Pues vamos a continuar ahora con nuestro amigo
y colega, compañero Pascual, Pascual Cantos.
No os oyes bien, ¿verdad Pascual?
Muy bien, pues Pascual también es docente en este máster.
Yo creo que desde hace, no sé si desde los inicios,
pero hace muchísimos años.
Es una persona muy querida también.
Muchísimas gracias por estar aquí, aunque sea en la distancia.
Es una persona con una amplia y dilatada trayectoria académica
y profesional.
Voy a leeros brevemente el resumen de su currículum.
Pascual es investigador principal del Grupo LACEL,
responsable del desarrollo de la base de datos lingüística
del español adquirida por Microsoft para su corrector ortográfico,
que no es poco.
Ha dirigido y colaborado en numerosos proyectos
financiados por organismos nacionales e internacionales
sobre extracción y gestión de conocimiento léxico-semántico
y desambiguación semántica.
Asimismo, actúa como asesor experto para diferencias
agencias de evaluación
y ha sido profesor invitado en múltiples programas de posgrado
en universidades tanto españolas como extranjeras.
Con más de 150 ponencias en congresos y una extensa participación
en comités científicos y editoriales,
es autor de más de un centenar de publicaciones y ha asesorado
a diversas editoriales de prestigio en lingüística aplicada
y tecnología de lenguaje.
Él nos va a hablar de un tema muy interesante
y su ponencia se titula "Del dato al conocimiento.
IA y estadística para la lingüística del siglo XXI ".
Pascual, tienes 25 minutos para tu charla
y dejaremos 5 minutos para preguntas.
Tienes la palabra.
Muy bien, pues muchísimas gracias, Iria.
Bueno, en primer lugar, buenos días y dar
las gracias a todas las organizadoras del seminario, a Elena,
Iria, Tamara, María Gracia.
También dar las gracias a Raúl por permutarme el slot,
dado que me ha surgido un imprevisto y se lo agradezco muchísimo.
Gracias, Raúl.
Siento muchísimo no poder saludar en persona a mi amiga y hermana
Elena Bárcenas, que está ahí, y por supuesto a Margarita,
que es una sigla también.
Te mandan saludos.
Tú no las puedes ver, pero yo sí.
Te mandan muchos saludos.
Bien, esto pasa como en los vuelos.
El último vuelo del día es siempre el que más se retrasa.
Cuando realmente no se retrasa,
se han retrasado todos los anteriores,
así que lo siento.
Lo siento por las horas, es un poco más tarde.
Bien.
Quiero empezar no explicando estadística, sino dando por hecho
que estos conceptos que voy a enunciar aquí ya se conocen.
Porque no se trata de utilizar la inteligencia artificial
para aprender estadística,
sino sabiendo ya ciertos rudimentos o conceptos básicos de estadística,
se puede utilizar realmente sacar provecho.
La idea es sacarle provecho a la interpretación
de la estadística.
No tanto, no tanto.
Por lo tanto, se supone que las personas o los ejemplos
que voy a tratar ahora, quienes están,
por lo general son estudiantes, esto lo suelo hacer mucho
en mis clases del máster de lingüística teórica
y aplicada aquí en la Universidad de Murcia,
pues son estudiantes ya de máster que ya tienen conceptos
en lo que es el análisis cualitativo,
el análisis cuantitativo.
Conocen también la diferencia dentro del análisis cualitativo
esas dos familias estadísticas, que es la estadística descriptiva
y la estadística inferencial.
Saben para qué sirve cada una de ellas.
Incluso dentro de la inferencial saben que hay dos subfamilias,
la familia paramétrica y la no paramétrica.
Conocen conceptos básicos dentro de la estadística inferencial
como son población, muestra,
lo que son las variables cualitativas, cuantitativas
y se hablen también sobre tablas de contingencia,
sobre cómo tabular información en una base de datos,
por ejemplo en Excel.
Hay un concepto básico muy extendido y además muy utilizado
en estadística que es el concepto de frecuencia.
