L’experiència que presentem exemplifica l’aplicació pràctica de diversos prompts en ChatGPT 3.5 dissenyats per dur a terme els procediments associats a l’anàlisi qualitativa d’informes i blogs de l’Organització de les Nacions Unides per a l’Educació, la Ciència i la Cultura (UNESCO) i les Nacions Unides sobre l’ètica, l’educació i la intel·ligència artificial, detalla l’estructura dels textos i els resultats obtinguts durant la tasca d’anàlisi. Aquests prompts han estat formulats per extreure informació rellevant, identificar patrons i tendències, i facilitar la comprensió i el processament de les dades. A través d’aquesta exploració, pretenem mostrar-ne la utilitat com a eina per a l’anàlisi de documents textuals en l’àmbit acadèmic i de recerca. La combinaciód’enfocaments, utilitzant els avantatges que ens proporciona la IA juntament amb l’experiència investigadora humana, posa de manifest la importància d’incentivar des de la formació investigadora coneixements progressivament més profunds en integritat científica i ètica de la recerca en general, i qualitativa en particular, per a poder aprofitar-ne amb seguretat i validesa científica els beneficis i sortejar-ne amb criteri i rigor els perills.
This article presents the practical application of a range of ChatGPT 3.5 prompts in the qualitative analysis of United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO)and United Nations (UN)reports and blogs on ethics, education and artificial intelligence, giving details of the text structure and the results yielded. The prompts were designed to extract relevant information, identify patterns and trends, and facilitate the understanding and processing of the data. Through this exploratory study, we endeavor to show their usefulness as a tool for analyzing academic and research texts. The combination of approaches, bringing together both the advantages of AI and human research experience, reveals the importance of comprehensive education for researchers on scientific integrity and ethics in research in general and in qualitative research in particular, in order both to reap the benefits of AI with confidence in its scientific validity and to avoid its pitfalls through rigor and sound judgement.
© 2001-2025 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados