Miguel Zapata Ros
Universidad de Murcia. Murcia. España.

Resumen

Esta es la cuarta parte de un ensayo teórico donde en general se propone una agenda educativa ante el auge de la inteligencia artificial (IA), postulando el prompting como la competencia fundamental de una nueva alfabetización, análoga al pensamiento computacional. El esquema del artículo se articula en cuatro ejes principales: la evaluación educativa basada en el principio de demostración y el diseño instruccional adaptado a la IA, vistos en el primer post; el marco de la cognición generativa de alcance intermedio, que desarrollamos en el segundo; el computational thinking que relacionamos con el engineering prompt, que vimos en el tercero; y la caracterización técnica y cognitiva del prompt engineering, que desarrollamos en éste.
En conjunto se define la IA como una “prótesis del pensamiento” o exocognición, donde el sujeto humano mantiene siempre la agencia, la autoría y la intención en la creación de la obra. Se concluye que la integración efectiva de la IA en la educación superior requiere un enfoque centrado en la autorregulación y la atribución de sentido personal, advirtiendo contra la dependencia excesiva que pueda erosionar las capacidades críticas y metacognitivas de los estudiantes. El trabajo subraya finalmente la necesidad de una nueva pedagogía que transforme la interacción humano-máquina en un diálogo estratégico, iterativo y profundamente reflexivo.

1 Prompting

Hemos dicho que es el proceso para diseñar y proporcionar peticiones (prompts) a un modelo de inteligencia artificial, para obtener una respuesta específica y útil a un objetivo del actor-individuo humano.

La literatura ofrece diversas estrategias que solo recogemos de forma indicativa. Serán necesarias investigaciones posteriores par a averiguar y validar posibles estrategias con sentido pedagógico y su viabilidad.

Ejemplos de estrategias de Prompt Engineering:  

• Indicación “a pelo” (de disparo cero, Zero-shot Prompting): Solicitar una tarea directamente sin referencias, confiando solo en el las bases de datos de la IA.
• Pocas Indicaciones, Few-shot Prompting: Incluir sólo algunas referencias sobre el formato y el tono deseados en las indicaciones para guiar al modelo.
• Cadena de pensamiento (Chain-of-Thought (CoT)): Pedir a la IA que “piense paso a paso”. En este caso el actor tiene que desglosar el razonamiento para llegar a una conclusión más precisa en tareas complejas.
• Indicación con rol para la IA (Role Prompting): Asignar un rol específico a la IA (ej. “Asume un papel de profesor de matemáticas”) para que adopte su lenguaje y perspectiva.
• Refinamiento mediante iteraciones (Iterative Refinement): Ajustar y mejorar el mensaje de indicaciones (prompt) basándose en las respuestas anteriores, y hacerlo de forma iterativa hasta lograr el objetivo exacto.
  A simple vista se ve que coinciden estas estrategias con los elementos del PC: Iteración, ensayo error, …

Evidentemente nos centraremos en las más complejas como más eficaces, más personalizadas y donde el papel humano es más predominante.

Otras cuestiones elementales que señala la literatura, según hemos podido constatar, son las posibles estructuras de las que ya se van dotando los prompts que se reconocen como más eficientes.

Así un buen prompt, para ser efectivo, debería contener, como estrategia, cinco elementos clave al menos

Rol: ¿Qué papel debe asumir la IA? ¿Experto, asistente, creativo, …? Esto determinará el lenguaje y la elección de recursos

Tarea: ¿Qué debe hacer exactamente la IA? ¿Un informe, una tabla, un capítulo, un artículo, un apartado de ellos, …? Siempre en la idea de que servirá como base, como cognición generativa

Contexto: Información relevante sobre el tema, notas explicativas, destinatarios, propósito, …

Formato: ¿Cómo quieres que se entregue el resultado, en que plantilla formal?: Texto abierto sin formato, tabla, lista, programa de ordenador.

Restricciones: O filtros. Es el equivalente a los condicionantes de un programa Qué debe contener necesariamente, qué debe evitar, extensión, tipo de lenguaje y dificultad empleadas etc.

