{"id":146,"date":"2024-02-28T21:42:19","date_gmt":"2024-02-28T21:42:19","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/chapter\/generative-ai-for-the-classroom-part-ii\/"},"modified":"2025-06-25T18:08:04","modified_gmt":"2025-06-25T18:08:04","slug":"generative-ai-for-the-classroom-part-ii","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/chapter\/generative-ai-for-the-classroom-part-ii\/","title":{"raw":"IAG para el Aula -Parte 2","rendered":"IAG para el Aula -Parte 2"},"content":{"raw":"<h3 style=\"text-align: left\">Algunas ideas para actividades usando IAG<\/h3>\r\n<h3 style=\"text-align: left\">1. Utilizar IAG para la planificaci\u00f3n y dise\u00f1o de cursos y lecciones<\/h3>\r\n<p class=\"no-indent\">\u00bfTe gustar\u00eda obtener nuevas ideas sobre c\u00f3mo redise\u00f1ar algunos de tus cursos, introducir nuevos temas, actividades para incluir y una r\u00fabrica sobre c\u00f3mo evaluar los resultados de estas actividades<sup>1,2<\/sup>? \u00bfTe gustar\u00eda probar un nuevo enfoque pedag\u00f3gico, utilizando nueva tecnolog\u00eda y materiales<sup>3<\/sup>? Los chatbots podr\u00edan ayudar potencialmente con todo lo anterior. Podr\u00edas dirigir el software para escribir el primer borrador de los planes de lecci\u00f3n, objetivos de aprendizaje, instrucciones para actividades, proyectos y experimentos cient\u00edficos y preguntas para discusi\u00f3n<sup>4<\/sup>.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Consejo:<\/strong> es una buena idea especificar de antemano qu\u00e9 temas y enfoques cubrir y qu\u00e9 lograr\u00e1 el curso o la lecci\u00f3n -si es un concepto o un procedimiento lo que est\u00e1s apuntando y qu\u00e9 tipo de ense\u00f1anza quieres aplicar<sup>2<\/sup>.<\/p>\r\n\r\n<div class=\"textbox textbox--examples\"><header class=\"textbox__header\">\r\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n<div class=\"textbox__content\">\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup><\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear una unidad de ense\u00f1anza<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> crear una unidad de ense\u00f1anza utilizando el modelo de las 5Es que sea desafiante para estudiantes que tienen un fuerte entendimiento de las fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables a nivel de s\u00e9ptimo a\u00f1o. Tambi\u00e9n proporcionar apoyo y andamiaje para estudiantes que est\u00e1n teniendo dificultades con el material.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> como punto de partida, el autor encontr\u00f3 \u00fatil la respuesta de ChatGPT. Tuvo que ser ajustada para atender las necesidades de los estudiantes, el curr\u00edculo y para acceder a recursos. Sugiere que los educadores deber\u00edan eliminar partes no \u00fatiles y construir sobre partes que s\u00ed lo son. Aunque la salida necesita refinamiento, sospecha que muchos profesores la encontrar\u00e1n \u00fatil, especialmente aquellos que est\u00e1n comenzando sus carreras, ya que pueden no haber construido aun recursos extensos.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\">\"<em>Me impresion\u00f3 particularmente su capacidad para generar una unidad de ciencia sustentada por el modelo de las 5Es, aunque parte de la salida parec\u00eda un poco gen\u00e9rica y necesitaba m\u00e1s refinamiento<\/em><em>.<\/em>\"<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<h3 style=\"text-align: left\">2. Utilizar IAG para preparar contenido atractivo, multimodal e inclusivo sobre un tema<\/h3>\r\nPodr\u00edas usar una aplicaci\u00f3n de IAG para:\r\n<ul>\r\n \t<li>Agregar contenido relacionado con fen\u00f3menos locales, lenguaje y cultura;<\/li>\r\n \t<li>Insertar im\u00e1genes y videos explicativos y atractivos<sup>3<\/sup>;<\/li>\r\n \t<li>Crear e incluir historias que refuercen el contenido textual;<\/li>\r\n \t<li>Construir mapas conceptuales;<\/li>\r\n \t<li>Resaltar, parafrasear y resumir porciones relevantes de la lecci\u00f3n, y aclarar el vocabulario<sup>6<\/sup>;<\/li>\r\n \t<li>Hacer que las matem\u00e1ticas y la ciencia sean menos abstractas mostrando simulaciones e incluyendo ejemplos de otras materias. Esto tambi\u00e9n podr\u00eda usarse en la educaci\u00f3n artesanal donde la visualizaci\u00f3n puede ayudar con el desarrollo y exploraci\u00f3n de ideas<sup>7<\/sup>;<\/li>\r\n \t<li>Proporcionar traducciones para ayudar a los estudiantes que usan lenguas minoritarias<sup>2<\/sup>.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Consejo:<\/strong> Midjourney y otras herramientas de creaci\u00f3n de im\u00e1genes a menudo tienen foros dedicados donde la gente publica su trabajo, consejos, prompts y sugerencias para la creaci\u00f3n de prompts<sup>7<\/sup>. Son \u00fatiles para los profesores que est\u00e1n comenzando a explorar esta tecnolog\u00eda.<\/p>\r\n\r\n<h3 style=\"text-align: left\">3. Utilizar IAG para crear ejemplos, ejercicios de pr\u00e1ctica y cuestionarios<\/h3>\r\n<p class=\"no no-indent\">La IAG puede:<\/p>\r\n\r\n<ul>\r\n \t<li>Generar tablas y otras formas de datos para usar en ejemplos y ejercicios;<\/li>\r\n \t<li>Crear ejercicios de pr\u00e1ctica y soluciones, especialmente para reforzar habilidades fundamentales y componentes de bajo conocimiento<sup>8<\/sup>. Estos pueden servir como referencia para estudiantes que tienen dificultades para resolver problemas de asignaciones<sup>9<\/sup>;<\/li>\r\n \t<li>Generar explicaciones para soluciones. Esto parece funcionar bien, especialmente para generar explicaciones de c\u00f3digos de programaci\u00f3n<sup>9<\/sup>;<\/li>\r\n \t<li>Generar m\u00faltiples soluciones para el mismo problema en matem\u00e1ticas o en programaci\u00f3n. Esto ayuda a los estudiantes a aprender diferentes enfoques y perspectivas, y a analizar diferentes m\u00e9todos, sus ventajas y desventajas<sup>9<\/sup>. Esto incluso podr\u00eda ayudar cuando las soluciones proporcionadas son incorrectas y cuando est\u00e1n claramente marcadas como tales.