En realidad, diría que «muchísimo mejor«, pero he preferido ser un poco más conservador en el título del artículo. Comparto mi experiencia en los últimos meses por si alguien quiere aportar su punto de vista y sumamos conversación. Me voy a referir a tres tipos de textos que, en mi condición de docente en Mondragon Unibertsitatea, suelo leer, analizar y sobre los que doy feedback antes de su redacción final. Son los siguientes:
- Análisis de las implicaciones éticas de los retos que se plantean al alumnado de nuestro grado de Business Data Analytics. Es un texto más o menos breve (1.000-1.500 palabras) que debe enfocarse específicamente en el reto con que estén trabajando, siempre relacionado con el análisis masivo de datos.
- Proyectos fin de grado. En mi caso, son documentos que las chicas y chicos de LEINN tienen que escribir en su último curso como requisito para obtener el título. Suelen moverse en torno a las 20.000 palabras y reflejan una actividad emprendedora o intraemprendedora.
- Trabajos fin de máster. Al igual que los proyectos fin de grado, es un requerimiento oficial para obtener el título. Llevo ya varios años colaborando con el Máster Universitario en Marketing Digital y es quizá donde más involucrado estoy respecto a la redacción en sí del documento. De hecho, tenemos una sesión presencial específica para tratar el tema de cómo redactar el TFM. La extensión suele ser parecida a la de los PFG. Se mueven en torno a las 20.000 palabras.
Como os decía, normalmente son textos en los que ofrezco feedback a medida que se van escribiendo. Siempre lo hago de la misma manera: les pido que compartan el documento y entro en él en modo «revisión». Mi aportación tiene que ver con sugerencias, por supuesto, en cuestiones de fondo, pero también soy de los que «corrijo» faltas de ortografía, errores de puntuación, sintaxis y cosas así. Como ya hemos comentado en alguna otra ocasión aquí, la competencia de escritura promedio es la que es. Por decirlo suave, no muy alta, la verdad.
Debo decir que, de los tres tipos de textos citados, aún no he encontrado un uso evidente de ChatGPT en un proyecto fin de grado, pero sí en los otros dos tipos de documentos. De todas formas, tiempo al tiempo.
Cuando estoy leyendo un documento, si llevo dos o tres párrafos sin haber introducido ninguna sugerencia de corrección no ya de contenido, sino de forma, se me encienden las alarmas. Ese texto no está generado por un humano. Es inteligencia artificial la que está por detrás. En el momento actual, la escritura de, por ejemplo, ChatGPT es muy plana, por decirlo de alguna manera. Todo está muy estructurado, es pura lógica, hay una secuencia. Las frases son las que tienen que ser. Todo está pulcro y limpio. No hay faltas de ortografía. No es nuestro alumnado promedio; es evidente. Y claro que le puedes pedir más creatividad a ChatGPT, pero vive esclavo de «su» inteligencia.
Cuando tengo un texto que huele a ChatGPT lo más sencillo para mí es irme al propio chat y preguntarle: ¿has escrito esto? A continuación copio/pego el texto en cuestión y espero la respuesta. ¿Es así de sencillo y funciona siempre? Si alguien me puede aclarar esta duda, tendrá mi agradecimiento eterno 😉
No obstante, tenemos herramientas para detectar textos generados por inteligencia artificial. Los que he estado empleando son AI Text Classifier, Writer y GPTZero. Sin embargo, su fiabilidad, al menos con textos escritos en español, es, en mi experiencia, mínima.
En estas estamos. La bola de nieve sigue creciendo. ¿Cómo no vamos a emplear ChatGPT o cualquier otra asistencia que provenga de la inteligencia artificial generativa cuando están accesibles a un simple clic? Esta no es la pregunta. Las preguntas pertinentes son cómo o para qué.
Sé que me van a seguir llegando textos generados por ChatGPT en los documentos que tengo que revisar. Supongo que, al igual que hoy en nuestra universidad Turnitin es un estándar que aplicamos por defecto para detectar el plagio (lo hace el software, no el profesorado como tal), llegará el momento en que tengamos herramientas para distinguir con fiabilidad cuándo el texto está escrito por un humano o por una inteligencia artificial generativa. Mientras llega eso, la evidencia es simple: el texto de ChatGPT le gana por goleada en calidad técnica de escritura al del alumnado promedio. Y goleada de escándalo. ¿Qué os parece?
Imagen de ThankYouFantasyPictures en Pixabay.
3 comentarios
Hola Julen, me parecen muy acertadas tu reflexiones y además coincido con ellas. Aquí la cuestión es ¿cómo convertir a IA en nuestra aliada?.
Está claro que no se puede evitar, entonces lo que tenemos que hacer es crear estrategias de aprendizaje en donde el uso de la IA para ensayos, TFG, TFM, etc, les suponga un reto a los alumnos. Es decir, no vale con el texto «plano» que emite el CHAT, ni siquiera mejorado, sino que la reflexión y el trabajo de surgir a partir de la repuesta de la inteligencia artificial.
Que se convierta en una herramienta más de nuestro entorno educativo.
Creo que, como docentes, Cándido, tenemos trabajo por delante con este asunto. Yo en mis clases de ética en nuestro grado de Business Data Analytics tengo un buen reto. Ahora mismo, como decía, ya veo un uso «intensivo». El desafío es cómo su uso contribuye a que se consiga un mejor aprendizaje. Ahora mismo, la verdad, no tengo respuesta. Pero sí tengo claro que un tema en el que estamos obligados a trabajar.
[…] respecto a la capacidad lectora y de escritura del alumnado. Ya escribimos de ello no hace mucho: Confirmado: ChatGPT escribe mejor que el alumnado promedio de la universidad. Además, las pantallas ofrecen un entorno muy particular de estimulación. Como cualquier otra […]