¿Integrar a la inteligencia artificial (IA) en las ciencias humanas?

La inteligencia artificial (IA) está ganando cada vez más terreno en diversos ámbitos, incluyendo los procesos de docencia e investigación. Algunos docentes anticipan que la utilización de la IA en los cursos – por parte de los estudiantes o de los profesores – podría contribuir a mejorar la experiencia de aprendizaje (y, en particular, el proceso de formación de los estudiantes como aprendices de investigadores). Sin embargo, otros denuncian los riesgos considerables asociados a los usos irreflexivos o malintencionados de la IA.

Este texto pretende esbozar algunas reflexiones sobre las condiciones que permitirían incorporar exitosamente la IA dentro de nuestros procesos de formación, sin renunciar a la vigilancia crítica. Argumenta que, bajo ciertas condiciones, la IA puede ayudar nuestros estudiantes a realizar trabajos académicos caracterizados a la vez por su calidad y por su integridad ética.

Para esto, debemos enseñar a nuestros estudiantes – por lo menos, a los que así lo desean – a trabajar “en colaboración” con la IA. La idea de “colaboración” es importante porque, en mi concepto, uno de los principales retos consiste en mostrar que las herramientas de IA deben complementar – y no sustituir – el trabajo individual del estudiante.

Es de resaltar que circulan muchos rumores – algunos horrorizados, otros entusiasmados – sobre los cambios inducidos por la llegada de la IA en las aulas o el trabajo académico. Hasta hora, sin embargo, son pocos los textos que han intentado responder de manera desapasionada y detallada a las siguientes preguntas.

¿Cuales son las herramientas de IA disponibles para apoyar los procesos de formación en ciencias humanas? ¿Cuáles son las que podemos seleccionar y utilizar adecuadamente?

El texto esbozará unas reflexiones iniciales sobre tres ámbitos en los cuales la IA puede ayudar a nuestros estudiantes a ser más efectivos y exitosos: (1) sus habilidades de redacción, (2) sus capacidades críticas y (3) su creatividad.

La escritura

El primer punto se relaciona con los procesos de redacción. Como lo sabemos, las habilidades de escritura constituyen un aspecto fundamental de la formación de pregrado en ciencias humanas: los estudiantes deben ser capaces de construir argumentos claros y de organizar sus ideas.

Ahora bien, una de las principales características de la IA se relaciona precisamente con sus habilidades para escribir en un lenguaje natural, bien elaborado desde el punto de vista de la gramática y de la sintaxis. Esta capacidad inédita de la IA para producir textos que cumplen con las expectativas académicas puede tener consecuencias ambiguas en el aprendizaje de la escritura.

En un contexto en el que muchos estudiantes luchan por adquirir estas habilidades, la introducción de la IA podría ser considerada un factor negativo. Los estudiantes podrían verse tentados a delegar integralmente sus procesos de redacción a programas, lo cual tendría consecuencias nefastas tanto en términos de calidad como de ética.

Así, si los estudiantes se apropian la escritura que la IA genera para ellos como un “producto final” (sin realizar un esfuerzo individual o tener una contribución propia), es evidente, por un lado, que nunca aprenderán a escribir por si mismos y, por otro lado, que incurrirán en prácticas indebidas: el hecho de usar respuestas obtenidas de la IA sin citar adecuadamente su origen o sin hacer las adaptaciones necesarias constituye sin duda una forma de plagio.

Sin embargo, a ciertas condiciones, la IA puede ser una herramienta útil para apoyar y mejorar las habilidades de escritura de los estudiantes.

Por un lado, es importante reconocer que el aprendizaje de la escritura siempre se hace a través de un lento proceso de incorporación. Las prácticas personales repetidas de escritura y edición juegan un papel esencial en este proceso y los textos escritos por otros tienden a servir de “inspiración”.

