La educación superior ha experimentado una transformación significativa en la era de la inteligencia artificial (IA), lo que ha llevado a una revolución digital en una sociedad del conocimiento cada vez más interconectada a dispositivos y herramientas. Una de esas herramientas indispensables son los chatbots. En el ámbito educativo es necesario entender su uso para comprender cómo puedo solicitarle a dicha inteligencia artificial mis necesidades o requerimientos, con unas indicaciones.

identificar la arquitectura de prompt académico para el uso eficiente de la IA en procesos investigativos ligados al área de la salud según la evidencia científica.

se realizó una metodología de revisión sistemática de la literatura con nivel exploratorio.

la construcción teórica se centró en la arquitectura de prompts como andamiaje comunicativo para solicitar información puntual y de relevancia a las IA; también se explora cómo los chatbots están revolucionando la educación y mejorando el aprendizaje asistido por inteligencia artificial. Se analizan los desafíos, experiencias y obstáculos que se presentan al diseñar y utilizar estos chatbots en el ámbito educativo de Areandina. además, se examina cómo los chatbots están siendo utilizados en universidades y otras instituciones educativas para facilitar el proceso de enseñanza y aprendizaje desde la inserción de nuevas tecnologías al sistema educativo.

En la era de la inteligencia artificial (IA), “la educación ha experimentado una transformación significativa que empodera una revolución digital en una sociedad del conocimiento cada vez más interconectada a dispositivos y herramientas” (García Peña, 2020). Una de esas herramientas indispensables son los chatbots; en el ámbito educativo es necesario entender su uso para comprender cómo puedo solicitarle, con unas indicaciones, a dicha IA mis necesidades o requerimientos. Por consiguiente, este artículo se centra en la arquitectura de los prompts como andamiaje comunicativo para solicitar información puntual y de relevancia a las IA. “Para estos, los chatbots son programas informáticos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para interactuar con los usuarios y proporcionar respuestas rápidas y precisas interrogantes” (Arredondo Castillo, 2021). Estos chatbots educativos, también conocidos como asistentes de aprendizaje, han abierto nuevas posibilidades en el campo de la educación, especialmente en ecosistemas virtuales y en línea.

En este artículo exploramos cómo los chatbots están revolucionando la educación y mejorando el aprendizaje asistido por IA. Analizaremos los desafíos, experiencias y obstáculos que se presentan al diseñar y utilizar estos chatbots en el ámbito educativo. Además, examinaremos cómo los chatbots están siendo utilizados en universidades y otras instituciones educativas para facilitar el proceso de enseñanza y aprendizaje desde la inserción de nuevas tecnologías al sistema educativo para detallar los roles de los participantes, las medidas diseñadas por los docentes ante las IA y cómo los estudiantes pueden tener convergencias y divergencias en la adopción de este panorama digital.

A continuación, se presentarán las principales estrategias y herramientas utilizadas por el personal docente de Areandina, para fomentar el uso de la IA en la educación universitaria, y convertir el escenario educativo en un proceso enmarcado en la creatividad, la innovación y, en especial, en la vinculación de destrezas y competencias digitales que en colectivo permiten que las universidades sean dinamizadoras, empoderadas e inteligentes desde las necesidades de formación de los estudiantes. Como lo aclara Castellanos (2023),

En definitiva, el uso de las estrategias de gestión de contenido de las IA permite dotar al sistema de educativo de procesos cognitivos que nos llevan a decir que son universidades inteligentes en la medida que dichas instituciones educativas utilizan la IA de manera avanzada y estratégica para mejorar diversos aspectos de la educación superior. Estas universidades están adoptando tecnologías de IA para optimizar sus procesos y ofrecer experiencias de aprendizaje más eficientes y personalizadas para la comunidad estudiantil. “Algunas de las formas en que las universidades pueden utilizar la IA incluyen: las universidades pueden utilizar algoritmos de IA para analizar tendencias investigativas, análisis de resultados y procesos de pensamiento crítico, reflexivo, analítico, inductivo y deductivo” (Rojas Pinto, 2023).

