El prompting educativo enseña a formular preguntas claras y precisas a la IA, haciendo que los estudiantes reflexiones y piensen lo que necesitan
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MadridEn los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha pasado de ser un experimento de laboratorio a una herramienta que se utiliza habitualmente en colegios, universidades y hogares. Antes los estudiantes buscaban respuestas en Google o la Wikipedia, ahora lo hacen en Chat GPT, Claude o Gemini. Éstas IA ahora son las encargadas de redactar resúmenes, aclarar dudas o preparar exámenes. Pero, lo que muchos no saben es que la calidad de esa respuesta va a depender mucho de cómo se formule esa pregunta.
Aquí entra en juego un concepto que cada vez cobra más importancia: el “prompting” educativo. No solo se trata de preguntar y recibir una definición, sino de aprender a guiar a la IA con instrucciones claras, específicas y contextualizadas para poder obtener explicaciones ajustadas al nivel del estudiante, con ejemplos prácticos y hasta ejercicios de autoevaluación.
Algunos expertos en pedagogía digital señalan que saber redactar prompts será tan importante como aprender a tomar apuntes. No solo va a mejorar la calidad de las respuestas, sino también obliga al alumno a pensar en lo que realmente necesita saber, lo que supone un ejercicio que activa la reflexión y el aprendizaje profundo.
Qué es el “prompting” educativo: por qué es importante
Cuando se quiere pedir información a una IA, hay que escribir una serie de instrucciones para que pueda generar la respuesta. Esto es el “prompting”. Dependiendo de la calidad de este prompt, su respuesta será más o menos útil. En el contexto educativo, sería la forma de guiar a la IA hacia una explicación didáctica, coherente y adaptada al nivel del alumno con foco pedagógico.
La ingeniería de instrucciones o 'prompt engineering' consiste en estructurar un texto que la IA pueda interpretar de manera correcta y así generar el resultado esperado. Esto puede implicar definir un rol, dar contexto, incluir ejemplos o delimitar estilo y formato.
Esto es importante por que una IA generativa va a interpretar lo que se le pida de manera literal, y si la pregunta es vaga, ambigua o carece de contexto, la respuesta puede ser completamente irrelevante, incorrecta o superficial. Estudios recientes señalan que los usuarios suelen tener dificultades con esta guía, lo que suele llevar a respuestas ineficaces si no se les enseña a preguntar de manera correcta.
En el ámbito educativo, un prompt diseñado cuidadosamente puede guiar al estudiante a hacer una reflexión, activar la metacognición e incluso servir como base para aprender y no solo para recibir una respuesta.
Estrategias efectivas de “prompting” para docentes y estudiantes
En el ámbito educativo, algunas estrategias de “prompting" han demostrado ser más útiles que otras. Las más destacadas son:
Rol + contexto + tarea + formato
Esta fórmula es muy efectiva. Se trata de definir el rol, por ejemplo: “un profesor de matemáticas”, añadir contexto como el nivel educativo o un tema específico, especificar qué tarea se quiere que realice la IA, es decir, explicar, comparar, generar ejercicios, hacer resúmenes… y por último, el formato en el que se quiere la información como una tabla, esquema o paso a paso.
El prompt podría quedar así: “Actúa como un profesor de matemáticas de alumnos de 3º de ESO. Me gustaría que explicaras el método para resolver ecuaciones de segundo grado paso a paso y, también, genera dos ejercicios con solución. La información debe estar presentada en una tabla clara.”
Cuanto más estructurada esté la indicación, más cerca estará la IA de generar la respuesta que se busca.
Pedir metacognición y reflexión
Un enfoque muy poderoso es utilizar la IA para animar al alumno a reflexionar sobre su propio aprendizaje. Se puede pedir que identifique qué estrategias de estudio ha utilizado, qué ha funcionado, qué no, y cómo se pueden ajustar. Un prompt podría ser: “Reflexiona sobre tu estrategia de estudio en este tema, indica lo que debes mejorar y cómo lo harías”. Este prompt favorece la autorregulación.
Delimitar aquello que no se quiere
A la hora de escribir un buen prompt, también hay que asegurarse de incluir instrucciones sobre lo que “no se quiere”, para que la respuesta no se desvíe a contextos que no interesan. Por ejemplo: “explica sin usar tecnicismos” o “no incluyas ejemplos sobre este tema”. Esto ayuda a controlar la dirección de la respuesta.
Estrategias avanzadas: zero-shot, few-shot, chain-of-thought y explain-then-respond
- Zero-shot: pedir algo sin ejemplos. Se utiliza para respuestas más generales o exploratorias. “Explica la fotosíntesis como si fueras un profesor de biología de 1º de ESO y utiliza un lenguaje sencillo para que lo entienda un alumno de 12 años”.
- Few-shot: incluir uno o más ejemplos en el prompt para guiar a la IA sobre el formato y el nivel de respuesta. “Explica conceptos de biología en formato pregunta-respuesta breve, como este ejemplo: Pregunta: ¿Qué es una célula?Respuesta: Es la unidad básica de todos los seres vivos. Ahora haz lo mismo con: ¿qué es la fotosíntesis?”
- Chain-of-thought: pedir a la IA que explique su razonamiento paso a paso antes de dar la respuesta final. Esto es de gran ayuda en problemas complejos. “Resuelve este problema de matemáticas explicando paso a paso tu razonamiento antes de dar la solución final: una piscina se llena con dos grifos. El primero tarda 4 horas y el segundo 6 horas en llenarla. ¿Cuánto tiempo tardarán en llenarla juntos?”.
- Explain-then-respond: primero pide que explique el tema al alumno para establecer un vínculo pedagógico y luego que responda la pregunta solicitada. “Primero explica cómo se resuelve una ecuación de segundo grado paso a paso, como si fueras un profesor de matemáticas. Después, resuelve esta ecuación: 2x23x-2=0”.