viernes, 18 de julio de 2025

Metodologías activas emergentes en educación digital (C.EaD-51)

 Por Lorenzo García Aretio

RESUMEN PODCAST-AUDIO

Todas las entradas de la serie “80 años. Compendio EaD”, VER AQUÍ

Como venimos reiterando en esta serie, en las últimas décadas, y particularmente tras la expansión acelerada de la digitalización educativa , hemos asistido a una transformación profunda en los modos de enseñar y aprender. Esta transformación ha impactado con especial intensidad en la educación a distancia (EaD), que va dejando de ser un formato complementario o marginal para ocupar un lugar destacado en los sistemas formativos del siglo XXI. Pero el avance tecnológico, por sí solo, no garantiza calidad. Las herramientas digitales deben estar al servicio de una pedagogía renovada, más participativa, crítica y comprometida.

En este marco, las metodologías activas suponen una respuesta sólida a los desafíos del aprendizaje en línea. Su énfasis en el protagonismo del estudiante, la resolución de problemas auténticos, la colaboración, la creatividad y la reflexión las hacen especialmente adecuadas para entornos no presenciales. Si bien algunas de estas estrategias clásicas ya fueron analizadas en la entrada anterior —como el método del caso, el aprendizaje basado en proyectos (ABP) o en problemas (PBL)—, esta nueva entrega presenta otras metodologías de gran potencial para la EaD digital, que vienen ganado terreno en los últimos años.

Nos referimos a enfoques como la clase invertida, el aprendizaje basado en retos, las simulaciones, el aprendizaje por diseño, las WebQuests, el aprendizaje adaptativo apoyado por inteligencia artificial y las experiencias inmersivas de realidad extendida, entre otros. Todas ellas comparten una concepción constructivista del aprendizaje y un claro enfoque en el “hacer sabiendo qué y para qué se hace” del estudiante. Esta entrada, además de describirlas, abre el debate sobre su aplicación efectiva y sostenible en los escenarios digitales contemporáneos.

CLASE INVERTIDA (FLIPPED CLASSROOM):

La pedagogía, el aula, la clase, invertida representa una alteración o cambio radical del modelo pedagógico tradicional. En lugar de emplear el tiempo síncrono del aula en la exposición de contenidos, este se dedica a la aplicación activa y colaborativa, mientras que los contenidos se abordan previamente de forma autónoma y asíncrona a través de vídeos, audios, lecturas u otros recursos digitales.

El modelo fue popularizado por Bergmann y Sams (2012) en el ámbito de la enseñanza secundaria, y posteriormente sistematizado en la revisión de Bishop y Verleger (2013). En EaD, la estrategia cobra pleno sentido, porque permite aprovechar los recursos multimedia asíncronos para la adquisición de conocimientos y reservar los espacios síncronos para actividades de análisis, creación o resolución de problemas. Este enfoque requiere planificación rigurosa, como;

  • selección pertinente de contenidos previos,
  • diseño de tareas que activen conocimientos y propicien reflexión, y
  • seguimiento individualizado del proceso.

En contextos de EaD, herramientas como foros, cuestionarios interactivos, audios, vídeos enriquecidos y rúbricas digitales son aliadas indispensables para su implementación. Tal como señalé en publicaciones anteriores (García Aretio, 2013 y 2018), la clase invertida no consiste solo en cambiar el orden de los momentos didácticos, sino en reposicionar al estudiante como sujeto activo y al docente como diseñador y mediador de ricas experiencias de aprendizaje.

APRENDIZAJE BASADO EN RETOS EN ENTORNOS VIRTUALES

El aprendizaje basado en retos (Challenge-Based Learning o CBL), impulsado inicialmente por Apple (2010), propone una estructura de trabajo orientada a la resolución de problemas auténticos con impacto en el entorno del estudiante. Un análisis y adaptación posterior, como una herramienta eficaz para el desarrollo de competencias en la educación superior virtual, lo llevaron a cabo Leiva y Gámez (2022).