Para tal fin, se tiene el siguiente objetivo: identificar la arquitectura de prompts académicos para el uso eficiente de la IA en procesos investigativos ligados al área de la salud según la evidencia científica.

Este artículo es una comprensión hermenéutica descrita por la evidencia científica; es decir, una comprensión y construcción teórica basadas en una revisión sistemática de la literatura con nivel exploratorio, utilizando las bases de datos PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar y la biblioteca digital de Areandina.

La búsqueda se configuró en las diferentes bases de datos con los operadores booleanos y el cruce de palabras clave: prompt, inteligencia artificial, chatbots, arquitectura, educación.

Además, la búsqueda fue guiada por la pregunta: ¿Cómo se configura la arquitectura de prompt académico para el uso eficiente de la IA en procesos investigativos ligados al área de la salud según la evidencia científica? En la investigación se destacan los siguientes criterios:

Después de la exploración, los datos se consolidaron en una matriz que permitió determinar los artículos que mostraron aportes significativos con relación al objetivo y emitir el siguiente diagrama de búsqueda, en el que se incluyeron 20 artículos.

Es importante mencionar, además, que se realizó un análisis teórico de los artículos seleccionados que pretende responder al supuesto de que, “es fundamental la estructura de los prompt en el uso eficiente inteligencia artificial (IA) durante procesos investigativos ligados al área de la salud según la evidencia científica”; así mismo, esto permitió la construcción de una propuesta de arquitectura del prompt que genere la concepción estudiante-docente-IA para el mejor funcionamiento en la práctica académica de manera conjunta.

La formación en el campo de la salud y del deporte es crucial para el bienestar de la sociedad, y su relevancia ha crecido en tiempos de pandemia. La Fundación Universitaria del Área Andina (Areandina), con su compromiso con la excelencia académica y la innovación, se posiciona como un escenario propicio para la investigación y aplicación de tecnologías de vanguardia, en este caso, la IA. El uso de prompts académicos, es decir, instrucciones específicas que los estudiantes proporcionan a las IA para obtener respuestas o realizar acciones, se presenta como una oportunidad para optimizar la enseñanza y el aprendizaje en programas de ciencias de la salud y el deporte.

El estudio del estado del arte en este campo es esencial para comprender los desafíos y oportunidades que enfrentan las instituciones educativas en la implementación de esta tecnología, especialmente para Areandina, ya que en su sello transformador se hace énfasis en el modelo didáctico basado en el humanismo digital, habilidades tecnológicas y digitales, y creatividad, innovación y emprendimiento, pilares para una formación universitaria de calidad y bajo las demandas de la sociedad de la información y el conocimiento. Para tal fin es crucial analizar las estrategias de diversos autores que han abordado el tema de manera integral, considerando aspectos como la calidad de la información, el contexto educativo, la adaptación a las necesidades del receptor y la mejora continua de la experiencia del usuario con el uso de estrategias para comunicar prompts o preguntas base para solicitar información ante las IA o chatbots .

Aportes de Gázquez, Galdameshan y Pérez han destacado la importancia de la adaptación de los prompts según el contexto específico de la educación, reconociendo que la formación de profesionales en este campo requiere una atención meticulosa a los detalles y una comprensión profunda de las necesidades de los estudiantes, en este contexto

Por otro lado, Ruiz M. ha subrayado la relevancia de la retroalimentación constante como elemento clave en la evolución de las estrategias para el uso de las IA generativas, partiendo de la retroalimentación que no solo permite mejorar la precisión de las respuestas de la IA, sino que también brinda la oportunidad de personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante. Aquí

Además, Acevedo ha abordado el tema de la evolución para la IA que representa una tecnología que se incrementa exponencialmente y que ha transformado significativamente nuestra interacción con el entorno académico. Para el autor, el campo de

En este contexto,

Allí el uso de la IA se ha vuelto cada vez más común en la vida cotidiana, en la que los chatbots nos ayudan a resolver problemas diarios; en la educación impacta en los campos como la medicina, la creación y la investigación científica. A pesar de estos avances prometedores, la velocidad de la innovación tecnológica conlleva una serie de riesgos y desafíos inevitables. Es fundamental comprender que la IA no representa una solución mágica que tenga como objetivo reemplazar a los seres humanos en sus roles tradicionales. Por el contrario, el uso de la IA debe ser complementario y su implementación debe estar sujeta a supervisión y regulación adecuadas.

