Connect with us

Noticias

Investigating students’ programming behaviors, interaction qualities and perceptions through prompt-based learning in ChatGPT

Published

on

  • Ahmed MA (2023) ChatGPT and the EFL classroom: Supplement or substitute in Saudi Arabia’s eastern region. Inf Sci Lett 12(7):2727–2734. https://doi.org/10.18576/isl/120704

    Article 

    Google Scholar 

  • Andersen R, Mørch AI, Litherland KT (2022) Collaborative learning with block-based programming: investigating human-centered artificial intelligence in education. Behav Inf Technol 41(9):1830–1847. https://doi.org/10.1080/0144929x.2022.2083981

    Article 

    Google Scholar 

  • Avila-Chauvet L, Mejía D, & Acosta Quiroz CO (2023) Chatgpt as a support tool for online behavioral task programming. Retrieved 20 Feburary, 2024, from https://elkssl50f6c6d9a165826811b16ce3d7452cf8elksslauthserver.casb.hznu.edu.cn/abstract=4329020

  • Babe HM, Nguyen S, Zi Y, Guha A, Feldman MQ, Anderson CJ (2023) StudentEval: A benchmark of student-written prompts for large language models of code. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2306.04556

    Book 

    Google Scholar 

  • Balanskat A, Engelhardt K (2015) Computing our future. Computer programming and coding – Priorities, school curricula and initiatives across Europe–update 2015. European Schoolnet, Brussels

    Google Scholar 

  • Biswas S (2022) Role of ChatGPT in Computer Programming. Mesopotamian J Comput Sci 8–16. https://doi.org/10.58496/mjcsc/2022/004

  • Brown T, Mann B, Ryder N, Subbiah M, Kaplan J. D, Dhariwal P, Neelakantan A, Shyam P, Sastry G, Askell A, Agarwal S, Herbert-Voss A, Krueger G, Henighan T, Child R, Ramesh A, Ziegler D, Wu J, Winter C, Hesse C, Chen M, Sigler E, Litwin M, Gray S, Chess B, Clark J, Berner C, McCandlish S, Radford A, Sutskever I, & Amodei D (2020). Language models are few-shot learners. In H Larochelle, M Ranzato, R Hadsell, MF Balcan, and H Lin eds. Advances in NeurIPS, (v 33), (pp. 1877–1901). Curran Associates, Inc., URL https://elksslc6aca02ee3bce85ceac323fb2b0abf87elksslauthserver.casb.hznu.edu.cn/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

  • Cooper G (2023) Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. J Sci Educ Technol 32(3):444–452

    Article 

    Google Scholar 

  • Davis FD (1989) Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technology. MIS Quartely 13(3):319–340

    Article 

    Google Scholar 

  • DeepLearning.AI. (2023) Retrieved 20 Feburary, 2024, from https://elksslc767dbb71ea7c8497a1d1906bf794435elksslauthserver.casb.hznu.edu.cn/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

  • Dengler K, Matthes B (2018) The impacts of digital transformation on the labour market: Substitution potentials of occupations in Germany. Technol Forecast Soc Change 137:304–316. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.09.024

    Article 

    Google Scholar 

  • Denny P, Leinonen J, Prather J, Luxton-Reilly A, Amarouche T, Becker BA, Reeves BN (2023) Promptly: Using prompt problems to teach learners how to effectively utilize AI code generators. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, 10.48550/arxiv.2307.16364

    Google Scholar 

  • Dwivedi YK, Kshetri N, Hughes L, Slade EL, Jeyaraj A, Kar AK, Baabdullah AM, Koohang A, Raghavan V, Ahuja M, Albanna H, Albashrawi MA, Al-Busaidi AS, Balakrishnan J, Barlette Y, Basu S, Bose I, Brooks L, Buhalis D, Wright R (2023) So what if ChatGPT wrote it?” multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. Int J Inf Manag 71:102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642

    Article 

    Google Scholar 

  • Eason C, Huang R, Han-Shin C, Tseng Y, Liang-Yi L (2023) GPTutor: A ChatGPT-powered programming tool for code explanation. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, 10.48550/arxiv.2305.01863

    Google Scholar 

  • Ekin S (2023) Prompt engineering for ChatGPT: A quick guide to techniques, tips, and best practices. Retrieved Jan 10, 2024 from https://doi.org/10.36227/techrxiv.22683919

  • Faraone SV, Dorfman DD (1987) Lag sequential analysis: Robust statistical methods. Psychol Bull 101(2):312–323. https://doi.org/10.1037/0033-2909.101.2.312

    Article 

    Google Scholar 

  • Filva DA, Forment MA, Garcıa-Penalvo FJ, Escudero DF, Casan MJ (2019) Clickstream for learning analytics to assess students’ behavior with scratch. Future Gener Computer Syst 93:673–686. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.10.057

    Article 

    Google Scholar 

  • Gayed JM, Carlon MKJ, Oriola AM, Cross JS (2022) Exploring an AI-based writing assistant’s impact on English language learners. Computers Educ: Artif Intell 3:100055. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100055

