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es:manual:test:refuerzosia

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es:manual:test:refuerzosia [2025/03/04 09:05] – [Consulta al sistema LLM] rootes:manual:test:refuerzosia [2025/03/10 23:40] (actual) – [Diferencias con los refuerzos clásicos] root
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 ===== Refuerzos mediante Inteligencia Artificial ===== ===== Refuerzos mediante Inteligencia Artificial =====
  
-Siette puede incluir en cada pregunta un texto generado mediante Inteligencia Artificial (IA) que se muestra al alumno una vez que éste ha contestado la pregunta. Este texto generalmente incluirá la explicación de por qué la respuesta del alumno ha sido correcta o incorrecta, o bien un contenido ampliado sobre el tema de la pregunta.+Siette puede incluir en cada pregunta un texto generado mediante [[wpes>Inteligencia Artificial Generativa]] (IA) que se muestra al alumno una vez que éste ha contestado la pregunta. Este texto generalmente incluirá la explicación de por qué la respuesta del alumno ha sido correcta o incorrecta, o bien un contenido ampliado sobre el tema de la pregunta.
  
 ==== Funcionamiento de los refuerzos mediante IA ==== ==== Funcionamiento de los refuerzos mediante IA ====
  
 La inclusión de este tipo de refuerzos se hace mediante una llamada a un [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|modelo extenso del lenguaje (LLM)]] externo a Siette, como por ejemplo [[https://chatgpt.com/|ChatGPT]]. Siette compone una consulta al sistema [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]], la envía, obtiene la respuesta y la muestra al alumno. Para componer esta consulta es necesario incluir el enunciado y la respuesta que ha dado el alumno, En la práctica también se hace necesario incluir la respuesta correcta a la pregunta y si la respuesta del alumno se considera o no correcta por parte de Siette. Se ha observado que con la tecnología actual los sistemas de [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]] no siempre son capaces de determinar la respuesta correcta a una pregunta, y que tienden a asumir como correcta la respuesta del alumno, aunque no lo sea. Para que el sistema funcione mejor es necesario por tanto indicarle no solo si la respuesta del alumno ha sido correcta, sino también la solución canónica a la pregunta. La inclusión de este tipo de refuerzos se hace mediante una llamada a un [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|modelo extenso del lenguaje (LLM)]] externo a Siette, como por ejemplo [[https://chatgpt.com/|ChatGPT]]. Siette compone una consulta al sistema [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]], la envía, obtiene la respuesta y la muestra al alumno. Para componer esta consulta es necesario incluir el enunciado y la respuesta que ha dado el alumno, En la práctica también se hace necesario incluir la respuesta correcta a la pregunta y si la respuesta del alumno se considera o no correcta por parte de Siette. Se ha observado que con la tecnología actual los sistemas de [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]] no siempre son capaces de determinar la respuesta correcta a una pregunta, y que tienden a asumir como correcta la respuesta del alumno, aunque no lo sea. Para que el sistema funcione mejor es necesario por tanto indicarle no solo si la respuesta del alumno ha sido correcta, sino también la solución canónica a la pregunta.
 +
 +Los refuerzos mediante IA no aparecen en el caso de que la respuesta del alumno tenga ya asociado un [[es:manual:test:refuerzos|refuerzo especifico]]. En este caso solo se mostrará en el [[es:help_items_preview|previsulizador]] de la pregunta, por si el autor decidiera modificar el refuerzo existente.
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 +Los refuerzos mediante IA tampoco se muestran al final de la sesión, ni en el listado de sesiones, ya que no se almacenan en la base de datos y podrían modificarse entre una y otra ocasión. Por tanto, este tipo de refuerzo solo se mostrará si en la opción [[es:help_test_presentation#Mostrar resultados]] del test se incluye el refuerzo durante la realización del test.
  