A medida que avanzamos en este estado del arte exploramos las contribuciones de estos autores y otros expertos en el campo, con el objetivo de comprender la integralidad de los desafíos que surgen en la implementación de la arquitectura de prompts académico para el uso de inteligencias artificiales en programas de salud Areandina. Este análisis proporcionará una base sólida para futuras investigaciones y la mejora continua de los programas académicos en el ámbito de la salud.

La incorporación de “los chatbots en el ámbito educativo ha generado un gran impacto positivo en el aprendizaje de los estudiantes” (Ogosi Auqui, 2021). Estos asistentes virtuales son capaces de proporcionar respuestas rápidas y precisas a las preguntas de los estudiantes, ayudándolos a resolver dudas y a profundizar en los temas de estudio. Además, los chatbots pueden ofrecer retroalimentación inmediata sobre el rendimiento de los estudiantes, lo que les permite identificar áreas de mejora y fortalecer su aprendizaje.

A continuación, se presenta el diseño estructural, a modo de arquitectura, que desde unos andamiajes establecidos permiten la edificación y consolidación de los conocimientos con articulación de las tecnologías y el gran potencial en la academia.

Arquitectura de prompts educativos Para iniciar este proceso nos centraremos primero en entender que es un prompt: “es una petición que se hace a una IA con la intención de lograr una respuesta. Se trata de una forma de interacción con la máquina que la guía y la ayuda a cumplir con una tarea” (Morales-Chan, 2023). El concepto de prompt educativo consiste en crear una estructura de la petición con la intención de potenciar el aprendizaje y el aprender a aprender.

Para dar inicio a arquitectura de los prompts se desarrollan varios diseños para perfeccionar la interacción con la herramienta, pues es una construcción que mejora en la medida en que se quiera ir afinando lo solicitado, eso sí, desde un andamiaje que cimiente el objetivo en pro de nunca perder el horizonte temático al cual se quiere llegar y en el que se encuentra la capacidad de aumentar la productividad, liberar el potencial creativo y aportar a la academia en la construcción de procesos formativos.

Arquitectura de prompt con la taxonomía de bloom

La arquitectura de prompt actúa como “una instrucción académica para el uso de inteligencias artificiales (AI)” (Abeliuk & Gutiérrez, 2021), que en Areandina puede ser analizada mediante la taxonomía de Bloom, la cual abarca las dimensiones de recoger información, emitir juicios, organizar, distribuir y expandir el conocimiento. A continuación, se describen estas dimensiones en relación con la arquitectura de instrucción académica para que el uso de AI sea acertado en Areandina:

En este contexto, la taxonomía de Bloom se presenta como una herramienta valiosa, estableciendo una jerarquía de objetivos que van desde la simple retención de información hasta la creación y evaluación crítica para transformarla en conocimientos. Así mismo, la tecnología de prompts se revela como un aliado estratégico, actuando como catalizador para impulsar a los estudiantes y docentes a reflexionar, indagar y responder de manera activa sobre un panorama amplio de información que guía la producción académica propia. Con ello, la sinergia entre la taxonomía de Bloom y la tecnología de prompts puede potenciar el aprendizaje y mejorar la calidad de la educación.

En este momento, luego del análisis se destaca que la aplicación de IA en procesos investigativos ligados a la salud puede mejorar la eficiencia y precisión de los resultados, siempre y cuando se utilice una arquitectura de prompt académico adecuada y se tengan en cuenta las evidencias científicas.

A continuación, se dan las bases iniciales para la arquitectura de prompt para el contexto académico partiendo de los siguientes elementos con un ejemplo que lo respalda que actúa como descripción sobre la manera de abordar cada uno de los elementos para el uso estratégico de un prompt en la comunicación con la IA:

En esta sección se describe la importancia de la información en la comunicación mediante prompts y tiene como objetivo explicar la manera en que actúa la información como el núcleo de cualquier interacción con la IA, ya que proporciona el contenido y el contexto necesarios para generar respuestas adecuadas. Detalla cómo la calidad y la relevancia de la información son fundamentales para una comunicación efectiva con la IA.

