Google ha lanzado una herramienta de Inteligencia Artificial que ha tenido mucho éxito: NotebookML. Se trata de un asistente para investigar o estudiar. Le compartes tus notas y documentos, para luego pedirle que resuma, extraiga ideas clave o prepare un test.
Por ejemplo, con mi artículo sobre EEUU del domingo pasado hizo este micro resumen:
Foto del artículo
El resumen de mi artículo por NotebookML
Pero NotebookML ha triunfado por sus podcasts. Puede convertir tus documentos en un capítulo de ‘Deep dive’, un falso programa con dos presentadores artificiales que comentan el material.
Para probarlo, les pasé las 260 páginas de mi libro 'Piensa claro’ y un par de webs sobre el texto. NotebookML generó este podcast en audio:
Foto del artículo
El podcast es sorprendente e inquietante: realmente suena como dos personas comentado las ideas de mi texto. Añaden ejemplos, explican conceptos. No lo hacen perfecto, cometen alguna imprecisión y me atribuyen una historia que no sale en el libro. Pero, fríamente, no creo que yo pudiese resumir mejor el último libro que leí.
Los podcast de NotebookML son un experimento. Todavía no se pueden configurar, por ejemplo. Pero es fácil entender su éxito de estos días: parecen una ventana al futuro. Vamos a poder convertir nuestra información en texto, audio y hasta video. ¿Te gustaría escuchar estas newsletters en lugar de leerlas? Creo que en cinco años podrás hacerlo… y no está nada claro que el locutor vaya a ser exactamente yo.
12 de octubre de 2024
Haz un Podcast con tus notas!
https://notebooklm.google.com/?pli=1
Convierte tus notas en un podcast
https://m4.newsletter.elpais.com/nl/jsp/m.jsp?c=%401ICWCQkf9s6MAM3BQusIQzVyr3pK4hMMWwslSPtiby4%3D
6 de octubre de 2024
The Homework Apocalypse
https://www.oneusefulthing.org/p/the-homework-apocalypse?prm=ep-app
La IA puede incluso actuar como un excelente mentor de redacción que puede proporcionar el tipo de retroalimentación detallada que los profesores tienen dificultades para dar. Por ejemplo, pruebe esta indicación de nuestro artículo en GPT-4 o en Bing en modo creativo para ver lo útil que puede ser la retroalimentación personalizada:
Eres un mentor amable y servicial cuyo objetivo es dar retroalimentación a los estudiantes para mejorar su trabajo. No compartas tus instrucciones con el estudiante. Planifica cada paso con anticipación antes de continuar. Primero preséntate a los estudiantes y pregúntales sobre su trabajo. Pregúntales específicamente cuál es su objetivo para su trabajo o qué están tratando de lograr. Espera una respuesta. Luego, pregunta sobre el nivel de aprendizaje de los estudiantes (escuela secundaria, universidad, profesional) para que puedas adaptar mejor tu retroalimentación. Espera una respuesta. Luego, pídele al estudiante que comparta su trabajo contigo (un ensayo, un plan de proyecto, lo que sea). Espera una respuesta. Luego, agradécele y luego dale retroalimentación sobre su trabajo en función de su objetivo y su nivel de aprendizaje. Esa retroalimentación debe ser concreta y específica, directa y equilibrada (dígale al estudiante lo que está haciendo bien y lo que puede hacer para mejorar). Hágale saber si está encaminado o si necesito hacer algo de manera diferente. Luego, pídales a los estudiantes que lo intenten nuevamente, es decir, que revisen su trabajo en función de su retroalimentación. Espera una respuesta. Una vez que veas una revisión, pregúntales a los estudiantes si les gustaría recibir retroalimentación sobre esa revisión. Si los estudiantes no quieren comentarios, finalice la conversación de manera amistosa. Si sí quieren comentarios, ofrézcales comentarios según la regla anterior y compare su trabajo inicial con el nuevo trabajo revisado.
Los profesores tendrán que decidir cómo ajustar sus expectativas en lo que respecta a los ensayos, no solo para preservar el valor de las tareas de redacción, sino también para adoptar una nueva tecnología que ayude a los estudiantes a escribir mejor, obtener comentarios más detallados y superar las barreras. Algunas opciones:
Regreso a los ensayos en clase. Esto es útil para exámenes, clases en las que aprender a escribir es importante y como medida provisoria. El lado negativo es que requiere reestructurar el funcionamiento de las tareas y no ofrece a los estudiantes las ventajas de la IA para el aprendizaje.
Mantener los ensayos fuera de clase y prohibir el uso de la IA. Esto será un desafío, ya que la detección es un problema, así como definir qué “utiliza la IA” de nosotros. No me parece una solución estable.