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<div class=\"textbox textbox--examples\"><header class=\"textbox__header\">\r\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n<div class=\"textbox__content\">\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup>.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear un cuestionario.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> generar un cuestionario sobre el concepto de fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables a nivel de s\u00e9ptimo a\u00f1o e incluir clave de respuestas.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> el autor encontr\u00f3 que las preguntas de opci\u00f3n m\u00faltiple generadas por ChatGPT evaluaban la comprensi\u00f3n de los estudiantes sobre el tema. Dijo, \"los educadores necesitan evaluar cr\u00edticamente cualquier recurso... La experiencia y comprensi\u00f3n de sus estudiantes de los profesores siguen siendo clave para tomar decisiones pedag\u00f3gicas s\u00f3lidas.\"<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<div class=\"textbox textbox--examples\"><header class=\"textbox__header\">\r\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n<div class=\"textbox__content\">\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup>.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear una r\u00fabrica para calificar.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado: <\/strong>crear una r\u00fabrica que los estudiantes de s\u00e9ptimo a\u00f1o puedan usar para autoevaluar su aprendizaje sobre fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables (con la solicitud de seguimiento: hacer que esta r\u00fabrica sea m\u00e1s f\u00e1cil de copiar a Word en un formato ordenado).<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Salida:<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n[caption id=\"attachment_143\" align=\"aligncenter\" width=\"1024\"]<img class=\"size-large wp-image-143\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-1024x362.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"362\" \/> Salida de r\u00fabrica generada por ChatGPT, de examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa[\/caption]\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> el autor encontr\u00f3 que ChatGPT fue capaz de crear una r\u00fabrica con sus propios criterios: comprensi\u00f3n, investigaci\u00f3n, pensamiento cr\u00edtico y participaci\u00f3n. Los niveles estaban marcados para cada uno, pero los indicadores eran demasiado vagos para cada criterio.<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<div class=\"textbox textbox--examples\"><header class=\"textbox__header\">\r\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\r\n\r\n<\/header>\r\n<div class=\"textbox__content\">\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> los robots est\u00e1n llegando: explorando las implicaciones de OpenAI Codex en la programaci\u00f3n introductoria<sup>10<\/sup>.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> generar m\u00faltiples soluciones para una pregunta.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> Codex (Codex puede generar c\u00f3digo en varios lenguajes de programaci\u00f3n en respuesta a prompts).<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> descripci\u00f3n del problema como se encuentra en varias fuentes y preguntas de examen sobre escritura de c\u00f3digo, como se da a los estudiantes.<\/p>\r\n<p class=\"no-indent\"><strong>Salida<\/strong>:<\/p>\r\n\r\n\r\n[caption id=\"attachment_546\" align=\"aligncenter\" width=\"321\"]<img class=\" wp-image-546\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-result.png\" alt=\"\" width=\"321\" height=\"282\" \/> Puntuaciones de estudiantes en ex\u00e1menes supervisados (Prueba 1 y Prueba 2), con el rendimiento de Codex(marcado como asterisco rojo), de <em>Los Robots Est\u00e1n Llegando: Explorando las Implicaciones de OpenAI Codex en la Programaci\u00f3n Introductoria<\/em>[\/caption]\r\n\r\n<strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> los autores encontraron que Codex dio una gama de diferentes c\u00f3digos al mismo prompt, \"favoreciendo en \u00faltima instancia los m\u00e9todos esperados para cada respuesta\".\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<h3 style=\"text-align: left\">4 Aumentando la accesibilidad<\/h3>\r\n<p class=\"no-indent\">Como ejemplo final, te instamos encarecidamente a explorar la IAG para aumentar la accesibilidad para estudiantes con ciertas discapacidades f\u00edsicas o de aprendizaje, especialmente aquellos con discapacidades auditivas o visuales. La IAG puede proporcionar subt\u00edtulos, leyendas y descripciones de audio. Seg\u00fan la <em>Orientaci\u00f3n para la IAG en educaci\u00f3n e investigaci\u00f3n<\/em> de la Unesco, \"los modelos de GenAI tambi\u00e9n pueden convertir texto en voz y voz en texto, para permitir que las personas con discapacidades visuales, auditivas o del habla accedan al contenido, hagan preguntas y se comuniquen con sus compa\u00f1eros\"<sup>2<\/sup>. Tambi\u00e9n puede ayudarte a verificar que el contenido que creas sea inclusivo y accesible<sup>4<\/sup>.