Contexto

Aquí se documenta a modo global la necesidad de establecer un contexto claro al usar prompts y data de explicar cuál es el contexto para la información, partiendo de que es crucial para que la IA comprenda la intención del usuario y pueda proporcionar respuestas precisas, allí se describe cómo el contexto puede incluir información como la ubicación, el historial de interacciones y las preferencias del usuario, y cómo esta información influye en la generación de respuestas.

Receptor

Analiza quién es el receptor (estudiantes y docentes) de la información en el contexto de la comunicación mediante prompts, y se destacan las condiciones para que se den respuestas acordes a las necesidades. Para el desarrollo se explica cómo la IA interpreta y procesa la información proporcionada en el prompt para generar respuestas, y cómo el usuario espera respuestas relevantes y útiles partiendo de sus necesidades académicas.

Estrategia

Describe cómo la estrategia es fundamental en el uso de prompts y para llevar este proceso, se explica que una estrategia efectiva implica la elección cuidadosa de las palabras y el formato del prompt para comunicar de manera efectiva la intención del usuario, fundando su accionar en cómo la estrategia puede variar según el tipo de interacción deseada, ya sea obtener información, guiar los pasos para una una tarea, redactar texto, realizar un cronograma, un análisis crítico o solicitar ayuda.

Tema

En esta sección se detalla la importancia de definir claramente el tema o asunto principal en el prompt y explica que el tema sobre el cual el usuario desea obtener información o realizar una acción, partiendo de cómo la elección del tema influye en la generación de respuestas relevantes y cómo su formulación precisa es esencial en las respuestas de la IA.

Salida de la información

Finalmente, se explora cómo se presenta y se entrega la información generada por parte de la IA como respuesta al prompt Allí se describen los diferentes formatos de salida, como texto, voz o datos visuales, y cómo la presentación de la información debe ser coherente con la estrategia y el contexto. Además, se analiza la manera como la calidad de la salida de información afecta o potencializa la experiencia del usuario.

Ejemplo abordado con el objetivo de modelar la arquitectura de prompt Se recomienda que la instrucción inicie con un roleplaying, de modo que la IA desempeñe un papel establecido: “Actúa como un experto en investigación en salud” de modo que, la IA tenga un proceso de incorporación claro sobre su trabajo. Para el contexto se necesita que la IA comprenda de la ubicación para la cual va a cumplir el rol, en este caso va ligado a lo espacial “Fundación Universitaria del Área Andina”. Para el caso del receptor se emplea un lenguaje natural y entendible para la población de salida que, en este caso, son los estudiantes. Para la estrategia se necesita que se emplean los verbos de la taxonomía de bloom para tener una acción que consolide un proceso de acuerdo con la estructura de comandos. En el tema se relacionan el elemento anexo para que la IA realice el procedimiento para desarrollar la idea y, finalmente, la salida que puede ser una explicación, sugerencia, ampliar información, entre otros.

La tecnología de prompts: impulsando el aprendizaje

La tecnología de prompts, es también conocida como “enunciados o cuestionamientos diseñados con precisión actúan como un catalizador para impulsar a los estudiantes y docentes a reflexionar, indagar, seleccionar información, analizar, gestionar y responder de manera activa con la información proporcionada por las IA” (Martín-Marchante, 2022). Estos prompts se pueden utilizar en diferentes etapas del proceso de enseñanza y aprendizaje, y están diseñados para estimular el pensamiento crítico, la innovación y la creatividad de los estudiantes y, para efectos de usabilidad, en el contexto de la arquitectura se presenta el siguiente diagrama que explica el accionar del prompt desde los verbos empleados para obtener resultados eficientes:

En la figura anterior se relaciona la estructura base, que actúa como andamiaje para la gestión de la arquitectura de los prompt, lo que permite siempre redirigir las respuestas de las IA en los términos solicitados, allí se entrelazan los verbos para iniciar con la secuenciación de comandos que consolidan el acto comunicativo con las IA. Aquí resaltamos que se emplean cuatro estructuras identificadas como:

1. Conocimiento.

Comprensión.