En este contexto, la coherencia y la claridad formal con la cual escribe la IA – tanto en cuanto a la redacción misma, como en cuanto a la capacidad de resumir ideas o de organizar argumentos – puede servir de modelo para los estudiantes. Esta ayuda puede ser particularmente valiosa para los que tienen las dificultades de redacción, o bien porque no han logrado asimilar las expectativas y estándares académicos, o bien porque tienden a paralizarse frente a la “hoja en blanco”.

Los estudiantes que tienen estas dificultades para escribir pueden solicitar a la IA que les proporcione una retroalimentación precisa y personalizada sobre sus textos, tal y como lo haría un corrector de estilo.

En este caso, la IA no debe ser utilizada como un sustituto del trabajo y esfuerzo individual, sino como un “asistente de redacción” para mejorar y perfeccionar sus textos, similar al acompañamiento que podría ofrecer un Centro de Lectura y Escritura.

Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural ofrecen diversas ayudas a los estudiantes. A un nivel muy básico, pueden ayudar a los estudiantes a identificar errores de gramática y ortografía. Pero pueden, además, ofrecer sugerencias y recomendaciones para mejorar la estructura, el estilo y el contenido de sus textos.

Sin embargo, para que los estudiantes realmente aprendan no deben aceptar pasivamente la retroalimentación proporcionada por la IA, sino utilizarla para luego revisar manualmente sus textos y realizar las correcciones necesarias. En esta lógica, la IA no debe ser vista como un proveedor de “productos finales”, sino como un apoyo dentro de un “proceso de construcción” en el que el estudiante tiene el control.

Es importante resaltar aquí una paradoja interesante de los procesos de aprendizaje: uno debe pasar por una etapa de “dependencia” para poder aspirar a la “independencia”. Así, el hecho para los estudiantes de beneficiarse de una guía – bien sea la de un tutor, un revisor de estilo o, en este caso, de un programa de IA – puede constituir un momento importante en el proceso que los lleva a fortalecer su capacidad para escribir de forma más libre y autónoma.

Si los estudiantes no aceptan seguir un proceso de acompañamiento para internalizar progresivamente las técnicas y habilidades de escritura, nunca podrán luego aplicarlas de forma autónoma y convertirse en escritores más independientes.

Por otro lado, es importante anotar que los mismos límites de las formas de redacción que caracterizan la IA son valiosos para los procesos de aprendizaje de los estudiantes. Si bien los textos generados por la IA tienen una innegable claridad formal, son también muy limitados, sobre todo en cuanto a originalidad y creatividad.

Esto significa que los estudiantes pueden considerar los escritos de la IA como un punto de partida, que debe ser complementado y que les puede servir para construir su propio estilo narrativo. Así, el trabajo sistemático de revisar, editar y ampliar la escritura generada por la IA puede constituir un trabajo muy formador para mejorar la calidad y la originalidad de sus propios textos en el futuro.

Poco a poco, la relación se invertirá y ellos tendrán la capacidad de evaluar la calidad de los textos generados por la IA, así como su pertinencia en relación con los objetivos del trabajo. Tendrán también las competencias necesarias para desarrollar su manera personal de redactar.

Las capacidades críticas

El segundo punto se relaciona con la dimensión “crítica”, que constituye otro pilar fundamental de la formación en ciencias humanas. Como en el caso de la escritura, el uso de la IA puede tener consecuencias contradictorias sobre el fomento de las capacidades críticas y reflexivas de los estudiantes: constituye una herramienta potente, pero puede también tener efectos perversos.

Así, algunos estudiantes podrán utilizar la IA como una máquina a quien encargar el trabajo analítico que deberían realizar ellos mismos, lo cual tendrá necesariamente consecuencias perjudiciales para su formación. No solamente porque no realizarán esfuerzo alguno, sino porque sus entregas no tendrán ningún aporte personal.

En esta lógica, y como en el caso anterior, el uso de la IA conduciría efectivamente a la pérdida de habilidades críticas y conocimientos en los estudiantes, ya que dejarían las herramientas de IA realizar sus tareas.