<\/p>\r\n\r\n<h3 style=\"text-align: left\">Cuestionando la salida<\/h3>\r\n<p class=\"no-indent\">Si decides usar IAG, tienes que estar atento a sus fallos y deficiencias y estar listo para corregirlos. Estos incluyen:<\/p>\r\n\r\n<ul>\r\n \t<li style=\"text-align: justify\">Inexactitudes en el contenido: el modelo de lenguaje no es un banco de conocimiento o un motor de b\u00fasqueda. Incluso los modelos m\u00e1s recientes alucinan hechos y citan fuentes ficticias. Los errores se acumulan, especialmente cuando se usan modelos de lenguaje para matem\u00e1ticas y razonamiento cuantitativo. Incluso cuando se ajustan espec\u00edficamente para estas materias, el modelo puede producir respuestas incorrectas, errores de c\u00e1lculo y alucinar \"hechos matem\u00e1ticos\"<sup>11<\/sup>. Incluso la programaci\u00f3n podr\u00eda ser complicada, porque el c\u00f3digo generado puede tener sintaxis incorrecta y problemas de seguridad<sup>9<\/sup>.<\/li>\r\n \t<li style=\"text-align: justify\">Sesgos que se introducen porque, entre otras cosas, los datos con los que se entrenaron estos modelos estaban llenos de ellos. Incluso EdGPT, que est\u00e1 corregido para esto, todav\u00eda podr\u00eda contener algunos de ellos<sup>2<\/sup>.<\/li>\r\n \t<li style=\"text-align: justify\">Rendimiento que puede variar mucho con el prompt utilizado, el historial del usuario y, a veces, sin raz\u00f3n alguna.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n[caption id=\"attachment_924\" align=\"aligncenter\" width=\"591\"]<img class=\"wp-image-924\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-1024x724.jpg\" alt=\"\" width=\"591\" height=\"418\" \/> Imagen La salida generada, adaptada de AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab (2022). Traducci\u00f3n Rodriguez Enr\u00edquez del texto incluido en la imagen. Fuente: AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab. Licencia: CC\u202fBY\u2011SA\u202f4.0. <a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/\">https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/<\/a>[\/caption]\r\n<p class=\"no-indent\">Mientras que la IAG puede reducir la carga de trabajo del profesor y ayudar con ciertas tareas, se basa en modelos estad\u00edsticos que han sido construidos a partir de enormes cantidades de datos en l\u00ednea. Estos datos no pueden reemplazar al mundo real, sus contextos y relaciones. ChatGPT no puede proporcionar contexto o explicar qu\u00e9 est\u00e1 afectando la vida diaria de un estudiante<sup>4<\/sup>. No puede proporcionar nuevas ideas o soluciones a desaf\u00edos del mundo real<sup>2<\/sup>.<\/p>\r\n<p class=\"indent\">Finalmente, su rendimiento no se acerca a las capacidades de la mente humana, especialmente lo que puede entender y hacer con datos limitados. El \"defecto m\u00e1s profundo de la IAG es la ausencia de la capacidad m\u00e1s cr\u00edtica de cualquier inteligencia: decir no solo lo que es el caso, lo que fue el caso y lo que ser\u00e1 el caso \u2013eso es descripci\u00f3n y predicci\u00f3n\u2013 sino tambi\u00e9n lo que no es el caso y lo que podr\u00eda y no podr\u00eda ser el caso<sup>12<\/sup>.\"<\/p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n<hr \/>\r\n\r\n<ol>\r\n \t<li data-start=\"154\" data-end=\"441\">\r\n<p data-start=\"157\" data-end=\"441\"><strong data-start=\"157\" data-end=\"255\">Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., &amp; Agyemang, B.<\/strong> (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. <em data-start=\"360\" data-end=\"393\">Smart Learning Environments, 10<\/em>, 15. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40561-023-00237-x\">https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40561-023-00237-x<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"443\" data-end=\"595\">\r\n<p data-start=\"446\" data-end=\"595\"><strong data-start=\"446\" data-end=\"472\">Holmes, W., &amp; Miao, F.<\/strong> (2023). <em data-start=\"481\" data-end=\"535\">Guidance for generative AI in education and research<\/em>. UNESCO. <a class=\"\" href=\"https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000386946\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"545\" data-end=\"595\">https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000386946<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"597\" data-end=\"793\">\r\n<p data-start=\"600\" data-end=\"793\"><strong data-start=\"600\" data-end=\"644\">Kika, E., Se\u00dfler, K., Schmid, U., et al.<\/strong> (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. <em data-start=\"743\" data-end=\"752\">EdArXiv<\/em>. <a href=\"https:\/\/osf.io\/preprints\/edarxiv\/5er8f\/\">https:\/\/osf.io\/preprints\/edarxiv\/5er8f\/<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"795\" data-end=\"1125\">\r\n<p data-start=\"798\" data-end=\"1125\"><strong data-start=\"798\" data-end=\"836\">Trust, T., Whalen, J., &amp; Mouza, C.<\/strong> (2023). Editorial: ChatGPT: Challenges, opportunities, and implications for teacher education. <em data-start=\"932\" data-end=\"993\">Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 23<\/em>(1). <a href=\"https:\/\/citejournal.org\/volume-23\/issue-1-23\/editorial\/chatgpt-challenges-opportunities-and-implications-for-teacher-education\/\">https:\/\/citejournal.org\/volume-23\/issue-1-23\/editorial\/chatgpt-challenges-opportunities-and-implications-for-teacher-education\/<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"1127\" data-end=\"1355\">\r\n<p data-start=\"1130\" data-end=\"1355\"><strong data-start=\"1130\" data-end=\"1144\">Cooper, G.