Análisis (incluye también el desarrollo).

Evaluación.

Cada uno de estos momentos está acompañado de unos objetivos que tiene el usuario de las IA y, consecuentemente, se expresan los verbos para hacer referencia a los criterios de búsqueda e indagación de información que parametrizan el resultado que proporcionan dichas inteligencias artificiales. Es de aclarar que jugar con los verbos para refinar los resultados es muy valioso para el proceso académico y siempre es recomendable no emplear la primera información generada por las IA; es vital que desde la óptica del usuario se vaya depurando la información o expandiendo los resultados, en la medida en que se organizan las ideas con el texto que comunica una directriz a las IA.

En definitiva, la arquitectura de los prompt permite que el estudiante no se enfrente a una hoja en blanco, por el contrario, proporciona información, pistas, consejos e ideas lógicas que el estudiante puede emplear para su aprendizaje acorde a sus necesidades; partiendo de que

El papel de los prompts en la taxonomía de Bloom

Los prompts, al estar alineados con los niveles de pensamiento de la taxonomía de Bloom, potencian la planificación educativa, asegurando que cada actividad o tarea propuesta tenga un propósito claro y un impacto profundo en el aprendizaje. Veamos cómo los prompts pueden ser utilizados en cada nivel de la taxonomía:

Nivel de recordar. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a recordar información previamente aprendida (andamiajes) de manera más efectiva. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir a los estudiantes que repitan hechos, se les puede proporcionar un prompt que les invite a relacionar la información con sus propias experiencias o a encontrar ejemplos concretos.

Nivel de comprender. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a comprender la información en un nivel más profundo. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir a los estudiantes que definan conceptos, se les puede proporcionar un prompt que les invite a explicar el significado de los conceptos en sus propias palabras o a relacionarlos con otros conceptos.

Nivel de aplicar. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a aplicar el conocimiento adquirido en situaciones prácticas. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir a los estudiantes que resuelvan problemas, se les puede proporcionar un prompt que los invite a aplicar los conceptos a situaciones reales o a plantear nuevas formas de utilizar ese conocimiento.

Nivel de analizar. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a descomponer la información en partes más pequeñas y a examinar en detalle. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedirles a los estudiantes que identifiquen patrones se les puede proporcionar un prompt que les invite a analizar las causas y consecuencias de esos patrones o a comparar diferentes perspectivas sobre un tema.

Nivel de evaluar. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a evaluar la calidad o el valor de la información. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir a los estudiantes que tomen decisiones fundamentadas se les puede proporcionar un prompt que les invite a evaluar la evidencia disponible o a argumentar a favor o en contra de una afirmación.

Nivel de crear. En este nivel los prompts pueden ayudar a los estudiantes a generar nuevas ideas o productos a partir del conocimiento adquirido. Por ejemplo, en lugar de simplemente pedir a los estudiantes que creen obras de arte se les puede proporcionar un prompt que les invite a explorar nuevas formas de expresión artística o a resolver problemas complejos utilizando su creatividad.

La sinergia entre Bloom y la tecnología de prompts: potenciar el aprendizaje La sinergia entre la taxonomía de Bloom y la tecnología de prompts puede potenciar el aprendizaje y mejorar la calidad de la educación al utilizar prompts alineados con los niveles de pensamiento de la taxonomía de Bloom. Con este panorama, los docentes pueden diseñar actividades y tareas que estimulen el pensamiento crítico, la reflexión y la creatividad de los estudiantes. Esta sinergia también permite una mayor personalización del aprendizaje, ya que los prompts pueden adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante, a modo de un entorno personal de aprendizaje o personal learning (PLE). Además, la tecnología de prompts ofrece la posibilidad de utilizar recursos digitales interactivos, como simulaciones, juegos y videos que enriquecen el proceso de enseñanza y aprendizaje desde la vinculación de puntos de referencia o links” (Selwyn et al., 2022).

