Investigadores de la UIB concluyen que el uso de ChatGPT es «positivo» para el proceso de aprendizaje
Entre los principales inconvenientes está el riesgo de que el programa se «invente» la información y que es difícil de detectar con programas de plagio
Varios investigadores del departamento de Ciencias Matemáticas e Informática de la Universitat de les Illes Balears (UIB) han analizado la utilidad de ChatGPT como herramienta de apoyo para el proceso de ensañamiento y aprendizaje concluyendo que su uso es «positivo», pero que requerirá «adaptaciones importantes» en la manera en la que se imparten los estudios y en las actividades que se solicitan al alumnado.
Durante una rueda de prensa ofrecida este jueves, el equipo de investigación formado por Carlos Guerrero, Issac Lera, Antoni Jaume y Gabriel Moyà han explicado las pruebas realizadas para elaborar los dos estudios académicos que han publicado este mes sobre la herramienta de inteligencia artificial (IA), sus conclusiones y limitaciones.
El primer estudio, 'Reflexiones y perspectivas del uso de ChatGPT en la docencia del grado en Ingeniería Informática', ha analizado la cuestión desde el punto de vista de los profesores y de los estudiantes. En relación con el profesorado, se le pidió al programa que elaborara material didáctico, ejercicios y prácticas, así como la rápida corrección de las tareas de los alumnos.
Además, quiso ir «un paso más allá» y pedirle que realizara una planificación de la docencia, para lo cual había que explicarle la asignatura en detalle, las sesiones de las que se disponía y la metodología docente empleada. Como respuesta, la app era capaz de elaborar un horario con los temarios que se impartirían en cada clase.
Asimismo, las carencias que se han detectado guardan relación con la corrección de los ejercicios complejos, ya que «si le pides analizar código fuente muestra limitaciones», mientras que con los ejercicios teóricos «más o menos se comporta adecuadamente».
Por parte de los alumnos, se usó ChatGPT para que éstos autoevaluaran sus propios trabajos y la utilizaran para realizar informes técnicos. En cuanto a la generación de textos, contenidos y prácticas los resultados «son prometedores».
En el segundo estudio, 'Maximizing learning efficiency with ChatGPT: Ways to integrate artificial intelligence into education', se ha querido ampliar el abanico y aplicar el estudio anterior a todo el ámbito académico, no sólo el universitario y relacionado con la ingeniería informática.
De este modo, se han usado ejemplos más genéricos para entender su comportamiento, como pedirle a la IA que elabore un trabajo sobre Japón para niños de primaria. En este caso, se concluyó que la app era «poco práctica».
En este sentido, se ha determinado que es fundamental la contextualización, que hace que cuando se dialoga con la herramienta se deba indicar el nivel académico de los estudiantes y la asignatura en cuestión, ya que sino sus respuestas son muy amplias y complejas. Por ello, se debe dotar a la inteligencia artificial de contexto previo y el usuario debe contar con un mínimo de conocimiento para detectar errores.
Los principales inconvenientes que presenta ChatGPT son las «alucinaciones», que son el riesgo de que el programa se «invente» la información, ya que para elaborar las respuestas utiliza fuentes de datos que hay en internet y juega con la probabilidad para completar buscando palabras relacionadas con las de la pregunta.
Además, su uso es difícil de detectar con programas de plagio, ya que los textos que genera son parecidos a los de las fuentes que usa pero no iguales, por lo que es fácil que se produzca fraude académico. Por otro lado, al ser una herramienta que utiliza internet está sujeto a sesgos de género, raza o clase social, entre otros, ya que la información que utiliza para contestar es víctima de estereotipos.
Para elaborar ambos trabajos académicos, el equipo ha empleado la versión 3.5 de ChatGPT, ya que como es gratuita permite el fácil acceso al alumnado y al propio profesorado.
La conclusión general de la investigación vira hacia que la IA obligará a cambiar la metodología docente a la hora de evaluar los trabajos académicos, pero que se configura como «una ventaja competitiva» a la que «habrá que adaptarse».