Experimentar el uso de ChatGPT en la vida diaria es una de las mejores formas de aprender el uso de los modelos de lenguaje grandes (LLMs – Large Language Models ). En este momento voy a compartirles mi experiencia preparando una clase de Física para la universidad donde estoy trabajando.
La materia que estoy impartiendo es Física Electronica, en esta materia los alumnos tienen que comprender el comportamiento de las partículas cuánticas (fotones y electrones). Por ejemplo, en la Unidad 3, estamos viendo como se comportan los electrones dentro de los metales y para poder entender este fenomeno, comenzamos a estudiar la teoría del electrón libre.
En la teoría del electrón libre, se introduce conceptos nuevos como el nivel de Fermi (Ef) y la densidad de estados D(E). Se que estos conceptos son nuevos para ti, y claro que no los vamos a ver detalle, por que lo imporatnte en este post es aprender como sacar información fiable de ChatGPT para preparar tu clase.
La forma de utilizar ChatGPT es hacer una serie de preguntas con la cual partamos de un tema general hasta llegar a un concepto particular de nuestro intereses. Y para que puedas ver un ejemplo, acompañame a prepara esta clase de Física del Estado Solido utilizando ChatGPT.
Preguntas realizadas a ChatGPT para prepara la clase
Metodologia: Realizar una serie de preguntas para conseguir información sobre un concepto particular.
1. Presentate para que #ChatGPT sepa el contexto de la charla.
2. Realiza una pregunta general a #ChatGPT. En este caso pregunta sobre el tema a prepara: Densidad de estados en Metales
3. Pon a prueba a #ChatGPT y pide la formula de Densidad de Estados de alguna referencia conocida. En este caso del libro de Física de Estado Solido de Charles Kittel
Nota: Verifica que la formula (respuesta) sea correcta
4. Verifica la formula de Densidad de Estados que #ChatGPT entrega con con la fuente (libro). Física del Estado Sólido de Charles Kittel
5. Cuestiona a #ChatGPT para aprender un poco más sobre el tema.
6. Pide a #ChatGPT que grafique la Densidad de Estados para metales, utilizando #Python y #Matplotlib
7. Prueba el script de #Python en tu #JupyterNotebook
8. Listo a dar la clase y que tus alumnos disfruten de un tema bien preparado.
Ps. No olvides agregar la referencia bibliográfica
Recuerda #ChatGPT es una herramienta que nos permite potenciar nuestro trabajo pero siempre, siempre debemos verificar las fuentes.
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Todavía no tenemos suficiente perspectiva para visualizar cuál será a futuro el impacto de ChatGPT y otros sistemas (chatbots) de la competencia en el ámbito educativo, en particular en los niveles medio superior y superior. Hay reportes de experiencias positivas (por ejemplo aquí: https://www.nature.com/articles/d41586-023-01026-9), sin embargo, sin ser demasiado conservador en relación con las “técnicas” docentes, soy bastante pesimista en cuanto al aporte real de ChatGPT para una asignatura como “Física electrónica”. Por tres razones:
1- El ejemplo que das corresponde a la preparación de una clase, no a la clase misma. En este sentido, de lo que veo, ChatGPT es efectivamente un asesor de excelente calidad, y permite ahorrar tiempo, pero no esfuerzos: el trabajo de integración de la información y, sobre todo, la tarea de entender para luego explicar claramente, no la realiza ChatGPT, sino el docente… Y si se trata de buscar información sobre la “teoría del electrón libre en física del estado sólido”, todo está en Wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Free_electron_model), en 16 idiomas. Inclusive si comparas la página de Wikipedia con la respuesta de ChatGPT, este se queda muy corto. Y dentro de eso, ChatGPT parece muy lineal, es decir que el esquema general es pregunta/respuesta, pregunta/respuesta etc. Tal vez estoy equivocado debido a que no conozco ChatGPT, sin embargo, me parece que Wikipedia es mucho más potente por ser multidimensional, a través de los hyperlinks.
