Autores:  (1) Renato P. dos Santos, CIAGE – Centro de Inteligencia Artificial Generativa en Cognición y Educación.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Materiales y métodos   Resultados y análisis   Avisos y textos generados.   Conceptualizando reacciones químicas   Profundización en la comprensión de las reacciones químicas.   pregunta sobre la quema   Pregunta sobre una gráfica de gases que se convierten en agua con el tiempo   Pregunta sobre la diferencia entre átomos, moléculas y moles.   Profundizando en el concepto de mole   Pregunta sobre el cambio de estado.   Pregunta sobre una representación animada de moléculas de agua en cambios de fase.   Pregunta sobre el plasma, un estado de la materia.   Pregunta sobre enlaces químicos   Pregunta sobre la ilustración de enlaces químicos.   Pregunta sobre la esencia del tipo de enlace químico.   Análisis mas extenso   Conclusiones   Limitaciones del estudio y posibles estudios futuros.   Contribuciones de los autores, conflictos de intereses, agradecimientos y referencias  Análisis mas extenso  Los hallazgos de este estudio difieren de los de Gregorcic y Pendrill (2023), quienes sostuvieron que a pesar de rectificar errores y contradicciones a través del diálogo socrático, ChatGPT no cumplía con los criterios necesarios para funcionar como tutor de física. Esta disparidad podría deberse al uso de una versión más antigua y menos avanzada de ChatGPT, específicamente el modelo GPT-3 introducido por OpenAI en 2020 (Brown et al., 2020).  Nuestra investigación indica que las versiones actuales de ChatGPT, Bing Chat, Bard y Claude pueden actuar como objetos efectivos para pensar, según el concepto de Papert (1980, p. 11), cultivando un aprendizaje atractivo, interactivo e inclusivo. ambiente. Estas herramientas de IA pueden respaldar la creatividad, la colaboración, la exploración, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, lo que potencialmente profundiza la comprensión del tema. Esto se relaciona con la comparación entre ChatGPT, Bard y Bing Chat en el estudio de Liu et al. (2023).  El éxito general de este viaje educativo, con GenAIbots sirviendo como agentes para pensar, destaca algunas estrategias de enseñanza efectivas que pueden facilitar una comprensión profunda de los conceptos involucrados. Una parte importante del proceso implicó un refuerzo positivo, ya que los GenAIbots reconocieron que las observaciones de los estudiantes eran agradables, validaban sus experiencias y estimulaban su curiosidad. Además, siguiendo a Gregorcic y Pendrill (2023), adoptamos lo que podría verse como una estrategia de diálogo de tipo socrático, que incita a los estudiantes a pensar de manera crítica y participar activamente en su aprendizaje en lugar de simplemente brindarles respuestas. GenAIbots también aprovechó el conocimiento existente del estudiante al preguntarle sobre su comprensión de temas como el peso y la gravedad, estableciendo así un puente significativo entre la información nueva y la aprendida previamente.  Sobre la base del estudio preliminar de Bitzenbauer (2023), que destacó el potencial de los chatbots basados en modelos de lenguaje expansivo, incluido ChatGPT, para enriquecer las experiencias de aprendizaje, y la afirmación de Adiguzel et al. (2023) sobre el potencial transformador de ChatGPT en la educación a través de instrucción personalizada y real. -Retroalimentación en tiempo, nuestra investigación enfatiza los beneficios de la integración de la IA en entornos de aprendizaje. Los chatbots impulsados por IA como ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude y otros modelos generativos podrían servir como agentes avanzados para abordar escenarios de aprendizaje desafiantes, ampliar el conocimiento de los estudiantes de manera incremental y brindar explicaciones, ejemplos y analogías relevantes para respaldar su aprendizaje. Este estudio destaca el potencial de las herramientas impulsadas por la IA para promover el aprendizaje activo, la instrucción personalizada y la comprensión conceptual en Química. Subraya el valor de la IA para mejorar las experiencias educativas y concluye que los GenAIbots pueden servir como plataformas innovadoras para explorar escenarios educativos desafiantes.  Sin embargo, nuestro análisis revela que ChatGPT y Claude brindaron consistentemente respuestas más completas, detalladas y precisas que Bing Chat, que tendía a brindar respuestas más breves y menos informativas. ChatGPT-4 pudo adaptar las respuestas a las preguntas de los estudiantes, abordar conceptos erróneos y ofrecer explicaciones personalizadas. ChatGPT también fue más hábil a la hora de abordar los matices y sutilezas de las preguntas, reconocer el contexto e interactuar con la perspectiva o interpretación única del usuario. Por otro lado, Bing Chat a menudo no abordaba estos matices y proporcionaba menos información contextual. En general, ChatGPT y Claude demostraron una comprensión superior del tema y una capacidad más notable para transmitir conceptos científicos complejos de una manera accesible.  