Los estudiantes pueden completar indicaciones de estudios de casos preparadas por los profesores utilizando un modelo de IA generativo llamado STRATPATH.
Nicole Kuemper ha impartido cursos de consultoría y educación experiencial en la Smith School of Business de la Universidad de Maryland durante años, asignando a estudiantes de posgrado estudios de casos en casa que simulan entrevistas de consultoría.
Pero, como muchos profesores en la era de ChatGPT, Comber descubre que las tareas ya no desafían sus clases, porque los estudiantes simplemente ingresan preguntas en formularios de lenguaje grandes y envían todo lo que les pide el modelo de IA generativa.
“Descubrí que los estudiantes podían aceptar mi tarea, conectarla a la IA y obtener una respuesta perfecta sin tener que pasar por algunas de las luchas que sabemos que son parte del aprendizaje”, dijo.
Los estudios de casos son una parte importante del proceso de entrevista para muchos estudiantes de negocios, por lo que para Coomber es importante asegurarse de que participen en los ejercicios y no eludan el pensamiento crítico. Pero en lugar de crear una nueva tarea de baja tecnología, Comber colaboró con un grupo de estudiantes de maestría para crear una herramienta de inteligencia artificial que sirviera como entrevistador de casos.
El resultado es camino de la calleuna herramienta creativa de inteligencia artificial que ofrece estudios de casos creados por profesores para evaluar y brindar comentarios en tiempo real a los estudiantes de negocios. La herramienta conecta el aprendizaje de los estudiantes con escenarios del mundo real y proporciona habilidades de preparación profesional, preparando a los estudiantes para entrevistas de posgrado.
Cómo funciona: STRATPATH fue desarrollado por seis graduados de la UMD Business School: Deep Dalsaniya, Anna Huertazuela, Aditya Kamath, Aromal Nair, Krishang Parakh, Venkatesh Shirbhate. El equipo se reunió por primera vez para participar en una competencia de casos para estudiantes de MBA en 2024, luego regresó a la universidad después de graduarse para lanzar STRATPATH, utilizando los fondos asignados por el decano.
“Fue como, ‘Oye, estos son estudiantes realmente talentosos, el mercado laboral es realmente difícil y les vendría bien un aterrizaje suave para mantenerse al día con su búsqueda de empleo'”, dijo Coomber. “Se convirtió en algo mucho más: “Hemos construido algo realmente increíble”.
Los estudiantes pueden chatear con STRATPATH o responder en audio a un estudio de caso desarrollado por el profesorado.
Para crear la herramienta, los profesores proporcionan una historia de estudio de caso que quieren que el estudiante responda, una rúbrica o formulario de retroalimentación y algunos ejemplos de respuestas ideales, dijo D’Alsaña. Dependiendo de la entrada, STRATPATH facilita indicaciones mediante voz o texto, involucrando al estudiante en la conversación.
“Los estudiantes se están preparando para pensar de forma espontánea y desarrollar sus habilidades generales de pensamiento crítico”, dijo D’Alsagna.
STRATPATH se basa en un modelo de lenguaje grande con límites adicionales establecidos por los desarrolladores para reducir las posibilidades de que la IA tenga alucinaciones, acepte información incorrecta o proporcione comentarios excesivamente elogiosos. También investiga las respuestas de los estudiantes para asegurarse de que no estén haciendo trampa utilizando fuentes externas.
“Ella no está diciendo: ‘Deb, eres tan inteligente, ¡es cierto!'”, explicó Comber. “Es como, ¿cómo llegaste allí?” Entonces, incluso si los estudiantes escriben en ChatGPT y luego ponen esa respuesta en nuestra plataforma, nuestra plataforma preguntará: “¿Cómo llegaste allí?”
La plataforma tampoco permite copiar y pegar respuestas, por lo que si un estudiante usa ChatGPT mientras responde a STRATPATH, al menos debe copiar las respuestas (y a una velocidad razonable de palabras humanas por minuto), lo que resultará en un aprendizaje de cierta capacidad, dijo D’Alsagna.
“Nuestro objetivo principal es si sus capacidades de pensamiento crítico están aumentando o no, y esto sucede incluso si hacen trampa”, dijo.
Efecto: STRATPATH brinda calificaciones instantáneas y comentarios personalizados en tiempo real, lo que ahorra tiempo a los profesores y ayuda a los estudiantes a adaptarse más rápido.
Coomber tardó horas en completar las tareas de los estudiantes, lo que podría dificultar el aprendizaje debido al largo desfase entre la tarea y la retroalimentación. Ahora puede dedicar más tiempo al aprendizaje presencial o continuar con el horario de oficina.
Los comentarios anecdóticos de los estudiantes hasta ahora indican que se sienten mejor preparados para afrontar las entrevistas y han expresado su aprecio por las evaluaciones de la herramienta, que identifican dónde destacan y áreas en las que pueden mejorar.
¿Cuál es el siguiente paso? Comber y su equipo buscan identificar otras partes interesadas en el campus que podrían tener un caso de uso para STRATPATH. Una opción es trabajar junto con el centro de carreras para enviar sugerencias de entrevistas de comportamiento. Muchos entrevistadores piden a los solicitantes que utilicen el método STAR (situación, tarea, acción, resultado) para responder preguntas y utilizarlas para evaluar el talento, y STRATPATH puede ser un foro para que los estudiantes practiquen estas preguntas.
Dalsaniya y el equipo de desarrollo también están investigando formas de alimentar a STRATPATH con recursos docentes adicionales para proporcionar una evaluación más rica de las respuestas de los estudiantes a los estudios de casos.
“El aprendizaje basado en casos no tiene una respuesta correcta; todas las respuestas pueden ser correctas”, dijo D’Alsagna. “En lo que estamos tratando de centrarnos es en cómo podemos integrar todo el material del curso de un profesor, incluidas sus diapositivas y video conferencias, en los comentarios para que el estudiante pueda ver los comentarios y hacer referencia a los números de diapositivas, capítulos o transcripciones de videos”.
El equipo también está buscando fuentes de financiación adicionales para ampliar la herramienta y potencialmente otorgar licencias a grupos externos.
