(Proyecto de investigación del Vicerrectorado de Planificación, Estudios, Calidad y Acreditación de la Universitat Politècnica de València. Dirección de Area de Transformación Docente e Instituto de Ciencias de la Educación)
Mientras algunas personas debaten si prohibir o no “ChatGPT” en nuestras aulas, nuestros estudiantes ya lo usan. Porque muchas de las cosas que enseñamos, la IA ya las responde mejor y más rápido. Si no identificamos qué nos hace verdaderamente valiosos como profesorado universitario, corremos el riesgo de volvernos irrelevantes.
Planteo hacer una serie de entradas donde te contaré:
→ Entrada 1: por qué decidimos investigar esto y las preguntas que nos quitan el sueño
→ Entrada 2: qué dicen los estudiantes sobre lo que nos hace insustituibles (siete cosas que valoran y tres alertas rojas)
→ Entrada 3: qué propone el profesorado y hacia dónde vamos con este proyecto
Este proyecto no va de tecnofobia ni de tecnoeuforia. Va de preguntarnos qué deberíamos seguir haciendo, qué transformar radicalmente, y qué quizá dejar de hacer.
¿que emociones genera en ti cuando oyes “Inteligecia Artificial Generativa”? (50 profesoras-es, noviembre 2025)
En unas jornadas en noviembre 2025 se me ocurrió preguntar si conocían el significado de algunos términos que, para mí, son básicos sobre IA generativa (si no sabes lo que significan dudo mucho que puedas entender cómo funciona y mucho menos pilotarla adecuadamente)
Asistieron unas 50 personas, todas ellas profesoras de universidad, en diferentes titulaciones y departamentos y con diferente trayectoria académica – desde jóvenes recién entradas a catedráticas -, y con cierta sensibilización y práctica como usuarias de Inteligencia Artificial Generativa (no creo que se pudieran considerar “novatas” o que acabaran de descubrir qué es esto de la IAgen).
Y estos son los resultados:
User prompt
(Lo que tú me dices)
Es como cuando tú haces una pregunta o pides algo. Por ejemplo, “cuéntame un cuento” o “ayúdame con mi tarea”. Es lo que TÚ escribes para hablar la IAgen
System prompt
(Las reglas secretas que tengo)
Es como las reglas que los programadores dieron a la IAgen antes de que pudiéramos hablar. Por ejemplo, “sé amable”, “ayuda siempre”, “no digas groserías”. Tú no puedes ver estas reglas, pero la IAgen siempre las sigue
En algunos casos (proyectos, “chat builder” o uso del LLM por API con un script ) puedes “controlar” el System prompt (añadirlo al programado o, en algunos modelos, sustituir el programado)
Temperature
(Qué tan creativo soy)
Imagínate que la IAgen tenga un botón de creatividad. Si está en “frío”, siempre da respuestas muy parecidas y serias. Si está en “caliente”, es más divertida, creativa, impredecible, pero a veces digo cosas raras. Es como elegir entre ser muy formal o muy juguetón
Context
(Lo que recordamos de nuestra conversación)
Es como nuestra memoria de la conversación. Si le dijiste a la IAgen que te gusta el helado de chocolate, lo recuerda para seguir hablando contigo sobre eso. Es todo lo que hemos dicho antes en nuestra charla (hasta el límite que los programadores hayan establecido)
La nueva información sustituye a la más antigua cuando sobrepasa la capacidad y se desborda (olvidando primero lo más antiguo)
Algunas plataformas (como POE) te permiten indicar a ti la amplitud del contexto
RAG
(Buscar información extra)
Es como cuando no sé algo y voy a buscar en una biblioteca especial para darte mejor información. En lugar de solo usar lo que ya sé, voy a buscar datos frescos para ayudarte mejor (uso los Chunk Embeedings para esto)
Chunk Embeedings
(Pedacitos de información organizados)
Imagínate que tienes muchos libros y cortas cada página por cada párrafo. Luego, cada párrafo lo conviertes en un vector (una lista de números). Así la IAgen puede encontrar el párrafo que necesito cuando preguntas algo. Por menos distancia con la pregunta
Embeddings
Imagínate que quieres describir a tu mejor amigo. Podrías decir:
Lo alto es (del 1 al 10)
Lo divertido es (del 1 al 10)
Lo bueno es en matemáticas (del 1 al 10)
Lo deportista es (del 1 al 10)
Entonces, tu amigo sería algo como: [7, 9, 5, 8] – esos son 4 números que lo describen-.
