Comportamiento del Tutor IA

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El Tutor IA, que es el chat disponible para los alumnos, puede configurarse en tres niveles de comportamiento o "estados", que determinan el alcance de la información que puede proporcionar:

Cerrado

• Propósito: En este estado, la IA está configurada para responder exclusivamente con la información que ha sido cargada directamente en la documentación del curso.

• Preferencia del Cliente: Esta es la configuración por defecto y la más utilizada por los clientes de Tauniqo.

• Razonamiento: La razón principal de esta preferencia es mantener la relevancia y el enfoque del aprendizaje. Los clientes desean evitar que la IA se convierta en un "consultor para tonterías" que responda a preguntas irrelevantes no relacionadas con el temario del curso, como resultados de partidos de fútbol o el pronóstico del tiempo. Si un alumno hace una pregunta fuera de la documentación cargada, la IA en modo "cerrado" indicará que la pregunta no está relacionada con el temario.

Si bien ofrece seguridad en la relevancia del contenido, el modo "cerrado" limita el potencial de exploración y creación de la IA, ya que sus respuestas son "muy pobres y muy limitadas" al contenido previamente cargado. Por lo tanto, la cantidad y calidad de la información cargada son cruciales para asegurar que la IA pueda responder a la mayoría de las preguntas relevantes del alumno.

Abierto

• Propósito: Permite a la IA buscar y responder información más allá de la documentación específica del curso.

• Riesgos y Uso: Este modo conlleva el riesgo de que la IA conteste cualquier cosa, incluyendo temas no relacionados con el curso, y que las respuestas puedan ser "irrelevantes" o incluso basarse en "fuentes no relevantes o incluso medio fake".

A pesar de los riesgos, un modo más "abierto" puede permitir a la IA "ampliar la casuística de posibles situaciones a tratar" y nutrirse de información más amplia de Internet, aunque con la necesidad de controlar la fiabilidad de las fuentes.

Personalizado

• Propósito: Este modo híbrido permite a la IA utilizar la documentación cargada y, además, "aportar de su parte" información adicional, pero siempre bajo un conjunto de "instrucciones específicas" proporcionadas por el usuario.

• Dirección del Conocimiento: Permite dirigir el comportamiento de la IA. Por ejemplo:

  • Restringir Respuestas: Se le puede indicar a la IA que, ante ciertas preguntas (ej. sobre salarios en un curso de recursos humanos), redirija al alumno a un contacto específico (ej. Recursos Humanos) en lugar de dar una respuesta directa. También se puede instruir para que no mencione algo en concreto.

  • Profundizar o Ampliar: Es posible indicarle a la IA que profundice en ciertos temas o que proporcione ejemplos y metáforas en sus explicaciones.

  • Tono y Audiencia: La personalización también se extiende al tono de la comunicación (ej. informal, divertido, formal, técnico) e incluso a la adaptación a una audiencia específica (ej. por edad o sector).

Es importante diferenciar que la instrucción general que se le da al modo "personalizado" sobre cómo la IA debe contestar al alumno (si debe restringirse o no) es genérica y aplica a cualquier curso creado por el cliente. Sin embargo, las "diferentes memorias" o bases de conocimiento para cada curso son independientes, lo que implica que la información específica que la IA utiliza para generar actividades y responder preguntas en un curso concreto debe estar cargada en la memoria de ese curso en particular.

Preguntas fuera de alcance

Ahora puedes consultar las preguntas que el alumnado realiza durante sus actividades, incluyendo aquellas que la IA no ha podido responder. Esta información aparece centralizada en la sección de Analíticas, dentro del apartado Análisis de preguntas.

El Tutor IA y el tutor de IA Classroom consultan la base de conocimiento específica del curso para responder. Sin embargo, existen situaciones en las que la IA no puede generar una respuesta adecuada:

1. La pregunta está fuera del contenido del curso. Ejemplo: “¿Qué tiempo hace en Bilbao?” o preguntas sin relación con la materia impartida.

2. No existe suficiente información en la base de conocimiento del curso. Esto ocurre cuando el contenido cargado no cubre la duda del alumno o la documentación es insuficiente.

Estas preguntas quedan registradas como Preguntas fuera de alcance, y ahora pueden visualizarse:

• En la pantalla global de analíticas del curso, al final de la pantalla encontrarás esta sección.

• Haz click en "Ver detalles" para acceder a la tabla completa de Análisis de preguntas, donde puedes filtrar por curso, usuario, tipo de pregunta o alcance.

Design Pro-tip: Revisar las preguntas fuera de alcance te permite detectar con total claridad qué conceptos no han quedado claros para los alumnos, y reforzar esos contenidos dentro del curso. También te ayuda a mejorar la calidad y completitud de la memoria del tutor IA.