<\/strong> (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. <em data-start=\"1253\" data-end=\"1302\">Journal of Science Education and Technology, 32<\/em>, 444\u2013452. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10956-023-10017-8\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10956-023-10017-8<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"1357\" data-end=\"1529\">\r\n<p data-start=\"1360\" data-end=\"1529\"><strong data-start=\"1360\" data-end=\"1403\">Kohnke, L., Moorhouse, B. L., &amp; Zou, D.<\/strong> (2023). ChatGPT for language teaching and learning. <em data-start=\"1456\" data-end=\"1474\">RELC Journal, 54<\/em>(2), 537\u2013550. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/00336882231177297\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/00336882231177297<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"1531\" data-end=\"1751\">\r\n<p data-start=\"1534\" data-end=\"1751\"><strong data-start=\"1534\" data-end=\"1565\">Vartiainen, H., &amp; Tedre, M.<\/strong> (2023). Using artificial intelligence in craft education: Crafting with text-to-image generative models. <em data-start=\"1671\" data-end=\"1695\">Digital Creativity, 34<\/em>(1), 1\u201321. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/14626268.2023.2182158\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/14626268.2023.2182158<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"1753\" data-end=\"2086\">\r\n<p data-start=\"1756\" data-end=\"2086\"><strong data-start=\"1756\" data-end=\"1826\">Bhat, S., Shenoy, A., Subramanian, K., Prabhu, M., &amp; Sheshadri, A.<\/strong> (2022). Towards automated generation and evaluation of questions in educational domains. En <em data-start=\"1919\" data-end=\"1996\">Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining<\/em> (pp.\u202f701\u2013704). <a href=\"https:\/\/educationaldatamining.org\/EDM2022\/proceedings\/EDM2022_paper_70.pdf\">https:\/\/educationaldatamining.org\/EDM2022\/proceedings\/EDM2022_paper_70.pdf<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"2088\" data-end=\"2460\">\r\n<p data-start=\"2091\" data-end=\"2460\"><strong data-start=\"2091\" data-end=\"2142\">Becker, B., Aiken, B., Bruner, C., &amp; Turner, L.<\/strong> (2023). Programming is hard \u2013 or at least it used to be: Educational opportunities and challenges of AI code generation. En <em data-start=\"2267\" data-end=\"2360\">Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE 2023)<\/em> (Vol. 1, pp.\u202f500\u2013506). Association for Computing Machinery. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3545945.3569840<\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"2462\" data-end=\"2823\">\r\n<p data-start=\"2466\" data-end=\"2823\"><strong data-start=\"2466\" data-end=\"2547\">Finnie-Ansley, J., Denny, P., Becker, B. A., Luxton-Reilly, A., &amp; Tempero, E.<\/strong> (2022). The robots are coming: Exploring the implications of OpenAI Codex on introductory programming. En <em data-start=\"2654\" data-end=\"2733\">Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference (ACE \u201922)<\/em> (pp. 10\u201319). Association for Computing Machinery. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3511861.3511863<\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"2825\" data-end=\"2993\">\r\n<p data-start=\"2829\" data-end=\"2993\"><strong data-start=\"2829\" data-end=\"2881\">Lewkowycz, A., Andreassen, A., Dohan, D., et al.<\/strong> (2022). Solving quantitative reasoning problems with language models. <em data-start=\"2952\" data-end=\"2959\">arXiv<\/em>. <a class=\"\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.14858\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"2961\" data-end=\"2993\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.14858<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t<li data-start=\"2995\" data-end=\"3198\">\r\n<p data-start=\"2999\" data-end=\"3198\"><strong data-start=\"2999\" data-end=\"3043\">Chomsky, N., Roberts, I., &amp; Watumull, J.<\/strong> (2023, March 8). Noam Chomsky: The false promise of ChatGPT. <em data-start=\"3105\" data-end=\"3125\">The New York Times<\/em>. <a class=\"\" href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2023\/03\/08\/opinion\/noam-chomsky-chatgpt-ai.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"3127\" data-end=\"3198\">https:\/\/www.nytimes.com\/2023\/03\/08\/opinion\/noam-chomsky-chatgpt-ai.html<\/a><\/p>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>","rendered":"<h3 style=\"text-align: left\">Algunas ideas para actividades usando IAG<\/h3>\n<h3 style=\"text-align: left\">1. Utilizar IAG para la planificaci\u00f3n y dise\u00f1o de cursos y lecciones<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">\u00bfTe gustar\u00eda obtener nuevas ideas sobre c\u00f3mo redise\u00f1ar algunos de tus cursos, introducir nuevos temas, actividades para incluir y una r\u00fabrica sobre c\u00f3mo evaluar los resultados de estas actividades<sup>1,2<\/sup>? \u00bfTe gustar\u00eda probar un nuevo enfoque pedag\u00f3gico, utilizando nueva tecnolog\u00eda y materiales<sup>3<\/sup>? Los chatbots podr\u00edan ayudar potencialmente con todo lo anterior. Podr\u00edas dirigir el software para escribir el primer borrador de los planes de lecci\u00f3n, objetivos de aprendizaje, instrucciones para actividades, proyectos y experimentos cient\u00edficos y preguntas para discusi\u00f3n<sup>4<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Consejo:<\/strong> es una buena idea especificar de antemano qu\u00e9 temas y enfoques cubrir y qu\u00e9 lograr\u00e1 el curso o la lecci\u00f3n -si es un concepto o un procedimiento lo que est\u00e1s apuntando y qu\u00e9 tipo de ense\u00f1anza quieres aplicar<sup>2<\/sup>.