Questions and Answers
¿Qué aspecto deberían revisar y corregir los estudiantes en futuras propuestas según el texto?
La retroalimentación basada en Inteligencia Artificial Generativa tardaba al menos 10 días en ser entregada a los estudiantes.
False
¿Qué herramienta se utilizó para apoyar la labor docente de retroalimentación en el estudio?
Inteligencia Artificial Generativa (IAG)
La retroalimentación proporcionada por la inteligencia artificial era excepcionalmente __________ y personalizada, según los estudiantes.
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¿En qué consistió una de las tareas fundamentales trabajadas con los estudiantes en la asignatura mencionada?
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¿Qué cantidad de reuniones de coordinación sostuvieron los docentes durante las 18 semanas de duración del curso?
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Los estudiantes debían completar una plantilla de respuesta en formato PDF, ¿verdadero o falso?
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¿Qué herramienta de inteligencia artificial se utilizó para proporcionar retroalimentación a las respuestas a casos pedagógicos en el estudio?
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¿Qué solicitó el estudio a los estudiantes al término del curso de manera voluntaria y anónima?
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La retroalimentación en la educación es importante solo cuando se acompaña de una calificación sumativa.
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¿Qué beneficio se espera obtener al implementar la retroalimentación en la educación?
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¿Qué es necesario que establezca el docente humano en el proceso de aprendizaje?
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La respuesta negativa ante la pregunta si la actividad es con nota disminuye la efectividad de la retroalimentación formativa.
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¿Qué caja negra se suma al concepto de mente debido al uso de la Inteligencia Artificial Generativa?
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La IAG no indica de dónde ni cómo obtiene la información que sirve para construir el ___________ para retroalimentar.
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Study Notes
Uso de Inteligencia Artificial Generativa para retroalimentar escritura académica en formación inicial docente
- La retroalimentación es fundamental en los procesos de aprendizaje para la mejora en los desempeños de los estudiantes.
- La retroalimentación descriptiva y formativa permite a los estudiantes comprender y evaluar su propio desempeño y realizar ajustes necesarios para alcanzar metas de aprendizaje.
El estudio de casos pedagógicos en la formación inicial docente
- La escritura de análisis de casos pedagógicos es un recurso de preparación y ensayo para la toma de decisiones en situaciones de complejidad profesional.
- El estudio de casos permite la integración de la teoría y la práctica docente en torno a situaciones pedagógicas y la reflexión y toma de decisiones fundada frente a problemas y dilemas éticos.
Implementación de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para retroalimentar escritura académica
- Se diseñó un proceso denominado Retroalimentación de Escritura de Casos Pedagógicos basada en Transformador Generativo Preentrenado (RECaP-GPT).
- El proceso implica la incorporación activa de la acción humana y el uso de una plataforma de IAG cargada con la API de ChatGPT-4 como herramienta de apoyo docente.
- La IAG retroalimentó 587 respuestas de estudiantes a casos pedagógicos con ayuda de un prompt básico que instruía a la IAG del tipo de retroalimentación esperada para cada caso pedagógico.
Criterios de evaluación para la retroalimentación
- Silueta de respuesta a un caso: estructura básica de tres partes y un cuarto aspecto relacionado con la extensión de la respuesta.
- Calidad de la propuesta de resolución del caso: estrategia de resolución del problema, análisis del problema, intervenciones docentes y recursos pedagógicos disponibles.
- Calidad de la comunicación escrita: foco expositivo, organización lógica, normas de expresión escrita y convenciones ortográficas.
Resultados y proyecciones
- La IAG tardaba entre 45 y 90 segundos en retroalimentar completamente una respuesta.
- La implementación de IAG para retroalimentar escritura académica en la formación inicial docente tiene un gran potencial para apoyar el trabajo docente y mejorar los desempeños de los estudiantes.### Análisis de la Implementación de la Inteligencia Artificial Generativa en la Retroalimentación Escrita
- La plataforma de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) calificó las respuestas de los estudiantes con los conceptos entregados en la rúbrica, describiendo la calidad del texto presentado y indicando las mejoras necesarias para alcanzar mejores desempeños.
Retroalimentación Generada por la IAG
- La retroalimentación se presentó en tres secciones: Evaluación General, Calidad de la Propuesta y Comunicación Escrita.
- En la Evaluación General, se evaluó la respuesta del estudiante en tres partes: Silueta de respuesta, Análisis y justificación, y Diseño.
- En la Calidad de la Propuesta, se evaluó la estrategia y el fundamento teórico presentados por el estudiante.
- En la Comunicación Escrita, se evaluó el enfoque, la escritura y el tono del texto presentado por el estudiante.
Validación de la Retroalimentación
- Antes de entregar la retroalimentación al estudiante, cada docente de sección validó el contenido de la propuesta de retroalimentación en dos niveles.
- El docente debía verificar que no se hubiera producido algún efecto de alucinación de ChatGPT y que los fundamentos teóricos, legales o de saberes docentes usados por el estudiante correspondieran efectivamente a lo requerido en la construcción de un argumento legítimo para abordar el caso pedagógico.
Resultados
- La retroalimentación basada en IAG resultó ser eficiente en varios sentidos: todos los estudiantes recibieron retroalimentación en al menos tres días hábiles, y el tiempo que requirió la validación de la retroalimentación provista por la IAG fue considerablemente menor al que de manera regular toma validar externamente una retroalimentación de esas características hecha sin este tipo de apoyo.
Conclusión
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La IAG es una herramienta altamente eficiente para apoyar la labor docente de retroalimentación, ya que puede ejecutar la tarea de retroalimentación en tiempos brevísimos y con gran nivel de detalle, atendiendo las especificidades de cada respuesta entregada por los estudiantes.
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Sin embargo, es necesario considerar las limitaciones técnicas, pedagógicas y éticas que surgieron durante la implementación de la IAG en este estudio.### Autoevaluación y Retroalimentación
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La autoevaluación y la retroalimentación son fundamentales para el aprendizaje eficaz.
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La retroalimentación es un proceso complejo que implica tanto la evaluación como la respuesta del estudiante.
Uso de la Inteligencia Artificial en la Educación
- La Inteligencia Artificial (IA) se utiliza cada vez más en la educación para proporcionar retroalimentación automatizada a los estudiantes.
- La IA puede ser utilizada para evaluar ensayos y proporcionar retroalimentación personalizada a los estudiantes.
Limitaciones de la Retroalimentación Automatizada
- La retroalimentación automatizada tiene limitaciones, como la falta de comprensión del contexto y la imposibilidad de dar retroalimentación emocional.
Condiciones para la Retroalimentación Efectiva
- La retroalimentación efectiva requiere condiciones específicas, como la claridad de las metas, la retroalimentación oportuna y la implicación del estudiante.
Estrategias de Retroalimentación
- Existen diferentes estrategias de retroalimentación, como la retroalimentación basada en criterios, la retroalimentación formativa y la retroalimentación sumativa.
Formación de Docentes
- La formación de docentes es fundamental para implementar la retroalimentación efectiva en el aula.
- Los docentes deben ser capaces de diseñar y implementar estrategias de retroalimentación efectivas.
Investigaciones Relevantes
- Han habido various investigaciones sobre la retroalimentación y la autoevaluación, como la relación entre la retroalimentación y el rendimiento académico.
- Estas investigaciones han demostrado la importancia de la retroalimentación en el proceso de aprendizaje.
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Description
Investiga el papel de la inteligencia artificial en la investigación y formación en ciencias de la salud. Evalúa su impacto en la sociedad y la educación.
