Del aula al prompt: Cómo entrenar a tu alumnado para dialogar eficazmente con un LLM

Cada vez más estudiantes de secundaria recurren a LLMs como ChatGPT para sus estudios, aprovechando sus capacidades para aclarar dudas y generar recursos de aprendizaje. Estas herramientas están revolucionando la forma en que aprendemos y enseñamos, permitiendo a estudiantes y docentes interactuar de manera más dinámica con los contenidos, y facilitando un aprendizaje más personalizado y ágil. Estos modelos permiten a estudiantes y docentes interactuar de manera más dinámica con los contenidos, facilitando un aprendizaje más personalizado y ágil. Sin embargo, pese a estos beneficios, hay una habilidad crucial que frecuentemente queda al margen en las discusiones educativas: la capacidad de formular preguntas precisas y efectivas, o “prompts”, dirigidas a estos modelos.

La ingeniería de prompts (Prompt Engineering) se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial, determinante para el futuro educativo y laboral del alumnado. Formar en esta competencia es fundamental para que los estudiantes no solo interactúen correctamente con estas inteligencias artificiales, sino que también puedan maximizar su utilidad educativa y profesional.

¿Qué es exactamente un “prompt”?

En términos claros y sencillos, un prompt es cualquier instrucción o pregunta específica que enviamos a un modelo de lenguaje para obtener una respuesta determinada. Esta interacción es aparentemente sencilla, pero la calidad del prompt determina directamente la precisión y relevancia de la respuesta obtenida. Al igual que una pregunta mal formulada puede llevar a una respuesta confusa o incorrecta en una conversación tradicional, un prompt mal estructurado puede derivar en información errónea o irrelevante proporcionada por el modelo.

Es importante destacar que la habilidad para crear prompts efectivos no solo mejora la interacción con los modelos, sino que también impulsa el desarrollo del pensamiento crítico, la comunicación precisa y la comprensión profunda de los temas abordados.

Qué es un prompt: definición, usos y ejemplos prácticos

¿Por qué enseñar a formular prompts en la escuela?

Históricamente, las instituciones educativas han enseñado a los estudiantes cómo realizar búsquedas efectivas en internet, evaluar fuentes y verificar información. Ahora es crucial extender estas habilidades al contexto de la interacción con las inteligencias artificiales generativas. Esto implica:

• Aumentar la precisión y eficacia de las consultas hechas a los modelos.
• Desarrollar habilidades críticas para evaluar la veracidad y utilidad de las respuestas.
• Promover una comunicación clara, específica y efectiva en entornos digitales.

Investigaciones recientes sugieren que los estudiantes que reciben formación en la formulación efectiva de prompts tienen un mayor desempeño académico y desarrollan competencias clave para el éxito en el siglo XXI, tales como el pensamiento crítico y la capacidad de comunicación efectiva.

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Características clave de un prompt eficaz

Para que un prompt sea realmente útil en contextos educativos, debería cumplir con ciertos criterios:

• Específico y claro: En lugar de preguntas generales como “¿qué sabes sobre ciencia?”, es mejor formular prompts concretos como “describe en 100 palabras cómo funciona la fotosíntesis en las plantas”.
• Contextualizado: Ofrecer contexto adicional para evitar ambigüedades o interpretaciones erróneas; por ejemplo, “teniendo en cuenta el contexto histórico del Renacimiento, explica el impacto de Leonardo da Vinci en el arte y la ciencia”.
• Dirigido hacia un resultado concreto: Precisar claramente el tipo de respuesta deseada, por ejemplo, una breve explicación, una lista detallada, un resumen o un argumento detallado.

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Ejercicios prácticos para implementar en el aula

Para integrar la ingeniería de prompts en tu enseñanza de forma ágil y visual, aquí tienes cuatro actividades agrupadas y presentadas con recuadros de consejos:

💡 Tip: Puedes usar íconos (📝, 🔍, 🤝) para destacar cada ejercicio en tu presentación.

📝 Ejercicio 1: Competencia de prompts

Objetivo: Mejorar la precisión y claridad.
Divide a los estudiantes en grupos y propón un tema. Cada grupo crea prompts para un mismo LLM. El grupo con la respuesta más completa y útil gana.
Materiales: Pizarra o proyector para mostrar los prompts y resultados.