A diferencia del ABP, el CBL se centra en la formulación de grandes desafíos vinculados con el contexto social, ambiental o profesional, y en la elaboración colaborativa de soluciones viables y sostenibles. Esta metodología se articula en tres grandes fases:

  • Compromiso con el desafío esencial, formulado en términos abiertos, relevantes y con sentido.
  • Investigación guiada, con búsqueda crítica de información, diálogo con agentes externos y análisis de casos.
  • Acción, que implica proponer, prototipar y comunicar una solución concreta y contextualizada.

En EaD, el CBL puede integrarse mediante foros de discusión, wikis colaborativas, sesiones sincrónicas de ideación y plataformas de presentación de proyectos. Su valor reside en el desarrollo de competencias complejas: pensamiento crítico, creatividad, trabajo colaborativo, ética y ciudadanía global. Requiere, eso sí, una estrecha coordinación docente, tiempos generosos y una estructura de evaluación formativa y participativa.

SIMULACIONES Y ROLE-PLAYING EN CONTEXTOS VIRTUALES

Las simulaciones y el role-playing permiten representar situaciones reales o verosímiles para que los estudiantes tomen decisiones, asuman roles y analicen consecuencias. Esta metodología, que hunde sus raíces en el aprendizaje experiencial (Kolb, 1984), resulta especialmente adecuada para trabajar competencias transversales, pensamiento sistémico y habilidades profesionales. En el contexto de la EaD, este tipo de actividades puede articularse mediante múltiples formas:

  • Foros con asignación de roles (debates parlamentarios, comités científicos, tribunales de ética).
  • Videoconferencias dramatizadas, con participación dirigida y guiones previos.
  • Juegos serios (serious games) o simuladores interactivos, con dinámicas gamificadas.
  • Mundos virtuales inmersivos, como Second Life o entornos 3D personalizados.

El valor pedagógico de estas estrategias ha sido destacado por Aldrich (2009), quien subraya su capacidad para generar aprendizajes profundos en contextos de bajo riesgo. Las simulaciones reducen el temor al error, activan emociones que refuerzan la retención, y permiten vivir situaciones difíciles de reproducir en la vida real. Su eficacia, sin embargo, depende de un diseño exigente:

  • objetivos claros,
  • roles bien definidos,
  • estructura narrativa coherente y
  • momentos de reflexión posterior.

Estas experiencias promueven la empatía, la toma de decisiones, la creatividad y la comprensión profunda.

WEBQUEST Y APRENDIZAJE POR DISEÑO

Propuesta por Bernie Dodge en 1995, la WebQuest es una actividad estructurada que guía al estudiante en la búsqueda, análisis y síntesis de información disponible en internet, con el objetivo de resolver una tarea compleja, generalmente en colaboración (Dodge, 1995).

Sus elementos esenciales son: introducción, tarea, proceso, recursos, evaluación y conclusión. Aunque inicialmente se basaba en páginas web estáticas, hoy puede adaptarse a entornos hipertextuales, con herramientas como blogs, plataformas LMS, presentaciones interactivas o repositorios educativos. Su estructura orientadora resulta especialmente útil para estudiantes que requieren apoyo progresivo en el desarrollo de autonomía digital y competencias de indagación.

Por su parte, el aprendizaje por diseño se fundamenta en la idea de que el conocimiento se construye de forma más efectiva cuando el estudiante crea algo relevante. Ya sea una infografía, una aplicación, una simulación, un podcast o una presentación interactiva, el proceso de diseño promueve pensamiento crítico, planificación, iteración, creatividad y reflexión. Según Kolodner et al. (2003), esta metodología combina elementos del aprendizaje basado en problemas con el razonamiento basado en casos, generando entornos de aprendizaje ricos donde el alumno aprende haciendo y reflexionando sobre lo hecho.

Ambas metodologías son plenamente compatibles con la EaD porque promueven la autonomía, desarrollan la competencia digital, y favorecen la transferencia del aprendizaje a contextos auténticos.