Como docentes, debemos ser conscientes de que la IA tiene la capacidad de reemplazar a los estudiantes en la mayoría de los trabajos que les asignamos. Puede analizar, interpretar y reflexionar sobre virtualmente cualquier tema, lo que significa que los estudiantes que utilizan la IA pueden aprovechar su trabajo analítico para evitar hacerlo ellos mismos.

Debido a que las respuestas de la IA suelen ser coherentes y cumplir con expectativas académicas básicas, los estudiantes pueden entregar productos “aceptables”, sin realmente aprender. En estos casos, los estudiantes aprenden a “copiar”, pero no a “pensar”.

Sin embargo, cuando es utilizada de manera responsable, la IA puede potenciar las habilidades críticas de los estudiantes.

En primer lugar, y de manera evidente, la IA ofrece a los estudiantes la posibilidad de acceder a una cantidad fenomenal de información y conocimiento, y permite que las barreras lingüísticas desaparezcan casi por completo.

Ahora bien, es difícil negar que este acceso sencillo a fuentes diversas, relevantes y de calidad constituye una ventaja para construirse una opinión informada y fundamentada sobre un tema dado.

Además, la IA permite que los estudiantes acceden a la información de una manera que no es únicamente “acumulativa” (a manera de una enciclopedia que, sencillamente, “bota datos”), sino “problematizada” (es decir que se hace en el contexto de un problema o pregunta específica).

Así, con la ayuda de sus docentes, los estudiantes pueden utilizar la IA para identificar los principales debates y polémicas que atraviesan un determinado campo de conocimiento. Esta posibilidad de preguntar al programa de identificar opiniones y perspectivas diversas sobre un mismo tema constituye un buen ejercicio para ayudar los estudiantes a desarrollar sus capacidades para evaluar críticamente las fortalezas y debilidades de diferentes puntos de vista.

Esta atención a la diversidad de perspectivas (y a los puntos ciegos y limitaciones de cada una) sirve tanto para examinar mejor los argumentos de los demás como para asegurarse que los argumentos propios son bien fundamentados y convincentes.

La IA puede servir también para facilitar el trabajo bibliográfico y aumentar las capacidades de los estudiantes en el análisis de las lecturas. Esta ayuda puede ser particularmente útil para los estudiantes que se sienten desbordados o perdidos frente a una literatura demasiado amplia.

Por un lado, los programas que utilizan la IA pueden ayudar los estudiantes a refinar sus búsquedas bibliográficas, sugiriéndoles libros y artículos relevantes para su investigación específica. Pero, adicionalmente, pueden hacer más fácil la apropiación del contenido por parte de los estudiantes, ya que pueden recibir explicaciones en un formato interactivo y fácil de entender.

El generador de “abstracts”, por ejemplo, es una herramienta valiosa para ayudar los estudiantes a acercarse a textos académicos largos y complejos, gracias a resúmenes claramente organizados y escritos en un lenguaje relativamente sencillo. Del mismo modo, la IA puede proporcionar a los estudiantes citas o extractos relevantes de un texto (o de un autor) sobre el tema que han escogido.

Otro apoyo que ofrece la IA para el trabajo analítico se relaciona con el hecho de que los programas basados en lenguaje natural, como ChatGPT, pueden proporcionar una experiencia de conversación realista.

Al interactuar con el programa en un juego de preguntas (o sugerencias, inquietudes) y respuestas, los estudiantes pueden aprender a formular (¡y a reformular!) sus preguntas de una manera cada vez más clara, contextualizada y coherente, lo cual constituye, sin duda, una competencia esencial para el trabajo analítico.

De hecho, los estudiantes se darán cuenta, rápidamente, de que la pertinencia de la retroalimentación proporcionada por la IA depende en gran medida de la calidad de las entradas que recibe (en este caso de la capacidad que tienen los estudiantes para formular preguntas creativas y relevantes).

En el marco de estas conversaciones, los estudiantes pueden pedir al programa una retroalimentación especifica sobre la construcción de sus propias preguntas de investigación. Las respuestas del programa podrán ayudarles a reformular su problema para que sean más claro y específico.