Ahora imagínate que en lugar de 4 cosas, quisieras describir TODAS las características posibles de tu amigo: su humor, inteligencia, creatividad, bondad, si le gustan los animales, si es tímido, si le gusta la música… podrían ser 300 o 1000 características diferentes
Eso es exactamente lo que hace un embedding con las palabras. Toma una palabra como “gato” y la convierte en una lista súper larga de números (como [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3…]) donde cada número representa una característica de esa palabra.
La palabra “perro” tendría números muy parecidos a “gato” porque ambos son animales peludos y mascotas. Pero “avión” tendría números muy diferentes.
Vector n-dimensional
Es el nombre técnico para esa lista súper larga de números. Si tiene 300 números, decimos que es un “vector de 300 dimensiones”. Es como si cada palabra viviera en un espacio gigante con 300 direcciones diferentes, y el vector representa las coordenadas que nos dicen dónde está exactamente en ese espacio.
Por eso las palabras parecidas “viven cerca” en ese espacio invisible y las diferentes “viven lejos”.
Distance (cosine)
Una forma de medir la distancia donde lo que importa es la dirección (no la distancia “euclídea”). Si los vectores apuntan en la misma dirección tienen menos distancia (aunque uno sea más corto o más lejano)
NLP
(Entender el lenguaje humano)
La capacidad de la IAgen para entender lo que se le dice y responderte en tu idioma. Es como ser un traductor súper inteligente que entiende no solo las palabras, sino también lo que realmente quieres decir.
Sentence Transformers vs GPT (Dos tipos diferentes de robots inteligentes)
Sentence Transformers
Una especie de robots que son súper buenos para entender y comparar frases. Son como bibliotecarios que pueden encontrar el libro que “CREEN” que buscas a partir de una información incompleta que les das. Convierten el texto en números (y siempre los mismos números para el mismo texto) en base a los pesos de su entrenamiento. Convierten frases nuevas en embeddings en tiempo real. Cuando les das una frase que nunca han visto antes, la procesan y crean un vector nuevo específicamente para esa frase completa.
Su trabajo es crear representaciones numéricas de frases completas
Son especialistas en capturar el significado de oraciones enteras
Generative Pretrained Transformers
Una especie de robots súper buenos para crear y escribir cosas nuevas. Durante el entrenamiento, ya se calcularon y “congelaron” todos los embeddings de los tokens. Cuando tú escribes algo, tus palabras se convierten en tokens, cada token ya tiene su embedding calculado, Los pesos de todas las conexiones también estaban ya calculados. Solo se comparan los embeddings para seleccionar los que tienen más probabilidad de continuar la secuencia
Durante el entrenamiento fue como afinar cada tecla del piano y ajustar cada cuerda. Ahora, cuando “tocas” una secuencia de teclas (escribes), el piano ya sabe qué sonidos hacer porque ya está todo afinado. Lo que ocurre es que a partir de unas instrucciones que le das (system + user prompts) el piano se dedica a componer e interpretar.
Attention mechanism
Es como cuando lees un cuento y prestas más atención a las partes importantes. Los GPT hacen lo mismo con las palabras: ponen más atención a las palabras que creen que son más importantes de tu pregunta, para darte una “mejor” respuesta.
