S06-11 04

GPacienT: la formación docente para el uso de la IA como paciente estandarizado.

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Eva García-Carpintero BlasUniversidad Nebrija
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Jose Luis Tapia IglesiasUniversidad Nebrija
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Sara Uceda GutiérrezUniversidad Nebrija

Enfoque

En la era actual, el crecimiento exponencial de las nuevas tecnologías ha integrado el dominio de habilidades tecnológicas como un componente esencial en la formación profesional. En respuesta a esta demanda, es crucial que las instituciones educativas, como las universidades, proporcionen a los estudiantes experiencias formativas inmersivas en los últimos avances tecnológicos, facilitando así un aprendizaje activo y significativo. Con este enfoque, hemos lanzado un proyecto de innovación que tiene como objetivo emplear la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la formación de futuros psicólogos. En esta comunicación, nos enfocaremos en la primera fase del proyecto, donde nos proponemos que los docentes del Grado en Psicología adquieran habilidades en el manejo de la IA para convertirla en un paciente estandarizado, generando prácticas innovadoras dentro de sus asignaturas.  

La formación recibida por el grupo de docentes miembros del proyecto se ha dividido en tres módulos, de los que detallaremos desarrollo y resultados:  

(1) Formación general en IA: al ser una herramienta novedosa, hemos buscado conocer en profundidad la herramienta, sus características y ventajas para el trabajo en entornos educativos clínicos. Queríamos asegurar el potencial de la herramienta para su uso en simulación como paciente, para lo que hemos analizado su crecimiento en conversación, el tipo de respuestas que tiene, además de situar los verbos, el diseño de los prompts y el tiempo de trabajo con la IA como pilares clave para adaptar el lenguaje a las necesidades de uso de la misma 

(2) Entrenamiento de la IA: Una vez familiarizados con las características de la herramienta, nos hemos dedicado al entrenamiento de la IA para ajustar su papel como paciente simulado con un trastorno psicopatológico específico y el lenguaje asociado. Partiendo de las características generales de los pacientes con el trastorno seleccionado, hemos creado un contexto personal que refuerza un cuadro clínico específico, perfeccionando el tipo de respuestas para reflejar de manera realista el comportamiento verbal de un paciente en consulta. 

(3) Creación del rol para el paciente IA (breafing): por último, hemos creado una experiencia de simulación de entrevista clínica a través de chat, en la que la IA ha adoptado un rol concreto de paciente. Dada la naturaleza tecnológica de esta experiencia, se ha considerado esencial aclarar a los estudiantes cómo hemos adaptado los distintos momentos de la simulación y cómo deben abordar su rol profesional en consonancia con la tecnología. 

En conclusión, esta experiencia destaca la eficacia de ChatGPT como paciente estandarizado en evaluaciones psicológicas. Para maximizar su rendimiento, es crucial que los docentes se familiaricen con sus características. Asimismo, el entrenamiento debe enfocarse en proporcionar una historia clínica sólida y desarrollar respuestas no literales con lenguaje natural para potenciar las habilidades terapéuticas del alumnado. Se resalta la importancia de que el profesorado cree instrucciones claras para los estudiantes sobre el manejo de la tecnología y cómo llevar a cabo una entrevista terapéutica efectiva a través del chat. 

Preguntas y comentarios al autor/es

Hay 04 comentarios en esta ponencia

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      Jorge López Puga

      Comentó el 01/02/2024 a las 20:43:46

      Apreciados Mercedes, Eva, José Luis y Sara:

      Muchas gracias por el trabajo y la presentación, me parece muy interesante.

      Me pregunto si sería posible utilizar la IA para generar casos clínicos que puedan ser usados como problemas que los alumnos tengan que resolver. Es decir, generar casos clínicos como los que aparecen en el libro de casos del DSM con sus correspondientes diagnósticos diferenciales.

      Saludos cordiales,
      Jorge.

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        Mercedes Lorena Pedrajas López

        Comentó el 01/02/2024 a las 20:47:47

        Hola Jorge, muchas gracias por el comentario, nos encontramos trabajando en ello con muchas ganas. Esperamos que sea de gran ayuda para mejorar la formación de los futuros profesionales ☺️ Un saludo

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      Nuria Padrós Flores

      Comentó el 01/02/2024 a las 12:20:27

      Enhorabuena por la charla.
      El problema del cambio de rol es, como bien se comenta, por el modo de entrenamiento de ChatGPT. ¿No se planteó usar otro modelo sin un rol de servicio? Y, ¿cómo se consiguió "dominar" al modelo para que no cambiara de rol?
      Gracias

      • profile avatar

        Mercedes Lorena Pedrajas López

        Comentó el 01/02/2024 a las 12:28:51

        Hola Nuria, gracias por el comentario :) El problema que se nos presentaba está relacionado con el propio gen de la tecnología, creada para dar servicio; así que cuando pedimos que actúe para "recibir" un servicio, al principio colapsa. Es por ello que hay que localizar cuáles son los verbos o palabras que pueden impulsar el error del cambio de rol y trabajarlos con la herramienta para entrenar las respuestas; lo que hacemos es trabajar la conceptualización del término. Esto, unido al trabajo con la historia de vida, ha ayudado a que estos errores sean poco frecuentes :) Tenemos otras presentaciones en este congreso que dan más información del proyecto, por si son de tu interés. Un saludo


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