Básicamente la frecuencia la utilizamos muchísimo para medir
la aparición de determinados elementos lingüísticos.
Y hay dos tipos de frecuencia.
Está la frecuencia absoluta, que sería,
o la frecuencia bruta,
que es las veces que un elemento aparece en una muestra textual,
como en ese caso la palabra economía,
que aparece 300 veces en un artículo, por ejemplo,
y la frecuencia relativa.
La frecuencia relativa sería el arratio que existe
entre la aparición de una palabra y el total del conjunto.
Pascual, perdona, que te tenemos que cortar,
que hay una incidencia técnica.
Te va a hablar nuestro técnico informático.
Vale, vale, vale.
Hola, Pascual, ¿qué tal?
Mira, se está viendo ahora mismo el modo presentador.
Ay, perdón, perdón, perdón.
Sí, pues vamos allá, vamos a dejar compartir.
¿Tienes dos pantallas, Pascual?
¿Tienes dos pantallas?
Sí, sí, sí.
Ahí, vale.
Voy a darle un segundo, voy a darle la presentación.
Comparte la pantalla.
Ahí está.
Perfecto.
Ya está, ya puedes continuar, Pascual, gracias.
Bueno, muchísimas gracias.
De todas formas, pues se estaba viendo igual,
pero con chuleta.
Lo cual era doblemente didáctico, ¿vale?
Como decía, el concepto de frecuencia
que se utiliza muchísimo, muchísimo en lingüística,
que es cuantificar cuántas veces aparece un elemento
en un conjunto de datos.
Está la frecuencia absoluta o, como decía también,
la frecuencia bruta, que es las veces que una palabra aparece en un texto.
En este caso, por ejemplo, economía aparece 300 veces
en un artículo, etc. Y la frecuencia relativa.
La frecuencia relativa lo que nos permite
es buscar la ratio que hay de una palabra dentro de un texto
dependiendo de la longitud del texto.
Y eso tiene muchas ventajas porque nos permite hacer
comparaciones directas.
La fórmula es muy sencilla.
Sería la frecuencia de la palabra dividido por el número de elementos
que tiene ese texto o ese corpus.
Y eso nos permite hacer comparaciones directas.
Una tabla de contingencia muy sencilla.
Aquí con una variable cualitativa
serían por ejemplo tenemos aquí cinco métodos de enseñanza
tenemos desde los más pues antiguos como el de traducción y audio lingual
noción al funcional con más comunicativo y clic
y tenemos el número de sujetos que utilizan cada uno de esos métodos
19 17 15 14 y 19 respectivamente vale y lo que queremos ahora
es simplemente completar esa información con lo que sería la
frecuencia absoluta que ya tenemos la frecuencia relativa.
La frecuencia relativa normalizada a 1,
la frecuencia acumulada relativa y en porcentajes.
Eso, la verdad es que lo podemos hacer súper sencillo.
Bastaría copiar esa información
en cualquier sistema de inteligencia artificial generativo,
GPT o simplemente con esa información,
prácticamente sin plot, sin plot alguno o el plot simplemente completa
y me daría la información completa.
¿Vale?
Sería muy sencillo, muy sencillo.
Lo podemos hacer con una variable cualitativa
como cuantitativa.
Aquí, por ejemplo, serían los años de estudio
de una serie de sujetos.
¿Vale?
Desde 0 años de estudio hasta 5 años de estudio.
Ahí tenemos la distribución de los datos, 0, 5, 5, 10, 10, 5.
¿Vale?
Y sería exactamente igual.
Bastaría simplemente copiar esa información y ¡voilá!
Y la pone sin más.
¿Vale?
Lo podemos hacer tanto con Excel,
tenemos que saber un poco cómo se expresan las fórmulas
y algo de la sintaxis.
Lo podemos hacer con R. Para R
habría que hacer primero el prompt de R, que sería este,
y después meterlo en RStudio o directamente en el interfaz de R
y nos daría exactamente la misma información.
