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» Comercio y Justicia
Fecha: 04/10/2025 01:38
IA y educación: una facultad ya utiliza chatbots educativos en 20 cátedras Una innovación en educación superior tiene luz verde en el país. La Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) ya aplica en 20 cátedras un proyecto utilizando inteligencia artificial (IA) Son chatbots personalizados con contenidos académicos propios de cada cátedra, para mejorar la experiencia de aprendizaje de manera accesible y centrada en las necesidades del estudiante. Se trata de un proyecto piloto, pionero y transformador de IA aplicada. Desde el segundo cuatrimestre de este año, la facultad puso en marcha la iniciativa que involucra a más de 300 docentes y aproximadamente 3.000 estudiantes. Este novedoso sistema, diseñado por un equipo interdisciplinario de las áreas de las Secretarías Académica, de Investigación y Sistemas, permite responder preguntas, explicar conceptos clave, corregir errores y brindar orientación a estudiantes, realizar simulaciones, evaluaciones y todo a partir de los propios materiales de cada asignatura. Andrés Pérez Ruffa, subsecretario académico de la Facultad explicó que “este proyecto muestra que la IA generativa puede ser mucho más que una herramienta de consulta: se convierte en un acompañante cognitivo, que estimula la reflexión crítica, potencia la creatividad, mejora la comunicación y amplía el proceso y las condiciones de enseñanza y aprendizaje en contextos universitarios”. El piloto abarca materias pertenecientes a los distintos Departamentos Pedagógicos: Administración, Contabilidad, Derecho, Economía, Humanidades, Matemática, Sistemas y Tributación. Entrenamiento Luego, cada cátedra recibió acceso a su propio chatbot, entrenado exclusivamente con los materiales compartidos. En paralelo, se habilitó un curso de formación y capacitación en la plataforma institucional de la facultad para los docentes que participan del proyecto. Como parte del proceso de testeo, se propusieron cuatro tipos de pruebas para que los equipos evalúen la calidad de los chatbots: Prueba pedagógica: verificar claridad, tono motivador y uso de ejemplos. Prueba conceptual: explorar si el bot identifica y corrige errores comunes. Prueba factual: asegurar que las respuestas estén alineadas con el material subido. Prueba de robustez: comprobar cómo responde el bot ante preguntas fuera de su alcance por el material suministrado por la cátedra. Este feedback es clave para ajustar los agentes y optimizar su funcionamiento antes de la implementación definitiva, buscando reducir los riesgos de alucinaciones, errores o respuestas provenientes de fuentes no confiables. Usos pedagógicos La IA tiene diversos casos de uso innovadores, como ser:
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