    Article 

    Google Scholar 

  • ICOURSE (2023) retrieved from 28 July, 2023 from https://elkssl0e848bfdddb2460a97621c537a9f3f13elksslauthserver.casb.hznu.edu.cn/course/BIT-268001?from=searchPage&outVendor=zw_mooc_pcssjg_

  • Jeon J, Lee S (2023) Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Edu Info Technol 1–20. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11834-1

  • Kashefi A, Mukerji T (2023) ChatGPT for programming numerical methods. J Mach Learn Modeling Comput 4(2):1–74. https://doi.org/10.1615/jmachlearnmodelcomput.2023048492

    Article 

    Google Scholar 

  • Kohnke L, Moorhouse BL, Zou D (2023) ChatGPT for language teaching and learning. RELC J 54(2):537–550. https://doi.org/10.1177/00336882231162868

    Article 

    Google Scholar 

  • Krupp L, Steinert S, Kiefer-Emmanouilidis M, Avila KE, Lukowicz P, Kuhn J, Küchemann S, Karolus J (2023) Unreflected acceptance – investigating the negative consequences of ChatGPT-assisted problem solving in physics education. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, 10.48550/arxiv.2309.03087

    Google Scholar 

  • Liu J, Li Q, Sun X, Zhu Z, Xu Y (2021) Factors influencing programming self-efficacy: an empirical study in the context of Mainland China. Asia Pac J Educ 43(3):835–849. https://doi.org/10.1080/02188791.2021.1985430

    Article 

    Google Scholar 

  • Liu P, Yuan W, Fu J, Jiang Z, Hayashi H, Neubig G (2023) Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing. ACM Comput Surv 55(9):1–35

    Article 

    Google Scholar 

  • Liu G, Ma C (2023) Measuring EFL learners’ use of ChatGPT in informal digital learning of English based on the technology acceptance mode, Innov Lang Learn Teach (online), 1–19. https://doi.org/10.1080/17501229.2023.2240316

  • Liu I-F, Hung H-C, Liang C-T (2023) A Study of Programming Learning Perceptions and Effectiveness under a Blended Learning Model with Live Streaming: Comparisons between Full-Time and Working Students. Interactive Learn Environ (online), 1–15, https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2198586

  • Lu OHT, Huang JCH, Huang AYQ, Yang SJH (2017) Applying learning analytics for improving students engagement and learning outcomes in an MOOCs enabled collaborative programming course. Interact Learn Environ 25(2):220–234. https://doi.org/10.1080/10494820.2016.1278391

    Article 

    Google Scholar 

  • Mayer RE (2004) Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? The case for guided methods of instruction. Am Psychologist 59(1):14–19

    Article 

    Google Scholar 

  • McTear M, Varghese Marokkie S, Bi Y (2023) A comparative study of chatbot response generation: Traditional approaches versus large language models.In: Jin Z, Jiang Y, Buchmann RA, Bi Y, Ghiran AM, Ma W (eds) Lecture Notes in Computer Science. Knowledge Science, Engineering and Management. KSEM 2023. Springer, Cham 14118. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40286-9_7

  • Mollick E, Mollick L (2023) Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, 10.48550/arxiv.2306.10052

    Google Scholar 

  • Nouri J, Zhang L, Mannila L, Noren E (2020) Development of computational thinking, digital competence and 21st century skills when learning programming in K-9. Educ Inq 11(1):1–17

    Article 

    Google Scholar 

  • Ofosu-Ampong K, Acheampong B, Kevor M-O, Amankwah-Sarfo F (2023) Acceptance of artificial intelligence (ChatGPT-4) in education: Trust, innovativeness and psychological need of students. Info Knowledge Manag 13(4). https://doi.org/10.7176/ikm/13-4-03

  • Ou Q, Liang W, He Z, Liu X, Yang R, Wu X (2023) Investigation and analysis of the current situation of programming education in primary and secondary schools. Heliyon 9(4):e15530. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15530

    Article 
    PubMed 
    PubMed Central 

    Google Scholar 

  • Ouh EL, Benjamin KSG, Shim KJ, Wlodkowski S (2023) ChatGPT, can you generate solutions for my coding exercises? an evaluation on its effectiveness in an undergraduate java programming course. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2305.13680

    Book 

    Google Scholar 

  • Ouyang F, Dai X (2022) Using a three-layered social-cognitive network analysis framework for understanding online collaborative discussions. Australas J Educ Technol 38(1):164–181. https://doi.org/10.14742/ajet.7166

    Article 

    Google Scholar 

  • Ouyang L, Wu J, Xu J, Almeida D, Wainwright CL, Mishkin P, Zhang C, Agarwal S, Slama K, Ray A, Schulman J, Hilton J, Kelton F, Miller L, Simens M, Askell A, Welinder P, Christiano P, Leike J, Lowe R (2022) Training language models to follow instructions with human feedback. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2203.02155

    Book 

    Google Scholar 

  • Phung T, Pădurean V, Cambronero J, Gulwani S, Kohn T, Majumdar R, Singla A, Soares G (2023) Generative AI for programming education: Benchmarking ChatGPT, GPT-4, and human tutors. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2306.17156

    Book 

    Google Scholar 

  • Pryzant R, Iter D, Li J, Lee YT, Zhu C, Zeng M (2023) Automatic prompt optimization with “gradient descent” and beam search. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2305.03495