O lo podemos hacer con cualquier sistema de inteligencia
artificial generativa, con ChatGPT o DeepSeq, por ejemplo,
y nos reproduciría la información de esa forma.
Muy sencilla, muy sencilla.
El paso siguiente sería interpretar los datos.
Si tenemos esta información muy sencilla.
Y quiero decir que la interpretación de los datos que va a hacer ChatGPT
en este caso, he utilizado ChatGPT, la versión 5.1,
es la función de pago y además con el modo de respuesta inmediata,
¿vale?
Pero la respuesta que hace está basada sobre un GPT que yo he creado
con los apuntes de mi asignatura.
De modo que le he creado una restricción a ChatGPT
para que mis estudiantes
cuando hagan las consultas no puedan preguntar más allá,
sobre todo referido a las nociones y conocimiento estadístico,
más allá del conocimiento contenido en GPT.
Si hacen una pregunta
de algo que no se ha explicado en clase o no se ha visto en clase,
simplemente dice que no puede ayudar.
Por lo tanto,
los contenidos están restringidos al GPT que yo he creado.
En este caso, yo le doy esta información
y le digo simplemente que me genere un informe.
El informe.
Simplemente es genera informe, sin más,
no especifico porque se supone que el rol ya se conoce,
que es un estudiante de mi asignatura,
no le pido proceso,
solamente que genere un informe con esos resultados.
Vemos ahí que lo que hace una primera aproximación
habla de los métodos más significativos,
los que más aparecen, que serían el de traducción y el CLIL,
ambos con un peso del 22,62%.
En segundo lugar estaría el autolingual con 20-24,
después nocional-funcional 17-86 y finalmente el comunicativo.
Después hace ahí una valoración que no tiene
mucho sentido sobre los valores acumulados y dice
que los tres primeros suman aproximadamente el 60%,
lo cual tampoco tiene mucho sentido.
Pero si fijaos en el último comentario que hace,
que es.
Al menos curioso y tiene mucho sentido.
Cuando dice, en conjunto los datos apuntan a un ecosistema metodológico
híbrido donde coexisten enfoques tradicionales,
estructurales, funcionales, comunicativos e integrados.
Sin ningún alcance de hegemonía clara.
Este equilibrio sugiere flexibilidad pedagógica
y una posible etapa de coexistencia metodológica
más que de sustitución de enfoques.
Curioso.
Solamente con esa información.
Podemos hacer cosas muchas más sofisticadas.
Por ejemplo, aquí.
Pues tendríamos los verbos modales de dos muestras textuales,
de humanidades y de ciencias.
Claro, el problema es si yo digo a los estudiantes,
bueno, comparar eso.
Compararlo sería complejo porque además no sabemos cómo compararlos,
porque no sabemos la extensión que tiene
el de arte y el de humanidades, o mejor dicho,
el de humanidades y el de ciencias, Por lo tanto, ¿cómo los comparamos?
Bueno, bueno, pues le puedo pedir ayuda, ¿vale?
Y lo que me dice, fijaos, y es muy coherente,
dice que para calcularlo, pues que calcule el peso porcentual
que tiene cada verbo modal dentro de cada variedad,
es decir, que me haga una comparación porcentual intracorpus
o intramuestra, ¿vale?
, Y de modo que entonces podría compararlos entre sí, ¿vale?
Por tanto, lo que haría sería sumar todos los verbos modales
que aparecen en artes, o sea, 265 más 296, 187, bla, bla, bla,
hasta 421, ¿vale?
Y dividir 265 por el total, ¿vale?
Lo multiplico por 100 y entonces me daría un porcentaje,
¿vale?
Que serían estos.
Ahora sí, de alguna forma,
sí que puedo comparar los verbos modales,
incluso intermodal.
Vemos que el verbo modal más prominente en humanidades
es butch.
Comparado con Ken en ciencias.
Y vemos que tiene un peso similar.
Similar de los premodales.
Esto me permite una primera valoración inter corpus.
¿Vale?
Le puedo decir que me la interprete.
