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-Miriam Gemming: miriam.gemming@students.uni-mannheim.de

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Stokel-Walker, Chris. " ChatGPT Listed as Author on Research Papers: Many Scientists Disapprove". Nature 613, n. o 7945 (18 de enero de 2023): 620-21. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00107-z.
Varios científicos han expresado su desaprobación al ver que ChatGPT, la herramienta de IA, figura como coautor en al menos cuatro artículos de investigación. Esta situación ha llevado a las editoriales a tomar medidas rápidas para regular su uso.
El popular chatbot de inteligencia artificial ChatGPT ha hecho su entrada oficial en el ámbito de la literatura científica y ha sido citado como autor en al menos cuatro artículos y preprints. Este hecho ha suscitado debates entre directores de revistas, investigadores y editores sobre la inclusión de herramientas de IA en publicaciones académicas y la conveniencia de citar al bot como autor. Las editoriales se apresuran a establecer políticas para el chatbot, que OpenAI, una empresa tecnológica con sede en San Francisco (California), presentó en noviembre como herramienta de libre acceso.

Al ser consultados por el equipo de noticias de Nature, los editores y servidores de preprints coinciden unánimemente en que los sistemas de IA como ChatGPT no cumplen los requisitos para figurar como autores de estudios, ya que no pueden asumir la responsabilidad del contenido y la integridad de los artículos científicos. Sin embargo, algunos editores sugieren que la contribución de una IA a la redacción de artículos puede reconocerse en secciones distintas de la lista de autores. Es importante señalar que el equipo de noticias de Nature opera con independencia del equipo de su revista y de su editor, Springer Nature.

En un caso concreto mencionado, un editor informó a Nature de que ChatGPT había sido citado por error como coautor, y la revista tomaría medidas correctoras para rectificar el error.

En un preprint publicado en el repositorio médico medRxiv, ChatGPT aparece como uno de los 12 autores de un estudio que explora su uso en la educación médica. Richard Sever, cofundador del repositorio y de su sitio hermano bioRxiv, reconoce que la conveniencia de utilizar y atribuir herramientas de IA como ChatGPT en la investigación es un tema de debate. Sugiere que las convenciones relativas a los créditos de las herramientas de IA podrían evolucionar con el tiempo.

Sever subraya la necesidad de diferenciar entre el papel formal de un autor en un manuscrito académico y el concepto general de autor como redactor del documento. Dado que los autores son legalmente responsables de su trabajo, cree que sólo deben figurar en la lista las personas físicas. No obstante, reconoce que se han dado casos de personas que han intentado incluir como autores a entidades no humanas, como mascotas o personajes de ficción, pero considera que se trata más de una cuestión de comprobación y verificación que de una cuestión de política. Victor Tseng, autor correspondiente del preprint, no hizo comentarios cuando se le contactó.

En un número reciente de Nurse Education in Practice, un editorial citaba por error a ChatGPT como coautora junto a Siobhan O'Connor, investigadora en tecnología sanitaria de la Universidad de Manchester. Roger Watson, redactor jefe de la revista, reconoció el error y declaró que se corregiría con prontitud. Atribuyó el descuido al diferente sistema de gestión de los editoriales en comparación con los artículos de investigación.

Alex Zhavoronkov, director general de Insilico Medicine, una empresa de Hong Kong dedicada al descubrimiento de fármacos mediante IA, citó a ChatGPT como coautor en un artículo publicado en la revista Oncoscience. Zhavoronkov mencionó que su empresa ha publicado más de 80 artículos generados por herramientas de IA generativa y expresó su satisfacción por el rendimiento de ChatGPT a la hora de redactar un artículo de alta calidad en comparación con herramientas de IA anteriores.

En cuanto al cuarto artículo, fue coescrito por un chatbot anterior llamado GPT-3 y se publicó inicialmente en el servidor francés de preprints HAL en junio de 2022. La coautora, Almira Osmanovic Thunström, neurobióloga del Hospital Universitario Sahlgrenska de Gotemburgo (Suecia), mencionó que, tras recibir comentarios de los revisores, reescribió el artículo y lo envió a una segunda revista. Tras las revisiones, el artículo fue aceptado para su publicación con GPT-3 como autor.
Política editorial
Se están elaborando y revisando las políticas de las editoriales sobre el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en la autoría. Los redactores jefe de Nature y Science, Magdalena Skipper y Holden Thorp, respectivamente, afirman que ChatGPT no cumple los criterios de autoría debido a la falta de responsabilidad que puede atribuirse a los grandes modelos lingüísticos (LLM). Se recomienda a los autores que utilicen LLM durante el desarrollo de un artículo que documenten su uso en las secciones de métodos o agradecimientos, según proceda.

Taylor & Francis, una editorial con sede en Londres, está revisando actualmente su política sobre la autoría de la IA. Sabina Alam, Directora de Ética e Integridad Editorial, está de acuerdo en que los autores son responsables de la validez e integridad de su trabajo y deben reconocer el uso de los LLM en la sección de agradecimientos. Sin embargo, Taylor & Francis aún no ha recibido ningún envío que acredite a ChatGPT como coautor.

El consejo del servidor de preprints arXiv, que se centra en las ciencias físicas, ha mantenido debates internos y está avanzando hacia el establecimiento de un enfoque para el uso de IA generativas. Steinn Sigurdsson, director científico y astrónomo de la Universidad Estatal de Pensilvania, subraya que una herramienta de software no puede figurar como autor, ya que no puede dar su consentimiento a las condiciones de uso y al derecho a distribuir contenidos. Hasta el momento no se ha identificado ningún preprints arXiv en el que ChatGPT figure como coautor, y próximamente se darán orientaciones a los autores sobre esta cuestión.
La ética de la IA generativa
La ética que rodea a la IA generativa, como ChatGPT, plantea importantes consideraciones. Matt Hodgkinson, responsable de integridad de la investigación en la Oficina de Integridad de la Investigación del Reino Unido, señala que las directrices de autoría vigentes indican que ChatGPT no debe ser acreditado como coautor. Aunque es posible que las herramientas de IA realicen una contribución académica significativa, el aspecto crucial es su capacidad para aceptar la coautoría y asumir la responsabilidad del estudio o de su contribución específica. Aquí es donde el concepto de conceder la coautoría a las herramientas de IA encuentra obstáculos.

Alex Zhavoronkov, director general de Insilico Medicine, explica que al intentar utilizar ChatGPT para escribir artículos más técnicos, se quedó corto. La IA genera a menudo afirmaciones que pueden no ser exactas, y hacer la misma pregunta varias veces puede dar respuestas diferentes. Esto suscita preocupación por el posible uso indebido del sistema en el mundo académico, ya que personas sin conocimientos especializados podrían intentar redactar artículos científicos utilizando contenidos generados por la IA.

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¿Puede aparecer ChatGPT cómo autor o coautor de artículos científicos?

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Stokel-Walker, Chris. "ChatGPT Listed as Author on Research Papers: Many Scientists Disapprove". Nature 613, n.o 7945 (18 de enero de 2023): 620-21. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00107-z. Varios científicos han expresado su desaprobación al ver que ChatGPT, la herramienta de IA, figura como coautor en al menos cuatro artículos de investigación.

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diagrama, puede resultar útil para ejemplificar uso de GPT

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diagrama, puede resultar útil para ejemplificar uso de GPT

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La inteligencia artificial solo tiene sentido si ayuda a construir un mundo mejor. Partiendo de este convencimiento, en este trabajo se presenta una propuesta para un posible uso de ChatGPT en las aulas, en lugar de intentar prohibir su uso, lo cual se parecería mucho a querer "ponerle puertas al campo".

La propuesta que sigue ha superado unos primeros tests en forma de su aplicación como prueba piloto a un grupo de 20 estudiantes de universidad que tuvo lugar en el mes de febrero de este año, y una segunda aplicación a un grupo de otros 20 en el mes de septiembre.

Se trata de dos tests ligeros. Pocos participantes, por un lado, y las tareas tenían grados de holgura por otro, lo que ha generado que los resultados fueron variados. Pero las tareas fue más o menos entendidas y ejecutada con bastante normalidad, dando entre otros el resultado buscado: que los estudiantes usaran ChatGPT u otras IA citándolas como fuente y verificando sus aportaciones. Por tanto, con todas sus limitaciones, considero que al menos ha pasado ya dos pruebas.

No deja de ser una primera proposición para aportar algo al intenso debate sobre que adopta una postura diferente. Al menos, diferente de todo lo que yo he visto hasta ahora. Pero sin duda puede beneficiarse de refinamientos posteriores conforme vaya siendo aplicada de forma más extensiva.

Se trata de una propuesta para aplicar ChatGPT en las aulas en la que la ética y el pensamiento crítico tienen un rol fundamental, a la vez que ponemos a nuestro favor las mejores posibilidades de la IA.

Los puntos de partida

La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse. No sabemos si en el futuro seguiremos teniendo algo como ChatGPT, pero sí que seguiremos teniendo IA en muchos formatos y escenarios.

La IA tiene aspectos amenazadores pero también muy esperanzadores. Como toda tecnología tiene aspectos tanto negativos como positivos.

No se trata de equidistancias. Se trata de que el balance sea netamente positivo para la humanidad. Ninguna tecnología tiene otra justificación que no sea esta: hacer del mundo un lugar mejor.

Por lo tanto, se trata de considerar las formas en las que poner a nuestro favor los aspectos positivos de la IA en sus diferentes manifestaciones y de neutralizar o evitar los negativos. Para el caso de ChatGPT hay una amplia variedad de cosas que podemos hacer. Una de ellas, tal vez, sea la obtener ideas de base desde las que iniciar una indagación posterior de mayor creatividad.

Por último, pero no menos importante: la ética y el pensamiento crítico deben estar siempre presentes en todos los usos de la IA.

Armado con los anteriores puntos, y a la vista de la calidad nada desdeñable de algunas redacciones que es capaz de producir esta IA u otras, mi modesta propuesta sobre una posible forma de introducir ChatGPT en las aulas.

Modelo de tarea de redacción para estudiantes a partir de la IA

Punto de partida. Sabemos que ChatGPT puede producir redacciones notablemente acertadas. Pueden substituir así trabajos de síntesis que son elementales, sin embargo, realizados por humanos, consumen mucho tiempo. Sabemos que una fracción de los estudiantes las van a utilizar a partir de ahora, justo como utilizan otras fuentes con potencial académico (como Wikipedia).

Por tanto, en lugar de pedir a los estudiantes la entrega de una redacción más o menos plana sobre un tema (como hasta ahora), tal vez el profesor puede pedir que, a partir de la redacción producida por ChatGPT, el estudiante demuestre su capacidad para ir más lejos de esa redacción producida por una IA y de producir un nuevo conocimiento más fiable, rico, incisivo y útil.

