Bueno, pues buenas tardes a todos y a todas.
Como me ha dicho Pere,
primero en lugar agradecer a Pera la invitación a este acto,
que con él empieza un bloque de la tarde,
que vamos a participar profesores de la UNED,
y agradecer también en estos ámbitos
y en estas jornadas, congresos, encuentros, que yo agradezco mucho
porque son de la tierra, es decir,
posicionamos a la gente que de verdad trabaja en los centros,
tanto de educación superior como de otras etapas educativas,
y yo valoro mucho esos aspectos en los que nos dan
experiencias reales y os traigo también, en este caso,
una experiencia real.
Mi nombre es Esteban Vázquez Cano, profesor en esta casa,
en esta facultad, y os voy a traer una experiencia
de una de las asignaturas que tenemos en el Grado de Pedagogía,
que yo soy el coordinador, de medios,
recursos didácticos y tecnología educativa.
Y es una experiencia muy cortita.
Tenéis la presentación y tenéis un vídeo explicativo
dentro de la misma.
Por lo tanto, el que esté interesado pincha ahí.
Pero yo voy a ser escueto, lo más conciso posible y claro
en lo que hemos hecho.
Porque es uno de los principios fundamentales
en los que baso la tecnología educativa.
Que no puede ser en ningún caso tecnología de Fórmula 1,
sino tecnología de coches de calle,
que son los que nos sirven.
Muchas veces hacemos cosas muy complicadas.
En tecnología, muy poco accesibles
para muy poca gente y yo participo de la idea
de que la tecnología tiene que estar hecha
por gente que está en el campo de la educación
y si no, por gente que está en el campo de la ingeniería,
el software,
pero con apoyo de gente de la educación y de la didáctica.
La ponencia es Small Language Models.
Ahora que estamos con A ver si me pasa, porque no me pasa.
La puedo hacer sin pasar, pero.
Vale.
Lo que os decía ahí es crear un chatbot.
Nosotros venimos trabajando en la asignatura con chatbots
de inteligencia artificial,
pero nos interesaba generar un chatbot por nosotros,
por el equipo docente.
Que estuviera entrenado con la información que nosotros queremos dar
a los estudiantes.
Porque antes habíamos trabajado con chatbots abiertos,
con chat GPT, con perplexity,
y lo que teníamos es las típicas alucinaciones,
imprecisiones, que al estudiante no le sirven para mejorar
su proceso de enseñanza-aprendizaje.
Lo que hicimos es entrenar un chatbot con nuestra información,
con la información de la asignatura y demás,
para que los estudiantes en la UNED,
que sabéis que tenemos a muchos, pudieran.
Constantemente practicar con el chatbot
y tener información real.
Real y adecuada a la asignatura que estábamos estudiando.
Y entonces nos parece mucho más útil estar interactuando
con esta perspectiva de crear nosotros nuestros propios chatbots
que salir fuera con la inteligencia artificial.
Pero como veis ahí, tiene que ser algo sencillo, fácil y claro
para el profesorado, para su construcción
y para uso de los estudiantes.
Si no, la tecnología.
Pues deja de tener valor como esto sea muy complejo
de realizar.
Y si confiamos que las grandes tecnológicas
nos vayan a dar el soporte y el software cerrado,
pues yo me niego a que los datos de mis estudiantes
estén en bases de datos, en repositorios,
en los que yo no tengo acceso ni control.
Bien, la parte más complicada de hacer esto,
que es bastante sencillo porque en una versión de ChatGPT
lo puedes hacer, es cómo entrenas al chatbot.
Es decir, qué tipo de información le das
y cómo vas testando cada uno de los resultados beta
que vas generando.
Es decir, se equivoca o no se equivoca
con la información que tú le vas proporcionando.
Esa es la parte más delicada, la que consumimos en este caso
para un solo tema cinco horas de trabajo,
entrenando al chatbot.
Pero la versión que queremos hacer,
la hemos hecho en etapas de enseñanza secundaria,
está basada en un marco teórico que no voy a explicar,
que no es el objetivo, que es Human in the
Loop, que es que el propio estudiante
participe de la construcción del chatbot.
