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Correo. Resultado final: retoques de formato, de forma manual. 

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Correo. Resultado final: retoques de formato, de forma manual. 

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Una vez hemos conseguido un correo que nos ha gustado con ChatGPT hemos dado los últimos toques de formato de forma manual:

Hemos diseñado este formato en Canva cuidando cada detalle para proyectar una imagen profesional y cercana del centro. Creamos un logo, formato del correo, el sitio web, email, asegurándonos de que la identidad visual fuera cohesionada y de que el mensaje fuera claro y empático. Queríamos que las familias sintieran que podían contar con nosotros, a pesar de esta difícil noticia, y tener siempre a mano un canal de comunicación directa.

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Tarea 1: Correo electrónico desde la dirección. Herramienta utilizada: ChatGPT

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Tarea 1: Correo electrónico desde la dirección. Herramienta utilizada: ChatGPT

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Hemos seleccionado esta IA ya que ChatGPT puede adaptarse a diferentes estilos y tonos de comunicación, como puede ser un correo formal, informal, técnico o creativo. Asimismo, su configuración permite generar respuestas relevantes y coherentes.

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Correo electrónico. Primeros prompts utilizados y primer resultado. 

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Correo electrónico. Primeros prompts utilizados y primer resultado. 

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PRIMEROS PROMPTS:

Como director del colegio ABC , generar: Un correo electrónico donde informamos de la supresión de una ruta escolar por no ser rentable. El centro está en una zona desfavorecida, con bajo nivel socio económico y las familias muestran despreocupación por la educación de sus hijos.

JUSTIFICACIÓN:

En este primer prompt, hemos puesto el foco en contextualizar la situación actual del centro, así como en definir claramente la finalidad del mensaje y el perfil del destinatario. Sin embargo, no hemos abordado la estructura específica que debería tener el correo. Esta aproximación nos ha permitido identificar que el nivel de adecuación de la respuesta no cumple con nuestras expectativas.

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Correo: prompts añadidos y mejoras realizadas. 

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Correo: prompts añadidos y mejoras realizadas. 

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Hemos tenido en cuenta la necesidad de indicaciones de mejora. Por ello hemos pedido a ChatGPT (prompts de mejora) que redactara:

un mensaje cálido, cercano y empático,

dirigido a las familias de un centro escolar en una zona desfavorecida.

Además, también solicitamos que el mensaje fuera redactado de una manera humana, no robótica (prompt de mejora).

JUSTIFICACIÓN:

Gracias a estas instrucciones, hemos logrado completar la contextualización previamente establecida, permitiéndonos redactar un correo con un estilo mucho más adecuado para comunicar un evento de esta naturaleza. Este enfoque nos ha permitido alcanzar el nivel de detalle que habíamos previsto para generar una respuesta precisa y efectiva

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Tarea 2: Rúbrica. Herramienta utilizada: Magic School

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Tarea 2: Rúbrica. Herramienta utilizada: Magic School

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Hemos seleccionado esta herramienta para generar la rúbrica debido a que las desarrolla de forma óptima y permite personalizar los criterios de evaluación según las necesidades específicas de cada asignatura, proporcionando retroalimentación constructiva y detallada.

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Rúbrica. Resultado final, con retoques de formato y estilo. 

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Rúbrica. Resultado final, con retoques de formato y estilo. 

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Una vez conseguida la segunda versión después de haber realizado una ajuste al prompt utilizado para que MagicSchool genere la rúbrica, decidimos realizar los últimos retoques de forma manual.

1. Se procedió a modificar la tabla para aplicar un formato más claro.

2. Por otro lado, se modificaron el baremo de evaluación y los criterios para los conocimientos de lengua extranjera para ajustarse al Marco Europeo de referencia en Lenguas Extranjeras utilizando la información indicada en el anejo 1, páginas 193 y 194 en el sitio del Consejo Europeo para la educación "https://rm.coe.int/marco-comun-europeo-de-referencia-para-las-lenguas-aprendizaje-ensenan/1680a52d53",

3. Se ajustaron los criterios aplicables a la tecnología para ajustarse y adecuarse al Marco Europeo de referencia para la Competencia Digital Docente utilizando la información presentada por el Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) en su sitio web "https://intef.es/Noticias/marco-de-referencia-de-la-competencia-digital-docente/". Las descripciones utilizadas aparecen en el epígrafe "Modelo de Progresión".

4. Finalmente, al haber incluido el marco europeo de referencia digital, se desestima la rúbrica "Aplicación del conocimiento en el aula" generada ya que duplicaría la información y porque no es suficientemente precisa.

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Rúbrica. Primeros prompts utilizados y primer resultado. 