Para poner un ejemplo. Si tuviera que encargar una tarea relacionada con la unidad donde explico la curación de contenidos a estudiantes de periodismo, propondría, p.e., el siguiente enunciado para obtener el texto de partida de la IA: "curación de contenidos y periodismo". La captura siguiente muestra una de las respuestas:

Siguiente paso. A partir de la redacción sobre el tema generada por ChatGPT, la tarea del estudiante puede consistir en aplicar todos o parte de varios procesos, lo que va a requerir poner en juego diversas habilidades cognitivas y los conocimientos adquiridos en clase. Los procesos pueden ser:

En cualquier contexto de uso de una IA es muy importante prever y explicar a los estudiantes que, presidiéndolo todo debe haber dos aspectos fundamentales: la ética y el pensamiento crítico.

Las posibles tareas en detalle

Los posibles procesos, puestos en forma de tareas y subtareas presentadas con un poco más de detalle son las que se indican a continuación. El trabajo del estudiante puede incluirlas todas o solo una parte, en función del tiempo y los objetivos. Se trata de las siguientes:

Verificar 1. Identificar, aislar y enumerar las principales propuestas fácticas y conceptuales que incluye el texto generado por ChatGPT. Se puede hacer mediante un tabla o matriz de análisis. Una propuesta fáctica es un dato verificable. Por ejemplo, una fecha o unos resultados electorales. Cada propuesta fáctica o conceptual debe ser una de las filas de la tabla.

Verificar 2. Analizar cada propuesta fáctica y decidir si corresponde a uno de estos casos: (1) es verdadera y por qué (2) es falsa y por qué o (3) es imposible de contrastar y se descarta del informe. La matriz de análisis anterior debe asignar una de las tres decisiones fundamentada a cada propuesta o fila de la tabla.

Evaluar. Analizar cada propuesta conceptual y determinar su plausibilidad a la vista de la ética en primer lugar, y de conocimientos previos trabajos en clase o mediante procedimientos de estudio adicionales. Una propuesta conceptual es una definición, un tipo de relación, una composición, etc. En este caso, la matriz de análisis indicará de forma razonada si cada propuesta conceptual corresponde a uno de estos casos: (1) es compatible con la ética y con los conocimientos previos y/o con los conceptos trabajados en clase y por qué; (2) no se puede comparar con conocimientos previos pero es compatible (o no) con ellos y con la ética y es razonable (o no) y por qué; (3) no ha sido posible determinar alguna base razonable y se descarta provisionalmente del informe.

Fundamentar 1. Identificar y aislar la principales facetas del tema. El número de facetas dependerá de la longitud del texto de partida o el número de textos de partida. Pero es posible especular con que se trabajará habitualmente con entre tres y cinco facetas.

Fundamentar 2. Poner en marcha procesos de búsqueda y análisis de la información para localizar fuentes de autoridad para cada una de las facetas identificadas.

Ampliar o reducir. Expandir la propuesta conceptual añadiendo nuevas facetas no consideradas por ChatGPT, en concreto, al menos añadir una faceta nueva como ejercicio de conocimiento. Pero más facetas nuevas no debería ser problema. Reducir facetas también puede tener sentido, retirando facetas que se consideren poco relevantes o escasamente relacionadas.

Profundizar. Desarrollar cada faceta del grupo final añadiendo alguna precisión de algún tipo a cada una de ellas, gracias a la relación dialéctica con conocimientos previos del estudiante, o con los nuevos conocimientos adquiridos por el estudiante gracias a los procesos anteriores.

Generar nuevo conocimiento 1. Generar una nueva redacción verificada, fundamentada, profundizada y enriquecida donde será muy importante que el análisis y la síntesis de los puntos anteriores genera algo más que la suma de las parte..

Generar nuevo conocimiento 2. Complementar lo anterior con las tablas o matrices anteriores si conviene de forma modificada y algún diagrama o mapa conceptual. Añadir un anexo con la documentación de todos los pasos.

No es necesario hacer todos los procesos en todos los trabajos. Lo anterior es una especie de taxonomía de cosas que pueden hacerse. Una parte de este proceso, si se siguen todos los pasos seguramente será circular, pues algunos de los pasos van a requerir tal vez revisar los precedentes. Dependiendo de cada caso y de los objetivos de la tarea, se podrá requerir al estudiante todos o solo alguno de los pasos anteriores. Pero también se pueden añadir otros pasos, modificar cualquiera de los anteriores, o retirar algunos de estos pasos.

La pareja decisiva: verificar y evaluar

Lo que siempre se debe hacer cuando usamos ChatGPT u otras IA en trabajos académicos:

Para verificar datos en general usaremos fuentes fiables, ya sean de internet o de otro tipo, pero en general, el uso de buscadores para contrastar con fuentes abiertas nos será casi siempre de ayuda. Para verificar debemos conocer el uso adecuado de sistemas de información y debemos tener una capacidad básica en el análisis de las fuentes así como en determinar su solvencia. Para ellos debemos buscar evidencias de calidad, datos de autoría, etc.

Para evaluar argumentos se debe utilizar el pensamiento crítico. El pensamiento crítico consiste en la capacidad de analizar de manera reflexiva y sistemática los argumentos, examinando su coherencia comparándolos en lo posible con lo que ya sabemos. Implica identificar las suposiciones subyacentes, así como posibles sesgos y falacias. El pensamiento crítico no significa crítica negativa, sino el examen sistemático de las proposiciones que se nos presentan en su lugar de su aceptación acrítica.

En el resultado final el estudiante debería haber puesto a prueba y mejorado toda una gama de habilidades, y al verse involucrado en procesos dialécticos, el nuevo conocimiento generado así debería ser persistente en su cognición. También habrá perfeccionado habilidades y habrá adquirido conocimientos de modo mucho más profundo que en procesos de lectura o de escuchar las lecciones de su profesor.

El componente global: la ética

La ética debe estar presente siempre en cualquier proceso de enseñanza/aprendizaje, en esto no hay novedad. Para el modelo de trabajo con ChatGPT se trata de que la ética forme parte de todos los procesos previstos, pero se menciona de forma expresa en las tareas de verificación.

En qué modo exacto se aplique la ética será algo estrechamente vinculado con cada caso en concreto. Habrá casos con implicaciones ética en primer plano, y otros donde estarán en segundo plano o incluso puede haber casos neutros. Pero siempre debe ser objeto de especial monitorización por el profesor.

Previamente puede haberse trabajado elementos éticos para preparar la actividad, cuando los aspectos éticos sean fácilmente previsibles, pero hay que contar con que los textos generados por una IA pueden presentar implicaciones éticas imprevistas.

Un punto adicional consiste en que en las referencias deberá hacerse constar a ChatGPT como una de las fuentes consultadas y el punto de partida del trabajo final, y en el anexo deberá aparecer el texto original creado por ChatGPT.

¿ChatGPT como coautora?

En algunos casos, habrá que considerar la alternativa de si el trabajo lo debe firmar el estudiante únicamente (o los estudiantes si se hace en grupo) o también debería figurar ChatGPT en la byline, o sea en la línea que indica la autoría como uno más de los autores.

En este caso, debo señalar que esta sugerente posibilidad la he tomado del muy interesante trabajo que firman como coautores Urbano García Alonso (director de Innovación de RTVE), Juan Carlos Casco (CEO de Emprendedorex.com) y ¡ ChatGPT! en el artículo que pueden encontrar en el siguiente enlace y cuya lectura recomiendo vivamente:

Cabría decir, en este último punto, que cuando decimos que ChatGPT es la autora de un texto, en realidad, los autores son quienes publicaron en su momento los documentos de los que esta IA ha extraído la información, aunque no podemos saber quienes fueron, y posiblemente los propios autores tampoco pueden reconocerse en el nuevo texto generado.

El pensamiento crítico

El pensamiento crítico debe formar parte de cualquier proceso de enseñanza/aprendizaje, pero en el caso del uso de la IA en el aula es aún más fundamental. Ahora bien, para el pensamiento crítico hace falta al menos dos cosas: primero alguna formación sobre el tema, aunque sea básica, y segundo una actitud incisiva que consiste en no aceptar nada sin examen ni contraste.

La formación básica se supone que la adquiere el estudiante como parte de su trabajo en el aula, y la responsabilidad de esto recae en el profesor. La actitud incisiva solo la puede poner el estudiante, pero el profesor la puede fomentar, y de hecho, los pasos propuestos por el modelo obligan a que el estudiante la ponga en juego.

En el caso de este modelo de tareas con ChatGPT, la capacidad de pensar de modo crítico será útil en todas las fases, pero es imprescindible para resolver los diversos modos de la verificación, los principales aspectos de la profundización y también la ampliación o reducción.

Pero, si lo miramos bien, en realidad, sin el pensamiento crítico tampoco podrán evaluarse la dimensión ética. O sea, que la separación entre ética y pensamiento crítico que hacemos aquí es artificial y exclusivamente a efectos expositivos.

Conclusiones

La primera conclusión, y me van a disculpar, gira en torno a este mismo sitio: acabo de crear la categoría IA en el menú principal, porque espero seguir creando entradas para este tema. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Ya lo he dicho. No se trata de seguir lamentándose. Se trata de ponerla a nuestro favor.

La segunda, la IA es demasiado importante para dejarla en manos de los ingenieros. Además, seguro que ellos esperan que las demás ramas de las ciencias no les dejen solos, porque están muy ocupados optimizando sistemas. Lo menos que podemos hacer desde las demás ciencias, en especial desde las ciencias sociales es poner en marcha la clase de reflexiones sobre implicaciones sociales de estas tecnologías.

Algunos lo llamarán tecno optimismo. Pero poner nombre a las cosas no soluciona nada. Debemos tomar en serio el impacto que la IA va a tener en nuestras vidas con al menos las dos herramientas que todo tenemos: la ética y el pensamiento crítico. Si somos docentes, hemos de ver cómo incorporar la IA a las aulas y lo mismos desde cualquier otra disciplina. El punto fundamental debe ser este: la IA solo tiene sentido si es para hacer del mundo un lugar mejo r.

Si se preguntan (ya que en esta ocasión no he puesto referencias) de dónde salen los componentes del modelo propuesto, les puedo decir que se inspira en estas tres cosas: la verificación periodística, la curación de contenidos y la síntesis del conocimiento ( aka, revisiones sistemáticas).

Puede que dentro de poco estas propuestas me parezcan naif a mi mismo. Pero la idea final es tan simple como la de encontrar la forma de poner la IA a favor de la docencia en lugar de lamentar la pérdida de un mundo que ya no volverá.

Referencia

A continuación, el enlace a un interesante documento elaborado por un docente, Andrew Herft, para ayudar a docentes a introducir ChatGPT en el aula:

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Cómo utilizar ChatGPT en el aula con perspectiva ética y pensamiento crítico: una proposición para docentes y educadores

# data[].attributes.attachment_link.description
Propuesta de utilización de ChatGPT en el aula para mejorar diversas habilidades y procesos cognitivos de los estudiantes gracias a la IA.

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Perplexity AI es una inteligencia artificial generativa que utiliza ChatGPT y que añade funciones propias de buscador. Es la unión entre una inteligencia artificial generativa y un buscador de internet. La clase de sistema de respuestas que probablemente marcará el futuro de los sistemas de información.

La cuestión es que traemos aquí una guía sobre su funcionamiento por varios motivos además de lo anterior. Primero porque resulta especialmente adecuada para trabajos académicos (por las funciones que diremos después). De hecho, en la página Perplexity FAQ se autodefine como " your AI research assistant ".

