La inteligencia artificial está transformando nuestras formas de trabajar, enseñar y aprender. Uno de los últimos desarrollos en este sentido es el nuevo modo “Estudiar y Aprender” (Study Mode) incorporado recientemente en ChatGPT.
Según la información publicada el pasado 29 de julio en su página oficial, esta funcionalidad busca ofrecer una experiencia de aprendizaje más profunda, guiando paso a paso al usuario mediante preguntas, pistas y sugerencias, en lugar de limitarse a dar respuestas directas. La intención declarada es fomentar un aprendizaje real y no solo la finalización rápida de tareas o deberes.
¿Qué significa esto en la práctica? ¿Qué implicaciones puede tener en la enseñanza de las matemáticas en la educación secundaria? ¿Qué aporta al docente? ¿Y qué limitaciones presenta?
He tenido la oportunidad de experimentar con este modo mientras resolvía un problema de funciones lineales en contexto real (2.º de ESO), y he grabado el proceso. Puedes ver el vídeo completo más adelante, al final de esta entrada.
¿Qué es exactamente el modo “Estudiar y Aprender”?
Según OpenAI, se trata de una experiencia interactiva especialmente diseñada para fomentar:
- La participación activa del estudiante.
- La gestión adecuada de la carga cognitiva.
- El desarrollo de la metacognición y la autorreflexión.
- La curiosidad como motor de aprendizaje.
- Una retroalimentación útil y orientada a la mejora.
Estas intenciones se concretan en una serie de comportamientos programados en el modelo, elaborados con la colaboración de docentes, investigadores en educación y expertos en aprendizaje.
¿Qué cambia con respecto al uso habitual de ChatGPT?
Cuando se activa este modo, la interacción se transforma. Ya no se trata de obtener directamente el resultado de una ecuación o la respuesta correcta a un problema, sino de recibir preguntas orientativas, sugerencias parciales, estructuración progresiva de ideas y análisis del conocimiento a partir de lo que el usuario ya sabe o muestra saber.
El propio artículo menciona que se ha diseñado “para ayudar al alumnado a aprender de verdad, no solo a terminar una tarea”.
Algunas funciones destacadas:
- Preguntas tipo socráticas en lugar de explicaciones completas desde el principio.
- Pistas adaptadas al nivel del estudiante (gracias al uso de memoria conversacional).
- Organización estructurada de contenidos complejos.
- Cuestionarios y comentarios personalizados para consolidar conocimientos.
- Flexibilidad para activar o desactivar el modo en cualquier momento de la conversación.
¿Y si lo aplicamos en clase de matemáticas?
En mi vídeo práctico lo aplico a este problema clásico para trabajar funciones afines, extraído de la sección Apuntes y exámenes de este mismo blog.
“Nos cobran 0,5 € por cada bote de refresco y 3 € por el envío. Escribe la función que relaciona el número de botes y el precio total. ¿Cuánto pagaré por 250 botes? ¿Cuántos puedo comprar con 100 €?”
Lo interesante es que la IA no proporciona directamente la expresión algebraica, sino que devuelve preguntas como:
- ¿Qué parte del coste es fija?
- ¿Qué ocurre si no compras ningún bote?
- ¿Cómo varía el precio si aumentas en 1 el número de botes?
Este enfoque puede facilitar una comprensión más profunda del problema, promoviendo la verbalización, el razonamiento progresivo, la representación gráfica y la conexión entre formas de representación.
Además, a partir de esta interacción, el asistente ayudó a generar:
- Una ficha de aula con pistas, detección de errores y actividades de ampliación.
- Una rúbrica de evaluación oral para valorar la explicación matemática del alumno.
- Una versión del problema adaptada para alumnos de incorporación tardía con escaso dominio del español.
¿Y para el profesorado?
Aunque está diseñado pensando en el alumnado (inicialmente universitario), el modo de estudio también puede resultar útil para docentes que diseñan, adaptan o evalúan tareas.
Algunos usos posibles que estoy explorando:
- Planificación didáctica con mayor estructura.
- Diseño de tareas competenciales anticipando errores comunes.
- Evaluación formativa con ideas para formular preguntas y observar procesos.
- Atención a la diversidad mediante adaptaciones guiadas del lenguaje o los contenidos.
Limitaciones y perspectivas
OpenAI reconoce que este es solo el primer paso y que aún quedan elementos por mejorar:
- El comportamiento puede ser inconsistente entre sesiones, ya que se basa en instrucciones externas.
- La personalización aún es limitada y se irá afinando según el uso y la retroalimentación.
- Se están desarrollando nuevas visualizaciones y mecanismos de seguimiento del progreso.
- El impacto real aún está siendo evaluado por estudios en curso con colaboración de universidades como Stanford.
Conclusión provisional tras la primera experiencia
El modo “Estudiar y Aprender” es una iniciativa interesante que puede contribuir a democratizar el acceso a un acompañamiento cognitivo más personalizado. No sustituye al docente, pero puede complementar ciertos procesos del aula, siempre que se utilice con criterio y desde una perspectiva pedagógica bien fundamentada.
Habrá que seguir probando, evaluando y compartiendo experiencias para entender mejor sus posibilidades y sus límites.
Por mi parte, seguiré integrándolo en mis propuestas de aula y formación docente, y compartiendo los resultados.
Enlace al vídeo
Aquí puedes ver el vídeo completo de mi experiencia práctica con este modo aplicado a un problema de funciones lineales en 2.º de ESO:
¿Y tú? ¿Lo has probado ya? ¿Te parece una ayuda real o un asistente más?
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