Es decir, yo no quiero como docente de tecnología
que mis estudiantes aprovechen lo que yo hago
y yo me queme todo el trabajo.
Yo quiero enseñar a mis estudiantes.
A diseñar su propio chatbot, porque van a ser docentes
en otras etapas educativas, y lo que me interesa es, uno,
que sepan cómo construir un chatbot de forma sencilla, y dos,
que enseñen a sus estudiantes de otras etapas educativas
a cómo construir ese chatbot.
Y lo que hemos hecho en secundaria se llama IATUS,
es para practicar dictongos y IATUS,
que en lengua es un aspecto que nos genera
mucha dificultad a casi todos, Y es ver cómo en grupos de estudiantes
se les puede enseñar a entrenar el chatbot,
una especie de competición.
Bien, la actividad consiste en empezar la interacción
con el chatbot.
Lo podéis ver.
Y con ese enfoque de vamos a construir un chatbot,
vamos a dárselo a los estudiantes,
vamos a ver cómo los estudiantes perciben su funcionalidad didáctica,
si les sirve o no les sirve.
Se lo pasamos, estuvieron los tres meses de la asignatura
utilizando y, hombre, aquí traigo aspectos positivos,
también negativos.
Consideran que es accesible, que permite la retroalimentación,
que es muy inmediato, que les genera un poco más de motivación,
que permite la personalización,
porque dejamos una fase abierta a que lo pudieran personalizar.
Rapidez y sencillo, que es lo que queríamos.
Y a mí me interesaba, como docente de la UNED,
no estar contestando en foros y en correos preguntas
que se repetían.
Entonces, entrenamos el chatbot con esas preguntas
que también se repetían mucho para que en cada uno de los temas,
en este caso hicimos solo la prueba con uno de los temas
de la asignatura, el estudiante pudiera contestar.
Pues interactuar con el chatbot
y tener esa información de forma automática
desde cualquier dispositivo y en cualquier momento.
Y a nosotros, a mí personalmente como coordinador de la asignatura,
me ha servido para quitarme trabajo y a los estudiantes les ha servido
para tener una herramienta que es totalmente fiable
porque no comete errores para retroalimentar todas esas preguntas
y ensayar también cómo van a afrontar el examen.
¿Qué hacen como propuesta?
¿Qué nos sugieren que tenemos que hacer?
Otras veces yo utilizo una narrativa virtual con College Chat,
con otro tipo de herramientas
en las que yo he diseñado el interfaz.
Me lleva más tiempo, pero es más atractivo.
En este caso, como era un módulo de chat GPT,
lo que quieren es que sea una estética más cuidada
y organizada.
Que haya una interacción más fluida, porque muchas veces
ChaGPT lo que te hace es preguntarte sobre aspectos
que tú le has preguntado a él antes de contestarte,
y favorecer esa mayor personalización y retroalimentación
cuando le dimos la opción de que pudieran personalizar el chatbot
y organizar ellos su propio chatbot para estudiar la asignatura.
Bien, implicaciones y conclusiones.
Lo que más nos ha generado también beneficios
en la asignatura es que lo diseñamos con una evaluación por niveles.
El estudiante podía decidir si iba a hacer un nivel inicial,
medio o avanzado de la asignatura,
dependiendo cómo llevara estudiado el tema.
Entonces, el chatbot generaba preguntas
o hacía respuestas dependiendo el nivel que tú le quisieras decir
que quieres practicar,
dependiendo cómo llevabas estudiada esa asignatura.
La segunda cosa que nos generó también bastante precisión
es que cuando el chatbot contesta, le obligamos en la interacción
y en el entrenamiento
a que justificara cada respuesta con las citas del texto,
con las citas de los artículos que le habíamos proporcionado.
Entonces, si tú le preguntabas en el tema 2,
¿qué es un tema complicado de protección de datos
y sostenibilidad digital?
, qué ley regula la protección de datos
y cómo aplica a un alumno menor de 14 años,
pues él te da la respuesta,
te la justifique, te la entrecomilla de la información que le hemos dado.
No sale fuera, solo opera
con la información que nosotros le hemos proporcionado.