OTRAS METODOLOGÍAS EMERGENTES

En este recorrido no podemos dejar de mencionar otras metodologías activas con aplicación creciente en entornos digitales:

  • Aprendizaje-servicio virtual: Combina aprendizaje académico con servicio comunitario, adaptado al entorno digital. Los estudiantes aplican conocimientos para responder a necesidades sociales reales, trabajando con ONG, instituciones o comunidades, incluso a distancia. El aprendizaje-servicio es una pedagogía que integra servicio comunitario con instrucción y reflexión para enriquecer el aprendizaje y fortalecer la responsabilidad cívica (Furco, 1996). Su adaptación a los entornos digitales, conocida como e-service-learning, mantiene estos principios en contextos no presenciales, creando nuevas oportunidades para el compromiso cívico a través de la red (Strait y Nordyke, 2015).
  • Debates estructurados digitales: Favorecen el pensamiento crítico y argumentativo. Pueden organizarse en foros, videoconferencias o herramientas específicas, con reglas claras, roles asignados (ponente, refutador, moderador) y rúbricas de evaluación. El debate estructurado favorece el pensamiento crítico, la argumentación razonada y la escucha activa (Bonwell y Eison, 1991). La eficacia de esta metodología se ha extendido a los formatos digitales, donde una arquitectura pedagógica adecuada permite gestionar debates asíncronos que promueven una argumentación productiva y reflexiva (Wise y De-Stefano, 2018).
  • Portafolios digitales y diarios reflexivos: Los estudiantes elaboran un portafolio electrónico o diario donde registran su proceso de aprendizaje, reflexionan sobre sus avances, dificultades y metas. El portafolio electrónico permite documentar, reflexionar y evidenciar procesos de aprendizaje en línea, fomentando la metacognición (Barrett, 2007). Puede integrarse en LMS o mediante blogs.
  • Aprendizaje adaptativo basado en inteligencia artificial y analítica de aprendizaje. La creciente incorporación de inteligencia artificial (IA) ha impulsado el aprendizaje adaptativo, entendido como la personalización dinámica de itinerarios formativos según datos en tiempo real. Plataformas basadas en IA ajustan la secuencia, dificultad y formato de los contenidos en función de perfiles y patrones de desempeño, en lo que representa uno de los avances más significativos de la tecnología educativa actual (Ouyang y Jiao, 2021). Complementariamente, la analítica de aprendizaje analiza grandes volúmenes de datos para ofrecer retroalimentación a docentes y estudiantes (Siemens, 2013). En EaD, estas herramientas facilitan la detección temprana de dificultades, la diferenciación de la enseñanza y la generación de evidencias para la mejora continua. No obstante, plantean desafíos éticos relativos a la privacidad, la transparencia algorítmica y el sesgo de los modelos.
  • Experiencias inmersivas de realidad virtual y aumentada. Los avances en realidad virtual (RV), realidad aumentada (RA) y realidad mixta han abierto nuevas posibilidades para el aprendizaje experiencial. Según Dede (2009), la inmersión digital potencia el aprendizaje al permitir múltiples perspectivas, aprendizaje situado y transferencia de conocimientos. En EaD, los cascos de RV o las aplicaciones de RA permiten:
    • Visitas virtuales a laboratorios o entornos inaccesibles.
    • Recreación de contextos históricos o culturales.
    • Simulaciones de procedimientos técnicos de alto riesgo.

Estas experiencias, cuando se integran con narrativas educativas y actividades de reflexión, favorecen la motivación intrínseca, la retención y la conexión emocional con los contenidos.

CONCLUSIÓN

El examen de las metodologías activas emergentes confirma que la disrupción no reside en la herramienta, sino en la intencionalidad pedagógica que la anima. La clase invertida, el aprendizaje basado en retos, las simulaciones, el aprendizaje por diseño, la analítica impulsada por inteligencia artificial y las experiencias inmersivas evidencian que el compromiso del estudiante crece cuando se le invita a actuar, reflexionar y resolver problemas relevantes para su contexto profesional y social.

Lejos de constituir modas pasajeras, estas estrategias amplían el repertorio de prácticas capaces de fomentar pensamiento crítico, creatividad, colaboración y transferencia a la vida real. Su eficacia descansa en tres pilares complementarios:

  • un diseño pedagógico centrado en tareas auténticas articuladas en secuencias significativas;
  • un acompañamiento docente que combina presencia empática con retroalimentaciones basadas en datos; y
  • una evaluación que valora tanto el proceso como el producto, privilegiando la reflexión metacognitiva.

