INTELIGENCIA ARTIFICIAL, EDUCACIÓN Y APRENDIZAJE

Ésta es la tercera entrega de una serie de posts que, con el nombre genérico de "Inteligencia artificial, educación, aprendizaje y conocimiento. Una agenda personal para los próximos tiempos" comenzamos a publicar el 26 de julio . 4. Prompting y engineering prompt Introducción Sería conveniente fijar conceptos previos 1. Computational thinking Pensamiento computacional Hemos hablado y escrito mucho sobre ello: Resumiendo muchísimo el Pensamiento Computacional es pensar como los programadores para resolver problemas en la vida cotidiana, científica, profesional o personal. Todo ello en el ámbito de la nueva sociedad digital, donde la lógica de los procesos está determinada por la naturaleza digital de la información y de su circulación. Se puede ver todo lo dicho en cómo proceder con el PC, cuáles son sus habilidades y qué elementos lo componen --- recursividad, análisis ascendente, análisis descendente, pensamiento divergente,… --- en: El pensamiento computacion...

  Miguel Zapata-Ros, 2026 DOI: 10.13140/RG.2.2.32918.31045   Resumen Este documento propone una agenda educativa centrada en la IA, destacando el "prompting" como la competencia clave de una nueva alfabetización, análoga al pensamiento computacional. Se introduce la "cognición generativa de alcance intermedio", donde la IA actúa como parte de una nueva cognición exógena manteniendo siempre la agencia e intención humana. El autor analiza técnicas como la cadena de pensamiento y el role prompting para optimizar la interacción con modelos de lenguaje. En pedagogía, defiende la evaluación formativa frente a los retos de la IA y advierte sobre el riesgo de degradar capacidades como la autorregulación por dependencia excesiva. Finalmente, promueve el uso de la IA como una herramienta para potenciar la creatividad y la atribución de sentido personal en la obra. Introducción Hace unos meses, a mi vuelta de Latinoamérica y de Estambul, cobré conciencia de mis limitaci...

(*) El diseño instruccional tal como lo definimos [1]  tiene distintas componentes, una es la evaluación que ya hemos visto. Otra son los recursos, que trataremos aquí. En lo sucesivo es de esperar que vayamos completando ese marco. Dentro del diseño instruccional que se haga con la IA generativa es inevitable que se cuente con los recursos como una componente más pero fundamental, bien en el sentido tradicional bien en el nuevo sentido que se le asigne. En este apartado de recursos no es de esperar que los libros de texto, por el volumen de negocio que suponen y por la inversión actual de las empresas y por lo que estés dispuestas a invertir, sean ajenos al gran movimiento de capitales y esfuerzos que está suponiendo la IA generativa. De hecho, las editoriales ya van teniendo sus propios LLM. Una opción posible: los LLM como materiales de estudio (contenidos) En los próximos años, es probable que los materiales de los estudios (cursos y asignaturas) ---los textos--- pasen de tener...