Segundo, porque añade un grupo de funciones propias que amplían las funciones originales de ChatGPT. Ahora bien, volviendo al primer punto, las funciones de Perplexity AI que la hacen idónea para el entorno académico son al menos cuatro:

Proporciona las fuentes de internet utilizadas, ya sean sitios web, vídeos de YouTube o documentos PDF.

Dispone de un modo, , que permite focalizar los resultados en fuentes académicas.

Permite analizar documentos en PDF. En concreto podemos hacer que el prompt o petición del usuario se resuelva contra el documento en PDF que haya subido el usuario.

Es posible crear enlaces de cada respuesta y difundir así los resultados de manera pública.

Recientemente ha añadido un menú Library que permite crear colecciones de resultados, además de la lista habitual de prompts.

Guía de utilización

Página de inicio y opciones principales

La captura muestra opciones destacadas. Véase en particular la opción que activa el uso de ChatGPT4 en modo interactivo, esto es, según cuál sea el prompt, antes de darnos la respuesta, Copilot puede hacernos algunas preguntas para entender mejor nuestros objetivos.

Por su parte, la opción Focus permite seleccionar tipología de fuentes. En nuestro caso hemos preferido dejar la opción por defecto (todas las fuentes).

Hemos destacado además como My Threads donde guarda los anteriores prompts y sus resultados, AI Profiler (que ahora ha cambiado y forma parte de la configuración del perfil, estas capturas son de agosto, y en septiembre como se puede ver ya ha habido cambios). En este perfil podemos especificar aspectos de nuestro trabajo y preferencias temáticas que queramos que Perplexity tenga en cuenta. También podemos en Download, que es posible descargar una app para iOS y Android.

Prompt con activación de Copilot

En la captura mostramos el prompt que hemos utilizado en esta ocasión. Hemos procurado utilizar un prompt que empieza situando un contexto. Luego sigue una instrucción específica y termina con unos objetivos. Como se puede ver, para la primera prueba hemos activado la función más potente, que es Copilot.

Esta función, activa un modo interactivo según el cual puede hacer preguntas adicionales al usuario para asegurar la eficacia de la búsqueda. El número que podemos ver, 5 en este caso, indica el número de sesiones gratuitas de Copilot que nos quedan al lanzar la búsqueda.

Una vez agotadas las cinco sesiones, hay que esperar cuatro horas para que el contador vuelva a activarse en cinco. Es la limitación de la versión gratuita, a saber, un máximo de 5 sesiones de Copilot cada cuatro horas. El uso sin Copilot, es decir, la búsqueda rápida no tiene limitaciones en principio que hayamos podido observar.

Interpretación del prompt y fuentes

Uno de los aspectos más importantes del uso de la IA es que sea capaz de mostrar cómo está elaborando sus respuestas. En este sentido, Perplexity muestra como parte del proceso las frases de búsqueda que ha generado así como las fuentes.

Primer informe de Perplexity AI

Vemos en la captura parte del informe, articulado en varios puntos bien diferenciados, que ha generado Perplexity con indicación de las fuentes relevantes para cada punto.

Utilidades adicionales

Al final de cada informe, hay una serie de utilidades (copiar los contenidos, p.e.) y una lista de otras preguntas relacionadas que podemos usar para ampliar los resultados

Lista de fuentes en una ventana independiente

La lista completa de fuentes utilizadas se puede desplegar y se muestran en detalle entonces en una ventana independiente.

Nuevo prompt sugerido por Perplexity AI

Para poner a prueba y poder mostrar esta nueva función, hemos activado una de las preguntas adicionales que permiten ampliar la información sugeridas por Perplexity.

Fuentes del segundo prompt

Vemos ahora en esta captura las nuevas fuentes identificadas por Perplexity en respuesta a la preguntas sugerida por el sistema.

Segundo informe

Por último, ahora vemos el segundo informe generado por Perplexity en respuesta a las últimas interacciones con el sistema.

BONUS: la búsqueda rápida

La idea principal de esta guía es mostrar el uso avanzado de Perplexity con la activación de Copilot. No obstante, hemos querido dedicar al menos una captura a mostrar la búsqueda rápida en este caso con un tema distinto, esto es con la pregunta simple: "periodismo de soluciones".

A veces puede tener más sentido usar la búsqueda rápida (sin Copilot) si necesitamos una respuesta relativamente sencilla, como en este caso, en el que se supone que queremos una definición rápida de periodismo de soluciones junto con las fuentes principales. El lector atento verá que hemos marcado que una de las fuentes en este caso es una entrada de este mismo sitio. Cosa que lógicamente nos produce una, creemos, legítima satisfacción.

Transparencia (falta de)

Hemos señalado la transparencia en el uso de Perplexity, cuando va mostrando de modo progresivo las preguntas y las fuentes utilizadas. En cambio, ahora nos referimos a una transparencia diferente y que echamos de menos.

No hay una página con información corporativa. Nos quedamos sin saber qué empresas hay detrás de Perplexity. Lástima. En fuentes independientes se mencionan nombres de personas que dejaron OpenAI para fundar Perplexity. Pero las cosas no deben ir así. Falta una página propia de Perplexity que informe de esto con transparencia.

Tampoco hay transparencia sobre qué modelo de lenguaje utiliza. Indica que en el modo Pro (de pago) utiliza ChatGPT 4, pero no indica cuál usa en la búsqueda rápida o en Copilot en el modo gratuito. Lástima.

Resultados completos de la búsqueda sobre periodismo e inteligencia artificial generativa

Ficha técnica del informe

Prompt inicial
creado por L. Codina

Nos situamos en el contexto de un periodismo de calidad al servicio de los ciudadanos y de unos medios de comunicación que deben ganar tanto la confianza como la fidelización de las audiencias. Presenta las principales implicaciones del uso de la inteligencia artificial generativa en la creación de contenidos para medios de comunicación. Nos interesan los aspectos éticos, la veracidad, la objetividad y la confianza del público en las noticias

¿Cómo se puede garantizar la ética y la objetividad en la creación de contenidos generados por inteligencia artificial?

Informe 1 de la IA no editado

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) en la creación de contenidos para medios de comunicación presenta implicaciones en aspectos éticos, veracidad, objetividad y confianza del público en las noticias. A continuación, se detallan algunas de estas implicaciones:

1. Aspectos éticos: La IA generativa puede generar contenidos sintéticos que plantean dilemas éticos en cuanto a la autoría, la responsabilidad y la transparencia en la creación de contenidos [4]. La UNESCO ha adoptado una Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial para abordar estos desafíos [5].

2. Veracidad: La IA generativa puede ser utilizada para crear noticias falsas o desinformación, lo que puede erosionar la confianza en la información electoral y en los medios de comunicación en general [3]. Los periodistas deben ser conscientes de los riesgos que implica el uso de la IA generativa y trabajar de manera ordenada con los contenidos generados [11].

3. Objetividad: La objetividad es un método para llegar a la verdad y es esencial en la práctica periodística [6]. Sin embargo, la IA generativa puede adaptarse a sesgos como la línea editorial del medio, al estilo del periodista o incluso al gusto del consumidor de la información [12]. Por lo tanto, es importante que los periodistas estén conscientes de estos sesgos y trabajen para garantizar la objetividad en la creación de contenidos.

4. Confianza del público: La proliferación de sitios web de noticias generadas por IA puede hacer que sea más difícil para los consumidores distinguir entre noticias reales y falsas, lo que a su vez puede erosionar la confianza en los medios de comunicación [7]. Para abordar este problema, se pueden implementar medidas como el uso de marcas de agua y firmas digitales para identificar el contenido generado por IA [3].

En resumen, la IA generativa en la creación de contenidos para medios de comunicación presenta desafíos en términos de ética, veracidad, objetividad y confianza del público en las noticias. Es fundamental que los periodistas y los medios de comunicación estén conscientes de estos desafíos y trabajen para garantizar la integridad y la calidad del periodismo en la era de la inteligencia artificial.

Citations:
[1] https://www.cuadernosdeperiodistas.com/etica-e-inteligencia-artificial-herramientas-para-gobernar-a-los-algoritmos-desde-el-periodismo/
[2] https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/802687.pdf
[3] https://www.brennancenter.org/es/our-work/analysis-opinion/inteligencia-artificial-pone-en-riesgo-elecciones-medidas-proteger-democracia
[4] http://www.harvard-deusto.com/ia-generativa-implicaciones-eticas-y-legales-en-la-creacion-de-contenidos-sinteticos
[5] https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
[6] https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/36426/Pages%20from%20libro-actas-congreso-etica-comunicacion-8.pdf?sequence=1
[7] https://wwwhatsnew.com/2023/05/02/la-proliferacion-de-sitios-web-de-noticias-generadas-por-ia/
[8] https://es.linkedin.com/pulse/la-%C3%A9tica-en-el-uso-de-inteligencia-artificial-ia-juan-merodio
[9] https://www.jstor.org/stable/26975708
[10] https://www.cryptopolitan.com/es/ai-vs-estudio-de-mentes-humanas-sobre-mentiras-generadas-por-ai/
[11] https://ijnet.org/es/story/%C2%BFest%C3%A1n-preparados-los-periodistas-para-los-desaf%C3%ADos-que-implica-el-uso-de-la-ia-generativa
[12] https://www.elespanol.com/alicante/economia/innovacion/20230301/ia-periodismo-desinformacion-tecnologia-lenguaje-natural-herramienta/744925833_0.html
[13] https://www.dw.com/es/qu%C3%A9-son-y-c%C3%B3mo-reconocer-los-sitios-web-generados-por-la-inteligencia-artificial/a-65581633
[14] https://www.connectas.org/labs/puede-la-inteligencia-artificial-hacer-mas-eficiente-el-trabajo-de-los-periodistas/
[15] https://urosario.edu.co/en/node/8838
[16] https://www.infobae.com/america/the-new-york-times/2023/05/21/contenido-generado-con-ia-hallado-en-sitios-de-noticias-granjas-de-contenido-y-resenas-de-productos/
[17] https://mip.umh.es/blog/2023/02/14/etica-inteligencia-artificial-periodismo-futuro-profesion/
[18] http://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0188-252X2017000200165&script=sci_arttext
[19] https://www.elindependiente.com/futuro/inteligencia-artificial/2023/07/02/el-reto-del-periodismo-en-un-mundo-de-mentiras-generadas-por-ia-los-medios-deben-ser-un-sello-de-credibilidad/
[20] https://www.20minutos.es/tecnologia/inteligencia-artificial/google-inteligencia-artificial-generativa-ayudar-periodistas-crear-titulares-noticias-5149541/
[21] https://ethic.es/2023/02/que-lugar-deja-al-periodismo-la-inteligencia-artificial/
[22] https://es.linkedin.com/pulse/los-desaf%C3%ADos-de-la-ia-en-el-periodismo-the-hist
[23] https://revista.profesionaldelainformacion.com/index.php/EPI/article/download/87356/63452
[24] https://fundaciongabo.org/es/que-papel-juega-la-verdad-en-el-periodismo
[25] https://ts2.space/es/el-publico-estadounidense-quiere-frenar-el-desarrollo-de-la-ia/

Informe 2 de la IA no editado

Para garantizar la ética y la objetividad en la creación de contenidos generados por inteligencia artificial (IA), es necesario considerar los siguientes aspectos:

1. Desarrollar y aplicar marcos éticos: Es fundamental establecer marcos éticos y regulaciones que guíen el uso de la IA en la creación de contenidos periodísticos. Estos marcos deben abordar aspectos como la transparencia, la responsabilidad y la privacidad [5].