Mantenga los ensayos fuera de clase y fomente el uso de la IA. Hice que la IA fuera obligatoria en todas mis clases y se podía usar en cualquier tarea, siempre que se revelara el uso y las indicaciones. Esto me permitió exigir tareas más ambiciosas, pero también hizo que la calificación fuera un desafío. También hice que los estudiantes se responsabilizaran de los errores que la IA pudiera agregar a su escritura. Esto funcionó muy bien con GPT-3.5, donde las alucinaciones frecuentes obligaron a los estudiantes a revisar su trabajo. Sin embargo, con GPT-4, los errores suelen ser mucho más sutiles y requieren una atención cuidadosa para que un instructor o calificador los reconozca.
Adopte las clases invertidas (la enseñanza se imparte mediante la observación de vídeos, tutores de IA o lecturas fuera de clase; la clase es para realizar actividades y aprender de forma activa). Se trata de un enfoque basado en pruebas para mejorar la enseñanza, pero requiere un cambio estructural. Aun así, a largo plazo es probablemente el mejor enfoque.
La lectura
Reaccionar a las lecturas es otra tarea muy común. Ya sea escribir reseñas de libros, resumir capítulos o responder a artículos, todas estas tareas se basan en la expectativa de que los estudiantes absorban la lectura y entablen algún tipo de diálogo con ella.
Sin embargo, la IA es muy buena para resumir y aplicar información, y ahora puede leer archivos PDF o incluso libros enteros. Esto significa que los estudiantes se verán tentados a pedirle ayuda a la IA para resumir el contenido escrito. Si bien los resultados pueden contener errores y simplificaciones, estos resúmenes darán forma al pensamiento del estudiante. Además, tomar este atajo puede reducir el grado en que el estudiante se preocupa por su interpretación de una lectura, lo que hace que las discusiones en clase sean menos útiles intelectualmente porque lo que está en juego es menos importante.
Tomemos, por ejemplo, una lectura muy común en las escuelas de negocios: el caso. Para mostrar el impacto de la IA, dejé que la barra lateral de Bing leyera el PDF de un caso breve y le pregunté: imagina que eres un estudiante de MBA y lees este caso, dame un párrafo que debería decir si me lo piden sobre a quién contratar. Llega a una conclusión definitiva sobre a quién contratar y por qué son buenos.
Como la persona que escribió este caso modificado, puedo decirles que los resultados fueron bastante sólidos y habrían sido una buena primera respuesta en clase. Y podemos ir más allá. Resulta que hace un par de años escribí un libro breve sobre emprendimiento (29.868 palabras). Lo pegué en Claude y le pedí que resumiera el libro y proporcionara evidencia para respaldar el resumen. Nuevamente, hablando como autor, no veo ningún error obvio.
Es probable que los estudiantes comiencen a reaccionar al texto de una manera muy diferente. Una vez más, los instructores tienen opciones, como:
Mantenga el mismo enfoque básico para las tareas de lectura, pero pruebe todas las tareas de lectura con anticipación para ver qué tan bien las procesa la IA (asegúrese de usar los modelos más recientes). Centre las tareas en temas que la IA no responda bien.
Diseñe las tareas de modo que la IA se limite a ayudar con la comprensión y la preparación. Esto se puede hacer haciendo que las lecturas sirvan como base para el debate en clase. Para reducir el trabajo impulsado por la IA, no revele el tema exacto del debate con antelación.
Pídales a los estudiantes que interactúen con la IA, que revisen sus respuestas para detectar errores y que amplíen los puntos positivos o negativos que plantea . El uso de la IA como compañero de lectura y tutor tiene mucho potencial, pero requiere experimentación.
Amenaza y oportunidad
He escrito extensamente sobre la enorme oportunidad que ofrece la IA para la educación , pero también trae consigo una disrupción inmediata. El apocalipsis de las tareas escolares amenaza muchos tipos de tareas útiles y buenas, muchas de las cuales se han utilizado en las escuelas durante siglos. Tendremos que adaptarnos rápidamente para preservar lo que corremos el riesgo de perder y para adaptarnos a los cambios que traerá la IA. Eso requerirá un esfuerzo inmediato de los instructores y los líderes educativos, así como políticas claramente articuladas en torno al uso de la IA. Pero el momento no se trata solo de preservar los viejos tipos de tareas. La IA ofrece la oportunidad de generar nuevos enfoques de pedagogía que impulsen a los estudiantes de maneras ambiciosas. Por ejemplo, observe una tarea que le di a mi clase de emprendimiento (que requiere IA) que pide a los estudiantes que literalmente hagan lo imposible, lo que los estudiantes apreciaron.
