ahí podías pedir una explicación simple para casi todo lo que te podías imaginar y algún extraño en internet te la respondía.
En el foro hay explicaciones para casi todo. Por qué el GPS es gratis, por qué un crash en el mercado de la vivienda es malo, cómo funciona el trading de petróleo crudo.
Cómo yo soy papá, últimamente estoy en el proceso de tener que explicar muchas cosas a mis hijos y tengo que hacerlo en términos simples. Y chatGPT me ha servido mucho para crear esas explicaciones simples.
Hasta el momento he usado la herramienta para enseñarle a mi hijo conceptos como los números negativos, cómo funcionan las tarjetas de crédito y sobre el Ph.
Pídele que te sugiera experimentos
El aprendizaje del Ph lo llevé incluso un paso más adelante, pidiendo que me sugiriera un experimento casero para demostrar cómo funciona.
Cómo mi esposa trabaja como lashista, tenemos papelitos medidores de Ph a la mano. Mi hijo pasó una tarde entera midiendo el Ph a todo lo que se encontraba. Pero me faltaba hacerle notar algo importante sobre el Ph: mezclar cosas muy ácidas y alcalinas puede generar una reacción.
El clásico experimento del bicarbonato de sodio con limón nos demuestra cómo esa mezcla al buscar estabilizarse genera burbujas. Es un experimento muy interesante para los niños.
Pero no sólo los niños se beneficiaron. También mis alumnos están aprendiendo a hacer ensayos aleatorizados gracias a chatGPT.
Aprendiendo a hacer RCTs
Mis alumnos están aprendiendo a hacer ensayos controlados aleatorizados. Es la primera vez que me atrevo a enseñarles del tema pidiéndoles que hagan sus propios experimentos, y en parte es gracias a chatGPT.
Mi barrera era que no soy tan creativo como para inventarles ensayos apropiados a sus circunstancias. Así que le pedí a chatGPT que me diera ideas de estudios que pudieran hacer estudiantes que no requirieran de muchos recursos adicionales.
Estos son los estudios que van a realizar. Lo mejor de todo es que todos son estudios que pueden hacer reclutando compañeros de la misma facultad y sin tener que hacer gastos, pero la experiencia de reclutar y recabar los datos (y analizarlos) puede ser más valiosa que lo que pudiéramos hacer únicamente al pizarrón (sobre todo considerando que este semestre tengo que enseñarles sin acceso a las computadoras).
- Evaluación de la efectividad de diferentes técnicas de estudio: Los estudiantes pueden dividirse al azar en dos grupos, uno que utilice una técnica específica de estudio (por ejemplo, tarjetas de memoria) y otro que utilice una técnica diferente (por ejemplo, resumir notas). Luego pueden comparar los resultados de los exámenes entre los dos grupos para determinar qué técnica fue más efectiva.
- El impacto de las redes sociales en la salud mental: Los estudiantes pueden asignar al azar a los participantes a reducir su tiempo en las redes sociales o a continuar usándolas como de costumbre. Luego pueden medir los cambios en la salud mental, como la ansiedad o la depresión, y determinar si hay una correlación entre el uso de las redes sociales y la salud mental.
- La efectividad de los incentivos en el ejercicio: Los estudiantes pueden dividir a los participantes al azar en dos grupos, uno que recibe un incentivo monetario por hacer ejercicio y otro que no. Luego pueden medir la cantidad de ejercicio completado y compararla entre los dos grupos para determinar si los incentivos aumentan el ejercicio.
- El impacto del desayuno en el rendimiento académico: Los estudiantes pueden asignar al azar a los participantes a comer desayuno o saltarlo en un día escolar. Luego pueden medir el rendimiento académico, como los resultados de los exámenes o las calificaciones, y determinar si hay una correlación entre el consumo de desayuno y el rendimiento académico.
- La efectividad de la atención plena en el estrés: Los estudiantes pueden asignar al azar a los participantes a practicar técnicas de atención plena, como la meditación, o no practicarlas. Luego pueden medir los cambios en los niveles de estrés y determinar si la atención plena es efectiva para reducir el estrés.
¿Qué te parecen estos estudios?