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Rúbrica. Primeros prompts utilizados y primer resultado. 

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Como en MagicSchool con la Herramienta de IA específica para crear rúbricas hay espacio para diversos prompts/instrucciones, hemos añadido los siguientes prompts en el primer intento:

1. Objetivo: Evaluación de la Formación del Profesorado

2. Descripción de la tarea: Se necesita una rúbrica para la direcciónd e una escuela en que se evalúe la formación del profesorado.

3. Personalización adicional:

Necesito que aparezcan los siguientes ítems: Nivel de estudios, Formación contínua (formal y no formal), Lenguas extranjeras, aplicación de conocimientos en el aula, uso y conocimiento de las TIC.

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Rúbrica: prompts añadidos y mejoras realizadas

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Rúbrica: prompts añadidos y mejoras realizadas

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La primera versión no nos acabó de gustar. Al verlo en formato rúbrica, nos dimos cuenta que faltaban ítems y no todos eran necesarios. Por ello hemos realizado cambios y mejoras en los Prompts. También intentamos conseguir que la IA nos permitiera evaluar parcialmente según el Marco Europeo de Referencia (A1, A2, B1, B2, C1, C2) pero no lo hemos conseguido.

Los prompts de mejora son:

1. Objetivo: (mismo prompt que en el anterior - no lo hemos cambiado)

2. Descripción de la tarea: Rúbrica para evaluar la formación de los profesores, que será usada por la dirección de la escuela.

3. Personalización adicional:

- Nivel de estudios

- Marco Europeo de referencia en Lenguas extranjeras

- Marco Europeo de referencia en Competencia digital

- Educación continua (formal y no formal)

- Formación específica en Inclusión y Atención a la diversidad.

- Aplicación del conocimiento en el aula

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Adizes establece que los líderes efectivos deben desempeñar roles clave para gestionar las organizaciones de manera óptima.

En este trabajo hemos intentado distribuir estos roles entre los participantes de forma simbólica, para trabajar de forma efectiva.

Obviamente, al no conocernos previamente y tratarse de una tarea pequeña, este liderazgo compartido ha sido una práctica bastante limitada.

PRODUCTOR: Naira e Ivor inicialmente, al crear la plataforma de trabajo e iniciar la tarea. Han sido ejecutores, con el objetivo de obtener resultados tangibles desde el primer momento. Todos posteriormente, al distribuirnos parte de las tareas.

ADMINISTRADOR: Elisabet con la organización y procesos internos: organización de medios de comunicación (chat, reunión de Teams) y promover procesos de comunicación interna y distribución de tareas. René también ha sido líder en los procesos internos aportando información importante negligida y distribuyendo tareas de forma proactiva.

EMPRENDEDOR: Isabel es la más conocedora de la inteligencia artificial y ha ayudado en la innovación del trabajo.

INTEGRADOR: Elisabet ha promovido el trabajo en equipo, manteniendo la comunicación activa, para que la motivación no decaiga y fomentando el compromiso entre los miembros del grupo.

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PRE: ORGANIZACIÓN

Antes de empezar a trabajar en las tareas, hemos creado espacios de comunicación y trabajo.

Elisabet: creadora del grupo de WhatsApp y organizadora del día de encuentro virtual vía Teams.

Naira: creadora del padlet compartido sobre el que hemos trabajado.

Ivor: aportación de otro padlet, por si fuera necesario.

DURANTE: ELABORACIÓN CONTENIDO

Primer paso: Hemos compartido via Padlet y correo electrónico ejemplos de tareas. Ha sido una manera de cada uno practicar y descubrir las herramientas, pero también de establecer los fundamentos del trabajo en grupo. Todos hemos ido preparados a la reunión de Teams. Tras compartir experiencias, hemos decidio qué IA vamos a usar.

Segundo paso: hemos trabajado en equipo, en reunión de Teams, de forma colaborativa, con uno de los miembros como moderador compartiendo la pantalla (Elisabet). Conjuntamente hemos ido tomando decisiones, y realizando las tareas "live".

Cabe destacar que todos los participantes han aportado ideas del contenido y de cómo poner los prompts. Isabel, el miembro del grupo con más experiencia en IA, ha compartido algunos trucos personales que hemos usado.

POST: SUBIR CONTENIDO Y FORMATEAR

Hemos repartido tareas y cada miembro del equipo ha subido posts nuevos y/o modificado posts iniciales. Una vez todos los contenidos subidos al Padlet, hemos acabado de dar los últimos toques para que la presentación del Padlet sea atractiva.

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Hemos creado una tabla de autoevaluación. En ella hemos valorado nuestro trabajo en grupo y nuestros resultados.