Recientemente escribimos
sobre la evolución de los prompts, como el prompt aislado solicita una actuación; mientras una skill conserva una forma de
actuar. Esta diferencia parece breve, pero transforma la relación con la
inteligencia artificial. El prompt suele responder a una necesidad puntual.
La skill se prepara para resolver una familia de tareas semejantes sin
reconstruir todo el procedimiento cada vez.
En la práctica lo
que agoniza es el aislamiento del prompt, pierde fuerza la práctica de
buscar una instrucción milagrosa, copiarla, cambiar dos palabras y esperar un
resultado confiable. Nace una lógica diferente: organizar el conocimiento
necesario para que la inteligencia artificial desarrolle un proceso con cierta
consistencia.
Esta transición
modifica la pregunta inicial, antes nos preguntábamos qué prompt debíamos
escribir. Ahora debemos preguntarnos qué procedimiento deseamos
conservar, qué decisiones contiene, qué información necesita, qué errores debe
evitar y cómo comprobaremos la calidad del resultado. El centro se desplaza
desde la redacción de una orden hacia el diseño de una actuación completa.
De la conversación con
IA al diseño de una skill para evaluar el aprendizaje
Una skill permite
organizar las instrucciones como una capacidad reutilizable. Contiene
orientaciones sobre qué tarea realizar, qué información solicitar, qué pasos
seguir, cómo revisar el resultado y qué límites respetar. Puede incorporar
ejemplos, plantillas y otros recursos de apoyo.
En educación, una skill puede orientar el diseño de una
evaluación, la preparación de una presentación o la formulación de una
microcompetencia, entre otras muchas situaciones. Su valor depende de la
calidad del procedimiento pedagógico que contiene, de su adecuación al contexto
y de la revisión del profesor.
Para comprenderla,
resulta útil distinguir entre pedir un resultado y definir cómo debe
construirse. Solicitar «elabora una evaluación sobre este contenido» deja
numerosas decisiones abiertas. Una skill puede indicar que, antes de proponer
la evaluación, se identifiquen el objetivo, las características de los
estudiantes, las condiciones de trabajo y las evidencias que permitirán valorar
el aprendizaje.
La diferencia con una
conversación tradicional no consiste en que esta última carezca de profundidad.
Mediante el diálogo también podemos construir propuestas rigurosas, corregir
errores y establecer criterios detallados. De hecho, una conversación bien
desarrollada puede ser el punto de partida de una skill.
La diferencia está en
cómo se organizan y reutilizan las instrucciones. En una conversación,
estas suelen quedar distribuidas entre distintos mensajes. En una skill, se
reúnen en un conjunto explícito que puede aplicarse a nuevas situaciones.
Esto facilita mantener criterios comunes, revisar el procedimiento y
compartirlo, siempre que el entorno utilizado admita ese formato.
La conversación ayuda
a construir el procedimiento; la skill permite conservarlo de forma organizada. Ambas formas de trabajo se complementan. Utilizar
una skill no elimina el diálogo: puede requerir preguntas, aclaraciones y
ajustes durante su aplicación.
Construyendo una skill
Crear una skill comienza
por delimitar una tarea. No basta con pedirle a la IA que actúe como
especialista. Es necesario precisar qué debe hacer y hasta dónde llega su
intervención. Por ejemplo, acompañar el diseño de una evaluación es una
tarea distinta de calificar automáticamente los trabajos de los estudiantes.
Después se identifican
los datos necesarios para trabajar. En una propuesta educativa pueden ser
la asignatura, el objetivo, los destinatarios, el tiempo, los recursos y la
modalidad. También se define cómo proceder cuando falta información: qué debe
preguntarse y qué aspectos admiten una propuesta provisional.
El siguiente paso
consiste en organizar la secuencia de trabajo y establecer los criterios de
calidad. La skill necesita indicar qué componentes debe entregar y qué
relaciones debe comprobar entre ellos. Una evaluación puede tener una consigna
clara y una rúbrica bien redactada, pero seguir siendo inadecuada si ambas
valoran aprendizajes diferentes.
Estas instrucciones
suelen reunirse en un archivo denominado SKILL.md. Según la tarea y el sistema
donde se utilice, pueden acompañarse de plantillas, ejemplos u otros archivos.
La parte técnica permite organizar el conjunto; la parte pedagógica determina
la calidad de sus orientaciones.
Finalmente, la skill debe
probarse con situaciones concretas. Esa revisión permite detectar preguntas
innecesarias, criterios ambiguos, exigencias desproporcionadas o resultados
incompletos. Crear el archivo no significa que el procedimiento esté terminado.