    Book 

    Google Scholar 

  • Rawas S (2023) ChatGPT: Empowering lifelong learning in the digital age of higher education. Educ Info Technol (online), 1–14. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12114-8

  • Sánchez RA, Hueros AD (2010) Motivational factors that influence the acceptance of Moodle using TAM. Computers Hum Behav 26(6):1632–1640. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.06.011

    Article 

    Google Scholar 

  • Schick T, Schütze H (2021) Exploiting cloze questions for few shot text classification and natural language inference. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2001.07676

    Book 

    Google Scholar 

  • Shaffer DW, Collier W, Ruis AR (2016) A tutorial on epistemic network analysis: analyzing the structure of connections in cognitive, social, and interaction data. J Learn Analytics 3(3):9–45

    Article 

    Google Scholar 

  • Strzelecki A (2023) To use or not to use ChatGPT in higher education? A study of students’ acceptance and use of technology. Interactive Learning Environments, (online), 1–14. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2209881

  • Sun D, Boudouaia A, Zhu C et al. (2024a) Would ChatGPT-facilitated programming mode impact college students’ programming behaviors, performances, and perceptions? An empirical study Int J Edu Technol Higher Educ 21:14. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00446-5

    Article 

    Google Scholar 

  • Sun D, Ouyang F, Li Y, Zhu C (2021b) Comparing learners’ knowledge, behaviors, and attitudes between two instructional modes of computer programming in secondary education. Int J STEM Educ 8(1):54–54. https://doi.org/10.1186/s40594-021-00311-1

    Article 
    PubMed 
    PubMed Central 

    Google Scholar 

  • Sun L, Guo Z, Zhou D (2022) Developing K-12 students’ programming ability: A systematic literature review. Educ Inf Technol 27:7059–7097. https://doi.org/10.1007/s10639-022-10891-2

    Article 

    Google Scholar 

  • Sun M, Wang M, Wegerif R, Jun P (2022) How do students generate ideas together in scientific creativity tasks through computer-based mind mapping? Computers Educ 176:104359. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104359

    Article 

    Google Scholar 

  • Sun D, Looi C, Li Y, Zhu C, Zhu C, Cheng M (2024b) Block-based versus text-based programming: A comparison of learners’ programming behaviors, computational thinking skills and attitudes toward programming. Educ Technol Res Develop, online. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10328-8

  • Sun D, Ouyang F, Li Y, Zhu C, Zhou Y (2024c) Using multimodal learning analytics to understand effects of block-based and text-based modalities on computer programming. J Comput Assisted Learn, (online), 1 Int J Edu Technol Higher Edu14. https://doi.org/10.1111/jcal.12939

  • Sun L, Hu L, Zhou D (2021a) Which way of design programming activities is more effective to promote K-12 students’ computational thinking skills? A meta-analysis. J Comput Assist Learn (online), 1Int J Edu Technol Higher Edu 15. https://doi.org/10.1111/jcal.12545

  • Surameery NMS, Shakor MY (2023) Use chatgpt to solve programming bugs. Int J Inf Technol Computer Eng 3(1):17–22

    Google Scholar 

  • Tam A (2023) What are large language models. Retrieved Jan 10, 2024 from https://elkssl6ed619682db9e40376a67ef6f6364a3belksslauthserver.casb.hznu.edu.cn/what-are-large-languagemodels/#:~:text=There%20are%20multiple%20large%20language,language%20and%20can%20generate%20text

  • Thongkoo, K Daungcharone, J & Thanyaphongphat. (2020). Students’ acceptance of digital learning tools in programming education course using technology acceptance model. In Proceedings of Joint International Conference on Digital Arts, Media and Technology with ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering (pp. 377–380)

  • Tian H, Lu W, Li TO, Tang X, Cheung S, Klein J, Bissyandé TF (2023) Is ChatGPT the ultimate programming assistant – how far is it? Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2304.11938

    Book 

    Google Scholar 

  • Venkatesh V, Davis FD (2000) A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Manag Sci 46(2):186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

    Article 

    Google Scholar 

  • Vukojičić, M, & Krstić, J (2023) ChatGPT in programming education: ChatGPT as a programming assistant. Journal for Contemporary Education, (online), 7-13

  • Wei J, Bosma M, Zhao VY, Guu K, Adams WY, Lester B, Du N, Dai AM, Le QV (2021) Finetuned language models are zero-shot learners. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.01652

    Book 

    Google Scholar 

  • White J, Fu Q, Hays S, Sandborn M, Olea C, Gilbert H, Elnashar A, Spencer-Smith J, Schmidt DC (2023) A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with ChatGPT. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2302.11382

    Book 

    Google Scholar 

  • Xie Y, Boudouaia A, Xu J, AL-Qadri AH, Khattala A, Li Y, Aung YM (2023) A study on teachers’ continuance intention to use technology in English instruction in western China junior secondary schools. Sustainability 15(5):4307. https://doi.org/10.3390/su15054307

    Article 

    Google Scholar 

  • Xu L, Chen Y, Cui G, Gao H, Liu Z (2022) Exploring the universal vulnerability of prompt-based learning paradigm. Cornell University Library, arXiv.org, Ithaca, https://doi.org/10.48550/arxiv.2204.05239