Podrán también ofrecer sugerencias para mejorar la estructura y coherencia de la propuesta, así como proporcionar ejemplos y argumentos adicionales que los estudiantes no han considerado.

La IA puede también ser muy útil para que los estudiantes construyan un diseño metodológico coherente con las preguntas formuladas y para que sean capaces de incorporar reflexiones éticas en la construcción de sus proyectos.

Finalmente, podemos citar dos razones “indirectas” por las cuales la IA puede contribuir al fortalecimiento de las capacidades críticas de los estudiantes (y profesores).

Por un lado, la IA permite realizar de manera rápida y sin esfuerzo tareas repetitivas o tediosas (como correcciones de estilo, la búsqueda y recopilación de información, las transcripciones de audios o videos o las traducciones de documentos y textos de un idioma a otro).

De este modo, los estudiantes e investigadores pueden dedicar más tiempo y esfuerzo a las actividades que exigen un trabajo analítico más avanzados o que se relacionan con aspectos más críticos de su investigación.

Por otro lado, y de manera paradójica, las mismas fallas del programa pueden servir para desarrollar el pensamiento crítico. El hecho de que las informaciones proporcionadas no siempre sean confiables o relevantes obliga los usuarios a una vigilancia crítica permanente.

En este sentido, el programa puede ser muy útil para que los estudiantes adquieran el reflejo de siempre proceder a la verificación de las “informaciones” que reciben antes de usarlas en su trabajo (por ejemplo, las ideas que genera la IA o los datos que proporciona).

Es particularmente cierto en relación con la realidad colombiana: es evidente que existen sesgos en los datos a partir de los cuales el programa ha sido entrenado. La gran mayoría de los datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático fueron producidos en otros contextos, lo cual hace que las informaciones proporcionadas sobre Colombia tiendan a ser muy básicas y generales (y, en algunos casos erróneas).

En general, como el propio programa lo indica, los usuarios deben revisar sistemáticamente todas las informaciones proporcionadas y compararlas con otras fuentes (nunca se debe asumir, por ejemplo, que las referencias o citas proporcionadas por la IA son reales).

Del mismo modo, el hecho de que el programa no cite de manera explicita y espontánea las fuentes a partir de las cuales elabora sus respuestas obliga a los estudiantes a nunca aceptar los textos generados por la IA como obvios.

Uno de los principios centrales del trabajo académico es la transparencia. De nuevo, el hecho de que la IA tienda a ser opaca en su funcionamiento constituye, sin duda, un problema pero también un recordatorio para los usuarios de siempre estar alerta.

De manera general, es esencial que los estudiantes sean muy consciente de las limitaciones de la IA: más allá del hecho de que las respuestas de la IA pueden ser inexactas o inapropiadas en ocasiones, es importante reconocer que los programas no saben siempre distinguir entre hechos y opiniones.

De nuevo, esta limitaciones deben ser entendidos como unos incentivos para la vigilancia. Confiar ciegamente en los aportes de la IA conducirá a desastres críticos.

La creatividad

El tercer punto que quiero discutir se relaciona con la “creatividad”, otro aspecto esencial en la formación de los estudiantes en ciencias humanas. A priori, el uso de la IA parece contrario al trabajo creativo. De hecho, muchos consideran que, por definición, los robots solo pueden limitar el pensamiento autónomo y la creatividad de los humanos (incluso que hacen correr el riesgo de reemplazarlos completamente).

Y, en efecto, como lo hemos visto en los ejemplos de la escritura o del trabajo analítico, siempre existe el riesgo de utilizar la IA de manera mecánica o perezosa: como una solución rápida que permite generar textos completos y aceptables sin pensar. En este caso, los estudiantes podrían generar una dependencia al programa, que se utilizaría para reemplazarlos en sus tareas de manera automatizada.

Sin embargo, contrario a estos imaginarios, considero que la IA puede ser una herramienta que apoya y mejora las habilidades que tienen los estudiantes para generar nuevas ideas, y, de manera general, ser más creativos.