Pero también enfrentan retos:

  • desigualdad de acceso,
  • brechas en la formación docente,
  • falta de tiempo para rediseñar experiencias, y
  • resistencia al cambio metodológico.
  • desafíos éticos con IA (privacidad, sesgos…)

Integrarlas no debe ser un acto aislado ni una moda pasajera. Requiere visión institucional, liderazgo pedagógico, desarrollo profesional continuo y una cultura docente que valore el diseño intencional, la innovación responsable y la evaluación auténtica. El estudiante del siglo XXI necesita, y merece, entornos de aprendizaje que le desafíen, le inspiren y le conecten con el mundo.

CUESTIONES PARA LA REFLEXIÓN Y EL DEBATE

  • ¿Qué condiciones institucionales (formativas, tecnológicas y organizativas) se requieren para que metodologías activas como la clase invertida, los retos o las experiencias inmersivas puedan aplicarse de forma sostenible en la EaD?
  • ¿Hasta qué punto nuestras prácticas metodológicas actuales en entornos virtuales favorecen realmente el protagonismo del estudiante y el desarrollo de competencias complejas? ¿Estamos promoviendo aprendizaje activo o solo trasladando el modelo expositivo al formato digital?

FUENTES 

  • Aldrich, C. (2009). Learning online with games, simulations, and virtual worlds: Strategies for online instruction. Jossey-Bass.
  • Apple Inc. (2010). Challenge-Based Learning: A Classroom Guide.
  • Barrett, H. C. (2007). Researching electronic portfolios and learner engagement: The REFLECT initiative. Journal of Adolescent & Adult Literacy, 50(6), 436–449.
  • Bergmann, J., y Sams, A. (2012). Flip your classroom: Reach every student in every class every day. International Society for Technology in Education.
  • Bishop, J. L., y Verleger, M. A. (2013). The flipped classroom: A survey of the research. En Proceedings of the 120th ASEE Annual Conference & Exposition (pp. 1–18). American Society for Engineering Education.
  • Bonwell, C. C., y Eison, J. A. (1991). Active learning: Creating excitement in the classroom (ASHE-ERIC Higher Education Report No. 1). The George Washington University.
  • Dede, C. (2009). Immersive interfaces for engagement and learning. Science, 323(5910), 66–69.
  • Dodge, B. (1995). Some thoughts about WebQuestshttp://webquest.org
  • Furco, A. (1996). Service-learning: A balanced approach to experiential education. En B. Taylor (Ed.), Expanding boundaries: Serving and learning (pp. 2–6). Corporation for National Service.
  • García Aretio, L. (2008). WebQuest. En ¿Por qué va ganando la educación a distancia? UNED
  • García Aretio, L. (2013). Flipped classroom, ¿b‑learning o EaD? Contextos universitarios mediados.
  • García Aretio, L. (2018). Blended learning y la convergencia entre la educación presencial y a distancia. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 21(1), 195–213.
  • Kolb, D. A. (1984). Experiential learning: Experience as the source of learning and development. Prentice-Hall.
  • Kolodner, J. L., Camp, P. J., Crismond, D., Fasse, B., Gray, J., Holbrook, J., … Ryan, M. (2003). Problem-based learning meets case-based reasoning in the middle-school science classroom: Putting Learning by Design™ into practice. Journal of the Learning Sciences, 12(4), 495–547.
  • Leiva, J. J., y Gámez, M. (2022). El aprendizaje basado en retos como herramienta para el desarrollo de competencias en la educación superior virtual. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(1), 241–260.
  • Ouyang, F., y Jiao, P. (2021). Artificial intelligence in education: The state-of-the-art. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2, 100016.
  • Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.
  • Strait, J. R., y Nordyke, K. (Eds.). (2015). E-Service-Learning: Creating Experiential Learning and Civic Engagement Through Online and Hybrid Courses. Stylus Publishing.
  • Wise, A. F., y De-Stefano, T. (2018). The architecture of productive online debate: A pedagogical framework for structuring asynchronous discussions. Journal of Asynchronous Learning Networks, 22(3), 115-132.
OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (30 de junio de 2025). Metodologías activas emergentes en educación digital (C.EaD-51). Contextos universitarios mediados. Recuperado 15 de julio de 2025 de https://doi.org/10.58079/148gx

jueves, 17 de julio de 2025

Inteligencia artificial y matemáticas: cálculo y formato

 Por Juan José De Haro


Recientemente y hablando de matemáticas, he visto comentarios acerca de que los chatbots son incapaces de resolver problemas matemáticos donde hay algún tipo de cálculo o que no pueden comprender lo que se les sube, por ejemplo, en PDF.