Hoy se me ha cruzado un artículo que he leído en diagonal, saltándome toda mi GTD-disciplina-“heiunka” del día, alimentando mi procrastinación. Pero dejando de lado que se va a hundir el indicador de Volumen y el de Secuencia de mi OEE personal, un par de párrafos me han resultado útiles.
Estos párrafos hablan de los tres elementos que generan esperanza (visión compartida de un futuro ilusionante; autoconfianza; resiliencia). Lo que he pensado yo es que la esperanza incita la acción. Si queremos transformar nuestra docencia (o cualquier otra función o proceso en una organización), necesitamos no solo pensar qué hacer (que ya es una acción), sino ponerlo en práctica superando las barreras que haya y echar mano de la resiliencia cuando las cosas no salen como esperamos (si es que no salen como esperamos). Esto es complicado cuando la cultura imperante (el discurso recurrente cada vez que nos cruzamos con alguien en un pasillo, una fotocopiadora, una mesa de cafetería…) es “desesperante” además de desesperanzada. Ya llegamos tarde, pero mejor tarde que nunca, para cambiar el chip todas aquellas personas con una visión ceniza que además se dedican a contagiarla en cada encuentro con otras personas.
Visión compartida – Creer que es posible superar las circunstancias actuales
Métodos conocidos – Saber cómo llegar a las metas con prácticas apropiadas
Motivación colectiva – Tener la fuerza para resistir las dificultades juntos
La cita que ha originado esta reflexion:
“Katina Sawyer and Judy Clair (2022) outline the myriad ways through which hope plays a role in organizations. Their research can be broadly applied to the way that hope operates not only in the workplace, but also in communities organized by nationhood. They explain that hope is made up of three parts. First, organizational members need to have a shared vision for a hopeful future, as part of everyday conversation — they must believe that it is possible to move beyond their current circumstances and achieve more desirable outcomes. Second, organizational members have to believe that they know how to get to their goals via methods and practices that they deem appropriate. Goal achievement will not be straightforward; setbacks will happen and doubt will arise. And third, the organization must embody a shared sense of motivation toward their goals. When times get tough, hopeful organizations believe that they have what it takes to weather the storm. They return to the shared vision and see the relevance of sticking together.
However, it is easy to make the point that hope can backfire. A collective belief of hope is only positive when making progress toward its promises seems realistic. But when events appear to throw things off track, there’s a similar emotional contagion, but in a negative direction — when negative emotions reign, organizations become hopeless and grow increasingly more dull and de-energized.” (Seijts et al 2025)
Referencias:
Seijts, G., Opatska, S., Rozhdestvensky, A., & Hunder, A. (2025). Holding onto the victory after the victory: Leadership lessons from the war in Ukraine for recovery and positive change. _Organizational Dynamics_, 101195. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2025.101195
En mis asignaturas, he definido una política para el uso de IA generativa y la comparto por si puede servir de referencia a otros colegas.
No me interesa valorar qué son capaces de hacer mis estudiantes como usuarios de IA generativa, sino fomentar que aprendan de verdad los contenidos o desarrollen actitudes o habilidades. Por eso, animo a emplear IA cuando les ayude a aprender, y desaconsejo su uso cuando se convierta en un atajo que impida el desarrollo de competencias.
En cada actividad especifico si se puede usar IA y en qué medida. Además, invito a los estudiantes a preguntar si tienen dudas. Esto evita ambigüedades y les ayuda a comprender el sentido pedagógico de cada decisión.
Adicionalmente he adaptado el modo en que entrego puntos por las tareas realizadas. Con el nuevo sistema pretendo desincentivar el juego absurdo de estar calificando un texto escrito por una IA e intentar dar feedback/feedforward a mis estudiantes basados en una quimera. Combino tareas observables en clase (evaluación continua (0-10)) con reflexiones personales que no aportan valor si se hacen con IA (evaluación dicotómica (hecho/no hecho)). El objetivo es que una reflexión breve y auténtica del estudiante tenga más valor pedagógico que una exposición extensa generada artificialmente