Es importante resaltar aquí la IA no tiene capacidad creativa en sí misma, pero que su uso de los datos que se le proporcionan puede dar lugar a procesos creativos.

De nuevo, el formato de la conversación libre de programas como ChatGPT puede ser una invitación al descubrimiento para los estudiantes más curiosos: durante horas pueden explorar diferentes temas y problemas que les interesen sin sentirse limitados. A medida que van explorando, pueden generar nuevas ideas y desarrollar su creatividad.

Es importante resaltar que el uso de ChatGPT es más útil cuando las preguntas no apuntan a respuestas cerradas o únicas. Obviamente, el programa tiene la capacidad de aportar respuestas puntuales sobre un tema especifico, pero, a mi modo de ver, sería subutilizarlo (o utilizarlo mal).

No solamente porque tiene algunas probabilidades de equivocarse, sino porque sus respuestas son mucho más interesantes cuando las preguntas son abiertas, reflexivas y que invitan a explorar enfoques diversos.

Debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y generar respuestas en lenguaje natural, estos programas son más útiles cuando se usan para ayudar a los estudiantes a pensar críticamente sobre un tema y explorar diversas perspectivas. Para estimular la creatividad y la reflexión en los estudiantes es esencial construir unas conversaciones largas y complejas.

Adicionalmente, los programas como ChatGPT funcionan muy bien para proponer “lluvias de ideas”. Al proporcionar respuestas y sugerencias rápidas, la IA puede ayudar a los estudiantes a explorar diferentes direcciones y posibilidades que pueden no haber considerado antes. En este respecto, el arte de construir “prompts” es esencial.

Por ejemplo, una estudiante de antropología que se encuentra todavía en la fase inicial de la construcción de su proyecto de investigación podrá preguntar: “Dame 10 ideas para un posible proyecto de investigación etnográfico sobre el tema X”. Y, en función de sus intereses, ella podrá explorar más a fondo una (o varias) de las ideas sugeridas.

Otro modo de preguntar consiste en usar un formato declarativo X:Y para explicar los requerimientos de manera más precisa. Aquí va un ejemplo de cómo se podría estimular la creatividad de los estudiantes que no saben por donde empezar su trabajo.

“Tema: Las niñas en el trabajo doméstico en la primera parte del siglo XX en Cundinamarca (Colombia)

Contexto: Construcción de un diseño de proyecto

Estilo: Formal

Necesidad: Generar 10 preguntas posibles de investigación”

U otro:

“Actúa como: un investigador social

Estilo: simple y claro

Necesidad: Proponer 5 argumentos sobre la relevancia de estudiar Y”.

Este apoyo a la creatividad puede utilizarse en todos los momentos de un proyecto de investigación. Por ejemplo, otro estudiante que no se siente satisfecho con su introducción podrá pedir ayuda de la siguiente manera: “¿Puedes darme ideas para una introducción más llamativa?”

Es importante reconocer que, en todos los casos, las conversaciones con ChatGPT no bastan por si mismas.

Por un lado, deben ser entendidas como invitaciones para investigar otras fuentes. Como ya lo hemos mencionado, ChatGPT no debe ser considerado como una autoridad y cada vez que menciona unos textos u autores que parece relevantes para su investigación los estudiantes deben colocarse en posición de investigadores y explorar las bibliotecas, bases de datos, repositorios y motores de búsqueda gracias a los cuales podrán encontrar los textos originales (en sus versiones físicas o digitales).

Por otro lado, las retroalimentaciones que ofrece Chat GPT no deben substituir el acompañamiento de los docentes y compañeros de clase: es evidente que la retroalimentación humana puede ser más detallada y personalizada a las necesidades específicas del estudiante.

En este sentido, es importante insistir en que la IA es más efectiva cuando se combina con la creatividad humana. Utilizar la IA para generar ideas puede ser una fuente de inspiración, pero se debe utilizar la creatividad humana para desarrollar esas ideas

Problemas éticos: ¿qué es un autor?