    Book 

    Google Scholar 

  • Yi YJ, You S, Bae BJ (2016) The influence of smartphones on academic performance. Libr Hi Tech 34(3):480–499. https://doi.org/10.1108/lht-04-2016-0038

    Article 

    Google Scholar 

  • Yilmaz R, Karaoglan Yilmaz FG (2023b) The effect of generative artificial intelligence (AI)-based tool use on students’ computational thinking skills, programming self-efficacy and motivation. Computers Educ Artif Intell 4:100147. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100147

    Article 

    Google Scholar 

  • Yilmaz R, Karaoglan Yilmaz FG (2023a) Augmented intelligence in programming learning: Examining student views on the use of ChatGPT for programming learning. Computers Hum Behav: Artif Hum 1(2):100005. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100005

    Article 

    Google Scholar 

  • Yin, W, Hay, J, and Roth, D (2019) Benchmarking zero-shot text classification: Datasets, evaluation and entailment approach. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP’19), in: Kentaro Inui, Jing Jiang, Vincent Ng, and Xiaojun Wan (Eds.). Association for Computational Linguistics, 3912–3921. https://doi.org/10.18653/v1/D19-1404

  • Continue Reading
    Click to comment

    Leave a Reply

    Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

    Noticias

    ¿Quién será el próximo presidente del Comité Nacional Demócrata? Le preguntamos a ChatGPT

    Published

    on

    La carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata (DNC) ha comenzado oficialmente. El ex gobernador de Maryland, Martin O’Malley, y Ken Martin, presidente del Partido Demócrata-Campesino-Laborista de Minnesota, han surgido como los primeros candidatos oficiales.

    La selección del nuevo presidente será fundamental para dar forma a la estrategia y dirección del partido de cara a las elecciones presidenciales de 2028.

    Pero, ¿quién terminará reemplazando al actual presidente del Comité Nacional Demócrata, Jaime Harrison, quien ocupa el cargo desde enero de 2021? Semana de noticias preguntó la herramienta de IA generativa, ChatGPT, qué candidato cree que saldrá victorioso.

    ¿Quién será el próximo presidente del Comité Nacional Demócrata? Preguntamos al chat GPT

    Ilustración fotográfica de Newsweek/Getty Images/AP

    ¿Quién ganará la carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata?

    Semana de noticias preguntó Chat GPT “La carrera por el liderazgo del Comité Nacional Demócrata (DNC) ha comenzado oficialmente. El puesto quedará vacante en marzo cuando el actual presidente Jaime Harrison se prepara para dimitir. ¿Quién será el próximo presidente del DNC?”

    Se pidió a la herramienta de IA generativa que viera una lista de los posibles candidatos, explicara por qué serían buenas opciones y sugiriera quién tenía probabilidades de ganar.

    “El Comité Nacional Demócrata (DNC) elegirá un nuevo presidente para marzo de 2025, tras la decisión de Jaime Harrison de dimitir”, respondió Chat GPT. “Varios demócratas destacados han surgido como candidatos potenciales para este papel fundamental”.

    Candidatos declarados

    Ken Martin, presidente de la Asociación de Comités Demócratas Estatales, analiza la Convención Nacional Demócrata de 2024. Martin es un candidato para ser el próximo presidente del Comité Nacional Demócrata.

    Ashlee Rezin/Chicago Sun-Times vía AP

    Ken Martín

    Martin, que actualmente se desempeña como presidente del Partido Demócrata-Campesino-Laborista de Minnesota y vicepresidente del Comité Nacional Demócrata, anunció su candidatura el 19 de noviembre. Aporta una amplia experiencia en la organización del partido y ha obtenido el apoyo de varios líderes y progresistas del partido estatal.

    Semana de noticias se ha puesto en contacto con Martin por correo electrónico para solicitar comentarios.

    El exgobernador Martin O’Malley (D-MD), candidato del presidente Biden para ser el próximo Comisionado de Seguridad Social, testifica durante su audiencia de confirmación ante el Comité de Finanzas del Senado en el edificio de oficinas del Senado Dirksen el 2 de noviembre…


    Kevin Dietsch/Getty Images

    Martín O’Malley

    El exgobernador de Maryland y candidato presidencial de 2016 declaró su candidatura a la presidencia del Comité Nacional Demócrata el 18 de noviembre. O’Malley enfatiza la necesidad de que el partido se reconecte con los estadounidenses comunes y corrientes y se centre en la seguridad económica.

    Semana de noticias se ha comunicado con Martin a través de un comentario en un formulario en línea.

    Candidatos potenciales

    El presidente de WisDems, Ben Wikler, habla durante la Convención Estatal de WisDems 2024 el 8 de junio de 2024 en Milwaukee, Wisconsin. Wikler es candidato a la próxima presidencia del Comité Nacional Demócrata, según Chat GPT.

    Daniel Boczarski/Getty Images

    Ben Wikler

    Como presidente del Partido Demócrata de Wisconsin, Wikler ha desempeñado un papel decisivo en la movilización de votantes en un estado clave en el campo de batalla. Sus habilidades organizativas y su éxito en Wisconsin lo convierten en un fuerte contendiente.