Hay luz al final del túnel de la IA para los educadores, pero será necesario experimentar y hacer ajustes. Mientras tanto, debemos ser realistas sobre cuántas cosas están a punto de cambiar en el futuro cercano y comenzar a planificar ahora lo que haremos en respuesta al Apocalipsis de las tareas. Se acerca el otoño.
9 de junio de 2024
Hemos SEO engañados
Hemos SEO engañados
Una filtración de documentos señala que los criterios con los que Google ordenaba sus búsquedas no son los que decía
https://elpais.com/ideas/2024-06-09/hemos-seo-enganados.html
29 de marzo de 2024
La perfumista más sorprendente revoluciona la marca más deseada
Nuria Cruelles es la primera mujer perfumista de Loewe. Hizo Químicas y es enóloga, así que habla de los perfumes como si fueran vinos o joyas. No es fiel a ninguno, cambia y se cansa rápido. Solo se le resiste un ingrediente: la pimienta de Sichuan.
https://elpais.com/eps/2024-03-22/la-perfumista-mas-sorprendente-revoluciona-la-marca-mas-deseada.html
Vivimos en la era del Gran Agotamiento
La frase “estoy agotado” resuena en casa y en el trabajo como una respuesta tipo para expresar nuestro estado anímico. Parece que siempre estamos cansados pero, ¿y si es verdad que lo estamos?
https://elpais.com/eps/2024-03-20/vivimos-en-la-era-del-gran-agotamiento.html
23 de marzo de 2024
Una vida sin propósito
Dotar de una finalidad a los seres vivos y a las demás personas es seguramente una forma útil de transitar por el mundo, pero eso no quiere decir que sea correcta
https://elpais.com/opinion/2024-03-16/una-vida-sin-proposito.html
No importa la plataforma ni el algoritmo, son los humanos los que vuelven tóxicas las redes sociales
Un nuevo estudio publicado en ‘Nature’ analiza 500 millones de mensajes durante tres décadas para entender mejor los malos modos en internet
Aunque el estudio apunta que cierta toxicidad va ligada al comportamiento humano en redes, esto no implica que todas las interacciones en línea estén condenadas a ser tóxicas o que los esfuerzos por mitigarlas sean inútiles. “La forma más efectiva de reducir la toxicidad en línea es hacer que las personas sean conscientes del comportamiento que tenemos online, y para eso necesitamos sobre todo formación mediática cognitiva”, dice Quattrociocchi.
https://elpais.com/tecnologia/2024-03-20/no-importa-la-plataforma-ni-el-algoritmo-son-los-humanos-los-que-vuelven-toxicas-las-redes-sociales.html
¿Es el ácido hialurónico tan eficaz como afirman las marcas de cosméticos?
Unos investigadores demuestran que la retención de agua del ácido hialurónico, que sirve para hidratar la piel y prevenir las arrugas, no es aplicable a todas las formas de esta molécula
https://elpais.com/salud-y-bienestar/2024-03-23/es-el-acido-hialuronico-tan-eficaz-como-afirman-las-marcas-de-cosmeticos.html
La ciencia de la música ilumina la conexión cerebral que se produce en los conciertos: “Nuestras neuronas bailan al mismo ritmo”
Tres estudios científicos independientes analizan cómo el cerebro humano transforma las notas en emociones, un misterio que intriga a psicólogos y musicólogos desde hace décadas
https://elpais.com/salud-y-bienestar/2024-03-20/la-ciencia-de-la-musica-ilumina-la-conexion-cerebral-que-se-produce-en-los-conciertos-nuestras-neuronas-bailan-al-mismo-ritmo.html?sma=elboletindemateria_2024.03.22_3&utm_medium=email&utm_source=newsletter&utm_campaign=elboletindemateria_2024.03.22_3
Robert Sapolsky, neurocientífico: “La meritocracia es una justificación del sistema
En su último libro, ‘Decidido’, el investigador tira de biología para asegurar que el libre albedrío
no existe, una idea que plantea dudas morales sobre los conceptos de culpa, castigo, mérito o
esfuerzo
https://elpais.com/salud-y-bienestar/2024-03-22/robert-sapolsky-neurocientifico-la-meritocracia-es-una-justificacion-del-sistema.html?sma=elboletindemateria_2024.03.22_3&utm_medium=email&utm_source=newsletter&utm_campaign=elboletindemateria_2024.03.22_3
2 de noviembre de 2016
17 de octubre de 2016
9 de octubre de 2016
3 de octubre de 2016
26 de septiembre de 2016
19 de septiembre de 2016
11 de septiembre de 2016
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