¿Eso qué quiere decir?
Esos datos, ¿dónde puedo llegar?
Y fijaos.
Dice, los porcentajes intracorpus revelan que Art Insight
representa perfiles modales claramente diferenciados.
Mientras que Humanidades utiliza modales hipotéticos y condicionales.
Would y Could.
Lo que indica un estilo más especulativo,
interpretativo y narrativo.
En cambio, ciencias o science
tienen modales que son epistémicos fuertes y predictivos,
como Kant, Will y May,
propios de un discurso factual, explicativo y orientado
a la predicción.
Y aquí, la verdad es que lo piensas y analizas
y dices tú, correcto, correcto, sí,
Marx tiende a explorar posibilidades y escenarios,
mientras que Sainz formula capacidades,
regularidades y proyecciones.
Vale, vale, vale.
He hecho una comparación interrelativa.
Pero me gustaría también tener una comparación intra, ¿vale?
Para eso puedo utilizar la Z-score, la medida Z,
y nuevamente aquí, claro, si no tiene los conocimientos estadísticos,
no le puedes pedir que te haga eso.
Por tanto, eso es tan importante,
lo que decía también Raúl, lo de human in the loop.
O sea, yo tengo que tener los conocimientos.
Soy yo el que guío a la inteligencia artificial
y le digo lo que tiene que hacer, ¿vale?
Ahora,
una vez que he conocido que he hecho un contraste intercorpus,
quiero hacer un contraste intracorpus y le digo que me calculela z-score.
La z-score lo que hace realmente es ver la distribución de los datos
dentro de cada corpus y lo que hace es interpretar
o transformar los valores en desviaciones estándar,
donde 0 sería una desviación estándar que es igual a la media,
positivo que se desvía positivamente,
o sea que aparece más que la media en un corpus
o en una muestra textual y negativo que aparece por debajo.
Bien, aquí tendríamos los resultados y vemos claramente, Butz,
que está dos desviaciones estándar por encima de la media, ¿vale?
Mientras que hay otros, por ejemplo, Orch2,
que está muy por debajo de la media porque tiene valores negativos,
tiene 1, casi 4 desviaciones estándar, ¿vale?
En Science vemos que el que más se desvía es Ken,
pero con 1,8.
Lo cual quiere decir que en términos estadísticamente significativos
no sería tan significativo.
Sería mucho más significativo Wood.
Y ahora sí que puedo hacer un informe.
Mucho más preciso en cuanto a la comparación intra,
¿vale?
Entonces dice, por ejemplo, que arts, ¿vale?
Que indica que subverbios modales can y could
son mucho más frecuentes de lo esperado dentro del corpus,
o sea, casi significativos,
y se confirma el estilo hipotético y condicional.
Science, los que son más significativos
o más prominentes, claramente relevantes, son Ken,
Will y May. Ya lo había predicho antes,
pero ahora lo dice con cierta seguridad al desviar
y ver cómo se distribuyen dentro de la curva de la normalidad.
Y nos dice que es un patrón claramente por encima de la media
y que refleja un discurso factual, predictivo y epistémicamente fuerte.
Los valores negativos como Shell, OTT, son claramente marginales,
ya que están muy por debajo.
Y ahora sí que podríamos hacer ya un análisis global
de esos verbos modales, de la utilización
y el uso de los verbos modales en esas dos modalidades comunicativas.
Entonces, claramente dice que el de humanidades
es una modalidad.
Hipotética y condicional,
el de ciencias, factual, epistémica, fuerte y predictiva.
Por tanto, en humanidades los verbos modales
indican exploración, interpretación, escenarios alternativos,
mientras que en ciencias, explicación, predicción,
formulación de capacidades y regularidades.
Por supuesto que para ahondar un poco más,
sobre todo en estadística inferencial, los estudiantes
o quienes hacen las preguntas tienen que tener conocimientos
de las pruebas paramétricas y no paramétricas,
al menos de estas, de las más sencillas,
las correlaciones simples como la paramétrica Pearson
o la Spearman.
