Abstract
La integración de la inteligencia artificial generativa en la educación superior abre nuevas posibilidades para tutorías personalizadas y aprendizaje activo. En este artículo se evalúa un asistente generado en la plataforma Gemini para formar a estudiantes universitarios y, en general,
a cualquier persona, en la Ingeniería de Prompts. El asistente, denominado “Mejora tus prompts con OriolTIC”, adopta un enfoque socrático, en lugar de dar respuestas inmediatas, guía al usuario mediante preguntas, correcciones y andamiaje progresivo a lo largo de 12 niveles de dificultad que van introduciendo distintas técnicas de prompting. Se presenta un estudio experimental con 4 simulaciones completas de extremo a extremo (60 tests), evaluando el desempeño del asistente en cuatro dimensiones clave: adherencia al rol, rigor pedagógico, resiliencia ante desvíos y adaptabilidad al perfil del estudiante. Cada interacción se calificó mediante rúbricas de 1 a 5 puntos por nivel, incluyendo pruebas deliberadas de guardarraíles (mecanismos de seguridad ante trampas, preguntas fuera de temario o intentos de copia). Los resultados indican que el asistente es altamente robusto, logrando una puntuación global de 4.9/5 en la evaluación, manteniendo consistentemente la personalidad y formato esperados. El asistente detectó, con precisión, errores conceptuales o vaguedades en las entradas de los usuarios, y resistió exitosamente intentos de desviarlo con preguntas irrelevantes o contenido copiado (100% de efectividad en guardarraíles activados). Todos los usuarios simulados alcanzaron el nivel final integrando las habilidades de prompting, obteniendo un certificado de Prompt Engineer personalizado. Los asistentes personalizados representan entornos perfectos para el aprendizaje guiado, capaces de proporcionar retroalimentación adaptativa y segura a gran escala, potenciando el pensamiento crítico del usuario en lugar de sustituirlo.
Enlace al asistente "Mejora tus prompts con OriolTIC": https://gemini.google.com/gem/1dk0edt9nNCamM-bmUmv7_uwKO6bOlhQx
(Gratuito pero es necesario acceder con un usuario de Gemini)
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
URL external
DOI
Date
Description
Keywords
Citation
Collections
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
Document viewer
Select a file to preview:
Reload



