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La Creación y Evaluación de un Asistente de IA (GPT) para el Diseño de Experiencias Educativas

Autores: López-Galisteo, Antonio Julio; Borrás-Gené, Oriol

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

La Creación y Evaluación de un Asistente de IA (GPT) para el Diseño de Experiencias Educativas


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Emergencia
Inteligencia artificial
Educación
GPTs
Gamificación
Marcos instruccionales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La aparición de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha revolucionado numerosos aspectos de nuestras vidas y presenta oportunidades significativas en la educación. Sin embargo, son necesarias competencias digitales específicas para aprovechar eficazmente el potencial de esta tecnología. En particular, la competencia en ingeniería de prompts representa una barrera significativa para lograr resultados óptimos. En respuesta, se están desarrollando diversas soluciones, incluidos los GPT personalizados disponibles a través de la plataforma ChatGPT de OpenAI. Este estudio valida "GamifIcA Edu", un asistente especializado basado en GPT para la gamificación y los juegos serios, diseñado para permitir a los educadores implementar estos enfoques pedagógicos sin requerir experiencia avanzada en ingeniería de prompts. Esto se logra mediante la utilización de marcos de instrucción pre-diseñados. La efectividad del asistente se evaluó utilizando una rúbrica integral en cinco escenarios de uso distintos. Cada escenario pasó por cuatro pruebas diferentes, representando diversos contextos de aprendizaje en múltiples disciplinas académicas. La metodología de validación involucró una evaluación sistemática del rendimiento del asistente en diversos entornos educativos. Los hallazgos demuestran la implementación exitosa de este GPT diseñado a medida, que generó respuestas contextualmente apropiadas a través de interacciones en lenguaje natural, eliminando así la necesidad de estructuras de prompts complejas. Esta investigación destaca el potencial del diseño basado en la instrucción en el desarrollo de asistentes de IA que empoderan a los usuarios con conocimientos limitados en ingeniería de prompts para lograr resultados a nivel experto. Estos hallazgos tienen implicaciones significativas para la democratización de herramientas educativas mejoradas por IA.

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