Estas críticas entroncan directamente con dos capacidades matemáticas importantes: la capacidad de realizar operaciones matemáticas y, una más genérica, que es el formato con el que leen mejor los datos.

Chatbots con capacidad de cálculo

El primer error que suele cometer el docente inexperto consiste en pensar que da igual usar un chatbot u otro, pongamos, por ejemplo, Copilot o ChatGPT, para resolver un problema. Nada más lejos de la realidad, porque las diferencias en las capacidades matemáticas entre chatbots son abismales. Como veremos a continuación, los chatbots dan resultados incorrectos porque intentan hacer los cálculos «de cabeza» y se equivocan. Son muy pocos los que pueden utilizar herramientas informáticas de cálculo (programación).

Veamos un ejemplo donde les pedimos la media de 39 números. Hemos utilizado tres prompts en el mismo chat. El primero ha sido:

El segundo ha sido:

Y, por último:

En la siguiente tabla podemos ver los resultados obtenidos con cada uno de los chatbots.

ChatbotResultados de los prompts:
1 / 2 / 3
¿Resultado correcto?
Claude53.5 / 53.5 / 53.5✅ / ✅ / ✅
ChatGPT53.8 / 53.5 / 53.5❌ / ✅ / ✅
Gemini53.4 / 53.4 / 53.5❌ / ❌ / ✅
DeepSeek51.3 / 51.3 / 53.5❌ / ❌ / ✅
Grok53.6 / 53.6 / 53.5❌ / ❌ / ✅
Copilot57.4 / 57.4 / –❌ / ❌ / ❌
Perplexity52.0* / 52.0 / –❌ / ❌ / ❌

* Perplexity da un primer resultado válido, pero no los siguientes. El motivo es que, en la versión gratuita, la opción Pro Search se desactiva automáticamente, por lo tanto se considera un resultado negativo.

  • Claude ha utilizado programación desde el primer momento (hizo un programa en JavaScript), por lo que su resultado ha sido exacto desde el principio. De hecho, cuando se le puso el segundo prompt se «quejó» diciendo que ya lo había hecho antes.
  • ChatGPT confió en sus capacidades de cálculo y lo resolvió en un primer momento sin usar programación; el resultado fue, lógicamente, erróneo. ChatGPT no siempre hace esto, cuando ve operaciones complejas, suele utilizar programación desde un primer momento (hace programas en Python). Para asegurarnos de que siempre lo hará así, lo mejor es decirle desde el principio que use programación para los cálculos, de este modo su resultado será siempre acertado.
  • GeminiDeepSeek y Grok dan un resultado erróneo en un primer momento. Cuando se les pide que usen programación en el chat con el segundo prompt, los tres hacen un programa que no ejecutan, por lo que tampoco dan el resultado correcto. Se limitan a decir que con ese programa el usuario podrá comprobar que el primer resultado era válido. Cuando se les pide un programa en HTML, los tres lo hacen, lo permiten ejecutar desde el mismo chat y se obtiene el resultado correcto.
  • Copilot y Perplexity no dan el resultado correcto en ningún caso, ya que no pueden ejecutar programas en el chat y tampoco son capaces de ejecutar los programas que crean en HTML, por lo que no es posible comprobar sin salir del chat, si los programas realmente funcionan.

Como conclusión, podemos decir que, cuando hay implicados cálculos matemáticos, debemos limitarnos a utilizar Claude y ChatGPT. Por seguridad, siempre es preferible decirles desde el principio que usen programación para calcular los resultados.

Podemos utilizar Gemini, DeepSeek o Grok (aquí también entraría el chatbot Qwen) siempre que les hagamos hacer programas en HTML para poder ejecutarlos una vez que los hayan creado.

Bajo ningún concepto deberíamos usar Copilot o Perplexity, ya que los resultados tienen una alta probabilidad de ser erróneos.

