Presentación TFM
Adrián Fariñas Jiménez
Created on September 28, 2024
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Transcript
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.
- 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.