<\/p>\n<div class=\"textbox textbox--examples\">\n<header class=\"textbox__header\">\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\n<\/header>\n<div class=\"textbox__content\">\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup><\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear una unidad de ense\u00f1anza<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> crear una unidad de ense\u00f1anza utilizando el modelo de las 5Es que sea desafiante para estudiantes que tienen un fuerte entendimiento de las fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables a nivel de s\u00e9ptimo a\u00f1o. Tambi\u00e9n proporcionar apoyo y andamiaje para estudiantes que est\u00e1n teniendo dificultades con el material.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> como punto de partida, el autor encontr\u00f3 \u00fatil la respuesta de ChatGPT. Tuvo que ser ajustada para atender las necesidades de los estudiantes, el curr\u00edculo y para acceder a recursos. Sugiere que los educadores deber\u00edan eliminar partes no \u00fatiles y construir sobre partes que s\u00ed lo son. Aunque la salida necesita refinamiento, sospecha que muchos profesores la encontrar\u00e1n \u00fatil, especialmente aquellos que est\u00e1n comenzando sus carreras, ya que pueden no haber construido aun recursos extensos.<\/p>\n<p class=\"no-indent\">\u00ab<em>Me impresion\u00f3 particularmente su capacidad para generar una unidad de ciencia sustentada por el modelo de las 5Es, aunque parte de la salida parec\u00eda un poco gen\u00e9rica y necesitaba m\u00e1s refinamiento<\/em><em>.<\/em>\u00ab<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3 style=\"text-align: left\">2. Utilizar IAG para preparar contenido atractivo, multimodal e inclusivo sobre un tema<\/h3>\n<p>Podr\u00edas usar una aplicaci\u00f3n de IAG para:<\/p>\n<ul>\n<li>Agregar contenido relacionado con fen\u00f3menos locales, lenguaje y cultura;<\/li>\n<li>Insertar im\u00e1genes y videos explicativos y atractivos<sup>3<\/sup>;<\/li>\n<li>Crear e incluir historias que refuercen el contenido textual;<\/li>\n<li>Construir mapas conceptuales;<\/li>\n<li>Resaltar, parafrasear y resumir porciones relevantes de la lecci\u00f3n, y aclarar el vocabulario<sup>6<\/sup>;<\/li>\n<li>Hacer que las matem\u00e1ticas y la ciencia sean menos abstractas mostrando simulaciones e incluyendo ejemplos de otras materias. Esto tambi\u00e9n podr\u00eda usarse en la educaci\u00f3n artesanal donde la visualizaci\u00f3n puede ayudar con el desarrollo y exploraci\u00f3n de ideas<sup>7<\/sup>;<\/li>\n<li>Proporcionar traducciones para ayudar a los estudiantes que usan lenguas minoritarias<sup>2<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Consejo:<\/strong> Midjourney y otras herramientas de creaci\u00f3n de im\u00e1genes a menudo tienen foros dedicados donde la gente publica su trabajo, consejos, prompts y sugerencias para la creaci\u00f3n de prompts<sup>7<\/sup>. Son \u00fatiles para los profesores que est\u00e1n comenzando a explorar esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: left\">3. Utilizar IAG para crear ejemplos, ejercicios de pr\u00e1ctica y cuestionarios<\/h3>\n<p class=\"no no-indent\">La IAG puede:<\/p>\n<ul>\n<li>Generar tablas y otras formas de datos para usar en ejemplos y ejercicios;<\/li>\n<li>Crear ejercicios de pr\u00e1ctica y soluciones, especialmente para reforzar habilidades fundamentales y componentes de bajo conocimiento<sup>8<\/sup>. Estos pueden servir como referencia para estudiantes que tienen dificultades para resolver problemas de asignaciones<sup>9<\/sup>;<\/li>\n<li>Generar explicaciones para soluciones. Esto parece funcionar bien, especialmente para generar explicaciones de c\u00f3digos de programaci\u00f3n<sup>9<\/sup>;<\/li>\n<li>Generar m\u00faltiples soluciones para el mismo problema en matem\u00e1ticas o en programaci\u00f3n. Esto ayuda a los estudiantes a aprender diferentes enfoques y perspectivas, y a analizar diferentes m\u00e9todos, sus ventajas y desventajas<sup>9<\/sup>. Esto incluso podr\u00eda ayudar cuando las soluciones proporcionadas son incorrectas y cuando est\u00e1n claramente marcadas como tales.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"textbox textbox--examples\">\n<header class=\"textbox__header\">\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\n<\/header>\n<div class=\"textbox__content\">\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear un cuestionario.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> generar un cuestionario sobre el concepto de fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables a nivel de s\u00e9ptimo a\u00f1o e incluir clave de respuestas.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> el autor encontr\u00f3 que las preguntas de opci\u00f3n m\u00faltiple generadas por ChatGPT evaluaban la comprensi\u00f3n de los estudiantes sobre el tema. Dijo, \u00ablos educadores necesitan evaluar cr\u00edticamente cualquier recurso&#8230; La experiencia y comprensi\u00f3n de sus estudiantes de los profesores siguen siendo clave para tomar decisiones pedag\u00f3gicas s\u00f3lidas.