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TRABAJO FIN DE MÁSTERINTEGRACIÓN DE CHATGPTen una metodologíade aprendizaje invertido

UNED. MÁSTER EN FORMACIÓN DEL PROFESORADO

Autor: Fariñas Jiménez, Adrián SantiagoTutor: Cigarrán Recuero, Juan Manuel

Septiembre 2024

TABLA DECONTENIDO

04.EL MENTOR DE JAVA

01.introducción

05.DESAFÍOS

03.CHATGPT EN LA ENSEÑANZA

08.CONCLUSIONES

07.RESULTADOS

06.DEMO

02.APRENDIZAJE INVERTIDO

INTRODUCCIÓN

01

01. INTRODUCCIÓN

MOTIVACIÓN

El aprendizaje de un lenguaje de programaciónrequiere una práctica y un feedback constantes.Sin embargo, las clases tradicionales ofrecenuna atención personalizada limitada.La enseñanza de la programación, por tanto,debe adaptarse a un entornocada vez más digitalizado.

01. introducción

OBJETIVO PRINCIPAL

Mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje del módulo profesional 0485, Programación, de grado superior, utilizando una inteligencia artificial generativa.

objetivos adicionales

  • Explorar las opciones de configuración de ChatGPT y su potencial educativo.
  • Enseñar a ChatGPT a resolver tareas específicas.
  • Integrar ChatGPT en una metodología educativa estructurada.
  • Evaluar la efectividad del enfoque.

Se utilizará ChatGPT como IA generativa porque:a) permite personalizar el aprendizaje;b) ofrece retroalimentación inmediata;c) facilita la enseñanza autónoma;d) automatiza tareas rutinarias;e) optimiza la labor docente; yf) goza de una amplia aceptación.

JUSTIFICACIÓN

01. INTRODUCCIÓN

APRENDIZAJE INVERTIDO

02

QUÉ ES

Es una metodología de enseñanza que invierte el proceso de aprendizaje tradicional.

CARACTERÍSTICAS

  • La teoría se estudia fuera del aula.
  • Las clases se enfocan a actividades prácticas y colaborativas.

02. APRENDIZAJE INVERTIDO

02. APRENDIZAJE INVERTIDO

ROLES EN EL APRENDIZAJE INVERTIDO

docente

Facilita el aprendizaje y guía actividades interactivas.

ESTUDIANTE

Asume un rol activo, gracias al estudio previo de la materia en casa.

EFECTIVIDAD

El tiempo de clase en el aula se aprovecha más.

02. APRENDIZAJE INVERTIDO

VENTAJAS EN EL APRENDIZAJE INVERTIDO

AUTONOMÍA

El/la estudiante aprende a gestionar su tiempo y ritmo de estudio.

APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO

Se mejora la retención de conceptos estudiados en casa, al ponerlos en práctica en clase.

PARTICIPACIÓN

El trabajo en equipo y el debate durante las clases favorecen la participación.

CHATGPT EN LA ENSEÑANZA

03

03. chatgpt en la enseñanza

QUÉ ES

ChatGPT, de OpenAI, es un modelo de inteligencia artificial generativa que interactúa de manera conversacional.

USO EN EDUCACIÓN

Se puede emplear como asistente virtual para resolver dudas y corregir ejercicios de forma inmediata, sin intervención del docente.

03. chatgpt en la enseñanza

¿POR QUÉ CHATGPT?

ACEPTACIÓN

Ha logrado una rápida penetración en la comunidad educativa, sobre todo entre el estudiantado.

BOTS PERSONALIZADOS

Permite crear otros "GPT" especializados en la resolución de tareas concretas.

INICIADORES DE CONVERSACIÓN

Establecen el contexto y guían la conversación hacia temas específicos del GPT.

03. chatgpt en la enseñanza

CARACTERÍSTICAS

FEEDBACK INMEDIATO

Análisis y correcciones de código inmediatas y detalladas.

FEEDBACK SEGÚN NIVEL

Desde proponer ejercicios sencillos, a proponer ejercicios complejos y sugerir optimizaciones de código.

conocimiento previo

Reduce la cantidad de respuestas incorrectas o irrelevantes; y también ayuda a reducir sesgos.

EL MENTOR DE JAVA

04

IMPLEMENTACIÓN

04. EL MENTOR DE JAVA

Adquisición del plan Plus de ChatGPT por 20$/mes.

Configuración del nuevo GPT empleando un prompt.

Conocimiento previo: temario del módulo profesional; y principios SOLID y clean code.

Iniciadores de conversación.

paso 4

El ciclo de ejercicios y retroalimentación continúa hasta que el Mentor considera que el/la estudiante ha alcanzado los resultados de aprendizaje.