Antes de cerrar este texto, me gustaría mencionar algunos de los dilemas éticos asociados al uso de la IA y, en particular, los que se relacionan con cuestiones de autoría. Los estudiantes (como los investigadores) deben ser los autores de sus trabajos y el uso de la IA puede generar graves problemas de honestidad intelectual.

¿Cuáles son las tareas y situaciones en las que es aceptable – o incluso recomendado – utilizar la IA? ¿Cuáles son las situaciones, al contrario, en las cuales el uso de la IA es, para decir lo menos, problemático? ¿Cómo deberíamos reconocer las contribuciones especificas de la IA?

Es difícil responder a estas preguntas porque la IA ha introducido cambios inéditos en la manera de realizar investigaciones académicas que aún no hemos entendido. Estos cambios cuestionan incluso la manera tradicional de entender la autoría.

Algunos investigadores ya han incluido al programa Chat GPT como coautor de sus artículos. Pero esta decisión ha generado debates y polémicas. Si consideramos que la autoría debe atribuirse a quienes han contribuido sustancialmente a la concepción, el diseño, la ejecución o la interpretación de la investigación, no sería totalmente absurdo considerar ChatGPT como un coautor.

Sin embargo, el mismo programa estima que, siendo un modelo lingüístico de IA, incluirlo como coautor constituiría una forma de mala conducta académica (una especie de “autoría honoraria”).

En esta lógica, un programa no puede ser considerado como un autor, porque las respuestas que brinda solo tienen valor si son evaluadas y utilizadas de forma crítica por un investigador.

Es probable que la cuestión siga sin resolverse por un tiempo (y, también, que los términos del debate vayan cambiando a medida que se fortalecen las capacidades de la IA). Sin embargo, una regla sobre la cual existe un consenso en los mundos académicos es la transparencia.

Así, mientras se define una política más clara, considero que los estudiantes y académicos deben, por lo menos, atenderse a esta regla: reconocer explícitamente el papel que ha jugado la IA en diferentes etapas de su investigación (como fuente de información, asistentes para la escritura o la edición, traductor, etc.) .

Conclusión

Algunas personas han utilizado la metáfora que compara la llegada de los modelos de IA en las ciencias humanas a la llegada de la calculadora para las matemáticas. De la misma manera que la calculadora ha transformado la manera de realizar cálculos – tanto sencillos como complejos – y aceleró el progreso en la investigación matemática, la IA puede ayudar a los investigadores en las ciencias humanas a realizar análisis más complejos y eficientes.

En esta lógica, podríamos considerar que la IA es “solo una herramienta” que debemos aprender a utilizar de una manera eficiente.

La metáfora de la calculadora, sin embargo, tiene sus limitaciones. Así, mientras que la calculadora solo automatiza tareas repetitivas, la IA puede realizar tareas que, hasta hace poco, se consideraban solo posibles para los seres humanos (como el hecho de entender, interpretar y generar – en lenguaje natural – análisis sofisticados).

En este sentido, sería un error ver en la IA solo una herramienta: su introducción plantea preguntas éticas y epistemológicas fundamentales – y, por el momento, no resueltas – sobre la investigación en las ciencias humanas.

Mientras tanto, el principal desafío consiste en asegurarse que los estudiantes utilicen la IA como un recurso complementario para aumentar sus capacidades narrativas, críticas y reflexivas, más no para dejar a la máquina pensar por ellos o hacer el trabajo que les corresponde.

Para esto se deben utilizar las respuestas de ChatGPT como un punto de partida para futuras investigaciones y análisis, y no una solución definitiva o completa. La IA no puede reemplazar, por el momento, ni el trabajo investigativo propio (tanto bibliográfico como empírico), ni la interacción y retroalimentación que se puede obtener de un profesor o de compañeros.

Ejemplos de prompts

A continuación van unos ejemplos de prompts que pueden utilizar los estudiantes para diferentes partes de su proyectos de investigación. Los prompts son muy importantes en el uso de modelos de IA como ChatGPT porque de ellos dependen la calidad y la relevancia de las respuestas.