\u00bb<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"textbox textbox--examples\">\n<header class=\"textbox__header\">\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\n<\/header>\n<div class=\"textbox__content\">\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<sup>5<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> crear una r\u00fabrica para calificar.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> ChatGPT.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado: <\/strong>crear una r\u00fabrica que los estudiantes de s\u00e9ptimo a\u00f1o puedan usar para autoevaluar su aprendizaje sobre fuentes de energ\u00eda renovables y no renovables (con la solicitud de seguimiento: hacer que esta r\u00fabrica sea m\u00e1s f\u00e1cil de copiar a Word en un formato ordenado).<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Salida:<\/strong><\/p>\n<figure id=\"attachment_143\" aria-describedby=\"caption-attachment-143\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-large wp-image-143\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-1024x362.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"362\" srcset=\"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-1024x362.png 1024w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-300x106.png 300w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-768x271.png 768w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-1536x542.png 1536w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-65x23.png 65w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-225x79.png 225w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric-350x124.png 350w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-Rubric.png 1563w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-143\" class=\"wp-caption-text\">Salida de r\u00fabrica generada por ChatGPT, de examinando la educaci\u00f3n en ciencias en ChatGPT: un estudio exploratorio de la Inteligencia Artificial Generativa<\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> el autor encontr\u00f3 que ChatGPT fue capaz de crear una r\u00fabrica con sus propios criterios: comprensi\u00f3n, investigaci\u00f3n, pensamiento cr\u00edtico y participaci\u00f3n. Los niveles estaban marcados para cada uno, pero los indicadores eran demasiado vagos para cada criterio.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"textbox textbox--examples\">\n<header class=\"textbox__header\">\n<p class=\"textbox__title\" style=\"text-align: center\"><strong>Ejemplo<\/strong><\/p>\n<\/header>\n<div class=\"textbox__content\">\n<p class=\"no-indent\"><strong>Fuente:<\/strong> los robots est\u00e1n llegando: explorando las implicaciones de OpenAI Codex en la programaci\u00f3n introductoria<sup>10<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Actividad:<\/strong> generar m\u00faltiples soluciones para una pregunta.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Herramienta de IAG:<\/strong> Codex (Codex puede generar c\u00f3digo en varios lenguajes de programaci\u00f3n en respuesta a prompts).<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Prompt utilizado:<\/strong> descripci\u00f3n del problema como se encuentra en varias fuentes y preguntas de examen sobre escritura de c\u00f3digo, como se da a los estudiantes.<\/p>\n<p class=\"no-indent\"><strong>Salida<\/strong>:<\/p>\n<figure id=\"attachment_546\" aria-describedby=\"caption-attachment-546\" style=\"width: 321px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-546\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ch6-page-3-result.png\" alt=\"\" width=\"321\" height=\"282\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-546\" class=\"wp-caption-text\">Puntuaciones de estudiantes en ex\u00e1menes supervisados (Prueba 1 y Prueba 2), con el rendimiento de Codex(marcado como asterisco rojo), de <em>Los Robots Est\u00e1n Llegando: Explorando las Implicaciones de OpenAI Codex en la Programaci\u00f3n Introductoria<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>Reflexi\u00f3n:<\/strong> los autores encontraron que Codex dio una gama de diferentes c\u00f3digos al mismo prompt, \u00abfavoreciendo en \u00faltima instancia los m\u00e9todos esperados para cada respuesta\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3 style=\"text-align: left\">4 Aumentando la accesibilidad<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Como ejemplo final, te instamos encarecidamente a explorar la IAG para aumentar la accesibilidad para estudiantes con ciertas discapacidades f\u00edsicas o de aprendizaje, especialmente aquellos con discapacidades auditivas o visuales. La IAG puede proporcionar subt\u00edtulos, leyendas y descripciones de audio. Seg\u00fan la <em>Orientaci\u00f3n para la IAG en educaci\u00f3n e investigaci\u00f3n<\/em> de la Unesco, \u00ablos modelos de GenAI tambi\u00e9n pueden convertir texto en voz y voz en texto, para permitir que las personas con discapacidades visuales, auditivas o del habla accedan al contenido, hagan preguntas y se comuniquen con sus compa\u00f1eros\u00bb<sup>2<\/sup>. Tambi\u00e9n puede ayudarte a verificar que el contenido que creas sea inclusivo y accesible<sup>4<\/sup>.