PASO 3

El Mentor analiza el código de la respuesta del/de la estudiante y le ofrece retroalimentación.

PASO 2

Comienza el ciclo de ejercicios adaptados al nivel del/de la estudiante.

PASO 1

El Mentor realiza un test inicial para medir el conocimiento previo del/de la estudiante en el tema seleccionado.

04. EL MENTOR DE JAVA

DESAFÍOS

05

'Las respuestas automatizadas pueden disminuir la motivación y comprensión profunda'. Zhu y col. (2021)

05. DESAFÍOS

HACKING CONDUCTUAL

Como en todo modelo de lenguaje, se podría modificar el comportamiento del Mentor de Java para que se saliera de lo esperado.

OTROS GPT PARA "COPIAR"

Obtener la solución a ejercicios propuestos por el GPT a partir de otros GPT evidenciaría falta de autenticidad en el aprendizaje.

05. DESAFÍOS

COSTE DE IMPLANTACIÓN

Disponer del Mentor de Java para un grupo de 19 estudiantes durante un curso completo costaría más de 4.000$.

FIABILIDAD

En general, los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje pueden generar respuestas inexactas o incorrectas.

05. DESAFÍOS

EJERCICIOS REPETITIVOS

Los modelos tienden a seguir patrones predefinidos en lugar de adaptarse de forma dinámica a las necesidades de cada estudiante.

...Y POCO EXIGENTES

La base de conocimientos previos debería incorporar un banco de ejercicios de ejemplo, así como varias capas de evaluación.

'Los motores de IA deben ser transparentes en las actualizaciones y los cambios introducidos'. García y col. (2021)

05. DESAFÍOS

IGNORA CONOCIMIENTO PREVIO

El documento solid-cc.txt de la base de conocimientos previos del Mentor de Java apenas aporta nada a su comportamiento.

COMPORTAMIENTO CAMBIANTE

El Mentor de Java, tras unos días de inactividad, comenzó las conversaciones nuevas con una presentación del contenido del tema antes de iniciar el test.

DEMO

06

06. DEMO

RESULTADOS

07

EVALUACIÓN

Comparación de calificaciones, análisis estadístico y encuestas de percepción.

07. RESULTADOS

DISEÑO EXPERIMENTAL CON DOS GRUPOS

OBJETIVO

Evaluar impacto en un entorno de aprendizaje invertido frente a una metodología tradicional.

CONTENIDOS

Ambos grupos siguen la misma programación de contenidos.

DOS GRUPOS SEPARADOS

10 estudiantes por grupo. Grupo de control (enseñanza tradicional) y grupo experimental (aprendizaje invertido con el Mentor de Java).

OBJETIVO

Evaluar impacto en un entorno de aprendizaje invertido frente a una metodología tradicional.

EVALUACIÓN

Series cronológicas: seguimiento del progreso académico y análisis de la frecuencia de uso del Mentor de Java.

07. RESULTADOS

DISEÑO CUASI-EXPERIMENTAL EN UN ENTORNO REAL

ENCUESTAS PERIÓDICAS

Para medir la satisfacción y facilidad de integración del Mentor de Java.

UN ÚNICO GRUPO

No hay grupo de control. Un único grupo con aprendizaje invertido que utiliza el Mentor de Java durante el curso.

Debilidades

Amenazas

Fortalezas

Oportunidades

ANÁLISIS DAFO/FODA

07. RESULTADOS

CONCLUSIONES

08

Propuesta renovadora y disruptiva que busca transformar la enseñanza mediante una tecnología revolucionaria.

08. CONCLusionES

OBJETIVOS ALCANZADOS

Se ha:

  • propuesto una mejora del proceso de e-a del módulo profesional 0485, utilizando una IA generativa;
  • explorado las opciones de configuración de ChatGPT y su potencial educativo;
  • enseñado a ChatGPT a resolver tareas específicas; e
  • integrado ChatGPT en una metodología educativa estructurada.

08. CONCLusionES

TRABAJO FUTURO

Prioritario:

  • Desarrollar la investigación para valorar el impacto real y la validez de la propuesta.
Líneas de trabajo futuras:
  • Evolucionar el Mentor de Java para evaluar la calidad del código y definir niveles de dificultad de los ejercicios.
  • Crear GPT adicionales para integrar varios módulos profesionales.
  • Explorar el uso de la API de OpenAI para la creación de un sistema que guarde el progreso de cada estudiante y se integre con LMS.

gRACIAS POR SU ATENCIÓN

¿ALGUNA PREGUNTA?