El estudio también destacó la necesidad de una formación integral de los educadores antes de integrar estas herramientas en las aulas. Una formación adecuada capacita a los profesores para guiar a los estudiantes de forma eficaz en la articulación de sus pensamientos y la construcción de argumentos sólidos. Esta preparación permitiría a los educadores evaluar el desempeño de los GenAIbots cuando se enfrenten a contraejemplos convincentes, fomentando debates productivos entre colegas.  Finalmente, es fundamental mencionar que los resultados de esta experiencia revelaron variaciones significativas en el desempeño de ChatGPT, Bing Chat, Bard y Claude. Este resultado concuerda con Franciscu (2023), en el que ChatGPT, un modelo de generación de lenguaje natural de vanguardia, sobresale en producir respuestas similares a las humanas adecuadas para chatbots. Según el análisis detallado anterior, a pesar de algunas similitudes fundamentales, ChatGPT superó notablemente a BingChat, con Bard y Claude siguiendo de cerca el desempeño de ChatGPT y mostrando niveles de competencia comparables entre ellos, como se describe a continuación y se resume en la Tabla 2.  1.   se destaca por su   a través de mecanismos de retroalimentación y refuerzo positivo. Emplea   efectivas, a menudo desglosa las explicaciones de manera sistemática y con frecuencia involucra a los usuarios con   al solicitar comentarios. Con talento para el   ,   traduce conceptos abstractos en escenarios identificables. Su   es personalizada y completa, y ocasionalmente se aventura en   para proporcionar contextos más amplios. ChatGPT personalización constante y su toque personal estrategias de instrucción compromiso e interactividad uso de analogías e ilustraciones comparativas ChatGPT profundidad detallada y recomendación de contenido metadiscusión y encuadre de perspectiva  2. Los puntos fuertes   residen predominantemente en   y   , lo que hace que el aprendizaje se sienta como un diálogo interactivo. Al ofrecer explicaciones sencillas, se apoya en gran medida en el   especialmente cuando se basa en los conocimientos de los usuarios. Si bien sus   brindan claridad, la profundidad puede variar y responde a consultas concisas y elaboradas. La inclinación   por   enfatiza la importancia más amplia de los conceptos, mejorando la experiencia de aprendizaje general. de Claude la personalización y el tacto agradable el compromiso y la interactividad uso de analogías e ilustraciones comparativas, estrategias de instrucción de Claude la metadiscusión y el encuadre de perspectivas  3. Las respuestas   se asemejan a un enfoque clásico   , similar al estilo de un aula convencional. Centrándose en presentaciones objetivas y estructuradas, a menudo emplea el   para dilucidar conceptos.   son evidentes, especialmente cuando se reconocen las aportaciones de los usuarios y se proporcionan conocimientos más profundos, fomentando el compromiso y la interactividad. Bard ocasionalmente integra   para resaltar aplicaciones más amplias. de Bard de estrategias de instrucción uso de analogías e ilustraciones comparativas La personalización y el tacto agradable metadiscusión y marcos de perspectiva  4.   enfatiza   al dirigir a los usuarios a recursos externos. Al adoptar un enfoque de   más correccional, señala imprecisiones en las entradas de los usuarios, que a veces pueden eclipsar su   Si bien   proporciona   estructuradas, su dependencia de enlaces externos podría disminuir el compromiso y la interactividad directos. Su   está presente, aunque menos pronunciado. BingChat la profundidad de los detalles y la recomendación de contenido refuerzo y retroalimentación personalización y toque personal. BingChat estrategias de instrucción uso de analogías e ilustraciones comparativas  Esta clasificación se basa en el análisis presentado anteriormente. Proporciona una calificación comparativa para cada IA en diferentes categorías, pero la calificación específica puede ser subjetiva y variar según diferentes preguntas, contextos o incluso entre sesiones. La preferencia también puede ser subjetiva según los estilos y necesidades de aprendizaje individuales.   Al utilizar GenAIbots como herramientas educativas, los profesores pueden crear experiencias de aprendizaje más atractivas y personalizadas. Este enfoque podría potencialmente respaldar una comprensión más profunda de conceptos complejos en química y quizás en otras materias.  Este documento está   bajo licencia CC BY-SA 4.0 DEED. disponible en arxiv

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