🔄 Ejercicio 2: Reescritura y colaboración

con un doble enfoque:

1. Reescribir prompts inefectivos: Proporciona ejemplos de prompts mal formulados. Los alumnos los corrigen y comparan respuestas antes/después.
2. Creación colaborativa: En equipos, desarrollan un prompt conjunto, refinándolo tras cada interacción hasta obtener la versión óptima.

💡 Tip: Emplea un recuadro para mostrar la evolución del prompt en cada iteración.

🔍 Ejercicio 3: Investigación asistida y verificación

Objetivo: Fomentar el pensamiento crítico y la validación.

1. Los estudiantes buscan información preliminar con un LLM.
2. Verifican datos usando fuentes confiables (libros, artículos académicos, sitios oficiales).
3. Comparan respuestas y discuten discrepancias.

🤝 Ejercicio 4: Diseño de asistentes personalizados

Objetivo: Desarrollar habilidades técnicas y pedagógicas. Usando plataformas como HuggingFace o entornos educativos que ofrezcan consola de prompts, los alumnos crean prompts especializados para:

• Explicar conceptos complejos.
• Generar ejercicios adicionales.
• Resumir textos extensos.

💡 Tip: Presenta cada asistente en un mini-cartel con su prompt estrella y una captura de ejemplo.

Preguntas para el debate en clase

Ejemplo de contexto: Supongamos que pedimos al LLM “Explica en 50 palabras el proceso de fotosíntesis” y obtenemos:

“La fotosíntesis convierte la luz solar en energía química. Las plantas absorben CO₂ y agua, liberan oxígeno y almacenan glucosa en cloroplastos.”

A partir de esta respuesta, reflexionemos:

• ¿Qué desafíos has encontrado al formular esa pregunta para obtener una explicación clara?
• ¿Cómo verificarías la exactitud de la definición proporcionada por el modelo?
• ¿Qué aspecto de la respuesta modificarías para hacerla más comprensible para un alumno de 3.º ESO?
• ¿Qué implicaciones éticas surgen al usar estos resúmenes automáticamente en trabajos escolares?

Recomendaciones finales para docentes

1. Dar ejemplos claros: Demostrar en clase cómo se construyen y refinan prompts efectivos.
2. Fomentar la crítica constructiva: Enseñar a los estudiantes a evaluar críticamente y contrastar la información obtenida del LLM con diversas fuentes.
3. Promover el uso ético y consciente: Destacar la importancia de usar los modelos como complemento al aprendizaje personal, evitando dependencias y promoviendo la autoría individual.

En definitiva, entrenar a los estudiantes en el arte de formular prompts efectivos es una inversión educativa clave para el presente y futuro, preparándolos adecuadamente para una realidad donde la inteligencia artificial será una herramienta cotidiana e indispensable.

Ejemplos concretos para el aula

1. Plan de lectura acelerado: Pide al LLM “Resume este capítulo del libro ‘El Quijote’ en 5 puntos clave” y utiliza su resumen como guía de discusión, comparando su análisis con el del alumnado.
2. Mapa mental colaborativo: Solicita “Crea un esquema visual de las causas de la Primera Guerra Mundial” y traslada la estructura sugerida a una pizarra o lienzo digital para que los estudiantes la amplíen con sus propias aportaciones.
3. Generador de casos prácticos: Formula “Diseña 3 problemas de álgebra de nivel 3.º ESO con soluciones paso a paso” y distribuye esos ejercicios en clase para que los alumnos los resuelvan y validen.

Metáforas para ilustrar el proceso

• El LLM como diccionario inteligente: Imagina un diccionario que no solo define palabras, sino que te explica en contexto cómo usarlas y hace sugerencias según tu nivel de comprensión.
• El prompt como receta de cocina: Un buen prompt es como una receta detallada: especificas los ingredientes (contexto), el método (instrucciones claras) y el tamaño de la porción (extensión deseada), garantizando un plato (respuesta) sabroso y ajustado a tus gustos.