La comparación de grupos,
como la prueba de T dependiente e independiente,
o la mía llamada pareada, la dependiente,
y sus correspondientes no paramétricas,
como la Mann-Whitney-Yu o la Wilcoxon,
y técnicas para comparar más de dos grupos,
en el caso de la paramétrica, el análisis de ANOVA,
o la Kruskal-Wallis,
y después la asociación de categorías o diferencias en cuanto al modelo
observado y esperado como la prueba no paramétrica
H cuadrado.
Por tanto, estos preceptivos, si no tienen estos conocimientos,
no van a entender la interpretación.
De ahí nuevamente la importancia de.
Tener el know-how para poder utilizarlo.
A la vez que los estudiantes tienen que conocer,
o el usuario tiene que conocer, conceptos básicos
como son la forma de la curva de la normalidad,
en cuanto a asimetría y curtosis,
conceptos sobre la medida de tendencia central,
hay normalmente curtosis y asimetría,
después lo que son los outliers, otros valores atípicos,
las escalas de valores.
La homogeneidad de varianza, la independencia de observación
y cuestiones de tamaño de la muestra.
A su vez,
que tienes que conocer los conceptos de hipótesis, hipótesis nula,
alternativa, los umbrales del valor p, el valor alfa,
cuando se rechaza la hipótesis cero y cuando se acepta, tipo de errores,
tipo de variables, interacción de variables
y el error de variables.
Y vamos a ver aquí un ejemplo ya un poco más elaborado.
Imaginamos que tenemos aquí unos 10 estudiantes
que han hecho dos pruebas, dos exámenes,
un oral y otro escrito.
Yo lo que quiero es saber si hay alguna relación
entre una variable, el examen oral,
y la variable del examen escrito o formulado
de otra forma.
¿Hay alguna relación entre las pruebas?
Es decir, si yo puntúo bien en una,
puntúo también en la otra o al revés, ¿qué pasa?
Para ello, lo que le puedo pedir a ChatGPT
es que me cree un script para hacer una correlación.
En este caso, lo primero que hago es los datos los paso a un frame,
a oral y escrito, y le digo que haga una correlación,
aquí lo tenemos aquí, una correlación de Pearson
entre los dos métodos.
Lo primero que le pido es si cumple con los preceptos de normalidad.
Es importante tener la curtosis y la simetría.
Sí, son satisfactorios, sobre todo la curtosis.
Perdón, la simetría, la curtosis no tanto, está bastante achatada,
pero es que solamente tengo 10 casos, ¿vale?
Y aquí me da el resultado, ¿vale?
Pero nuevamente, el script no lo escribo yo.
Yo le digo a ChatGPT que me escriba el script.
Yo una vez que tengo este script o el prompt, ¿vale?
Me voy, lo copio y me genera esto.
Y con estos resultados aquí ya tengo algunos datos de valoración.
Veo, por ejemplo, que estos son las dos medias.
Perdón, esto es.
Perdón, perdón.
Sí, no, bueno, realmente no, esto es el rango de confidencialidad,
intervalo de confidencialidad.
No, pero lo que me interesa es esto, este valor.
Este valor, que es el valor p, claramente está por debajo de 0,
0, 5, por tanto hay diferencia significativa.
Y con estos datos digo, bueno, ayúdame a interpretarlo.
¿Qué quiere decir eso?
¿Vale?
Y lo que me dice es lo siguiente,
hay una correlación muy alta entre ambas variables, ¿vale?
La correlación es 0.91, si fuese 1 sería perfecta,
por lo tanto altísima, ¿vale?
Y el inicio de probabilidad está por debajo del 0.01, ¿vale?
Ya no del 1%,
sino del 1 por 1000,
o sea, claramente 0.
Esto significa en general
que los estudiantes que obtienen mejores resultados en una
de las pruebas también lo obtienen en la otra, ¿vale?
El intervalo de confianza es estable y consistente
y en conjunto ambos exámenes parecen evaluar competencias relacionadas,
¿vale?