 ==== Consulta al sistema LLM ==== ==== Consulta al sistema LLM ====
  
-La consulta al sistema LLM se realiza mediante una llamada HTTPS  a un servidor remoto al que se le pasa un único parámetro consistente en una estructura JSON que contiene diversos atributos. En general las consultas que realiza Siette vienen predeterminadas y el en principio no es necesario que el usuario conozca el sistema LLM y como interactuar con el. En cualquier caso Siette permite la configuración de algunos de los atributos de estas consultas, en concreto los siguientes: +La consulta al sistema [[wpes>LLM]] se realiza mediante una llamada [[wpes>HTTPS]]  a un servidor remoto al que se le pasa un único parámetro consistente en una estructura [[wpes>JSON]] que contiene diversos atributos. En general las consultas que realiza Siette vienen predeterminadas y el en principio no es necesario que el usuario conozca el sistema [[wpes>LLM]] y como interactuar con el. En cualquier caso Siette permite la configuración de algunos de los atributos de estas consultas, en concreto los siguientes: 
  
 === Consulta principal === === Consulta principal ===
-La consulta al modelo LLM se compone en lenguaje natural, pensando en que es el alumno que realiza el test el que de forma inconsciente realiza esta consulta al sistema. Un ejemplo de consulta puede ser la siguiente:+La consulta al modelo [[wpes>LLM]] se compone en lenguaje natural, pensando en que es el alumno que realiza el test el que de forma inconsciente realiza esta consulta al sistema. Un ejemplo de consulta puede ser la siguiente:
  
     Sea la pregunta: <<ENUNCIADO>>.     Sea la pregunta: <<ENUNCIADO>>.
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     Explica porqué mi respuesta es <<CORRECTA>>     Explica porqué mi respuesta es <<CORRECTA>>
  
-En donde aparecen [[es:manual:test:variables_de_sesion|variables de sesión]] como <<ENUNCIADO>> que se instanciarán en tiempo real con el contenido del enunciado de la pregunta.+Este es el texto en lenguaje natural que se le pasará al sistema [[wpes>LLM]] ((Téngase en cuenta que la respuesta del sistema [[wpes>LLM]] va dirigida al usuario/alumno que acaba de contestar una pregunta que le ha planteado Siette, y que la interacción con el [[wpes>LLM]] se hace en lenguaje natural, por lo que el texto debe estar escrito desde el punto de vista del alumno. Por esta razón es preferible usar "mi respuesta" en lugar de "la respuesta".)). En él se incluyen [[es:manual:test:variables_de_sesion|variables de sesión]] como <<ENUNCIADO>> que se instanciarán en tiempo real con el contenido del enunciado de la pregunta.
  
 Ademas del texto de consulta principal en la consulta al sistema se pueden configurar los siguientes atributos: Ademas del texto de consulta principal en la consulta al sistema se pueden configurar los siguientes atributos:
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 === Instrucciones === === Instrucciones ===
  
-Es un texto que indica al modelo [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]] como debe comportarse al emitir la respuesta, es decir son instrucciones que se le dan al modelo de IA para que se comporte de cierta manera al dar la respuesta, por ejemplo:+Es un texto que indica al modelo [[wpes>Modelo_extenso_de_lenguaje|LLM]] como debe comportarse al emitir la respuesta, es decir son instrucciones que se le dan al modelo de [[wpes>Inteligencia Artificial Generativa|GenIA]] para que se comporte de cierta manera al dar la respuesta, por ejemplo:
  
      Formatea la contestación en HTML, pero no utilices títulos.      Formatea la contestación en HTML, pero no utilices títulos.
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 === Modelo === === Modelo ===
  
-Es el modelo de IA que se va a utilizar, en el caso de [[https://chatgpt.com/|ChatGPT]] hay distintos [[https://platform.openai.com/docs/models|modelos]] que se van desarrollando y mejorando con el tiempo, unos son mas complejos y requieren un mayor coste computacional para un mejor razonamiento y otros mas simples, pero menos costosos en tiempo y recursos.+Es el modelo de [[wpes>Inteligencia Artificial Generativa|GenIA]] que se va a utilizar, en el caso de [[https://chatgpt.com/|ChatGPT]] hay distintos [[https://platform.openai.com/docs/models|modelos]] que se van desarrollando y mejorando con el tiempo, unos son mas complejos y requieren un mayor coste computacional para un mejor razonamiento y otros mas simples, pero menos costosos en tiempo y recursos.
  