    Semana de noticias se ha puesto en contacto con Wikler por correo electrónico para hacer comentarios

    Emanuel Rahm

    El exjefe de gabinete de la Casa Blanca y alcalde de Chicago, Rahm Emanuel, visita el WSJ at Large con Gerry Baker en los estudios de Fox Business Network el 1 de agosto de 2019 en la ciudad de Nueva York. Emanuel es un contendiente…


    Steven Ferdman/Getty Images

    Según se informa, el actual embajador de Estados Unidos en Japón y ex alcalde de Chicago está considerando postularse para presidente del Comité Nacional Demócrata. La amplia experiencia política de Emanuel y su capacidad de recaudación de fondos podrían ser activos valiosos para el partido.

    Semana de noticias se ha comunicado con Emanuel por correo electrónico para solicitar comentarios.

    Mitch Landrieu

    Mitch Landrieu, asesor principal y coordinador de infraestructura de la Casa Blanca, habla durante la rueda de prensa diaria en la sala de prensa James S. Brady de la Casa Blanca el 12 de mayo de 2023 en Washington, DC….


    Anna Moneymaker/Getty Images

    El ex alcalde de Nueva Orleans y zar de infraestructura de la Casa Blanca ha sido mencionado como candidato potencial. La experiencia de Landrieu en proyectos de infraestructura y gobernanza urbana podría proporcionar una ventaja estratégica.

    Semana de noticias se ha comunicado con Landrieu por correo electrónico para solicitar comentarios.

    Resultado probable

    Si bien es prematuro predecir el resultado definitivo, la entrada temprana de Ken Martin en la carrera y su apoyo sustancial de los miembros del Comité Nacional Demócrata lo posicionan como un candidato fuerte. Sin embargo, la dinámica podría cambiar a medida que otros candidatos formalicen sus candidaturas y presenten sus visiones para el futuro del partido.

    La selección del próximo presidente del Comité Nacional Demócrata influirá significativamente en la estrategia y dirección del Partido Demócrata en los próximos años, especialmente después de los recientes resultados electorales.

    ¿Cuándo se decidirá el próximo presidente del Comité Nacional Demócrata?

    Se espera que el Comité Nacional Demócrata elija a su próximo presidente antes del 1 de marzo de 2025. Las reglas del partido exigen que la elección de liderazgo se lleve a cabo antes de esta fecha, según Ballotpedia.

    Aunque aún no se ha anunciado la fecha exacta, las elecciones generalmente tienen lugar durante la reunión de invierno del comité.

    ¿Tienes una historia? Semana de noticias debería estar cubriendo? ¿Tienes alguna pregunta sobre esta historia? Póngase en contacto con [email protected].

    Continue Reading

    Noticias

    13 sencillos consejos y trucos de Google Gemini para lograr la máxima productividad

    Published

    on

    Mucho más que un simple chatbot talentoso, Google Gemini ofrece funcionalidad de IA multimodal y una interactividad potente e indolora. El nivel más alto de Google One, uno de los mejores servicios de almacenamiento en la nube de la actualidad, incluye convenientemente acceso a su versión más potente.



    Emitir indicaciones sencillas y generar texto escrito competente resulta fácil para los nuevos usuarios de Gemini, pero su conjunto de herramientas en constante expansión proporciona impresionantes mejoras en la productividad. Estas son algunas de las formas más útiles de utilizar el agente de inteligencia artificial de Google en constante mejora para ahorrar tiempo y aumentar el rendimiento.


    Relacionado

    Primeros pasos con Google Gemini: conceptos básicos del último asistente de Android

    Si quieres probar Géminis, estos consejos y trucos te ayudarán


    13 Actualizar la gestión del tiempo y las rutinas de autocuidado

    Aprenda hábitos eficientes y prácticas efectivas.

    Alimentar a Géminis con una lista completa de tareas pendientes, completa con tareas recurrentes y actividades únicas, puede generar un cronograma conciso que priorice su rutina personal, las próximas fechas límite importantes o los nuevos hábitos que está tratando de adquirir. Alternativamente, brinde al agente de IA un resumen detallado de cómo pasó los últimos días, y podrá brindarle consejos sobre cómo optimizar su agenda para que todo se ajuste más cómodamente.


    En su vida profesional, delinear las necesidades y los recursos de un proyecto le permite a Gemini analizar las formas más rentables y rentables de lograr sus objetivos. Después de todo, nada ayuda más a desarrollar la eficiencia de una máquina que preguntarle a una máquina.

    12 Obtenga esquemas sencillos de videos de YouTube

    No pierdas el tiempo sentado viendo vídeos extendidos

    A veces, los creadores de información se van por la tangente y los expertos educados se vuelven prolijos. En lugar de esperar vídeos largos para ir al grano, o intentar mantener todos los elementos en orden en tu cabeza, pídele a Gemini un resumen. Puede seleccionar los puntos más importantes a lo largo de una producción y presentarlos en un formato fácil de leer.


    Funciona especialmente bien con vídeos instructivos, como tutoriales de reparación y cocina, pero resulta útil con todo tipo de contenido. Incluso puede ayudar a evitar anuncios tediosos para aquellos que aún no están suscritos a YouTube Premium.