2. Transparencia: Los medios de comunicación deben ser transparentes acerca del uso de la IA en la creación de contenidos, informando a las audiencias sobre cómo y cuándo se utilizan estas tecnologías [6].

3. Supervisión humana: Aunque la IA puede generar contenidos de manera autónoma, es crucial que los periodistas supervisen y verifiquen la información generada por la IA para garantizar su precisión y objetividad [11].

4. Formación y concienciación: Los periodistas y profesionales de los medios de comunicación deben recibir formación en el uso ético y responsable de la IA en la creación de contenidos. Esto incluye aprender a utilizar estas herramientas de manera efectiva y ética, evitando malas prácticas como el plagio de contenidos y la difusión de desinformación [9].

5. Control de sesgos: Es importante que los desarrolladores de IA trabajen en la identificación y mitigación de sesgos en los algoritmos utilizados para generar contenidos, garantizando así la objetividad en la información producida [12].

6. Colaboración entre sectores: La colaboración entre periodistas, desarrolladores de IA, expertos en ética y reguladores es esencial para abordar los desafíos éticos y garantizar la objetividad en la creación de contenidos generados por IA [1].

En resumen, garantizar la ética y la objetividad en la creación de contenidos generados por IA requiere un enfoque multidisciplinario que incluya marcos éticos, transparencia, supervisión humana, formación, control de sesgos y colaboración entre sectores.

Citations:
[1] https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/riesgos-eticos-de-la-inteligencia-artificial/
[2] https://youtube.com/watch?v=zDDnT41hDU0
[3] https://www.redalyc.org/journal/5897/589773685007/html/
[4] https://www.pwc.es/es/publicaciones/tecnologia/assets/guia-buenas-practicas-uso-inteligencia-artificial-pwc-odiseia.pdf
[5] https://www.euskadi.eus/contenidos/informacion/orain_farmacia/es_orain/adjuntos/Directrices-eticas-inteligencia-artificical-fiable.pdf
[6] https://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/handle/10234/201745/83794.pdf?isAllowed=y&sequence=1
[7] https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
[8] http://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S2448-51362020000300049&script=sci_arttext
[9] https://www.redactorfreelance.com/inteligencia-artificial-periodismo/
[10] https://www.tictactep.cl/la-etica-y-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-a-distancia/
[11] http://formacionib.org/noticias/
[12] https://www.researchgate.net/publication/366506817_Etica_y_uso_periodistico_de_la_inteligencia_artificial_Los_medios_publicos_y_las_plataformas_de_verificacion_como_precursores_de_la_rendicion_de_cuentas_en_Espana
[13] https://www.digitalbizmagazine.com/responsabilidad-etica-e-inteligencia-artificial/
[14] https://www.uv.mx/rmipe/files/2017/02/Guia-didactica-metodologia-de-la-investigacion.pdf
[15] https://delfino.cr/2023/04/periodismo-versus-inteligencia-artificial-quien-se-atreve-a-decir-como-la-usa
[16] https://www.udg.edu/ca/Portals/57/OContent_Docs/Informe_OEIAC_2021_cast.pdf
[17] https://observatorio.tec.mx/editorial/chatgpt-inteligencia-artificial-y-el-futuro-de-la-educacion/
[18] https://www.madrimasd.org/blogs/culturadered/periodismo-artificial-retos-y-tendencias-del-periodismo-ante-la-inteligencia-artificial-cfp/
[19] https://habitant.es/inteligencia-artificial-etica-y-logica-de-negocio/

Conclusiones

Hemos mostrado, mediante un juego de capturas anotadas, un uso característico de Perplexity AI para obtener contenido textual y fuentes relacionadas. Para ello, hemos usado un prompt que consiste en establer elementos de relación entre IA y periodismo, como muestra la ficha de la petición de generación de informes,

Hemos incorporado los dos informes generados, sin editar, para quienes pueda resultar de interés, puesto que tanto el contenido, como sobre todo las fuentes, pueden resultar valioso. Una cuestión importante es que si se usa parte o la totalidad del contenido literal del informe generado por Perplexity en una publicación debe marcarse y señalarse la procedencia de forma totalmente transparente.

Si se usan estos informes solo como un punto de partida, se recomienda transparencia igualmente y citar la fuente como parte del proceso de producción del contenido afectado. También se recomienda verificar la parte que vaya a ser utilizada, si es el caso.

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Eine Einführung in das Schlüsselthema künstliche Intelligenz

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Toolbeschreibung

Um für Studierende der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) im fachübergreifenden Wahlangebot ein Lernangebot zu schaffen, das sie für die KI und ihre Chancen und Risiken sensibilisiert, wurde im Sommersemester 2020 eine asynchrone Lehrveranstaltung entwickelt. Dafür arbeitete das Zentrum für Schlüsselqualifikationen (ZfS) der CAU mit der Technischen Hochschule Lübeck zusammen und konzipierte auf der bestehenden landesweiten Lernplattform futureskills-sh.de einen digitalen Selbstlernkurs. Bei diesem Lernangebot handelt es sich um ein Kurspaket aus 14 Einzelkursen, die jeweils in sich abgeschlossen ein eigenes Thema behandeln und einen Arbeitsumfang von 3 bis 30 Stunden haben. Die Einzelkurse sind jeweils von anderen Lehrenden hergestellt und als Open Educational Ressources (OER) auf der Lernplattform oncampus der TH Lübeck verfügbar gemacht worden. Die Lerninhalte sollten Studierende ohne fachlichen Hintergrund mit Themen der digitalen Gesellschaft, des digitalen Arbeitens und vor allem mit wichtigen Fragen zur Nutzung künstlicher Intelligenz sensibilisierend in Kontakt bringen.

Zur Bereitstellung des Kurspakets wurde der fachübergreifende Katalog offener Lernangebote am ZfS genutzt. Hier finden sich über 300 Module, die neben ergänzenden Fachkompetenzen insbesondere die individuellen Schlüsselkompetenzen fördern. Das Angebot an Schlüsselkompetenzen basiert auf einem Framework, der im ZfS 2022 entwickelt wurde (((( Abbildung 1). Dieser lehnt sich an das Framework vom Stifterverband und von McKinsey Suessenbach & al., 2021) an und greift die Future Skills von Ulf-Daniel Ehlers auf Ehlers, 2021), enthält jedoch einige hochschulspezifischere Anpassungen und bezieht das KSAVE-Konzept der 21st Century Skills ein Binkley & al., 2012).

Vor allem die Digital- und Medienkompetenzen werden im ZfS-Kompetenzrahmen stärker betont. Dafür sollte gezielt ein zusätzliches Angebot an Lehrveranstaltungen bereitgestellt werden.

Insbesondere war es der Ansatz, ein stark selbstgesteuertes Lernangebot im digitalen Raum zu bieten, das die Realität des digitalen Lernens und Arbeitens dauerhaft in den Studienalltag integriert ( Matthes, o. J.).

Mit dem Schwerpunkt KI wurden entsprechende Learning Nuggets ausgewählt. Insgesamt ist ein Lernangebot entstanden, das 75 Zeitstunden Workload umfasst und über das Vorlesungsverzeichnis allen Studierenden zugänglich ist. Je nach Studiengang können sich die Studierenden bei bestandener Leistung 2,5 ECTS anrechnen lassen. Die Leistung ist unbenotet. Die enthaltenen Lernstandsüberprüfungen (Multiple-Choice-Wissenstests, Lückentexte, Zuordnungsaufgaben etc.) werden automatisiert überprüft. Die Lernenden erhalten unmittelbar Feedback zu ihrer Leistung (Take-Home-Prüfung). Am Ende jedes Einzelkurses erhalten die Studierenden ein Zertifikat. Sobald sie alle Learning Nuggets mit Zertifikat abgeschlossen haben, wird das Gesamtzertifikat „Future Skills - KI" automatisiert ausgegeben.

Betreut und gerahmt wird das Angebot durch eine Lehrkraft im ZfS. Sie organisiert die Anmeldung und führt zu Beginn der Vorlesungszeit eine Kick-off-Veranstaltung durch. In der als Videokonferenz gestalteten Veranstaltung wird das Kennenlernen der Studierenden untereinander gefördert, die Fähigkeit zum selbstorganisierten Studium adressiert und zur Bildung von Lerngruppen angeregt. Der Lernpfad wird im Anschluss individuell durch die Studierenden gesteuert. Zusätzlich wird seit dem Sommersemester 2021 eine Live-Diskussionsreihe von drei bis vier Sitzungen (je eine Stunde) durchgeführt. Die Sitzungen dienen dazu, den Studierenden den Kontakt zu Unternehmen oder Institutionen zu ermöglichen, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, den Austausch untereinander anzuregen, das Gelernte mit der Realität dieser Praxisbeispiele abzugleichen, Fragen zu stellen und in Diskussion zu treten. Dazu stellen die Gäste aus der Praxis eine praktische Aufgabe. So entstand zum Beispiel ein erster Entwicklungsschritt für einen Chatbot.

Voraussetzungen & Zielgruppen

Die Teilnehmenden stammen aus verschiedensten Fächern, Studiengängen und Studienstufen der CAU. Es handelt sich jedoch für alle Teilnehmenden um einen Wahlpflichtkurs, sodass von einem großen intrinsisch motivierten themenbezogenen Interesse ausgegangen werden kann. Darüber hinaus könnte auch das besondere Format eine Rolle spielen. An der CAU existieren kaum reine Selbstlernangebote dieser Art. Die Teilnahme wird zahlenmäßig nicht begrenzt. Im Wintersemester 2022/2023 meldeten sich 100 Studierende an, die zum überwiegenden Teil auch die Prüfungsleistung abschließen und bestehen. Seit 2020 haben den Kurs 234 Studierende erfolgreich abgeschlossen.

Kompetenzen

Inhaltlich bietet der Kurs voraussetzungslos einen Einstieg in die algorithmische Datenanlyse und rahmt dieses Thema durch Anwendungsbezüge in Geschäftsfeldentwicklung, Personal und Organisation und setzt auch allgemeine flankierende Themen. Nach Abschluss aller 14 Learning Nuggets sind die Teilnehmenden in der Lage,

sich ein Urteil zu Themen und Thesen aus der Diskussion um die digitale Transformation im Hinblick auf Arbeitskultur, Arbeitsorganisation, Bildung, Mensch-Maschine-Interaktion und Big Data zu bilden,

die Bedeutung von KI zu erkennen, Grundprinzipien von KI zu verstehen und wichtige Begriffe, Konzepte und Anwendungsmöglichkeiten im KI-Kontext zu erläutern,

zu verstehen, was Digitalkompetenzen sind und warum sie wichtig sind,

zu erkennen, was KI-Lösungen für ein Unternehmen leisten können, und

grundlegende ethische und soziale Herausforderungen von KI sowie Fragen des Datenschutzes zu erläutern.