En resumen, la taxonomía de Bloom y la tecnología de prompts son herramientas poderosas que, utilizadas en conjunto, pueden transformar la manera se planifica y se lleva a cabo la enseñanza y el aprendizaje. Con ello, se puede potenciar el pensamiento crítico, la reflexión y la creatividad de los estudiantes; esta sinergia promueve un aprendizaje más significativo y duradero en que la educación del siglo XXI requiere de enfoques innovadores como este, que aprovechen las ventajas de la tecnología para mejorar la calidad y la efectividad de la educación.

La vinculación de “los chatbots en la educación implica una cuidadosa planificación, gestión, desarrollo, diseño y evaluación donde se consoliden las acciones lideradas por el profesor para los estudiantes que son el centro del proceso” (Orozco González et al., 2020), para tal fin, el lesson plan o plan de clases cobra un factor relevante en la implementación de las IA en la producción académica. En este proceso, es fundamental definir los objetivos y propósitos del chatbot, así como identificar los temas y áreas de estudio que son abordados para diseñar una interfaz intuitiva y fácil de usar para garantizar una experiencia de usuario fluida y agradable.

Una de las etapas clave en el desarrollo de un chatbot educativo es la creación de los prompts educativos a modo de comunicación. “Un prompt es una solicitud hecha a un chatbot con la intención de obtener una respuesta” (Jiménez et al., 2023). Además, es una forma de interacción con la IA que guía y ayuda a realizar una solicitud, una tarea o la generación de contenido, dichos prompts educativos tienen como objetivo crear una estructura de la solicitud con la intención de mejorar el aprendizaje. Estos prompts deben ser claros, concisos y adaptados al nivel de comprensión de los estudiantes.

A pesar de los numerosos beneficios que ofrecen los chatbots educativos, su implementación también presenta desafíos y obstáculos. En esta óptica, uno de los principales desafíos es la falta de acceso a la tecnología. En muchas regiones, especialmente en áreas rurales o de bajos recursos, el acceso a dispositivos tecnológicos y a internet es limitado. Esto dificulta la implementación efectiva de los chatbots educativos, ya que los estudiantes no pueden acceder a ellos.

Otro desafío importante es la falta de capacitación en “el uso de chatbots para los profesores, donde muchos educadores no están familiarizados con esta tecnología y pueden sentirse inseguros al utilizarla en el aula” (Medrano et al., 2019). Para ellos es fundamental brindar capacitación y apoyo adecuados a los docentes para que puedan aprovechar al máximo los chatbots educativos y utilizarlos de manera efectiva en su enseñanza.

Para finalizar la discusión sobre los desafíos se presenta ahora la falta de una instrucción clara para que los estudiantes usen estratégica y conscientemente las IA, partiendo de que los resultados generados pueden ser empleados como referentes y no como elaboración propia, allí el desafío principal es que los docentes identifiquen cuándo hacen uso los estudiantes de la IA generativa para trabajos académicos y los hacen pasar como propios, cuando son plagio, para lo cual es crucial que, tanto profesores como estudiantes, tengan un referente de formación que apoye su proceso académico.

A pesar de los desafíos, existen numerosos casos de éxito de chatbots en el ámbito educativo. En los últimos años, las universidades han implementado los chatbots para ayudar a los estudiantes en la selección de cursos, brindar información sobre programas académicos y proporcionar orientación sobre procesos administrativos de interés. Estos chatbots han demostrado ser eficientes en la reducción de la carga de trabajo administrativo de los docentes y en la mejora de la experiencia de los estudiantes al contar con un apoyo en el proceso de aprender a aprender asistido por tecnologías que rompen las barreras del tiempo y el espacio.

Además, “los chatbots educativos también han sido utilizados para ofrecer tutoría y apoyo individualizado a los estudiantes sobre temas específicos y puntuales” (Quiroz Martínez et al., s. f), ya que estos chatbots pueden adaptarse y entender las necesidades y estilos de aprendizaje de cada estudiante, brindando una experiencia personalizada y facilitando el proceso de aprendizaje. Entre esto se encuentran cronogramas para el manejo del tiempo, tablas de organización con rutinas, enlaces a recursos de interés, códigos fuentes para producción en múltiples formatos y métodos para el apoyo académico.