    Relacionado

    El vicepresidente senior de Arm explica el verdadero impacto de la IA, y no es lo que piensas

    Nuestra entrevista con el ejecutivo de Arm, Chris Bergey

    11 Resumir conjuntos de datos grandes y complejos

    Analizar cantidades abrumadoras de información

    Si tiene una hoja de cálculo con demasiadas páginas y columnas para entenderla rápidamente, pídale a Gemini que la desglose por usted. Puede extraer inferencias generales de toda la colección de datos, investigar tendencias dentro de categorías individuales e incluso ayudar a desarrollar gráficos para visualizar la información. Puede solicitar resultados más simples o más complejos si todavía tiene problemas para comprender un documento o necesita información más detallada.


    10 Autocompletar hojas de cálculo según el contexto

    Complete rápidamente la entrada de datos repetitivos

    Fuente: Google

    La función mejorada Smart Fill de Gemini en Google Sheets detecta patrones y proporciona soluciones automatizadas para la tediosa entrada de texto. Transfiere rápidamente datos relativamente simples de una columna o formato a otro. Gemini Autofill agrega una capa de integración de IA, identifica relaciones más complejas y sugiere formas de registrarlas de manera clara y efectiva. Estas dos características ejemplifican la utilidad de lo que algunos llaman un “autocompletado glorificado”.

    Relacionado

    8 formas de usar Gemini en Google Sheets

    Google Sheets con Gemini garantiza que tu día sea más fácil


    9 Analice fácilmente la calidad SEO de los sitios web

    Consulte las entradas del blog y los editoriales para comprobar su exhaustividad.

    Un mensaje rápido le permite a Gemini examinar qué tan bien usted o un medio crearon un sitio. Puede compilar un informe sobre la cohesión de encabezados, meta descripciones, palabras clave y enlaces entrelazados. También puede usarlo junto con la página de resultados del motor de búsqueda para ver qué tan bien se está conectando con lo que quiere el público. Sobresale especialmente en generar preguntas de personas que también hacen y fragmentos destacados.

    Con acceso a la herramienta de prueba de datos estructurados de Google, pocos agentes de inteligencia artificial pueden igualar la capacidad de Gemini para analizar la estructura y navegación de una página. Sin embargo, al igual que con otras solicitudes directas de análisis, asegúrese de comprobar los sentidos de las respuestas de Géminis. En lugar de confiar en que sus consejos de SEO sean correctos, utilice sus afirmaciones para comparar la página con las técnicas de SEO actuales y establecidas, y prepárese para solicitar revisiones o una segunda opinión.

    8 Solucionar problemas y verificar el código

    Rebotar ideas de programación de un modelo programado.


    Los programadores han utilizado durante mucho tiempo patos de goma como oyentes inanimados para ayudar a encontrar problemas que se escapan de las grietas. Géminis puede responder, lo que lo hace aún más efectivo. Puede brindarle numerosos puntos de partida y métodos para abordar una tarea de programación y evaluar la eficiencia con la que se ejecutará su código ya escrito.

    Querrá comparar sus sugerencias con sus conocimientos y recursos y, a veces, se topa con callejones sin salida o alucina, pero es mucho más efectivo que un juguete de baño.

    7 Crea itinerarios de viaje inspiradores

    Deje que Géminis actúe como trampolín para sus planes de vacaciones

    Utilice Gemini para Google Sheets para crear planes de viaje perfectos, ya sea para un viaje de trabajo o recreativo. Puede dirigirlo a los sitios más famosos, mostrarle más atracciones que pasan desapercibidas e incluso presentarle algunos lugares locales oscuros. Naturalmente, siempre puedes utilizar sus itinerarios de muestra para ayudarte a pensar dónde quieres ir y qué quieres hacer, eliminando el estrés de planificar salidas de larga distancia.


    6 Diseñe indicaciones de IA más efectivas

    Cómo Gemini te ayuda a usar Gemini

    Decirle al asistente de inteligencia artificial que necesita ayuda con el mensaje de Géminis correcto puede desbloquear estrategias que de otro modo tendría que investigar y adivinar. Esto tiene sentido, porque ¿qué conoce mejor a Géminis que él? Describir sus necesidades, incluido el contexto, el formato y el grado de especificidad, puede reducir la cantidad de tiempo necesario para obtener información útil. También puede adaptar el resultado al tono adecuado para comunicarse con grupos específicos de personas.

    Relacionado

    Aquí se explica cómo avisar a Géminis, según Google

    Google publicó una hoja de trucos para aprovechar al máximo su herramienta de IA

    5 Simplifique la redacción técnica para lectores generales

    Reduzca la jerga y optimice los temas complicados

    Para un escritor técnico que explica temas avanzados a generalistas, o para un profano que intenta comprender las complejidades de un campo de alta tecnología, Gemini hace maravillas al simplificar temas confusos. Reemplaza la terminología específica de un campo con una redacción sencilla y ayuda a lectores y escritores de ambos extremos del espectro a mantenerse en sintonía.