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: left\">Cuestionando la salida<\/h3>\n<p class=\"no-indent\">Si decides usar IAG, tienes que estar atento a sus fallos y deficiencias y estar listo para corregirlos. Estos incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\">Inexactitudes en el contenido: el modelo de lenguaje no es un banco de conocimiento o un motor de b\u00fasqueda. Incluso los modelos m\u00e1s recientes alucinan hechos y citan fuentes ficticias. Los errores se acumulan, especialmente cuando se usan modelos de lenguaje para matem\u00e1ticas y razonamiento cuantitativo. Incluso cuando se ajustan espec\u00edficamente para estas materias, el modelo puede producir respuestas incorrectas, errores de c\u00e1lculo y alucinar \u00abhechos matem\u00e1ticos\u00bb<sup>11<\/sup>. Incluso la programaci\u00f3n podr\u00eda ser complicada, porque el c\u00f3digo generado puede tener sintaxis incorrecta y problemas de seguridad<sup>9<\/sup>.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\">Sesgos que se introducen porque, entre otras cosas, los datos con los que se entrenaron estos modelos estaban llenos de ellos. Incluso EdGPT, que est\u00e1 corregido para esto, todav\u00eda podr\u00eda contener algunos de ellos<sup>2<\/sup>.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify\">Rendimiento que puede variar mucho con el prompt utilizado, el historial del usuario y, a veces, sin raz\u00f3n alguna.<\/li>\n<\/ul>\n<figure id=\"attachment_924\" aria-describedby=\"caption-attachment-924\" style=\"width: 591px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-924\" src=\"http:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-1024x724.jpg\" alt=\"\" width=\"591\" height=\"418\" srcset=\"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-1024x724.jpg 1024w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-300x212.jpg 300w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-768x543.jpg 768w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-1536x1086.jpg 1536w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-65x46.jpg 65w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-225x159.jpg 225w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2-350x247.jpg 350w, https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/02\/ES-35.1-2.jpg 2000w\" sizes=\"(max-width: 591px) 100vw, 591px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-924\" class=\"wp-caption-text\">Imagen La salida generada, adaptada de AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab (2022). Traducci\u00f3n Rodriguez Enr\u00edquez del texto incluido en la imagen. Fuente: AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab. Licencia: CC\u202fBY\u2011SA\u202f4.0. <a href=\"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/\">https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"no-indent\">Mientras que la IAG puede reducir la carga de trabajo del profesor y ayudar con ciertas tareas, se basa en modelos estad\u00edsticos que han sido construidos a partir de enormes cantidades de datos en l\u00ednea. Estos datos no pueden reemplazar al mundo real, sus contextos y relaciones. ChatGPT no puede proporcionar contexto o explicar qu\u00e9 est\u00e1 afectando la vida diaria de un estudiante<sup>4<\/sup>. No puede proporcionar nuevas ideas o soluciones a desaf\u00edos del mundo real<sup>2<\/sup>.<\/p>\n<p class=\"indent\">Finalmente, su rendimiento no se acerca a las capacidades de la mente humana, especialmente lo que puede entender y hacer con datos limitados. El \u00abdefecto m\u00e1s profundo de la IAG es la ausencia de la capacidad m\u00e1s cr\u00edtica de cualquier inteligencia: decir no solo lo que es el caso, lo que fue el caso y lo que ser\u00e1 el caso \u2013eso es descripci\u00f3n y predicci\u00f3n\u2013 sino tambi\u00e9n lo que no es el caso y lo que podr\u00eda y no podr\u00eda ser el caso<sup>12<\/sup>.\u00bb<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<hr \/>\n<ol>\n<li data-start=\"154\" data-end=\"441\">\n<p data-start=\"157\" data-end=\"441\"><strong data-start=\"157\" data-end=\"255\">Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M. A., Bozkurt, A., Hickey, D. T., Huang, R., &amp; Agyemang, B.<\/strong> (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. <em data-start=\"360\" data-end=\"393\">Smart Learning Environments, 10<\/em>, 15. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40561-023-00237-x\">https:\/\/doi.org\/10.1186\/s40561-023-00237-x<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"443\" data-end=\"595\">\n<p data-start=\"446\" data-end=\"595\"><strong data-start=\"446\" data-end=\"472\">Holmes, W., &amp; Miao, F.<\/strong> (2023). <em data-start=\"481\" data-end=\"535\">Guidance for generative AI in education and research<\/em>. UNESCO. <a class=\"\" href=\"https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000386946\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"545\" data-end=\"595\">https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000386946<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"597\" data-end=\"793\">\n<p data-start=\"600\" data-end=\"793\"><strong data-start=\"600\" data-end=\"644\">Kika, E., Se\u00dfler, K., Schmid, U., et al.<\/strong> (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. <em data-start=\"743\" data-end=\"752\">EdArXiv<\/em>. <a href=\"https:\/\/osf.io\/preprints\/edarxiv\/5er8f\/\">https:\/\/osf.io\/preprints\/edarxiv\/5er8f\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"795\" data-end=\"1125\">\n<p data-start=\"798\" data-end=\"1125\"><strong data-start=\"798\" data-end=\"836\">Trust, T., Whalen, J., &amp; Mouza, C.<\/strong> (2023). Editorial: ChatGPT: Challenges, opportunities, and implications for teacher education. <em data-start=\"932\" data-end=\"993\">Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 23<\/em>(1). <a href=\"https:\/\/citejournal.org\/volume-23\/issue-1-23\/editorial\/chatgpt-challenges-opportunities-and-implications-for-teacher-education\/\">https:\/\/citejournal.org\/volume-23\/issue-1-23\/editorial\/chatgpt-challenges-opportunities-and-implications-for-teacher-education\/<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1127\" data-end=\"1355\">\n<p data-start=\"1130\" data-end=\"1355\"><strong data-start=\"1130\" data-end=\"1144\">Cooper, G.