2- En el ejemplo que das, ChatGPT escribe un código (correcto) en python. Aquí sí, estoy de acuerdo, Wikipedia está fuera. La clase sube en interés, porque los alumnos, inclusive los que nunca programaron en python, ven el código, probablemente lo entienden (es un ejemplo sencillo, y, además, viene comentado), pueden tratar de modificarlo, etc. Esto es excelente. Dicho de paso, ChatGPT también escribe códigos en R. Pero el peligro que veo es que pasen al lado de algo esencial: no necesitaban el programa para tener la gráfica D = D(E). Si no ven que la fórmula (20) no es otra cosa que D(E) =sqrt(E), y si no tienen idea de la variación para la función “raíz cuadrada”, no avanzarán en el tópico “teoría del electrón libre en física del estado sólido”. Si es así, la clase no sirve. Luego vienen las preguntas difíciles: ¿por qué D varía como la raíz cuadrada de la energía y no, digamos, de forma cuadrática o cúbica? ¿Y qué pasa en el límite de una energía infinita? ¿La densidad de estados también será infinita? Aquí, creo que la estrategia “ah, no sabemos entonces vamos a preguntarle a ChatGPT” no está en el espíritu de una clase en este nivel educativo. Primero, dudo que ChatGPT pueda dar una respuesta correcta y argumentada a tales preguntas (de nuevo, me puedo equivocar, no lo he intentado), pero, sobre todo, lo importante no es la respuesta, la cual puede ser aproximada e inclusive incorrecta, sino el esfuerzo intelectual para entender el contenido físico de la ecuación (20), la cual deriva de (19). Dicho de paso, sobre el ejemplo de conversación, ChatGPT no indica claramente qué representa N en la ecuación (19). ¡Empezamos mal!
3- Sigue la ambigüedad sobre la naturaleza de ChatGPT, descrito por la compañía OpenAI como un “prototipo de chatbot de inteligencia artificial”. Aprovechar del término desafortunado “Inteligencia Artificial” (un oxímoron que nadie puede definir, propuesto en 1956 por John McCarthy) para la promoción de un producto, aunque sea no comercial, me parece un tanto deshonesto. Creo que ChatGPT tiene, por definición, un cociente intelectual estrictamente igual a 0. El hecho de no ser inteligente no le quita cualidades importantes, pero no lo califica para dar clases. Creo que pasará mucho tiempo antes de que veamos robots humanoides en las aulas de la BUAP dando clases. Para mi, un chatbot realmente inteligente sería un equivalente de HAL, en la película de Kubrick. HAL es esencialmente diferente de ChatGPT por tres razones: 1) Sabe mentir. 2) Mata a las personas de su equipo de trabajo. 3) Piensa que siempre tiene la razón. Que yo sepa, los profesores universitarios no mienten, no matan a sus alumnos, y a veces se equivocan. O por lo menos, espero que sea así.
ChatGPT ha despertado el tema de Inteligencia Artificial, siendo las charlas más habituales entre colegas los pros y contras de esta tecnología. Por el momento, yo no me quiero detener en ese debate ya que al ser una herramienta la responsabilidad siempre debe recaer sobre el usuario (ser humano a cargo). Lo que si me parece interesante es explorar la tecnología:
Al estar investigando la tecnología de ChatGPT me estoy dando a la tarea de aplicarla en las tareas habituales de docencia e investigación científica. Y es aquí donde aparece el post sobre Cómo prepara una clase de Física Electrónica.
La materia de Física Electrónica en sí es muy abstracta y la facultad no cuenta con practicas para que los estudiantes aterricen los conceptos vistos en clase. Por lo tanto, me he dado a la tarea de que ellos interactúen con libretas de Google Colab (https://colab.research.google.com/) para manipular el código python y poder observar desde el celular cómo cambian las gráficas en función de sus propiedades. Curso: https://jesuscapistran.com/courses/fisica-electronica/
En este contexto, es que me doy a la tarea de explorar ChatGPT. Las actividades de preparar la clase e impartir la clase son totalmente diferentes tal como menciona en su comentario. Y estoy totalmente de acuerdo que el docente es quien lleva el reto más grande el cual es enseñar a los estudiantes. Sin embargo, ¿y si comenzamos a utilizar ChatGPT como docentes y después enseñamos a nuestros alumnos a utilizar la herramienta?
En este experimento de preparar la clase sobre la densidad de estados. Estoy poniendo a prueba a ChatGPT por qué es obvio que no confío totalmente en ella. ChatGPT se equivoca y debemos contar con protocolos para poder identificar sus errores. De hecho, una de mis conclusiones es que los expertos son quienes podrán sacar más provecho de la tecnología ya que son ellos quienes pueden visualizar cuando ChatGPT se equivoca.
Por el momento tampoco veo que un Robot sustituya por completo a un docente, pero cada día nos acercamos más a un escenario en el cual el alumno pueda nutrirse a sí mismo de información científica de la mano de un asistente virtual. Hoy en dia el problema no es la información, sino el acceso a la información y encontrar una forma de discernir cuál es la información adecuada para nuestro objetivo particular.
Le invito a charlar sobre este tema frente a una rica taza de cafe !
Saludos.