3.2 Análisis de textos con IA: usos en el aula

A la hora de utilizar las herramientas de análisis de texto en el aula, debemos tener claro que la prioridad es mantener el control crítico y metodológico. Para ello, deben definirse de forma clara los objetivos pedagógicos, su relación con la legislación educativa y los criterios de evaluación y calificación. 

Como venimos recordando, además, los textos generados por LLM deben examinarse de forma crítica, y los resultados deben someterse a un análisis riguroso, tanto en el caso de los materiales que entregamos al alumnado como en el de las producciones que nuestros estudiantes crean con ayuda de la IA. No basta con detectar "los errores": debemos buscar el origen de esos fallos como herramienta para comprender el funcionamiento de los modelos que utilizamos. Solo así podremos mejorar nuestra interacción futura con las aplicaciones tecnológicas, tanto desde el punto de vista de su respuesta como desde el punto de vista de nuestra interpretación de la información que nos ofrece.

Posiblemente la mejor forma de usar la IA en el aula de nuestras materias es reconcerla como una herramienta de lectura aumentada que no sustituye a la lectura "tradicional", sino que la amplifica.

Veamos algunos ejemplos de esta lectura aumentada:

• Análisis de textos literarios. Los LLM permiten buscar patrones y paralelismos, así como rasgos estilísticos y métricos. En este caso, la IA puede servir para hacer una guía personalizada de lectura asistida, a modo de andamiaje. Los estudiantes disponen de un asistente capaz de resolver dudas, proponer preguntas y "acompañar" a la alumna o al alumno en el proceso de lectura de un texto. Sin embargo, debemos tener mucho cuidado con las propuestas de los chatbots: veremos, por ejemplo, que siguen teniendo problemas a la hora de analizar la métrica de un poema.
• Generación de hipótesis y detección de falacias. Especialmente en el análisis de textos filosóficos. Los chatbots pueden ser excelentes contrincantes para una discusión de cualquier tipo. Son rivales que no se cansan nunca y que tienen un repertorio casi inagotable de recursos retóricos, gracias a las cantidades ingentes de textos humanos que se han utilizado para entrenarlos.
• Análisis de estilo. El análisis de textos se pude centrar en el estilo, y detectar estilemas y rasgos diferenciales, no solo de textos literarios, sino también de textos filosóficos, de documentos históricos o de cualquier producción relacionada con el campo de las humanidades (noticias, informes, leyes...) Una de las ventajas de este tipo de análisis es que las nuevas herramientas no permiten examinar solamente textos escritos, sino que se pueden utilizar también para discursos y debates orales, incluso en otros idiomas.
• Comparación de textos de distintos autores para buscar parecidos y diferencias. También pueden compararse distintas épocas, distintos estilos argumentales, distintas tipologías textuales...
  
• Generación automática de mapas conceptuales. Una herramienta muy útil es la de la creación de mapas mentales que facilitan una memorización "visual" de ideas complejas, especialmente si el alumnado tiene que verificar la correspondencia entre el texto propuesto y los mapas generados por la IA.
  
• Reescritura. Se puede pedir a un LLM que adapte un fragmento de un texto de cualquier tipo. Un uso muy evidente es la simplificación o actualización de textos de otras épocas (por ejemplo del Siglo de Oro), pero existen muchas variaciones posibles: convertir prosa en verso (o verso en prosa), cambiar el punto de vista (para trabajar asuntos relacionados con la empatía), "teatralizar" un capítulo de una novela (o la descripción de un evento histórico) para que se pueda interpretar en clase...
• Traducción de textos. Los LLM permiten traducir textos de otros idiomas inaccesibles para el alumnado. Podemos tratar de averiguar, por ejemplo, cuál es la visión de una determinada cultura con un idioma distinto acerca de un determinado acontecimiento y extraer conclusiones sobre el acontecimiento mismo o sobre los sesgos y dificultades de la traducción.

Para finalizar, veamos un ejemplo práctico de uso de IA para una tarea en una clase de Lengua Española y Literatura en la ESO. Se trata de un proyecto para comparar autores del Neoclasicismo con autores del Romanticismo (el hilo completo puede leerse aquí) en una sucesión de tareas que integran distintas herramientas:

Resulta especialmente interesante la opción que se plantea de volcar toda la obra escrita de un autor o autora en una herramienta que permita "conversar" con él o con ella. Exploraremos con más detalles estas posibilidades en el módulo 5.