Por tanto, nos da una seguridad, nos dice que la prueba es adecuada,
los datos son adecuados y nos da una primera valoración,
¿vale?
Lo podríamos hacer extensivo, por ejemplo,
en dos grupos independientes.
Lo anterior era una correlación.
Aquí tenemos dos grupos con respecto a unas puntuaciones
que han obtenido lo que sea.
No nos interesa ahora.
Y lo primero que hago es, para ver qué prueba utilizar,
le pregunto primero si cumplen con los preceptos de normalidad.
Entonces, al ser dos pruebas independientes,
perdón, dos muestras independientes,
tiene que cumplirse que la varianza tiene que ser igual o similar.
Me dice que, ojo, si no hay distribución normal,
tendré que utilizar una prueba alternativa,
no la prueba del Student, sino la Mann-Whitney.
Por tanto.
Lo primero que hace es comprobar
si los datos sugieren una distribución normal,
¿vale?
En estos casos, vemos que tanto el grupo A
como el grupo B, en la prueba Shapiro-Wilks, ¿vale?
Está por encima 0.05, por tanto, se rechaza, ¿vale?
Y quiere decir que, bueno, no se rechaza la normalidad,
quiere decir que es normal, la distribución normal.
Por tanto, nos dice que la prueba que procede a realizar
es la prueba T de Student, ¿vale?
Nuevamente aquí, traspasamos los datos
a una tabla, ¿vale?
, He puesto la prueba de Shapiro-Wilkes,
que nos da satisfactoria, ¿vale?
Y ejecutamos la prueba T de Student,
donde comparamos A y B, ¿vale?
Y decimos que tiene la misma varianza.
Tiene la misma varianza
porque no hay diferencias significativas
en la prueba de normalidad, ¿vale?
Y los resultados que nos da aquí.
Aquí nos dice.
La media de un grupo, del grupo A,
la media del otro grupo, la media del grupo A es 5,4, el grupo B 5,7,
vemos que hay una diferencia muy pequeña,
muy pequeña, ¿vale?
Y esa pequeña diferencia nos dice aquí que no es significativa.
Nos está diciendo que los dos grupos son distintos,
pero que esa diferencia no se debe a ningún tipo de interacción variable
que ha interaccionado.
Por lo tanto, rechazaríamos, ¿vale?
Lo que haríamos aquí sería.
Hacer una prueba complementaria
en cuanto a la igualdad de varianzas,
que no tenemos, que sería la prueba de Leven,
que también nos dice que es positiva.
Aquí, ¿vale?
Dice que prácticamente los dos grupos son iguales.
Por lo tanto, ahora tenemos además la seguridad que la prueba
T de Student es válida.
Por lo tanto, básicamente nos dice que la prueba T aquí es adecuada.
Pero que no hay diferencia significativa, por lo tanto,
no se rechazaría la hipótesis cero.
Por lo tanto, si es un tratamiento o lo que sea,
no tendría ningún efecto positivo.
Lo bueno que podéis hacer también, que se puede hacer con ChatGPT,
es que cuando queremos realizar una prueba o sacar unos índices,
podemos preguntar directamente si lo queremos hacer con Excel,
R o SPS y nos dice cómo se hace.
Aquí nos dice directamente la función,
aquí nos dice tanto en Excel como R, sería simplemente copiarla.
Aquí, por ejemplo, deviación estándar de una serie de datos,
sería copiarlo simplemente.
Para las comparaciones de dos medias,
como la prueba T de Students.
O la de Pearson sería exactamente igual,
o la de chi cuadrado.
Podríamos preguntar exactamente cuáles son las funciones que tenemos
que ejecutar, o una prueba de ANOVA.
Quiero que veamos aquí un ejemplo ya un poco más sofisticado.
Aquí lo que teníamos aquí son una serie de sujetos,
y lo que hemos comparado
es si hay una correlación entre las olas de estudio,
y las puntuaciones que obtiene.