Debemos tener en cuenta que tanto ChatGPT como Claude pueden utilizar librerías como SymPy o mathjs con las que se puede hacer cálculo simbólico como, por ejemplo, derivadas de funciones y también librerías gráficas con las que podremos tener gráficos en el transcurso de nuestra conversación en el chat. Estos dos chatbots están muy por delante de cualquiera de sus competidores.

ChatGPT hace los programas en Python y Claude en JavaScript, dado que Python es más potente para la manipulación y cálculo matemático, ChatGPT se presenta como el chatbot más potente en matemáticas, no obstante, para las tareas habituales ambos nos irán igualmente bien.

En el artículo ¿Qué IA me conviene? hay una tabla, que se actualiza periódicamente, donde se indica la capacidad de las diferentes IA para hacer cálculos (fila 7). En el caso de que otros chatbots adquieran posteriormente la capacidad de hacer cálculos matemáticos, se indicará puntualmente allí.

El formato matemático desde la perspectiva de los chatbots

El formato que mejor manejan los chatbots es el de texto puro. Todos ellos utilizan para sus respuestas el formato Markdown, que es texto puro, pero con ciertas marcas que definen formatos, listas de viñetas o fórmulas. Cuando usamos el botón copiar del chat, lo que estamos copiando es el texto en formato Markdown.

Aunque podemos escribir una fracción como: (x+1)/(3x+2), hay expresiones que pueden ser más complicadas de representar y la recomendación es usar LaTeX. La fórmula anterior se escribiría como \frac{x+1}{3x+2} que se vería como x+13x+2. No se trata ahora de aprender LaTeX, aunque recomiendo muy encarecidamente conocer lo más básico que son unas pocas expresiones como la de la fracción anterior (en esta página tienes lo más usado).

Documentos

Para convertir un texto en formato DOCX o PDF a Markdown podemos utilizar Gemini, ya que hace una conversión más que aceptable. Podemos usar un prompt como este:

La coletilla «no añadas citas» es para evitar que nos añada enlaces al documento con la localización del texto, aunque si las pone tampoco supondrá un problema.

El texto producido hay que copiarlo con el botón que hay en la base del chat (nunca seleccionando con el ratón) y lo podremos pegar directamente en ChatGPT o Claude. También lo podemos guardar en un archivo de texto, utilizando un programa como el bloc de notas de Windows, con la extensión: md. Por ejemplo: mi_examen.md o guardándolo como texto sin formato en Word o Google Docs. No debemos guardarlo con el formato por defecto de estos procesadores de texto.

Si actuamos de este modo, los chatbots entenderán perfectamente el texto que les estamos proporcionando y ya no tendremos la impresión de que la IA no nos entiende cuando le pedimos algo (cuando, en realidad, lo que no entiende son los datos que le subimos).

Utilidades para las fórmulas

Estos programas son de utilidad para el que trabaja habitualmente con fórmulas. El primero es para reutilizar las conversaciones con los chatbots y el segundo para hacer fórmulas.

MDAITex. Con este programa podremos hacer el paso inverso al explicado antes: el resultado proporcionado por el chatbot (la solución de un examen, ejercicios, etc.) lo podremos pasar a nuestro procesador de textos favorito.

EdiCuaTeX. Es un editor de fórmulas gráfico con el que podemos hacer fórmulas que obtendremos en LaTeX y que también podremos descargar como imagen.

Imágenes

Aunque no es tan preciso como lo anterior, todos los chatbots pueden descifrar las imágenes, por lo que si subimos fotos no debería haber ningún problema, incluso si el texto y las fórmulas están escritas a mano.

Conclusiones

Los mejores chatbots para usar en matemáticas y otras asignaturas científicas, son ChatGPT y Claude. En las conversaciones conviene indicarles que hagan los cálculos mediante programación. Para pasarles documentos hay que pedirle a Gemini que los transcriba a formato Markdown y se los proporcionaremos en este formato.

Pódcast creado con NotebookLM

FAQ del artículo

1. ¿Son todos los chatbots igualmente capaces de resolver problemas matemáticos?

No, las diferencias en las capacidades matemáticas entre los chatbots son abismales. Muchos chatbots cometen errores al intentar realizar cálculos «de cabeza» y no pueden utilizar herramientas de programación. Solo unos pocos chatbots, como Claude y ChatGPT, son fiables para cálculos matemáticos complejos, ya que pueden usar programación.

