¿Puede GPT4 identificar modelos mentales erróneos?

  1. Gallego-Durán, Francisco J.
  2. Compañ, Patricia
  3. Villagrá-Arnedo, Carlos-José
Revista:
Actas de las Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI)
  1. Cruz Lemus, José Antonio (coord.)
  2. Dapena, Adriana (coord.)
  3. Paramá Gabia, José Ramón (coord.)

ISSN: 2531-0607

Año de publicación: 2024

Número: 9

Páginas: 25-33

Tipo: Artículo

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Otras publicaciones en: Actas de las Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI)

Resumen

En este trabajo se explora GPT4 para evaluar modelos mentales erróneos en estudiantes de programación en C++, comparándolo con las evaluaciones del profesorado. Pese a los retos para optimizar el consumo de tokens y minimizar costos, se descubrió que GPT4 tendía a identificar más modelos erróneos que el equipo docente. Sin embargo, un análisis más profundo indicó una coincidencia significativa entre GPT4 y las evaluaciones del profesorado en varios casos, sugiriendo su potencial utilidad en este contexto. Durante la investigación se ha detectado que un error específico en el tratamiento de las respuestas llevó a GPT4 a interpretaciones incorrectas debido a imprecisiones en los datos de entrada. Este hallazgo resalta la importancia de la precisión y el detalle en la preparación de los datos para análisis por IA. Al revisar las evaluaciones discrepantes entre GPT4 y el profesorado se concluyó que, en la mitad de ellas aproximadamente, las conclusiones de GPT4 eran más acertadas. Esto muestra que GPT4 puede usarse para enriquecer la comprensión y evaluación de los modelos mentales de los estudiantes por parte del equipo docente. Se concluye que GPT4 puede ser una herramienta valiosa para asistir en la evaluación de modelos mentales erróneos en estudiantes de programación, siempre que se maneje con cuidado el diseño del experimento y la calidad de los datos. Este enfoque permite no solo mejorar la eficiencia en el proceso evaluativo sino también repensar los propios criterios del profesorado, aprovechando la inteligencia artificial para complementar y enriquecer la enseñanza y evaluación

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Fuente de los datos: Dialnet