<\/strong> (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. <em data-start=\"1253\" data-end=\"1302\">Journal of Science Education and Technology, 32<\/em>, 444\u2013452. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10956-023-10017-8\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10956-023-10017-8<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1357\" data-end=\"1529\">\n<p data-start=\"1360\" data-end=\"1529\"><strong data-start=\"1360\" data-end=\"1403\">Kohnke, L., Moorhouse, B. L., &amp; Zou, D.<\/strong> (2023). ChatGPT for language teaching and learning. <em data-start=\"1456\" data-end=\"1474\">RELC Journal, 54<\/em>(2), 537\u2013550. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/00336882231177297\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/00336882231177297<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1531\" data-end=\"1751\">\n<p data-start=\"1534\" data-end=\"1751\"><strong data-start=\"1534\" data-end=\"1565\">Vartiainen, H., &amp; Tedre, M.<\/strong> (2023). Using artificial intelligence in craft education: Crafting with text-to-image generative models. <em data-start=\"1671\" data-end=\"1695\">Digital Creativity, 34<\/em>(1), 1\u201321. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/14626268.2023.2182158\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/14626268.2023.2182158<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"1753\" data-end=\"2086\">\n<p data-start=\"1756\" data-end=\"2086\"><strong data-start=\"1756\" data-end=\"1826\">Bhat, S., Shenoy, A., Subramanian, K., Prabhu, M., &amp; Sheshadri, A.<\/strong> (2022). Towards automated generation and evaluation of questions in educational domains. En <em data-start=\"1919\" data-end=\"1996\">Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining<\/em> (pp.\u202f701\u2013704). <a href=\"https:\/\/educationaldatamining.org\/EDM2022\/proceedings\/EDM2022_paper_70.pdf\">https:\/\/educationaldatamining.org\/EDM2022\/proceedings\/EDM2022_paper_70.pdf<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"2088\" data-end=\"2460\">\n<p data-start=\"2091\" data-end=\"2460\"><strong data-start=\"2091\" data-end=\"2142\">Becker, B., Aiken, B., Bruner, C., &amp; Turner, L.<\/strong> (2023). Programming is hard \u2013 or at least it used to be: Educational opportunities and challenges of AI code generation. En <em data-start=\"2267\" data-end=\"2360\">Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE 2023)<\/em> (Vol. 1, pp.\u202f500\u2013506). Association for Computing Machinery. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3545945.3569840<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"2462\" data-end=\"2823\">\n<p data-start=\"2466\" data-end=\"2823\"><strong data-start=\"2466\" data-end=\"2547\">Finnie-Ansley, J., Denny, P., Becker, B. A., Luxton-Reilly, A., &amp; Tempero, E.<\/strong> (2022). The robots are coming: Exploring the implications of OpenAI Codex on introductory programming. En <em data-start=\"2654\" data-end=\"2733\">Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference (ACE \u201922)<\/em> (pp. 10\u201319). Association for Computing Machinery. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3511861.3511863<\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"2825\" data-end=\"2993\">\n<p data-start=\"2829\" data-end=\"2993\"><strong data-start=\"2829\" data-end=\"2881\">Lewkowycz, A., Andreassen, A., Dohan, D., et al.<\/strong> (2022). Solving quantitative reasoning problems with language models. <em data-start=\"2952\" data-end=\"2959\">arXiv<\/em>. <a class=\"\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.14858\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"2961\" data-end=\"2993\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.14858<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li data-start=\"2995\" data-end=\"3198\">\n<p data-start=\"2999\" data-end=\"3198\"><strong data-start=\"2999\" data-end=\"3043\">Chomsky, N., Roberts, I., &amp; Watumull, J.<\/strong> (2023, March 8). Noam Chomsky: The false promise of ChatGPT. <em data-start=\"3105\" data-end=\"3125\">The New York Times<\/em>. <a class=\"\" href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2023\/03\/08\/opinion\/noam-chomsky-chatgpt-ai.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener\" data-start=\"3127\" data-end=\"3198\">https:\/\/www.nytimes.com\/2023\/03\/08\/opinion\/noam-chomsky-chatgpt-ai.html<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"author":3,"menu_order":3,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"part":134,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/146"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/146\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":925,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/146\/revisions\/925"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/134"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/146\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=146"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=146"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=146"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=146"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}