Estas son variables meramente informativas,
descriptivas, donde tenemos el valor máximo, mínimo,
información sobre los cuartiles, la desviación estándar
de las horas de estudio, De las horas de las puntuaciones, perdón.
La varianza, ¿vale?
La moda, ¿vale?
La curtosis, la simetría de ambas, ¿vale?
Y aquí teníamos el índice de Pearson, ¿vale?
Dice claramente que hay una correlación
entre las horas de estudio porque el valor es 0,0004.
Está por debajo del 0,05, ¿vale?
Y claramente el coeficiente de correlación es altísimo,
próximo a 1, ¿vale?
Conclusión es que en este pequeño experimento
donde teníamos cinco estudiantes,
esto ya sería un informe mucho más detallado.
Cada uno con un número registrado de horas y de puntuaciones,
la prueba estadística, los descriptivos,
nos dice que por lo general suelen estudiar alrededor de cuatro horas
y que las puntuaciones de los exámenes rondan
de como media entre el 68 y el 70.
Nos habla de la deviación típica.
La simetría cercana a cero, la ocultosis negativa, pero bueno,
son planas porque son muy pocos sujetos.
El análisis de correlación nos dice que ha utilizado Pearson.
Nos dice el coeficiente y el valor interpretativo,
que está muy por encima.
Por tanto, indica que una correlación es estadísticamente significativa,
¿vale?
La conclusión, el análisis ofrece una evidencia muy sólida
de una relación lineal positiva entre las horas de estudio
y el rendimiento, ¿vale?
Entonces, la conclusión sería cuántas más horas
estudian los alumnos, mejores son las puntuaciones, ¿vale?
Parece perogruyo, pero bueno, no lo es.
Perdona que te interrumpa, que hemos llegado a los 25 minutos.
No sé si quieres aprovechar un minutillo
para hacer una valoración global o unas conclusiones.
Ahora mismo, ahora mismo.
Gracias, Iria.
Aquí tengo un análisis un poco más sofisticado
que un análisis de varianza.
Vale, aquí sería la interpretación donde compararía distintos métodos
de enseñanza.
No solamente nos daría el valor absoluto,
sino que realizaría una prueba postdoc, la prueba de TACI.
Nos diría cuáles son las diferencias significativas
entre los distintos métodos.
Vale.
Entonces simplemente lo que nos podemos aprovechar
es nos genera de forma automática código
verifica los supuestos estadísticos sobre todo de normalidad.
Hace una selección guiada de las pruebas,
nos ayuda a la interpretación de los resultados
y nos da una explicación adaptada a los perfiles estadísticos
o lingüísticos de cada uno.
Y además nos ayuda a hacer informes completos.
Simplemente algunos cursos sobre estadística,
R y inteligencia artificial generativa,
algunos libros de texto muy básicos.
Y ya como decía Iria,
la moraleja es que la inteligencia artificial lingüística
da un salto de potencia analítica tremendo,
pero los conocimientos estadísticos los tenemos que aportar nosotros.
Nosotros tenemos que aportar el diseño
y la interpretación de los datos y para utilizarla con rigor tenemos
que controlar nosotros el tipo de variables, objetivos analíticos,
supuestos y criterios.
La moraleja sería que la IA
multiplica la capacidad analítica del investigador,
pero solo si se dominan las bases estadísticas.
Sin ese criterio,
la IA solo generaría resultados y no,
o nunca, nunca, ciencia.
Muchísimas gracias.
Gracias, Iria, por recordarme.
Es parte de mi labor como moderadora,
pero es que también queríamos que hubiesen unos minutillos
para preguntas que seguro que hay.
De momento en el chat no hay ninguna,
pero yo estoy segurísima de que todo lo que has planteado
aquí, con estos ejemplos de estadística descriptiva,
de estadística inferencial,
van a ser extremadamente útiles para nuestros estudiantes.