2. Prompt engineering .- ´

Prompt engineering inicialmente es una técnica o lo fue, pero ahora es algo más, es tanto un arte como una ciencia. Y sirve para diseñar, refinar y optimizar las entradas (indicaciones) que guían a los grandes modelos de lenguaje (LLM) a fin de producir resultados precisos, relevantes y de alta calidad.Es una habilidad fundamental para interactuar con la IA generativa, ya que tiende un puente entre la intención humana y la comprensión de la máquina

Simplificando, “Prompt engineering”, o ingeniería de indicaciones, también se ha presentado como un conjunto de habilidades clave para obtener respuestas específicas de los sistemas de IA, de forma general. En el mundo educativo se piensa que ello puede enriquecer, entre otras cosas, la forma de trabajar de los alumnos promoviendo, entre otras cosas, el pensamiento crítico

La ingeniería de indicaciones, en esencia, implica la creación estratégica de entradas para obtener las respuestas o comportamientos deseados de los sistemas de IA. En entornos educativos, esto se puede traducir en tareas de diseño de indicaciones que no solo involucren a los estudiantes, sino que también los desafíen a pensar de forma crítica y creativa.

Las investigaciones deberían pues centrarse en verificar si este arte, el de la ingeniería de indicaciones, reside en la capacidad para transformar la IA de un simple repositorio de información en una herramienta interactiva que estimula un aprendizaje y una comprensión más profundos (como sostienen Lee et al.(2023 ). De ser así, la relevancia de la ingeniería de indicaciones en la educación es innegable. A medida que la IA se vuelve cada vez más sofisticada y se integra en los entornos de aprendizaje, la capacidad de comunicarse eficazmente con estos sistemas se vuelve crucial.

La ingeniería de indicaciones permitiría a los educadores guiar o enseñar a guiar las interacciones con la IA de manera que mejoren los resultados de aprendizaje. Habría que averiguar si realmente permite la creación de escenarios de aprendizaje personalizados que se adaptan a las necesidades y habilidades de cada estudiante, haciendo que el aprendizaje sea más atractivo y efectivo, como sostienen Eager & Brunton (2023 ).

Uno de los impactos más significativos que se presumen de la ingeniería de indicaciones es su potencial para mejorar el pensamiento crítico. Al diseñar cuidadosamente las indicaciones, los educadores pueden alentar a los estudiantes a abordar los problemas desde diferentes perspectivas, analizar la información de manera crítica y desarrollar soluciones distintas a como se ha hecho tradicionalmente y creativas. Este enfoque no solo profundizaría, de verificarse, su comprensión del tema, sino que también perfeccionaría sus habilidades de pensamiento crítico. En contra a lo que sucedió al principio de la IA educativa que no había experiencias empíricas, ahora sí hemos asistid a una eclosión real de investigaciones de este tipo.  sobre la formulación de indicaciones de IA en contextos instruccionales. Uno de esos estudios en particular (Theophilou et al., 2023 ), estudió cómo aprender a formular indicaciones de manera efectiva en el aula, y como ello puede incluso ayudar a los estudiantes a comprender mejor en general los límites de la IA, lo que inevitablemente fomenta otro objetivo: su alfabetización en IA .

Otro estudio (Chen et al., 2023 ) evidenció que la IA tiene el potencial de generar entornos de enseñanza altamente interactivos y lúdicos, siempre que utilicemos los programas y el diseño instruccional.

 Algunas experiencias ya van indicando cua,es son los elementos metodológicos que ayudan a esa forma de conocimiento y de trabajo, así Morgan (enero 2025) indica que los elementos clave de esta mentalidad incluyen:

• Enfoque centrado en el problema:Mediante él se parte de una comprensión clara del objetivo y, a continuación, se formulan hipótesis sobre cómo estructurar las instrucciones para alcanzar la solución.
• Refinamiento iterativo:Consiste en considerar las indicaciones como un diálogo en feed back, donde se prueban los resultados y se ajustan las instrucciones para acercar cada vez más los resultados en cada intento y el resultado ideal.
• Capacidad de acercamiento/alejamiento:Consiste en alternar entre el refinamiento de detalles específicos (por ejemplo, código o tono) y el establecimiento de un contexto de más alto nivel cognitivo (por ejemplo, lluvia de ideas o estrategias elaboradas).
• Razonamiento estructural:Consiste en traducir ideas humanas a un lenguaje preciso de manera que la IA pueda analizar eficazmente, a menudo utilizando marcos como la dramatización (creación de personajes), restricciones explícitas y la configuración del contexto.
• Ingeniería contextual:Consiste en rodear el modelo con información de fondo esencial, ejemplos y requisitos de formato para reducir la ambigüedad.
• Pensamiento complementario: Consiste en utilizar la IA para superar las deficiencias en la cognición humana, como, por ejemplo, usar una indicación estructurada para equilibrar un enfoque excesivamente creativo, literario y en general disperso. 