Lerninhalte & Methoden
Die Learning Nuggets
KI - einfach erklärt Ein kurzer Einstieg in das Thema künstliche Intelligenz. Es werden die Begriffe „Machine Learning" und „Deep Learning" erläutert und verschiedene Lerntechniken für künstliche neuronale Netze erklärt.

KI - Ethik
In diesem Kurs geht es um die grundlegenden ethischen und sozialen Herausforderungen, die sich bei der Verwendung von KI-Methoden stellen. Es werden Beispiele angeführt, aber auch Methoden, wie mit diesen Herausforderungen verantwortungsvoll umgegangen werden kann.

Neuronale Netze - Konzeption und Nutzung
Der Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis über neuronale Netze und ihre Wirkungsweise, Vor- und Nachteile und welche Arten von neuronalen Netzen zu welchem Zweck sinnvoll sind.

KI - der Weg zur Anwendung
In diesem Kurs werden Technologien, Methoden und Konzepte künstlicher Intelligenz erläutert und es wird anhand von praxisnahen Beispielen geklärt, welche Werkzeuge für definierte Anwendungsfälle geeignet sind.

KI-basierte Geschäftsmodelle
Ein anspruchsvolles und innovatives Wertangebot, dessen Kernfunktionalität auf künstlicher Intelligenz beruht, wird im Optimalfall durch ein innovatives Geschäftsmodell am Markt platziert. Dieser Kurs erläutert den Weg dorthin. Im ersten Teil werden Zweck und Bestandteile eines Geschäftsmodells erklärt. Teil 2 behandelt Geschäftsmodellinnovationen und vertikale KI-basierte Geschäftsmodelle.

KI und die DSGVO
Künstliche Intelligenz benötigt Daten. Dieser Kurs bietet Kenntnisse über den Datenschutz und die Richtlinien der DSGVO.

KI-Kompetenzentwicklung
Kursinhalt sind die Zusammenhänge zwischen der Einführung von KI und den sich daraus ergebenden Änderungen für die Organisation und die Mitarbeiter:innen.

Mensch und KI
Die Möglichkeiten der KI fordern dazu auf, „Arbeit" grundlegend neu zu denken. Mit dem Menschen im Mittelpunkt zeigt dieser Kurs, wo die Stärken und Schwächen von KI-Lösungen in konkret untersuchten Use-Cases liegen und wie sich KI-Lösungen erfolgreich in Unternehmen integrieren lassen.

Infrastruktur und Basistechnologie für Big Data
Datenmassen sind komplex zu verarbeiten. Der Kurs erklärt, warum klassische (relationale) Datenbanken als ungeeignet und unwirtschaftlich gelten und Basistechnologien wie Hadoop, HBase, Spark oder MongoDB die Verarbeitung und Vorhaltung riesiger Datenmengen bereitstellen können.

Personalstrategie für KI
Der Kurs zeigt, wie eine zielgerichtete Personalstrategie, integrierte Prozesse und eine digitalisierte HR-Umgebung die gesamte digitale Transformation und den Einsatz von KI im Unternehmen unterstützen können.

KI in der Bildverarbeitung
In diesem Kurs wird erläutert, wie künstliche Intelligenz in der Verarbeitung und Analyse von Bilddaten eingesetzt werden kann und warum die Verfahren gerade in diesem Fachbereich so herausragende Ergebnisse liefern.

Persuasive Design (Medienkompetenz)
In diesem Kurs wird gezeigt, wie durch das Design interaktiver Systeme und (digitaler) Medien Nutzer:innen in ihren Entscheidungen und ihrer Wahrnehmung beeinflusst oder gar manipuliert werden können. Es wird erklärt, wie diese Beeinflussung funktioniert und auf welchen psychologischen Aspekten sie beruht und wie man dies bei der Mediennutzung kritisch reflektieren kann.

New Work und Future Skills
Unsichtbare Datenhighways und riesige Rechenzentren beschleunigen die Veränderungen in der Industrie- und Arbeitswelt in disruptiven Ausmaßen. Die Art und Weise, wie Arbeit gedacht, bewertet, ermöglicht und praktiziert wird, wird sich stark verändern. Der Kurs diskutiert Chancen und Perspektiven dieser Transformation.

Erkenntnisse & Erfahrungen

Seit dem Sommersemester 2020 werden die Teilnehmenden jedes Durchgangs zum Kurskonzept befragt. Die Befragten stammen in überwiegender Mehrheit aus sozialwissenschaftlichen Fächern. Die folgende Übersicht zeigt einen Auszug der Herkunftsfächer aus dem Wintersemester 2022/2023.

Die Auswertung der Befragung mit bisher 90 Fragebögen zeigt, dass die Studierenden das Format als Selbstlernkurs mit einem Höchstmaß an Selbstorganisation gut bis sehr gut annehmen.

Auch die Sammlung kuratierter OER-Materialien trifft den Geschmack der Studierenden. Sie melden zurück, dass sie die kurzen, in sich inhaltlich geschlossenen Lerneinheiten als abwechslungsreich empfinden und auch die Ansprache durch verschiedene Lehrende als Bereicherung sehen.

Dennoch wird deutlich, dass das Format auch Defizite mit sich bringt: Insbesondere die Anwendung des Gelernten fehlt den Studierenden. Es scheint, dass die Studierenden den direkten Bezug der Inhalte mit ihren Fächern erwarten.

Fast ebenso deutlich melden die Studierenden zurück, dass ihnen der Austausch und die Diskussion der Inhalte fehlt. Speziell für dieses Bedürfnis wurden die Live-Treffen eingerichtet. Leider beteiligen sich die Studierenden trotz des sehr hohen Interaktionsgrades des Formats nur sehr wenig an der angebotenen Diskussion.

Die Interpretation, dass mit dem fehlenden Anwendungsbezug die individuell fachliche Anwendung gemeint sein könnte, wird auch durch die Antwort auf die Frage nach den inhaltlichen Wünschen der Studierenden gestützt. Größte inhaltliche Lücke scheint jedoch der fehlende Bezug zu möglichen Berufsfeldern zu sein. Hierzu ist zu beachten, dass das Modul „Future Skills - KI" als Bestandteil des Pflicht-Praxismoduls für die Zwei-Fächer-Bachelor-Studiengänge der CAU nutzbar ist. Dieser Studiengang stellt zugleich die Hauptnutzendengruppe im Kurs. Es besteht daher die nachvollziehbare Erwartung, dass ein direkter beruflicher Bezug hergestellt wird. Diesem Bedürfnis sollte ebenfalls mit den Live-Treffen und durch die eingeladenen Unternehmen begegnet werden. Sie werden insbesondere danach ausgewählt, dass sie typische Berufsfelder wie Bildung, Kultur, Medien oder Marketing abdecken. Berufsfelder, in denen traditionell viele Studierende auch ihr Praktikum absolvieren beziehungsweise in die sie nach dem Abschluss streben.

Dennoch zeigen die Antworten auf die direkte Frage nach den Live-Austauschtreffen, dass die Studierenden diese Art Ergänzung der Selbstlernkurse honorieren.

Insgesamt lassen sich die Gelingensbedingungen dieses Kurses in seiner Art in fünf Punkte zusammenfassen. Zunächst ist es wichtig, dass das Angebot ein Wahlangebot darstellt, weil Abbruchquoten (WS 2022/2023: 28 Prozent ) %) eventuell auch darauf zurückzuführen sind, dass Teilnehmende das Format nicht als geeignet betrachten. Als weitere wichtige Bedingung des Gelingens kann das gezielte Onboarding erachtet werden. Die Auswahl der Lernmaterialien spielt eine weitere wichtige Rolle. Es sollte sich um motivierendes und aktivierendes Material handeln. Die Möglichkeit der schnellen Kontaktaufnahme zur Lehrkraft stellt insbesondere bei technischen Problemen eine wichtige Bedingung dar. Auch der Praxisbezug und das Anregen einer kritischen Haltung zu den Chancen und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz über Diskussionsformate sind weitere wichtige Gelingensbedingungen.

Als Herausforderung hat sich insbesondere die Heterogenität der Lerngruppe gezeigt. Der Bezug zu konkreten Berufsfeldern und der Fachbezug können entgegen den Erwartungen der Studierenden nicht ausreichend hergestellt werden. Hier müssten fachbezogene Lernangebote anknüpfend bereitgestellt werden. Die Prüfungsleistung für das Modul besteht im Abschluss aller Learning Nuggets. Die enthaltenen Prüfungselemente werden automatisiert ausgewertet. Eine zusätzliche Prüfung erfolgt nicht. Dies könnte prüfungsrechtlich bedenklich sein.

Autorinnenprofil

Wibke Matthes (Diplom Politologin und Betriebswirtin) Geschäftsführende Mitarbeiterin, Direktorin und Leiterin des Bereichs Schlüsselkompetenzen sowie Leitung der Fachergänzung am Zentrum für Schlüsselqualifikationen (ZfS) der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel; Lehre für Entrepreneurship als Schlüsselkompetenz.
2015 Veröffentlichung des Buches „Schlüsselkompetenzen im Hochschulstudium" zusammen mit weiteren Autor:innen
2017 LehrehochN-Fellow, 2022 Sprecherin des Fachausschusses Future Skills in der Gesellschaft für Schlüsselkompetenzen, 2022 Civic Innovation Award des BMAS für die Entwicklung des „Kompetenzboosters", eines KI-gestützten Instruments zur individuellen Messung und zum bedürfnisorientierten Training von Future Skills für Studierende, gemeinsam mit dem CAU-Start-up DayOff.

Literatur

Binkley, M., & al., et. (2012). Defining Twenty-First Century Skills. In P. Griffin, B. McGaw, & E. Care (Hrsg.), Assessment and Teaching of 21st Century Skills. Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-2324-5_2

Ehlers, U.-D. (2021). Future Skills: Lernen der Zukunft - Hochschule der Zukunft. Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29297-3

Suessenbach, F., & al., et. (2021). Future Skills 2021 - Diskussionspapier 3: Future Skills 2021 - 21 Kompetenzen für eine Welt im Wandel. https://www.stifterverband.org/medien/future-skills-2021.

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Ein asynchroner Selbstlernkurs für Studierende aller Fächer erläutert Schlüsselbegriffe, Möglichkeiten sowie grundlegende ethische und soziale Herausforderungen unserer datengeprägten Welt. Ziel ist es, die Urteilsbildung mit einem Schwerpunkt auf künstliche Intelligenz (KI) zu bieten und Grundwissen über wesentliche Aspekte der digitalen Transformation im Hinblick auf Arbeitskultur, Mensch-Maschine-Interaktion, KI und Future Skills zu schaffen.