    4 Encuentre respuestas a preguntas oscuras

    Cuando la Búsqueda de Google no es suficiente

    Es difícil obtener las respuestas exactas a algunas preguntas, pero el vasto Gráfico de conocimiento de Google vincula su enorme variedad de información de maneras poderosas. Mejora su capacidad para investigar y crear contenido informativo en profundidad, especialmente cuando utiliza Gemini en Google Docs.

    Gemini y otros LLM cometen errores y siempre necesitarás volver a verificar sus respuestas, pero copiar y pegar rápidamente lo hace fácil. Al menos, buscar en la web a través de Gemini le brinda el trampolín perfecto para responder consultas extremadamente específicas.

    3 Implementar fórmulas avanzadas de hojas de cálculo

    Omita el proceso de dominar Google Sheets


    Ya no necesitas pasar incontables horas dominando hojas de cálculo para implementar las fórmulas más efectivas. Gemini para Google Sheets ya hace un trabajo fantástico al sugerir las operaciones correctas y siempre está mejorando. La gestión competente de hojas de cálculo puede hacer o deshacer un equipo, lo que la convierte en una poderosa herramienta profesional.

    2 Prepárese para entrevistas y reuniones importantes

    Haga que Géminis haga las preguntas para evitar que lo tomen por sorpresa

    Fuente: Policía de Android

    No hay nada mejor que practicar para entrevistas individuales y paneles de discusión grupales. Proporcione a Gemini su tesis, currículum o tema y recursos de discusión, y pídale que le interrogue sobre contenido relacionado. Rápidamente desarrollarás una comprensión más profunda de tu propio material e incluso podría ayudarte a conseguir un trabajo o un ascenso.


    1 Ajuste los agentes de IA de Gems personalizados

    Tenga a mano asistentes de IA personalizados en todo momento

    Fuente: Google

    Los agentes de IA de Google Gems le permiten personalizar un agente específico para los temas, formatos y tonos que necesita habitualmente. Desarrolla el tuyo propio y mantenlo a tu lado para tus tareas más habituales. Esto puede reducir en gran medida la cantidad de tiempo y esfuerzo que se necesita para usar la IA, de otra manera que Gemini te ayuda a usarla.

    Relacionado

    Cómo crear chatbots de IA personalizados con Gemini Gems

    Crea un chatbot personalizado usando Gemini Gems

    Las posibilidades casi infinitas siguen aumentando


    A medida que Google integre aún más Gemini en servicios potentes como la aplicación Workspace, su efectividad solo mejorará, especialmente considerando el procesamiento de IA en el dispositivo que permiten los mejores teléfonos inteligentes de la actualidad. Reduce la complejidad de la capacitación, la comunicación, el resumen y la creación, y puede ayudarlo a mantener sus pensamientos en orden cuando aparentemente tiene demasiada información que manejar.

    Si utiliza estos u otros consejos de productividad con frecuencia, probablemente se beneficiará de una suscripción Gemini Advanced, que brinda acceso a un procesamiento más potente que el Gemini estándar.

    Continue Reading

    Noticias

    7 razones por las que Google Gemini es mejor que ChatGPT

    Published

    on

    Con el año 2024 casi detrás de nosotros, los chatbots de IA se han vuelto esenciales para muchos, con ChatGPT como la opción preferida. De hecho, Sam Altman de OpenAI señaló recientemente que ChatGPT es ahora el octavo sitio web más visitado a nivel mundial. Sin embargo, Google ha estado mejorando constantemente su propio chatbot, Gemini, y se está poniendo al día rápidamente. Aquí hay algunas razones por las que Google Gemini podría ser una mejor opción que ChatGPT para usted.



    Relacionado

    ChatGPT vs. Gemini: ¿Cuál da las mejores respuestas?

    Gemini le ofrece a ChatGPT una competencia muy necesaria


    7 Gemini ofrece múltiples respuestas para cada consulta

    Más respuestas significan más perspectivas

    Si bien ChatGPT es excelente para responder preguntas, solo proporciona una respuesta a la vez. Google Gemini, sin embargo, genera tres respuestas diferentes a cada pregunta de forma predeterminada; simplemente puedes tocar el Mostrar borradores para ver estas respuestas alternativas. Por el contrario, con ChatGPT, debes hacer clic manualmente en el botón regenerar si deseas una respuesta diferente.

    Como se muestra en la captura de pantalla anterior, cuando le pedí a Gemini que me ayudara a escribir una solicitud de licencia, me ofreció tres respuestas únicas en diferentes estilos. Esta función es particularmente útil para tareas creativas, como redactar correos electrónicos o documentos, ya que ofrece instantáneamente múltiples opciones para elegir.


    6 Géminis ofrece respuestas más concisas

    Respuestas directas sin detalles innecesarios.

    Cuando se trata de estilo de respuesta, Gemini de Google a menudo proporciona respuestas más concisas y directas en comparación con ChatGPT. ChatGPT tiende a ser más detallado, incluso con preguntas sencillas. Si bien puede pedirle que acorte o resuma, si prefiere respuestas rápidas y sencillas, Géminis es la mejor opción.

    Por ejemplo, como se muestra arriba, les pregunté a ambos chatbots cómo funcionan las vacunas. La respuesta de ChatGPT tuvo alrededor de 350 palabras, mientras que Gemini devolvió una respuesta más breve que cubría todos los puntos esenciales.