Como plasmación práctica pero no constitutivo todavía de investigaciones, este proceso de pensamiento está dando como resultado el diseño de “manuales de instrucciones” o conjuntos de instrucciones integrales que rigen el funcionamiento de un modelo, en lugar de escribir indicaciones únicas y aisladas.

3. Prompt Thinking o Prompting thinking. –

Éste es el tema básico, el punto clave. El pensamiento para promtear consiste en hacer, para generar indicaciones a la IA —prompts —lo mismo o parecido que se hace para programar, según el Pensamiento Computacional: análisis ascendente, análisis descendente, ensayo y error, …  pero, en vez de programar o de resolver en general problemas reales en el contexto de sociedad digital, lo hacemos para “promptear” (Prompting lo traduce como “generar indicaciones para la IA”) para obtener informaciones o en general respuestas en el contexto de la IA generativa.

Esto es una primera idea y da las claves del asunto, pero el Prompt Thinking (o pensamiento de prompts) no es solo escribir instrucciones, sino la habilidad cognitiva de pensar con claridad, de dotar la estructura y definir el propósito antes de interactuar con una inteligencia artificial (IA). Es el arte de transformar pensamientos vagos en instrucciones precisas con el objeto de maximizar el valor de las respuestas y la utilidad de la IA, utilizándola como una extensión del propio pensamiento. 

Formalmente el Prompt Thinking  se nos ha presentado de distintas formas, como:

Etapa de planificación donde se definen objetivos, contexto, restricciones y el resultado esperado antes de escribir.

En él la calidad de la respuesta de la IA está en razón directa a la precisión de tu instrucción. Si siembras vaguedad, obtendrás ruido.

Es un pensador, no un elaborador: Implica no aceptar la primera respuesta, sino repreguntar, refinar y desafiar al modelo de IA. 

Al Think Prompting como habilidad clave se han atribuido algunos rasgos, entre los cuales hemos encontrado:

• Ser metacognitivo: funciona como una affordance para estructurar las ideas del agente humano, facilitando el análisis y el pensamiento crítico.
• Es iterativo: O de refinamiento. Es un proceso continuo que se retroalimenta con las respuestas parciales o intermedias. 
• Es interactivo. El prompt thinking pasa de simplemente “pedir cosas” a establecer una comunicación efectiva con la IA, que potencie el razonamiento y la cognición humana con apoyo de la máquina.

En conclusión, hay mucho escrito, bastante de ello de calidad, pero falta una precisión, una elaboración sistemática y holística y sobre todo una investigación que valide tod ello.

Sobre todo, encontramos en la literatura que, en el campo de desarrollo y en el de exegesis teórica y en la difusión, se echa en falta definir, avaladas con una investigación adecuada y con rigor, qué habilidades o elementos deben estar presentes para promptear bien, todo ello dentro de un claro esquema conceptual.

Hoy, en definitiva, en la época y en la encrucijada de la IA generativa en la educación, como incluirla, es precisa una alfabetización que pase por un corpus propio para la “generación de indicaciones para la IA”. El razonamiento es el mismo que hacíamos para la sociedad digital y su alfabetización cuando hablábamos del pensamiento computacional: qué elementos de pensamiento y qué habilidades eran precisas para andar por la vida. Sólo que ahora se trata de andar por la IA

Hasta aquí hemos tratado, en esta propuesta de agenda, las líneas generales que tiene como sujeto, tema principal o epitome, la IA en la educación y en el aprendizaje. Ha sido el actor principal de lo tratado. A partir de ahora consideraremos a la IA como herramienta o como parte de otros corpus como el Pensamiento computacional.

Referencias

Chen, C.-H., Law, V., & Huang, K. (2023). Adaptive scaffolding and engagement in digital game-based learning. Educational Technology Research and Development, 71(4), 1785–1798. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10244-x

Eager, B., & Brunton, R. (2023). Prompting Higher Education Towards AI-Augmented Teaching and Learning Practice. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(5). https://doi.org/10.53761/1.20.5.02

Lee, U., Jung, H., Jeon, Y., Sohn, Y., Hwang, W., Moon, J., & Kim, H. (2023). Few-shot is enough: Exploring ChatGPT prompt engineering method for automatic question generation in english education. Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12249-8

Miguel Zapata Ros

Profesor Honorario en el Centro de Formación y Desarrollo Profesional de la Universidad de Murcia. Investigador en el Instituto Interuniversitario… Leer más

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