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Barbara Geyer on LinkedIn: Sollen Studierenden den Einsatz von KI-Tools dokumentieren? 🤖❓ Du… | 34 comments

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Sollen Studierenden den Einsatz von KI-Tools dokumentieren? 🤖❓ Du erklärst den Studierenden, dass sie jede Interaktion mit KI-Tools und ihre Prompts… | 34 comments on LinkedIn

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PromptBox - Save & Share Your AI Prompts

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Beautifully Save & share your AI prompts for Chat GPT, mid-journey, Bing, or any other AI tool you use. *NEW* Share your prompts with your audience! Create a folder, add your prompts, share your link! Whether you're a digital artist, copywriter, or productivity hacker; quickly and easily store and share your prompts to get the most out of your AI workflow.

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Herramientas de IA: lectura de textos académico-científicos

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Herramientas de IA: lectura de textos académico-científicos

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Das Lesen von wissenschaftlichen Arbeiten ist manchmal gar nicht so leicht und meist sehr zeitaufwendig - und oft haben Studierende noch nicht den Überblick, das Zeitmanagement und das Verständnis, um aus der Vielzahl der Texte die wichtigen Informationen herauszufiltern. Hier können diverse KI-Tools helfen, damit Ihre Studierenden nicht in Verzweiflung geraten, bevor sie überhaupt mit dem Schreiben begonnen haben. Im folgenden Ranking werden Ihnen drei gut zugängliche Tools vorgestellt, die Sie (nach einem eigenen Test), Ihren Studierenden als Hilfe beim Lesen wissenschaftlicher Arbeiten empfehlen können.

Platz 3: ChatPDF

Den dritten Platz im Ranking belegt ChatPDF ( https://www.chatpdf.com/), ein Tool, dem Fragen zu hochgeladenen PDF-Dokumenten gestellt werden können. Man chattet also quasi mit der PDF, daher der Name.

Um mit dem „Chatten" zu beginnen, muss zunächst ein PDF der gewünschten wissenschaftlichen Arbeit, eines Artikels oder Buchs hochgeladen werden. Dies funktioniert per Drag & Drop oder Upload vom Computer, aber auch mittels einer URL. Laut Angaben der Entwickler:innen können PDFs in allen Sprachen hochgeladen werden. Entsprechend kann man auch in allen Sprachen Fragen stellen und erhält Antworten durch die KI in der entsprechenden Sprache. Zumindest für die getesteten Sprachen (Englisch, Deutsch, Spanisch) ist dies auf jeden Fall zutreffend.

Nach dem erfolgreichen Upload der PDF kommt man auf die nächste Seite und kann beginnen, der KI Fragen zum Text zu stellen.

Auf der linken Seite kann man durch die Datei scrollen und lesen, auf der rechten Seite findet sich der Chat. Hier wird direkt eine Kurzzusammenfassung des Artikels bereitgestellt sowie mögliche Fragen zum Text, die von der Künstlichen Intelligenz vorgeschlagen werden. Mit einem Klick auf den blauen Pfeil vor der jeweiligen Frage kann man der KI entweder diese Frage stellen oder unten im Chatfenster eine eigene Frage formulieren.

Nach etwas „Bedenkzeit" liefert das Tool eine Antwort auf die gewünschte Frage und bindet, zumindest teilweise auch eine Quellenangabe mit ein. Das heißt, sie verweist mit einer Nummer auf die jeweilige Seite im Dokument (Achtung, entspricht nicht der Seitenzahl im Artikel, sofern diese nicht auf der ersten Seite bei 1 beginnen). Klickt man auf die Nummer, so springt ChatPDF auf die entsprechende Seite - dort ist der Textabschnitt, aus dem die Antwort gezogen wurde, blau hinterlegt.

ChatPDF kann sowohl ohne Account als auch mit Login genutzt werden. Der Vorteil eines Accounts ist, dass man seine Chatverläufe speichern kann und so im Zweifel nicht jedes Mal wieder von vorne beginnen muss.

Es existiert eine kostenlose und kostenpflichtige Version. In der kostenlosen Version gibt es starke Begrenzungen für den PDF-Upload (max. 120 und/oder 10 MB pro PDF, sowie max. 2 PDFs pro Tag) und die Anzahl der Fragen, die gestellt werden können (max. 20 Fragen pro Tag). Mit einem Plus-Abo (15,99 $/Monat, teilweise auch im Angebot für 11,99 $) werden diese Begrenzungen deutlich nach oben geschraubt (z. B. 2.000 Seiten/PDF und 1.000 Fragen/Tag).

Platz 2: Explainpaper

Auf Platz 2 hat es Explainpaper ( https://www.explainpaper.com/) geschafft. Dieses KI-Tool hilft Lesenden dabei, bestimmte Textstellen in einem PDF zu erläutern, die sie nicht verstehen. In der Pro-Version lassen sich außerdem auch hier Fragen an den Text stellen.

Anders als bei ChatPDF ist die Erstellung eines Accounts bei Explainpaper unerlässlich, bevor ein PDF hochgeladen werden kann. Die Erstellung und die Nutzung bestimmter Funktionen sind jedoch kostenlos. Nach Anmeldung kann man eine oder mehrere Dateien hochladen. Es können zwar Dateien in verschiedenen Sprachen verwendet werden, jedoch sind die Erläuterungen und weiteren Schritte auf Englisch.

Nachdem eine Datei hochgeladen wurde, wird das PDF geöffnet und es können die problematischen Stellen ausgewählt werden, für die Erklärungen benötigt werden. Die Markierung gestaltet sich manchmal etwas schwieriger und man sollte genau darauf achten, dass am Ende auch tatsächlich der gewünschte Textabschnitt markiert wurde. Ist dies gelungen, kann man auf der rechten Seite auswählen, auf welchem Niveau der Textabschnitt erläutert werden soll: Kleinkind, Middle School, High School, Undergrad, Graduate oder Expert:in. Für Pro-User:innen gibt es zudem die Möglichkeit, den Text auch per GPT-4 erklärt zu bekommen.

Nach Auswahl des gewünschten Niveaus klickt man auf „Explain" und erhält nach einem Moment die Erläuterungen zum gewählten Textabschnitt. Unter dem Text gibt es außerdem eine Linkliste mit weiteren Quellen zu diesem Thema und die Möglichkeit Follow-up Fragen zu stellen.

Über der rechten Spalte mit den Ergebnissen gibt es drei Tabs. Voreingestellt befindet man sich im Explain-Tab. Links daneben befindet sich ein Tab namens „Paper", darüber erhält man eine Kurzzusammenfassung des Artikels - und als Plus- bzw. Pro-Abonnent:in auch detailliertere Informationen. Der dritte Tab, „Chat", ist nur für zahlende Kund:innen. Hier kann man, ähnlich wie bei ChatPDF, gezielte Fragen an den Text stellen, die von der KI beantwortet werden.

Ein Plus-Account gibt es für 12 $/Monat. Damit lassen sich, wie erwähnt, detailliertere Zusammenfassungen erstellen. Zudem können die Verläufe und Erklärungen gespeichert werden. Die Pro-Version (20 $/Monat) bietet darüber hinaus die Möglichkeit, Fragen zu stellen, und funktioniert mit GPT-4. Es sollen zudem weitere Funktionen hinzukommen, wie bspw. mehrere Artikel gleichzeitig zu durchsuchen.

Platz 1: SciSpace

Die Goldmedaille geht an SciSpace. Dieses Tool funktioniert etwas anders als die beiden anderen Tools aus diesem Ranking. Anstatt mit einem Ausgangstext zu arbeiten, beginnt man die Lesereise bei SciSpace mit einer Ausgangsfrage. Das bietet sich an, wenn man nicht an einem bestimmten Text verzweifelt, sondern sich einen Überblick darüber verschaffen möchte, was es zum gewählten Thema oder zu einer bestimmten (Forschungs-)Frage an Quellen gibt.

In der Suchmaske kann man die eigene Frage eingeben, also z. B. die Forschungsfrage der Arbeit, an der gerade gearbeitet wird. Möchte man SciSpace erstmal ausprobieren, gibt es von der KI vorgeschlagene Fragen, die man nutzen kann.

Auf der Ergebnisseite erhält man zunächst eine zusammenfassende Antwort auf die eingegebene Frage. Diese Zusammenfassung ist etwa sieben Sätze lang und enthält neben einem einleitenden Satz und einem Fazit, eine Hauptaussage (insight) aus den ersten fünf Artikel.

Unter dem Insight erscheinen detaillierte Ergebnisse. Diese Ansicht kann nach den eigenen Wünschen gestaltet werden. In der Grundeinstellung erhält man hier jedoch zwei Spalten: In der ersten Spalte werden die Artikel benannt, aus denen die Informationen stammen und in der rechten Spalte fasst die KI die Hauptaussagen der jeweiligen Texte zusammen.

Diese Ergebnisse lassen sich filtern - etwa danach, ob es Open Access-Artikel sind und ob PDFs online verfügbar sind, aber auch nach Publikationsart bzw. -jahr. Zudem gibt es verschiedene Sortierungsmöglichkeiten (u. a. alphabetisch, nach Relevanz). Am spannendsten ist jedoch die Möglichkeit, weitere Spalten hinzuzufügen. Hier existiert es eine Vielzahl von vorgegebenen Möglichkeiten (Fazit, Ergebnisse, Einleitung, Methodik, etc.), jedoch kann man auch individuelle Spalten hinzufügen - das funktioniert je nach Wunsch mehr oder weniger gut. So wurde bspw. auf die Frage nach der Zeitschrift, in der die Artikel erschienen sind, nur bei einem Artikel eine Antwort geliefert.

Unter jedem Text befindet sich ein „Ask a question"-Button, so dass man auch an die spezifischen Artikel Fragen stellen kann - also ähnlich wie bei ChatPDF. Es öffnet sich dann auf der rechten Seite ein PopUp-Fenster, indem vorgefertigte Fragen vorgeschlagen werden. Aber auch hier können eigene Fragen ins Chatfenster eingegeben werden.

Im Vergleich zu ChatPDF funktioniert SciSpace überwiegend auf Englisch. Zwar können Fragen auch auf Deutsch gestellt werden, die Antworten und die gefundenen Artikel sind jedoch immer in Englisch.

Klickt man auf einen der Texte in der linken Spalte auf der Ergebnisseite, öffnet sich ein neuer Tab (siehe unten), der Fragen zum Artikel zulässt. Zusätzlich erhält man jedoch noch weitere Informationen: ein TL;DR, den Abstract, sowie Zitierinformationen. Zudem kann man sich verwandte Artikel anzeigen lassen, Texte, die den gewählten Artikel zitieren und Texte, die im gewählten Artikel zitiert wurden. Über „authors" bzw. „contributing institutions" kommt man zu weiteren Texten der Autor:innen bzw. der Institutionen und über „related topics" zu den Thema-Schlagworten und somit zu allen Texten, die SciSpace zu diesen Themen gefunden hat.

Darüber hinaus bietet SciSpace noch weitere Funktionen und ist deshalb der klare Gewinner im Ranking: ein Zitiergenerator, in dem Quellenangaben entsprechend des gewünschten Zitationsstil erstellt werden können, ein Paraphraser, der dabei hilft, aus einem direkten Zitat eine Paraphrase zu erstellen, und ein AI-Detektor, der erkennen können soll, ob ein Text mit AI verfasst wurde oder nicht. Zudem gibt es eine Browsererweiterung (aktuell nur für Chrome), die es einem erlaubt, Fragen an einen Text auch dann zu stellen, wenn man nicht über SciSpace auf diesen Text gestoßen ist, sondern bspw. bei ResearchGate, Google Scholar oder auch bei Verlagen.

