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La inteligencia fabricado (IA) ha revolucionado diversos ámbitos de nuestra sociedad, y el sector educativo no es una excepción. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es uno de los modelos más avanzados de procesamiento de jerigonza natural, y recientemente fue sometido a una prueba singular: ¿podría aprobar un jerarquía universitario en Física?
Los resultados de este prueba, liderado por Kevin A. Pimbblet y sus colaboradores, y publicados en el European Journal of Physics, revelan tanto las capacidades como las limitaciones actuales de esta tecnología... al tiempo que plantean interrogantes sobre el futuro de la educación superior.
El estudio utilizó como relato el software de estudios completo de la diploma en Física de la Universidad de Hull (Reino Unido). Para maximizar el rendimiento de ChatGPT (GPT-4), los investigadores emplearon un enfoque llamado 'inteligencia máxima', que incluyó estrategias como simplificar preguntas, dividir tareas complejas y optimizar las respuestas mediante instrucciones precisas.
Bajo estas condiciones, ChatGPT logró resultados impresionantes en asignaturas matemáticas y de programación... pero asimismo se enfrentó a obstáculos insalvables en áreas que requerían habilidades prácticas o sociales.
Por ejemplo, mientras ChatGPT alcanzó un promedio genérico del 65%, fracasó en asignaturas con componentes prácticos, como laboratorios y proyectos evaluados mediante defensas orales. Estas limitaciones reflejan la incapacidad de la IA para realizar tareas que requieren interacción física o razonamiento libre, aspectos que aún son exclusivos de los humanos.
ChatGPT ha sobresalido en tareas de programación y problemas matemáticos aceptablemente estructurados. Por ejemplo, en un módulo sobre electromagnetismo, implementó con éxito la ecuación del diodo de Shockley en Python. Adicionalmente, su capacidad para producir explicaciones detalladas lo convierte en una utensilio valiosa para el estudios autodirigido.
Sin secuestro, su desempeño disminuyó en problemas interdisciplinarios y de múltiples pasos. En 'Mecánica clásica', por ejemplo, cometió errores significativos al calcular la celeridad gravitatoria en la Tiempo Espacial Internacional. Adicionalmente, fracasó en todas las tareas que implicaban trabajo empírico, como tomar mediciones o analizar datos de laboratorio.
El prueba subraya el impacto de la IA en la evaluación académica. Si aceptablemente la tecnología como ChatGPT puede allanar el estudios y la resolución de problemas, asimismo plantea serios desafíos éticos y metodológicos. Por ejemplo, la detección de texto generado por IA es cada vez más difícil, lo que amenaza gravemente la integridad académica.
En este contexto, los investigadores proponen dos estrategias complementarias:
El estudio concluye que el uso de IA en la educación requiere un replanteamiento urgente de los métodos de evaluación: aunque ChatGPT no puede obtener un jerarquía completo en Física correcto a sus limitaciones prácticas y sociales, su rendimiento en tareas teóricas indica que estas herramientas tienen un papel significativo en el futuro de la educación.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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