Estudia y aprende, herramienta de ChatGPT: pensamiento socrático sin trazabilidad ni visuales

Estudia y aprende es una herramienta integrada en ChatGPT que busca fomentar el pensamiento crítico, guiando el aprendizaje a través de preguntas y explicaciones progresivas. Sin embargo, durante algunas pruebas básicas, se evidenció que faltan fuentes que funcionen correctamente y que no se entregan recursos visuales claros por defecto. Un error recurrente en la herramienta Estudia y aprende, muchos de los links de las fuentes parecen verdaderos; sin embargo, son inventados o bien resuelven al error 404. Por su parte, las imágenes que crea ChatGPT son, a veces, una buena interpretación del tema; pero sus, textos más de alguna vez tendrán faltas de ortografía (a veces horrores de ortografía). En el caso particular, si le pides algún diagrama de algún proceso biológico, primero intentará resolverlo mediante código ASCII, y si pides más detalles, la IA de imágenes de OpenAI generará una, pero no siempre es lo que corresponde. Ante esto, nunca debemos decir: "Es que ChatGPT me lo dijo", esto hay que contrastarlos con fuentes confiables, como libros o sitios webs reconocidos. https://pisapapeles.net/modo-agent-de-chatgpt-alcances-aplicaciones-y-limitaciones-reales/ El pensamiento socrático en Estudia y aprende de ChatGPT El pensamiento socrático es un método de enseñanza basado en el diálogo y la formulación de preguntas para estimular el razonamiento crítico. En lugar de entregar respuestas cerradas, busca que el estudiante descubra el conocimiento por sí mismo a través de una conversación guiada. Dado que ChatGTP actualmente no tiene competencia en esta materia, es lógico trabajar sobre esta área. Descripción básica del pensamiento que promulgaba Sócrates. | Imagen Créditos: Pisapapeles Estudia y aprende replica parcialmente esta lógica. En lugar de responder de forma inmediata, la herramienta inicia con preguntas dirigidas a conocer el nivel de conocimiento del usuario, lo que permite adaptar el contenido a las capacidades reales de quien está aprendiendo. Al abordar temas complejos, como computación fotónica o computación cuántica, la herramienta comienza consultando qué sabe el usuario sobre el tema. A partir de sus respuestas, adapta el nivel de detalle y, si detecta errores, evita corregirlos directamente y opta por nuevas preguntas que orientan al usuario hacia una mejor comprensión. Usando la Estudia y Aprende de ChatGPT. Pregunta sobre la computación cuántica. Primero busca establecer cuánto sabes del tema, luego al avanzar, te hace pensar regresándote una nueva pregunta. | Imagen créditos: Pisapapeles. Esta dinámica no solo entrega información, sino que obliga al usuario a involucrarse en su propio proceso de aprendizaje. Al tener que reflexionar sobre sus respuestas y enfrentarse a nuevas preguntas, se activa una forma de estudio NO mecánico, que no depende exclusivamente de la memorización. En general, esta herramienta no implementa el pensamiento socrático de forma estructurada en todos los contextos, logra reproducir su esencia. ¿Cómo funciona Estudia y aprende de ChatGPT? Estudia y aprende de ChatGPT es una gran herramienta para estudiar, ya que tiene la capacidad para simular un proceso de enseñanza más reflexivo que simplemente entregar respuestas. Tal como se comentó en el apartado anterior, se acerca bastante a la metodología socrática, planteando preguntas que estimulan el razonamiento del usuario y corrigiendo conceptos erróneos de forma guiada. Por otra parte, “Estudia y aprende” permite resolver ejercicios paso a paso --aunque es algo que ya hacía--. Veamos un ejemplo con el chat en modo normal, y en el otro aplicando la herramienta, al solicitar que calcule una integral: Como se ve en el carrusel anterior, el modo de estudio da como resultado una consecuencia de pasos, detallando más la resolución paso a paso que hace GPT. Incluso, las instancias permiten ir desarrollando breves explicaciones para recodar otros términos. Por otra parte, también tiene la capacidad de hacer resúmenes, explicaciones paso a paso y adaptar la dificultad de los contenidos. En pruebas con temas avanzados —como computación fotónica— el sistema ha demostrado ser capaz de corregir errores conceptuales e incluso profundizar en las explicaciones si lo solicitamos. En cuanto al uso, creemos que la principal limitación es la falta de trazabilidad de las fuentes. Al solicitar las fuentes, en algunos casos proporciona resultados que no existen o redirigen a enlaces con errores (404). Depender de la herramienta sin contrastar la información puede llevar a la circulación de conceptos incorrectos, bajo la justificación de “porque lo dijo ChatGPT”. Si bien su utilidad es alta para estudiar o aclarar dudas, no reemplaza el rigor de una fuente académica. ¿Cómo se comporta “Estudia y aprende” frente a temas como computación fotónica, cuántica, matemáticas, historia o biología? A continuación se presentan ejemplos concretos del comportamiento de la herramienta Estudia y aprende según pruebas realizadas en distintas áreas del conocimiento: Computación fotónica o computación cuántica Corrige conceptos erróneos durante la conversación. Plantea preguntas que estimulan