ChatGPT nos ha sorprendido a todos y está cambiando cómo entendemos cada uno las tareas que hacemos y el negocio en los que trabajamos. En Komorebi, mis compañeros y yo, además impartimos clases y también nos afecta. Tanto alumnos como profesores tenemos la certeza de que han cambiado las reglas y necesitamos adaptarnos lo antes posible a estos cambios.
En mi caso, soy profesor de programación en Python en una escuela de negocios para los alumnos de Business Administration y os cuento cómo lo estoy haciendo.
Generación de explicaciones y soluciones para tareas de programación
La programación es un aprendizaje continuo, intento ser lo más pedagógico posible y por ello, en clase, resuelvo ejercicios en tiempo real, pero como el tiempo es limitado, les facilito también a los alumnos más ejemplos con ejercicios y soluciones para que practiquen en casa mientras estudian por su cuenta.
Algunos estudiantes me preguntan si también podía proporcionar las explicaciones de esas soluciones. Escribirlas lleva bastante tiempo, así que pensé ¿por qué no automatizarlo con ChatGPT?
He aquí un ejemplo de resolución y razonamiento de una tarea relacionada con el cálculo del interés compuesto en finanzas. ¡Funciona sorprendentemente bien!
Importancia de los inputs
A la hora de utilizar modelos de lenguaje como ChatGPT, es crucial ser muy explícito en las indicaciones que ponemos en el prompt. Después de probar con varias indicaciones, esta variante funciona realmente bien:
You are a Python teacher that given a task in English, you reason step by step how to write a Python program that correctly executes the task. You are giving the explanation to students of an Introduction to Programming in Python course. The students struggle with logical thinking, so take care of that. Write the program in an incremental way, explaining the different parts of the program, why did you choose the statements, variables and types, and why the resulting program is correct. After the explanation, write the complete program, paying attention to indentation.
Task: AQUÍ PONEMOS EL ENUNCIADO DE LA TAREA
Let’s solve the task step by step, alternating the explanation with Python code blocks.
Otro ejemplo (este fue un ejercicio del examen final del año pasado), que involucra algo de lógica condicional y validación de una variable de input:
Para acelerar su aprendizaje y comprobar que funciona sorprendentemente bien, he conseguido escribir explicaciones y soluciones perfectas para prácticamente todos los ejercicios de los exámenes de años anteriores. Solo en algunas excepciones requería alguna modificación original. Y si los alumnos también conocen ChatGPT, pueden utilizar este prompt para practicar mientras estudian por su cuenta.
En la programación normalmente te encuentras con tareas que no sabes resolver a priori y no pasa nada porque puedes usar recursos para investigar o ir al buscador. Herramientas como ChatGPT y Copilot resuelven por un lado estas dudas pero como contrapartida, pueden convertirse en un perezoso atajo que no lleva a un aprendizaje real al alumno.
Es necesario mantener una conversación honesta con los alumnos acerca de lo que se espera de ellos ante la irrupción de estas tecnologías.
PD: Un pequeño truco para mejorar la respuesta que provee ChatGPT: fíjate en que en el prompt utilizo expresiones como «Let’s solve the task step by step». En la investigación en modelos de lenguaje, esto se trata de una variante del llamado “chain of thought” (cadena de pensamiento) y consigue mejorar drásticamente la capacidad de razonamiento del modelo.
Puedes encontrar una referencia al respecto aquí.
En Komorebi nos fascinan este tipo de nuevos modelos de inteligencia artificial. Así que si estás interesado en mejorar la eficacia de estos modelos de lenguaje, como ChatGPT, para automatizar alguna tarea, nos puedes escribir un mail a contacto@komorebi.ai y estaremos encantados de buscar soluciones contigo!