Während SciSpace über Bezahlabos noch weitere Funktionen und Tools anbietet, ist das genannte Tool mit all seinen umfassenden Funktionen kostenfrei nutzbar - und auch ohne sich einen Account anlegen zu müssen. Ähnliche wie bei ChatPDF dient ein Account hauptsächlich dazu, den Verlauf und die Ergebnisse zu speichern.

Zur Autorin

arbeitet als Dozentin, Coach und Autorin für das Thema Wissenschaftliches Arbeiten. Sie ist Vorstand des Vereins Promoting Academic Research and Writing - an international network Dr. Andrea Klein (PARWIN e.V.), Gründungsmitglied des Virtuellen Kompetenzzentrums für Schreiben lehren und lernen mit KI (VK: KIWA) und Mitglied der European Association for the Teaching of Academic Writing (EATAW) sowie der Gesellschaft für Schreibdidaktik und Schreibforschung (gefsus).

Arbeitsschwerpunkte: Wissenschaftliches Arbeiten und Forschen, Entwicklungsorientierung, Hochschuldidaktik, Künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit wissenschaftlichem Arbeiten.

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Der Schlüssel zu wissenschaftlichen Texten - Wie KI-Tools beim Lesen behilflich sein können

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as Lesen von wissenschaftlichen Arbeiten ist manchmal gar nicht so leicht und meist sehr zeitaufwendig - und oft haben Studierende noch nicht den Überblick, das Zeitmanagement und das Verständnis, um aus der Vielzahl der Texte die wichtigen Informationen herauszufiltern.

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𝗞𝗜-𝗪𝗲𝗶𝘁𝗲𝗿𝗯𝗶𝗹𝗱𝘂𝗻𝗴: 𝗪𝗮𝘀 𝗶𝗰𝗵 𝗴𝗲𝗹𝗲𝗿𝗻𝘁 𝗵𝗮𝗯𝗲 💡 Ich habe schon viele (Online-) Kurse gehalten, aber diesmal war es anders. Es war das erste Mal, dass ich eine online Fortbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz für Lehrende gehalten habe. Und es war ein bisschen so, als würde ich meine erste Vorlesung noch einmal erleben - spannend, lohnend und ein bisschen nervenaufreibend. 🎯 𝗪𝗮𝘀 𝗶𝗰𝗵 𝗴𝗲𝗹𝗲𝗿𝗻𝘁 𝗵𝗮𝗯𝗲 Obwohl ich schon viele Online-Kurse gegeben habe, bin ich immer noch nervös, wenn es um neue Themen und Settings geht. Und das ist auch gut so. Was mich immer wieder ermutigt, ist das positive Feedback. Interaktivität ist auch bei kurzen Online-Meetings unerlässlich und das gemeinsame Ausprobieren von Tools wird sehr geschätzt. Ein Tipp: Immer eine Backup-Aufgabe für die Schnelleren bereit halten, während man anderen beim Einstieg hilft. 👏 𝗧𝗲𝗶𝗹𝗻𝗲𝗵𝗺𝗲𝗿*𝗶𝗻𝗻𝗲𝗻-𝗦𝘁𝗶𝗺𝗺𝗲𝗻 * "Theorie, Praxis und Online-Lehre (die sehr interaktiv ist) sehr gut kombiniert" * "Deine Tipps und Erfahrungen mit den Tools die du selbst verwendest" * "Deine entspannte und kompetente Art vorzutragen" * "Das wir gemeinsam AI-Tools ausprobiert haben" 🔜 𝗔𝘂𝘀𝗯𝗹𝗶𝗰𝗸 Ich freue mich jetzt schon auf das "MODUL 21: Künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Arbeiten", das ich im Oktober halten werde.

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Barbara Geyer on LinkedIn: 101 Creative Ideas to Use AI in Education | 21 comments

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5 Ideen für KI und ChatGPT Workshops 🧠💡 Im Zuge meiner ständigen Suche nach KI-Ideen für die Lehre bin ich auf die sehr empfehlenswerten "101 Creative Ideas... | 21 comments on LinkedIn

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Fuente: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7119975633014657025/

Prompting: Meine erprobte Übungsangabe 📝

"Sollen die Studierenden ihre Prompts dokumentieren" ist eine Frage, die ich oft höre. Meine Antwort: Ja, aber vor allem im Rahmen von Übungen, die sich auf das Prompting konzentrieren. Deshalb teile ich heute eine erprobte und umfangreiche Übung aus meinem Kurs. 📚

Struktur der Übung 🔍
Die Übung ist in mehrere klar definierte Phasen unterteilt:

🌐 Vorbereitung/Hausaufgabe: Der erste Schritt ist die Interaktion mit ChatGPT von OpenAI. Die Teilnehmenden werden aufgefordert, sich zu registrieren und einen ersten Prompt zu testen.

🎨 Think: In dieser Phase liegt der Fokus auf der Analyse des eigenen Prompts. Durch farbliche Markierungen werden die Schlüsselelemente des Prompts herausgearbeitet.

🤝 Pair: Anschließend geht es in virtuelle Gruppenräume. Dort tauschen die Teilnehmenden ihre Prompts aus und geben sich gegenseitig Tipps zur Optimierung.

🗣️ Share: Zum Abschluss präsentiert jede Gruppe ihre Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge im Plenum.

Die Übung schärft das Verständnis der Teilnehmenden für die vielen Facetten eines Prompts. Dadurch sind sie besser für den effektiven Einsatz von KI-Tools im Bildungsbereich gerüstet.

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Dive into this series of 4 student use cases for AI to discover how generative AI tools like ChatGPT can be used as a feedback generator, tutor, team coach, and learner. Get sample prompts and shareable guidelines to help students use AI tools effectively.

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AI in academia: An overview of selected tools and their areas of application

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AI in academia: An overview of selected tools and their areas of application

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Hier die Kernpunkte aus dem Beitrag in MAP Education and Humanities:

📚 KI-Tools für die Literaturrecherche:
- Consensus
- Elicit
- Inciteful
- Laser AI
- Litmaps
- Research Rabbit
- System Pro
- Scite
- Semantic Scholar

📊 KI-Tools für die Artikelanalyse:
- Chat PDF
- Explain Paper
- Lateral AI
- Open Read
- Scholarcy
- SciSpace Copilot
- Unriddle

✍️ KI-Tools für wissenschaftliches Schreiben:
- Jenni ai
- Paper Pal
- Quillbot
- Trinka
- Wisio
- Writeful

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(PDF) AI in academia: An overview of selected tools and their areas of application

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PDF | As a result of OpenAI’s ChatGPT, there has been increasing interest in AI and web-based natural language processing (NLP), including in academia.... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate

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We’re releasing a guide for teachers using ChatGPT in their classroom—including suggested prompts, an explanation of how ChatGPT works and its limitations, the efficacy of AI detectors, and bias.

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The Bad News: Most AI technologies that have been built specifically for educators in the last few years and months imitate and threaten to spread the use of broken instructional practices (i.e. content + quiz).

The Good News: Armed with prompts which are carefully crafted to ask the right thing in the right way, educators can use AI like GPT3 to improve the effectiveness of their instructional practices.

In this week's newsletter, I'll introduce the concept of ChatGPT Edu-Mega-Prompts powered by DOMS™️ and share an example so you can try it for yourself.

Let's go! 🤖

____

The world has been building AI tools tool for educators for over 30 years now. Over the last couple of weeks, I've been researching a rapidly growing list of these tools.

One thing I noticed very quickly is that the vast majority fall into two categories: content creation tools & quiz tools.

Around ~80% of the new "AI For Education" tools that have emerged in the last few weeks and months are AI-powered quiz generators.

A new generation of tools like Yippity, Quiz Gecko, Questgen & Kwizie use a combination of natural language processing (NLP) and machine learning (ML) to rapidly generate questions and answers based on information inputted from the user, e.g. text, uploaded document, URL.

There is no question that these tools make the process of creating a quiz faster. There's also no doubt that it's pretty exciting to paste in a lecture or a URL and generate a bespoke set of questions and answers in <2 seconds.
But there is danger in this delight.
Research has consistently shown that quizzes have limited pedagogical value. Here's a snapshot of what we know:

Quizzes do not effectively address misconceptions or alternative conceptual frameworks that students may have about a topic (Kuhn, 2002; Windschitl, 2002).

Quizzes primarily focus on testing immediate recall rather than establishing long term understanding (Roediger & Karpicke, 2006).

Quizzes are often used as an assessment of learning rather than a tool for learning, and thus may not effectively support the learning process (Black & Wiliam, 1998).

Quizzes often only assess surface level understanding, rather than deeper conceptual understanding (Biggs, Kember, & Leung, 2001).

In short: with the arrival of a new generation of GPT3-powered tools like quiz generators (and, along with them, flash card generators and content creation tools) we witness a too-familiar trend of new technology being used to imitate, accelerate and proliferate established bad practices, rather than improving on them.

But it doesn't have to be this way.

So, what might a better use of AI look like in education? Let's explore this question through the example of an instructional strategy known as Undoing.

One of the biggest risks of quizzes is that they do not effectively challenge commonly mistaken foundational ideas and assumptions, which is crucial for meaningful recall and the processing of accurate foundational information (Kuhn, 2002; Windschitl).

One well-known instructional strategy for addressing this risk is

Undoing is an instructional strategy which surfaces, challenges and reframes commonly mistaken foundational ideas and assumptions - a crucial step in ensuring that learners can meaningfully recall and process accurate foundational information.

So, I decided to try to teach ChatGPT what an Undoing activity is, then ask it to generate some activities for me.

Here's how it went.

ChatGPT's outputs are only as powerful as the quality of its inputs. So, my first job was to make sure my prompt was optimised for the best quality output, both in terms of its content and its structure.

Through a process of experimentation and a heap of learning from masters in the prompt-writing space like Rob Lennon (I heartily recommend following Rob if you aren't already) I landed on a prompt structure which generated some consistently reliable and impressive results.

The prompt had seven key characteristics:

A defined role for AI: the more context ChatGPT has about the role it's playing, the better. At the top of your prompt, tell it who it is and what its role is to help it to understand what information matters most.

Information on the target learners' demographics & ZPD, e.g. age, subject area, level of understanding & ability: by giving ChatGPT information about your learners, it is better able to generate outputs which are relevant to them.

Domain expertise, i.e. instructional strategy info: by sharing your domain expertise with ChatGPY - in this case what Undoing is & how it differs from quizzes - you get on the same page and deter ChatGPT from defaulting to the most common rather than most effective approaches. E.g. without the Undoing intel, ChatGPT will default to basic quiz similar to a tool like Yippity.

A title & topic: Chat GPT likes structure. By adding a title and topic, we draw ChatGPT's focus to what sorts of information matters most.

An example: examples are a great way of creating a shared understanding of what good looks like both in terms of structure and content.

A clearly specified task: provide clear instructions on what you want ChatGPT to do and how.