2. ¿Por qué algunos chatbots dan resultados incorrectos en matemáticas y cómo se puede mejorar su precisión?

Los chatbots dan resultados incorrectos cuando intentan hacer los cálculos sin usar programación. Para asegurar resultados precisos, es fundamental pedirles que usen programación desde el principio. Por ejemplo, al solicitar a ChatGPT que use programación (Python), sus resultados son consistentemente correctos. Otros chatbots como Gemini, DeepSeek, y Grok, aunque pueden generar código, no lo ejecutan internamente, requiriendo que el usuario ejecute el programa (por ejemplo, en HTML) para obtener la respuesta correcta.

3. ¿Cuáles son los chatbots más recomendados para tareas matemáticas y científicas?

Los mejores chatbots para usar en matemáticas y otras asignaturas científicas son ChatGPT y Claude. Claude utiliza JavaScript para su programación interna, mientras que ChatGPT usa Python. Aunque ambos son muy competentes, Python ofrece una mayor potencia para la manipulación y el cálculo matemático, lo que posiciona a ChatGPT como el más potente en matemáticas. Ambos pueden integrar librerías de cálculo simbólico (como SymPy o mathjs) y gráficas.

4. ¿Qué formato de datos es el más efectivo para que los chatbots entiendan la información, especialmente en matemáticas?

El formato que mejor manejan los chatbots es el de texto puro, específicamente Markdown. Markdown permite incluir ciertas marcas para definir formatos, listas o fórmulas. Para expresiones matemáticas complejas, se recomienda usar LaTeX, ya que los chatbots lo interpretan sin problemas. Es crucial copiar el texto directamente con el botón de copiar del chat para asegurar que el formato Markdown se preserve.

5. ¿Cómo se pueden transcribir documentos como DOCX o PDF para que los chatbots los procesen eficazmente?

Para transcribir documentos en formatos como DOCX o PDF a un formato legible para los chatbots, se puede utilizar Gemini. Se le puede pedir a Gemini que transcriba el documento a formato Markdown con un prompt como: «Transcribe el siguiente documento al formato Markdown, no añadas citas». Una vez transcrito, el texto resultante debe copiarse utilizando el botón de copiar del chat y pegarse directamente en chatbots como ChatGPT o Claude, o guardarse como un archivo .md.

6. ¿Es posible que los chatbots entiendan texto y fórmulas escritas a mano en imágenes?

Sí, aunque no con la misma precisión que con texto puro o LaTeX, todos los chatbots pueden descifrar imágenes. Esto significa que si se suben fotos con texto y fórmulas, incluso si están escritas a mano, los chatbots deberían poder procesarlas sin mayores problemas.

7. ¿Qué herramientas externas pueden complementar el uso de chatbots para trabajar con fórmulas matemáticas?

Existen utilidades que facilitan el trabajo con fórmulas. MDAITex es un programa que permite convertir los resultados proporcionados por los chatbots (en Markdown) a un formato compatible con procesadores de texto, invirtiendo el proceso de transcripción. EdiCuaTeX es un editor gráfico de fórmulas que permite crear expresiones en LaTeX y descargarlas como imagen, facilitando la creación de contenido matemático.

8. ¿Qué precauciones deben tomarse al usar chatbots para cálculos matemáticos?

Es crucial indicar a los chatbots (especialmente a Claude y ChatGPT) que realicen los cálculos mediante programación para asegurar la exactitud de los resultados. Además, para proporcionar documentos a los chatbots, se recomienda transcribirlos previamente a formato Markdown usando Gemini. Se desaconseja el uso de chatbots como Copilot o Perplexity para cálculos matemáticos, ya que sus resultados son propensos a errores y no pueden ejecutar programas internamente. Las capacidades mencionadas corresponden a las versiones gratuitas de los chatbots.

Notas

Las versiones de las que hablamos en este artículo son las gratuitas para cada uno de los chatbots, las que aparecen por defecto al abrir su enlace.

Este artículo tiene nivel 0 en el marco para la integración de la IA generativa en las tareas educativas. Excepto las FAQ y el pódcast que ha sido creado por NotebookLM.

Tomado de BILATERIA