Este recorrido orientó el
desarrollo de Diseñar evaluaciones auténticas, una skill que hemos
venido trabajando para acompañar al docente en la construcción de evaluaciones
contextualizadas. Su objetivo es relacionar lo que se espera aprender con la
actividad, las evidencias, la retroalimentación y los criterios de evaluación.
Un ejemplo para probar
la skill
Para examinar su
funcionamiento trabajamos una propuesta de Tecnología e Innovación
Educativa: cada estudiante elaborará un podcast y una canción vinculados con su
emprendimiento personal, real o proyectado. Ambos productos serán
individuales y podrán realizarse con IA.
La skill realiza
numerosas preguntas al profesor, pero todas siguen un orden lógico, no pasa a
la siguiente hasta tanto no esté “satisfecha” con la respuesta del profesor.
Esto significa que la respuesta puede ser imprecisa o no estar completa y puede
nuevamente preguntar al docente, hasta que considere que la respuesta está
acorde a lo que se pide. Esta es la gran diferencia con el prompt y con la
conversación a la que estamos acostumbrados.
Mi primera pregunta en la
comprobación de la skill se aprecia en la captura del chat
Una vez cargada la skill, se escribe: @ Diseñar evaluaciones auténticas y a partir de aquí se inicia la conversación, que se puede extender por una hora o más, en dependencia de lo que desee obtener. Por supuesto que puede retomar el trabajo cuando lo desee, sin necesidad de estar obligado a realizarlo totalmente en ese tiempo.
En la imagen se muestra
la primera pregunta que realiza la skill.
En este caso la skill no
se limita solo a responder, como ocurre en el chat tradicional, propone, da
soluciones y vuelve a proponer hasta concluir con cada paso.
La imagen muestra la
captura de pantalla de otra de las preguntas, durante la etapa de la evaluación
de la skill.
Durante la revisión
apareció un problema revelador. Uno de los criterios propuestos exigía
transformar la respuesta de la IA. Esto podía penalizar a un estudiante que
recibiera una primera propuesta adecuada y decidiera conservarla.
Ajustamos el criterio
para valorar la revisión y selección del resultado. Mantener una respuesta
puede ser una decisión válida si el estudiante explica su correspondencia con
lo solicitado. Introducir cambios por obligación no demuestra mayor aprendizaje.
Este ejemplo muestra por
qué una skill necesita la intervención del profesor. Las instrucciones pueden
organizar el diseño, pero sus propuestas requieren examen. La experiencia
docente permite reconocer lo que resulta pertinente para un grupo y corregir lo
que excede su preparación.
Lo desarrollado hasta
ahora es una propuesta de evaluación, no una demostración de resultados de
aprendizaje. Su aplicación permitirá revisar la claridad de las consignas, la
utilidad de las evidencias y la adecuación de los criterios.
Crear una skill educativa
implica convertir decisiones pedagógicas en un procedimiento que pueda
utilizarse, examinarse y ajustarse. En este caso, ese procedimiento se organiza
alrededor de una pregunta: ¿qué debe realizar y explicar el estudiante para
que el profesor disponga de evidencias suficientes para valorar su aprendizaje?
Instalación de la
skill Diseñar evaluaciones auténticas
Paso uno.
Para esta tarea el primer
paso es descargar el archivo diseñar evaluaciones autenticas.zip desde este
enlace.
No lo descomprima, solo lo carga en el chat de ChatGPT, Gemini o Claude,
sin importar el tipo de cuenta. En el ZIP se encuentran estos archivos; no
es necesario extraerlos, solo suba el ZIP, tal y como lo descargó.
Paso dos.
Cargue el archivo
directamente en el chat de su IA preferida. La imagen muestra lo que puede
hacer. Se cargó el archivo y a continuación puede escribir: Trabajemos con
esta skill
El mensaje que devuelve la IA, es similar a este:
Observe que da diferentes
opciones; incluso si ninguna de esas le conviene, puede escribir otra y
obtendrá una nueva respuesta. No es un prompt aislado es un conjunto de
instrucciones lógicas.
A partir de este momento, se inicia un
diálogo, donde es el profesor el que aprueba cada paso. La skill sugiere,
propone, pregunta, evalúa, pero nunca decide. Si el profesor no tiene
una idea clara de cómo crear su evaluación, la skill lo ayuda. El proceso lleva
tiempo, no se puede ejecutar en minutos, pues estaría entregando algo que al
probarlo nos daríamos cuenta de que carece de utilidad. Necesita revisión
permanente.
En el enlace
se puede descargar el resultado de la evaluación que colocamos de ejemplo para
verificar la skill. Para volver a la skill, solo escriba @ Diseñar evaluaciones
auténticas y se inicia un nuevo diálogo.
En nuestras manos está todo el proceso;
de la skill obtenemos el apoyo, pero la decisión final es solo nuestra.
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