    5 Géminis puede comprender consultas más complejas

    Maneja mensajes más largos gracias a un límite de token más alto


    Una de las ventajas destacadas de Gemini sobre ChatGPT es su ventana de contexto significativamente mayor (límite de token). Mientras que el modelo GPT-4 de OpenAI puede manejar hasta 128.000 tokens, Google Gemini 1.5 Pro cuenta con un límite de tokens de un millón. En pocas palabras, esto significa que Gemini puede procesar consultas mucho más largas y complejas con facilidad. Puede profundizar en su solicitud, recogiendo detalles que podrían perderse en modelos con límites de token más bajos.

    Por ejemplo, si necesita trabajar con archivos PDF largos o desea que un chatbot de IA resuma un documento de texto grande, Gemini manejará la tarea de manera más efectiva que ChatGPT.

    4 Google Gemini ya está disponible

    Integrado en Android: no es necesario realizar descargas adicionales

    La mejor parte de usar Gemini es su perfecta disponibilidad en dispositivos Android. Si bien Google ofrece una aplicación Gemini independiente, también puedes acceder a ella simplemente cambiando tu asistente predeterminado a Gemini en la configuración de Android. De hecho, en dispositivos más nuevos como la serie Pixel 9, Google incluso incluye Gemini como asistente predeterminado, reemplazando al Asistente de Google.


    Por el contrario, usar ChatGPT en Android requiere descargar una aplicación separada de Play Store, lo cual no es tan conveniente como Gemini. Además, Gemini se está integrando en el conjunto de aplicaciones y servicios de Google, pero hablaremos más sobre eso a continuación.

    3 Géminis puede acceder a los servicios de Google

    Se integra perfectamente con Drive, YouTube, Gmail y más

    Dado que Gemini es un producto de Google, se beneficia de una integración perfecta con los numerosos servicios de Google que utilizamos a diario. Google ha implementado extensiones Gemini para YouTube, Gmail, Docs, Drive y más en los últimos meses, lo que permite que Gemini funcione de forma nativa dentro de estas aplicaciones.

    Y como Gemini se conecta a través de tu cuenta de Google, ya tiene la información que necesita. Por ejemplo, puede pedirle a Gemini que busque un correo electrónico específico, resuma un correo electrónico extenso o inserte sus respuestas directamente en Google Docs sin copiar ni pegar. Incluso puedes hacer que resuma videos de YouTube o muestre fotos de viajes anteriores.


    Le pedí a Gemini que obtuviera detalles sobre mis vuelos recientes con una aerolínea específica y mostró exactamente lo que necesitaba. No tuve que buscar en mi Gmail para buscar manualmente. Con estas integraciones, Gemini ofrece una experiencia más conectada que ChatGPT, que carece de soporte integrado para servicios populares y, a menudo, requiere que usted ingrese información manualmente.

    2 El plan gratuito de Gemini permite la creación ilimitada de imágenes

    Genera tantas imágenes como quieras sin límites

    Si utiliza con frecuencia chatbots de IA para generar imágenes, Gemini puede ser la mejor opción. Incluso en su plan gratuito, Google permite la creación ilimitada de imágenes con tantos ajustes como necesites. No solo eso, sino que la compañía también brinda acceso a su último modelo Imagen 3 AI sin restricciones. Mientras tanto, el plan gratuito de ChatGPT limita a los usuarios a tres imágenes cada 24 horas, lo que puede no ser suficiente para muchos.


    1 El plan pago de Gemini ofrece más valor

    Incluye 2 TB de almacenamiento de Google y una prueba gratuita más larga

    Si bien tanto ChatGPT como Gemini ofrecen planes pagos a $20 por mes, el plan AI One Premium de Google ofrece notablemente más valor. Por el mismo precio, obtienes acceso a Gemini Advanced (impulsado por el modelo Gemini Pro de alto rendimiento) y 2 TB adicionales de almacenamiento de Google, utilizables en Drive, Fotos y otros servicios.

    Con el plan pago, también te beneficias de la integración de Gemini en aplicaciones de Google Workspace como Docs y Gmail. Además, Google ofrece una prueba gratuita de dos meses para la versión paga de Gemini, mientras que ChatGPT no ofrece ninguna prueba gratuita. El plan pago de ChatGPT simplemente otorga acceso a todos los modelos de IA con mayor uso, sin ningún beneficio adicional.


    Relacionado

    5 características que Google Gemini debería robarle a ChatGPT

    No dejes atrás estas gemas, Géminis: róbalas de ChatGPT

    Gemini está cerrando la brecha con ChatGPT

    Si bien OpenAI pudo haber tenido una ventaja inicial en la carrera de los chatbots de IA, Google rápidamente ha cerrado la brecha. Dado lo integrales que son los servicios de Google en la vida diaria, ya sea mirar videos en YouTube o navegar con Maps, la integración de Gemini en estas plataformas le brinda una ventaja sustancial sobre ChatGPT. Gemini es sin lugar a dudas una de las mejores alternativas a ChatGPT disponibles en la actualidad.


    Continue Reading

    Trending