Para el apoyo a la redacción

La indicación puede ser la siguiente: “Puedes revisar y mejorar este parágrafo”. Notemos que, en el caso extremo de un texto escrito sin puntuación, parágrafos o estructura clara, la aplicación podría encargarse de eliminar las palabras redundantes, de añadir signos de puntuación y de reducir el tamaño del texto.

Aquí van otros ejemplos de prompts que pueden utilizar los estudiantes en función de sus necesidades.

“¿Puedes mejorar la estructura de estos parágrafos?”
“¿Puedes ayudarme a ampliar el vocabulario utilizado en mi escrito?”
“¿Puedes sugerirme sinónimos para las palabras repetidas en mi texto?”
“¿Cómo puedo mejorar la coherencia en la redacción de mi texto?”
“¿Qué estrategias puedo utilizar para reducir la redundancia en mi escrito?”
“¿Puedes darme recomendaciones para mejorar el uso de puntuación en mi texto?”

Para identificar tensiones relevantes en determinado campo del saber

“¿Cuáles son las principales teorías que compiten en este campo de estudio y cuáles son sus diferencias?”
“¿Puedes explicar las principales controversias que existen actualmente en este campo de conocimiento?”
“¿Cuál es el estado actual de la discusión sobre [tema específico] en este campo de estudio?”
“¿Cuál es la posición predominante en el campo de conocimiento respecto a [tema específico] y cuáles son los argumentos a favor y en contra?”
“¿Puedes explicar la controversia más importante que ha habido en este campo de conocimiento en la última década?”
“¿Cómo ha evolucionado la discusión sobre [tema específico] en este campo de estudio en las últimas décadas?”
“¿Cuál es la controversia más antigua y persistente que se ha dado en este campo de conocimiento y cómo se ha tratado de resolver?”
“¿Hay algún aspecto de este campo de conocimiento que todavía es objeto de debate y por qué?”

Es importante tener en cuenta – y volveremos sobre este punto más adelante – que la IA no siempre proporciona respuestas pertinentes o bien informadas a los problemas o preguntas que se le presentan.

Esto significa que los estudiantes deben ser críticos frente a la información que reciben a través de la IA, y no simplemente aceptarla sin cuestionarla.

Para hacer trabajo bibliográfico

La indicación puede ser la siguiente: “Escribe un abstract que capture las ideas principales y esenciales del texto X”.

Para construir una pregunta de investigación

“Esta es mi pregunta de investigación: ¿cómo podría hacerla más específica y clara?”
“¿Crees que es viable/ relevante/ significativa para un proyecto de investigación?”
“¿Cómo puedo definir mejor los términos clave en mi pregunta de investigación?”
“Consideras que mi pregunta de investigación es demasiado amplia o demasiado limitada?”
“¿Crees que mi pregunta de investigación aborda adecuadamente el problema que quiero investigar?”
“¿Mi pregunta de investigación es lo suficientemente original e innovadora?”

Para la parte metodológica

“¿Qué enfoques metodológicos diferentes se están utilizando para abordar este tema y cuáles son sus fortalezas y debilidades?”
“¿Crees que la metodología que propongo es la más adecuada para responder a mi pregunta de investigación?”
“¿Cuáles son las fortalezas, sesgos y limitaciones que puedes identificar en mi metodología?”
“¿Qué implica trabajar con personas con estas características para investigar este tema particular?”
“¿Cómo puedo incluir a los participantes de mi estudio de manera activa y significativa en el proceso de investigación?”
“¿Cuáles son los puntos de vista a los cuales mi diseño metodológico me permitirá tener acceso y cuales son los que permanecerán ocultos?”
“¿Puedes ayudarme a justificar y explicar las decisiones metodológicas que he tomado en mi estudio?”

Para las exigencias éticas

“¿Cómo puedo asegurarme de que mi pregunta es ética y respetuosa con los participantes de mi estudio?”
“¿Cuáles son los posibles problemas éticos de mi proyecto, en particular a nivel metodológico?”