La formación en línea sobre AIGC refuerza la aplicación tecnológica de los concursantes

Reportaje histórico: se revisa el curso AIGC de tres días celebrado del 15 al 17 de mayo de 2024. Cargos, información e interfaces se conservan en su contexto original; no es una convocatoria actual de curso o inscripción.

Para ayudar a presentar diseños de calidad y desarrollar capacidades competitivas y creativas, el comité de la séptima Competición Mundial de Diseño para la Educación del Futuro organizó tres días de formación en línea sobre contenido generado por IA (AIGC), del 15 al 17 de mayo de 2024. Participaron concursantes de distintos países y regiones interesados en mejorar su aplicación de la tecnología.

Ponentes y organización del aprendizaje

• WANG Huanhuan: el original chino y SLI la describían como investigadora asistente de la Universidad Normal de Beijing y persona de contacto de la Cátedra UNESCO de IA en Educación; el original inglés empleaba assistant professor. Se conservan ambas denominaciones como registros de 2024.
• DA Ting: investigadora posdoctoral de la Universidad Normal de Beijing.
• ZHANG Ran: el original chino lo identificaba como director técnico de 天宝莅德电子科技（上海）有限公司 y el inglés como director técnico de SketchUp para la Gran China en Trimble Inc. Se ha eliminado la repetición de Technical Director, manteniendo la información institucional y los cargos de ambas versiones.

La formación combinó aprendizaje síncrono y asíncrono para estudiar con flexibilidad y al propio ritmo. WANG Huanhuan y DA Ting aportaron conocimientos teóricos y orientación práctica; ZHANG Ran contribuyó con experiencia técnica derivada de su cargo y de una amplia trayectoria industrial. Las afirmaciones sobre aprendizaje eficiente corresponden al diseño y al reportaje originales.

15 de mayo: fundamentos de AIGC y estructura del curso

Los participantes exploraron la estructura de los tres días, los fundamentos y principios de AIGC y el uso de herramientas para diseñar sus propuestas. Las diapositivas presentaban una clasificación de grandes modelos de lenguaje para explicar distintos escenarios de aplicación.

Clasificación de tres niveles de las diapositivas, en texto

• L0: grandes modelos de lenguaje generales o multimodales; la diapositiva citaba ChatGPT.
• L1: modelos sectoriales, con medicina y derecho como ejemplos.
• L2: modelos de dominio o escenario específico para tareas concretas, como recomendar contenidos de aprendizaje personalizados.

16 de mayo: habilidades básicas de AIGC y prompts

Estudiaron los principios y componentes esenciales de los prompts y practicaron recuperación de información, lluvia de ideas, diseño de imágenes, redacción de párrafos y elaboración de presentaciones.

Plantilla y ejemplos de prompts de las diapositivas, en texto

• Tarea: indicar el trabajo que se debe realizar.
• Contexto: aportar los antecedentes.
• Rol: definir la perspectiva que adoptará el modelo.
• Formato: describir la organización de la respuesta.
• Tono: señalar el estilo de expresión.

Ejemplo 1 de la diapositiva: Quiero que seas mi amigo. Te contaré lo que sucede en mi vida y responderás con algo útil y de apoyo para ayudarme a superar un momento difícil. No escribas explicaciones; responde solo con consejos o apoyo.

Ejemplo 2 de la diapositiva: Como asistente para mejorar la escritura en chino, mejora ortografía, gramática, claridad, concisión y legibilidad del texto proporcionado; divide frases largas, reduce repeticiones y sugiere mejoras. Ofrece únicamente el texto corregido, sin explicaciones. Empieza editando lo siguiente: [Contenido del artículo].

17 de mayo: aplicaciones avanzadas y creación con AIGC

Desarrollaron habilidades avanzadas y aplicaciones, incluida la integración de IA con productos SketchUp y la creación de letras de canciones, música, imágenes y vídeo, además de evaluar sus propios resultados. Los pies originales describían también la generación y ejecución de código SketchUp Ruby mediante OpenAI API y el uso de modelos de lenguaje para producir prompts de Midjourney destinados a aulas del futuro.

Opiniones y oferta original de aprendizaje posterior

El reportaje recogía opiniones generalmente positivas sobre la utilidad y actualidad del contenido, especialmente las demostraciones y prácticas de AIGC, y la percepción de una mejora en su aplicación tecnológica. Son testimonios recogidos en la noticia: no se aportaron número de respuestas, instrumento de encuesta ni evaluación cuantitativa.

El artículo indicaba que quienes no se habían inscrito podían estudiar mediante Moodle, como apoyo a la igualdad de oportunidades para desarrollar capacidades. La antigua dirección https://learn-tn.com/moodle/ se conserva únicamente como registro histórico. La validación del certificado falló en esta revisión; no se continuó el acceso ni se inició sesión, y no se ha confirmado la disponibilidad actual del curso o sus grabaciones.

El reportaje decía que la competición animaba a usar AIGC en los diseños. Los organizadores esperaban ver las capacidades técnicas desarrolladas en las propuestas posteriores, estimular la creatividad y una cultura innovadora y favorecer una competición atractiva y de calidad. Eran expectativas de 2024, no resultados verificados para todos los participantes.

Referencias de las diapositivas originales

Se ofrecen los datos bibliográficos y los resúmenes oficiales. Se comprobaron títulos, autores y publicación; no se tradujeron los artículos completos ni se accedió a textos de pago. L0/L1/L2 es la clasificación didáctica de esas diapositivas y los prompts son ejemplos históricos de enseñanza.

1. Wu, J., Gan, W., Chen, Z., Wan, S., & Lin, H. (2023). AI-Generated Content (AIGC): A Survey. arXiv:2304.06632.
2. Chen, X., Hu, Z., & Wang, C. (2024). Empowering education development through AIGC: A systematic literature review. Education and Information Technologies. DOI:10.1007/s10639-024-12549-7.

Fuentes y notas de edición

1. Se conservan ambos títulos, URL y fechas de archivo del 22 de mayo de 2024 a las 10:10. El curso se celebró del 15 al 17. Los metadatos PubDate de SLI indican el 29 de mayo a las 09:58; la plantilla actual de su sección de investigación no muestra esa fecha en el cuerpo. Se distingue el origen de las fechas. · Reportaje chino original de la Cátedra · Reportaje inglés original de la Cátedra · Reportaje relacionado de SLI
2. Las diez referencias originales de imagen corresponden a cinco ilustraciones. Se usan los archivos completos de la biblioteca del original inglés, cuyos píxeles decodificados coinciden con los de SLI. Se conserva el orden didáctico; el pie duplicado y aislado al principio del inglés aparece una sola vez bajo la imagen correcta del tercer día. · Reportaje chino original de la Cátedra · Reportaje inglés original de la Cátedra · Reportaje relacionado de SLI
3. La clasificación, los componentes y los dos ejemplos tienen versión textual en seis idiomas; las imágenes mantienen su aspecto original. La de SketchUp es una introducción a la presentación y las aulas son ejemplos generados, no fotografías de espacios reales. Las direcciones e interfaces pertenecen a la demostración de 2024 y no recomiendan accesos actuales a herramientas.

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