A clearly defined output: tell ChatGPT both what you want and how you want it to present it.

The results were pretty impressive: in <2 seconds ChatGPT generated a robust Undoing activity, explanatory + discrepancy feedback for each potential response and a suggested resource.

As is always the case, ChatGPT is your assistant. If you're not happy with the result, you can edit and refine it using your expertise, either alone or through further conversation with ChatGPT.

For example, once the first response is generated, you can ask ChatGPT to make the activity more or less complex, to change the scenario and/or suggest more or different resources - the options are endless.

Interestingly, once I'd entered the prompt and generated the first response above, I was able to build on my and ChatGPT's shared understanding of Undoing activities to generate an infinite number of these activities on a variety of topics aimed at variety of learner types. Here's the follow-up prompt I used:

Using the information above, generate an Undoing activity which helps [learner type, e.g. university level learners, five year olds with limited grasp of English] to correctly understand the foundational knowledge relating to [concept or skill, e.g. Algebraic theory, creativity]. The activity should include some common misconceptions about Algebraic theory and a clear, short and simple explanation of the conceptual difference between the correct answer and the misconceptions.

Armed with an an understanding of a) how to talk ChatGPT's language and b) the science of learning, AI can be leveraged to not only improve our efficiency as educators but also - and critically - our effectiveness.

Unlike a basic quiz, the Undoing activity that I co-created with ChatGPT:

Effectively addresses misconceptions & alternative conceptual frameworks that students may have about foundational concepts.

Builds a strong foundation for establishing long term, meaningful understanding by introducing context and rationale.

Quizzes are often used as an assessment of learning rather than Operates as a tool for learning, rather than merely an assessment.

Supports deeper conceptual understanding, rather than surface level remembering.

If you do one thing to future-proof your role and optimise your effectiveness, deep dive the science of learning.

Want to dive and in learn more? Great! You can:

Have a go! I've pasted the Undoing edu-mega-prompt below so you can dive right in and try it for yourself right now.

Sign up for my AI for Educators course, where I'll share a collection of DOMS™️ Edu-Mega-Prompts to 100X your efficiency & effectiveness.

Subscribe to my Learning Science Digest to access easy to apply summaries of the latest learning science research so you can build your own evidence-based Edu-Mega-Prompts.

Join me on my Learning Science Bootcamp: a 4-week cohort baed course to hone your learning science skills.

Access free guides and other courses on my website.

Biggs, J., Kember, D., & Leung, D. Y. P. (2001). The revised two-factor Study Process Questionnaire: R-SPQ-2F. British Journal of Educational Psychology, 71(1), 133-149.

Black, P., & Wiliam, D. (1998). Inside the black box: Raising standards through classroom assessment. Phi Delta Kappa International.

Kuhn, D. (2002). The skills of argument. Cambridge University Press.

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.

Windschitl, M. (2002). When "why" doesn't always lead to "how": The implications of alternative frameworks for teaching and learning. Journal of Research in Science Teaching, 39(7), 671-701.

Copy and paste the Undoing Edu-Mega-Prompt + follow-up prompt below to generate robust Undoing activities for you and your learners.

You are an expert teacher of [enter subject, topic, concept, skill etc]. You teach students with [enter learner demographics, psychographics & ZPD information, e.g. age, what they know already, levels of confidence and motivation].

Your aim is to ensure that your students have a reliable and shared understanding of the foundational concept: [enter subject, topic, concept, skill etc]

Without the ability to recall & process accurate foundational information, the learning process is futile. You want to support your learners to recall and process accurate foundational information without using quizzes which are proven to only enable short term recall rather than long term memorisation.

Instead, you want to use two instructional strategies proven to increased the effective memorisation of foundational knowledge. The first strategy you will use is known as Undoing.

Topic: Undoing Instructional Strategy

Research shows that learners learn better & more quickly when the learning experience intentionally challenges commonly mistaken foundational ideas and assumptions and encourages new ways of thinking. The highest impact learning experiences are designed to identify and correct foundational misconceptions before memorisation occurs.

Undoing activities are particularly helpful when used at the start of the learning process by identifying and then correcting gaps in knowledge, misconceptions and misplaced reasoning. Undoing activities often ask learners to predict the outcome of a scenario.

An example of a well formed undoing activity goes as follows:

Sharna is watching a candle burn. Once it's burned down, she wonders what happened to the wax. She has 4 ideas - which do you agree with most, and why?
A. XXXX - common misconception
B. XXXX - a common misconception
C. XXXX - the correct answer
D. XXXX - a common misconception

Your task: Using the information above, generate an undoing activity which helps the learners described above to correctly understand core foundational knowledge relating to [enter topic, concept, skill etc].

Write feedback for each potential response. The feedback should be succinct and explain the difference between the student's response and the correct answer. It should replace the misconception with an alternative conception, explaining what the alternative, correct way of thinking about the scenario is and how it differs from the student's misconception.

Finally, suggest a resource for the defined learner type to look at which will help them to learn the correct version of the foundational knowledge.

Once you've generated your first activity, in the same ChatGPT conversation use this follow-up prompt to generate more!

Using the information shared above, generate an Undoing activity which helps [learner type, e.g. university level learners, five year olds] to correctly understand the foundational knowledge relating to [concept or skill, e.g. Algebraic theory]. The activity should include some common misconceptions about Algebraic theory and a clear, short and simple explanation of the conceptual difference between the correct answer and the misconceptions.

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How to combine the power of AI + learning science to improve your efficiency & effectiveness as an educator

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it:

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it: https://t.co/Y8TVjpkVOA

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it: pic.twitter.com/Y8TVjpkVOA
— Paul Couvert (@itsPaulAi) July 31, 2023

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it: https://t.co/Y8TVjpkVOA

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it: https://t.co/Y8TVjpkVOA

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Writing a good prompt on ChatGPT is easy.

Here are the 4 steps to do it:

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Esto va para Cuestiones éticas, uso responsable, etc. pero no puedo habilitar una columna

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See more of Universitat Oberta de Catalunya (UOC) on Facebook

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Esta infografía presenta 10 metodologías y actividades para incorporar las herramientas de IA generativa en el diseño de las asignaturas y las pruebas de evaluación.

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Playing with AI to Investigate Human-Computer Interaction Technology and Improving Critical Thinking Skills to Pursue 21st Century Age

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Last November, OpenAI released ChatGPT, an artificial intelligence (AI) language model that generates human-like text in a way that feels conversational. When prompted to describe its capabilities, ChatGPT responded: "ChatGPT is a large language model that can generate human-like text based on the input it receives. It can be used for a variety of tasks such as language translation, text summarization, question answering, and text generation. It can also be fine-tuned to perform specific tasks such as conversation generation, sentiment analysis and more."

The previous April, OpenAI released DALL-E 2, an artificial intelligence system that creates original images from a text description. It can also modify existing images to add and remove elements, or create stylistic variations.

So, what does this mean for teaching and learning?
(Scroll down for information about a talk on this topic on the NYC campus.)
I've been part of a dynamic email exchange among some of our faculty about the ChatGPT model. Here, shared with permission, are some of their thoughts:

John Misak points out that "you need to ask ChatGPT the right questions in order to get the desired response." He shares an example in which he asked the ChatGPT model "to analyze Hamlet in regard to his having an Oedipus Complex and to quote Freud on the matter. It supplied in text citations for both the play and Freud. When I didn't specify quotations for Freud, there was no reference to him at all."

Navin Pokala mentions that the responses generated by ChatGPT are adequate for many students and assignments. He provided the same prompt three times. While one response was better than the other two, he stated that he would have to give full credit for all three responses.
Jonathan Goldman
concurs, stating that ChatGPT provides "tepid-but-plausible" responses that are lacking in character or personality.

The conversation then moved to assignments that would minimize the temptation to use artificial intelligence.

Amanda Golden
asks students to record themselves reading a page of a literary text. She then creates an audiobook and has students reflect upon the differences in reading and listening to the recording of the text. In a similar example, Lissi Athanasiou-Krikelis has her students watch a video interview of the author of a text they are reading for class and share a summary with main ideas and impressions.

Jonathan Goldman
asks his students to take a story or poem and re-write it set in their neighborhood and in current time. He writes, "one of my past students did "Araby" and had the protagonist try to impress his potential girlfriend by taking the G train and going and buying her vinyl at a pop-up record store in Williamsburg." Lissi Athanasiou-Krikelis does something similar, asking students to connect readings to news reports or current events. "Students have connected Wizard of Oz to bitcoin, and Persepolis to the recent civic unrest in Iran."

Michael Schiavi
asks students to create a conversation between two characters from different works. His example: "What would Mrs. Hale from Trifles and Nora from A Doll's House say to each other about men's treatment of them? Using quotation, how do we know that they might have this conversation? What conclusions might they reach?"

That said, you probably want to acknowledge - in your syllabus and in conversation with your students - the existence of these artificial intelligence models. They present an opportunity to discuss the ethics of using AI systems, how to do so appropriately, and how to acknowledge their use. After all, artificial intelligence is a tool, and we want our students to learn how to leverage it well.

Some examples:

Provide two versions of an assignment: the version you would normally assign, and a second version for students who want to use ChatGPT. Students who do not use ChatGPT complete the assignment as written, and submit it along with a signed statement that ChatGPT was not used. Students who do use ChatGPT will submit the assignment prompt to the ChatGPT model and copy the output. Then, using track changes, have the students correct inaccuracies, add additional detail, and offer alternative perspectives. All assignments can be graded on depth of knowledge - either of their original writing, or their changes to ChatGPT's output. ( Source: Ryan Watkins, Professor of Educational Technology Leadership, and Human-Technology Collaboration, George Washington University)

Have students ask ChatGPT to critique a first draft of their response to a question, and provide suggestions for improvement. Then integrate those suggestions, and submit both drafts, along with the output from ChatGPT. ( Source: Lucas Wright, senior education consultant, learning technology, University of British Columbia)

My personal favorite is to incorporate ChatGPT into class discussions. You've often heard me talk about Think-Pair-Share, an in-class technique in which students reflect individually on a problem, then discuss it with a neighbor before the whole class talks about it. I like this technique because it involves everyone actively in the conversation, giving them time to rehearse and consolidate what they've learned. As suggested by Sarah Dillard, founder of Kaleidoscope Education, you can change this sequence to Think-Pair-Ask ChatGPT-Pair-Share. It gives students the opportunity to refine their ideas by using artificial intelligence, and to practice the skill of using it to enrich their own work.

So, is ChatGPT the future of learning or the death of critical thinking? It all depends on how you use it. What are you doing to incorporate this tool in your students' toolboxes? Let's keep this conversation going!

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ChatGPT: The Future of Learning or the Death of Critical Thinking?

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Hochschulbildung vor dem Hintergrund von Natural Language Processing (KI-Schreibtools). Ein Framework für eine zukunftsfähige Lehr- und Prüfungspraxis

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Hochschulbildung vor dem Hintergrund von Natural Language Processing (KI-Schreibtools). Ein Framework für eine zukunftsfähige Lehr- und Prüfungspraxis

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Planificación e implementación de IA en el aula

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Planificación e implementación de IA en el aula