A medida que la tecnología continúa avanzando es probable que los chatbots educativos desempeñen un papel aún más relevante en la educación, en la que se espera que evolucionen y mejoren su capacidad para comprender y responder a las necesidades de los estudiantes de manera más precisa y efectiva, ello gracias a los dispositivos (móviles, tabletas y computadores) que bien dotados de poderosas capacidades técnicas y de procesamiento de la información, al igual que las redes como internet, superan las velocidades de carga y descarga de datos, logrando así una cobertura inmediata para emplear los chatbots y la IA.

Además, se espera que los chatbots educativos se integren con otras tecnologías como la realidad virtual y aumentada, “lo que permitirá a los estudiantes sumergirse en entornos de aprendizaje más interactivos y envolventes y personalizados como lo comentamos en una sección anterior de los PLE” (Valero Bueno, 2022).

La IA se ha convertido en una herramienta clave en la educación superior, pues les ha permitido a los docentes mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje, como el caso Areandina. En este contexto, la implementación de arquitecturas de prompt en la educación implica una guía rápida para el uso de los chatbots en el contexto académico; con ello se presentan desafíos, experiencias y obstáculos que deben ser abordados para garantizar su éxito. El objetivo de identificar la arquitectura de prompt para la academia, que influye en el uso eficiente de las inteligencias artificiales y en procesos investigativos ligados al área de la salud desde la evidencia científica. Para ello, se hace énfasis en la taxonomía de Bloom con sus objetivos y los elementos de la arquitectura como el rol, el contexto, el receptor, la estrategia, el tema y la salida.

“La IA se sustenta en algoritmos inteligentes o de aprendizaje que se utilizan para identificar tendencias, diagnosticar enfermedades, predecir comportamientos digitales, entre otros fines ligados al acceso de la información” (MinEducación, 2023). Sin embargo, la falta de trazabilidad conceptual de dichos sistemas es una preocupación que se debe abordar para garantizar su correcta aplicación, al ser una herramienta generativa de contenido se puede incurrir en plagio al copiar y pegar directamente sin una codificación previa. En este sentido, se plantea la necesidad de principios rectores en la estructura de la IA para la academia.

La vicerrectora Académica del Areandina, Marta Castellanos, destaca que “la IA nos conduce a un nuevo paradigma en la educación, lo que implica la necesidad de adaptarse a los cambios tecnológicos y estar actualizados en cuanto a las nuevas herramientas y recursos digitales que se utilizan en el proceso educativo” (Castellanos Saavedra, 2023). Así mismo, es importante que entre en vigor la capacitación en competencias digitales para que los docentes puedan utilizar de manera efectiva las tecnologías digitales en el proceso de enseñanza-aprendizaje, enfocando el accionar del PEI y el sello transformador, y propiciando una universidad inteligente basada en la expiación de la información y el aprender a aprender

La arquitectura del prompt académico para el uso eficiente de las inteligencias artificiales en procesos investigativos ligados al área de la salud debe estar basada en la taxonomía de Bloom, que establece objetivos de aprendizaje en seis niveles: conocimiento, comprensión, aplicación, análisis, síntesis y evaluación. Los elementos de la arquitectura del aviso incluyen el rol, el contexto, el receptor, la estrategia, el tema y la salida. El rol se refiere al papel que desempeña el estudiante en el proceso de aprendizaje, mientras que el contexto se refiere al entorno en el que se lleva a cabo el aprendizaje, y la estrategia se refiere a la forma en que se utilizará la IA para lograr los objetivos de aprendizaje. El tema se refiere al tema o contenido que se abordará, mientras que la salida es la respuesta generada por la IA.

En resumen, la implementación de arquitecturas de prompts permite “dilucidar ideas rápidas y pertinentes para el uso de IA en Areandina y con ello, atender los desafíos, experiencias y obstáculos que deben ser abordados para garantizar su éxito” (Ortiz Contreras, 2019). Para tal propósito, se deben de aunar esfuerzos para gestionar las capacitaciones en competencias digitales en los estudiantes y docentes con el objetivo de utilizar de manera efectiva las tecnologías digitales en el proceso de enseñanza-aprendizaje.