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Si hablamos de las capas de tecnología que hay en la industria de la IA generativa, tenemos que hablar de 4 capas:

 

• Primero, tenemos la capa de infraestructura, que incluye el hardware y los datos (NVIDIA). 
• En segundo lugar, está la capa de modelo, que se refiere a modelos como los GPT, Claude o Llama.
• En tercer lugar estaría la capa de la aplicación, que son las herramientas educativas específicas que los estudiantes y docentes utilizan MARIAChat o ChatGPT serían un ejemplo.
• Por último estaría la capa del usuario, que en nuestro caso aplicado a la educación serían las necesidades (casos de uso o comportamiento específico) de los docentes y alumnos.

 

A día de hoy, muchas aplicaciones educativas actuales son criticadas por ser simples ‘envases’ de modelos de lenguaje generalistas como los GPT mencionados, donde los buenos resultados se pueden alcanzar con el uso adecuado de pequeños ajustes e instrucciones.

 

Pues bien, aquellas aplicaciones que ofrecen mejores resultados son las que han introducido la llamada ‘capa de modelo de aprendizaje’. Esta capa que está entre la capa del modelo generalista y la aplicación, va a permitir por ejemplo elevar la calidad pedagógica del modelo, al permitir una personalización más efectiva y adaptada a estilos de aprendizaje diversos.

 

La gran ventaja de estas nuevas capas o modelos específicos para la educación, es que están entrenados y personalizados específicamente para casos de uso educativos, permitiendo a los usuarios obtener resultados de alta calidad

 

Ya hay empresas que nos están ofreciendo modelos ajustados para el aprendizaje que mejoran la calidad pedagógica en general y que estarían entrenados en diversas teorías de aprendizaje, actuando casi como un docente real.

 

Pero al igual que sucede ahora con los modelos generalistas, es necesario que la empresa que desarrolla la aplicación que utiliza el docente, adapte esta nueva capa y esto es precisamente en lo que estamos trabajando nosotros con MARIAChat, y es que hemos conseguido que las respuestas del modelo ayuden al alumno a razonar y que no se limite tan sólo a dar respuestas. De este modo podemos adaptar nuestro chatbot a las necesidades específicas del centro de formación en general y del docente en particular.