 Siette define un modelo por defecto, pero cada pregunta puede utilizar un modelo diferente. Siette define un modelo por defecto, pero cada pregunta puede utilizar un modelo diferente.
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 === Top P === === Top P ===
  
-El parámetro Top P controla la diversidad de las respuestas de un modelo de IA. Varia entre 0 y 1. Define un umbral de probabilidad acumulada y filtra las opciones menos probables. Valores altos (0.9 - 1.0) de este parámetro implica respuestas más variadas y creativas, mientras que valores bajos (0.1 - 0.3) respuestas más predecibles y conservadoras.Se usa para equilibrar creatividad y coherencia en la generación de texto.+El parámetro Top P controla la diversidad de las respuestas de un modelo de [[wpes>Inteligencia Artificial Generativa|GenIA]]. Varia entre 0 y 1. Define un umbral de probabilidad acumulada y filtra las opciones menos probables. Valores altos (0.9 - 1.0) de este parámetro implica respuestas más variadas y creativas, mientras que valores bajos (0.1 - 0.3) respuestas más predecibles y conservadoras.Se usa para equilibrar creatividad y coherencia en la generación de texto.
  
  
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   * Los refuerzos mediante IA son comunes a la pregunta y no están vinculados a la respuesta que haya dado el alumno, Aunque tienen en cuenta la respuesta del alumno, no necesariamente detectan la causa profunda del error.    * Los refuerzos mediante IA son comunes a la pregunta y no están vinculados a la respuesta que haya dado el alumno, Aunque tienen en cuenta la respuesta del alumno, no necesariamente detectan la causa profunda del error. 
   * Los refuerzos mediante IA generalmente incluyen en el texto la respuesta correcta a la pregunta, a diferencia de los refuerzos clásicos que no muestran necesariamente la solución, ya que el texto que se muestra esta bajo el control del profesor que crea los contenidos. En el caso de los refuerzos IA, es difícil evitar que se cuele una explicación que contenga la solución.   * Los refuerzos mediante IA generalmente incluyen en el texto la respuesta correcta a la pregunta, a diferencia de los refuerzos clásicos que no muestran necesariamente la solución, ya que el texto que se muestra esta bajo el control del profesor que crea los contenidos. En el caso de los refuerzos IA, es difícil evitar que se cuele una explicación que contenga la solución.
-  * Los refuerzos mediante IA se muestran exclusivamente durante la realización del test, y nunca se muestran al final de la sesión o en el listado de sesiones. ((Esto se debe a que la generación de refuerzos mediante IA es un proceso mas costoso en tiempo que la obtención de refuerzos clásicos. En una sesión en la que normalmente se incluyen decenas de preguntas, la inclusión de los refuerzos mediante IA haría que la página que contiene la sesión del test tardara demasiado en cargarse.))+  * Los refuerzos mediante IA se muestran exclusivamente durante la realización del test, y nunca se muestran al final de la sesión o en el listado de sesiones. ((Esto se debe a dos razones: Por una parte, la generación de refuerzos mediante IA es un proceso mas costoso en tiempo que la obtención de refuerzos clásicos. En una sesión en la que normalmente se incluyen decenas de preguntas, la inclusión de los refuerzos mediante IA haría que la página que contiene la sesión del test tardara demasiado en cargarse. Por otra parte, los refuerzos mediante IA. no se guardan en la base de datos por lo que en cada una de las ocasiones que se mostraran serían diferentes.))
  
  
  
es/manual/test/refuerzosia.1741079155.txt.gz · Última modificación: 2025/03/04 09:05 por root

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