Estoy pensando en los trabajos que tienen que hacer
en las asignaturas, estoy pensando en los resultados de los TFMs,
el trabajo final de máster, que muchas veces se hacen análisis,
de corpus o de otras cuestiones lingüísticas,
pues aprender a manejar, tener conocimiento de estadística,
pero combinarlo con esta parte de inteligencia artificial
y usar la IA generativa como un asistente
para todo lo que has explicado, me parece brutal.
De verdad, muchísimas gracias por esta ponencia
y animo a los estudiantes a que hagan.
Te sigan, visualicen esta ponencia las veces que necesiten,
porque es verdad que has entrado en cuestiones de estadística
en alguna parte un poco técnica,
que si no sabes de estadística te puedes perder.
Pero mira, ahora mismo están todos los estudiantes
como locos escribiendo en el chat,
que ha estado genial, muy claro y lleno.
Muchísimas gracias.
Solamente un apunte por lo que has dicho del TFG o TFM.
Yo obviamente les enseño cómo utilizarla.
Después también es cierto
que en el TFG no les exijo tanto los informes,
sino que lo que les pido es realmente lo que es los pasos que han seguido.
Me interesa mucho más el camino seguido que los resultados,
porque sé que los resultados van a estar bien
y la interpretación va a ser.
A grosso modo correcta, casi seguro.
Pero sí que me interesan los pasos.
Porque es ahí donde se ve
y donde se evidencia si realmente el estudiante
ha interiorizado los conceptos y ha llegado a esa técnica
porque sabe que hay una distribución normal,
sabe que tiene que utilizar una paramétrica,
sabe que al comparar más de dos tiene que utilizar una nueva.
O sea, eso lo va desglosando poco a poco.
Y al final es el aprendizaje.
No tanto ya.
Antes a lo mejor buscábamos más el resultado estadístico,
pero no me interesa tanto el resultado,
sino el camino.
Es un poco como el viaje a Ítaca, ¿no?
Me interesa mucho más el camino que siguen
que realmente el resultado del viaje, ¿vale?
Porque sé dónde van a llegar y ellos también,
pero me interesa mucho más cómo van progresando
y cómo van avanzando, ¿vale?
Y por eso me interesa mucho.
Acaban de poner a una persona
un comentario que decía muchas gracias, Pascual,
por enseñarnos el camino, ese camino para comunicarnos con la IA
en este mundo de la estadística.
Y Elena Martín tiene una pregunta.
Muchas gracias, Pascual.
Una pena no tenerte este año presencialmente,
pero igualmente interesante.
Es una pregunta muy rápida y de carácter práctico.
Si te he entendido bien, tú haces un GPT propio.
Entiendo que tienes la versión de pago,
generas tus carpetas.
Y me interesa muchísimo cómo lo configuras,
sobre todo si tus estudiantes luego tienen acceso a ese GPT.
Esa es la parte que me he perdido un poco.
Sí, cuando generas el GPT, lo puedes dejar en acceso libre,
lo puedes restringir solamente para ti
o tú puedes poner los invitados.
En este caso, yo los invitados son mis estudiantes.
Entonces se convierte realmente en un 24-7 de tus clases,
porque además yo de alguna forma inhibo el GPT
a que expliquen cosas más allá de los apuntes, de hecho
cuando hay algo que no está en los apuntes,
Le digo a GPT que conteste simplemente
como, no, esto, consúltalo a tu profesor, consúltalo
o escríbele a tu profesor o habla con tu profesor
o pide una tutoría con tu profesor, ¿vale?
Porque no quiero más allá, sobre todo por no liarlos,
porque claro que hay técnicas mucho más sofisticadas
y sobre todo ahora de análisis de datos masivos,
yo que sé, como.
Yo que sé, como Random Forest que te dan
resultados o yo que sé o máquinas de clasificación vectorial,
pero eso no me interesa que toquen eso,
no me interesa porque al final es solo liarle y al final
mezclan conceptos que no me interesan Muy bien, pues muchísimas gracias,
vamos a dejarlo aquí mil gracias otra vez
Pascual por tu ponencia A vosotras, gracias a vosotras mil gracias.