Por lo tanto, evitamos alucinaciones, imprecisiones
y que los estudiantes que nos ha pasado otros años
nos dijeran que estaban utilizando un chatbot que era impreciso
y que les generaba preguntas que no confiaban en ellas.
De esta manera, Lo que evitamos, como he dicho,
es eso y confiamos plenamente en que lo que está contestando
o contesta no lo sé o contesta justificando entre comillas la página
y el artículo y el tema del libro en el que nos hemos basado.
También nos da, aparte, retroalimentación en cada respuesta
de cómo mejorar el estudio de esa pregunta
y también muy interesante un informe final,
le hicimos que generara un informe final
del desempeño del estudiante.
¿Qué áreas tienes que mejorar?
¿Dónde has fallado más?
¿Qué tipo de preguntas has tenido bien?
¿Cuáles has tenido mal?
Y cómo deberías seguir estudiando este tema.
Entonces, ese informe final.
También es interesante y hay que codificarlo,
evidentemente, con el algoritmo correspondiente,
entrenarlo para que le dé una nota al estudiante
y le permita seguir avanzando en el proceso de aprendizaje.
Esto está al amparo de un proyecto de innovación docente de la UNED,
con financiación.
Queremos este año hacer grupos de estudiantes
y enseñarles a hacer su propio Small Language Model
para estudiar y hacerle una especie de retos
para trabajar de forma colaborativa,
que siempre sabemos que es complicado.
En los entornos a distancia
para que compitan con un reto que le vamos a dar a ver
qué chatbot de los grupos de estudiantes resuelve mejor
un problema que le vamos a plantear a los estudiantes.
Y queremos que sea sencillo y evidentemente escalable
a otras asignaturas y escalable a otras etapas educativas.
Estamos en mi facultad formando a futuros docentes.
Lo que nos interesa es que el mismo formato
que le estamos dando para cómo están estudiando permita
al estudiante copiar para otras etapas educativas
esos enfoques y poder mejorar la enseñanza en primaria,
en secundaria o en la enseñanza no formal.
Bien, tenéis ahí unas mínimas referencias
para el desarrollo.
Estas son mías y hemos utilizado otras,
pero el que esté interesado se pone.
En la siguiente dirección, evázquez.
edu.
une.
es.
Será un placer, que es uno de los objetivos que tenemos
en estas jornadas,
pues que podamos colaborar con otro grupo de investigación,
con otros docentes que tengan inquietudes similares.
Y evidentemente, a mí que siempre me preocupa también derivar esto,
no solo en encuentros, en jornadas y en congresos,
también en artículos, vamos publicando artículos
de investigación, revistas JCR y Scopus,
con estos enfoques.
De una manera en la que el artículo también recoja
la descripción explicativa de los procesos que llevamos a cabo,
los entrenamientos, y un grupo control y experimental,
que no lo he explicado, pero había un grupo control
y experimental.
El grupo experimental cedió que supiéramos su nota
una vez entrenado.
Y hemos tenido tamaños del efecto de 0,68 que mejoran 0,28
el tamaño del efecto normal de una clase
en la que veníamos trabajando.
Por lo tanto, también estamos validando científicamente
todas estas propuestas didácticas,
de manera que no solo lo percibamos los docentes
como una mejora, no solo los estudiantes,
sino también podamos dejar huella en revistas, artículos y congresos
científicos de que esto.
Tiene validez.
Y la última reflexión.
Siempre pongo esta.
Siempre que estoy en este salón,
no sé por qué me sale esa frase de Iñaki Gabilondo,
que en tiempos de sequía lo que más abunda es el agua,
la inundación.
Tenemos unos tiempos de inteligencia artificial que nos están abrumando
y tenemos que buscar las estrategias más adecuadas,
correctas, concretas, sencillas y rigurosas
que permitan validar lo que estamos haciendo actualmente.
E integrar la inteligencia artificial
porque no va a haber otro camino en la educación.
El tema estará en cómo lo hacemos y en hacerlo de forma efectiva,
rigurosa y que permita un mayor aprendizaje.
Muchas gracias a todos.