el razonamiento y permiten profundizar en el tema. Ayuda a profundizar en modelos complejos si se guía bien la conversación. No cita fuentes de respaldo durante las respuestas, solo cuando se las solicitan. El 80% de las fuentes arroja error 404. Requiere precisión en la pregunta para no desviarse a conceptos erróneos. Pregunta sobre aprender computación fótica. Por el alcance del tema, primero pregunta por el nivel de conocimientos básicos para entender el tema. | Imagen Créditos: Pisapapeles Matemáticas Explica los pasos de resolución con cierto nivel de detalle. Justifica algunas decisiones, pero no siempre explica el origen de las propiedades usadas. No promueve siempre el razonamiento: a veces entrega el camino “correcto” sin invitar a comparar métodos. Requiere que el usuario solicite específicamente el porqué de cada paso si quiere entenderlo a fondo. No cita fuentes o referencias sobre las propiedades matemáticas aplicadas. Para otros detalles, ver el ejemplo del cálculo de la integral más arriba. Historia de Chile Realiza preguntas de conocimiento general para estimar cuánto maneja el usuario sobre el tema. No entrega fuentes historiográficas ni referencias de respaldo. Puede entregar respuestas descontextualizadas si no se acota bien el período o enfoque. Biología Pregunta el nivel de conocimientos antes de comenzar con las explicaciones. Ajusta el contenido según las respuestas del usuario. No incluye imágenes explicativas por defecto. Puede generar diagramas si se solicitan, pero algunos presentan errores de interpretación y faltas ortográficas. No entrega fuentes académicas ni bibliografía asociada a los conceptos biológicos tratados. No incluye automáticamente esquemas o gráficos de procesos como ciclos celulares o rutas metabólicas. Si se le pide, puede generar imágenes, pero algunas presentan errores conceptuales o fallas ortográficas. Alcances y limitaciones detectados en Estudia y aprende de ChatGPT ¿Qué aspectos positivos tiene esta herramienta para aprender? Puntos detectados en las diferentes pruebas. Revisa y repasa conceptos básicos si detecta vacíos en el conocimiento. Ofrece explicaciones paso a paso, útiles para procesos como resolución matemática. Estima el nivel del usuario a partir de sus respuestas y adecua su discurso. Permite aprender de forma conversacional, más cercana a una tutoría que a una búsqueda tradicional. Corrige errores conceptuales de forma inmediata, sin ridiculizar. Genera ejercicios, preguntas y resúmenes según el progreso detectado. Puntos positivos oficiales: Facilita un aprendizaje activo y reflexivo más que respuestas automáticas. Se basa en instrucciones del sistema desarrolladas con expertos en pedagogía, enfocadas en carga cognitiva manejable, curiosidad, auto-reflexión y retroalimentación constructiva. Diseñado para ajustarse al estilo de aprendizaje del usuario, su nivel y sus objetivos, inclusive a través de memoria si está habilitada ¿Cuáles son sus limitaciones más relevantes? Limitaciones detectadas en las diferentes pruebas. No entrega fuentes por defecto: incluso cuando se piden, muchas direcciones redirigen a errores 404 o no existen. No explica siempre las decisiones matemáticas de fondo: en operaciones paso a paso recomienda propiedades sin explicar su origen. Faltan recursos visuales adecuados: en temas como ciclos biológicos, no integra imágenes a menos que se le soliciten explícitamente. Errores en imágenes generadas: cuando entrega diagramas, puede haber errores conceptuales o problemas ortográficos. No presenta referencias verificables en ningún tipo de contenido temático evaluado. Limitaciones según documentación oficial: El modo Estudiar y aprender de ChatGPT no se basa en un modelo entrenado específicamente para fines educativos, sino que opera mediante instrucciones del sistema que orientan su comportamiento conversacional. Esta estrategia permite adaptar rápidamente la experiencia, pero no garantiza coherencia ni profundidad pedagógica sostenida: Funciona actualmente mediante instrucciones del sistema, no como un comportamiento integrado en el modelo base. Este enfoque genera comportamientos inconsistentes y puede producir errores en las conversaciones. La experiencia aún no es completamente estable ni afinada, ya que se encuentra en fase de aprendizaje iterativo. No incorpora todavía elementos como visualizaciones complejas, seguimiento de progreso, ni objetivos definidos por el usuario. La personalización es limitada, sin adaptación profunda al nivel de habilidad o metas específicas del estudiante. El uso educativo de IA aún está en exploración; no hay consenso investigativo definitivo sobre cómo aplicarla de manera óptima. Los resultados de aprendizaje aún no han sido validados por estudios longitudinales concluyentes. Al no estar respaldado por un proceso de entrenamiento supervisado con datos educativos, el modelo puede presentar errores conceptuales, respuestas desalineadas con metodologías validadas o secuencias poco estructuradas. Su aplicación debe contrastarse con fuentes académicas y evidencia empírica, una necesidad que OpenAI reconoce al anunciar estudios longitudinales en conjunto con instituciones como la Universidad de Stanford. Fuentes: 1 / 2 / 3